水口水电厂年内首末两场洪水的长期预报

根据流域气候特征及年内首末两场洪水的来水规律,挑选出与预报对象关系最密切的气象因子作为预报因子,首先研究趋势预报,然后应用逐步判别法筛选因子,最后建立预报模型。研究发现,前期的月平均降水、月平均气温,月平均北太平洋海温因子是影响水口流域首末两场洪水的主要气象因子。     

一种改进的判别方法及其在纵向岭谷夏季降水预测中应用

 在遵循Fisher判别准则的基础上,提出了一种判别系数和判别临界值随时间变化的新方法,并应用于能反映纵向岭谷区域降水主要变化规律的镇沅测站7月份降雨量的预报中.在前人工作指出印度洋海温变化对该区降水变化有显著影响的基础上,以前期秋季、冬季和春季印度洋海温距平的纬向梯度为预报因子,建立判别预报方程.实际应用结果表明,此方法具有较好的历史回报率和外推预报率;同时具有良好的预报稳定性.     

多因子交叉分级跟踪预报法

一,引言中国科学院大气物理研究所曾介绍过一种二级判别法——《多因子交叉相关综合预报法》,它只判别“有”、“无”或者预报所研究的对象在某一个界限之上(或之下),未作定值估计。本文将这个方法推广到 N 级的情况,经过推广之后,既可预报趋势(即级别),估计预报对象取值范围,同时可以作定值预报。     

以秩和为因子的一种多元判别法

本文提出一种以秩和为因子及以绝对距离为判别函数的判别法。使用该方法,可不受模型的限制,能充分地利用大量因子的信息,计算量较小,并可作趋势和定值预报。     

一种基于Fisher判别准则的场对场判别预报方法

针对一个因变量判别方法在短期气候预报中的不足,同时由于准确地定量预测非线性短期气候系统的演变十分困难,提出了一种基于Ｆｉｓｈｅｒ判别准则的场对场判别方法及其求解方案,并引入到短期气候预报中,应用结果表明,这一场对场的预报方法具有较好的判别预报效果。     

基于贝叶斯分类方法的雷暴预报

为了研究贝叶斯(Bayes)方法对单站雷暴预报的应用效能,利用2003年8月~2006年8月WRF模式数值预报产品和单站观测资料,采用朴素贝叶斯分类器(N-Bayes,naive Bayes classifier)和贝叶斯判别准则(D-Bayes,Bayes discriminatory criterion)两种方法,结合多种强对流天气指数场、Fisher准则和相关系数法的预报因子选取技术,分别建立了漳平、广州和湛江3个单站的雷暴预报模型;利用2007年8月资料,检验了模型预报效果,并与Fisher模型的预报效果进行了比较试验。结果表明:N-Bayes和D-Bayes两种模型有较强的雷暴预报能力,24~48 h雷暴预报CSI评分均超过0.23,准确率在72%以上,两者CSI评分接近,趋势相同;两种Bayes分类方法在预报效果上要优于Fisher判别方法。     

千（阳）陇（县）地区冰雹的成因分析

根据多年冰雹预报工作的研究成果，分析了千（阳）陇（县）地区１９６２－１９９４年的冰雹过程，归纳出千陇地区冰雹天气气候规律，及有利于冰雹产生的天气形势和物理量、雷害回波判别指标和判别方程。为准确预报该区冰雹天气提供一些依据。     

临汾市空气污染预警系统

运用新型的预报工具，将混合物扩散的理论，实验研究结果和传统的统计方法应用于空气污染预报之中，细化了天气对空气质量影响的判别规则，运用KLM滤波对污染级别进行了预报试验，制作和天气预报工作平台交互担任的预报系统。     

任意分布的模糊多级判别法

本方法适用于任意分布的样本数据,能利用更多的因子信息且具有处理模糊信息的能力,可作趋势及定值预报.比通常的逐步判别法适用范围更广,效果更好.     

民航贵州空管分局冻雨预报系统的构建

利用费歇判别法,构建贵阳机场冻雨预报判别方程(预报模型),建立冻雨预报客观化、智能化和自动化平台,为提供优质的航空气象服务提供有力的保证.     

简易多级法预测晚稻第五代褐稻虱发生量

第五代褐稻虱是萧山市晚稻生产的主要害虫，在1974年至1999年26年中，大发生就有8年。所以加强预测预报，提前发布病虫情报，及时采取有效的防治措施，控制褐稻虱的为害，对夺取晚稻丰收是十分重要的。根据萧山市1974年至1986年晚稻第五代褐稻虱的发生量结合气象资料，用简易多级判别法，建立了预报模型。对1974年至1986年13年历史资料进行回报检验。拟合率几乎为100%。对1987年至1999年13年试报，全部符合。结果表明，该方法比较简单，效果较好。预报因子的数据在7月初即可取得，该虫发生高峰在9月下旬，因此，可提前80～90天作出预报。1选…     

利用滑动分区挑选预报因子

介绍了一种利用滑动分区挑选预报因子的方法，该方法既找到了要素因子，同时又对该要素因子的区间有了限定，用该方法作重庆市晴雨预报的结果表明，该方法挑选因子建立的预报模型可以减少空报率或漏报率，其效果是比较好的。     

应用简易模糊推理的多级判别与预测

将模糊数学与多元统计相结合,提出一种模糊推理的简易方法,可避免计算多维模糊关系矩阵的困难。所述方法能更多地利用相关因子（线性的多线性的）信息,具有处理模糊信息的能力,不受样本数据概率分布的限制,因而提高了多级判别与预报的效果,它可用作趋势及定值预报,能更广泛地应用于实际问题。     

符号相关概率法——一种简易二级判别法

一、引言今年三、四月间在龙岩地区气象台开展汛期暴雨中长期概率统计预报的研究和实践中,根据《预测有无大地震的一种判别方法》一文中“相关频率”的基本思想,我们提出了一种用符号相关检验法来选择预报因子,并以相关概率来构造判别函数的简易二级判别分析方法,简称符号相关概率法。实践证明,符号相关概率法是行之有效、计算简便、适合于单站使用的一种预报方法。本文在于介绍符号相关概率法的基本思想,并结合预报实例来叙述其具体实施步骤。     

露天矿边坡移动的动态预报

本文根据监测及数据处理理论,讨论了边坡移动的统计判别方法。利用动态观测系统理论,建立了相应的动态预报模型和动态自适应预报模型。根据所得到的位移场和速度场,讨论了边坡破坏模式的判别方法。     

二次加权距离判别

定义了各因子的判别权重和加权距离, 并结合二次判别和两类判别, 构造了二次加权距离判别. 该方法既保留了所有因子又体现了不同因子的判别能力. 经实际数据的计算验证, 其判别效果优于马氏距离判别.     

二次加权距离判别

定义了各因子的判别权重和加权距离,并结合二次判别和两类判别,构造了二次加权距离判别.该方法既保留了所有因子又体现了不同因子的判别能力.经实际数据的计算验证,其判别效果优于马氏距离判别.     

高度场格点距平的长期统计预报试验

采用多通道奇异谱分析和相似预报方法，建立了长期统计预报模型．以７００ｈＰａ前期位势高度场显著时空主分量为预报因子，直接预报后期高度场格点距平的类别，由此获得了一定的预报技巧     

人工神经网络方法在短期天气预报中的应用

将人工神经网络方法试用于南京夏季短期降水分级预报，根据南京夏季梅雨期的天气特点，用统计和动力学方法从HLAFS（高分辨率有限区域预报系统）预报产品中寻找预报因子，然后用2种方法选取输入因子分别对人工神经网络进行训练，并利用抽取的5天雨量实况作降水分级预报检验．通过对人工神经网络方法预报降水的结果与HLAFS降水预报以及逐步回归预报的结果对比发现：与HLAFS数值模式的降水预报相比，人工神经网络降水预报方法的准确率提高了20％以上，而且漏报、错报明显减少；特别是与逐步回归预报相比，大到暴雨的预报准确率得到了明显提高，这一研究表明人工神经网络方法在短期天气预报中也会有较大的应用价值．     

应用多元回归分析和贝叶斯判别预测稻瘿蚊发生趋势

根据１９８２－１９９１年的虫情调查资料，应用多元回归分析和贝叶斯差别分析，建立 赐稻稻瘿蚊发生趋势的数学模型和灾情分类判别方法，为提高虫情预报的准确度与可靠性提供了科学依据。