关于周期外推法

用“周期外推法”制作预报在水文、气象等方面有着广泛的应用,资料[1]、[2]介绍了用方差分析观点建立的“周期外推法”,它较好地解决了决定时间序列 X:x_1,x_2,…,x_n (1)的“单周期”的长度及振幅问题。但是对于“双周期”或”多周期”仍用方差分析的观点便难于推广。文[2]把多周期当成若干个单周期来对待,这在理论上是不能令人满意的。由于这个缺点导致文[2]在建新列时没有注意到新列(余波)的自由度已有变化,仍沿原时间序列的自由度而产生错误。在该文所举实例中对九十三年资料引入了长度为2,22,23,35,43,47等六个周期。由于引入的周期过多过长,这个预报的实际自由度变为负(详见本文(二)2,及(三),5)。自由变≤0的预报是没有意义的,就如同对九十三年资料拟合一个时间t的92     

用流函数作台风移行的数值预报方案

预告所用的基本方程是正压涡度方程和平衡方程。且根据无辐散假设把流函数引入了这些方程。预告方程组是根据如下的方法得到的:把台风■分成两部分,即关于台风中心的圆对称■和剩余■。且对相应于这些■的两个平衡方程和两个涡度方程分别求解。于是,我们得到了相应于这两个■的两个方程组,它们是:■此处▽是水平梯度算子。J(A,B)是 A 和 B 的雅可比函数。方程组(Ⅰ)是用 Adem 的方法求解,方程组(Ⅱ)是用数值方法求解。     

用回归分析法作低温阴雨预报

我省地处南方,春季低温阴雨往往直接影响早造的收成。因此及时作出低温阴雨的预报,掌握低温阴雨天气的变化规律,对于适时播种育秧,防止烂秧,夺取早造的好收成,有极大关系。结合数理统计教学要求,根据气象局提供的数据和因子式,我们试用回归分析法对低温阴雨的天数作预报,简述如下:有关数据见表一第3、4、5、6列的y,x_1,x_5,x_8,其中y为低温阴雨天数,x_1为前一年九月河流雨量,x_3为前一年九月广州雨量,x_8为前一年八月广州NN——NE风向频率。现在有n(n=22 )个观测值为(y_i、x_(1i)、x_(5i)、x_(8i)_i=1.2.……n。根据因子式     

用多层基本气流综合预报台风路径

本文用“台风的准平衡移动”一文中给出的台风移动与各层基本气流关系式,结合香港天文台业务资料,设计了一个预报方案.分别用差分格距Δn=5°、10°、15°、20°、25°(纬距)计算各层基本气流,对1976年—1982年经过10°N—30°N,105°E—125°E 的所有台风作了2198次预报.24小时平均予报误差相当于或稍优于(当Δn=25°)目前国内外预报误差.     

方差分析在检验股票价格周期中的应用

应用方差分析方法，借助股票周期分析程序，对深沪两市所有股票的价格时间序列进行分析，找出了某些股票的价格变化周期．实例计算和分析表明，用方差分析方法寻找股票价格周期是有效的，能够为股票投资决策提供帮助．     

用印度洋海温作云南省雨季降水预报

采用不规则格点上的车贝雪夫多项式与逐步回归的计算方法,根据海气遥相关关系建立了一组预报方程,对云南省雨季降水作中长期统计预报．经试报,效果令人满意．     

用线性外推法处理物理实验数据

以落球法测量液体的粘滞系数为例 ,说明线性外推法在物理实验数据处理中的应用     

用综合评判作杂交水稻产量的预报

本文利用杂交稻汕优2号.1975年～1986年共12年有关产量的统计资料,建立模糊综合评判数学模型.对历来产量(1975～1986年)进行预报历史符合率达92%,而对1987年的产量预报正确.     

预报台风路径的相似原理

已知一个台风现在的中心位置的经纬度,要求预报t小时之后台风中心位置的经纬度,这就是台风路径的预报问题。近年来,国外预报台风路径成绩最佳的一个方法,是所谓的相似方法,美国迈阿密国家飓风中心为此方法所取的代号是Hurran,关岛美国舰队天气中心联合台风警报中心为此方法所取的代号是Tyfoon。结合我省广大气象台站的预报实践经验我们对相似方法作了若干改进,制订出三个方法:相似方法、相似加权方法、相似加权回归方法,试算结果较好。前两个方法较简单,计算量小,在不使用计算机的情况下,由一两个人手算,亦只须半小时左右即可算出预报结果。所以便于推广,适合广大气象台站日常使用。     

用Microsoft Excel处理方差分析数据

文本有效运用了计算机应用软件MicrosoftExcel的基本功能,自己动手设计数理统计中方差分析的数据处理和检验判断程序,并能举一反三,解决数理统计中所有统计量的计算问题,使数理统计的课堂教学避免了大量、复杂的数据困扰,大大提高了学生的学习兴趣和主动学习精神,培养了学生的动手能力和创造性。     

一个用“样条”格式预报台风移动的原始方程模式

设计了一个用二维三次“样条”插值函数解正压原始方程组,用于预报台风移动的模式。“样条”函数具有精度高、光滑性好的特点,计算稳定,不加任何平滑处理,就可得到很光滑的预报场。试验结果表明:用“样条”格式后,比通常一般的差分方法预报系统移动缓慢的现象,有所改善,台风移动的速度、路径也更近于实际。另外,对移动路径比较特殊的台风,也取得了较好的预报结果。     

关于台风路径预报的Kalman滤波器

本文给出一种用以描述台风运动系统的Ｋａｌｍａｎ滤波器，并且探讨了用它作台风路径预报的可能性等问题。     

用生态气候因子作农用长期天气分级预报的试验

植物物候现象是生态气候內容之一,它是当前和过去相当一段时间内环境因素的综合反映,包括当前和过去相当一段时间內气候要素的综合反映。用植物物候现象作为预报因子,与长期预报对象建立相关模式,反映气候因子的综合性,具有较好的物理意义。本文主要用茶树、橡胶树的第一个物候现象为预报因子,采取统计分级相关的方法,预报秋季干旱趋势。     

南海台风中期路径趋势判别预报方法

根据历史台风的相似路径将台风分为西行、西北沿海登陆和海上转向三类，并分析了各类５００ｈＰａ高度场的特征。通过地台风位移与其相应的５００ｈＰａ高度场的曲型相关分析，提取了天气强迫信息，加同台风的一些气候学和持续性特征作为待选因子，采用多级逐步判别方法，建立了台风７２ｈ路径趋势的各判别函数。     

基于灰色聚类分析的登陆台风次数预报

本文首次前期的预报因子进行计算,使灰色聚类分析具有了以预报功能,通过反复调整各因子的等级分界值,可以使登陆台风次数计算等实际等级的历史拟合率达到最大,其结果是比较好的,这对沿海地区的防这灾抗灾具有重要的现实意义。     

基于台风预报精度的避台方法

介绍了一种新型避台方法,此方法根据气象台站的预报精度资料及本船的抗风等级确定避台方案。比传统的扇形避台法有更科学的依据,并且可实现定量化操作,对航海者具有重要的参考价值。     

2013年西北太平洋台风路径集合预报

基于中国气象局、中国台湾气象局、日本气象厅和美国国家气象局等4个气象预报中心的台风预报资料,利用加权消除偏差集合方法对2013年发生在西北太平洋的31场台风进行了24 h、48 h和72 h集合预报,并对预报成果进行误差统计分析。结果表明:采用静态训练法的集合预报对训练期样本的选择较为敏感,整体误差波动较大;而采用动态训练法的集合预报整体误差随训练样本数的增加有减小的趋势,但当训练样本数达到40后预报误差趋于稳定。对比发现,在训练期中是否考虑双台风的影响对预报精度影响较大,去除双台风影响后,集合预报精度有明显的提高。经综合比较,就2013年台风而言,去除双台风影响、滑动训练样本为40的路径集合预报方案为推荐方案。     

全球区域同化预报系统在台风移动与登陆预报中应用

全球区域同化预报系统为中国新一代数值天气预报模式.使用全球区域同化预报系统模式产品和常规观测资料,模拟预报了2005年4个登陆强台风,得到全球区域同化预报系统模式对于台风移动路径、登陆时间、地点、强度等方面的预报能力的初步评价,为应用全球区域同化预报系统模式进行台风天气预报和分析以及对于模式的进一步改进提供一些有意义的依据.结果显示,全球区域同化预报系统模式预报的台风路径24 h平均距离误差小于150 km,48 h平均距离误差小于200 km.模式预报台风强度偏弱,原因在于模式的初始场对台风强度的描述远低于实况,下一步需要改造模式初始场.