5氣象中的統計方法總結-免費閱讀
【正文】 2隨著計算技術和計算機的發(fā)展，以場分析和場相關的統計預報方法如 svd、 eeof、 cca 分析等方法得以在業(yè)務上得到了廣泛應用，對提高業(yè)務預報精確率幫助很大。謝炯光等 [82]利用神經 bp 網絡進行月雨量集成預報試驗，金龍等 [83]提出了小波變換與神經網絡相結合的多步預測模型。曹鴻興、翁文潔等人對灰色 第 12 頁 共 14 頁 分析與預測及其在氣象中的應用作了推廣 [75]，鄧聚龍 [76]在“ 灰色預測與決策 ” 一書中對灰色系統的理論的來龍去脈，具體計算方法作了詳細的介紹，并把 gm（ 1， 1）模型、災變預測、季節(jié)災變預測、拓撲預測等方法在氣象 中的實際應用作了介紹。這種時間序列的新預報方法在氣象預 報服務中取得了較好的效果 [72]，不少學者在使用過程中對這種方法的應用方面作了進一步的改進，使其在氣象預報應用上得到進一步的提高 [73]。 7 時間序列分析模型 在氣象上用得較多的主要有自回歸模型（ ar）、滑動平均模型（ ma）、自回歸滑動平均模型（ arma）、自回歸求和滑動平均（ arima）模型?？婂\海 [60]討論了最大熵譜的優(yōu)良特性和預報誤差過濾下系數階段的確定。比如，對某一階段氣象要素數據進行分段以確定不同時段的氣候特征。黃嘉佑 [46]用斜旋主分量分析了我國夏季氣溫及降水場（ 19511987 年）的時空特征，王敬方等 [47]用旋轉主分量（ rpc）方法，分析近 40年來我國夏季溫度變化的規(guī)律。 黃嘉佑 [41]使用復經驗正交函數分析中國降水長期變化的準兩年周期振動，魏鳳英等 [42]用 ceof 分析了近百年中國東部旱澇的分布及其年際變化特征，符綜斌等 [43]曾將 ceof 分析用于 elnino增暖的振幅和位相變化，畢幕瑩 [44]用 ceof 分析研究了夏季西太平洋副高的振蕩。用 eof逐年劃分自然天氣季節(jié)，張邦林、丑紀范 [31]提出了一種時空綜合的經驗正交函數分析方法，多數的經驗正交函數分解是在標量場上展開的，但風場也用經驗正交函數展開，周紫東等 [32]、王盤興 [33]] 第 5 頁 共 14 頁 討論了氣象向量場的經驗正交函數展開方法及其應用。黃嘉佑 [26] 第 4 頁 共 14 頁 用典型相關分析作副高的統計動力預報。近年來，卡爾曼濾波技術在短期氣候預測中也得到了應用 [19]。魏松林 [10]用特征根回歸建立長春 68 月平均氣溫的特征根回歸。近 20年來，氣象統計預報在中國取得了長足的發(fā)展。 關鍵詞。上海氣象臺丁長根、黃家鑫 [4]用逐步回歸建立u、 v 和 s（全風速）預報方程。 第 3 頁 共 14 頁 引入非線性回歸是近年來發(fā)展的趨勢。 cca 是提取兩個氣象場的最大線性相關摸態(tài)的方法。 氣象場的分解及其應用 50年代中期由 loreng引入到大氣科學研究中的主成份分析以及后來發(fā)展的擴展經驗正交函數、復經驗正交函數、旋轉主 分量分析、 r 型、 q 型因子分析、對應分析、主震蕩型（ principaloscillationparterns， ppos）。張先恭等 [38]用 eeof 做太平洋海表溫度與中國降水準 年周期變化。這種變換稱為旋轉主因子分析，一般分正交旋轉與斜交旋轉 兩種方式。 5聚類分析 鄭祖光 [53]在首先不能確定用幾個因子和分成幾類的情況下，提出用變 k 變 n 方案。 6譜分析 李小泉等 [57]利用譜分析研究 500hpa 環(huán)流指數的變化，譜分析也常常與其它方法相結合應用于天氣分析與預報中，黃嘉佑[58]在研究海溫場與太平洋副熱帶高壓之間的關系時使用交叉
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