气象中的统计方法总结VIP免费

气象中的统计方法总结 中国近 20 年来气象统计预报综述 中国近 20 年来气象统计预报综述 谢炯光曾琮 （XX 省气象台） 摘要 近 20 年来，多元统计分析方法有了长足的进步，涌现出不少新方法、新技术。本文着重介绍了近 20 年来气象统计预报在中国气象业务科研中的一些应用和发展，主要从多元统计分析意义上来选材。 关键词。多元分析、气象统计、预报。 一、前言 气象统计预报在中国气象业务预报和科研工作中占有重要的位置，特别是在模式统计释用及中长期预报业务中，统计预报更是扮演着一个重要的角色，多元分析中的回归分析、典型相关分析、eof 分析等更是气象预报和分析不可少缺的工具。近 20 年来，气象统计预报在中国取得了长足的发展。本文主要综述统计方法在气象预报业务中的各个方面的应用及其所取得的一些成绩。 二、多元统计分析在气象预报业务中的应用 1、回归分析 广东、江西、河北、辽宁等气象局[1]用 0、1 权重回归、逐步回归、多元回归等方法，得出晴雨 mos 预报方程。1978 年曹鸿兴等、史久恩等[2]用逐步回归建立最高、最低气温预报方程。新疆自治区气象台张家宝等[3]以预报员经验为基础，采用完全预报（perfectprogmethod）方法，应用 0、1 权重回归建立了有无寒潮的预报。上海气象台丁长根、黄家鑫[4]用逐步回归建立 u、v 和 s（全风速）预报方程。1965 年 w.f.massy[5]提出的主成份回归、1970 年 hoerl 和 kennard[6]提出的岭估计（ridgeestimate）以及 webster 等人[7]提出的特征根回归（latentrootregression，lrr）对在回归分析中出现复共线性（multi-collinearity）有较好的处理。冯耀煌[8]在预报集成第 1 页 共 9 页中，应用了岭回归技术，李耀先[9]用岭回归作水稻产量年景预测。魏松林[10]用特征根回归建立长春 6-8 月平均气温的特征根回归。 furnialhe 和 wilson 提出的穷尽所有回归的算法，比较彻底地解决了最优回归（即最优子集回归）的问题。张万诚[11]用最优子集回归作低纬高原雨季开始预报。在气象预报的实际工作中，常要考虑多个自变量（预报因子）与多个因变量（预报量）的关系。中国数学家张尧庭[12]解决了这一问题的算法，徐一鸣等[13]用多预报量双重筛选逐步回归作台风路径预报，严华生等[14]用多因变量多自变量建立大气环流--区域水稻产量预报。 引入非线性回归是近年来发展的趋势。冯耀煌等[15]、姜子俊等[16]提出了一种选择非线性最优预报因子和建...