简介:用功率谱分析、小波分析和经验正交函数(EOF)分析三种方法,对比分析了1953~2002年北京单站以及中国区域地表气温的传统距平与以集合经验模分解(EEMD)的频-幅调制年循环(MAC)为参照的"距平",同时还比较了用传统距平描述的"年际及更长尺度变率"和以MAC为参照的年以上尺度低频分量。通过对比分析,发现传统距平和用传统距平所描述的"年际及更长尺度变率"仍然包含有年周期,而且还包含有小于年尺度的波动;而去除MAC的距平则更好地去除了准年周期,而且以MAC为参照的年以上尺度低频分量只包含有1年以上尺度的波动,因而更适合用来描述"年际及更长尺度变率"。
简介:防雷减灾是气象事业的重要组成部分,也是公共气象服务的主要内容之一,更是促进社会经济建设发展,确保安全生产,构建和谐社会的重要保障。改革开放三十年来,青海省防雷减灾工作逐步从实践总结中落实科学发展观,牢牢把握防雷减灾在构
简介:通过统计铜川单站53a历史气候,用Spss11.5对铜川站历史各项气象要素与各月平均气温、降水量进行相关性分析,找出前期各气象要素与预报月的降水、气温相关性好的因子,用逐步回归方法进行模拟,得出铜川站的月平均降水、气温预报模型,用可视化语言VisualBasic6.0程序设计中的Adodc数据库技术方法,分别建立了铜川站的月降水、平均气温预测因子数据库,63个相关性较好的因子进入模型,实现自动预测,并以Datagrib表格显示预测结果和预测因子组合。从近三年预测结果看,降水距平百分率在20%以内的准确率为30.6%;气温预报误差在1℃以内的准确率为50.0%。需要在实际业务中进一步检验,找出预报和实况的误差关系。
简介:支持向量机(SVM)方法是基于统计学理论的一种新的机器学习方法,对解决小样本条件下的非线性问题非常有效。利用2004~2007年南京站的逐日常规观测资料以及同期南京市环境质量监测点的逐日污染物浓度资料,使用SVM分类和回归方法分别建立了南京地区霾日分类预报模型和有霾日14时(北京时间,下同)能见度预报模型。预报试验结果表明:南京地区霾日的SVM分类预报结果,Ts(Threatscores)评分均在0.4以上;而有霾日14时能见度的SVM回归预报结果,按能见度误差范围为±3km算,准确率均达到了86%以上;加入当天08时新资料的订正预报模型,其预报结果优于起始预报模型。二者的预报结果较为满意,可以给实际业务预测提供参考。