简介：

简介：小麦赤霉病回归预报模型的残差分布存在着不对称现象,残差分布不对称现象是由高槓杆点所引起。由于这些试验点的残差存在着数理统计意义上的不合理性,从而导致了回归系数Ls估计的误差。针对这些问题本文提出小麦赤霉病预报的修正回归模型。数学证明和实例说明,修正回归模型要优于常规回归模型。对离散型应变量的农气回归问题,修正回归模型具有普遍意义。

简介：小麦条锈病是影响商洛市小麦的重要病害之一，气候条件是其发病轻重的重要因素，特别是抽穗期气候条件对其影响很大。根据丹凤县最近26a的小麦条锈病观测资料，结合气候条件进行相关分析，找出影响其发病的有利气候条件，并建立影响小麦条锈病因子的回归方程。通过分析认为，小麦抽穗期的温度、相对湿度、连阴雨次数、降水、日照和蒸发量是影响其发病轻重的重要气候因子。

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简介：阐明了用逐步回归方法的基本原理,对所选预报因子和预报量进行多级处理,结合极值判断、距平趋势判断和预报级别分析等综合分析后得出预报结果。

简介：用时间序列分析方法做预报，是气象预报中的重要方法之一。气象上观测资料随时间变化大多属非平稳的。所谓非平稳时间序列，表示其统计特征量随时间变化主要有三种表现形式。一种是序列平均值Xt随时间而变，表现为它的一个现实曲线在一条水平线的上下波动大：另一种是序列标准差St随时间变化。这表现为它的一个现实的曲线的波动幅度较大；第三种表现更为复杂，序列均值Xt和标准差St同时随时间而变，这表现为它的一个现实曲线上下波动大，同时波动幅度也大。对于上述三种非平稳序列，至今没有理想的处理办法。本文介绍差分模型方法，能在一定程度上消除均值随时间的变化，而后建立差分自回归模型。效果较好。

简介：由于近几十年来华北干旱频繁发生，给农牧业生产造成很大影响，因此，如何寻找影响华北夏季（6～8月）降水的预报因子就显得至关重要。本研究的目的就是提出气候场的主分量回归预测模型，对1951-2001年华北夏季降水的变化特征进行拟合并预报。研究发现，所选取的70个预报因子分别为高度场、海温场和海平面气压场不同区的前2个主分量，所建立的回归预报方程反映出在夏季来临的前2个月，海平面气压场的变化对华北夏季降水具有一定的影响，特别是海平面气压场的变化在一定程度上反映出ENSO的信号。研究结果也指明ENSO对华北夏季降水的影响具有阶段性，在20世纪70-80年代之间的反相关件聿芷强．

简介：利用1951～2011年中国160个气象站逐月降水、温度、74项环流指数和NCEP再分析海表温度资料,采用偏最小二乘回归（PLSR）方法,结合均生函数构造预报量周期性因子,建立辽宁省汛期平均降水量及其5站（沈阳、朝阳、营口、丹东和大连）汛期降水量预测模型,并进行预测效果检验分析。结果表明：采用均生函数构造预报量周期性因子,在一定程度上弥补了气候预测统计模型高相关性因子的不足,从而使辽宁汛期平均降水量PLSR模型的试报均方根误差降低约10mm。PLSR模型由于较好地解决了预报因子之间的多重相关性问题,其预测效果较逐步回归模型有明显提高,对2002～2011年辽宁5站汛期降水量试报的Ps评分平均值为72.6%,比逐步回归模型提高了10.3%。

简介：利用张掖国家湿地公园冬季水域结冰厚度观测资料和张掖观象台的气温、地温气象资料,运用统计学方法和BP神经网络方法建立了张掖国家湿地公园水域结冰厚度预报方程。通过对不同的预报方法进行预报效果验证,该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有比较理想的预报效果,流动水域结冰厚度预报历史拟合率分别为：80.6%（多元回归）、74.6%（逐步回归）、100%（BP神经网络）;模型试报准确率分别为：72.7%（多元回归）、72.7%（逐步回归）、81.8%（BP神经网络）。静止水域结冰厚度预测历史拟合率分别为：76.9%（多元回归）、71.8%（逐步回归）、93.5%（BP神经网络）;模型试报准确率分别为：76.0%（多元回归）、72.0%（逐步回归）、84.0%（BP神经网络）。结果表明：多元回归方法优于逐步回归方法,而BP神经网络又明显优于传统的统计学方法,数据显示该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有较好的预报效果,预报模型能够对水域结冰厚度进行有效的短期预报,其性能指标符合实际要求,具有很好的实际应用价值。

简介：哈萨克斯坦是世界最大的内陆国家,拥有典型的大陆性气候和多样的地理环境及生态系统,同时哈萨克斯坦的自然环境和人类社会对于气候变化这一全球性问题是敏感的、脆弱的,需要运用科学的研究方法应对气候变化的挑战。通常,区域或局地尺度的气候变化影响研究需要对气候模式输出或再分析资料进行降尺度以获得更细分辨率的气候资料。近年来,大量验证统计降尺度方法在各个地区能力的研究见诸文献,然而在哈萨克斯坦地区验证统计降尺度方法的研究非常少见。本文使用了岭回归的方法对哈萨克斯坦地区11个气象站点1960-2009年的月平均气温进行了统计降尺度研究。结果显示,使用前30年数据和岭回归模型建立大尺度预报因子和观测资料的统计关系可以较好地预测后20年的月平均气温,预测能力在各站各月均有不同程度的差异,地形复杂的站点预测效果较差,夏季预测结果好于冬季;此外,将哈萨克斯坦地区平均来看则与观测数据相吻合。

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