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第卷第期
, .
年月.
推理统计模型
在中期天气过程预报中的应用
杨育强范柏松
湖州市气象局嘉市气象局
李秀莉姚嘉玲方汉杰
浙江省气象台杭州市气象局
一言
针对中期天气过程预报提出的推理统计摸型, 它结合专家系统思路和数理统计方法
, 来
用逻辑关系形成产生式规则, 客观地提供了专家系统所需的知识, 从而克服了专家知识难于
反查检验和定量计算等缺陷,形成了具有特色的报型, 应用效果良好
。
二、若干技术处理
. 统计方法磺处曩
目的为预报量丫提供因子和各预报因子的信度。
预报置处理一
我们把中期天气过程分为以晴为主连晴, 以阴雨天为主连阴雨以及介于两者之
阃的过渡挂天气即晴雨相问等三类, 分类标准如下;

《以晴为主
未来天内且晴雨相阃
以阴雨为主
处理结果使丫置划分为、、三级
. 曩报园子处曩
根据专家经验结合天气学原理, 用数值模拟来描述某一形势场, 从而形成了大量∞樟选
因子· ,, ⋯⋯,,我们同样把因子相应分为三级处理,使因子与丫量达到最
佳拟台状态, 由此对某一因子而言, 它能充分地反映丫量的信息。
年月丑收到· 蜱月工日收到修改稿.
●本定由长江中下游春季连靖连阴雨天气援撮’.
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气象科学誊
不妨设有正相关因子, ·。, ⋯, ., 其中为维数
, ⋯.分别为
的最大值和最小擅,, :,见图一,使
。自。
逐渐右移, :从处逐渐左移,韭计算各自拟台准确率
、值, 当拟合率和达
大值时的, 为最佳临界值, 当·。时为,当时为,否则.,为级
二零筒缸
图、因子· 数轴。,。为分级临界值
其中拟台率, 分别为

· 且的样本数
的样本数‘】且】年昀
, ,, ⋯⋯,,、∈,,其瞳愈大拟合愈好, 当、对因子对丫量无
预报能力、时可以认为因子对丫量完全可预极,气象领域中,值常处于
.开区间。
假如为负相荧因子,则事先对取负僮, 也即一一,一,⋯,一,
然后类拟以上方法进行分级处理。
. 普查筛选因子以及园子信度计算
我们对因子场进行预处理后,选定下限阈值。、。,若满足。或。则录用
此因子,这种选取因子方法较相关普查更具优越蛙, 它能反映园子与丫量的区阍相关特生,
当。时,说明此因子对阴雨天气过程有一定的贡极价值,即使值不够大,此侣子同
样可被录用而常规统计模型往往视园子与丫量的整体相关大小而论,只有当各伍『司都呈高
相莲耐,整体相关才好,因此部份区间相关好,但若整体相关较差的因子,常常被丢失, 实
际上这类因子非常之多。
我们通过计算可得矩阵≤·
级
级
二:.
级

其峥·
,~ , ;,⋯⋯
;的对角绕元素表示因子为时的准确率,‘非对舟线元素,丧彖因子为而
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皇期杨育强等· 推理统计摸型在中期天气过程预报中的应用勰
,血的错误率,此处: :。我们称;为号因子的品质系数矩陴,它能较
垒面地反映因子品质的好坏。
铡如浙江省中期天气过程月份预报模型