【文献综述】概率统计在天气预报中的应用

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概率统计在天气预报中的应用

用统计学方法或统计一动力方法预报某一天气现象有无可能发生并同时定量地给出其发生的可能性, 这样的预报称为概率天气预报. 或者用专业化一些的语言来说, 概率预报可以看作是预报量在其可能取值范围上的一种离散的或连续的概率分布. 概率天气预报的兴起是人对自然界一切运动(当然也包括大气运动)同时具有确定性和随机性的两重性本质的认识逐渐深化的结果, 也是社会经济高度发展, 人类活动的决策方式日益客观化、定量化和精细化的需要.

概率天气预报把传统的“ 非有即无”式的确定性预报改变成了“亦有亦无”式的不确定性预报, 这不仅仅是气象部门的一次技术上的变革, 而且是对气象人员和广大用户的“非白即黑”的传统思维习惯的一次撞击, 其意义和影响已经远远超出气象领域之外, 而涉及到辩证唯物主义的认识论和方法论范畴以及社会经济活动的各个方面[1] .

现代社会自开展天气预报业务以来, 已发展了多种预报形式, 大致可分为定性预报, 形态预报、定量预报和概率预报等类型. 数值预报的发展和大气可预报性理论表明, 数值模式对中短期天气过程具体一定的预报能力, 这使得模式产品的释用开展具有可靠依据；另一方面, 由于模式的初始条件不能完善地确定, 模式物理过程的描述具有复杂性和局限性, 定量预报尚得不到理想的业务预报效果. 上世纪六十年代以来, 数值天气预报与统计天气预报相结合, 预报形式发生了新的改变, 美国国家气象局最先把概率用于日常气象业务, 并于七十年代开创降水天气概率预报, 随后, 加拿大、日本、澳大利亚以及欧州、东亚的一些国家也相继开展了概率预报业务. 我国国家气象中心在八十年代初期用MOS方法制作发布了中雨以上的降水概率预报, 北京、上海气象台从1995年夏季开始, 通过广播、电视向公从发布降水概率预报[2] . 目前, 我国已有许多省市制作发布天气概率预报, 正在逐渐改变沿用了几十年有无或对错的定性预报方法, 进行过大量的试验研究, 获得了许多有益的成果.

概率统计方法应用于天气科学预测领域, 日益广泛、深入, 在气象预报(包括不同尺度的天气预报和各种专业气象顶报)中的应用主要反映在以下几个方面:（1）气象资料或气象场的分析和处理;（2）天气、气候规律的的分析研究;（3）气象预报(包括大范围和单站的长、中、短期天气预报, 以及超长期、超短期预报等;（4）卫星气象;（5）人工影响局部天

气;（6）农业气象的试验设计和预报;（7）大气污染与微气象学[3] . 我国以长期天气预报和单站天气预报方面应用概率统计方法最多, 此外在短期天气预报和专业气象预报上也应用较广泛.

杨鉴初;史久恩[4]在《我国长期天气预报的进展》中提到6 0 年代初兴起了现代概率统计学长期天气预报方法的研究, 用时间序列的概念来研究长期降水的规律,将降水的历史资料分为三部分处理, 即趋势项、周期项和随机项,对趋势项利用滑动平均将资料修匀, 找出趋势的影响,并进行分离, 周期项的分离是用线性矛盾方程组求解来处理; 对随机项是作为平稳随机过程用线性外推来处理. 以后还做了用方差分析方法进行周期分析的工作. 70 年代随着时间序列数学模型的发展,加法模型、乘法模型和混合模型相继出现,在平稳随机过程的一些线性模型中, 长期天气预报常用的有自回归模型和滑动平均模型, 近来出现了采自回归一滑动平均模型进行分析研究的工作. 王立生[5]在《长期天气趋势的概率预报》中也提到了概率统计在长期天气预报中的应用.

Dr.R.D.Stern[6]在《The Calculation of Probability Distributions for Modelsof Daily Precipitation》结论中提到：其中日降雨量的数据可以通过多种方式进行分析. e. g.对于任何具体的目标, 为了给予10天总计个百分点, 最简单的方法是计算从有关统计数据的情况下直接引入任何特定的模式. 另一种方法是使用基础数据来估计一个每日降雨量, 已被验证, 模型的参数可以用来提供任何利益汇总统计数据更准确的估计. 在文献[5]这是声称, 可以在使用后一种方法相当大的优势. 一旦日降雨量令人满意的模型可以使用, 在个别网站的降雨模式, 可以研究和比较不同的网站. 在如本文推导的递推关系外, 可用于评估总统计相关且容易理解. 因此, 例如, 任何个百分点或10天的总数其他汇总统计数据可以估算的每日降雨, 加上适当的复发关系的典范. 从日雨量模型, 它也很简单推导出对长期干旱在一年中不同时间概率信息. 例子载于表5. 这种类型的结果可以帮助一个初步的风险评估, 从推荐, 例如, 研究人员特别是农业种植日期. 在一般情况下, 潜在的用户现在应该鼓励指定所需要的从一个雨量数据分析和以何种方式最有用的结果可以提交. 然后应可以使用这里的复发派生关系, 再加上进一步适当递推关系, 为客户提供所需的演示文稿. 这文章中主要写了日降水量的概率分布模型计算.

施能[7]在《概率统计方法在中期天气预报中的应用》中对中期天气预报中常用的资料处理方法及概率统计方法作一简单介绍. 其中讲到了一些常用的方法, 并在结尾写到：以上介绍的方法仅仅是目前常用的中期概率统计方法. 而不是全部中期概率统计方法. 例如最大嫡谱方法, 它特别适宜短资料长周期的谱分析, 在中期预报方面也是可以应用的. 平稳随机

过程的线性外推方法还有自回归一滑动平均模型等, 在中期天气预报上也可开展工作. 气象要素场的展开虽然不是独立的预报方法, 但在中期天气预报方面的应用已越来越广. 在展开方法上已用到了球函数, 切比雪夫正交多项式, 混合多项式和自然正交函数. 这些展开方法大多数与回归方法、时间序列方法结合, 预报展开场的系数得到气象场的预报, 或者将展开系数作为预报因子用多元回归方法作要素定量预报。概率统计方法为揭露中期天气演变规律提供了一些数学工具. 但统计方法的成效, 也取决于对气象过程本质的认识. 此外, 对于各类统计方法都应注意严格的统计检验, 防止不符合检验条件或信度过低的统计检验。为了使统计规律稳定可靠, 应尽量使用适当长的资料. 总之, 随着气象学理论的发展, 随着统计学方法的改进和完善, 概率统计方法可以在中期天气预报中发挥更大的作用.

从目前使用的方法来看, 应用最广的有多元统计分析中的一些方法, 如回归分析、封别分析、聚类分析、主成分分析、相似分析等等. 这些常用的多元分析方法, 近年来又有一些新的进展和提高, 例如继逐步回归分析技术引进气象预报后, 逐步判别分析方法也在单站降水或台风顶报中得到应用, “ 多指标的逐步回归分析” 和“ 一次狈报最佳加权子集回归” 也在天气预报中进行试验研究. 时间序列分析方法也是应用较广的, 如方差分析、谐波分析、能潜分析、平稳外推和马尔可夫链等, 近年来多元时间序列分析和交叉谱分析等也已应用于气象预报。马氏链的应用也有一些新的进展. 相似分析在天气预报中应用较久, 是广大气象工作者使用最多的一种方法, 自从多元分析中的新支—聚类分析方法发展起来后, 受到人们的重视. 近年, 数值预报发展很快, 从某些国家数值预报情况表明, 采用动力、统计相结合的方法来延长预报时效和建立要素预报方法等方面有了一定的进展.

R.M.Morris; 曾晓梅[8]的《数值概率在天气预报中的应用》, 强香爱; 钟学忠; 赵觐周[9]的《转移概率在天气预报中的应用》,谢谦[10]的《用相关优势概率统计作旬天气预报》分别讲到了用数值概率、转移概率、相关优势概率做天气预报.

总之, 天气预报是预测天气状态的科学. 随着科学技术的进步, 天气预报要向客观化、定量化发展, 要能正确反映天气状态的特征, 又能反映预报者本人对预测对象———天气状态的认识, 还要能正确应用预报结果. 天气预报由定性向概率化方向转变, 不单纯是形式的变化, 它具有深刻的内涵, 充分地反映了天气状态的可预报性和不确定性的统一, 概率天气预报对预报技术的发展有着重要的作用.