【文献综述】概率统计在天气预报中的应用
概率图模型在气象预测中的应用探讨(Ⅰ)
在现代气象学中，气象预测一直是一个挑战。
天气预测的准确性受到许多因素的影响，包括大气环境、地理位置和地形等。
因此，科学家们一直在寻找更加准确的气象预测方法。
概率图模型就是一种被广泛应用于气象预测的方法。
本文将探讨概率图模型在气象预测中的应用，并分析其优势和局限性。
概率图模型是一种用于描述变量之间概率关系的数学模型。
它通过图的形式表示变量之间的依赖关系，可以分为贝叶斯网络和马尔可夫随机场两种类型。
在气象预测中，概率图模型通常被用来建立气象变量之间的关联，以便更准确地预测未来的天气情况。
首先，概率图模型在气象预测中的应用主要体现在对气象变量之间的关系进行建模。
气象变量包括气温、湿度、气压、风速等。
这些变量之间存在复杂的依赖关系，概率图模型可以通过图的方式清晰地表示这些关系，帮助科学家更好地理解气象变量之间的相互作用。
通过对这些变量之间的关系进行建模，科学家们可以利用概率图模型进行气象预测，从而提高预测的准确性。
其次，概率图模型在气象预测中的应用还体现在对不确定性进行建模。
气象预测中存在许多不确定性，包括气象变量的测量误差、模型参数的不确定性等。
概率图模型可以很好地对这些不确定性进行建模，帮助科学家们更加全面地考虑不确定性因素，从而提高气象预测的可靠性。
通过对不确定性的建模，概率图模型可以为气象预测提供更加准确的概率分布，使得预测结果更加可靠。
然而，概率图模型在气象预测中也存在一些局限性。
首先，概率图模型需要大量的数据进行训练，才能够准确地捕捉气象变量之间的复杂关系。
在气象预测领域，数据的获取往往面临困难，这就限制了概率图模型在气象预测中的应用。
其次，概率图模型在面对高维数据时往往效率较低，这也限制了其在气象预测中的应用范围。
因此，在实际应用中，科学家们往往需要综合考虑概率图模型的优势和局限性，选择合适的模型进行气象预测。
总的来说，概率图模型在气象预测中的应用具有重要意义。
它不仅可以帮助科学家们更好地理解气象变量之间的关系，提高气象预测的准确性，还可以很好地对不确定性进行建模，提高预测结果的可靠性。
使用概率预测天气变化
使用概率预测天气变化天气的变化对于人类活动有着深远的影响。
通过不断发展的科学技术，尤其是统计学和计算机科学的进步，气象学家能够合理运用概率模型来预测天气变化。
本文将探讨如何利用概率预测天气变化，从概率预测的基本概念入手，深入分析其具体方法和实际应用。
概率预测的基本概念在天气预报中，“概率”一词常常被使用来描述某种气象现象发生的可能性。
例如，在某地区气象预报中，如果预报提到“明天降雨概率为70%”，这就表示根据现有的数据和模型分析，明天有70%的可能性会降雨，剩余30%则意味着不会降雨。
这种方式并不仅仅是简单的“有或没有”选择，而是基于历史数据、模式识别、气象模型等科学方法，对未来天气进行的更加精确的量化评估。
在概率模型中，我们首先需要采集大量的气象数据，如温度、湿度、风速、气压等，并进行统计分析。
这些数据不仅包括当前的天气状况，往往还涵盖了多年来的历史气象记录。
通过对这些资料进行综合分析，气象学家可以找出潜在的趋势与模式，从而生成一个气象预测模型。
气象数据的收集与处理天气数据的收集是天气预测的重要基础，通常通过气象站、卫星遥感、雷达、气球等多种方法获取。
如果说历史数据像是一张画布，那么实时数据就像是那一笔笔上去的细致涂抹。
我们可以将这些数据分为几个关键类型：地面观测数据：通过地面气象站获取。
温度、湿度、降水量、风速、风向等基本气象元素，通过仪器持续监测，并定期更新。
卫星遥感数据：通过卫星获取全球范围内的大范围气象条件，可以监测到云层、水汽分布等信息。
雷达回波数据：用于监测降水区域及强度，通过回波图像可以看到具体降水情况以及风暴发展趋势。
数值天气预报模式输出：基于物理原理和大气规律建立的一系列复杂计算模型，如WRF（Weather Research and Forecasting）模式，可以对未来一段时间内的天气情况进行模拟和计算。
在收集到高质量的数据后，下一步便是数据清洗和处理。
错误的数据会严重影响预测模型，因此必须删除或修正异常值。
概率统计在天气预报中的应用【文献综述】
文献综述信息与计算科学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。
概率统计在实际生活中的应用
概率统计在实际生活中的应用广泛而深远，它们不仅帮助我们理解随机现象的本质，还为决策制定提供了科学依据。
本文将从多个方面探讨概率统计在实际生活中的应用，并详细阐述其重要性和价值。
一、天气预报天气预报是概率统计应用的一个重要领域。
通过收集和分析大量气象数据，气象学家可以使用概率统计方法预测未来的天气状况。
例如，利用概率分布来描述某一地区在未来一段时间内降雨的可能性，或者通过计算相关系数来分析气温和湿度之间的关系。
这些预测结果不仅为人们的日常生活提供了便利，还有助于农业、交通、能源等行业的决策制定。
二、金融投资在金融投资领域，概率统计同样发挥着重要作用。
投资者可以利用概率统计方法来分析股票、债券等金融产品的价格波动规律，从而制定更加科学的投资策略。
例如，通过计算股票的历史收益率和波动率，投资者可以评估该股票的风险和潜在收益；同时，利用相关性分析可以判断不同资产之间的关联程度，从而实现资产的多元化配置。
此外，概率统计还在风险管理和保险定价等方面发挥着重要作用。
三、医学研究在医学研究领域，概率统计的应用同样广泛。
例如，在临床试验中，研究者需要利用概率统计方法来分析药物疗效和副作用的发生概率，从而评估药物的安全性和有效性。
此外，在疾病预测和诊断方面，概率统计也发挥着重要作用。
通过分析患者的病史、家族史和体检数据等信息，医生可以计算患者患某种疾病的可能性，从而制定更加针对性的治疗方案。
四、交通运输在交通运输领域，概率统计的应用同样不可忽视。
例如，在航空安全方面，通过收集和分析飞机事故数据，可以利用概率统计方法评估不同因素（如天气、机械故障、人为因素等）对飞机事故的影响程度，从而采取相应的安全措施提高航空安全性。
此外，在道路交通方面，概率统计还可以用于分析交通事故的发生规律和预防措施的有效性。
五、社会调查与决策在社会调查和决策领域，概率统计同样扮演着重要角色。
例如，在民意调查中，通过抽样调查和概率统计方法，可以估算出整个社会对某个政策或议题的看法和态度。
概率论在天气预报中的重要性体现在哪里
概率论在天气预报中的重要性体现在哪里天气预报对于我们的日常生活、工作以及社会的各个方面都有着至关重要的影响。
从决定是否带伞出门，到农业生产的安排，再到航空、航海等重大领域的决策，准确的天气预报都能提供重要的参考。
而在天气预报的背后，概率论起着不可或缺的作用。
首先，概率论能够帮助处理天气系统中的不确定性。
天气是一个极其复杂的系统，受到多种因素的相互作用和影响，例如大气环流、海洋温度、地形地貌等等。
即使我们拥有最先进的观测设备和超级计算机，也无法完全精确地预测每一个细节。
这时候，概率论就派上了用场。
通过对历史天气数据的分析和统计，气象学家可以得出各种天气现象发生的概率。
比如，某个地区在某个季节下雨的概率是 70%，出现高温天气的概率是 30%等等。
这些概率信息虽然不能给出确定的答案，但却能让我们对未来天气有一个大致的预期，从而提前做好相应的准备。
其次，概率论有助于评估天气预报的准确性和可靠性。
由于天气的不确定性，天气预报不可能做到百分之百的准确。
但是，通过概率论的方法，我们可以对预报的准确性进行量化评估。
比如，如果预报说明天有 80%的概率下雨，而实际上明天真的下雨了，那么这个预报在一定程度上就是准确的。
反之，如果预报说有 80%的概率下雨，但实际上是晴天，那么这个预报就存在偏差。
通过不断地比较实际天气情况和预报的概率，气象部门可以不断改进预报模型和方法，提高预报的准确性。
再者，概率论在集合预报中发挥着关键作用。
集合预报是一种同时运行多个不同的天气预报模型，以获得更全面和可靠的预报结果的方法。
每个模型由于初始条件、参数设置等的差异，会给出不同的预报结果。
通过概率论的手段，可以对这些不同的结果进行综合分析，得出更具有代表性和可靠性的预报结论。
例如，在一组集合预报中，大多数模型都预测明天会有大风天气，那么明天出现大风天气的可能性就相对较大。
另外，概率论还能帮助我们更好地理解极端天气事件。
极端天气事件如暴雨、飓风、寒潮等，虽然发生的频率较低，但一旦发生往往会带来巨大的影响。
使用概率预测天气变化
使用概率预测天气变化随着气候变化加剧，对天气变化的准确预测变得愈发重要。
在这个信息爆炸的时代，利用概率方法对天气变化进行预测已经成为一种趋势。
本文将探讨使用概率预测天气变化的方法和技术，以及它们在日常生活中的应用。
概率预测的原理概率预测是通过分析历史数据和当前情况，运用概率统计的方法来推测未来事件发生的可能性。
在天气预测中，通过收集大量气象数据，包括气压、温度、湿度等信息，并结合气象学知识和数学模型，可以计算出不同天气现象出现的概率。
天气预测的难点天气预测是一项复杂的工作，因为天气系统受到多种因素的影响，包括地形、海洋、大气环流等。
这些因素之间的相互作用使得天气变化具有一定的不确定性，这也是天气预测面临的主要挑战之一。
概率预测方法贝叶斯统计贝叶斯统计是一种常用的概率预测方法，它通过不断更新先验概率来得出后验概率。
在天气预测中，可以利用贝叶斯统计来不断调整天气变化的可能性，提高预测的准确度。
气象模型气象模型是通过数学方程描述大气运动规律的模型，通过对这些方程进行数值求解，可以得出未来一段时间内的天气变化情况。
气象模型结合了概率统计和气象学知识，是天气预测的重要工具之一。
应用场景概率预测天气变化的方法已经在各个领域得到广泛应用。
例如，农业领域可以利用天气预测来合理安排农作物的种植和收获时间；交通运输领域可以根据天气预测来调整交通流量，减少交通事故发生的可能性。
结语通过本文的介绍，我们了解了使用概率预测天气变化的原理、方法和应用场景。
概率预测在提高天气预测准确度和可靠性方面发挥着重要作用，帮助人们更好地适应未来的天气变化。
希望随着科技的不断进步，概率预测方法能够更加精准地预测未来天气，为人类的生产生活带来更多便利。
以上就是本文对于使用概率预测天气变化的探讨，希望对读者有所帮助和启发。
如果您有任何疑问或想了解更多信息，请随时与我们联系，我们将竭诚为您提供帮助和支持。
感谢您的阅读！。
概率与统计的实际应用
概率与统计的实际应用概率与统计是数学的一个重要分支，它研究的是随机现象的规律性以及大量数据的收集、整理和分析。
在日常生活中，我们经常会遇到与概率和统计有关的问题，例如天气预测、医学诊断、金融风险评估等。
本文将详细介绍概率与统计在现实生活中的应用。
一、天气预测天气预测是概率与统计在气象学中最常见的应用之一。
气象学家会通过收集大量的天气数据，如气温、湿度、风速等，然后利用统计方法分析这些数据，并根据历史数据与模型预测未来的天气情况。
在天气预报中，概率统计方法通常用于描述降水概率、气温范围等不确定性因素，帮助人们做出合理的决策，比如是否需要带雨具出门。
二、医学诊断在医学领域，概率与统计的应用非常广泛。
医生常常需要根据患者的症状、体征以及各种检测结果来做出诊断。
通过统计方法，医生可以将患病的概率与某种特定的病症联系起来，从而进行准确的诊断。
例如，乳腺癌的早期诊断通常会采用乳腺X线摄影（Mammogram）技术，医生可以通过分析大量的乳腺影像数据，计算得到肿瘤的概率，以便提前发现和治疗。
三、金融风险评估在金融领域，概率与统计的应用主要体现在风险评估和投资决策中。
投资者和金融机构常常通过收集和分析大量的金融数据，利用统计模型来评估各种金融产品的风险水平。
例如，股票市场的投资者可以通过对历史股价数据的回归分析和波动率预测，计算得到一个股票价格下跌的概率，以帮助他们制定投资策略和风险控制。
四、市场调研市场调研是商业领域中广泛运用概率与统计的一个领域。
通过收集和分析消费者的意见、购买行为等数据，企业可以了解消费者对某种产品或服务的态度和需求，为产品设计、定价和推广提供依据。
比如，通过随机抽样调查大量受访者的意见，企业可以计算出市场上需求某种产品的概率，以此评估产品的销售前景。
五、质量控制在制造业中，概率与统计被广泛应用于质量控制。
通过对生产过程中的随机变动进行监控与分析，可以及时发现问题并采取修正措施。
例如，在汽车制造过程中，随机抽样检查可以用于评估零部件合格率的概率，并通过统计分析找出导致零部件不合格的原因，从而改进生产过程，提高产品质量。
概率统计在气象中的应用和问题
概率统计在气象中的应用和问题
概率统计在气象学中有着广泛的应用。
例如，可以使用概率统计方法来预测未来的天气情况，例如有多大概率会下雨或者有多大概率会出现特定的气象现象，例如龙卷风或暴风雪。
此外，概率统计还可以用于分析历史气象数据，以了解气候的变化趋势和可能的原因。
这对于研究全球变暖和其他气候变化现象非常重要。
然而，在使用概率统计方法进行气象预测时，也存在一些问题。
首先，气象系统是一个非常复杂的系统，其中有许多不确定因素，这使得进行准确预测变得困难。
其次，由于气象数据的不完整性和局限性，很难对气象现象进行准确的建模。
因此，尽管概率统计在气象学中有着重要的应用，但仍存在一些挑战。
当然，尽管存在一些挑战，但概率统计仍然在气象学中发挥着重要作用。
概率统计方法可以用来估计未来天气情况的概率分布，从而为气象研究人员和气象服务提供者提供重要的决策支持。
此外，概率统计方法还可以用来分析气象数据，从而了解气候的变化趋势和可能的原因。
例如，可以使用统计方法来分析气温数据，以了解全球变暖的趋势和可能的原因。
在使用概率统计方法进行气象研究时，一个重要的问题是如何处理不确定性。
由于气象系统的复杂性和不确定性，很难对未来的气象情况进行精确预测。
因此，在使用概率统计方法时，通常会建立多种可能的预测模型，并对这些模型进行比较。
这样，就可以对未来气象情况的不确定性进行反映，从而为气象决策者提供更加科学的决策依据。
总的来说，概率统计在气象学中有着广泛的应用，但仍存在一些挑战。
概率图模型在气象预测中的应用探讨(四)
气象预测一直是人类关注的重要话题。
气象预测的准确性直接关系到人们的生活和生产活动。
在过去，气象预测主要依靠气象学知识和经验来做出判断，但是随着科技的发展，概率图模型在气象预测中的应用成为了一个备受关注的话题。
概率图模型是一种用来表示变量之间概率依赖关系的模型。
它可以用图的形式来表示变量之间的关系，而且可以通过概率分布来描述变量之间的关联。
在气象预测中，概率图模型可以用来表示不同气象变量之间的关系，从而帮助预测天气情况。
首先，概率图模型可以用来建立气象变量之间的关联。
气象变量包括温度、湿度、气压、风力等等。
这些变量之间存在着复杂的依赖关系，如温度和湿度之间的关系会影响降雨的概率，风力和气压之间的关系会影响风暴的发生。
概率图模型可以帮助科学家们建立这些变量之间的关系，从而更准确地预测气象变化。
其次，概率图模型可以用来处理气象数据中的不确定性。
气象数据通常是不完全的、不准确的，这就使得气象预测面临着很大的挑战。
概率图模型可以通过概率分布来描述变量之间的关系，从而能够有效地处理数据中的不确定性。
这样一来，气象预测的准确性就会得到提高。
再次，概率图模型可以用来进行气象事件的推断和诊断。
在实际的气象预测中，科学家们不仅要对未来的气象情况做出预测，还要对已经发生的气象事件进行分析和诊断。
概率图模型可以帮助科学家们对气象事件进行推断，从而能够更好地理解气象变化的规律。
总之，概率图模型在气象预测中的应用具有重要的意义。
它可以帮助科学家们建立气象变量之间的关系，处理气象数据中的不确定性，进行气象事件的推断和诊断，从而提高气象预测的准确性和可靠性。
随着概率图模型在气象预测中的应用不断深入，相信气象预测的准确性将会得到更大的提升。
概率图模型在气象预测中的应用探讨(十)
概率图模型在气象预测中的应用探讨气象预测一直是人类社会中至关重要的一个领域。
对于农业、交通、航空等行业而言，准确的气象预测可以帮助人们做出合理的决策，减少损失，提高效率。
而随着科技的不断进步，概率图模型作为一种强大的工具被应用在气象预测中，其优势逐渐展现出来。
概率图模型是一种用图来表示变量之间关系的数学模型。
它可以用来描述随机变量之间的依赖关系，可以用来进行推断和预测。
在气象预测中，概率图模型可以帮助分析气象数据的复杂关系，提高预测的准确性。
接下来，我们将分析概率图模型在气象预测中的应用，并探讨其优势和局限性。
概率图模型在气象预测中的应用首先，概率图模型可以用来对气象数据进行建模和分析。
气象数据包括大量的观测数据和模型输出数据，涉及的变量之间存在复杂的依赖关系。
概率图模型可以通过图的方式清晰地表示这些变量之间的依赖关系，帮助分析人员更好地理解气象数据的结构和特性。
其次，概率图模型可以用来进行气象预测。
通过对气象数据建立概率图模型，可以进行气象变量的推断和预测。
例如，可以利用贝叶斯网络对未来气温、湿度等气象变量进行预测，为相关行业提供决策支持。
另外，概率图模型还可以用来进行异常检测。
气象数据中存在着各种各样的异常情况，如极端天气事件、异常的气象变化等。
利用概率图模型可以更好地识别这些异常情况，为相关部门提供预警和应对措施。
概率图模型的优势和局限性概率图模型在气象预测中有许多优势，但也存在一些局限性。
首先，概率图模型能够清晰地表示变量之间的依赖关系，帮助分析人员更好地理解气象数据的结构和特性。
其次，概率图模型可以进行准确的推断和预测，有助于提高气象预测的准确性。
此外，概率图模型还能够进行异常检测，帮助相关部门及时发现和应对异常情况。
然而，概率图模型也存在一些局限性。
首先，概率图模型需要大量的数据支持，如果数据量不足或者质量不高，会影响模型的准确性。
其次，概率图模型的建模和分析需要较高的技术水平，需要专业的分析人员进行操作。
数学在气象预测中的关键作用数学应用方法作文
数学在气象预测中的关键作用数学应用方法作文数学在气象预测中的关键作用气象预测一直是人类提前了解天气情况、进行决策的重要手段。
而数学作为一门科学，对气象预测起到了关键作用。
本文将讨论数学在气象预测中的应用方法。
1. 统计学在气象预测中的应用统计学是数学的一个重要分支，它通过对大量的气象数据进行收集和分析，从而找出一些规律和趋势，为气象预测提供参考。
首先，统计学可以通过分析过去多年的天气数据，来预测未来的天气情况。
比如通过分析去年同期的气象数据，可以预测今年同期的天气情况。
其次，通过统计学的方法可以对不同气象因素之间的相关关系进行研究，从而找到它们之间的规律。
例如，通过分析大气温度和湿度之间的关系，可以预测是否有可能发生降雨。
2. 微分方程在天气模型中的应用微分方程是处理变化与运动的数学工具，而在天气预测中，我们经常需要对气象系统进行建模和仿真。
通过建立一系列微分方程来描述大气中各种气象变量的变化，可以模拟出未来一段时间内的天气情况。
这些微分方程可以考虑诸如温度、湿度、风速等因素的影响，从而提供更加准确的天气预测结果。
正是因为微分方程具有描述时变性质的优势，才使得其在气象预测中被广泛应用。
3. 概率论在气象预测中的应用概率论是研究随机事件的数学理论，而气象预测中的天气情况往往受到各种随机因素的影响，因此，概率论在气象预测中具有重要的作用。
通过将概率论应用于天气预测中，可以得到一系列有关天气情况发生概率的结果。
这对于人们做出天气决策具有重要意义，比如决定出门与否、选择合适的出行方式等。
概率论还可以用于评估气象模型的准确性，通过比较模型预测结果与实测数据之间的偏差，来确定模型预测的可靠性。
4. 数值计算在气象预测中的应用数值计算是指利用计算机进行数学计算和模拟的方法，而在气象预测中，数值计算被广泛应用于建立和求解各种复杂的数学模型。
比如通过数值方法可以将微分方程转化为差分方程，从而通过计算机程序对其进行求解。
使用概率预测天气变化
使用概率预测天气变化天气变化是人们生活中经常关注的话题之一。
无论是决定出门穿什么衣服，还是安排户外活动，我们都希望能够提前知道天气的变化情况。
然而，天气变化是一个复杂的系统，受到多种因素的影响，预测天气变化并不是一件容易的事情。
然而，通过使用概率预测模型，我们可以在一定程度上预测天气的变化。
概率预测是一种基于统计学原理的预测方法。
它通过分析历史数据和当前的观测数据，来计算未来事件发生的概率。
在天气预测中，我们可以使用概率预测模型来计算某种天气事件发生的概率，例如下雨、刮风等。
通过分析历史天气数据和当前的气象观测数据，我们可以建立一个概率模型，来预测未来某个时间段内某种天气事件发生的概率。
在建立概率预测模型时，我们需要考虑多种因素。
首先，我们需要考虑历史天气数据。
通过分析历史天气数据，我们可以了解到不同天气事件发生的频率和规律。
例如，在某个地区，夏季下雨的概率可能比冬季要高，而春季刮风的概率可能比秋季要高。
其次，我们还需要考虑当前的气象观测数据。
例如，通过观测云层的形状和运动，我们可以判断是否有可能下雨；通过观测气温和湿度，我们可以判断是否有可能刮风。
最后，我们还需要考虑其他因素，例如地理位置、季节等。
这些因素都会对天气变化产生影响，我们需要将它们纳入到概率预测模型中。
在使用概率预测模型进行天气预测时，我们需要注意一些问题。
首先，概率预测只能提供一种可能性，而不能确定具体的天气情况。
例如，我们可以预测某个地区明天下雨的概率为60%，但并不能确定具体的降雨量和降雨时间。
其次，概率预测的准确性受到多种因素的影响。
例如，如果历史天气数据不够准确或者当前的气象观测数据有误，那么概率预测的准确性就会受到影响。
因此，在使用概率预测模型进行天气预测时，我们需要谨慎对待结果，并结合其他信息进行判断。
尽管概率预测不能提供完全准确的天气预测结果，但它仍然是一种有用的工具。
通过使用概率预测模型，我们可以在一定程度上了解天气的变化情况，从而做出相应的决策。
概率图模型在气象预测中的应用探讨
气象预测一直是人类社会中极为重要的一项工作。
天气对于农作物的生长、交通运输的安全、灾害的预防等方面都有着深远的影响。
而随着科技的不断发展，概率图模型被引入到气象预测中，为预测提供了新的方法和思路。
概率图模型是一种用于表示变量之间关系的图形化模型。
它通过图结构来表示变量之间的依赖关系，以概率分布来描述变量间的关系。
概率图模型可以分为有向图模型和无向图模型，其中有向图模型包括贝叶斯网络，无向图模型包括马尔科夫随机场。
这些模型能够很好地处理多变量之间的复杂关系，因此在气象预测中有着广泛的应用前景。
在气象领域，概率图模型主要应用在两个方面：一是对气象数据进行建模和分析，二是用于气象预测。
首先，概率图模型在气象数据的建模和分析中发挥着重要作用。
气象数据包括了大量的观测数据、遥感数据、模拟数据等，这些数据之间存在着复杂的关联和依赖关系。
利用概率图模型可以很好地描述这些数据之间的关系，从而对气象数据进行建模和分析。
例如，可以利用贝叶斯网络来分析气象数据中的多变量之间的依赖关系，找出其中的规律和特点。
而利用马尔科夫随机场可以对气象数据中的空间相关性进行建模和分析，发现其中的规律和特点。
这些分析结果对于理解气象数据、预测未来气象变化都具有重要的意义。
其次，概率图模型在气象预测中也有着广泛的应用。
气象预测是指根据已有的观测数据和模型，对未来一段时间内的气象变化进行预测。
传统的气象预测方法主要是基于统计模型和物理模型，但这些模型往往难以处理多变量之间的复杂关系。
而概率图模型可以很好地解决这个问题。
例如，可以利用贝叶斯网络来对未来气象变化进行预测，利用观测数据和模型得到的先验知识，结合起来对未来气象变化进行预测。
而利用马尔科夫随机场可以对未来气象变化的空间相关性进行预测，发现其中的规律和特点。
这些预测结果对于农业生产、交通运输、灾害预防等方面都具有重要的意义。
总的来说，概率图模型在气象预测中有着广泛的应用前景。
但是，概率图模型在气象预测中也面临着一些挑战。
概率图模型在气象预测中的应用探讨(九)
气象预测一直是人类社会的一个重要议题。
准确的气象预测可以帮助人们做出正确的决策，同时也对各行各业的生产和生活产生着巨大的影响。
然而，由于气象系统的复杂性和不确定性，气象预测一直是一个具有挑战性的问题。
在过去几十年里，随着人工智能和数据科学领域的发展，概率图模型作为一种强大的工具被广泛应用于气象预测中。
概率图模型是一种用图形结构来表示随机变量之间关系的数学模型。
它可以用来描述变量之间的依赖关系，并且可以用来进行概率推断。
在气象预测中，概率图模型可以帮助我们理解气象系统中各种变量之间的复杂关系，从而提高气象预测的准确性和可靠性。
首先，概率图模型可以用来建立气象系统中各种变量之间的依赖关系。
气象系统中的变量包括气温、湿度、风速、气压等等。
这些变量之间存在着复杂的相互作用关系，而概率图模型可以帮助我们从数据中学习这些关系。
通过对气象数据进行建模和训练，我们可以得到一个描述气象系统中变量之间依赖关系的概率图模型，从而可以更好地理解气象系统的运行规律。
其次，概率图模型还可以用来进行气象预测。
气象预测的核心问题是根据已知的观测数据来预测未来的气象情况。
概率图模型可以将观测数据和气象变量之间的关系进行建模，并且可以用来进行概率推断。
通过对概率图模型进行推断，我们可以得到对未来气象情况的概率分布，从而可以进行准确的气象预测。
除此之外，概率图模型还可以用来进行气象系统中的异常检测。
在气象系统中，异常情况如台风、龙卷风等都需要得到及时的预警和处理。
概率图模型可以对气象系统中的异常情况进行建模，并且可以用来进行异常检测。
通过对气象数据进行建模和训练，我们可以得到一个描述气象系统中异常情况的概率图模型，从而可以及时地发现和处理异常情况。
总之，概率图模型作为一种强大的工具在气象预测中有着广泛的应用前景。
它可以帮助我们建立气象系统中变量之间的依赖关系，进行气象预测和异常检测，从而提高气象预测的准确性和可靠性。
随着人工智能和数据科学领域的不断发展，相信概率图模型在气象预测中的应用将会得到进一步的推广和深化。
概率图模型在气象预测中的应用探讨(五)
随着气候变化的趋势日益加剧，气象预测的准确性和及时性成为了越来越重要的问题。
传统的气象预测方法往往受限于数据量和模型复杂度，难以有效地捕捉到气象系统的复杂动态变化。
而概率图模型作为一种新兴的数据分析和模型建立方法，正在逐渐应用于气象预测领域。
本文将探讨概率图模型在气象预测中的应用，分析其优势和局限性，并展望其未来发展方向。
概率图模型是一种用图结构来表示随机变量之间依赖关系的概率模型。
它可以有效地将大规模的数据进行建模和分析，捕捉到变量之间的复杂交互关系。
在气象预测中，概率图模型可以帮助分析各种气象要素之间的关联关系，提高气象预测的准确性。
首先，概率图模型可以帮助气象学家分析气象要素之间的潜在依赖关系。
通过构建概率图模型，可以清晰地展现出各种气象要素之间的相互作用，比如气压、温度、湿度等要素之间的影响关系。
这有助于气象学家更好地理解气象系统的运行机制，从而提高气象预测的准确性。
其次，概率图模型可以实现气象要素的联合概率分布建模。
传统的气象预测方法往往是基于单一气象要素的预测模型，难以考虑到不同要素之间的复杂关联。
而概率图模型可以将多个气象要素的联合概率分布进行建模，从而提高了气象预测的综合能力。
除此之外，概率图模型还可以结合实时气象观测数据进行实时更新和修正。
气象系统是一个动态变化的系统，传统的气象预测模型往往难以及时地捕捉到系统的变化。
而概率图模型可以实时地接收气象观测数据，不断地更新和修正模型参数，从而提高了气象预测的及时性和准确性。
然而，概率图模型在气象预测中也存在一些局限性。
首先，概率图模型的建模和参数估计需要大量的数据支持，而气象数据往往是稀疏的，这就给概率图模型的应用带来了一定的困难。
其次，概率图模型本身存在着复杂的计算和推断问题，对计算资源和算法效率要求较高，这也限制了其在气象预测中的应用。
未来，随着数据采集和计算技术的不断发展，概率图模型在气象预测中的应用前景仍然十分广阔。
首先，可以通过引入更多的先验知识和领域专家的经验，改进概率图模型的建模方法，从而提高其在气象预测中的适用性。
概率统计在天气预报中的应用【开题报告】
开题报告信息与计算科学概率统计在天气预报中的应用一、综述本课题国内外研究动态, 说明选题的依据和意义在自然界, 在生活、生产中, 普遍存在着随机事件, 而随着人类的发展, 概率统计的主要原理和基本方法在这些随机事件中得到了广泛的应用. 随着人们对天气气候变化随机性规律的认识逐渐深化; 经济生产决策方式对天气预报的客观需求; 传统天气预报的经济价值低[1]等的因素使得概率统计开始在天气预报中开始得到应用,并得到了广泛的应用.对大气运动规律的认识,及如何制做天气预报,长期存在着两种基本观点,一种认为大气运动规律是确定的、不是随机的,只要气象台站网足够稠密、观测资料足够丰富,而且高山、沙漠、极地、海洋等地都有观测资料,根据热力学和动力学的原理,对大气运动的控制因子进行数学描写,在具体容量足够大、计算速度足够快的大型电子计算机的条件下,天气预报就可以报得准确. 这就是所谓的流体力学数值预报法.另一种观点则认为大气运动规则是不确定的、随机的, 即使观测资料足够丰富,也不能把大气运动过程完全描写出来,因而必须用概率统方法预报未来天气出现的可能性.这就是所谓的概率统计预报法.当前,上述两种方法都未能单独解决问题,而是在与其它方法配台下,取长补短,互补有无进行实际预报的.由于我国所需天气预报的种类繁多,许多复杂的天气现象预报、局部天气预报,尤其是中长期天气预报,多靠统计方法来制做.这样,统计预报法显示了它的现时重要性[2] .概率统计在天气中应用国外开始于上世纪五十年代后期,在六十年代初期发展成独立的分支,到六十年代后期已经成为预告气象要素的重要手段.我国在六十年代逐步发展了这一方法,在七十年代前期达到了一个高潮,七十年代后期概率统计天气的理论研究和实际应用都有取得了许多新的进展[3] .概率统计天气预报在长期、超长期预报和天气要素预报中更是发挥了它的优势.由于概率统计方法对分析、研究气象随机过程是一种重要的手段, 所以国内、外的天气分析与预报会议材料中可以看出, 采用各种统计方法来进行天气分析和预报的, 占相当大的比例,虽然没有一个国家完全依赖于一种预测方法[4],但人们认为在对大气运动的物理机制还未完全搞清以前, 统计预报方法是一种有效的预报方法, 随着概率统计学科的发展, 还可通过对大气运动的统计规律的了解和分析, 进一步加深对大气动力学、热力学规律的认识, 促进数值预报和天气学预报方法的发展.概率统计广泛应用在天气预测方面,给我们生活带来方便,也给我们经济发展带来了很大的帮助.例如李庆祥;朱燕君; 熊安元[5]在《北京等6 城市奥运期间不利天气的概率统计》中提出奥运期间,虽然6 个城市总的天气条件对于举办比赛是比较适宜的,但也存在着一些不利于比赛的天气发生可能性,通过概率统计方法,得出了各个城市发生不利于比赛的天气事件的理论概率,为赛事组织部门安排赛事提供一定的参考.具体来说: （1）高温、冰雹、沙尘、暴雨和大风等极端天气事件发生的概率较小,可以认为2008 年北京奥运期间6 个城市发生这些极端天气事件的风险非常之小, 但从历史的情况来看,雷暴在该时段发生的频率较大,需要引起充分重视和注意.（2）雨日( 特别是中雨以上级别的雨日) 、轻雾将是2008 年奥运期间发生概率最大的不利天气事件, 而降雨、闷热、雷暴等则是对奥运比赛影响最为明显的天气事件,必须引起相关部门的足够重视.因此加强不利天气的概率分析,以采取相关措施,将不利气象事件的影响减少到最低度,对于成功举办这一届奥运会具有非常重要的意义.杨鉴初; 史久恩[6]的《我国长期天气预报的进展》和施能[7]的《概率统计方法在中期天气预报中的应用》分别都讲到了概率统计在长期、中期天气预报中的应用跟它的应用方法.这些对我们的日常生活、生产都是很有着很重要的意义.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[8]. 从使用的方法上来看, 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.例如谢谦[9]的《用相关优势概率统计作旬天气预报》就是用了一种简单的方法来预测天气, 且效果较好.王华; 张俊岚[10]应用转移概率法作特殊天气项目的预测》中应用了转移概率法预测天气,提到将转移概率法的应用拓宽到特殊天气项目预测领域, 打破了阿克苏地区长期天气预报的常规思路.经过检验证明: 该方法对开春、入冬期和霜冻日期等特殊天气项目具有较好的预报能力, 预报准确率较高, 成为本地区制作长期天气预报的重要工具.同时, 转移概率预报方法的运用有效地增强了特殊天气项目的预测能力, 提高了当地预报服务产品的质量, 使服务产品的科技功能得以充分发挥, 对农牧业生产起到一定的指导作用.随着概率统计在天气预报中的应用越来越广, 用的方法也越来越多, 到了今天, 这方面已经发展得很完善. 本文主要为了介绍概率统计在使用比较广泛的中期、长期天气预报中的应用, 了解怎么用概率统计来预测中期、长期的天气, 并且简单了解下在其他方面的一些应用情况. 解决一些如何用相关优势概率、转移概率等做天气预报的一些问题.我之所以选此研究课题,首先是由于我本人在刚学习概率统计时就一直很好奇它是怎么应用在天气预报中的, 所以对这方面也比较感兴趣.天气是我们每个人每天都要关注的东西, 它时时刻刻都会影响我们的生活, 我也十分想了解下关于气象学方面的知识, 所以我想通过这篇论文, 学习结合了两方面的知识, 由此使我学习到了更多的知识, 并且应用到生活中去.二、研究的基本内容, 拟解决的主要问题研究的基本内容: 概率统计在天气预报中的应用解决的主要问题: 1. 概率统计在中期、长期天气预报中的应用2. 如何用相关优势概率、转移概率做天气预报三、研究步骤、方法及措施研究步骤:1. 查阅相关资料, 做好笔记;2. 仔细阅读研究文献资料;3. 在老师指导下, 翻译英文资料;4. 在指导老师指导下, 撰写文献综述;5. 撰写论文初稿;6. 上交并反复修改论文;7. 论文定稿.方法、措施:通过到上网、图书馆等途径收集资料. 在老师指导下, 通过对文献资料中的综合分析, 总结得出概率知识在计算机网络中的应用的方法, 并在此基础上提出自己的设想.四、参考文献[1]史国宁. 概率天气预报的兴起及其社会经济意义[J].气象, 1996(05).[2]一心. 谈气象学的统计预报法——物理学与概率统计 [J]. 世界科学, 1993年04期[3] 曹鸿兴;史国宁. 近几年来我国统计天气预报的进展[J]. 气象科技, 1981,(5),1~5.[4] W. S.GARRIOCK. Long-Range Weather Forecasts [J]. nature, 1963, V olume 200,issue 4913, 1275-1276 .[5] 李庆祥;朱燕君;熊安元. 北京等6 城市奥运期间不利天气的概率统计 [J]. 应用气象学报, 2006年S1期.[6] 杨鉴初; 史久恩. 我国长期天气预报的进展[J]. 气象, 1979年10期.[7] 施能. 概率统计方法在中期天气预报中的应用[J]. 气象, 1981年11期.[8] 史久恩;李麦村. 概率统计天气预报的现状及其重点发展[J]. 气象科技, 1978,(04).[9] 谢谦. 用相关优势概率统计作旬天气预报[J]. 浙江气象, 1982(02)008.[10] 王华; 张俊岚. 应用转移概率法作特殊天气项目的预测[J]. 新疆气象, 2000年03期.。
数值概率在天气预报中的应用
数值概率在天气预报中的应用
Morr.,RM;曾晓梅
【期刊名称】《气象科技》
【年(卷),期】1993(000)001
【摘要】从用户与预报员的角度讨论了天气预报中表示为数值概率的风险评价溉念。
对于用户来说,该概念能使特别事件发生、或者是特定临界值被越过(例如在特定时段中温度降到低于0℃)的风险定量化。
对于预报员来说,这种概念非常有用,因为它能使预报员用一种最适合反映各种情况下天气系统演变的语言来表达他们的预报。
这种概念对于用户与预报员都是一种很实用的工具,经得起客观评价,从而提供一个衡量预报员技术与评价预报员对用户之价值的标准。
【总页数】7页(P54-60)
【作者】Morr.,RM;曾晓梅
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】P456.7
【相关文献】
1.多组判别分析在概率天气预报中的应用 [J], 郑世林
2.联合概率方法在北京灾害天气预报中的应用研究 [J], 付宗钰;于波;荆浩;纪彬;周璇;秦庆昌;杜佳;李桑
3.转移概率在天气预报中的应用 [J], 强香爱;钟学忠;赵觐周
4.不确定性理论——集对分析在MOS概率天气预报中的应用 [J], 王国强
5.概率回归方法在宁夏分级沙尘天气预报中的应用检验 [J], 陈豫英;陈楠;张磊;李强;聂晶鑫;薛宏宇
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文献综述
信息与计算科学
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.
[1] 史国宁. 概率天气预报的兴起及其社会经济意义[J] . 气象, 1996, 05 .
[2] 贾伏生. 概率及天气概率预报[J] . 山西气象, 2000, 4 .
[3] 史久恩;李麦村. 概率统计天气预报的现状及其重点发展[J]. 气象科技, 1978,(04).
[4] 杨鉴初;史久恩. 我国长期天气预报的进展[J]. 气象, 1979,10.
[5] 王立生. 长期天气趋势的概率预报[J]. 山东气象, 1984年02期.
[6] Dr.R.D.Stern .The Calculation of Probability Distributions for Modelsof Daily Precipitation
[J]. Archiv für Meteorologie 2005,137~147 .
[7] 施能. 概率统计方法在中期天气预报中的应用[J]. 气象, 1981年11期.
[8] R.M.Morris; 曾晓梅. 数值概率在天气预报中的应用[J]. 气象科技，1993年01期.
[9] 强香爱; 钟学忠; 赵觐周. 转移概率在天气预报中的应用[J]. 陕西师大学报（自然科学
版），1975年01期.
[10] 谢谦. 用相关优势概率统计作旬天气预报[J]. 浙江气象，1982年02期.。