基于主成分与逐步回归法的降尺度预报模型及应用
基于主成分分析和随机森林回归的冬小麦冠层叶绿素含量估算
基于主成分分析和随机森林回归的冬小麦冠层叶绿素含量估算王琪;常庆瑞;李铠;陈晓凯;缪慧玲;史博太;曾学亮;李振发【期刊名称】《麦类作物学报》【年(卷),期】2024(44)4【摘要】为提高冬小麦冠层光谱对叶绿素含量的估算精度,以陕西省乾县冬小麦为研究对象,利用SVC-1024i光谱仪和SPAD-502型叶绿素仪实测了冬小麦冠层反射率和叶绿素含量,分析了一阶导数光谱、10种特征参数和9种植被指数与叶绿素含量的相关性,并利用主成分分析(PCA)对叶绿素敏感的可见光波段(390~780 nm)一阶导数光谱进行降维,将特征值大于1的主分量结合特征参数和植被指数形成不同的输入变量,用偏最小二乘回归和随机森林回归构建冬小麦冠层叶绿素估算模型,并利用独立样本对模型进行验证。
结果表明,小麦冠层叶绿素含量与一阶导数光谱在751 nm处的相关性最高(r=0.71),特征参数中红边蓝边归一化(SDr-SDb)/(SDr+SDb)与叶绿素含量的相关性最高(r=0.66),植被指数(VI)中修正归一化差异指数(mND705)相关性最高(r=0.74)。
在输入变量相同的情况下,基于随机森林(RF)回归的预测模型均优于偏最小二乘回归(PLSR)模型,其中PCA-VI-RF模型的各精度指标均达到最优(r^(2)=0.94,RMSE=1.05,RPD=3.70),是冬小麦冠层叶绿素含量估算的最优模型。
【总页数】11页(P532-542)【作者】王琪;常庆瑞;李铠;陈晓凯;缪慧玲;史博太;曾学亮;李振发【作者单位】西北农林科技大学资源环境学院;江西农业大学国土资源与环境学院【正文语种】中文【中图分类】S512.1;S314【相关文献】1.基于Sentinel-2A影像的玉米冠层叶绿素含量估算2.基于无人机多光谱遥感的冬小麦冠层叶绿素含量估测研究3.植被指数方法估算冬小麦冠层叶绿素含量的角度效应研究4.基于光谱指数的冬小麦冠层叶绿素含量估算模型研究5.基于优化光谱指数的新疆春小麦冠层叶绿素含量估算因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
主成分回归在径流预测中的应用
主成分回归在径流预测中的应用
张丽;王悦钰;白雪莲
【期刊名称】《人民黄河》
【年(卷),期】2012(034)005
【摘要】采取主成分回归方法对具有多重共线性的湘江流域43 a径流资料进行了分析,以实测径流量、降水量和蒸发量等7个指标进行了样本预测.结果表明:主成分回归比多元线性回归的误差小,预测值更接近于实测值.
【总页数】3页(P20-21,24)
【作者】张丽;王悦钰;白雪莲
【作者单位】华北水利水电学院,河南郑州450011;华北水利水电学院,河南郑州450011;华北水利水电学院,河南郑州450011
【正文语种】中文
【中图分类】P333
【相关文献】
1.主成分回归和岭回归在新疆农业经济的应用 [J], 开璇;张莉莉
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3.主成分回归模型在城市用水量预测中的应用 [J], 刘琛; 陈子旸; 陈小峰
4.主成分回归模型在城市用水量预测中的应用 [J], 刘琛; 陈子旸; 陈小峰
5.主成分和回归分析在安格斯牛选育中的应用 [J], 冯小芳;武泽文;国鹏;顾亚玲;虎红红;封元;王瑜;巫亮;张娟;母童;黄增文;马正旭
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气象资料的统计降尺度方法综述
气象资料的统计降尺度方法综述一、本文概述随着全球气候变化研究的不断深入，气象数据的获取和精度要求也在逐步提高。
降尺度方法作为将大尺度气候模型输出转化为小尺度高分辨率气象数据的重要工具，其研究和应用越来越受到重视。
本文旨在对气象资料的统计降尺度方法进行全面的综述，探讨其基本原理、方法分类、应用实例以及存在的挑战和未来的发展趋势。
本文将介绍降尺度方法的基本概念和原理，阐述其在气候变化研究、区域气象预测和气象事件模拟等领域的应用价值。
接着，文章将按照统计降尺度方法的分类，详细介绍各种方法的原理、优缺点以及适用范围。
这些方法包括但不限于线性回归、主成分分析、神经网络、随机森林等。
随后，本文将通过具体的应用实例，展示统计降尺度方法在气象数据降尺度处理中的实际效果，并分析其在实际应用中的优缺点。
文章还将讨论当前统计降尺度方法面临的挑战，如模型泛化能力、计算效率、数据同化等问题，并对未来的研究方向和发展趋势进行展望。
通过本文的综述，读者可以对气象资料的统计降尺度方法有更加深入和全面的了解，为其在气象学、环境科学、气候变化研究等领域的进一步应用提供理论支持和实践指导。
二、气象降尺度方法概述气象降尺度方法是一种将大尺度气候模型输出转化为更小尺度、更高分辨率的气候数据的技术。
这种方法在气候变化研究、区域气候模拟、气象事件预测以及环境影响评估等领域具有广泛的应用。
降尺度方法主要基于大气、海洋、陆地表面等复杂系统的物理过程和相互作用，通过数学和统计模型，将大尺度气候模型的结果转化为更小尺度的气候信息。
降尺度方法主要分为动力降尺度（Dynamic Downscaling）和统计降尺度（Statistical Downscaling）两种类型。
动力降尺度通过构建高分辨率的区域气候模型，直接模拟小尺度气候系统的动态过程。
这种方法能够更准确地模拟小尺度气候系统的复杂性和不确定性，但计算量大，需要高性能计算机资源。
统计降尺度则主要利用大尺度气候模型输出与小尺度气候观测数据之间的统计关系，建立统计模型进行降尺度处理。
基于均生函数的主成分建模方案在内蒙古夏季降水预测中的试应用
基于均生函数的主成分建模方案在内蒙古夏季降水预测中的试
应用
王革丽
【期刊名称】《内蒙古气象》
【年(卷),期】1997(000)002
【摘要】文章利用主成分分析方法筛选一维时间序列的均生函数，提取有价值的信息，建立预测模型，对序列进行拟合并做多步预测。
几个初步试验表明，此方案对我区夏季降水预测有一定的参考价值。
【总页数】5页(P29-32,F004)
【作者】王革丽
【作者单位】内蒙古气候中心，呼和浩特010051
【正文语种】中文
【中图分类】P457.6
【相关文献】
1.均生函数模型在气温和降水预测中的应用 [J], 许丽玲;侯维峰;刘璐
2.均生函数模型在降水预测中的应用 [J], 国世友;邹立尧
3.基于均生函数的最优子集回归方法在江西雨季降水预测中的应用 [J], 文绮新;孙国栋;张传江;刘春燕
4.基于Erdas的去干扰异常主分量门限化技术在内蒙古查巴奇矿产调查中的应用[J], 杨利军;冯雨林
5.趋势差均生函数回归在夏季降水预测中的应用 [J], 李春云;乌文奇;佟莎仁;王俊;郭颖;韩聪
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《2024年气象资料的统计降尺度方法综述》范文
《气象资料的统计降尺度方法综述》篇一一、引言随着全球气候变化的影响日益显著，气象资料的准确性和精细度对于气象预测、气候变化研究、农业、水资源管理等领域的重要性愈发凸显。
统计降尺度方法作为将大尺度气象资料降尺度至更小空间尺度的技术手段，得到了广泛的关注和深入研究。
本文将对气象资料的统计降尺度方法进行综述，分析其研究进展和应用前景。
二、统计降尺度方法概述统计降尺度方法是一种基于统计学原理的气象资料处理方法，其核心思想是通过建立大尺度气象变量与小尺度气象变量之间的统计关系，将大尺度的气象资料转换为小尺度的气象资料。
具体方法包括基于插值的方法、基于多元回归分析的方法和基于机器学习的方法等。
三、插值方法插值方法是利用已知点的气象数据预测未知点的方法，主要包括空间插值和时间插值。
空间插值常用于将大尺度的气象数据插值到更小的空间尺度上，如利用三维空间插值法、克里金插值法等。
时间插值则是将某一时刻的气象数据根据气候统计特征推算出其他时刻的数据，如使用二次曲线法或拉格朗日插值法等。
四、多元回归分析方法多元回归分析方法通过分析大尺度气象变量与小尺度气象变量之间的关系，建立数学模型，将大尺度的气象资料通过模型转换得到小尺度的气象资料。
该方法主要涉及变量的选择和模型的建立。
选择适当的变量对降尺度效果至关重要，模型建立的准确度直接影响着降尺度的精度。
常用的多元回归分析方法包括逐步回归分析、主成分回归分析等。
五、机器学习方法随着人工智能技术的快速发展，机器学习方法在气象资料的统计降尺度中得到了广泛应用。
该方法通过构建大量的模型参数，学习大尺度气象变量与小尺度气象变量之间的复杂关系，从而实现更准确的降尺度。
常见的机器学习方法包括神经网络、支持向量机等。
其中，神经网络因其强大的学习能力和较高的预测精度，在气象资料降尺度领域具有广阔的应用前景。
六、应用领域与展望统计降尺度方法在气象预测、气候变化研究、农业、水资源管理等领域具有广泛的应用价值。
大坝变形监控的逐步回归马尔科夫模型
大坝变形监控的逐步回归马尔科夫模型
朱劭宇;施晓萍
【期刊名称】《水利信息化》
【年(卷),期】2010(000)001
【摘要】常规逐步回归模型具有建模简单,能表示自变量和因变量的显式函数关系和使用广泛等优点,但逐步回归模型在因变量测值波动比较大时拟合和预报误差大,而马尔科夫链模型具有适应大波动的优点,为此将逐步回归与马尔科夫模型相结合,提出一种高精度的变形预报模型.在介绍逐步回归模型和马尔科夫预报模型概念的基础上,利用某大坝的实测资料进行建模分析.实践表明,变形预报值能很好地吻合了实测结果,表明该模型可以用于大坝安全监控.
【总页数】4页(P69-72)
【作者】朱劭宇;施晓萍
【作者单位】广东省飞来峡水利枢纽管理局,广东,清远,511518;水利部南京水利水文自动化研究所,江苏,南京,210012
【正文语种】中文
【中图分类】TV64
【相关文献】
1.基于灰色系统与逐步回归及二者组合的大坝变形分析模型研究 [J], 周吕;文鸿雁;李超
2.基于自适应 MGM（1，n）-马尔科夫链模型的大坝变形预测 [J], 张守平;樊科
伟
3.基于逐步回归的 BP 网络混合模型在大坝变形分析中的应用 [J], 傅蜀燕;欧正蜂
4.灰色-马尔科夫模型在南俄5水电站大坝变形预测中的应用研究 [J], 张英豪;刘晓青;宁昕扬
5.基于逐步回归分析的大坝变形分析模型研究 [J], 张洁洁;陈天伟;陈凯华
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应用统计学降尺度方法预测汉江流域降水变化
同流域水文模型 比， 全球气 候模 型 Ｇ Ｍ 分辨 率一 般较粗 ， Ｃ 没
有适 当地反 映复 杂地 形 、 地表状 况和某些物理过程 ， 从而对 区域
的变化影 响 Ｊ 。统计 降尺 度法利用多年 的观测 资料建 立大尺 度气候状 况（ 主要 是 大气环 流 ） 区域气 候 要 素之 间 的统计 关 和 系， 并用另一时段观测 资料进行检验 ， 再把这种统计关 系应 用于 Ｇ Ｍ输 出的大尺度气候信息 ， Ｃ 来预估 区域未 来 的气候 变化情 景
应用统计学 降尺度 方法 预测 汉江 流域 降水变化
陈 华 郭 靖 郭 生 练 陈 桂 亚２ 张 俊
（ ． 汉大学 水 资源与水 电工程科 学国家重点实验 室， １武 湖北 武 汉 ４０７ ； ２ 长江水利 委员会 水 文局 ， ３０ ２ ． 湖北 武汉 ４０ １ ） ３００ 摘要 ： 统计 降尺度 方法是 目前 国 内外研 究气候 变化 的一 个新 途径 。以汉 江流 域为例 ， 选择 全球 气候 观测 Ｎ Ｅ ＣＰ
收 稿 日期 ：０８ ６ ３ ２０ —０ —２
位势 高度场和 ５０ ８０ｈａ 度因子 。６ 因子作 为降尺度模 式 ０ 、５ Ｐ 湿 个
的输 入 ， 总共有 １４个输 入量 （４个经 纬网格 ×６个 因子 ）其 中 ４ ２ ， 有部 分因子是多余 的 ， 者作 用 极小 。所 以 ， 用 Ｐ Ａ方 法对 或 应 Ｃ
同作 用的结果 。文 中选 择 海平 面 气压 、 面气 温 、０ 、５ Ｐ 地 ５０ ８０ｈ ａ
法、 天气分型技术和 天气 发生器 。应用最 多的是转换函数法 ， 主 要分为两种类 型 ： 一种是线性 的转换 函数法 ； 另一种是非线性 转
逐步回归法在中长期水文预报中的应用
逐步回归法在中长期水文预报中的应用
陈芷怡
【期刊名称】《西部探矿工程》
【年(卷),期】2022(34)10
【摘要】逐步回归法是中长期水文预报中重要方法之一,根据天一站近50年的径流量资料,采用逐步回归方法建立了天一站年枯期平均流量的中长期预报模型。
首先,通过单相关系数法对预报因子进行筛选,从中选出了71个因子,采用M-K法检验,分析天一站枯期平均流量变化趋势,发现在1963年和1978年发生了枯期平均流量的突变。
然后对预报因子进一步选择,选出7个因子,建立预报模型,代入逐步回归方程,对天一站平均流量的拟合合格率为88.23%,试预报合格率为100%。
预报结果较好。
【总页数】5页(P169-173)
【作者】陈芷怡
【作者单位】安徽省核工业勘查技术总院
【正文语种】中文
【中图分类】P338
【相关文献】
1.双重逐步回归分析在中长期水文预报中的应用
2.多因子逐步回归周期分析在中长期水文预报中的应用
3.双重逐步回归分析在中长期水文预报中的应用
4.多元线性
回归与逐步回归在洪水预报中的应用——以南汀河中长期洪水预报为例5.贝叶斯概率水文预报系统在中长期径流预报中的应用
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基于逐步回归法的天津市大气PM 10浓度预报模型及其应用
水等对空气污染的影响,在此基础上利用逐步回归统计方法建立了不同季节的 PM10的浓度预报模型,并对 这3种预报模型进行了比较,结果表 明:夏 季 的 独 立 样 本 的 检 验 结 果 明 显 优 于 冬 季,和 天 津 当 地 的 气 候 比
较融洽。同时,该模型的建立大大缩 减 了 日 常 监 测 的 工 作 量 和 运 算 过 程,提 高 了 效 率,为 政 府 采 取 普 遍 有
效的污染防治措施提供了依据。
关 键 词 :空 气 质 量 ;PM10 ;预 报 模 型 ;逐 步 回 归
中 图 分 类 号 :X511
文 献 标 识 码 :A
文 章 编 号 :1674-9944(2018)6-0069-04
1 引言
天 津 是 北 方 重 要 的 港 口 城 市 ,处 于 环 渤 海 地 区 和 东 北亚的核心区域。但是随着现代化的发展,天津的自 然 环境却在日益恶化。尤其近几十年来,汽车数量成倍 增 长,汽车尾气加重了空气污染。大气中的主要污染物 是 大气气溶胶、二氧化 硫、二 氧 化 氮、一 氧 化 碳、氯 气 和 光 化学烟雾。空气污染问题日益严峻,人们开始对空气 质 量进行预报,以便采取有效的污染防治措施。所以研 究 分 析 空 气 污 染 状 况 ,建 立 空 气 污 染 预 报 方 案 是 当 前 研 究 的重要课题。本文的研究内容包括:天津市污染气象 条 件分析,研究了风速、温 度、相 对 湿 度、降 水 与 空 气 的 关 系及对空气 污 染 的 影 响。 通 过 上 述 分 析,选 出 与 PM10 浓度相关性较强的因子作为统计预报方法的输入因子, 利 用 逐 步 回 归 法 精 选 出 预 报 模 型 的 输 入 因 子 ,通 过 分 季 节建立 PM10浓度的线性回归模型,该模型 通 过 了 检 验, 在此基础上利用该模型进行预报。
《2024年气象资料的统计降尺度方法综述》范文
《气象资料的统计降尺度方法综述》篇一一、引言随着全球气候变化的影响日益显著，气象资料的准确性和精细度成为了科学研究、农业发展、城市规划等领域不可或缺的依据。
统计降尺度方法作为连接大尺度气象资料与小尺度气象数据的重要桥梁，其在气象学、气候学等领域的地位愈发重要。
本文旨在综述气象资料的统计降尺度方法，探讨其应用及发展现状，为相关领域的研究者提供参考。
二、统计降尺度方法概述统计降尺度方法是通过将大尺度气象资料与小尺度地区的气象数据相结合，实现对小尺度地区气象情况的预测和模拟。
其基本思想是通过统计模型或机器学习等方法，提取大尺度资料中的信息，并结合当地地理、气象特征等数据进行降尺度处理，以得到更加准确的小尺度气象资料。
三、常见的统计降尺度方法1. 回归分析：回归分析是一种常用的统计降尺度方法，其基本思想是利用大尺度的气象资料与小尺度的气象数据进行回归分析，建立两者之间的数学关系，从而实现对小尺度的预测。
常见的回归分析方法包括线性回归、多元回归等。
2. 机器学习方法：随着人工智能技术的发展，机器学习方法在气象资料统计降尺度中得到了广泛应用。
如支持向量机、神经网络等模型，能够通过学习大量数据中的规律和模式，实现对小尺度的预测和模拟。
3. 空间插值法：空间插值法是利用已知的气象资料，通过插值方法推算未知地区的气象数据。
常见的空间插值法包括克里金插值、逆距离加权等。
这些方法可以在考虑地理空间结构的基础上，将大尺度的气象数据有效地传递到小尺度地区。
四、统计降尺度方法的应用及发展统计降尺度方法在气象学、气候学等领域得到了广泛应用。
例如，在农业气象方面，通过对小尺度的气象数据进行预测和模拟，可以更好地指导农业生产；在城市规划方面，通过对城市气候的预测和模拟，可以为城市规划和建设提供科学依据。
此外，随着人工智能等技术的发展，统计降尺度方法的精度和效率也在不断提高。
未来，随着大数据、云计算等技术的发展，统计降尺度方法将更加智能化和精细化，为气象学、气候学等领域的研究提供更加准确的数据支持。
基于主成分分析的水文气象数据降维与分析
基于主成分分析的水文气象数据降维与分析在水文气象领域，数据的收集、处理和分析一直是研究人员所关注的重点。
随着技术的进步和科学的发展，我们已经能够获得大量的水文气象数据，但如何利用这些数据进行分析和利用，仍然是一个有待解决的问题。
本文将介绍一种基于主成分分析的数据降维和分析方法。
一、主成分分析的基本原理主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的多元统计分析方法，其主要的作用是通过变量之间相互联系的矩阵关系，找到一组新的“主成分”，使原始数据在这个新的坐标系下得到重构。
主成分分析试图寻找一个低维线性子空间，使得数据点在这个子空间上的投影尽可能接近原始数据。
因此，主成分分析是一种非常有用的降维技术，它能够将高维数据降到低维，提高数据的可读性和可理解性。
二、水文气象数据降维水文气象数据包括许多参数，如气温、降雨量、湿度等，这些参数之间相互联系，但我们无法同时将它们全部展示出来。
因此，我们需要对这些数据进行降维处理，从而获得一些有代表性的数据。
以太阳辐射和降雨量为例，我们可以通过主成分分析来得到它们的主成分，从而降低它们的维度。
首先，我们需要将这两个变量归一化处理，使它们具有相同的重要性。
然后，我们可以通过主成分分析得到它们的主成分，并将它们作为新的变量进行分析。
这样，我们就能够实现对水文气象数据的降维处理。
三、基于主成分分析的水文气象数据分析通过主成分分析处理得到的主成分数据能够很好地描述原始数据的变化趋势，并且能够帮助我们快速地识别数据中的异常情况。
在水文气象领域中，我们可以运用这些方法来分析降雨、气温和湿度对水资源的影响、构建模型进行未来预测等。
例如，我们可以通过分析气温、降雨量和湿度等参数的主成分，推断未来几年的降雨量变化趋势，从而帮助政府和企业调整决策，做好相关的应对措施。
同样，我们也可以通过分析这些参数对水资源的影响，推断未来水文系统的变化趋势，从而帮助我们更好地保护和利用水资源。
逐步回归分析法及其应用
逐步回归分析法及其应用逐步回归分析法是一种广泛应用于统计学和数据分析领域的统计技术，它被用来探索变量之间的关系，以及预测和解释数据的模式。
逐步回归分析法通过逐步添加变量和移除变量，找到最优的变量组合来解释因变量，同时使模型的复杂性最小化。
本文将介绍逐步回归分析法的基本原理、应用场景、案例分析以及需要注意的事项。
逐步回归分析法的基本原理逐步回归分析法基于最小二乘回归，通过向前逐步添加变量和向后逐步移除变量来建立最优的回归模型。
它通过构造一个评价函数，如AIC (Akaike Information Criterion)或BIC (Bayesian Information Criterion)，来评估模型的复杂度和拟合度。
逐步回归分析法的目标是找到一个既能解释因变量又能使模型复杂性最小的最优模型。
应用场景逐步回归分析法适用于多种数据分析和统计学应用场景，例如：因果分析：通过逐步回归分析法，可以找出哪些自变量对因变量有显著影响，以及它们的影响程度。
特征选择：在处理高维数据时，逐步回归分析法可以用来选择最重要的特征，以便构建更有效的模型。
时间序列预测：通过逐步回归分析法，可以建立时间序列预测模型，预测未来的趋势和变化。
案例分析以一个实际的例子来说明逐步回归分析法的应用。
假设我们有一个数据集包含了汽车的各项性能指标（如马力、油耗、车重等）和汽车的销售价格。
我们想知道哪些性能指标最能影响汽车的销售价格。
我们使用逐步回归分析法建立一个价格预测模型。
通过向前逐步添加变量和向后逐步移除变量，我们最终找到了一个最优模型，该模型仅包含两个变量：马力（Horsepower）和车重（Weight）。
这个模型告诉我们，汽车的马力越大、车重越轻，销售价格就越高。
接下来，我们使用残差和斜率进一步分析这个模型。
残差是实际值与模型预测值之间的差异，斜率是因变量对自变量的变化率。
通过观察残差和斜率，我们可以得出以下马力对价格的影响比车重更大，因为马力的斜率大于车重的斜率。
DERF产品在贵州降水主分量逐步回归预报模型中的释用
DERF产品在贵州降水主分量逐步回归预报模型中的释用白慧;吴战平;李忠燕;周涛【摘要】从短期气候预测业务面临的实际问题出发,针对月尺度气候预测,通过多元逐步回归统计方法对1981～2010年贵州省降水主分量与NCEP/NCAR再分析资料的500hPa高度场建立预报模型,进而将该预报模型分别应用到2007 ～2013年5月16日、21日、26日起报的DERF产品500 hPa高度场中,以检验不同起报时间DERF产品的预报能力.结果表明:贵州83站6月降水量EOF前5个模态的方差累积贡献率均达到了65％以上,PC1与同期6月降水量标准化序列的相关系数达0.955.贵州6月降水量与副热带高压位置以及中高纬度大气环流密切相关.释用DERF产品发现,该产品对贵州6月降水主分量具有一定的可预报性,其中5月26日起报的预报效果较好,其与同期NCEP/NCAR拟合值和实况值的相关系数分别为0.76和0.53.对2007～2013年5月26日起报6月的DERF产品释用预报结果进行Ace和Ps评分检验,发现除2008年预报评分较低外,其余6a预报评分较好,Ace 平均为0.45,Ps平均为82.0,尤其是2007年和2009年DERF产品释用的预报Ps 评分分别达83.9和83.5,表明DERF产品在贵州降水主分量逐步回归预报模型中的释用具有较好的预报能力.【期刊名称】《干旱气象》【年(卷),期】2015(033)002【总页数】5页(P344-348)【关键词】DERF产品;6月降水预报模型;释用;贵州【作者】白慧;吴战平;李忠燕;周涛【作者单位】贵州省气候中心,贵州贵阳550002;贵州省山地气候与资源重点实验室,贵州贵阳550002;贵州省气候中心,贵州贵阳550002;贵州省气候中心,贵州贵阳550002;贵州省气候中心,贵州贵阳550002【正文语种】中文【中图分类】P456.320世纪80年代以来，受全球气候变化和人类活动的共同影响，全球范围内的极端天气气候事件呈现出强度大、频次高、影响范围广等特点。
《2024年气象资料的统计降尺度方法综述》范文
《气象资料的统计降尺度方法综述》篇一一、引言气象资料的降尺度方法是近年来气象学领域中一个重要的研究方向。
随着全球气候变化和区域精细化预报需求的增加，如何将大尺度的气象资料降尺度至小尺度，以更好地满足实际需求，成为气象学界的研究热点。
本文将对统计降尺度方法进行概述，从方法分类、发展历程、技术要点和案例应用等方面展开介绍。
二、气象资料统计降尺度方法概述统计降尺度方法是一种基于历史气象数据和统计模型，将大尺度气象资料转化为小尺度气象资料的方法。
该方法主要依赖于历史数据间的统计关系，通过建立不同尺度之间的联系，实现对小尺度气象资料的预测和模拟。
（一）方法分类根据不同的应用场景和需求，统计降尺度方法可以分为多种类型。
主要包括基于空间插值的方法、基于时间序列分析的方法和基于机器学习的方法等。
1. 基于空间插值的方法：该方法主要利用空间插值技术，如反距离加权法、克里金插值法等，将大尺度的气象资料进行空间插值，以得到小尺度的气象资料。
2. 基于时间序列分析的方法：该方法主要利用时间序列分析技术，如自回归滑动平均模型（ARIMA）、时间序列神经网络等，对历史气象数据进行建模和预测，以实现对小尺度气象资料的预测。
3. 基于机器学习的方法：随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始将机器学习算法应用于气象资料的降尺度。
如支持向量机、随机森林、深度学习等算法在气象资料降尺度中取得了较好的效果。
（二）发展历程统计降尺度方法的发展经历了从简单到复杂、从单一到综合的过程。
早期的方法主要基于简单的空间插值和时间序列分析技术，随着技术的发展和研究的深入，逐渐引入了更复杂的模型和算法。
同时，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的降尺度方法逐渐成为研究热点。
（三）技术要点统计降尺度方法的技术要点主要包括数据准备、模型选择和模型评估等环节。
1. 数据准备：在进行降尺度之前，需要收集并整理历史气象数据，包括大尺度和小尺度的气象数据。
同时，还需要对数据进行预处理，如缺失值处理、异常值处理等。
基于MATLAB的主成分RBF神经网络降水预报模型
到 如何构 造神经 网络学 习矩 阵的问题 ，而且 ，前 馈
神经 网络也存在一些 问题 ，如学 习训练收敛速度慢
或不收敛 。而对实 际短期 气候预测 中的旱涝灾害 预
报 问题 ，如何 根据旱涝灾 害 的特点 ，构 造 出合理反 映预报 系统 变化特征 的学 习矩阵是非 常重要 的。本
文主要利用 主成 分分析构 造神经 网络学 习矩阵 ，将 主成分分 析与 Ｒ Ｆ神经 网络相结合 ，建立广西 中部 Ｂ
第一行代表第一条信息 的 个主成分分值 ，第二行 代表第二条信息 的 ｍ个主成分分值 ，…… ，以此类 推 。 ａ ｎ 为 ｍ维列 向量 ， ｌｅｔ ｔ 它代表每条信息到样本 中
心 的距离 ，数 值 越 大表 示此 点 离样 本 中心越 远 。
ｔ ｕ ｒ 为 统计量。 ｓ ａｅ ｑ 在 Ｍａ ａ ６ ｔ ｂ ． ，设计 Ｒ Ｆ神经 网络 的函数命 ｌ ５中 Ｂ 令是
月平均降水 预测模 型。
有 较好 的应 用 。谷 晓平 等 通过 采用遗 传算法 优化 网络初 始权重 的方法 ，将 遗传算法和前馈 误差反传
播算法有机 地结合 ，优势互 补 ，并应用 于流域面雨
收稿 日期 ： ２ ｏ．７３ ； 订 日期 ：２０ ．２２ ０ ７０．０ 修 ０７１—８
基金项目：国家自然科学基金项 目（０ ７ ０３；广西民族大学青年科研基金项目（ｏ７ ２ ） ４ ６５２ ） ２ ０ＱＮ ３共同资助 通 讯作 者 ： 吉夫 ，男 ，广 西东 兰人 ，硕士 ，主 要从 事概 率 统计 及气 象 预报建 模研 究 。Ｂｍａ ：ｊ ３７ ＠１３ ０ 农 ｎ ｎｆ ４ １ ６ ＿ ｍ ９ ｃ
第２ ４卷 第 ６ 期 ２ｏ Fra bibliotek １ ０８ ２月
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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第３０卷第８期２ ０ １ ２年８月水 电 能 源 科 学Ｗａｔｅｒ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ ＰｏｗｅｒＶｏｌ．３０Ｎｏ．８Ａｕｇ．２ ０ １ ２文章编号：１０００－７７０９（２０１２）０８－０００９－０４基于主成分分析与逐步回归法的降尺度预报模型及应用欧阳芬１，吕海深２，黎 敏１（１．河海大学理学院，江苏南京２１００９８；２．河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京２１００９８）摘要：全球气候模式（ＧＣＭ）的空间分辨率较低，缺少趋于气候信息，很难精确预测区域尺度的气候变化，而统计降尺度法简单，可弥补此缺陷。
结合ＮＣＥＰ数据和国家气象观测站的站点数据构建月平均降水量的统计降尺度模型，选取ＨａｄＣＭ３、ＥＣＨＡＭ５和ＣＳＩＲＯ－Ｍｋ３．０模型的ＳＲＡ２气候排放情景，并采用主成分分析及多元线性回归相结合的方法预测了淮河流域蚌埠上游地区未来３０年的降水变化趋势。
结果显示，检验期逐月降水量拟合结果较好，未来３０年年平均降水量与基准年相比有上升的趋势。
关键词：ＧＣＭ模型；排放情景；月平均降水量；统计降尺度方法；主成分分析；淮河流域中图分类号：ＴＶ１２２；Ｐ３３２．１文献标志码：Ｂ收稿日期：２０１１－１２－３０，修回日期：２０１２－０２－０６基金项目：国家自然科学基金资助项目（５１１９００９０，５０９３９００６）；国家重点基金研究发展计划（９７３）基金资助项目（２０１０ＣＢ９５１１０１）作者简介：欧阳芬（１９８７－），女，硕士研究生，研究方向为水系统科学，Ｅ－ｍａｉｌ：ｏｕｙａｎｇｆｅｎｎｊ＠１２６．ｃｏｍ 随着全球变暖逐步加剧，气候变化对区域气候情景的影响已日益引起广泛的关注，其中水文及水资源受到的影响尤其明显。
因此，较准确预测未来几十年内水文信息（如降水量、径流量等）对工农业生产的长期规划、环境保护和水资源可持续利用等均有重大意义［１］。
全球气候模式（ＧＣＭ）是目前用于预估未来气候变化最重要、最可行的方法，能较好地模拟大尺度最重要的平均特征，特别是高层大气场、近地面温度和大气环流［２］。
但ＧＣＭ模型的空间分辨率较低，很难对区域气候情景精确预测，主要是水文模型尺度不匹配制约着水文预报的发展，而降尺度法则可将大尺度、低分辨率的ＧＣＭ输出信息转化为区域尺度的地面气候变化信息（如温度和降水）。
降尺度法大致分为统计降尺度法、动力降尺度法及统计与动力相结合的降尺度法三种，其中动力降尺度法计算量大、费时机，而统计降尺度方法则较简单［３，４］，是目前研究气候变化的新途径。
鉴此，本文采用统计降尺度法对淮河上游未来区域降水进行了预估，效果较好。
１ 研究区域概况１．１ 概况选择淮河上游地区（蚌埠市以上）作为研究区域，面积约为１２．１×１０４ｋｍ２。
淮河流域处于南北气候过渡带，多年平均降雨量８８３ｍｍ，降雨量５０％～８０％集中于６～９月；降雨年际变化大，丰水年的雨量多达枯水年的５倍；降雨分布也不均匀，北部沿黄地区平均年降雨量为６００～７００ｍｍ，南部及西部山区平均年降雨量为９００～１ ４００ｍｍ。
图１为流域站点分布图。
图１ 淮河上游流域站点分布图Ｆｉｇ．１ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｓｔａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｕｐｓｔｒｅａｍｏｆ Ｈｕａｉｈｅ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ１．２ 数据来源采用ＮＣＥＰ全球再分析月资料为大尺度气候观测资料，空间分辨率为２．５°×２．５°。
选择覆盖研究区域的１６个网格（４×４）的数据，范围为Ｅ１１０°～Ｅ１２０°、Ｎ２７．５°～Ｎ３７．５°。
地面观测资料来自大气科学数据库，选取安徽省和河南省境内９个国家气象观测站１９６１～１９９４年的逐月降水观测资料。
由于数据资料有限，本文采用交叉检验的方式，取１９６１～１９９０年数据用于建立模型，１９８５～１９９４年数据用于检验模型。
选取的３种ＧＣＭ模式见表１，未来大尺度预报因子数据均来自ＩＰＣＣ数据发布中心。
表１ 本文采用的ＧＣＭ模式Ｔａｂ．１ Ｃｌｉｍａｔｅ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｓ ｕｓｅｄ ｂｙ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ模型国家（中心）气候排放情景网格空间分辨率ＨａｄＣＭ３英国（ＵＫＭＯ） Ａ２ ９６×７３ ３．７５０ ０°×２．５００°ＥＣＨＡＭ５德国（ＭＰＩ－Ｍ） Ａ２ １９２×９６ １．８７７ ５°×１．８６５°Ｍｋ３．０澳大利亚（ＣＳＩＲＯ）Ａ２ １９２×９６ １．８７７ ５°×１．８６５°由于各个模型的空间分辨率与ＮＣＥＰ数据不同，所以将所得数据用反距离倒数插值法进行空间插值，估计值为：ｙ＝∑ｎ１１ｄ２ｉｘｉ∑ｎ１１ｄ２ｉ式中，ｘｉ为第ｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）个样本；ｄｉ为第ｉ个样本点到所要估计位置的距离。
２ 统计降尺度方法２．１ 基本步骤建立统计降尺度法过程中，最重要是选择预报因子［５］，遵循如下原则：①与预报量有明显物理意义上的联系；②与预报量之间有较强的相关性和一致性；③必须是实测数据和ＧＣＭ输出数据中均有的因子；④必须是ＧＣＭ能准确模拟的因子［６］。
本文选择５００、８５０ｈＰａ位势高度场、５００、８５０ｈＰａ相对湿度因子和２００ｈＰａ的Ｕ和Ｖ方向风速作为大尺度预报因子，将研究时段分为丰水期（４～９月）和枯水期（１０月～次年３月）两部分。
统计降尺度方法的步骤如下。
步骤１ 初步筛选潜在的降尺度预报因子。
步骤２ 选择和校准统计降尺度模式。
步骤３ 利用观测资料建立模式，对预报因子做标准化处理和主成分分析。
步骤４ 将预报因子的主分量作为统计降尺度法的输入，并利用观测资料对降尺度法进行检验和率定。
步骤５ 将主成分方向和统计降尺度法应用于ＧＣＭ模式，产生未来区域气候变化情景。
步骤６ 对未来区域气候变化情景进行诊断分析。
２．２ 主成分分析（ＰＣＡ）对ＮＣＥＰ数据的预报因子进行主成分分析［１］，总共有９６个输入量（１６个经纬网格，每个网格点有６个预报因子，其中有些预报因子的作用极小，所以用ＰＣＡ法对这些预报因子进行降维和压缩，减少降尺度模式的数据输入）。
其步骤如下。
步骤１ 设有随机变量ｘ１，ｘ２，…，ｘｐ，其样本均数记为ｘ１，ｘ２，…，ｘｐ，由已知的样本数据矩阵Ｘ＝（ｘｉｊ）ｎ×ｐ计算ｘ：ｘ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｐ）Ｔ＝１ｎ∑ｎｊ＝１ｘｊ步骤２ 计算预报因子矩阵Ｘ的协方差矩阵Ｓ：Ｓ＝１ｎ－１∑ｎα＝１（ｘαｉ－ｘｉ）（ｘαｊ－ｘｊ）Ｔα＝１，２，…，ｎ，ｊ＝１，２，…，ｐ步骤３ 将原始数据ｘｉｊ标准化。
即槇ｘｉｊ＝（ｘｉｊ－ｘｊ）／σｉ（）ｊ１／２，形成相关矩阵Ｒ＝Ｘ′Ｘ，仍记Ｘ＝（珟ｘｉｊ）。
其中，σｉｊ＝１ｎ－１Ｓｉｊ。
步骤４ 计算协方差矩阵的特征向量矩阵Ｅ和特征值λｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ），并将特征值按从小到大的顺序进行排列λ１＞λ２＞…＞λｎ。
步骤５ 称λ１∑ｎｉ＝１λｉ为第一主成分贡献率，称∑ｋｉ＝１λｉ∑ｎｉ＝１λｉ为前ｋ个主成分的累积贡献率。
若前ｋ个主成分的累积贡献率超过８５％，则认为前ｋ个主成分基本包含原来指标信息。
对选取的ＮＣＥＰ预报因子进行主成分分析，结果见表２。
由表可看出，丰水期前１０个新的组合因子的累积贡献率达到９４．２６％，枯水期前１０个组合因子的累积贡献率达到了９４．８４％。
分别选取前１０个组合因子作为主成分对两个时期进行模型的建立和检验。
表２ 对ＮＣＥＰ资料主成分分析结果Ｔａｂ．２ Ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ｂｙ ＰＣＡ组合因子４～９月特征值贡献率／％累积贡献率／％１０月～次年３月特征值贡献率／％累积贡献率／％１ ５８．４２ ３８．９５ ３８．９５ ５５．６０ ３７．０６ ３７．０６２ ２３．６２ １５．７４ ５４．６９ ３４．３１ ２２．８７ ５９．９４３ ２３．４６ １５．６４ ７０．３３ ２１．７０ １４．４７ ７４．４０４ １５．４１ １０．２８ ８０．６１ １０．３９ ６．９３ ８１．３３５ ６．５４ ４．３６ ８４．９７ ６．７１ ４．４８ ８５．８１６ ４．３９ ２．９３ ８７．９０ ４．９５ ３．３０ ８９．１０７ ３．０７ ２．０４ ８９．９５ ３．３９ ２．２６ ９１．３６８ ２．５５ １．７０ ９１．６５ ２．１６ １．４４ ９２．８０９ ２．１５ １．４４ ９３．０８ １．６３ １．０９ ９３．８９１０ １．７７ １．１８ ９４．２６ １．４３ ０．９５ ９４．８４·０１·水 电 能 源 科 学 ２０１２年第３０卷第８期欧阳芬等：基于主成分分析与逐步回归法的降尺度预报模型及应用２．３ 降尺度模型的建立与检验获得的前１０个新组合因子就是预报因子的主分量，建立预报因子的主分量与降水量之间的多元线性回归模型：ｐｉ，ｎ＝ＰＣＬＰＣ＋ε式中，ｐｉ，ｎ为第ｎ站的第ｉ月的降水序列；ＰＣ为从预报因子数据集中提取的主分量；ＬＰＣ为多元线性回归模型系数，可通过最小二乘法确定；ε为残差部分。
将检验期的ＮＣＥＰ预报因子用同样的主成分进行处理，将主成分代入所建模型，得到模拟的降水量与实际降水量的结果见图２、３。
图２ 淮河流域上游地区检验期（１９８５～１９９４年）逐月降水量Ｆｉｇ．２ Ｍｏｎｔｈｌｙ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｕｐｓｔｒｅａｍ ｏｆ ＨｕａｉｈｅＲｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ ｉｎ ｔｅｓｔ ｐｅｒｉｏｄ（１９８５－１９９４）图３ 淮河流域上游地区检验期（１９８５～１９９４年）月平均降水量Ｆｉｇ．３ Ｍｏｎｔｈｌｙ ｍｅａｎ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｕｐｓｔｒｅａｍ ｏｆＨｕａｉｈｅ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ ｉｎ ｔｅｓｔ ｐｅｒｉｏｄ（１９８５－１９９４）最后将主成分分别应用到三个ＧＣＭ模式的大尺度因子上，得出未来３０年各站点降水量的预测值，再用泰森多边形法计算出流域的面雨量，将流域未来３０年的降水量与基准年的降水量相比，分析未来区域气候情景的变化趋势，结果见图４、表３。
２．４ 结果分析利用ＮＣＥＰ再分析资料和淮河上游９个国家气象观测站的实测资料，建立统计降尺度模型，并用独立的观测资料检验模型。
模型率定结果见表４。
图４ 淮河流域上游地区未来３０年月平均降水量与基准年比较Ｆｉｇ．４ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｉｎ ｆｕｔｕｒｅ ｐｅｒｉｏｄ（２０１１－２０４０）ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｐｅｒｉｏｄ（１９６１－１９９０）表３ 淮河上游未来降水量变化情况Ｔａｂ．３ Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｕｐｓｔｒｅａｍ ｏｆＨｕａｉｈｅ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ ｉｎ ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ模型年份降水量／ｍｍ４～９月１０月～次年３月年均变化率／％实测值１９６１～１９９０ ７０５．３２ ２２４．４０ ９２９．７２ＨＡＤＣＭ３ ２０１１～２０４０ ７０５．３２ ２９６．９７ １ ００２．２９ ７．８１Ｍｋ３．０ ２０１１～２０４０ ７０５．３２ ２９９．４４ １ ００４．７６ ８．０７ＥＣＨＡＭ５ ２０１１～２０４０ ７０５．３２ ３４６．４９ １ ０５１．８１ １３．１３注：ＨＡＤＣＭ３、Ｍｋ３．０、ＥＣＨＡＭ５为三种不同的ＧＣＭ模型，都用主成分分析与逐步回归法建立的模型对其数据降尺度处理。