南京3-5月数值预报产品驱动的逐步LOGISTIC天气预报模型构建

"用数值预报产品的逐步LOGISTIC动力统计释用天气预报模型① (1996年)" 本文探讨的是如何运用数值预报产品构建一种基于Logistic动力统计释用的天气预报模型，特别针对中国南京3-5月的逐日天气预报。Logistic判别分析（LDA）被看作是Logistic回归的预报形式，它在气象预测中用于将不同的预报因子转换为类别型预报量。Logistic回归是一种统计模型，常用于预测事件发生的概率，尤其适用于处理二元响应变量的情况。 在LDA中，广义线性模型（GLIM）可以用来简化计算过程，通过矩阵形式描述所有观测数据。对于Logistic判别的系数，可以利用Newton-Scoring算法来求解。此外，最大似然（ML）估计法用于在似然比检验的基础上逐步筛选外生变量，这被称为逐步Logistic判别分析（SLDA）。这种方法允许在模型构建过程中剔除对预测目标影响不显著的变量，从而提高模型的预测精度和效率。 在文章中，作者们利用数值预报产品作为输入变量，建立了南京地区的逐日天气预报模型。数值预报产品通常包括大气动力学、热力学等多种气象参数，这些参数可以通过数值模拟得到，并能反映未来天气变化的趋势。通过将这些预报因子与历史观测数据相结合，可以训练出一个能够预测未来天气状况的统计模型。 文章指出，判别分析是一种融合了回归和判别方法的多元分析技术，适用于连续和离散变量，对数据分布的要求较为宽松，具有较好的稳健性。逐步判别分析的新方法使得在模型构建时可以直接进行因子筛选，增强了模型的适应性和实用性。 这篇论文展示了如何利用统计学中的Logistic回归和判别分析工具，结合数值预报数据，构建一个适用于天气预报的动态模型。这一方法对于提升气象预测的准确性和实用性具有重要的科学价值，特别是在处理复杂气象现象和预测极端天气事件时。通过逐步优化模型，可以更好地理解和解释数值预报产品如何影响天气预报结果，从而为气象服务提供更可靠的预测依据。