优势波分型下多因子LOGIT回归模型在降水预报中的应用

"优势波分型下的多因子LOGIT回归模型* (1985年)" 本文探讨了一种基于优势波分型的多因子LOGIT回归模型在气象预报中的应用，特别是针对春季降水预报。研究使用了1972年至1981年3月27日至5月10日期间500mb高度纬圈波渡谱的资料，对超长波、长波、相位、振幅以及西风指数等气象特征进行了定性分析。作者张玉瑾、任健和占丰兴等人通过选取55°N纬圈上K=1到6的简谐波的振幅方差百分比IK作为优势波分型的依据，进一步筛选出34个潜在的预报因子。 在这些因子中，研究人员选择了相关性较高的因子进行两两组合，并利用点聚图来描绘这些因子与降水（有雨为1，无雨为0）的相关性。通过计算点聚图上九点滑动平均的降水概率，他们构建了一个优势波分型下的分对数（LOGIT）模型。该模型采用PPM（Probabilistic Prediction Model）方法进行逐日晴雨预报。模型经过对1983年的试报验证，并在1984年4月应用于实际的中期预报，显示出良好的预测效果。 超长波和长波的特征分析是模型构建的关键步骤。研究指出，超长波在特定地理位置的槽脊活动与当地天气有着显著关联。例如，当2波占据优势时，可能会导致连续阴雨天气，而3波优势时，降水概率则会降低。通过对超长波的振幅、相角以及特定区域的西风指数的分析，可以揭示这些大尺度扰动与本地天气之间的关系。 文章强调，为了准确预报本地天气，除了考虑大型环流的演变，还需要关注影响地区性天气的系统。因此，除了谐波分析的因子，还结合了关键区域的500mb高度场以及预报员的经验来选取组合因子，形成优势波分型下的预报方程。这种方法能够捕捉到单个波的行为以及它们与大尺度扰动的相互作用。 这篇论文提出了一种创新的气象预报方法，将多因子LOGIT回归模型与优势波分型相结合，提高了春季降水预报的准确性和可靠性。这种模型的建立和应用对于提高中期预报的精度具有重要意义，特别是在处理复杂的大气动力学现象时，可以提供更精确的预测依据。