江淮气旋概率预报：非线性回归方法的应用

"应用线性化方法作江淮气旋发生的概率预报① (1998年) - 自然科学 论文" 本文主要探讨了利用线性化方法对江淮气旋发生概率进行预报的研究。作者韩桂荣、方乾和张菊芳通过几十年的气旋观测资料，结合经验统计和智能数据库技术，深入研究了与气旋形成密切相关的因子。 首先，研究者们通过非线性回归变换来建立概率回归方程。这种方法能够处理非线性关系，使得预测更加精准。他们从大量的气象数据中筛选出对气旋发生有显著影响的因子，并将这些因子代入构建的回归方程中。其中，T016数值产品作为重要的预报工具，被用于气旋概率预报的计算。 在实际应用过程中，研究人员采用了Brier评分作为评估预报准确性的标准。Brier评分是一种衡量二元事件概率预报质量的方法，能够量化预报结果与实际发生情况的差异。通过这种方式，他们验证了采用线性化方法建立的概率预报模型在实际应用中的效果，结果显示预测结果令人满意。 文章指出，传统的预报因子处理方式通常基于阈值判断，如"是"或"否"，这种处理方式可能导致预报的不连续性，即所谓的跳跃现象。而概率预报则提供了一种更符合实际情况的可能性定量概念，预报员可以根据这种信息更准确地评估天气状况。 在方法论上，论文提到了20世纪80年代初提出的天气概率预报思想和Brier评分方法的引入。此后，概率预报在全球范围内得到了广泛研究和发展。在本研究中，通过经验统计选取因子，经过函数化处理和非线性回归，构建的概率回归方程可以更好地反映天气系统的复杂性和不确定性。 在数据处理方面，研究团队使用了智能数据库技术，将观测资料进行客观分析和系统识别，创建了一个包含天气系统信息的智能数据库。此外，还计算了一些物理量，如温度露点差，以丰富预报因子库。 最后，预报过程是通过将数值预报产品（如NWP，数值天气预报）代入概率方程，得到相应时间尺度的气旋发生概率。例如，如果采用T016预报场，结合预报时效，就可以得出未来某一特定时间点气旋发生的概率。 这项工作为提高江淮气旋预报的准确性和实用性提供了新的思路，为气象科学领域的概率预报技术发展做出了贡献。通过这种线性化方法，可以更科学地评估气旋发生的可能性，从而更好地服务于江淮地区的暴雨和大风预报，减少气象灾害的影响。