SWAN定量降水预报在几次降水过程中的应用检验摘要：应用白城地区2012年出现的四次降水过程，检验分析了临近预报系统（swan）中定量降水产品对晴雨及不同类型降水的预报效果。结果表明：swan系统中定量降水预报产品漏报率比较小；对于间歇性降水或是时段较分散的降水过程空报率较大，而对于稳定性降水或是降水时段较集中的降水过程，晴雨预报效果很好。进一步检验了swan对弱降水、一般性降水和较强降水的预报能力，结果表明对于弱降水的预报效果要好于一般性降水好于较强降水。
关键词：临近预报；降水；检验
中图分类号：p459.9 文献标识码：a 文章编号：1674-0432（2013）-01-0133-1
0 引言
近年来，基于多普勒天气雷达、卫星、自动气象站等非常规观测资料和中尺度数值模式的定量降水预报技术得到了快速的发展。对于临近（0～2h）定量降水预报而言，利用雷达回波外推技术和自动站雨量订正技术的临近预报方案具有高精度的时空分辨率，且准确率也较高。本文利用白城地区2012年出现的四次降水过程，对swan系统中提供的不同预报时效的定量降水预报产品进行检验，为短时临近预报预警工作提供依据。
1 临近预报系统swan及其定量降水预报产品
swan系统在micaps平台基础上，融合了数值模式产品和雷达、卫星、自动站等探测资料，提供了大量的临近预报产品，如三维雷
中央气象台２０１１年９月和１０月降水预报检验 韦 青 张金艳 （国家气象中心，北京１０００８１，ｗｅｉｑｉｎｇ＠ｃｍａ．ｇｏｖ．ｃｎ） 依据《气发〔２００５〕１０９号关于下发中短期天气预报质量检验办法（试行）的通知》，对中央气象台预报员２０１１年９月和１０月０８时１～７天２４小时间隔全国降水落区预报产品进行累加降水检验。评分站点采用全国范围内的２５１３站点，对其中有实况的所有站点进行评分，没有实况的不参与评分的统计。 检验量为：ＴＳ评分、漏报率、空报率、技巧评分。除了文件规定的检验量外，参照美国ＮＣＥＰ水文预报中心（ＨＰＣ）的降水检验，增加了预报偏差检验，其含义是预报某级降水站（次）数与实际该级降水发生站（次）数的比值。ＴＳ评分、漏报率、空报率的计算公式参见本刊２０１０年刊登的检验报告。 从中央气象台２０１１年９月和１０月降水预报检验结果（表略）和２０１０年９月—２０１１年１０月中央气象台降水预报检验结果（图１）可以看出： ２０１１年９月内短期时效小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨量级ＴＳ评分分别在０．５８～０．６４、０．３２～ ０．３７、０．２６～０．３１、０．１０～０．２０、０．１５～０．２３之间，１０月各量级ＴＳ评分分别在０．６０～０．６５、０．２９～０．３６、０．１８～０．２１、０．０６～０．１２、０．０１～０．１４之间；中期时效内各量级降水预报随着时效延长ＴＳ评分有所下降。短期时效内，自２０１１年４月份开始，小雨量级ＴＳ评分呈稳步上升趋势。 从１～７天预报偏差看，９月小雨、中雨和大雨预报偏差分别在０．７３～０．９８、１．０４～１．３１、０．６～１．１６之间，说明小雨量级预报范围均小于实况，中雨量级则均比实况大。１月小雨、中雨和大雨预报偏差分别在０．８１～１．０７、０．９８～１．３６、０．５８～１．１５之间，其中，小雨量级短期时效内预报范围比实况大，中雨量级除１６８小时预报外，其余时效预报范围均较实况小。 总体看来，９月小雨和中雨各时效预报ＴＳ评分基本和１０月持平，大雨各时效较１０月均偏高。预报偏差９月、１０月水平相当。与２０１０年同期相比，９月小雨、中雨、大雨各时效预报ＴＳ评分均提高明显，１０月小雨、中雨较２０１０年提高明显，大雨短期时效较２０１０年偏低 。 图１ ２０１０年９月—２０１１年１０月中央气象台１～７天降水预报检验结果 第３卷６期 ２０１１年１２月 天气预报技术总结专刊 ＷＥＡＴＨＥＲＦＯＲＥＣＡＳＴＲＥＶＩＥＷ Ｖｏｌ．３，Ｎｏ．６ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ２０１１
基于GIS的降雨径流预报方法分析 【摘要】降水径流的准确预测直接关系到该流域人民生活的各个方面，因此为了更好的满足降雨径流预报的需求，需要寻找高效的预测手段来对降雨径流进行预测。本文从GIS的降雨径流预报方法出发，分析了影响水文过程的各方面因素并阐述了对获得数据信息的预处理方法。提出了以遗传算法为基础结合GIS技术的神经网络模型，这种模型的应用有效的提高了信息预测的精度和效率。并且本文中也介绍了GIS降雨径流预报方法，通过对降雨信息的处理，有效的提高了降雨径流预报模型在计算机数据输入时精度，结合 GIS空间分析方法，对降雨区域的降雨径流进行数值模拟，从而得到了降水区域的径流量与影响系数之间的关系。 【关键词】降雨径流；地理信息系统（GIS）；预报方法 1.引言 GIS（Geographic Information System）即地理信息系统，是在地理空间的基础上，以信息科学和系统工程的理论知识为根本，利用计算机管理和分析地理数据，从而提供管理、决策等所需信息的技术系统。总而言之一句话，GIS是综合处理和分析地理空间数据的一种技术系统，是以测绘测量为基础，以数据库作为数据储存和使用的数据源，以计算机编程为平台的全球空间分析即时技术。地理信息系统作为获取、存储、分析和管理地理空间数据的重要工具、技术和学科，近年来得到了广泛关注和迅猛发展。 最近的30年内，地理信息技术取得了十分显著的发展，在国土管理、农林牧业、邮电通讯、公共设施管理、资源的调查、军事公安、环境的评估、城市规划、灾害的预测、交通运输、水利电力、统计、商业金融等几乎所有领域都得到了广泛的应用[1]。 2.降雨径流的概述 所谓降雨径流就是由降雨形成的径流，这些径流通过地表或者是地下水流入河道，并向流域出口断面汇集。降雨径流会受到多种因素的制约，比若说是地形、地貌、植被、降水和土地的使用以及人类活动等，从这些种种因素我们可以看到径流的形成过程是非常复杂的。长时间以来，降雨径流的研究一直备受水文界的
附件1 中短期天气预报质量检验办法 （试行） 本办法适用于检验单站和区域中短期天气预报质量，包括指导预报和公众预报。 一、检验的区域范围 预报责任区内的所有预报地点和预报区域。 二、检验内容 1、降水预报 降水分级检验：将降水量分为小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨、特大暴雨和小雪、中雪、大雪、暴雪10个等级（见表1），检验各级降水、一般性降水[小雨（雪）至大雨（雪）］和暴雨（雪）以上（暴雨至特大暴雨和暴雪）预报情况。 累加降水量级检验：检验对≥0.1mm、≥10.0mm、≥25.0mm、≥50.0mm降水的预报情况。 晴雨（雪）检验：对有降水、无降水两种类别进行检验。 表1：降水等级划分表 湿雪量值达≥10.0毫米时，不作为“暴雪”处理。若“雨夹雪”（雨和雪同时下）24小时的总量值达≥10.0毫米且雪深南方达≥5厘米，北方达≥10厘米时才算暴雪。 2、温度预报
最高、最低气温和定时气温预报误差。 3、灾害性天气落区预报 冰雹、雷暴、冻雨、霜冻、雾（雾、浓雾、强浓雾）、强降雪（中雪、大雪、暴雪）、强降雨（暴雨或大雨以上等级）、沙尘天气（沙尘暴、强沙尘暴）、大风（≥6级、≥8级、≥10级、≥12级）、高温（≥37℃、≥40℃）、强降温（≥8℃、≥12℃）等11类23项灾害性天气预报检验。 灾害性天气标准参照《灾害性天气及其次生灾害落区预报业务暂行规定》。 对于强降水落区预报，新疆、西藏、青海、甘肃、宁夏、内蒙古等6省(区)评定大雨以上等级（含大雨）落区预报，其余省（区、市）评定暴雨以上等级（含暴雨）落区预报。 各级气象台另外需要检验的预报项目由各省气象局根据所属气象台实际情况确定，并向中国气象局备案。 三、检验方法 1、降水预报 对降水分级检验和累加降水量级检验， TS 评分： %100?++=k k k k k NC NB NA NA TS 技巧评分： ' =k k k -T S TS SS 漏报率： k k k k NC NA NC PO += ?100% 空报率： k k k k NB NA NB FAR += ?100% 式中NA k 为预报正确站（次）数、NB k 为空报站（次）数、NC k 为漏报站（次）数，见表2，TS ′为数值预报或上级指导预报的 TS 评分。 表2：降水预报检验分类表
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/6812286707.html, 转折性天气降水预报检验方法及应用 作者：兰建春 来源：《南方农业·下旬》2016年第09期 摘要转折性天气降水是一种特殊天气条件，随着当前气象预报技术的进步，预报准确率得到了巨大提升，对转折性天气来说还是存在一定挑战。这就要求利用检验方法，检验数值预报模式降水预报能力。由此，从当前我国天气预报领域现状着手，简单探讨了转折性天气降水及其预报检验方法，并结合数值预报等模式，分析了转折性降水预报检验方法的应用效果，以供参考。 关键词转折性天气；预报；降水；检验 中图分类号：P457.6 文献标志码：B DOI：10.19415/https://www.doczj.com/doc/6812286707.html,ki.1673-890x.2016.27.089 转折性天气降水，通俗的说法是气象条件出现转折，少降水转向强降水，或是强降水转向少雨天气等。当气象工作者预报有降水，却没有出现降水，这就表示出现了转折性天气。简单地说，天气预报是为人们的生产生活提供准确的天气信息，方便人们的出行、生产活动等，这就要求天气预报必须准确、严谨，而出现转折性天气降水却会使天气预报的准确性降低。 1 概述 2016年12月11日，搭载风云四号卫星的运载火箭在西昌卫星发射中心发射成功，它实现了我国静止轨道气象卫星升级换代和技术跨越，将对我国及周边地区的大气、云层以及空间环境进行高分辨率（包括时间、空间和光谱）的观察，将大幅提升天气预报和气候预测能力。以目前的情况来看，天气预报的准确度越来越高是事实，对转折性天气预报服务来说，也有很高的准确性，预报时间也很及时。例如，内蒙古自治区部分县市实施转折性预报之后，气象防灾减灾能力有了明显增强，相关机制、体系建设逐步完善，气象灾害造成的年均死亡人数减少10%，经济损失减低1.5%，公众气象服务满意度88分以上。预报预测业务方面基本建立了小时到月的无缝气象预报业务体系，突发性天气预警提前量21 min，24h晴雨、最高（低）气温预报准确率分别提升2.6%、17.2%和14.7%，气象要素预报精细到乡镇，过程预测延伸至30 d，数值模式产品空间分辨率为3公里。 2 检验 中国气象局局长郑国光指出短时临近预报不能只看雷达，要利用多种资料全面分析，及时关注系统变化，通过分析过程，总结主要系统到来之前暖区降水规律，要高度重视这样对流天气的影响。如果发生在山区，有极大可能对群众生命财产安全产生重大威胁。对于提高预报准确率问题，需要进行科学研究分析，特别是带有地方特点的预报预警[1]。在数值预报模式研 究应用的同时，进一步提炼科学问题，与之配套的就是预报检验方法。
各种不同类型的降水对国民经济和国防建设会产生不同的影响。大型降水对国民经济和国防建设有密切关系。农谚说：“清明要明，谷雨要雨”。这说明适时适量的降水对农业生产能提供有利的条件，而反常降水则会带来灾害。我国大部分地区降水都集中在下半年，而这时正是农作物的生长季节，大型降水的多少能造成大面积的涝旱。尤其是时间长、面积大的暴雨，还能引起洪水泛滥，不仅对生产建设造成极大的危害，而且对人民的生命财产也带来巨大的威胁。因此，无论工农业生产、航空、航海、交通运输、水利建设、防涝抗旱等都需要及时准确的降水预报。 以下介绍大型降水，即范围广大的降水，降水区可达天气尺度的大小，包括连续性或阵性的大范围雨雪及夏季暴雨。 降水形成过程 降水是大气中的水的相变（水汽凝聚成雨雪等）过程。从其机制来分析，某一地区降水的形成，大致有三个过程。 首先是水汽由源地水平输送到降水地区，这就是水汽条件。 其次是水汽在降水地区辐合上升，在上升中绝热膨胀冷却凝结成云，这就是垂直运动的条件。最后是云滴增长变为雨滴而下降，这就是云滴增长的条件。 这三个降水条件中，前两个是属于降水的宏观过程，主要决定于天气学条件。第三个条件是属于降水的微观过程，主要决定于云物理条件。 降水系统 首先应从天气图上分析是否有有利于降水的天气系统存在，以下系统有利降水的出现：1、西风带上的高空槽 高空槽是引起降水的重要天气系统（这里指的是天气尺度的短波槽）。高空槽一般与地面锋面气旋相结合，但有时在高空槽前的地面自上只分析到槽和冷锋。有时连冷锋都分析不出来，仅有一倒槽和负变压区，同样可以观测到降水。特别是在夏季，水汽条件充分，即使是很小的高空槽，都很可能引起降水。由于高空槽的结构不同降水也不尽相同。 2、锋面气旋 锋面气旋一般位于高空槽前，造成锋面气旋降水的有高空槽；冷、暖锋和锢囚锋等。锋面性质不同，产生的降水性质也不同，降水常在锋附近、有时在锋前，有时在锋后，锋面气旋中降水的形成，主要是指在稳定大气中的情况。当大气处于对流不稳定时，则在气旋的各个部位皆可能有较强的降水发生；特别是在暖区也能形成暴雨。 3.低涡 低涡指的是低空或高空的闭合低压环流，它是影响我国降水的重要天气系统。低涡有两种。一种是尺度较小的短波系统。多存在于离地面2-3公里的低空，西南涡、西北涡、高原涡等。这些涡形成于高原及其附近地区，与青藏高原的影响分不开；它们东移后，对我国东部广大地区的降水都有影响。另一种是尺度较大的长波系统，从低空到高空都有表现，是比较深厚的系统。 4、切变线 切变线附近气在场较弱，有时分析不出等高线来、但风场表现却很明显，我国的切变线多为东西向，从气压场上来看也就是低空东西向的横槽。少数切变线为南北向、切变线在我国各地区、各个季节都可出现，会引起不同强度的降水过程。尤其在夏季，切变线是我国主要的降水天气系统之一。夏季在西北和青藏高原地区也有切变线活动，造成较强的降水。
摘要 首先，本文运用SAS和Excel两种软件工具对两种方法预测到的数据进行定量分析比较，采用绝对误差法让每一天每一个站点每一个时段预测到的数据与相应的实际的数据作差，求绝对值，再加总总的绝对值误差，建立了模型（1），得出了数据预测的方法一比方法二效果较好的结论。 其次，考虑到绝对误差法的局限性，进一步采用相对误差法对模型（1）进行改进，让每一天每一个站点每一个时段预测到的数据与相应的实际的数据作差的绝对值除于相对应的真实时段的数据，建立了模型（2）；由于有些数据为0的缘故，对模型（2）进一步改进得到模型（3），仍然得出方法一优于方法二的结论。 最后，本文对模型进行了评价。 关键词：绝对误差法相对误差法SAS Excel
一、问题重述 FORECAST中的文件名为
时间序列分析降水量预 测模型 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
课程名称: 时间序列分析 题目: 降水量预测 院系：理学院 专业班级：数学与应用数学10-1 学号： 学生姓名：戴永红 指导教师：＿＿潘洁＿ 2013年 12 月 13日 1.问题提出 能不能通过以前的降水序列为样本预测出2002的降水量？ 2.选题 以国家黄河水利委员会建站的山西省河曲水文站1952年至2002年51年的资料为例，以1952年至2001年50年的降水序列作为样本，建立线性时间序列模型并预测2002年的降水状态与降水量，并与2002年的实际数据比较说明本模型的具体应用及预测效果。资料数据见表1。 表1 山西省河曲水文站55年降水量时间序列
3．原理 模型表示 均值为0，具有有理谱密度的平稳时间序列的线性随机模型的三种形式，描述如下：
1、()AR p 自回归模型：1122t t t p t p t ωφωφωφωα-------=由2p +个参数刻画； 2、()MA q 滑动平均模型：1122t t t t q t q ωαθαθαθα---=----由2q +个参数刻画； 3、(,)ARMA p q 混和模型： (,)ARMA p q 混和模型由3p q ++个参数刻画； 自相关函数k ρ和偏相关函数kk φ 1、自相关函数k ρ刻画了任意两个时刻之间的关系，0/k k ργγ= 2、偏相关函数kk φ刻画了平稳序列任意一个长1k +的片段在中间值11,t t k ωω++-固定的条件下，两端t ω，t k ω+的线性联系密切程度。 3、线性模型k ρ、kk φ的性质 表2 三种线性模型下相关函数性质 模型识别 通常平稳时间序列t Z ，0,1t =±仅进行有限n 次测量(50)n ≥，得到 一个样本函数，且利用平稳序列各态历经性：1 1n j j Z Z n μ=≈=∑做变换， t t Z ω=，1,t n =，将1,,n Z Z 样本换算成为样本1,,n ωω，然后再确定平 稳时间序列{,0,1}t t ω=±的随机线性模型。 3.3.1 样本自相关函数 平稳序列21012 ,,,,,ωωωωω--， ()0t E ω=，对于样本，定义自协方 差函数：
? 11 ? ELECTRONICS WORLD ? 探索与观察 短临降水预报表示的是0~6小时内的降水天气预报。本文对短临降水预报的研究现状进行了综述，系统地对目前短临降水预报方法进行了分类，针对神经网络方法，重点对短临降水预报的模型构建过程进行详细论述。最后，在总结的基础上对短临降水研究的未来发展趋势进行了分析与展望。 引言：近年来，企业在运营及管理上与气象的关联度越来越高，极端天气对经济的影响也日益突显，短临降水预报的研究对于企业做出正确决策有着重要的意义。随着人工智能的发展，以及深度学习等技术的更新，短临降水研究有了更多机遇。 对于短临降水预报，传统的方法主要包括统计预报、经验外推方法和数值模式预报。早期的预报多采用经验外推法。50年代，随着计算机技术的发展，统计学方法和数值预报产品在短临降水研究领域得到了更多应用。统计预报不仅对降水因素预报，在对降水的形势预报中也取得了一定成效，但统计天气预报缺乏物理基础，统计关系的稳定性也不高，所以统计预报依然面临诸多挑战。随着气象数据的增多，卫星勘探技术的发展，基于某种或多种资料的传统预报方法，在预报效果上有了进一步的提升。 近年来，随着大数据和人工智能的发展，海量数据、深度学习、复杂神经网络等逐步应用，为短临降水研究带来了新的机遇。传统方法在短临预报中的时效性及准确性上都有待提高，深度学习方法在一定程度上弥补了传统方法的不足。基于深度学习的短临降水预报开始受到学者和企业的更多关注。 本文主要对短临降水的研究与应用状况进行综述。第一节简要论述研究的目的与意义。第二节概括了短临降水预报的主要方法。第三节重点介绍了短临降水预报模型构建的思想与过程。第四节分析了短临降水预报的应用状况。最后一节展望短临降水的未来研究趋势。 1.研究目的与意义 短临降水预报的研究对象主要是中小尺度系统，和中长期及短期降水预报相比，就需求区域、预报时效等要素而言，短临预报有着更高的要求。短临降水预报一般是指六个小时内的降水天气预报，预报精度可以达到公里级和分钟级。短临降水的价值主要体现在，对于更多的企业和需求者来说，“接下来1小时没雨”远比“今天可能有雨”更有意义。近年来，海洋气候的变化和极端天气事件发生的频率、强度不断增加，极端天气对港口作业的影响日益突显。短临天气对物流等企业的安全及正常运营都会产生较大的影响，及时获得天气预报，能帮助政府、行业相关组织做出正确决 短临降水预报方法及其应用研究综述 策，因此，课题的研究具有实际意义。 近几年来，随着人工智能的发展，降水预测的方法及准确性都有了改善，但对短临降水的方法研究多为单一层面的算法研究，对于面向行业的短临天气研究仍较少。另一方面，系统研究在预测算法和精度上还存在很多问题。所以，从学术角度来看，短临降水这一领域有着巨大的研究空间。 随着研究的拓展与深入，国家也意识到气象资源的潜力和作用，不断出台新的政策鼓励该方面的发展。2015年，气象局发布了一项法令，宣布开放中国的气象信息，该方面的信息于 2020年完全开放，鼓励民间资本和气象部门合作。据《中国气象服务产业发展报告（2014）》显示，到2025年，我国的气象服务市场规模将达到3000亿元。 2.短临降水预报的主要研究方法 2.1 短临降水的传统预报方法 短临降水预报的传统方法主要包括：统计降水预报方法，基于数值模型的降水预报方法和基于雷达外推的降水预报方法。这些方法使用的数据并不完全相同，有些使用单个数据，有些使用不同类型的数据来预测降水。 刘瑞霞在数值模型的基础上，结合多种观测数据，开展了中国风云卫星资料改变模式初值，对短临天气预报中降水预报的影响研究。宋晓辉等人根据多普勒探测资料，利用统计预报方法，对短临强降水发生的重要指标进行了筛选。徐琼芳等根据高空、地面逐小时实况资料和多普勒雷达资料，对短时强对流天气过程进行了统计分析。陈明轩等人为了克服中尺度数值模式在降水短时预报中的不足，弥补基于“外推”的临近预报技术的缺陷，研究设计了一种基于“外推”临近预报技术和中尺度数值模式的降水预报融合技术方案。Rinehart和Garvey等人将雷达回波划分为多个区域，然后获取回波运动数据的多个向量，并提了雷达回波跟踪的方法（TREC）。王钰和张家国等深入研究了暴雨中雷达回波信号的特征，并对雷达回波进行了缩放。回波分割和信号匹配的处理最终产生了不同尺度的降水分布。该研究已经实现了对暴雨可靠性的短期预测。 随着降水探测技术的发展，短临降水预报的气象资料得到了进一步完善。研究人员在传统方法的改进上，对短临降水有了更加深入的研究。但传统的统计学方法和数值预报方法，在对短临降水进行预测时，均给出了具有函数，这意味着公式化和规律化严重，反而限制了短临降水预报的准确性。基于雷达的外推法受地理因素和
课程名称: 时间序列分析 题目: 降水量预测 院系：理学院 专业班级：数学与应用数学10-1 学号： 87 学生姓名：戴永红 指导教师：＿＿潘洁＿ 2013年 12 月 13日
1.问题提出 能不能通过以前的降水序列为样本预测出2002的降水量？ 2.选题 以国家黄河水利委员会建站的山西省河曲水文站1952年至2002年51年的资料为例，以1952年至2001年50年的降水序列作为样本，建立线性时间序列模型并预测2002年的降水状态与降水量，并与2002年的实际数据比较说明本模型的具体应用及预测效果。资料数据见表1。 表1 山西省河曲水文站55年降水量时间序列
3．原理 模型表示 均值为0，具有有理谱密度的平稳时间序列的线性随机模型的三种形式，描述如下： 1、()AR p 自回归模型：1122t t t p t p t ωφωφωφωα-------=L 由2p +个参数刻画； 2、()MA q 滑动平均模型：1122t t t t q t q ωαθαθαθα---=----L 由2q +个参数刻画； 3、(,)ARMA p q 混和模型： 11221122t t t p t p t t t q t q ωφωφωφωαθαθαθα----------=----L L (,)ARMA p q 混和模型由3p q ++个参数刻画； 自相关函数k ρ和偏相关函数kk φ 1、自相关函数k ρ刻画了任意两个时刻之间的关系，0/k k ργγ= 2、偏相关函数kk φ刻画了平稳序列任意一个长1k +的片段在中间值11,t t k ωω++-L 固定的条件下，两端t ω，t k ω+的线性联系密切程度。 3、线性模型k ρ、kk φ的性质 表2 三种线性模型下相关函数性质 模型识别
随机过程与随机信号处理课程论文
论述马尔可夫模型的降水预测方法 摘要：预测是人们对未知事物或不确定事物行为与状态作出主观的判断。中长 期降水量的预测是气象科学的一个难点问题, 也是水文学中的一个重要问题。今年来，针对降水预测的随机过程多采用随机过程中的马尔可夫链。本文总结了降水预测的马尔可夫预测的多种方法和模型，对其中的各种方法的马尔可夫链进行了比较和分析，得出了一些有用的结论。 关键字：降水预测，随机过程，马尔可夫链，模拟 前言：大气降水是自然界水循环的一个重要环节。尤其在干旱半干旱地区, 降 水是水资源的主要补给来源, 降水量的大小,决定着该地区水资源的丰富程度。因此, 在水资源预测、水文预报中经常需要对降水量进行预报。然而, 由于气象条件的变异性、多样性和复杂性, 降水过程存在着大量的不确定性与随机性, 因此到目前为止还难以通过物理成因来确定出未来某一时段降水量的准确数值。在实际的降水预测中，有时不必预测出某一年的降水量，仅需预测出某个时段内降水的状况既可满足工作需要。因此，预测的范围相应扩大，精度相应提高。因此对降水的预测可采用随机过程的马尔可夫链来实现。 用随机过程中马尔可夫链进行预测是一种较为广泛的预测方法。它可用来预测未来某时间发生的变化, 如预测运输物资需求量、运输市场等等。马尔可夫链, 就是一种随机时间序列, 它表示若已知系统的现在状态, 则系统未来状态的规律就可确定, 而不管系统如何过渡到现在的状态。我们在现实生活中, 有很多情况具有这种属性, 如生物群体的生长与死亡, 一群体增加一个还是减少一个个体, 它只与当前该生物群体大小有关, 而与过去生物群体大小无关。] 本文针对降水预测过程中采用马尔可夫链进行模拟进行了综述和总结。主要的方法有利用传统的马尔可夫链的方法模拟；有采用加权的马尔可夫链模拟来进行预测；还有基于模糊马尔可夫链状模型预测的方法；还有通过聚类分析建立降水序列的分级标准来采用滑动平均的马尔可夫链模型来预测降水量；从这些方法中我们可以看出，马尔可夫链对降水预测有着重要的理论指导意义。 1.随机过程基本原理 我们知道，随机变量的特点是，每次试验结果都是一个实现不可预知的，但为确定的量。而在实际中遇到的许多物理现象，实验所得到的结果是一个随时间变化的随机变量，且用一个或多个随机变量我们有时无法描述很多这种现象的的全部统计规律，这种情况下把随时间变化的随机变量的总体叫做随机过程。对随机过程的定义如下：
承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛的题目是：C题雨量预报方法的评价 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）：江西师范大学科学技术学院 参赛队员(打印并签名)：1.熊军军 2.许谞 3.许盛敏 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：温利民 日期：2005年09月19日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：
编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：
雨量预报方法的评价模型 摘要 本文建立了一个关于雨量预报方法的评估模型。 首先，通过对给定的大量数据（预报数据和实测数据）进行统计画图分析，得出了散点图。然后分别对两种不同方法预报的41天中每天4个时段各等距网格点的雨量数据进行处理和分析。在可接受的度数差范围内搜索与各个观测站点距离最近的网格点，按从小到大排序后取其最小的4个网格点，再根据欧氏距离倒数加权的方法对它们赋权重，取出4个网格点对应的雨量，分别与各自的权重相乘，累加得到的值来预测相对应观测站点的雨量。 对得到的观测站点的预测雨量进行两种方法的分析，方法一：将预测雨量与实测雨量求偏差率，并对所有偏差率求出一个偏差率的算术平方根，作为评价准确性的指数，从而得到第一种雨量预报方法的准确性的指数为102.8755，第二种雨量预报方法的准确性的指数为726.6841；方法二：将预测雨量与实测雨量分别转化为对应的级别（如雨量在区间0.1——2.5为1级），用同级率比较法将它们作比较，从而得到第一种雨量预报方法的同级率为73.9346%，第二种雨量预报方法的同级率为70.9662%。 本文利用数学软件Matlab很好地实现了编程模拟计算，并结合实际测得的数据得出了雨量预报方法的同级率，很好地指导了人们的生活与工作。 关键词：（预报、实测、网格点、同级率）