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气象预报：物理模型和统计模型的比较气象预报是利用各种模型和技术手段预测未来一段时间内的天气情况。
在气象预报中，物理模型和统计模型是两种常见的预报方法。
本文将对这两种模型进行比较，并探讨它们的优缺点以及在气象预报中的应用。
1.物理模型物理模型是基于天气系统的物理规律和方程式建立的数学模型。
它通过对大气、海洋、地面和太阳辐射等物理过程的描述和模拟，来预测未来的天气情况。
物理模型通常包括数值天气预报模型和气候模型。
数值天气预报模型是基于天气系统的基本方程组（如连续性方程、动量方程和能量方程）建立的数学模型。
通过将这些方程离散化，然后利用计算机进行求解，可以得到未来一段时间内的天气预报。
数值天气预报模型通常包括大气动力学模型、大气物理模型和地表过程模型。
气候模型是用于模拟长期气候变化的模型，它可以对气候系统的各种物理和化学过程进行模拟，从而预测未来的气候情况。
气候模型通常包括大气模型、海洋模型、陆地模型和海冰模型。
优点：(1)物理模型基于天气系统的物理规律，具有较好的科学基础和可解释性，能够较准确地描述和模拟天气系统的运动规律和演变过程。
(2)物理模型可以提供比较长期的天气和气候预测，能够在很大程度上满足不同用户的需求。
(3)物理模型可以通过不断改进和优化，不断提高预报的准确性和可靠性。
缺点：(1)物理模型需要大量的观测数据和计算资源，对模型的初值和边界条件敏感，误差累积较快，容易导致预报不确定性。
(2)物理模型的建立和维护成本较高，需要专业的气象学知识和技术支持。
(3)物理模型对参数化方案和物理过程的描述存在一定的不确定性，难以满足对精细尺度的天气预报需求。
2.统计模型统计模型是基于历史天气数据的统计规律和关联关系建立的模型。
它通过对历史天气数据的分析和挖掘，来预测未来的天气情况。
统计模型通常包括回归分析模型、时间序列模型和人工神经网络模型。
回归分析模型是通过对气象要素之间的关联关系进行数学建模，利用历史数据来预测未来的天气情况。
气象分析知识点总结1. 气象要素气象要素是指描述大气状况或气象现象的物理量，可以分为主要要素和次要要素。
主要要素包括气温、气压、湿度、风速和降水，而次要要素则涵盖云量、能见度、霜冻等。
气象要素的变化直接影响着天气的变化和气象灾害的发生，因此对各种气象要素进行准确的观测和分析是气象分析的重要基础。
2. 气象数据气象数据是进行气象分析的基础，包括历史气象数据和实时气象数据。
历史气象数据记录了过去一段时间内各种气象要素的观测值，是分析气象变化规律和趋势的重要依据；而实时气象数据则提供了当前大气状况的观测值，是进行短期天气预报和气象灾害监测的重要数据来源。
3. 气象分析方法气象分析方法包括目视分析、数值分析和统计分析等。
目视分析是指通过对气象图、卫星云图和气象雷达图等图像资料的观察和分析来推断天气变化的趋势；数值分析是指利用气象数值模式对大气的物理过程进行模拟和预测，从而得出未来天气的预报结果；而统计分析则是通过对历史气象数据的统计和分析，来揭示气象变化的规律和趋势。
不同的气象分析方法有着各自的优缺点，通常需要结合多种方法进行综合分析。
4. 天气系统分析天气系统分析是指通过对气象图、卫星云图和气象雷达图等图像资料的分析，来识别和分析天气系统的形成和演变过程。
常见的天气系统包括高压系统、低压系统、冷锋、暖锋、干冷空气团和湿热空气团等，在天气分析过程中需要对这些天气系统进行准确的识别和分析，从而预测天气的变化趋势。
5. 大气环流分析大气环流是指大气中巨大的气流系统，它主导着天气的形成和变化。
大气环流分析是气象分析的重要内容之一，通过对大气环流的分析，可以揭示大气运动的规律和趋势，为长期气候变化和气候预测提供支持。
常见的大气环流有赤道气流、副热带气流、温带气流和极地气流等，它们之间的相互作用和演变过程影响着全球气候的变化和季节性的天气变化。
6. 气象灾害分析气象灾害是指由气象要素的极端变化所引起的自然灾害，包括台风、暴雨、冰雹、干旱等。
气象大数据的收集和分析随着科技的不断进步，气象预测已经不再是仅仅依靠经验和常识的简单工作，而是需要借助大量的数据来进行分析和推断。
气象大数据的收集和分析已经成为了气象预测的重要一环，它为人们提供了更加准确的天气预测和更高效的应对气候变化的方法。
本文将从气象大数据的收集和分析两个方向来探讨其在气象预测领域的应用。
一、气象大数据的收集气象大数据的收集主要包括气象观测站观测数据、卫星遥感数据、雷达数据和模型仿真数据等。
其中，气象观测站观测数据是最基础的数据来源，是气象预测的第一道关口。
观测站可以通过各种感应器来获取气象要素的观测值，包括气温、气压、相对湿度、降水量、风向风速等。
这些观测值可以通过计算、处理，进而形成各种气象元素，如温度场、压强场、湿度场、降水场和风场等。
卫星遥感数据则是通过卫星发射信号，获取地球大气层中各种要素的信息。
这些要素信息包括温度、湿度、云量、降水量等，并且可以在全球各个地点进行观测。
与气象观测站观测数据相比，卫星遥感数据可以提供更加全面的信息，不受区域限制，能够提供更加全面的气象信息。
雷达数据是一种采用微波信号作为探测源，对大气中各种要素进行探测和测量的技术。
这些要素包括降雨、云体、风场、能见度等，可以通过雷达数据来获取。
雷达数据具有高准确率、高时空分辨率等特点，可以帮助气象学家更好的了解风暴、降水等气象现象。
最后，模型仿真数据则是基于物理方程、数据统计方法等所建立的气象模型模拟出的数据。
这些数据可以帮助气象学家更好的预测天气变化、探究气候变化等问题。
近年来，随着计算机性能的提高，气象模型的逐步完善，模型的精确度和预测时间范围不断提高。
二、气象大数据的分析气象大数据是分析天气、探究气候变化的重要工具。
为了更好的利用这些数据，需要进行数据清洗、处理和分析。
通常情况下，气象学家会采用数学方法和算法来分析气象大数据，以得到更加准确的结果。
数据清洗是指通过数据预处理、数据纠错等方式来保证原始数据准确可靠。
度日法和温频法计算方法介绍一、度日法度日法是一种根据气温与一些基准温度的差异来计算能源消耗的方法。
简单来说，度日法是根据气温的高于或低于一些特定温度的天数（小时）累加得到的数值，即“度日”（degree-days）。
它反映了气温对能源需求的影响程度。
常用的度日法有冷度日法和暖度日法两种。
1.1冷度日法冷度日法是根据气温与室内加热需要温度之间的差异来计算能源消耗的方法。
一般来说，室内加热需要温度为18°C或者20°C。
当气温高于这个温度时，冷度日为0；当气温低于这个温度时，冷度日为室内加热需要温度与气温之间的差值。
冷度日可以通过将每天的冷度（室内加热需要温度与气温之差）进行累加得到一段时间内的冷度日数。
1.2暖度日法暖度日法是根据气温与室内冷却需要温度之间的差异来计算能源消耗的方法。
一般来说，室内冷却需要温度为27°C。
当气温低于这个温度时，暖度日为0；当气温高于这个温度时，暖度日为气温与室内冷却需要温度之差。
暖度日可以通过将每天的暖度（气温与室内冷却需要温度之差）进行累加得到一段时间内的暖度日数。
度日法的计算方法简单易懂，能够较为准确地反映气温对能源消耗的影响。
它常用于决策制定、能源需求评估和气象统计等方面。
二、温频法温频法是一种根据气温频率和持续时间来计算气温指数的方法。
它常用于描述气温的变化规律，如热浪、寒潮和生长季节等。
温频法主要分为频率指数法和恰比利指数法两种。
2.1频率指数法频率指数法是根据一些温度（或温度区间）出现的频率来计算指数的方法。
一般来说，频率指数是指一些温度出现的天数占总观测天数的比例。
频率指数法可以用于分析气温的分布情况以及研究一些特定温度的出现规律。
2.2恰比利指数法恰比利指数法是根据出现持续时间超过一些阈值的温度事件的频率来计算指数的方法。
一般来说，恰比利指数是指出现超过一些阈值的天数占总观测天数的比例。
恰比利指数法可以用于评估气温异常事件的发生概率和持续时间。
大气中的气象数据分析介绍气象数据的处理和解读大气中的气象数据分析：介绍气象数据的处理和解读在现代气象学中，气象数据是分析和预测天气变化的重要依据。
通过对大气中的气象数据进行处理和解读，我们可以更好地了解并预测天气状况，为社会活动和决策提供可靠的依据。
本文将介绍气象数据的处理和解读方法。
一、气象数据的收集和处理1. 气象观测站气象观测站是收集气象数据的重要场所，它们分布在世界各地。
观测站一般配备有各种气象观测仪器，如温度计、湿度计、气压计、风速仪等。
这些仪器能够实时地测量不同高度、不同位置的气象数据，并将其记录下来。
2. 气象卫星和雷达除了气象观测站，气象卫星和雷达也是收集气象数据的重要手段。
气象卫星可以获取地球表面的云图、水汽图和红外图等，进而分析云层的形态、降水的分布以及气候变化的趋势。
雷达则能够探测降水、风暴等天气系统，提供详细的天气信息。
3. 数据处理气象数据收集后，需要进行处理以提取有用的信息。
常见的处理方法包括数据清洗、插值和统计。
数据清洗用于排除无效和异常值，确保数据的准确性；插值方法则可以根据已有数据推算出未观测位置的数据；统计方法则能够对一段时间内的多个数据进行分析，了解天气的长期趋势。
二、气象数据的解读和分析1. 气象参数的含义在解读气象数据之前，我们首先需要了解不同气象参数的含义。
常见的气象参数有温度、湿度、气压、风向和风速等。
温度反映了空气的热度；湿度表示空气中水分的含量；气压则反映了空气的压强；而风向和风速则描述了空气的运动情况。
2. 天气系统的分析通过分析气象数据，我们可以判断天气系统的类型和强度。
例如，根据气压图和风速图，我们可以判断出气压高低气旋的位置和强度，并进一步推测降水分布和风暴的可能性。
而通过温度湿度数据的分析，我们可以了解到潜在的云层和降水形成的条件。
3. 预测和预警最后，根据对气象数据的处理和解读，我们可以对未来天气进行预测和预警。
气象预测模型根据历史数据和物理规律建立，通过计算和模拟来推测天气变化。
气象统计方法题库摘要：一、气象统计方法概述1.气象统计方法的定义2.气象统计方法的作用二、气象统计方法的应用领域1.气候分析与预测2.气象灾害评估3.气象服务与规划三、气象统计方法的主要内容1.数据收集与处理2.描述性统计分析3.概率论与数理统计4.时空分析与建模四、气象统计方法的发展趋势1.数据挖掘技术在气象统计中的应用2.机器学习与人工智能在气象统计中的应用3.云计算与大数据技术在气象统计中的应用五、气象统计方法的实践与案例1.我国气象统计方法的实践成果2.国际气象统计方法的案例分析正文：一、气象统计方法概述气象统计方法是指通过收集、处理、分析气象观测数据，运用概率论、数理统计、时空分析等手段，对气象现象及其变化规律进行研究的一种科学方法。
气象统计方法在气候分析与预测、气象灾害评估、气象服务与规划等领域发挥着重要作用。
二、气象统计方法的应用领域1.气候分析与预测：气象统计方法可用于分析气候类型的分布、气候变率的规律等，为气候预测提供依据。
2.气象灾害评估：通过气象统计方法对气象灾害的历史数据进行统计分析，评估灾害风险，为防灾减灾工作提供支持。
3.气象服务与规划：气象统计方法在天气预报、气候资源评估、农业气象服务、城市规划等方面具有重要意义。
三、气象统计方法的主要内容1.数据收集与处理：包括地面气象观测、高空观测、遥感观测等多种数据来源，数据处理涉及数据质量控制、数据融合、数据标准化等环节。
2.描述性统计分析：对气象数据进行概括性描述，包括平均值、标准差、极值等，以揭示数据的基本特征。
3.概率论与数理统计：应用于气象现象的规律性分析、气象预报的准确性评估、气象灾害的概率分析等。
4.时空分析与建模：对气象数据进行时空分析，构建气象模型，探讨气象现象的演变规律。
四、气象统计方法的发展趋势1.数据挖掘技术在气象统计中的应用：数据挖掘技术可以从海量气象数据中发现有价值的信息，提高气象统计的效率和准确性。
利用统计学方法解析气候变化趋势统计学方法在解析气候变化趋势方面是一种非常有效的工具。
通过收集和分析大量的气象数据，我们可以利用统计学方法来揭示气候的变化规律以及未来的趋势。
本文将介绍一些常用的统计学方法，并以实例来说明这些方法的应用。
首先，我们可以利用时间序列分析来研究气候变化趋势。
时间序列是指按照时间顺序排列的一系列观测数据。
通过分析时间序列的趋势、季节性和周期性等特征，我们可以预测未来的气候变化情况。
例如，我们可以对过去几十年的气温数据进行时间序列分析，找出其中的趋势，并根据这一趋势来推测未来的气温变化。
其次，回归分析是另一种常用的统计学方法，可以用于研究气候变化趋势。
回归分析可以帮助我们了解不同气象因素之间的关系，并通过建立数学模型来预测未来的气候变化。
例如，我们可以利用回归分析来探究温室气体排放与气温升高之间的关系，并利用建立的回归模型来预测未来的气温变化趋势。
另外，聚类分析也是一种常用的统计学方法，在研究气候变化趋势方面具有一定的应用价值。
聚类分析可以将一系列观测数据按照其相似性进行分组，从而揭示数据之间的内在结构。
在气候变化研究中，我们可以使用聚类分析将不同地区的气象数据进行分类，以便比较不同地区之间的气候差异并找出其变化趋势。
此外，统计学中还有许多其他的方法可以应用于气候变化研究。
例如，方差分析可以用于比较不同时间段之间的气候变化情况，以及不同区域之间的差异；协方差分析可以用于探究不同气象因素之间的关联性，从而进一步了解气候变化的复杂性。
综上所述，利用统计学方法解析气候变化趋势是一项重要且具有挑战性的任务。
通过时间序列分析、回归分析、聚类分析等方法，我们可以揭示气候变化的规律并预测未来的趋势。
然而，需要注意的是，统计学方法仅仅是分析气候变化的工具之一，我们还需要结合其他领域的知识和数据来全面了解气候变化的原因和影响。
未来，随着数据获取和分析技术的不断进步，我们相信统计学方法在研究气候变化中的应用将更加广泛和深入。
中国近20年来气象统计预报综述中国近20年来气象统计预报综述谢炯光曾琮（广东省气象台）摘要近20年来，多元统计分析方法有了长足的进步，涌现出不少新方法、新技术。
本文着重介绍了近20年来气象统计预报在中国气象业务科研中的一些应用和发展，主要从多元统计分析意义上来选材。
关键词：多元分析、气象统计、预报。
一、前言气象统计预报在中国气象业务预报和科研工作中占有重要的位置，特别是在模式统计释用及中长期预报业务中，统计预报更是扮演着一个重要的角色，多元分析中的回归分析、典型相关分析、EOF分析等更是气象预报和分析不可少缺的工具。
近20年来，气象统计预报在中国取得了长足的发展。
本文主要综述统计方法在气象预报业务中的各个方面的应用及其所取得的一些成绩。
二、多元统计分析在气象预报业务中的应用1、回归分析广东、江西、河北、辽宁等气象局[1]用0、1权重回归、逐步回归、多元回归等方法，得出晴雨MOS预报方程。
1978年曹鸿兴等、史久恩等[2]用逐步回归建立最高、最低气温预报方程。
新疆自治区气象台张家宝等[3]以预报员经验为基础，采用完全预报（Perfect Prog Method）方法,应用0、1权重回归建立了有无寒潮的预报。
上海气象台丁长根、黄家鑫[4]用逐步回归建立U、V和S（全风速）预报方程。
1965年W.F.Massy[5]提出的主成份回归、1970年Hoerl和Kennard[6]提出的岭估计(Ridge estimate)以及Webster等人[7]提出的特征根回归(Latent root regression, LRR)对在回归分析中出现复共线性(Multi-collinearity)有较好的处理。
冯耀煌[8]在预报集成中,应用了岭回归技术,李耀先[ 9]用岭回归作水稻产量年景预测。
魏松林[10]用特征根回归建立长春6-8月平均气温的特征根回归。
Furnialhe 和Wilson提出的穷尽所有回归的算法，比较彻底地解决了最优回归（即最优子集回归）的问题。
张万诚[11]用最优子集回归作低纬高原雨季开始预报。
在气象预报的实际工作中，常要考虑多个自变量（预报因子）与多个因变量（预报量）的关系。
中国数学家张尧庭[12]解决了这一问题的算法，徐一鸣等[13]用多预报量双重筛选逐步回归作台风路径预报，严华生等[14]用多因变量多自变量建立大气环流--区域水稻产量预报。
引入非线性回归是近年来发展的趋势。
冯耀煌等[15]、姜子俊等[16] 提出了一种选择非线性最优预报因子和建立非线性预报方程的方法,可用于长、中短期预报。
近年来由于数值预报模式的频繁更迭，使模式输出统计预报方法受到新的考验，黄嘉佑等[17]介绍了卡尔曼滤波在天气预报中的应用，刘春霞等[18]用此方法制作了广东省冬季的最低气温预报。
近年来，卡尔曼滤波技术在短期气候预测中也得到了应用[19]。
2、判别分析广东省徐闻气象局[20]用二级判别做台风登陆地段的预报。
Fisher、Bayes以及逐步判别等虽然在气象实际中广泛应用,但严格地说,这些方法仅当变量为正态分布时才可应用，Logistic判别对变量的基本假设条件较宽,对未经正态检验的变量应用本方法是可行的，且可用于既有连续变量又有多值离散变量的情形。
吕纯濂等[21] 将Logistic判别引入中国气象界,并研究了二次Logistic判别[22]分析及逐步判别[23]在气象中的应用。
3、相关分析近20年来在气象统计中用得较多的主要有典型相关（CCA）分析和奇异值分解（SVD）方法。
CCA是提取两个气象场的最大线性相关摸态的方法。
朱盛明、祝浩敏[24]在数值预报的解释应用中用典型相关分析提取有物理意义的预报因子作预报方程。
陈嘉玲、谢炯光[25]用典型相关分析作中期冷空气预报。
黄嘉佑[26]用典型相关分析作副高的统计动力预报。
近年来发展了一种新的CCA改进方法，称为典型相关分析的BP（Barnert 和Preisendorfer）方法,在气象统计中也得到了应用[27]。
奇异值分解（SVD）也是提取两个场的最大线性相关摸态的方法，SVD方法可以变成是两个要素场关系的扩大EOF分析。
谢炯光等[28]用奇异值分解方法，求出了广东省前汛期（4-6月）西太平洋场海温与广东省降水场的6对奇异向量，来作汛期降水趋势预报。
江志红等[29]用SVD方法讨论了中国夏半年降水与北太平洋海温异常的关系。
4、气象场的分解及其应用50年代中期由Loreng引入到大气科学研究中的主成份分析以及后来发展的扩展经验正交函数、复经验正交函数、旋转主分量分析、R型、Q型因子分析、对应分析、主震荡型（Principal Oscillation Parterns,PPOS）。
使气象研究及业务水平进入一个更高层次。
4．1 经验正交函数（EOF）分解章基嘉等[30]应用经验正交函数对亚洲500hPa侯平均环流与我国侯平均气温之关系的时空结构进行分析。
用EOF逐年划分自然天气季节，张邦林、丑纪范[31]提出了一种时空综合的经验正交函数分析方法，多数的经验正交函数分解是在标量场上展开的，但风场也用经验正交函数展开，周紫东等[32]、王盘兴[33] ]讨论了气象向量场的经验正交函数展开方法及其应用。
4．2 主成份（主分量）分析及其因子分析气象分析预报中，常要分析许多变量，而变量间往往互有影响，如何从多个变量中找出很少几个综合性的指标代替原来较多的指标，而且所找到的综合指标又能尽可能多地反映原来数据的信息，而且主成份之间又是相互独立的主成份分析。
何敏等[34]用主分量研究了欧亚地区大气环流年际振荡的时空分布特征，谢炯光[35]用主分量与非线性降维和相似综合作广东月降水量分布预报，陈创买等[36]提出一种气候场的主分量逐步回归预报模型，该模型将气候场的预报变成对气候场主分量的预报，并通过相关分析和逐步回归，求得气候场的主分量与各种不同的因子场的主分量因子之间的联系。
用于广东年降水的预报。
4．3 扩展经验正交函数（EEOF）1982年Weare 和Nasstrom[37]提出的EEOF分解可以得到气象场空间分布结构,也可以得到随时间变化空间分布结构的变化。
张先恭等[38]用EEOF做太平洋海表温度与中国降水准3.5年周期变化。
谢炯光[39]提出一种月、季降水预测的新方法，用EEOF分解得到的前期特征向量场，来预测后期的降水场分布特征。
4．4复经验正交函数（CEOF）Rasmusson和Barnetl提出的复经验正交函数（CEOF）[40]能表现出气象场的位相变化及空间传播特征。
黄嘉佑[41]使用复经验正交函数分析中国降水长期变化的准两年周期振动，魏凤英等[42]用CEOF分析了近百年中国东部旱涝的分布及其年际变化特征，符综斌等[43]曾将CEOF分析用于Elnino增暖的振幅和位相变化,毕幕莹[44]用CEOF分析研究了夏季西太平洋副高的振荡。
4．5 因子分析、旋转主因子分析（RPC）将主成份分析向前推进一步，就是因子分析，因子分析又分R型分析和Q型分析两种，我们知道，由于主因子是通过原始变量的线性组合得到的，因而可以了解到其天气意义。
但哪一个主因子的天气意义更重要些，可通过因子荷载矩阵进行分析，一般来说因子荷载矩阵越简单越易解释。
为此，使每个因子的荷载平方按列向0或1两端分化。
使主因子在每个变量上的荷载趋近于1，而在其它变量上的荷载接近于0，这样，就更容易解释主因子的天气意义。
这种变换称为旋转主因子分析，一般分正交旋转与斜交旋转两种方式。
极大方差旋转是正交旋转，是气象预测、科研业务中最常用的旋转方法。
谢炯光等[45]用因子分析和旋转因子分析对西太平洋8个海区进行了分析，对头4个主因子的物理意义进行了初步的解释，进而用它建立了广东省各月降水与海温的预报方程。
黄嘉佑[46]用斜旋主分量分析了我国夏季气温及降水场（1951-1987年）的时空特征，王敬方等[47]用旋转主分量（RPC）方法，分析近40年来我国夏季温度变化的规律。
4．6 对应分析对应分析是一种综合了R型及Q型因子分析特点的多元统计分析技术，黄嘉佑[48]、李麦村等[49]用该方法发现副高逐月变化曲线与赤道海温变化十分相似，谢炯光[50]用对应分析对4-6月逐月的连续变化进行分型，把各月的降水连续变化分为连升型、连降型、降后升型等四型，并利用回归分析作出各型的预报，在前汛期降水趋势和冬半年（1－3月）气温趋势的预测中收到了较好的效果。
4．7 主振荡型（POP）分析主振荡型（POP）是Hasselmamm和Storch在20世纪80年代末提出来的[51]。
章基嘉等[52]对离散化场时间序列推导了主振荡型分析方法的两个导出量：主振荡型（POP）及其伴随相关型（ACP）。
通过热带太平洋SST矩平场时间序列POP及相应区域850hPa风场ACP的计算例子,给出了它们的实际算法。
5 聚类分析郑祖光[53]在首先不能确定用几个因子和分成几类的情况下，提出用变K变N方案。
章基嘉等[54]应用K-均值聚类法对东亚各自然天气季节500hPa平均环流进行分型试验。
在聚类分析中多数的分类样品是相互独立的，分类时彼此是平等的，但在一些问题中，样品的分类是不能打破顺序的。
比如，对某一阶段气象要素数据进行分段以确定不同时段的气候特征。
这种分类，称为分割更为形象一些，Fisher提出了最优分割的算法,谢炯光等[55]利用最优分割,对中国T106数值预报输出产品的各种物理意义明确的预报因子进行最优二分割,挑选出晴雨及有无大于25毫米降水的预报因子,建立概率回归方法,做24-144小时的晴雨，大于25毫米降水的完全概率预报，在业务中收到较好效果。
最优二分割的进一步优化，产生了一种叫做AID的分割算法（Automatic Interaction Detection）,利用AID方法,不但可以分类,还可以根据新的样品落区在哪一类作出预报。
AID具有解决一些非线性问题的能力。
谢炯光等[56]据天气学实践选出47个与广东省台风、暴雨关系密切的预报因子，利用AID 方法，进行计算做出台风暴雨的短期预报。
6 谱分析6．1 功率谱李小泉等[57]利用谱分析研究500hPa环流指数的变化,谱分析也常常与其它方法相结合应用于天气分析与预报中，黄嘉佑[58]在研究海温场与太平洋副热带高压之间的关系时使用交叉谱发现,海温不单有明显的两年振动周期,而且这种振动存在于太平洋地区的气压系统中,关系十分密切,它们之间的凝谱平方值高值0.65的临界值。
符淙斌[59]利用协谱与正交谱研究纬向和经向垂直环流强度之间的反相耦合振荡关系。
6．2 最大熵谱分析在连续功率谱估计中，自相关函数估计与样本量大小有关，1967年Burg提出了一种称之为“最大熵”谱估计的方法，具有分辨率高、适用于短序列等优点。
