简介:以中国夏季气温为预测对象,选取东亚地区冬季500hPa高度场、海平面气压场、地表温度场和850hPa温度场为预测因子,采用1951~2009年去趋势处理后的资料,通过变形的典型相关分析(Barnett-PreisendorferCanonicalCorrelationAnalysis,BP-CCA)方法分别建立单因子预测模型,再利用集合典型相关分析(EnsembleCanonicalCorrelation,ECC)方法建立集合预测模型,对中国夏季气温进行基于交叉检验方法的预测试验,然后利用2010~2014年的资料对中国夏季气温进行独立样本检验。通过分析BP-CCA模态可知,一对BP-CCA模态的空间型在一定程度上可以反映预报因子场和对象场的遥相关特征。通过基于交叉检验方法的预测试验表明环流场和热力场均能为气温提供预测信息。ECC预测模型综合了各个预报因子的在不同地区的预报技巧,比单因子BP-CCA预测模型有更高、更稳定的预报技巧。独立样本检验表明ECC模型与单因子BP-CCA预测模型相比,对中国夏季气温有更高、更稳定的实际预测能力,对气温季节预测具有参考价值。
简介:通过收集各附件I缔约方最新递交的森林管理参考水平报告和专家评审报告,对各缔约方采用的森林管理参考水平确定方法进行了综述,重点分析了确定森林管理参考水平的三个基本要素:森林管理核算面积、核算参数和采伐量.大部分缔约方采用了国别方法或欧盟共同方法,少数缔约方采用历史数据或其外推作为参考水平.由于采用的核算方法和参数基本上都是基于国家温室气体清单和国家森林资源清查数据,因此森林龄级结构和采伐量的预测成为影响森林管理参考水平的重要因素.各缔约方在确定其森林管理参考水平时,尽可能利用其森林特点,结合宏观经济预测,采取尽可能降低参考水平的策略,以在《京都议定书》第二承诺期最大限度地利用森林管理碳吸收汇.
简介:大家都知道,天气、气候的变化直接影响着人民的生活。大到国家建设、工程决策,小到个人生活、衣食住行、生老病死,无不与天气、气候变化息息相关。今天,依靠现代化通信科技的进步和高能计算机的发展,气象资料的收集、分析、处理能力和预报产品准确性、分发速度都得到空前提高。气象部门开发并对外提供的气象信息产品不断增加,气象信息服务手段和方式越来越先进,气象信息服务对象越来越细化和广泛。因而做好气象信息服务工作任务重、难度大。据调查,目前我省气象信息服务缺乏客观、有效的方法,尤其是在市县气象部门,因此有必要进行气象信息服务理念与创新方法的探讨。