基于集合经验模态分解（EMD-EEMD）的中国夏季降水预报方法的研究

发布时间：2023-12-27 17:41

　　由于气候模式的诸多不确定性,统计方法仍是当前气候预测业务的主要手段之一,而传统的统计方法难以很好地对气候系统这一集非线性、非平稳性为一身的多层次系统进行处理。经验模态分解技术(EMD)和其改进型集合经验模态分解(EEMD)是对非线性、非平稳信号进行层次化处理的新方法,为上述问题的解决提供了一种崭新的思路。目前EMD-EEMD方法已在非线性系统分析、地震信号分析、生物医药和经济领域得到了广泛的应用。同时,EMD-EEMD方法也被运用于一些长序列的气候信号分析上,如太阳黑子和旱涝指数序列等。但是,受序列长度的限制,用现有观测资料进行EMD-EEMD分析的并不多见。因此,本文首先选取黄河中上游24站的逐月降水资料,结合组合预报和集合预报思想,基于EMD-EEMD建立了统计预报模型,其中考虑降水序列中的高频部分平稳化程度较低,可预报性较差,对其进行了二次平稳化处理(延拓后的二次EEMD分解),实现对2008-2013年6-8月的降水回报,并用Ps评分检测预报效果。之后为扩展该方法的应用,本文还选取全国160站逐年的夏季降水资料,进一步研究该模型在较短气候序列预报中的应用,并将预报时效从6个月提...

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 研究目的及意义
    1.2 国内外研究进展
        1.2.1 关于模式预报对降水预报的研究
        1.2.2 关于统计方法降水预报的研究
            1.2.2.1 关于多因子回归预测方法的研究
            1.2.2.2 关于序列预报方法(自回归方法)的研究
    1.3 存在的问题以及本文的工作
        1.3.1 存在问题
        1.3.2 本文工作
第二章 资料与方法
    2.1 资料
    2.2 涉及到的主要统计方法
        2.2.1 经验模态分解技术(EMD)
            2.2.1.1 经验模态分解的步骤
            2.2.1.2 端点效应的处理
            2.2.1.3 集合经验模态分解(EEMD)
            2.2.1.4 EMD-EEMD在气候信息提取中的一些应用
        2.2.2 组合预报模型
            2.2.2.1 均生函数预报模型
            2.2.2.2 最优子集回归预报模型
        2.2.3 集合预报矩阵
    2.3 预报效果的评估方法
第三章 黄河中上游夏季降水预报模型
    3.1 基于EMD方法的预测
    3.2 基于EEMD方法的集合预测
    3.3 本章小结
第四章 全国夏季降水预报模型
    4.1 预报思路
    4.2 需要注意的问题
    4.3 预报效果的评估
    4.4 本章小结
第五章 本征模函数IMF的分析
    5.1 IMF的稳定性分析
    5.2 IMF物理意义的分析
    5.3 本章小结
第六章 结论与讨论
    6.1 主要结论
    6.2 本文创新点
    6.3 不足与展望
致谢
论文发表情况及学术经历
参考文献



本文编号：3875593