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J-GLOBAL ID：201702267469423069   整理番号：17A1880422

いくつかの統計的予測法による1998年の南京における降水量の季節的予測試験と解析について述べた。【JST・京大機械翻訳】

Extra-seasonal Predicting Tests and Analyses of Several Statistical Forecasting Methods on Precipitation over Nanjing in 1998

著者 (4件)： Hu Fengliang (解放軍理工大学气象海洋学院,南京,211101) ,  Wang Liqiong (解放軍理工大学气象海洋学院,南京,211101) ,  Zuo Ruiting (解放軍理工大学气象海洋学院,南京,211101) ,  Zhang Jianqi (中国人民解放軍95871部隊,衡陽,421002)
資料名： Qihou yu Huanjing Yanjiu  (Qihou yu Huanjing Yanjiu)
巻： 22  号： 1  ページ： 23-34  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2434A  ISSN： 1006-9585  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 1998年の南京の降水量に対して、それぞれ回帰と平均回帰の滑り平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average)を設計し、展開した。ARIMAモデル予測,経験的モード分解(EMD)予測,およびHilbert変換(Hilbert Transformation)に基づく予測モデルを提案した。3つの季節的統計的予測実験を,HTの振幅-周波数分離予測のために行った。結果は以下を示した。ARIMAモデルによる予測結果には明らかな系統的誤差があり、夏季における降水の突然変異現象に対する予測が困難である。EMD分解予測の結果は降水量の変化傾向が明らかに向上したが、夏季の強い降水の突然変異現象を予測できず、その原因は高周波成分の予測効果がよくないことによるものと考えられる。Hilbert変換に基づく振幅-周波数分離予測法は,瞬時周波数と瞬時振幅の分離予測を行うことができ,それらの相互作用を除去し,高周波モードの予測効果を著しく改善し,最終予測結果を最適化した。最高の傾向の相関性と最小の偏差があるだけでなく、夏季の2回の強い降水過程をよく予測した。しかし、2003年の降水予測の検証において、Hilbert変換に基づく周波数分離予測方法は同様に最も良い予測効果があり、この方法の予測効果は比較的安定しており、季節間短期気候統計予測技術の改善に新たな考え方を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *降水 ,  気候 ,  夏 ,  最適化 ,  予測モデル ,  *降水量 ,  *予測技法 ,  系統誤差 ,  相互作用 ,  降水予報 ,  *予測 ,  HF【周波数】 ,  Hilbert変換
準シソーラス用語： 経験的モード分解 ,  ARIMAモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Short-term climate prediction ,  Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) ,  Empirical mode decomposition ,  Hilbert transformation ,  Least square support vector machine

分類 (2件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (8件)： 統計 ,  予測法 ,  南京 ,  降水量 ,  季節 ,  予測 ,  試験 ,  解析