中期统计天气预报

第五节　中期统计天气预报

目前，制作中期天气预报最常用的统计方法有多元回归、逐步回归及根据相似的环流背景来推断未来天气的相似分析方法和聚类分析方法等，这些方法与短期预报无根本区别。此外，统计一动力相结合的方法，如完全预报方法、模式输出统计方法已被广泛使用。这些方法在本书的前面章节有所涉及。灰色系统的灾变预测法是较新的中期天气预报方法。

灰色系统理论是系统论的一个新分支，最初应用于工程控制、经济管理、未来学、农业、生物防治、水利等领域，但很快在气象领域得到应用，成为一种新的天气预报技术。灰色系统是黑箱概念的一种推广。黑箱概念最初在电机工程中提出，它是一个不能打开的密封箱子，上面有输入输出接头，电机师只能借助输入不同的电压或别的干扰测量出相应的输出，来了解其电气性能。象黑箱这样内部信息完全未知的系统我们称之为黑箱系统。相对黑箱而言，白箱是一个可以打开查看一切的箱子，灰箱则是半开半关的，相应地，我们把信息完全确知的系统称之为白色系统，而把只知部分信息的系统称为灰色系统。在气象领域，由于观测受到各种条件限制，人们只能从真实大气中获取一部分信息，而且人类对大气变化规律的认识也不够全面，有些方面甚至知道的还很少，因此，把大气系统视为灰色系统来处理。应用灰色系统理论处理预测问题的基本思路是设法使系统由“灰”变“白”。灰色系统的白化过程就是根据观测资料找出影响系统的诸因素，通过分析抓住主要影响因子，并用一定的数学方法尽可能消除未知的随机因素的影响，建立能对系统作预报的灰色模型。

灰色系统理论是将随机量当作在一定范围内变化的灰色量，将随机过程当作一定幅区一定时区变化的灰色过程。它在数据信息处理方面，提出了“生成”方法，所谓生成就是用适当的方式对原始数据进行处理，以得到随机性弱化、规律性强化了的数列，即通过累加生成（AGO），使杂乱无章的数据转化为有规律的、较平滑的数列，然后用生成数据建立模型。与累加生成相应的还有累减生成（IAGO），累减是累加的逆生成。通过灰色系统模型（GM）所得到的数据，经过逆生成还原作用后，就得到原始数据的平滑值。灰色系统理论在建立模型方面提出了微分方程动态模型方法，因此灰色模型是中长期发展变化模型，不是短期的变化关系。灰色理论针对符合光滑离散函数条件的一类数列建模，一般原始数据作累加生成后，可得到光滑离散函数。灰色系统预测通过不同级别的“残差信息”辨识提取残差中的有用信息，提高预测精度。

目前常用的GM模型是一个一阶单变量的线性微分方程，常记为GM此模型中含有一个待辨识的参数σ和一个待辨识的内生成量U，灰色预测的特点是根据自身的数据预测自身的发展。GM（1，1）模型与不同的数据处理方式结合，可以得到不同作用的预测，如数列预测、灾变预测、季节灾变预测、拓扑预测及系统预测等。