基于逐步回归法的春季雾分析预报模型

本文根据大连机场2010-2017年各类天气资料,利用spss18.0数据分析软件,研究影响机场春季雾日能见度值变化的因子,所选预报因子包括风向、风速、温度、温度露点差、相对湿度等,通过主成份分析和逐步回归分析方法,筛选预报因子并建立线性回归模型,找出影响春季雾日能见度变化的主要气象因子及其影响规律,最终进行残差分析以及方程回代检验和试报。结果表明,显著影响能见度值的气象因子主要有前一时次能见度值、过去1小时内相对湿度变化、前一时次相对湿度和过去3小时风速平均,回归预报方程模型整体显著有效,回代检验和试报效果较好。