成都市冬季大气污染气象条件预报方法

用降水量、风速、风向、总、低云量的预报值，来预测成都地区冬季大气污染扩散状况。其中风速、风向按逐步聚类法进行分类，总、低云量是近按太阳辐射等级分类，然后结合环流特点以及当时的天气实况作出成都市委大气污染预报。     

北京地区大雾日大气污染状况及气象条件分析

雾是北京地区秋冬季节常见的一种灾害性天气 ,对大气中污染物的扩散极其不利。该文着重分析了 1 998年北京地区出现大雾天气时的污染物浓度变化以及形成大雾的气象条件。     

武汉暴雨研究所预报产品网站的设计方法

从网络技术进入中国至今 ,虽只有 1 0多年的时间 ,但其已取得了突飞猛进的发展。随着网络技术的成熟和普及 ,也给气象预报产品的应用和发布增添了新的途径。该文主要介绍了武汉暴雨研究所预报产品网站 (以下简称网站 )的设计概要和流程 ,并对网站开发中碰到的一些技术问题 ,比如数据文件的采集与管理 ,程序的实时运行以及图象的处理等进行了阐述。1　网站开发工具及硬件配置该网站的设计采用Ｂｏｒｌａｎｄ公司所研制的Ｃ ++Ｂｕｉｌｄｅｒ 4.0语言和Ｍｉｃｒｏｍｅｄｉａ公司所研制的Ｄｒｅａｍｗｅａｖｅｒ2 .0网页制作软件作为开发工具 ,…     

高浓度污染气象条件的成因分析及预报方法

通过对１０个重污染日进行天气学条件合成，用模糊聚类方法对污染浓度及气象要素进行聚类，分析了重污染日的殂成原因及污染浓度与气象要素的关系。在此基础上，运用多对多双重选逐步回归方法建立了ＳＯ２、ＴＳＰ日均浓度分级预报方程。     

干热风对泌阳春蚕生产的影响及预报

干热风是泌阳春蚕生产中的主要灾害天气，且出现频率较高，基本达三年两遇。普查１９５９￣１９９２年泌阳县历史气象资料，经相关分析，选择了选报因子，建立了预报方程，经试用，方程预报效果较好，５月２０日前为干热风不出现安全期，建议泌阳县春蚕一般在５月中旬前饲养结束，并注意春季桑园灌溉。     

融安县春播期低温阴雨过程的短期预报方法

选择二类指标站的气象要素为预报因子，建立了融安县低温阴雨过程的二经有分辨制别方程，在实际应用中准确率较高。     

花粉浓度预报方法的初步探究

本文利用 1999-2004 年天津气象铁塔站的花粉观测资料,以及同期相关气象资料进行统计分析,发现花粉年季变化存在明显的周期性和季节性,以此为基础,进行花粉浓度预报效果较好,预报等级完全吻合率达84.96%,这对提前预知花粉的浓度变化,预防和减轻花粉过敏症的发生具有较好的参考作用.     

长春市交通事故与气象条件关系的分析及交通预报系统

本文利用1999年1月～2002年7月4年的气象、交通资料,对长春市近4年共1310天的577多个交通事故进行统计分析,同时对这些事故和气象条件的关系进行了相关分析和初步研究。从而总结出交通事故与气象条件的关系。并在此基础上建立了交通预报系统。     

北京及周边地区一次大气污染过程的数值模拟

利用中尺度气象数值模式MM5与第三代空气质量模式系统Models-3／CMAQ,对2002年10月北京及周边地区一次典型大气污染过程进行数值模拟研究,并对其形成原因进行了分析。结果表明,污染物PM。模拟峰值出现时间与实际观测浓度峰值出现时间较为一致,模式的模拟效果较好。北京地区PM10浓度除受北京当地排放源的影响外,在特殊气象条件下,外地污染源对北京地区PM10的影响也比较大。要控制北京地区PM10浓度,除了控制北京当地的排放源外,对外地污染源的控制也需要给予高度重视。     

西宁地区两地气象观测点气象要素的对比分析及预报初探

本文用１９９５－１９９８年西宁地区两地面气象观测点年、月、旬及逐日资料,进行了多种气象要素值的对比分析,找出了两站在同一气象要素间的具体差异及异及对应关系。通过对１９９９年分气象要素的检验,青明此规律在实际预报服务工作中有较好的指导作用。     

一个基于中尺度数值模式的城市分区空气污染预报方法

以深圳市为例，对污染物浓度与各种大气参数的定量联系进行了细致的统计及物理分析，在此基础上建立起分区的城市空气污染潜势等级预报方案。该方案定量考虑了地面和边界层共十几个因子的影响，特别是考虑了地理环境各向异性的效应，将风向作为一个独立的影响因子。方案还针对各污染物稀释特性的差异对不同污染物分别建立潜势预报方案。另外，方案还考虑了相同大气条件下大气对城市不同区域污染物稀释特性可能存在的差异，对不同区域分别建立潜势预报方案。最后用高分辨的中尺度数值模式对大气参数的未来演变作出高时空分辨的预报，进而作出分区、分时段的城市空气污染潜势预报。本方法完全客观定量，物理意义明确，可制作高时间分辨的空气污染潜势预报。     

农气情报,预报和资料综合处理服务系统的开发及应用

我们经过３年多的开发，建立了一套“农业气象情报，预报和资料综合处理服务系统”软件。它集农气资料管理，情报资料采集，译码，图形分析，统计分析于一体，自动化程度高，减轻了劳动强度，增强了农气服务的能力，提高了服务质量和时效，收到显著的业务服务效益。     

高血压病发病率预报的人工神经网络方法研究

通过统计分析，选取影响银川地区高血压病发病率的主要气象因素，将其作为输入变量经多层前馈型神经网络的BP(Back Propagation)算法进行学习训练，建立了疾病发病率的人工神经网络(ANN，Artifical Neural Net)预报模型。结果表明：该方法计算简便、误差较小，为疾病发病率预报提供了一种新的预报方法。     

大连地区及黄渤海域海雾预报方法

分析大连和长海 12a的海雾资料 ,筛选出大连地区及黄渤海域海雾的预报因子 ,确立了海雾预报方法     

广州市空气污染的变化特征及预报

利用2002年11月-2004年9月广州市空气污染指数（API）和PM10、NO2、SO2等污染物逐日浓度资料,采用小波分析、相关分析等方法对广州市空气污染的变化特征及与同期地面气象要素的关系进行了分析。并采用最优子集回归方法分别建立冬、夏季API指数及污染物浓度的预报方程。结果表明。PM10是广州市的主要污染物。其次为NO2、SO2。除SO2外,广州市API指数、NO2、PM10等污染物浓度具有冬半年（11-4月）偏高,夏半年（5-10月）偏低的变化规律。API指数及各种污染物浓度均具有明显的年周期振荡及5-7天的准单周、10-20天准双周、30-60天左右的季节内振荡,且30-60天的季节内振荡在冬半年较强而在夏半年较弱。冬半年API指数和PM10、NO2、SO2浓度与气压、风速、降水呈稳定负相关,与温度、相对湿度等呈稳定的正相关,而夏半年主要与风速、降水具有较好且稳定的负相关。增加前一天的污染物浓度作为预报因子后,所建的最优子集回归方程比单选用气象因子要稳定。具有较强的预测能力。     

遂溪县强降水的统计分析及其短时预报

利用1962～2008年遂溪县的日降水量R≥100mm的资料,普查降水时刻的500hPa、850hPa和海平面气压图,找出产生局地强降水天气形势,分析强降水环流背景、触发机制以及产生局地强降水的天气学指标,根据分析结果制定本站预报强降水的流程图、预报因子和方法,为防灾减灾提供预报依据.     

城市空气污染预报系统CAPPS2.0在辽宁的应用及检验

在利用CAPPS2.0进行空气质量自动化预报的前期工作中,为了验证模式的准确性,对辽宁省14个主要城市2003年1月的31 d、4月、7月和10月各12 d作出了模拟,分别得到各城市SO2、NO2和PM10的污染指数预报值。将各污染指数每天模拟的预报值与实际监测值进行对比,发现春、夏、秋季的预报效果非常好,而冬季预报值明显偏高。对预报值与监测值的相关性检验表明两者相关性非常显著,冬季预报值出现的是一个系统误差,可以通过修改模式进行订正。     

松原市主城区空气污染等级与气象条件关系的分析及预报

经过对近两年（2004--2005年）松原市环境监测站所观测到的大气中可吸入颗粒物（PM10）、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）的初步分析,确定出了污染等级标准,PM10全年时间分布呈双谷双锋型,大值区分别集中在冬季（1月、12月）和春季（4月、5月）,这与冬季取暖排污和春季多风沙直接相关。SO2时间分布特点是冬季高夏季低,而NO2的时间分布特点是2—5月份浓度高。降水量、风速、气温、云量、相对湿度等与空气污染等级密切相关。     

江淮流域持续性极端降水及预报方法研究进展

持续性极端降水过程会引发严重的洪涝灾害,是我国主要的灾害性天气之一,其形成机理和预报理论与方法研究受到广泛关注。近年来,针对持续性极端降水的形成机理和预报方法研究取得了一系列进展,主要包括:开展了我国区域性持续性极端降水事件的自动识别方法研究,研制建立了江淮流域持续性极端降水的大尺度环流概念模型,并提取了1~2周的前兆信号;从东亚—太平洋遥相关型 (EAP) 角度探究其对持续性极端降水的影响机理,并探讨利用EAP对江淮流域持续性极端降水进行预报的可行性。此外,在上述研究的基础上发展了基于关键影响系统的持续性极端降水的物理统计预报方法。