用加权综合预报方法制作湘西强降水预报

运用“多元加权”的数学原理对湘西自治州今年主汛期的强降水过程进行了分析研究，结果表明：加权综合预报方法对我州强降水的概括率较高，对强降水预报的指示性较强，基本上能反映强降水发生前的水汽变化、能量积蓄和动力抬升机制，对强降水预报有较好的指导意义。     

恩施州初夏强降水落区短时流动邓预报方程初探

运用日本的降水预告产品和常规天气图资料作短期强降水预报判据,用本地气象要素资料作短期强降水落区预报,以天气雷达回波资料为依托,建立一套恩施州强降水落区短时滚动预报方程,经试用,效果较好。     

B-P网络在夏秋季强降水预报中的应用

利用鹤壁1986～1999年夏秋季强降水资料,寻找出鹤壁市夏秋季强降水消空指标和预报指标.利用48 h、24 h夏秋季强降水预报指标和人工神经元B-P网络降水量预报结果,定量做出鹤壁市夏秋季强降水预报.     

三峡区间强降水客观预报模式初探

以HLAFS数值预报高度场作为环境背景场,根据车贝雪夫展开系数的物理意义及三峡区间强降水形成的天气系统特征,建立了一套使用HLAFS数值预报场预报三峡区间6～8月强降水的客观概念模式     

用加权综合预报方法制作湘西强降水预报

运用"多元加权"的数学原理对湘西自治州今年主汛期的强降水过程进行了分析研究,结果表明加权综合预报方法对我州强降水的概括率较高,对强降水预报的指示性较强,基本上能反映强降水发生前的水汽变化、能量积蓄和动力抬升机制,对强降水预报有较好的指导意义.     

集对分析在云南强降水预报集成方法中的应用

将集对分析中的联系度概念用于云南省强降水过程预报集成 ,首先对强降水天气过程进行分型 ,确定MM5模式预报、省台客观指导预报、预报员经验预报与云南强降水过程的联系度 ,用权重法将强降水预报进行集成 ,从而给出集不同预报于一体的云南全省性强降水过程预报集成方法     

Q矢量诊断在肇庆前汛期强降水预报中的释用

利用Micaps提供的MM5数值预报产品计算Q矢量,并通过两个前汛期强降水过程的个例分析,诊断其在强降水落区的预报中的释用。结果显示,计算所得的Q矢量预报场在500 hPa上的Q矢量散度分布与强降水落区有较好的对应关系,对肇庆前汛期强降水落区有一定的预报能力。     

鹤壁市汛期强降水HLAFS数值预报产品释用业务系统

利用ＨＬＡＦＳ资料和鹤壁市逐站降水资料,分别建立历史资料数据库和实时资料数据库。通过筛选因子,建立汛期２４小时强降水的相似预报、逐步回归强降水预报方程。     

许昌市区麦播期强降水短期预报方法

在许昌市区麦播期强降水影响系统客观分型的基础上，结合预报实践，分型挑选预报因子，并建立了强降水短期预报方法。经检验和试报，效果令人满意。     

用日本数值预报产品预报桂林市强降水的检验

用日本数值预报产品JFUFE502，JFUFE503，对桂林市大雨以上强降水过程进行分析检验，结果表明有较好的预报能力，只是预报值偏小，在不同天气系统影响下，其预报性能也有所不同，实际运用时，给合天气形势，实际预报经验和其它预报方法进行有效订正，能提高强降水预报准确率。     

基于多元线性回归的滇西南短时强降水预报模型研究

利用云南省普洱市2015—2017年多普勒天气雷达资料、探空资料和气象观测站5 min雨量观测资料,分析了普洱地区研究期间41次短时强降水的环境场和雷达回波演变特征。结果表明:中尺度辐合线、中气旋、逆风区是强降水触发和维持的重要成因。短时强降水发生前,整层大气水汽充沛,静力不稳定层结,大气可降水量(PW)≥35 mm、SI≤-0. 23、K> 35,可作为环境场对流潜势的判定因子;短时强降水发生时,雷达回波最强反射率因子≥40 d Bz,35 d Bz回波顶高> 5 km,径向速度的辐合切变量> 5 m·s^-1。通过多元线性回归分析,选取4个相关性显著的影响因子,建立普洱市短时强降水预报模型。所选预报因子包括:35 d Bz回波顶高、30 d Bz垂直剖面中心高度、30 d Bz以上雷达回波面积和SI。预报模型的回报检验表明,普洱短时强降水平均雨强相对均方根误差为17. 0%,局地降水持续时间相对均方根误差为33. 9%,局地过程降水相对均方根误差为25. 6%,回报效果较好。4次短时强降水预报检验中,平均雨强的预报误差每5 min小于1. 2 mm,局地强降水持续时间的预报误差小于10 min,局地过程降水的预报误差小于4 mm,模型均预报出局地连续性降水超过50 mm。预报模型有较好的预报能力,可应用于普洱短时强降水的临近预报预警。     

周口市暴雪及冬季强降水预报

利用欧洲中心数值预报产品格点报实况场资料,统计分析了周口市1986～1997年11月至次年2月强降水天气的基本天气形势及特点,找出预报指标,建立1～6天暴雪及冬季强降水预报业务系统,产品上网运行.     

三峡地区降水神经元方法预报系统

介绍了神经元方法降水预报系统及其在１９９９年汛期中对三峡地区的强降水预报试用情况,分析了该系统对强降水过程的预报能力,结果表明：该系统对降水过程有一定的预报能力,特别是对转折性天气及强降水过程的预报,其效果更好。     

MAPS模式对湖北98.4.10强降水过程预报的分析与检验

从湖北省一次强降水天气过程的起报、续报和结束预报三个方面对武汉区域中心数值预报模式ＭＡＰＳ的预报能力进行了检验和评估。结果表明,对于全省性强降水过程ＭＡＰＳ模式具有较强的预报能力。     

基于短时强降水概率预报的模糊检验试验

利用短时强降水概率预报模型生成短时强降水(≥20mm/h)概率预报产品,并对其进行“点对面”模糊检验试验。结果表明:短时强降水(≥20mm/h)概率预报和SWC_WARMS模式最大小时雨量(≥20mm/h)的“点对面”TS评分均明显高于相应的“点对点”评分,短时强降水(≥20mm/h)预报结果可在30～40km范围内进行调整;短时强降水(≥20mm/h)概率预报在概率为30%时TS评分达到最大,Bias接近为1,预报偏差最小;短时强降水(≥20mm/h)概率预报比SWC_WARMS模式最大小时雨量(≥20mm/h)预报更具有参考价值。      

北京城区夜间强降水的统计预报

本文从夜间强降水天气分析着手,采用天气形势、单站指标等消空方法,应用线性分析的统计学理论,建立了北京城区7、8月份夜间强降水预报方程。分析发现,本地潜在不稳定条件σ_L~*和水汽条件是很好的消空指标,且与预报因子间存在着差异。历史拟合率或回报率与实际预报的检验表明,预报方程总的预报效果是令人满意的。     

恩施州初夏强降水落区短时滚动预报方法初探

运用日本的降水预告产品和常规天气图资料作短期强降水预报判据,用本地气象要素资料作短期强降水落区预报,以天气雷达回波资料为依托,建立一套恩施州强降水落区短时滚动预报方法,经试用,效果较好.     

基于T639集合预报的持续性强降水中期客观预报技术研究

针对持续性强降水预报困难的问题,根据Anderson-Darling检验原理,构建基于中国气象局T639集合预报系统的持续性强降水中期客观预报方法。对比分析2010-2015年5-9月T639集合预报降水与实况降水的累积概率分布函数差异,在此基础上采用扩展时间序列和空间范围的方法构建3种模式气候累积概率方案,通过批量预报试验和检验,选取最优概率方案纳入预报模型,考察持续性强降水个例的最长预报时间。结果表明,随着预报时效的延长,集合预报模式的降水逐渐集中于小和中雨量级,无降水和暴雨以上量级的降水概率低于观测,168 h以后模式降水概率趋于稳定。通过扩展时间序列和空间范围能弥补模式气候资料年限不足所带来的偏差,根据区域气候特征细分模式气候的方法重点突出了不同区域的降水特征,明显优于简单集合所有区域数据的模式气候方案。基于集合预报的持续性强降水预报模型对持续性强降水个例的预报能力为8-9 d,随着预报时效的延长,降水强度以及雨带位置的预报能力逐渐减弱。      

概率匹配平均法在山东强降水预报中的应用

基于WRF集合预报系统开发了概率匹配平均降水产品,选取了山东省2014—2016年共13次强降水过程,检验评估了概率匹配平均法在山东省强降水预报中的综合表现。结果表明：对于不同的强降水过程,各预报产品的预报能力差异较大,尤其是对暴雨以上量级降水的预报存在较大偏差;概率匹配平均相对集合平均,对大雨以上量级降水预报有明显改善,较WRF确定性预报产品也有一定提高,对强降水预报具有一定指示意义;该方法的改进主要体现在对不同量级降水的调整上,尤其是强降水的落区,相对集合平均增大了强降水的范围和强度,但对整个区域的总降水量预报没有很好的改进作用。     

三峡地区枯水期区域性强降水的一种天气模型

根据长江三峡地区６个测站１９６１－１９９４年１０月－１月的逐日降水量确定该地区发生区域性强降水的雨日，用同期的历史天气图分析该地区产生区域性强降水的原因，影响系统和环流形势特征，总结归纳出长江三峡地区产生区域 强降水的两脊两槽型大气环流形势的环流特征，概括为一种较为实用的预报长江三峡地区枯水期产生区域性强降不的预报模型，并进行逐日反查，概括出该种环流型产生区域性强降水的前期预报指标。