巴旦杏春季低温霜冻灾害气象指标分析

以3个当地主栽品种（莎车1号、莎车14号和莎车18号）为试材,在春季巴旦杏花蕾期至开花期,利用高精度冰箱进行花蕾、花朵和叶低温霜冻害模拟试验,结合历史灾情资料分析春季低温霜冻的强度与发生时段,确定巴旦杏晚霜冻冻害气象指标。结果表明,在开花期若遇到-4．0℃低温且持续2h,会出现轻度冻害;-4．0℃低温若持续4h,莎车1号（纸皮）、莎车14号（叶尔羌）和莎车18号（晚丰）3个品种均会发生冻害,减产幅度达到20％左右;若-6．0℃的低温霜冻持续达2h,3个品种都会发生严重冻害。     

日本数值预报产品降水预报效果检验

对近几年日本数值预报产品的降水预报释用效果检验结果表明，该产品各时段的预报准确率仅为56．5％－69．4％，且稳定性也较差。     

用韵律编码法做低温冷害长期预报

分析八月高温与元月低温冷害的关系，结果表明：两者存在着很好的韵律性。通过逐日对八月气温＞35℃的高温日等气象要素进行编码，来预报元月低温时段，可得到改满意的预报结果，为越冬作物预防寒害提供了科学依据。亚拒津经场预报低温时段方法的制作1．且预报对象。按省局规定，日最低气温＜5℃为低温日。规定出现低温日y为五，否则y为0。1．2预报因干。共选择8个预报因子分别为：X；：8月B最高气温＞35℃，编码为1（起报日），否则为0；X。：起报日士5天内已＜996shP。，编为三，否则为0；Xs：起报日上5天内14时气区为月最低值编为1，否…     

热带气旋的路径及登陆预报

用几个非线性数学模型制作热带气旋短期路径预报及热带气旋个数、登陆时段、地段的短期气候预报。5年多的研究和预报试验结果表明：用指数曲线模型制作热带气旋路径预报，准确率较高。24h预报，199次平均误差123km，达到国内先进水平。用多项式等非线性模型，制作登陆我国及登陆广东热带气旋的年、月个数预测，经过3年实际应用检验，准确率达到70％～90％。用非线性预测模型的逐日气压场、逐日雨量场长期预测结果进行分析，制作广东热带气旋登陆时段、地段和南海海面热带气旋出现时间的预报，准确率达到70％～80％，2002年热带气旋的预报，采用长中短期预报相结合，数值预报与统计预报相结合，预报效果较佳。     

贵州倒春寒中期预报

该文首先滑动计算了贵州倒夫寒中期过程．并由此将贵州例春寒分为当前滑动时段有倒春寒Y类和当前滑动时段元倒春寒W类。然后分析了贵州倒春寒的中期过程及其前期500hPa的环流特征。发现贵州倒春寒主要集中在3月下旬,具有2～3年的韵律,前期发生倒春寒后期发生右能性大。加外贵州倒春寒中期过程与极涡偏强、北半球环流经向度大、西伯利亚中部高压脊较强等有关。在此基础上,制作贵州倒春寒中期预报,历史拟合率Y类为87．5％,W类为93．3％;经过1991～1994年试报,准确率Y类达71．4％,W类为88．2％。     

灰色预测模型在长江上游流域面雨量预报中的应用

文章以数值预报产品为基础，用灰色关联度分析了不同数值预报产品降水量预报的可信程度，应用灰色预测方法建立了长江上游五大流域面雨量预报模型。2001年和2002年6～8月投入业务运行，24h、48h预报平均准确率分别达84．5％和83．2％。     

日光温室番茄低温冻害指标确定及温度预报模型建立

利用2012年12月至2013年1月和2013年12月至2014年1月两个生长季沈阳和喀左地区日光温室的小气候观测数据,基于日光温室番茄实际低温冻害发生及影响因素分析,构建日温差指数,确定辽宁地区日光温室番茄果实膨大期低温冻害的指标,并采用回归分析方法建立了日光温室温度预报模型。结果表明:日光温室内持续低温、寡照及高湿综合作用造成了番茄低温冻害的发生。在日光温室内高湿的环境条件下,日光温室外出现阴雨雪天气,且寡照天气持续3d,日光温室内最高气温小于10℃,最低气温小于5℃,且5℃以下低温持续时间达15h以上时,将出现低温冻害。利用日光温室内外逐时气温数据建立温室内逐时气温预报模型,18时至翌日08时逐时气温≤3℃误差的预报准确率达86%以上。因此,利用确定的日光温室内番茄低温冻害指标和建立的日光温室内逐时气温预报模型,可实现温室内番茄低温冻害预警,提高日光温室防灾减灾能力。     

山东省小麦产量动态预报定量分析

通过建立小麦产量、发育期、逐日气象资料历史资料数据库,利用小麦动态产量预报模式,分别在不同年代、不同发育阶段,定量分析评价气象条件对我省小麦产量形成的利弊影响,并验证了此技术方法在各时段的动态预报准确率平均为92．0％～93．9％,不同预报年各时段预报准确率为92．0％～99．5％。     

逐段线性化判别方法及其在短期气侯预测中的应用

针对经典判别方法中存在的不足，将半截多项式引入到判别函数中，提出了逐段线性化别方法及其一整套求解方案，此后，将此新方法引入到短期气候预测中，对云南昆明和蒙自两站的5月雨量的初步试用结果为：在y^*=y^-的条件下昆明和蒙自的历史预报准确率分别为85．7％和82．9％，外推预报准确率均为6／7，在y^*=y^- 40％y^-条件下的历史预报准率分别为77．1％和71．4％，外推预报准确率分别为7／7和5／7，在y^*=y^-40%y^-条件下的历史预报准确率分别为80．0％和74．3％，外推预报准确率分别为5／7和7／7，表不段线性化判别方法有良好的历史预报准确率和外推预报准确率。     

南岭山地高速公路雾区能见度预报系统

在研究南岭山地浓雾的气候规律，开展了2次多学科综合野外观测，对典型个例进行了天气学分析、雾的宏观结构特征分析、雾的微物理特征分析，在利用数值试验分析了雾生成的物理机制等研究的基础上，研制开发了4种南岭山地京珠高速公路云岩雾区的能见度预报方法，包括：中尺度数值模式产品释用方法、结构预测方法、天气学指标预报方法和动态统计预报方法；并研制了相应的自动化程度高的预测预报系统，与京珠高速公路粤境北段通车同步投入准业务运行，使用雾区路段的5套自动气象站和能见度仪资料，制作的集成预报结果为高速公路行车安全提供服务，经过各种方法的独立预报检验和准业务运行服务的预报结果检验，预报准确率比较高，提供服务的集成预报准确率可达83．3％。     

宿州春烟栽培生态气候条件及最佳移栽期预报

通过春烟栽培的生态气候条件分析,指出了制约宿州市春烟高产优质栽培的关键是准确把握和预报最佳移栽期。给出了预测春烟最佳移栽期的三种方法——农业气候学方法、农业气象学方法、数理统计预报方法。通过对三种方法的使用分析,得出最有效的方法是灰色-马尔柯夫链相结合的数理统计预报方法,并给出了该方法的建模过程和应用实例,经历史拟合检验,误差≤3天的准确率达95．5％,≤2天的准确率达86．4％,≤1天的准确率为68．2％,完全吻合率达54．5％。2002年、2003年试报,准确程度分别为完全吻合和相差1天,实用效果非常好。     

瑞万思数值天气预报的中短期检验

对瑞万思天气预报辅助系统所提供的2007年9—12月锡盟地区（以乌拉盖、锡林浩特市、二连浩特市、多伦为代表站）24～168h降水、最低（高）气温的集合预报行了检验,结果表明：晴雨预报准确率较高,24～96h在70.1％-89．7％,120～168h在62．8％～87．2％;定性预报准确率24～72h为21．7％～42．4％,96—120h为6.3％～37．5％;最低（高）气温的预报误差较稳定,最低气温平均偏高2．3℃,最高气温平均偏低2．5℃,气温日较差偏小2．9～5．6℃。这对今后更好的使用该系统和制作订正预报．都有一定的参考作用。     

华南西部欧洲细网格2m温度预报误差分析

利用2011年7月-2012年7月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式细网格地面2m温度和广西区域自动站气温观测资料,对比分析了EC模式细网格2m温度24小时时效内在华南西部地区不同季节、不同天气系统影响下的预报性能。结果表明:(1)全年平均而言,低温预报误差整体较小,预报准确率达77.7%,高温预报误差变化较大,准确率只有32.8%,低温预报准确率比高温预报准确率高44.9%,低温预报具有较高的参考价值。(2)不同季节高温低温预报差异明显,在夏季(6月-8月)低温预报的准确率达80%,但最高温度的预报准确率只有10%左右;在冬季,最低温度准确率下降到65%左右,而最高温度准确率相反,上升至50%左右。(3)不同地理区域预报性能差别较大:最高温度预报1-3月桂西可信度较高,达60%,4-5月和11-12月四个月只有桂东部分地区的预报具有一定的参考价值。(4)从全年误差分布来看,高温预报在冬季是误差小的所占比重大,误差大的比重小,夏季的则相反,春秋的误差等级分布的较为均匀,每个等级所占比重相似。低温预报则分布的比较均匀,全年基本都是误差越小占比重越大,只是冬季误差小的比重相对较小。5)不同天气形势的温度预报性能亦不同:冬春季冷空气(锋面)影响过程和春季低温阴雨过程的高温预报有一定的参考价值;夏季区域性暴雨过程和副热带高压影响过程的高温预报参考价值较低,误差平均达31%和5.8%,可作为预报主观订正的幅度参考值,四种天气型的低温预报准确性都较高,达到70%以上。     

基于对流参数的雷暴潜势预报研究

为提高雷暴天气的潜势预报能力，在统计分析安徽省雷暴形成天气条件的基础上，利用2003-2004年T213资料，选取与雷暴相关性好的对流参数作为预报因子。并在考虑因子季节变化特征的基础上，分别用判别分析法和指标叠加法制作雷暴潜势预报，结果表明指标叠加法优于判别分析法。最后用指标叠加法试报了2005年3—8月的雷暴，临界成功指数CSJ=69．4％，命中率POD=89．5％，虚假报警率FAR=24．4％，分区预报准确率也较高。另外，试报期间的区域性冰雹、雷雨大风全部命中，可见该方法对冰雹、雷雨大风也有较好的指示意义。     

四川地区EC细网格模式2m温度偏差订正研究

本文选取2017年1~12月ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格模式168h预报时效的2m温度场和对应时段四川地区157个国家站的观测资料,对比分析了模式温度预报的系统性偏差特征,采用15日周期的滑动双权重平均法对2m温度预报产品进行偏差订正,并与四川省气象台现有的主、客观预报产品进行对比,结果表明:(1)EC模式对低温的预报准确率远高于高温预报准确率;订正后高、低温预报准确率均有显著提高,其中低温平均提高了20.5%,高温提高了31.2%,平均绝对误差分别减小约1.1℃和2.9℃。(2)EC模式高温预报的逐月差异明显比低温预报逐月差异大,订正后差异明显减小,且各月的高、低温预报准确率均有显著提升,订正后各月高、低温的平均绝对误差均在2℃之内。(3)EC模式对于低温和高温的预报在全省均大致呈现负的系统性误差,且高温预报的系统性误差明显比低温预报的系统性误差大,订正后2m温度预报的系统性误差均明显降低,全省大部分地区维持在±1℃之间。(4)与四川省气象台现有的主、客观预报产品对比显示,对于高低温预报均是EC订正后准确率最高、平均绝对误差最小,订正效果较为理想。     

德国天气在线产品在寿光温度预报中的应用分析

为了提高更加精细化的温度预报,通过对2009-2010年德国天气在线的数值预报产品中24小时最高、最低气温进行检验,结果表明,在士2℃误差范围内,德国天气在线的数值预报产品对高温预报准确率平均达到78％;低温预报准确率平均达49％。分析影响该模式预报高、低温偏差的主要天气原因,找到通过该模式订正高、低温预报的方法。     

宜君春季核桃低温冻害分析及预防探讨

利用宜君国家一般气象站1981—2011年气温观测资料和2005—2010年生态观测资料分析了宜君县核桃春季低温冻害规律和成因,结果表明:①宜君县春季核桃低温冻害日总体呈增多趋势,年均低温冻害日1.7d,低温冻害风险较大,中等强度及以上的低温冻害的风险比较大;4月各旬均有低温冻害发生,5—15日为低温冻害的高发时段;低温冻害过程中,降温强度最大的时段一般出现在夜间之凌晨,日极端最低气温多出现在03—07时。②宜君核桃春季低温冻害不仅与气温≤0o C持续时间有关,还与极端最低气温相关。气温≤0o C的时间≥36h,极端最低气温≤-4 o C,会发生严重冻害;气温≤0o C时间在13～35h之间,极端最低气温-2.0～-4.0 o C就会发生中度冻害;气温≤0o C时间≤12h,极端最低气温≥-2.0 o C会发生轻度冻害。③可通过加强核桃低温冻害的监测预报预警,适时采取浇水、熏烟、喷洒等措施以及改良品种等减少宜君春季核桃低温冻害的危害。     

黔南地区ECMWF_thin温度预报误差分析

利用2019年6月27日至2020年7月3日逐日ECMWF_thin(下称EC细网格)的未来7 d 2 m温度预报数据及相应时段实况资料,采用平均绝对误差、平均误差以及准确率对EC细网格最高气温（下称高温）预报和最低气温（下称低温）预报的误差进行分析。结果表明：EC细网格低温预报的平均绝对误差明显小于高温预报,且高温预报绝对误差分布的差异性比低温预报更明显,低温预报的准确率明显高于高温预报。低温预报准确率各月差距较小,高温预报准确率各月差距较为明显。黔南北部、西部、中部地区高温预报和低温预报的平均误差均较小,其余地区平均误差较大。高温预报准确率随总云量的增加而上升,低温预报准确率随总云量的增加下降。当海平面气压在1 012～1 032 hPa时,高温预报的平均误差基本在±2 ℃以内;当海平面气压超出此范围时平均误差明显增大。低温预报的平均误差与海平面气压的变化关系不大,基本稳定在±2 ℃以内。     

不同玉米低温冷害指标在梅河口地区的比较分析

基于1992—2010年梅河口站玉米长期观测资料对目前常用的5类玉米低温冷害指标方法(生长季温度距平指标、生长季积温指标、作物生育期距平指标、热量指数指标和玉米低温冷害综合指标)的准确性评估表明,考虑不同发育期差异的低温冷害综合指标方法的准确率达67%,其他指标方法的准确性都偏低。究其原因在于这些指标的建立都来自于特定的地域与时段,没有从过程与机制出发,限制了在其他地区与时段应用的准确性。因此,为提高玉米低温冷害预报的准确性,需要加强玉米低温冷害过程的机制及其模拟研究。     

基于EC数据通过"配料法"构建吉林省暴雨预报模型

利用2015—2017年吉林省地面常规气象观测资料,基于EC数据通过配料法构建吉林省暴雨预报模型.研究表明:吉林省暴雨出现时段为每年的5—9月,集中时段为7—8月,7—8月降水站次占总数的79.1％;吉林省各站点暴雨年平均次数以2～5次为主,白城西部、长春北部地区暴雨<2次,东部暴雨次数稍多,尤其是长白山天池站3a内暴雨达到了13次;该预报模型的FY预报方法TS评分为22.34％,比EC模式预报的TS评分高5.02％;FF预报方法漏报率为36.65％,明显少于EC模式的75.16％;FF预报方法空报率偏高,FY和FF两种预报方法结合使用可以有效提高对吉林省暴雨预报的准确率.