黄河中游地区夏季旱涝变化的统计分析

一、引言黄河中游地区年降水量不大丰沛,且降水集中于夏季,季节分配很不均匀。降水量的年际波动又大,旱灾甚频,对农业生产影响较大。为此,许多学者曾先后对这一地区的旱涝变化规律进行了研究,并已取得了不少成果。本文将采用新的旱涝指数进一步探讨该地区旱涝的演变规律。二、资料和方法在黄河中游地区,我们选用了28个台站1951-1985年6-8月降水量资料。结合地理环境和气候特征,将这一地区划分为4个小区(图1),并将每一小区视为一个站R_1、R_2、R_3和R_4。处理的方法是将各区内若干站点同一年份的夏季(6-8月)雨量     

三夏降雨量预报

统计我站近 2 7年的资料发现 ,立夏日有否降水与三夏期(5月下旬～ 6月中旬 )的降水量有很好的对应关系。在此基础上建立了预报指标。1　预报因子5月 5、6日 (立夏 )两天降水量≥ 0 .0ｍｍ为有降水 ,否则为无降水。2　预报对象若 5月下旬至 6月中旬 (三夏期 )的降水量≥ 5 0 .0ｍｍ为降水量偏多 ,<5 0 .0ｍｍ为降水量偏少。3　对应关系统计 1971～ 1997年的 2 7年资料 ,结果发现 :5月 5、6日两天没下雨的为 12次 ,三夏降水量偏少的为 10次 ,立夏无雨对应三夏期降水量偏少的几率为 10 12 =83.3% ;5月 5、6日两天有降水的为 15次 ,三夏降水量…     

利用多因子交叉相关法制作春播期降水趋势预报

春播期(4月份)是西平县大秋作物育苗播种的关键季节.春播期降水量的多少,直接关系到烟叶、棉花的适时移栽、播种.为此,我们利用本站气象资料,利用多因子交叉相关法,制作春播期降水趋势预报.经回代和试报,效果均较好.1 资料处理1.1 预报对象(Y)当春播期雨量 R_(4月)>63mm,记 Y=1;否则,记 Y=0.1.2预报因子(X_(?))通过相关普查,选择出3个与春播期降水量拟合高的预报因子:     

ECMWF细网格数值预报产品在山东汛期强对流天气预报中的检验

利用NCEP1°×1°再分析资料、常规观测资料、ECMWF细网格数值预报产品(下简称EC产品)24～48 h预报资料,对2018—2019年山东省汛期(6—9月)强对流天气的影响系统、关键物理量及降水量进行分析检验,结果表明:(1)EC产品对西风槽和副高北界有较好的预报和模拟能力。(2)EC产品对0℃层高度预报的准确率达100%,但对-20℃层高度的预报效果较差。(3)EC产品对CAPE值的预报准确率较低,误差以偏大为主;其对热力不稳定指数的预报效果差别较大,T_(500-850)的预报效果最好,其次为K指数,效果最差的为LI指数;EC产品对低层湿度的预报效果较好,预报准确率2 m露点温度925 hPa比湿850 hPa比湿。(4)EC产品对强对流过程降水量最大值的预报一般小于实况,对中雨及以上量级降水范围的预报一般小于等于实况。     

时空投影法在上海地区梅汛期降水延伸期预报中的应用

本文基于2001—2010年上海市11个基本气象站的逐日降水量和澳大利亚气象局的逐日大气低频振荡(MaddenJulian Oscillation,MJO)指数(包括RMM1和RMM2)资料,选取MJO指数作为预报因子,上海地区梅汛期降水量作为预报对象,建立了基于时空投影法(spatial-temporal projection model,STPM)的上海地区梅汛期降水延伸期预报模型。利用该模型对近6年(2011—2016年)的梅汛期降水进行回报试验,其预报技巧评估结果表明:该模型对未来10～25 d的降水具有较好预报效果,可较准确地预报出梅汛期3/4左右的降水量级和降水发生时段。其中,预报时效为10～20 d的预报技巧较高,而提前21～25 d的预报技巧略有下降。总体而言,基于MJO活动的STPM预报模型在上海地区梅汛期延伸期降水预报中具有较好的参考价值。     

陕西气象2003年总目次

研究论文·技术报告天气分析与预报秦巴山区降水量分布综合模式袁应泽 (1 :1 -4)*　陕西 2 0 0 2 -0 6-0 8区域性暴雨天气过程分析吴宇华等 (1 :4-7)* 　陕西省高等级公路大雾的预报方法研究贺皓等 (1 :7-1 0 )青藏高原东侧一次区域性暴雨天气过程分析王　川 (1 :1 1 -1 3 )*　 2 0 0 2年陕西冰雹特点及雷达回波特征刘勇等 (1 :1 4-1 6)汉中市 6— 9月主汛期暴雨预报方法张小峰等 (1 :1 7-1 8)黄河中游泾渭洛河近 5 0年降水分布特征及其变化特点分析彭梅香等 (1 :1 9-2 3 )一次影响航空的强沙尘暴天气分析张静芳等 (1 :2 3 -2 5 )陕南 2 0 0…     

清丰县汛期≥365 mm降水预报

清丰县汛期(6～8月)平均降水量365mm,若汛期降水量≥365mm,往往形成洪涝灾害.因此,探讨汛期大于平均降水量的预报方法,对防御洪涝灾害及服务工农业生产将起到重要作用.     

清丰县汛期≥365mm降水预报

清丰县汛期(6～8月)平均降水量365mm，若汛期降水量≥365mm，往往形成洪涝灾害。因此，探讨汛期大于平均降水量的预报方法，对防御洪涝灾害及服务工农业生产将起到重要作用。     

《贵州气象》2003年第1～6期及增刊总目录

研究论文·技术报告　　　　　　(期～页 )秋末乌江流域面雨量预报特征分析 ( 1～ 3)………………………………………………………一次重秋风天气过程的EC96h50 0hPa预报场与实况场的对比分析 ( 1～ 7)……………………螺旋度与贵州暴雨落区预报 ( 1～ 1 1 )………………………………………………………………贵州省冷 (暖 )冬年的特点与春季总降水量及温度的关系 ( 1～ 1 4)………………………………2 0 0 2年 8月 2 0日强热带风暴的螺旋度诊断分析 ( 1～ 1 6 )………………………………………T2 1 3对贵州省 2 4h雨量预报检验 ( 1～ 1 8…     

CMA-BJ V2.0系统华北地区降水预报性能评估

利用CMA-BJ V2.0系统在2021年汛期(6—9月)华北地区预报的平均日降水量和24 h内逐时降水量,评估不同水平分辨率(3 km和9 km)在降水量、有效降水时次占比、降水强度、降水日变化等方面的预报性能。结果表明:9 km和3 km分辨率预报均可较好地反映降水量和落区,捕捉平均日降水量大于8 mm的降水区域分布特征,但降水量级的预报较观测偏大;对小时降水量和有效降水时次占比日变化的预报与观测基本一致,但对傍晚的峰值预报偏强,且多个时段空报,同时高估了小时降水量。与9 km分辨率预报相比,3 km分辨率预报对有效降水时次占比随累积降水量的变化趋势与观测更接近,对小时有效降水时次占比日变化、峰谷值出现时间的预报也与观测更接近。9 km分辨率预报对弱降水过程的预报能力更优,而3 km分辨率预报对强降水过程的预报能力更优。     

西北四省(区)GRAPES模式降水预报的定量评估

基于中国西北四省(区)2016—2017年的站点观测降水数据和GRAPES区域数值模式24 h和48 h预报结果,采用平均误差、均方根误差、相关系数、分等级TS评分等指标,对GRAPES区域数值模式在西北四省(区)降水预报进行定量评估。结果表明:时间上,模式对西北四省的晴雨预报准确率能达到0.7以上,逐日空间相关系数为0.2～0.4。夏季降水的偏差最大,24 h和48 h预报平均误差分别为4、6 mm·d~(-1),均方根误差分别为6、8 mm·d~(-1)。不同等级降水的24 h和48 h预报TS评分显示,各个月份小雨TS评分为0.2～0.5,中雨为0.1～0.2,大雨以上不到0.1空间上,24 h和48 h预报晴雨准确率在大部分地区达到0.6以上,相关系数在甘肃东部、陕西中部和南部超过0.6。24 h预报平均误差在青海、甘肃、陕西三省南部最大(达到2～4 mm·d~(-1)),48 h预报的平均误差比相同区域的24 h预报高出1～2 mm·d~(-1),在陕西南部平均误差最大(达到5～8 mm·d~(-1))。各个量级的24 h预报TS评分明显好于48 h,24 h预报对大雨、暴雨有所预报,48 h预报对中雨以上量级降水预报较差。     

用五级频率方法预报栾川汛期旱涝趋势

利用栾川1983-2009年降水量、温度、气压、湿度、风向、风速等气象资料,筛选出当年1月中旬平均气温、1月降水量、3月最大绝对湿度、4月平均风速、12月最长连续降水日数和上年11月极端最高气温等6个与汛期降水量相关性强的预报因子,并合理组合,根据各组预报因子距平对应的各级降水量出现的频率,作出汛期降水量趋势预报.经对1983-2007年汛期降水量回报,完全正确的历史拟合率为64%(16/25),基本正确的拟合率为92%(23/25);对2008和2009年试报,结果完全正确.     

试用湿-比有效能量A_(mk)预报闽东渔场汛期日降水量

汛期日降水量预报,特别是暴雨预报,对闽东渔场的海洋捕捞和海洋养殖至关重要。本文通过个例分析,在总结近年汛期雨量预报实践经验的基础上,试用湿-比有效能量A_(mk)来预报闽东渔场汛期4—6月份的日降水量,获得较为满意的效果。 一、个例分析 1988年4月5—6日,闽东渔场出现了     

低纬度地区局地暴雨的神经网络预报方法研究

以南宁市所辖8个站暴雨集中的6-8月逐日降水量作为预报对象,采用人工神经网络方法进行了新的数值预报产品释用预报方法研究.通过运用动力相似法,结合日本降水预报模式对未来暴雨发生的可能性进行判别,然后通过对欧洲中期数值预报中心预报场进行滑动分区车氏展开计算,求出与降水量序列相关较好的预报因子,并对这些因子进行自然正交分解,有效浓缩数值预报产品因子,建立了南宁市逐日暴雨的神经网络释用预报模型.利用该预报模型,对2006年6-8月的逐日暴雨预报试验结果表明,该预报模型对南宁市的暴雨强降水具有很好的预报能力.     

用Amk场结合天气系统做山东夏季大—暴雨预报

本文应用6年(7月15日至8月15日)的气象资料,结合影响山东的天气系统,分析了500、700和部分850百帕湿—比有效能量(简称Amk,单位为10~4J·hpa~(-1)·m~(-2),下同)场与非局地性大—暴雨之间的关系,归纳出三类六型大—暴雨预报模式,经过两年的试报验证,效果较好,预报时效为12—24小时。 一、暴雨日标准的确定 根据山东的天气气候特点,我们把全省分为5个天气区,即鲁西北、鲁西南、鲁中、鲁东南和半岛地区,大—暴雨日界为当日20时到次日20时。鉴于预报发布的范围不同,我们规定:1.分区分片预报,一个区或相邻两个区有5个站24小时内降水量≥50毫米;2.全省范围的预报,全省有8个站以上24小时内降水量≥     

春季日本降水数值预报产品对吉林省分县降水预报能力的检验分析

本文使用1996年～1998年春季 (3 -5月 )的日本降水数值预报产品资料 ,对吉林省分县降水预报能力从有无降水、降水量级、客观预报与综合预报水平对比等方面进行检验分析 ,其分析结果可供预报人员在实际工作中参考使用     

汾渭平原夏季近地面臭氧统计预报方法

运用2017—2020年5—8月城市空气质量数据和地面气象数据,筛选出对O3日最大8 h滑动平均质量浓度（以下用C8h(O3)表示）影响较大的气象因子,建立了近地面C8h(O3)主要气象条件判定标准——高质量浓度O3潜势指数（IHPP）,进一步拟合得到汾渭平原夏季C8h(O3)多元逐步回归预报方程,并进行效果检验。结果表明：汾渭平原IHPP由日最高气温（Tmax）、日均相对湿度（HR）、日照时数（t）、日主导风向（WD）和降水量（P）5个气象因子构成,其值介于-1～6之间,值越大则该日近地面O3超标可能性越大;经检验,C8h(O3)多元逐步回归方程预报结果与实况较吻合,汾河平原（特别是运城）预报效果总体较好,临汾、吕梁和西安等级预报效果有待改进;预报检验时段咸阳和晋中等级预报准确率较国家气象中心的指导预报分别上升79%和289%,说明预报方程具有一定的业务应用可行性。     

人工神经网络的短期气候定性预测方法研究

采用EOF方法将众多具有一定物理意义的环境场预报因子和序列周期因子进行降维去噪处理，并结合人工神经网络前馈网络模型，进行了影响广西热带气旋年频数和夏季(6～8月)降水量短期气候预测的定性预报建模方法研究。结果表明，该方法对于影响广西热带气旋的年频数及广西夏季降水量定性趋势具有很好的预报能力，可作为一种新的短期气候预测业务预报配套方法。     

基于快速更新同化数值预报的小时降水量时间滞后集合订正技术

由中小尺度对流系统造成短时强降水天气的发生发展十分迅速,对其落区和时效的预报预警一直都是预报业务中的难点。本文基于快速更新同化的中尺度数值预报系统GRAPES-RAFS 0. 1°×0. 1°分辨率逐小时降水预报,首先通过时间滞后集合预报方法构建了多个集合成员,使用平均TS评分值计算相应预报成员权重系数建立预报方程,然后采用频率匹配订正法进行降水量级订正,从而得到集合订正的逐小时降水量预报。2017年8-9月的逐日试验和典型个例预报结果评估表明效果良好。(1)GRAPES-RAFS最新时次的预报场并不完全代表最好的预报效果,通过时间滞后集合订正方法自动识别优选预报成员,显著提高了预报能力;(2)GRAPES-RAFS预报存在降水量级偏弱的系统性误差,经过频率匹配方法订正后,在量级预报上更接近实况;(3)时间滞后集合预报对我国中东部(包括黄淮、江淮、江南地区)的小时降水量订正效果最好;(4)进一步使用的频率匹配订正方法显著提升了逐时降水量的预报效果,其在降水频率更高、强度更大的江南南部、华南、西南地区效果更为显著;(5)对于中小尺度的强降水过程,经过上述方法订正后,显著提高了模式对强降水系统位置、形态及降水量级的预报水平。     

基于目标对象检验法的四川省两种数值模式暴雨预报对比分析

根据2021年四川省31次暴雨过程预报偏差检验,选取ECMWF预报雨带明显偏西、CMA-MESO预报较好的3次个例,基于目标对象检验法对强降水落区(≥25 mm)从位置偏差、面积偏差、雨带走向和降水强度4个方面对两模式的预报偏差特征和主要原因进行对比分析。结果表明：ECMWF模式降水落区预报较实况偏西偏北,且偏西偏差距离(59.06～123.67 km)显著大于偏北偏差距离(8.23～53.59 km),而CMA-MESO模式雨带走向和位置预报与实况更为接近。两模式降水面积预报均大于实况,ECMWF模式较实况偏大7.0%～34.3%,CMA-MESO模式偏大25.2%～45.9%。两模式降水量平均值预报与实况偏差幅度为-3.5%～20.0%,但降水量极值预报较实况偏差较大,偏差幅度为50.1%～196.9%。检验分析表明,出现在副热带高压边缘,受高原涡或西南涡影响的四川暴雨过程,在ECMWF模式预报强降水落区(≥25 mm)偏西的情况下,CMA-MESO模式可以提供订正参考。