华北区域性低能见度天气的自动识别及预报

利用2002~2011年的能见度观测资料以及NCEP格点资料,采用天气学方法研究了华北地区的低能见度天气过程。结果表明:造成研究区域低能见度的500 h Pa天气形势可分为3种类型:2槽1脊型、低槽型、纬向气流型;用特征物理量作为这3种天气型的入型判据,建立了华北区域性低能见度天气的自动识别系统;并在此基础上,利用K指数、露点温度差以及500 h Pa和850 h Pa的假相当位温差等天气诊断物理量,进行第二次判别,进一步消空,最后制作低能见度天气预报。利用以上建立的预报方案,对2002~2011年进行冬半年逐日回代检验,预报准确率达到了78%左右;对2012年的试预报结果为:出现3 d区域性低能见度天气过程完全报对,试验结果表明预报方法达到了较好的效果。     

天山南麓雷暴日短期预报研究

利用阿克苏及邻近地区12个气象站1980—2013年雷暴资料,以及同期高空资料,统计了各站年均雷暴日数,对发生区域雷暴天气的环流形势进行分类,归纳出各型的入型指标。通过逐步回归法,建立阿克苏及邻近地区区域雷暴概率回归预报模型,并对2013年进行试预报。结果表明:(1)阿克苏及邻近地区区域雷暴的影响系统主要分为4类:巴湖低槽型、急流型、西北气流型和温度槽型。(2)对2002—2012年5—9月(共1683 d)历史资料进行判别,满足入型条件的样本数为876 d,消空率为48%;对2013年5—9月(共153 d)历史资料进行判别,入型样本数为80 d,消空率为48%。(3)对2002—2012年5—9月所有入型样本进行回代检验,平均准确率为72.0%(平均TS评分为30.1%);对2013年5—9月所有入型样本进行试预报,平均准确率为63.2%(平均TS评分为28.2%)。     

安顺市两类暴雨模型的建立及应用研究

该文建立了对安顺影响最多的辐合线锋生型和冷锋低槽型暴雨天气学模型,同时通过分析相关站点的物理"配料"在暴雨发生期间的变化特征,统计出了表征动力、热力和水汽条件等物理量在暴雨发生期间的阈值。最后通过实况资料与数值预报产品结合的方式,得到了一个预报安顺暴雨的方法。对2012年5—9月天气进行了逐日检验试报,并在2015年汛期试用,结果表明该方法对安顺暴雨有较强的预报能力,试报准确率Ts=66.7%。     

商丘市高温天气分析和预报

分析了商丘市高温天气的气候特征,并根据两类不同的天气形势分别建立了预报模型.用2005年5～9月资料进行试报,准确率为86.4%.     

南阳市暴雪分析和预报

利用１９８１～１９９４年气象资料,对南阳市的连续性暴雪、暴雪天气的环流形势进行分析,并结合本站资料,分别找出预报指标。利用预报指标,对１９８１～１９９４年进行回报,连续性暴雪预报概括率和准确率均为１００％,一般暴雪预报概括率１００％、准确率为７１．４％：１９９５～１９９７年试报南阳无暴雪,预报结果与实况一致。     

夏季午后雷州半岛一次典型局地强对流天气分析

利用常规观测资料、卫星云图、风廓线仪、多普勒雷达探测资料的部分基本产品和导出产品以及数值预报,对湛江2011年6月5日出现的局部强对流天气进行分析.结果表明:这次强对流天气是500hPa高空短波槽、850hPa低涡切变线及锋面低槽密切配合的作用产生的,此外暴雨发生前不稳定能能量累积和动力条件为这次暴雨的发生提供了有利的因素.     

一次天气过程预报失败的分析

２０００年４月１４日，广西受一次锋面、切变线、低槽的共同影响，却没有出现强降水和强对流天气，本文对这次过程的几个物理量进行计算分析，从短期预报的角度探讨造成空报的原因。     

热带气旋进入广西沿海影响区后强度增强的气候特征分析

对1960～1998年进入广西沿海影响区的100个中心附近最大风力≥8级的热带气旋个例变化进行分析,发现强度增强的占总数17%,其中强度突然加强的点总数7%.本文着重分析了上述热带气旋进入广西沿海影响区后强度增强的大气环流变化,归纳起来可分为四种天气气候类型副热带高压型、辐合带型、季风低槽型和锋面切变型.本文的分析结果,可供广西近海热带气旋强度变化的预报工作中参考.     

一次天气过程预报失败的分析

2000年4月14日，广西受一次锋面、切变线、低槽的共同影响，却没有出现强降水和强对流天气，本文对这次过程的几个物理量进行计算分析，从短期预报的角度探讨造成空报的原因。     

基于天气分型和物理量诊断西北地区东部雷暴预报方法研究

利用2008—2013年西北地区东部169个气象观测站的天气实况资料和NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料计算的对流参数对西北地区东部雷暴日进行了天气分型,并应用分型统计的参数阈值对2013年西北地区东部雷暴日进行了试预报。结果表明:2008—2013年西北地区东部雷暴日集中出现在5—9月,占雷暴总日数的85.9%;雷暴日发生的天气形势可分为低涡型、低槽型、西北气流型和西南气流型4种。引入天气型强度指数,研究4种雷暴天气型的自动识别方法,通过天气分型检验表明,天气型自动识别方法可准确的识别雷暴发生的天气形势,且漏报较少。在天气型识别的基础上,进一步进行雷暴物理量诊断表明,消空效果明显。2008—2012年西北地区东部雷暴日回代预报的TS评分为54.1%,漏报雷暴日为4 d;2013年雷暴日试预报的TS评分为51.8%,漏报雷暴日为10 d;雷暴日回代预报与试预报的TS评分均超过气候概率,预报效果较理想,可为西北地区东部雷暴天气预报研究提供参考。