用500hPa月高度场作月降水预报所提供的可预报性时空分布

研究了用前期2——4个月500hPa高度场预报后期我国160个测站月降水量所提供的可预报性时空分布特征,结果表明：从空间分布上看,可预报性存在着西北高东南低的空间分布特点。从时间变化上看,4、5、6月降水的可预报性没有8、9、11、12、1月降水的可预报性好。同时,探讨了影响这种时空分布变化的可能原因,指出将500hPa高度场作为对我国降水进行月长期预报的唯一因子,会受到时间和空间上的种种限制,为了提高预报效果,还需要考虑海洋等其它预报因子。     

华南汛期降水趋势的特征及预报方法的初步研究

近年来,ＥＯＦ分析方法被广泛应用于气象统计分析以及短期气候预测中［１］。本文利用ＥＯＦ对华南前、后汛期降水距平百分率进行分析,提取主要的降水分布形势,然后对各特征场的时间系数序列与前期因子场进行相关分析,建立时间系数的预报方程,从而建立华南汛期降水趋势的客观预报方法。１　资　料　　本文所用降水资料为１９５７～１９９４年华南三省区（广东、广西、海南）分布比较均匀的６５个测站,前汛期（４～６月）和后汛期（７～９月）降水量。初选因子场为前期北半球５００ｈＰａ高度场、１００ｈＰａ高度场、海平面气压场和北…     

西北区东部春雨的集成预报

本用月亮章动周期,东亚冬季风强度,冬季黑潮和亲潮海温,西北区冬温四个因子建立了春季降水量预报方法,用ｐｐｍ方法建立春季各月降水量预报方程。实践表明,对月降水量趋势预报有一定使用价值。     

气候场主分量逐步回归模型预测粤中西部汛期降水

运用热带海温资料、500hPa高度场等建立气候场,对此气候场均取前6个因子,共建立1248个因子的物理因子场。将粤中西部10个县（市）前汛期和后汛期降水量场进行EOF分解,得出前四个主分量;分别用这四个主分量与1248个气候场主分量因子进行相关计算,最后选取10个因子进入逐步回归方程,对前四个主分量进行预测,从而可以预测肇庆市前、后汛期降水的空间分布;再经过反算拟合,得出前、后汛期降水量的预报结果。检验表明,这种方法可以预测区域未来的降水空间分布与降水量,预报效果较好;物理意义上,可以揭示多个气候背景场的空间分布与某区域气候场的空间分布之间的联系,为小区域的短期气候预测提供物理依据。     

气候场主分量逐步回归模型预测粤中西部汛期降水

运用热带海温资料、500hPa高度场等建立气候场,对此气候场均取前6个因子,共建立1248个因子的物理因子场。将粤中西部10个县(市)前汛期和后汛期降水量场进行EOF分解,得出前四个主分量;分别用这四个主分量与1248个气候场主分量因子进行相关计算,最后选取10个因子进入逐步回归方程,对前四个主分量进行预测,从而可以预测肇庆市前、后汛期降水的空间分布;再经过反算拟合,得出前、后汛期降水量的预报结果。检验表明,这种方法可以预测区域未来的降水空间分布与降水量,预报效果较好;物理意义上,可以揭示多个气候背景场的空间分布与某区域气候场的空间分布之间的联系,为小区域的短期气候预测提供物理依据。     

黄淮海平原夏季降水与前期全球OLR场的相关分析

在用ＥＯＦ方法分析黄淮海平原夏季降水空间分布特征并进行分区的基础上，计算各自然区月降水量与前期月平均ＯＬＲ场的点相关系数，分析相关关键区的时空分布，以及多雨和少雨年份ＯＬＲ场的前期特征。发现，黄淮海平原夏季月降水量与全球ＯＬＲ场既存在空间上的遥相关，也存在时间上的后滞相关性。以关键区内ＯＬＲ距平平均作为因子，经二级筛选建立６月份降水预报模型，对历史实况拟合较好。     

吉林省春旱的时空分布特征及预测研究

根据吉林省46个代表站1961-2009年月平均降水量资料,然后利用Z指数方法确定了反映吉林省春季旱涝强度的旱涝指标,分析其演变规律,对历史上出现的干旱事件进行诊断。利用经验正交函数(EOF)方法分析了吉林省春旱的时空分布特征,结果表明,吉林省春旱有全省型、中西部型、东南部型及西部型等几种主要空间类型。将EOF的前三个时间系数作为预报对象,利用相关普查筛选出通过显著性水平检验的前期500h Pa高度场关键区环流因子,建立预报方程,然后将预报出的时间系数再恢复成降水场,由此建立一套适用于区域干旱的场预报模型。对2010-2013年的预报结果表明,该模型对吉林省春季大部分地区的旱涝趋势有较好的预报能力。     

利用最优子集回归作鲁南夏季降水量预报

通过普查北半球５００ｈＰａ、１００ｈＰａ月平均高度场与鲁南夏季降水量的相关，选取相关信度达到０．０５的相关区的格点平均高度值作为预报因子，利用最优子集回归建立鲁南夏季降水量预报方程，并投入业务运用，通过与逐步回归方法比较得知，最优子集因归比逐步回归具有更好的预报效果。     

TRMM 卫星降水数据在商洛地区的精度分析及订正

利用商洛地区193 个国家和区域气象站点实测降水数据，从时间和空间尺度，运用相关分析、偏差、均方根误差等统计分析方法对 TRMM 卫星 3B43 v7降水数据在商洛地区的适用性进行了分析，在此基础上采用比值系数法对TRMM 卫星月降水产品进行订正。结果表明：①在时间尺度上，TRMM 月降水数据与站点实测月降水数据线性高度相关，TRMM 降水数据低估站点实测降水数据。②对月、季和年尺度的TRMM和站点降水量进行比较，决定系数R２均在0.8以上，拟合优度较高，季降水量结果拟合结果较月降水量有所提高。③利用比值系数法对TRMM降水量产品进行偏差订正，验证结果表明，订正后的TRMM 3B43月降水结果偏差更小，决定系数更高。TRMM 降水精度与降水强度和地形有关，TRMM月降水量与实测月降水量时间序列趋势一致，拟合性较高，分布规律相一致。总体上，降水量多的年份，TRMM 数据倾向于低估降水量，反之，高估站点降水量。通过对TRMM 卫星降水产品在商洛地区的精度评估和订正，为该地区地面降水数据提供有效补充。     

试用年际变量自相关法作月降水量预报

该文用安顺３０年的月降水资料，用年际变量自相关法对原序列数据进行处理，试作了安顺９７年６，７两个月的降水量预报，预报趋势完全正确。该方法易操作，对月降水预报有参考价值。     

青海东部春季降水量的经验正交分解特征及与海温和500hPa高度场的相关

本文通过对青海省东部１３个站４－６月降水量进行了ＥＯＦ分解，给出了这一地区季降水的空分布特征，其主要特征向量的时间系数与同期太平洋海温存在明显的遥相关，最后用第一特征向量的时间系数作为表征青海东部春季的旱涝指数，分析了它与前期太平洋海温和５００ｈＰａ高度场的相关，结果发现：前一年春季赤道东太平洋海温和冬季太平洋地区５００ｈＰａ高度对我省东部春季降水有明显的指示意义。     

长期分片趋势预报

为解决长期预报分片困难而研制的全省长期分片趋势预报，是用３种不同的方式对分布于全省的３８个站的降水量场，１５个站的温度场与５００ｈＰａ高度距平场，北太平洋海温场进行相关分析，选取相关关系较好的区域作为预报因子，是先进的统计预报方法建立回归方程，并制做长期分片趋势预报。     

利用雷达作累积降水量临近概率预报的模式

本文提出了一个根据天气雷达资料制作定点累积降水量的概率预报新模式。该模式选择了预报点上风方向的一个源区。考虑在该源区内的所有象元（水平尺度２×２Ｋｍ２）命中预报点的概率相同。假设一个命中预报点的象元在那里产生短时（约１０分钟）降水。绘制一张图，就可以得到预报的第一阶段累积降水量的频率分布。第二张图给出了第一阶段到第二阶段期间累积降水量的频率分布。第三张图给出了第一阶段到第三个阶段期间累积降水量的频率分布，以此类推，直到预报期结束为止。已经完成并验证了许多具有０，１和２小时引导时间的１小时累积降水量的预报。具有０小时引导时间的预报获得了最高Ｂｒｉｅｒ技术评分，１ｍｍ以下累积降水的气候预报概率为５０－６０％。     

干旱、半干旱区域降水趋势可预报期限的初步研究

应用中国西北和美洲大陆中部干旱、半干旱区域７个长记录站的月降水量记录，分析了降水趋势的可预报期限问题。结果表明：月降水量标准化系数序列的可预报尺度为３个月左右。将该序列进行差分运算后，误差倍增时间会显著加长。     

菏泽市月降水量变化周期分析及应用

对历年逐月降水量距平百分率序列采用固定样本和变动样本两种方式进行多次周期提取试验,初步揭示了本地月降水量周期存在状况及发生规律.用多个周期与月降水量序列进行相关分析,引入优势周期建立月降水量预报方程,试报效果较好.     

动力延伸预报产品在辽宁短期气候预测中的释用

基于1961～2000年辽宁53个测站40 a逐年的月气温距平和月降水距平百分率资料,根据EOF(经验正交函数)展开的空间特征向量分布特征,将前3个主要特征向量时间系数作为预报量,将500 hPa高度场的高度距平、地转涡度作为预报因子,利用多元统计回归分析,建立了一套定点、定量预测辽宁各月气温与降水量的数学模型。利用该模型对2001~2005年辽宁53个测站的月气温距平和月降水距平百分率进行逐月预报试验。结果表明:对气温和降水量的趋势预报的评分均比较好,有87%以上的月气温距平预测结果的评分超过66.0分,各月的平均Ps评分均高于66.0分,年平均为75.5分或以上,总平均为83.1分;有70%的月降水距平百分率预测结果的Ps评分超过60.0分,各月的平均Ps评分都高于53.0分,年平均为58.0分以上,总平均为66.5分。但对异常气候的预测效果不明显。     

天水月降水量的连续预报方法

天水月降水量的连续预报方法所谓３月降水量的连续预报方法是针对历年某月降水量组成的间断时间序列而言。该方法先计算月降水量的距平百分率，即式中Ｒ＿Ｔ（Ｔ＝１，２，…，Ｎ）为某月的降水量，Ｒ＿ｊ（ｊ＝１，２，…，１２）为该月降水量的多年平均值。这样由Ｒ＿Ｔ...     

宝丰县汛期长期天气预报趋势

根据本站历史资料，从可能与汛期降水量、平均气温密切相关的气象要素中筛选预报因子，建立预报方程，制作预报。１ 预报因子 对气压、气温、相对湿度、水汽压等气象要素进行逐时段计算，形成预报因子数据文件。 以预报因子与预报对象的相关系数为判据，从预报因子中筛选出与预报对象密切相关的预报因子。２ 预报方程及效果检验 选取宝丰县１９７１年至１９９９年６～８月降水量和平均气温为预报对象，以１９９９年４月３０日以前的气象资料为预报因子，建立预报方程。２．１ 降水量预报方程及准确率 Ｒ６、８＝一 １８１８４．７２－８．３…     

非线性时滞方程预测月降水量

采用一维月降水量序列，以延滞τ拓展后，用四维时滞方程，对南京１９８０年１月到１９９４年１２月的降水量进行预报，与实测量相比较，相关系数为０．９７，并对时滞方程的参数选取进行了讨论。     

广西主要气候要素与500hPa位势高度的非线性关系探讨及其预报

研究５００ｈＰａ位势高度与广西主要气候要素之间的非线性关系。采用抛物线模型选择单个预报因子,用逐步回归方法建立集成预报方程,并给出了实例。从对部分气候预测模型的统计检验结果来看,效果比较好。１　短期气候变化的非线性现象　　从５００ｈＰａ高度场格点资料选取预报因子的实践中,发现有些格点资料与气候要素之间的关系是非线性的。例如北海５月降水量与５００ｈＰａ前一年２月序号５０７、５４２、５４３三个相邻格点资料平均值之间的关系（样本容量ｎ＝４４）,线性回归的相关系数ｒ＝０－５５,而抛物线回归的曲线相关系数…