汉中市6-9月主汛期暴雨预报方法

统计汉中市1986-1995年高空和地面资料，得出汉中市6-9月暴雨预报指标作为暴雨发生的起报条件。再用相关分析方法选取2002年汛期T213数值预报产品与降水关系密切的且物理意义明确的因子，对这些因子进行格点插值后统计分析，确立每个站点暴雨的临界指标值，利用该临界指标值作为判据进行暴雨的消空和订正，进而形成24h暴雨过程综合预报方法，并对预报效果进行了对比分析。     

商南县山洪灾害解释预报

采用商南县1980—2006年降水以及山洪灾害资料,分析山洪灾害与不同历时暴雨的关系。得出部分重灾区的临界雨量。运用山洪水文气象模型,以降水性质、量级、风向、风速及土壤湿度作为预报因子,根据历年山洪灾害与各时段降水量关系进行统计分析,结合各时段临界雨量确定山洪灾害预报等级。

     

汉中市T213数值预报产品气温解释预报

取2002—2003年逐日T213气温预报资料和逐日实况最低、最高气温对比,分析出各个县(区)气温的相对误差,然后以汉中当日的最低和最高气温为基础,结合T213因子,得出T213气温变化率,订正后进行预报。2004年7月利用逐日T213数值气温预报产品,制作出汉中市各县区24h气温分县预报。试运行结果表明:这一方法不需要历史资料,并且可以较为精确的预报出各县区24h气温。

     

陕西2002-06-08区域性暴雨天气过程分析

        通过对2002-06-08全省区域性暴雨、局地特大暴雨过程的分析表明:有利的东高西低大尺度环境场以及低空急流对水汽的输送,造成了这次强降水过程;中低层存在着两支强的水汽输送通道,低空暖湿平流输送水汽时所带来的位势不稳定能量,为这次暴雨提供了必要条件;同时地面上有锢囚锋生成,其缓慢的移速使得暴雨量级加大;特大暴雨区与地形及涡旋辐合中心有关。

     

汉中市汛期降水分级分县T213释用方法

利用 T2 1 3数值预报产品制作汉中市汛期降水分级分县预报 ,对 2 0 0 2 -2 0 0 3年 5 -1 0月T2 1 3数值预报格点场进行每个站点相关因子资料插值后 ,与同期的降水实况做了对比统计分析 ,确立每个站点降水量级与选用因子的临界指标值 ,再用多因子概率权重、 3 0 a各降水量级出现的气候概率和 T2 1 3数值预报对汉中市各个站点进行解释预报。应用表明 ,方法对 T2 1 3数值预报有一定的订正效果和较高的实用价值     

汉中市7月暴雨概率预报方法初探

通过高空地面历史资料寻找与暴雨发生相关较好的要素指标综合成预报因子，做出其条件概率，建立比较客观的暴雨天气概率方程，并与MICAPS接口实现自动化，为准确预报汉中市暴雨提供可靠依据。     

陕西洪涝灾害与对策

研究《陕西救灾年鉴》提供的1949—2005年暴雨洪涝灾害的出现时间及影响区域,有针对性地做好暴雨预报和防灾减灾。统计57a中暴雨和连阴雨产生的洪涝灾害,分析灾害严重的个例,结果表明造成洪涝灾害因素繁多,应对造成洪涝灾害的暴雨天气进行研究,根据其成因制定防治对策。做好暴雨灾害预报,根据不同地域制定相应对策,科学治理山林,变水害为水利。

     

2002-08-05突发性暴雨天气过程分析

利用T213、HLAFS物理量场资料,对2002-08-05陕西省突发性暴雨进行诊断分析,发现暴雨区具有高能量、位势不稳定很深厚的环境场,850hPa沿35°N纬向辐合线为此次强降水提供动力条件和水汽,台风北上加强了35°N附近的扰动和水汽输送,西风急流引导冷空气南下,共同促发了不稳定能量的集中释放。用K指数指标对这次强降水的短时预报效果较好。

     

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.     

2006-06-03突发性暴雨预报讨论及成因

对2006-06-03西安、咸阳突发性暴雨天气进行预报讨论及成因分析,结果表明:①预报失误的原因主要是环流形势非常复杂,天气系统演变规律难以把握,对造成影响的中小尺度系统很难捕捉;高原东部低涡、切变突生机理认识不清;冷空气强度及入侵路径不明晰。②这次突发性暴雨天气是由贝湖冷涡东移、高原上多短波槽活动,东高西低形势建立,提供了大降水发生的背景条件;高空冷槽、上升运动、低涡辐合区汇合并叠加在西安、咸阳,为该地中小尺度系统生成和发展提供有利条件;突发性暴雨产生在深厚的水汽层结、水汽辐合及强烈的持续上升运动区,在高层辐散、低层辐合的形成区,对流发展,强烈的低涡辐合触发不稳定能量释放,产生突发性暴雨;低涡辐合形成与暴雨过程同步,辐合中心出现突发性暴雨。低涡辐合是造成突发性暴雨的直接影响系统。

     

汉中大雾的天气气候特征

做好大雾预报为日益发展的公路交通、输变电线路等部门提供气象保障, 利用汉中站1995—2000 年大雾资料, 统计分析了汉中市大雾的形成、消散等天气气候特征。汉中市的大雾分布为南部多北部少, 东部、西部多中间相对少。以辐射雾为主。全年各月都可能发生, 出现频率最高的是在10 月到次年1 月之间。多出现在00: 00- 12: 00 之间, 持续时间为40～500 min。汉中市大雾的形成同特殊的盆地地貌、充沛的水源有密切的联系。

     

商南县山洪灾害解释预报

采用商南县1980--2006年降水以及山洪灾害资料,分析山洪灾害与不同历时暴雨的关系。得出部分重灾区的临界雨量。运用山洪水文气象模型,以降水性质、量级、风向、风速及土壤湿度作为预报因子,根据历年山洪灾害与各时段降水量关系进行统计分析,结合各时段临界雨量确定山洪灾害预报等级。     

三门峡市短时暴雨预报方法

通过对三门峡市1997-2001年6-8月雷达资料及地面、高空气象资料统计分析，挑选出4个与短时暴雨相关性较好的预报因子，利用概率回归方法，建立了短时暴雨预报方程。     

北海市前汛期暴雨分析和预报

通过对1965-1999年共35年北海市3个站的前汛期（4～6月）暴雨资料进行统计分析，普查历史天气图，用天气学原理和方法对造成北海市前汛期暴雨的天气形势进行相似分型，并归纳出各种天气类型的预报因子，利用T213预报场资料对2000-2003年的前汛期暴雨进行24-48h试报，使用效果不错。     

密云水库流域性暴雨的短期预报方法研究

为了探索密云水库流域性暴雨的预报，着眼于影响暴雨的天气系统，从数值预报的解释应用入手，试验制作了密云水库流域性暴雨预报方法。通过整理1970-1993年24年间水库流域内20个水文站雨量资料，分析45个暴雨天气样本与历史天气形势和数值预报产品的关系，筛选出预报指标和预报因子，使用数值预报产品的解释应用方法，根据天气环流形势的分型，分别组建了6、7、8月每个月份的未来24小时暴雨天气预报方程。预报检验表明该预报方法是可信的，同时也表明客观划分环流型、筛选预报因子、恰当确定暴雨标准等是预报方法的关键。     

陕北地区TM 影像重采样方法研究

 以1997 年TM 影像为遥感信息源, 探讨利用ERDAS IMAGINE 对陕北地区TM 影像进行重采样的方法。通过对最邻近法、双线性内插法和立方卷积三种方法优缺点的比较, 认为双线性内插法最适合陕北地区遥感影像的重采样。

     

陕西省2014年汛期ECMWF集合预报降水产品评估检验

利用陕西省100个台站降水实况资料和欧洲中心集合预报10种降水产品,对2014年6—9月欧洲中心集合预报10种降水产品在陕西的预报效果进行了客观分级检验以及时空分布演变综合评估,结果表明：绝大多数产品的Ts评分随降水量级增大明显下降,随预报时效延长有小幅下降;模式对陕南各量级降水预报效果优于陕北、关中,多数情况下90%分位数Ts评分最优;所有降水量产品小雨预报偏差最大,空报明显,随着降水量级增大,空报逐渐减少,漏报增加,陕南预报偏差比陕北、关中大;90%分位数、控制预报、概率匹配产品、融合产品能基本反映出实况降水的落区情况,对大降水过程的演变趋势可以做出较为准确的预报;综合而言,控制预报、融合产品、概率匹配产品无论在Ts评分还是预报偏差上表现均较好,稳定性高,用户可以根据不同关注点,在应用时选取不同的产品进行参考。

     

东北冷涡暴雨的短期预报系统

东北冷涡暴雨是指在东北冷涡天气形势下，东北地区出现3个或以上气象站日雨量大于等于50mm的暴雨。根据东北冷涡暴雨的成因分析结果，应用1993～1995年6～8月日本数值预报传真图资料，针对东北冷涡暴雨形成的有利天气形势和热力、动力特征，对数值预报产品进行天气动力解释，选择数值预报因子，确定因子的可信度，采用MYCIN不精确推理方法，建立了东北冷涡暴雨预报系统。     

多时刻信息在大—暴雨释用预报中的应用及其集合预报模式

应用NCEP／NCAR逐日再分析资料，进行了不同时刻环境要素场与大—暴雨的相关分析，结果表明，从大—暴雨发生前2天至发生后2天的不同时刻，环境要素场都能提供大—暴雨的预报信息。应用不同时刻的环境要素为预报因子构造的预报方程对大—暴雨都具有预报能力。用大—暴雨发生前后信息进行预报，对应用当天信息进行预报的错误具有修正作用。应用多时刻环境要素为预报因子和统计释用方法构造的大—暴雨集合预报，由于独立预报信息的增加，有利于捕获大—暴雨的预报信息，有效地提高了大—暴雨的预报准确率。     

暴雨集合预报-观测概率匹配订正法在四川盆地的应用研究

利用2008—2011年6—8月中国气象局T213全球集合预报24—240 h降水预报资料和四川盆地观测降水资料,提出四川盆地暴雨集合预报-观测概率匹配订正法。该方法将集合预报降水累积概率分布与观测降水累积概率分布进行概率匹配,对降水量为50 mm的集合预报平均值进行订正,获得暴雨预报订正值(A Calibrated Heavy Rainfall forecast value),累积降水概率分布拟合函数采用Gamma函数。选取2013年6月28日—7月10日进行独立样本暴雨预报试验,分析四川盆地暴雨预报订正值分布特征和订正前后降水检验评分变化,讨论该方法存在的若干局限性。结果显示:T213集合预报对四川盆地降水预报存在预报量较观测量级小、模式预报时效越长降水预报越弱等系统性偏差,暴雨集合预报-观测概率匹配订正值普遍小于50 mm,且随预报时效延长而逐渐减小,有效地订正了T213暴雨集合预报系统性误差;暴雨集合预报-观测概率匹配订正法对"有或无暴雨"二分类暴雨预报改善较明显,ETs评分获得提高,且漏报率和空报率有所降低。