农田土壤湿度的人工神经网络预测诊断系统

采用人工神经网络（ＡＮＮ）方法，研制了农田土壤湿度预测，诊断分析系统，该系统根据不同的土壤湿度特点和影响因子，可自动提供时间序列拓展的人工神经网络预测模型和人工神经网络的混合预测模型进行土壤湿度的动态预测。并提供不同降水量的土壤湿水分渗透深度诊断分析，系统采用中文菜单显示的人机对话方式操作，使具有准动力学特性，多种可调参数和网络结构的ＡＮＮ方法变得简便易于操作。实际使用表明，该系统对土壤湿度的预测     

基于印度洋海温信号的我国西北地区东部夏季降水组合降尺度预测方法研究

利用国家气候中心第二代气候模式预测业务系统(BCC-CPSv2)预测产品,引入印度洋海温信号,采用组合降尺度方法建立了西北地区东部汛期降水预测模型。该预测模型对1991—2017年西北地区东部夏季降水的回报技巧较BCC-CPSv2预测技巧显著提高,空间相关系数由0.42提高到0.75,均方根误差明显减小,最多下降达80%。预测模型对降水空间分布型的预测能力较好,很好地回报了典型年份（1987年和2010年）夏季的降水距平百分率分布。通过抓住气象变量的空间分布特征,组合降尺度方法可以修正动力模式产品的预测误差,为西北地区东部夏季降水预测提供科学依据和技术支持,具有较好的应用前景。     

石河子春季终霜冻的灰色预测

利用石河子历年春季终霜冻的出现日期，运用灰色系统理论的季节灾变预测方法，对石河子未来年份的终霜冻进行预测，并建立灰色季节灾变GM（1，1）预测模型，预测1994年终霜冻的出现日期在4月15日左右，与终霜冻实际出现时间（4月13日）基本相符。     

GM(1,n)模型在主讯期降水量长期天气预测中的应用

介绍了灰色系统GM（1，n）模型的建模原理及方法；建立了巢湖区域主汛期（6—8月）降水长期预测GM（1，3）灰色预测模型，并将之与GM（1，1）模型及传统的线性回归预报方程进行比较讨论。     

河南省棉花产量的灰色-马尔柯夫预测模型

灰色－马尔柯夫预测模型对波动较大序列比较适合，根据该组合模型，用ＧＭ（１，１）灰色模型预测河南省棉花单产，再用马尔柯夫模型转移概率预测系统未来发展方向和修正预报产量。经拟合和预报，效果较好。     

河南省棉花产量的灰色—马尔柯夫预测模型

灰色－马尔林柯夫预测模型对波动较大序列比较适合，根据该组合模型，用ＧＭ（１，１）灰色模型预测河南省棉花单产，再用马尔柯夫模型转换概率预测系统未来发展方向和修正预报产量。经拟合和预报，效果较好。     

枣庄市旱涝灾害的灰色系统预测方法

利用1958—2004年枣庄市降水资料，分析近47年枣庄市降水量和旱涝灾害变化特征，发现，年降水量在一段时期内具有明显的减少趋势。采用灰色预测系统GM（1，1）模型建立枣庄市旱涝预测模型，并对未来旱涝年份进行初步预测。     

湛江降水量的径向基神经网络预测模型

以湛江地区50年来的月降水量为时间序列，利用高斯径向基函数，选择输人窗口（时滞）大小为6,建立了一种智能型的径向基函数神经网络预测系统，并分别对1991—2000年和2001-2003年的月降水量进行了测试预报和独立样本预测。结果显示，该模型预测效果明显优于传统的线性自回归预测模型，各月平均的平均绝对误差（MAE）和均方误差（RMSE）达到41．8和55．7。虽然该模型对降水量的预报还存在量级偏小的系统性偏差，但它完全有可能为本地区短期气候预测提供一种客观、自动的业务预报方法。     

基于CFS预报产品的广东省季节降水统计降尺度预测

美国国家环境预报中心（NCEP）开发的气候预报系统（CFS）预报数据资料有1981—2008年共28年历史预报数据,有实时的预报产品（含有未来9个月的预报值）。与NCEP资料相比,CFS能较好模拟季风环流的季节变化,能超前几个月模拟出ENSO发展和衰减时期的海温异常发展,可以用于广东季节降水预测。采用CFS预报产品开发基于最优子集回归和多元均生函数的广东季节降水的两种统计降尺度预报方法。经过分析检验,分别选取海平面气压场、风场和位势高度场显著影响区域作为同期预报因子,从多年（2001—2008年）的历史回报检验来看,虽然两种预测模型对于个别季节存在年内预报效果不稳定性,但综合而言,大部分季节降水的气候预测评分总体平均在64分以上。2009/2010年的实时预报检验表明,两种预测模型均达到较好的预测水平,降水预测结果与实况较接近。与基于NCEP观测资料的传统统计方法比较,CFS预报产品具有实时性、更新快等优点。基于CFS预报产品的降尺度统计方法可以超前三个季预报广东降水,丰富了传统统计方法,但预报的稳定性还需进一步改进。      

基于BP神经网络的汛期降水预测模型研究

采用误差反传前向网络（简称BP神经网络）建立汛期（6-8月）降水预测模型，并与采用逐步回归方法建立的模型进行对比试验，结果表明，基于BP神经网络的汛期降水预测模型不仅对历史样本的拟合精度更高，而且其独立样本的预测检验效果也比逐步回归方法更好，是一种具有一定应用前景的汛期降水预测方法。     

农产物产量预报模式管理应用系统的软件设计

为更加系统有效地开展农作物产量预报工作，研制了《农作物产量预报模式管理咨询应用服务系统》，可将各种类型的已建产量预报模式归入档入库，为用户提供咨询服务并自动实现预报结果输出     

农产物产量预报模式管理应用系统的软件设计

为更加系统有效地开展农作物产量预报工作，研制了《农作物产量预报模式管理咨询应用服务系统》可将各种类型的已建产量预报模式归纳入库，为用户提供咨询服务并自动实现预报结果输出。     

台风及海洋气象一体化预报平台的开发与应用

台风及海洋气象一体化预报平台为面向台风和海洋气象业务的预报预警服务的支撑系统,集数据采集、转换、预报、分析、产品制作、发布等功能于一体。该平台基于人机交互气象信息处理和天气预报制作系统MICAPS4（Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System Version 4）框架开发,结合台风、海洋气象新型的观测和预报数据,实现台风、海洋气象数据的集约化检索与显示、精细化格点编辑、台风和海洋气象产品制作、产品发布等功能。台风及海洋气象一体化预报平台设计基于面向服务和分层体系结构,采用组件化设计方法,涵盖数据解析、分析处理、产品制作、交互工具、配置管理等核心组件,形成可扩展的业务功能模块和二次开发接口,目前已作为中央气象台台风海洋气象预报预警业务的主要平台投入使用。     

沙澧河流域致洪预警系统设计与应用

沙澧河流域致洪预警系统基于中小河流致洪预警气象服务需求,以气象与水文相结合,应用地理信息(GIS)先进技术,利用气象常规数据、地面自动雨量站资料、数值模式、卫星雷达资料及水文雨量、水位数据等资料,运用动力学诊断和统计分析、多元线性回归方法、模式输出法、相似预报等方法,输出暴雨和水位增量预报模型。该系统通过C/C++语言编程,集气象水文信息显示分析、数据库、预报模型和用户界面于一体,建立了涵盖流域暴雨预报、水位增量监测预测、洪涝灾害预警服务等多功能的可视化业务技术平台。在本地基层台站首次将气象和水文两个学科结合,建立降水、水文和洪涝数据库;首次对沙澧河流域进行暴雨形势分型,并建立流域暴雨预报模型;首次建立沙澧河流域五大水库水位增量预报模型。自系统运行以来,成功对沙澧河流域出现的几次致洪暴雨进行了预警,服务效果明显。     

2006年9—11月T213与ECMWF及日本模式中期预报性能检验

为了验证T213模式秋季中期预报产品的性能与质量,对2006年9-11月T213模式96小时中期数值预报产品进行了天气学检验,并与ECMWF、日本模式96小时预报性能做了对比分析检验.结果表明,T213、ECMWF、日本模式对亚洲中高纬度地区大尺度环流形势演变和重大调整过程的96小时预报能力均较强,因此对重大灾害性天气的预报有较好的指示意义.三种模式相比,ECMWF模式对西风指数、850hPa温度、南支槽东移的预报较为准确;2006年11月4-6日的过程预报以日本模式最为吻合;T213模式对具体影响系统的强度、位置、影响时间的预报还存在一定误差.     

中尺度层状云系数值预报系统及其业务化应用试验

研制了中尺度静力平衡层状云系数值模式；针对人工影响天气业务特点，开发了模式预处理、后处理和产品服务系统；初步建立了一套可在业务中实时运行的中尺度层状云系数值预报业务系统。经过两年多的业务运行试验，结果表明：系统运行稳定，功能实用，对降水场和云场具有一定的预报能力；对小、中雨量级的稳定性降水预报准确率较高；模拟的云场同卫星、雷达实测云系有较好的一致性。可为人工影响天气作业决策及降水预报等实时业务提供帮助。     

2006年9—11月T213与ECMWF及日本模式中期预报性能检验

为了验证T213模式秋季中期预报产品的性能与质量，对2006年9—11月T213模式96小时中期数值预报产品进行了天气学检验，并与ECMWF、日本模式96小时预报性能做了对比分析检验。结果表明，T213、ECMWF、日本模式对亚洲中高纬度地区大尺度环流形势演变和重大调整过程的96小时预报能力均较强，因此对重大灾害性天气的预报有较好的指示意义。三种模式相比，ECMWF模式对西风指数、850hPa温度、南支槽东移的预报较为准确；2006年11月4—6日的过程预报以日本模式最为吻合；T213模式对具体影响系统的强度、位置、影响时间的预报还存在一定误差。     

临沂中尺度数值预报系统及应用

介绍了临沂中尺度数值预报系统及预报产品的释用和模式系统应用雷达资料情况,并对2005年6~10月的业务运行结果进行了检验,对小雨和中雨预报效果较好,TS评分较高,对夜间温度预报平均值绝对误差在1.52~2.52℃之间,平均均方根误差在2.01~2.93℃之间。该系统降水预报质量较高,气温预报误差小,准确率高,对定时、定点、定量的精细化预报具有较高的参考价值。应用自主开发的SDAF软件包,对系统的预报产品进行释用,研制了暴雨、空气质量、极端气温、干热风等预报方法。将多普勒雷达回波强度加入模式,改变模式水汽场,明显改进了预报。对径向速度反演降水系统内部风场进入中尺度模式进行了初步试验,得出了一些有益结论。     

气候模式-农业气象模式集成系统的小麦灌溉管理新途径

首次采用区域数值预报模式与农业气象模型结合的技术途径, 构成一个气候模式-土壤水分模式-灌溉模式的系统模型。模型的数值天气预报部分采用大气过程与陆面过程耦合的区域气候模式; 农业气象模型采用适用于冬小麦区的土壤水分和灌溉管理预报模型。研究表明, 本模型较农业气象模型中一般用气候平均作为环境背景场的方法其预测能力有显著提高, 并提供覆盖整个小麦生长期的区域土壤水分定量预报和灌溉管理服务, 具有很好的使用和推广前景。     

城市天气预报服务产品制作系统

利用FORTRAN和BASIC语言开发在WINDOWS．XX环境下运行的城市天气预报服务产品制作程序，包括报文采集、报文处理与翻译、报文检索与纠错、产品制作、产品输出与分发等内容，实现了大数量和多类型城市天气预报产品的自动制作。在保证准确、高效的专业预报服务中发挥了重要作用。