低能见度雾的分级预报方法研究

利用2007年11月—2009年12月京石（北京-石家庄）高速公路沿线气象站的人工观测资料、自动站资料和交通气象自动站资料,对低能见度雾天气进行分级统计,找出各级雾的生消特征。应用天气学原理和数理统计方法对低能见度雾的生消机理进行研究,利用相关分析找出了与低能见度雾的生消有密切关系的气象因子,建立能见度与气象因子之间的回归方程;在此基础上,结合对低能见度雾的成因分析和预报经验,加入降水因子和大气稳定度因子,建立低能见度雾的分级预报方程,找出各级雾的生消判别指标,为低能见度雾的分级客观化预报奠定基础。各预报因子采用MM5精细化数值预报产品,并通过自动站实时监测资料和预报员的综合预报结果对数值预报产品进行合理订正,得到预报时刻各气象因子的值,从而实现低能见度雾的分级客观化预报。      

用GRAPES模式输出变量因子作广东沿海海雾预报

通过分析5年(2004—2008年)NCEP的1°×1°再分析气象资料,结合2004—2008年的台站观测资料和2006—2008年海雾野外试验的观测资料建立预报变量因子,利用GRAPES模式得到并输出变量因子。结合NCEP资料分析海雾出现的各种判据和条件,选取湛江、珠海、汕头3站为代表,建立了广东沿海自西向东各地区的海雾MOS判别预报方法,实现了24h的海雾判别预报。对2008年3月湛江和汕头、4月珠海的预报检验表明,该海雾MOS判别预报方法对广东沿海海雾具有一定的预报能力,预报准确率为84%～90%,Ts评分为0.40～0.53,Hss评分为0.52～0.56。     

县站长期预报基本资料处理、因子选择和预报方法问题的探讨

县站预报是气象事业走我国自己发展道路的产物,在为经济建设和国防建设的服务中,尤其在为农业服务中,显示了很大的生命力,作出了贡献。然而县站预报还年轻,还有许多问题有待解决。我站从七三年起,从统计预报的角度,对基本资料处理、因子的选择和预报方法问题,进行了一些摸索,经历了淘汰—改进—使用的几个反复过程,希望能找到一套适合县站条件的工作方法     

青岛市崂山地区樱桃产量预报方法研究

基于2000—2016年青岛市崂山地区樱桃产量资料和气象观测资料,利用全国农业气象产量预报业务系统(WAPFOS 2015.1.0版本),分析影响崂山地区樱桃产量形成的关键气象因子,建立崂山地区樱桃产量预报模型。基于2000—2014年樱桃产量资料进行樱桃趋势产量和气象产量分离,建立崂山地区樱桃趋势产量和气象产量预报的回归模型,并利用2015—2016年樱桃产量资料对模型进行试报检验。结果表明:2000—2014年崂山地区樱桃产量预报模型平均预报准确率达96.98%,2015年和2016年樱桃产量预报准确率分别为95.94%、96.80%,模型反映影响崂山地区樱桃产量的主要气象因子为3月上中旬平均最低气温、3月中下旬降雨量、4月上旬降雨量和4月中旬平均最低气温。崂山地区樱桃产量歉年3月上中旬平均最低气温低于-5.0℃,3月中下旬降雨量大于15.0 mm,4月上旬降雨量小于5.0 mm;丰年3月上中旬平均最低气温大于-3.0℃,3月中下旬降雨量小于5.0 mm,4月上旬降雨量大于15.0 mm。     

北京小海陀山区雪面温度预报模型研究

基于2019年10月至2020年3月北京市延庆小海陀山区高海拔站点二海坨站和低海拔站点长虫沟站逐时气象观测数据,分析小海陀山区雪面温度演变特征及其与气象因子的相关性。采用BP神经网络及逐步回归方法建立该地区两站的雪温预报模型并进行效果检验。结果表明:(1)小海陀山区积雪时段雪温逐小时变化幅度较气温更显著,雪温与气温及总辐射呈明显正相关,气温及总辐射是影响雪温变化的主要因子;(2)基于神经网络方法建立的雪温预报模型效果优于逐步回归方法建立的雪温预报模型,模型效果低海拔站点优于高海拔站点,夜间优于白天;(3)区分白天与夜间的分时段建模方案更适用于低海拔站点。     

基于气温订正的北京山桃花花期预测改进

基于北京市丰台区气象站2009—2018年地面观测资料和2020、2021年3月丰台区预报资料,配合气温精细化订正,应用SW物候模型,对2020年、2021年北京丰台区北宫森林公园、千灵山风景区山桃花始花期进行了预测试验。试验结果表明:提前10 d预测的结果和自然条件下的实况值偏差为1~2 d,提前一周左右可较为准确地预测山桃花始花期。结合气象因子对前期气温预报值进行精细化订正,可提高SW物候模型用于观赏植物观赏期预测的适用性,得到较为准确的花期预测值,并可在花期观赏相关的旅游气象服务业务中进行推广应用。     

B模式大雨MOS预报方程

我站从1981年5月开始接收北京气象中心发送的北半球五层原始方程模式(简称B模式)形势预报图(500毫巴48小时预报和700毫巴36小时预报),经过1981年夏天的使用,我们感到在形势预报上效果较好。 我们利用1981年8月份我站大雨较多的机会。根据B模式数值预报图提供的信息,建立了大雨MOS预报方程,拟合了8月份出现的4次大雨,效果令人满意。 一、模式输出因子的挑选 1.副高信息的提取 预报实践证明,造成我县夏季较大降水的主要因素是天气系统的演变。在一般情况下,高原和西北地区的低槽24—48小时内     

四川盆地区域性雾的客观化预报

通过对1991—2000年四川省2～4月雾的气候特征进行分析研究，在掌握其变化特点、规律以及成因的基础之上。进行预报因子的筛选，结合实况气象资料和数值预报产品，通过最优子集回归计算建立了四川雾站数预报的方程。     

春播时段低温阴雨的一种预报方法

每年3月26—31日,是我区早稻大批播种的重要时段。这时如出现低温阴雨,对播种影响很大。为了报准这段时间的天气,近年来我们摸索出一种“多因子百分比之和”的长期预报方法。实践证明这种方法预报时效长,方法简便,效果较好,现简介如下。 一、普查历史资料 我们普查了常德站1952—1973年共22年的气象资料,发现其中有7年在3月26—31日这段时间内出现低温阴雨天气。其标准是:在此时段内有3天或以上日平均气温     

(九)A.I.D.的作图法

本讲介绍如何在图上进行A.I.D.的分类筛选预报,它的优点是避免了计算,利用和天气预报中常用的点聚图方法相类似的画法,就可以作出预报。现用一个实例来说明。 考虑长江中下游汉口、九江、芜湖、南京、上海五站平均5—8月降水总量(y),选用了1952—1976年25年资料用五个气象要素作为因子。 因子:x_1是一月0—150°E,45—65°N的纬向指数I_z, x_2是一月份欧洲大型环流型C型天数, x_3是一月份长江流域六站降水量∑R_1月, x_4是一月份长江流域六站温度∑月,     

赫章县绵雨分析及预报

利用1960～1997年赫章站资料对10月份绵雨发生的频率、次数和强度等气候特征进行了统计,并结合相关气象知识列出预报绵雨的思路,提出预报方法.分析指出,用6月份14时气压曲线作10月份绵雨趋势预报,效果较好.     

“真值图”法天气预报——0—1型多因子综合统计预报方法

真值图是表达逻辑代数运算的一种直观图形,常用于电子开关线路设计中。在作气象定性预报的0—1型多因子综合预报中,引用了真值图,效果较好。一、综合预报真值图的制作方法0—1型多因子综合预报,通常用“1”和“0”分别表示预报对象或预报因子的“出现”和“不出现”。当用两个预报因子作综合预报时,因子的不同组合状态可以有2×2=2~2种;n 个因子的不同组合状态将有2~n 种。进行综合预报的关键,就在于正确地区别 n 个因子的各种组合状态,以及表达各不同组合状态与预报对象状态的对应关系。真值图是一种能够区分因子的不同组合状态的有规律的图形,所以能用于作综合预报。真值图的画法有很多种,这里介绍一种比较简便的方法。     

渭南玉米产量气象条件分析与预报模型研究

利用渭南市1996—2018年玉米产量和同期全市11个气象站玉米生育期内光、温、水气候资源,采用直线滑动平均法结合调和权重法对渭南市玉米产量进行趋势产量和气象产量的分离。采用SPSS17.0软件对分离出的1996—2014年玉米气象产量与生育期各类气象因子进行相关性分析,筛选出相关性较高气象因子,采用多元线性回归方法,与气象产量建立预报模型。分析各因子对玉米产量的影响发现:在营养生长阶段,降水对产量贡献最大;在生殖生长阶段,降水与产量呈负相关。预报模型回代、预测结果显示,回归方程显著,预报效果良好。     

甘肃省冬小麦产量预报综合气象模式探讨

应用卫星遥感植被指数对甘肃冬小麦产量预报惯用的气象模式进行修正。综合气象模式入选气象因子与影响我省冬小麦产量波动的主要气象因素相吻合，预报范围由代表站扩大到整个冬麦区，预报准确率有所提高。     

地市级专业气象预报服务系统

利用9210传输的气象资料,通过计算预报因子和预报对象间的相关系数,挑选预报因子,建立多因子权重回归方程,用于气象要素、森林火险气象等级、城镇火险气象等级、空气环境质量等级预报。此外,根据调查指标和实践经验,建立了医疗气象、储运气象、商业气象预报判据。     

预报对象和因子间的相关性探讨

在气象统计预报中,时常涉及到因子和预报对象之间的相关性问题。一般说来,因子与预报对象之间的相关性越好,则因子对预报对象的指示性也越好。然而,由于因子和预报对象之间还有一个相关稳定性的问题,所以,只有在因子和预报对象之间的相     

喀左日光温室内气温变化规律及其应用

根据2003年12月至2004年3月喀左日光温室大棚内气温连续监测的气象资料,对棚内气温变化规律及影响因子进行分析。结果表明:天空总云量、日照时数、3级以上的风力和降雪是影响棚内气温日变化的主要气象因子。日照时数是影响棚内气温月变化的主要气象因子。依据分析结果,在实际中可用于日光温室大棚气温预报,为棚户生产提供实用的气象信息。     

用卡尔曼滤波方法制作钦州站冬半年24～120小时逐日平均气温的预报

利用钦州站1994、1995年11月份逐日平均气温为预报对象，对应T63模式输出的格点资料作为预报因子。用多元线性回归方法，分别建立24、48、72、96及120小时预报时效的一组（5个）预报方程，方程建立以后应用卡尔曼滤波方法进行递推，使之不断修订预报方程，提高以下各次预报的准确率．用时可以推广到整个各半年时间去使用。预报方程建立以后，对1996年2月份钦州站的资料进行试报，结果发现有以下特点：（1）预报误差随预报时效的增长而增长。这可能与数值分析预报产品的质量有关。（2）一般情况下，温度的突变其预报有滞后现象。用卡尔曼滤…     

黑龙江省短期森林火险气象等级预报系统

利用林火资料和气象资料,通过建立概率模型模拟单因子对森林火险气象等级的单因子贡献度，然后通过四级判別得出综合模型，再根据不同季节植被因子对天气火险等级进行订正，最终得出森林火险气象等级。用此模型，对1981—2000年逐曰74个站进行了森林火险气象等级计算，形成文本文件和库文件；对每日的实时资料进行火险气象等级计算；根据T213数值预报产品，计算未来24小时的火险气象等级。全省31个站的火险等级在省台服务器上以MICAPS第三类数据格式存放或通过“黑龙江省短期森林火险气象等级顿报系统”调看。     

中国区域秋季旱涝特征预测

利用国家气候中心综合气象干旱指数(CI),以干旱日数为预报对象,以前期500 hPa高度场为预报因子,结合最优子集回归(OSR)方法建立回归预报模型,对1971-2007年期间中国区域秋季干旱形势进行交叉检验预报。针对秋季华西秋雨与华南干旱特征,分别建立以华西洪涝站数与华南干旱站数为预报对象的预报模型,研究OSR方法的预报技巧。研究表明:OSR预报方法对秋季中国区域的干旱日数具有较高的预报技巧,距平相关系数(ACC)在全国大部地区均通过α=0.05的显著性水平检验,中国东部地区整体预报水平高于西部地区,ACC在中国区域平均达到0.45。对于秋季华西洪涝站数与华南干旱站数,OSR方法也体现出较好的预报能力,ACC分别达到0.71和0.55。此外,对华南区域干旱站数的独立预报检验表明,模型能较好地预报出2003-2007年秋季华南地区偏旱的趋势,但对干旱范围的预报有所低估。