利用人工神经网络方法预报松花江汛期水位

利用1959－1998年黑龙江省13个站的降水和松花江水位资料，通过人工神经网络方法对松花江汛期最高水位进行模拟和专家网络训练，并对1996－1998年松花江水位进行了预报，预报效果良好，并与逐步回归方法进行了比较。1998年松花江发生超百年大洪水，预报水位119．69m，与实况（120．89m）仅差1．2m，在1999年和2000年业务预报中也准确预报松花江出现枯水位。该方法可在业务预报中应用。     

“动态辨识”技术在三峡汛期降水趋势预报中的应用

本文应用“动态辨识”技术和数据分析的多种数学模型,分析研究了三峡地区汛期降水的历史变化规律。分析表明,辨识技术和动态数据分析中的数学模型相结合,能有效改善模型的预报效果,并成功地预报了1996年宜昌地区汛期降水明显偏多的趋势。     

过去十年四川省短期气候预测效果评定

对我省1986—1995年降水、气温的月、季、年尺度预报进行了评定．结果表明，过去十年汛期降水预报平均准确率66．4分，年降水预报平均准确率66.8分，月降水预报平均准确率66．4分；年温度预报平均准确率60．5分，季温度预报平均准确率58．6分，月温度预报平均准确率67．4分．与国家气候中心同期预测水平相比存在较明显差距．     

松花江汛期最高水位预报

利用人工神经网络和逐步回归方法对松花江汛期最高水位进行模拟，并对1996、1997、1998年的最高水位进行了试报，效果极佳。试报1998年松花江最高水位119．69m，实况120．89m，仅差1．2m；报出大洪水；而且在1999、2000年业务预报中也准确报出松花江出现的枯水位。两种方法可以在实际中推广应用。     

东北区域中尺度数值预报业务系统简介

介绍了以Penn／NCAR MM5为基础的沈阳区域气象中心中尺度数值预报系统。总结了1996年汛期以来业务运行情况。     

濮阳市汛期大至暴雨预报方法

利用1988－1997年6－8月气象资料，分析了濮阳市汛期出现大至暴雨的天气形势及单站要素，确定了大至暴雨消空指标和预报因子，建立了预报方程。经过1998－2000年试报，预报方程大至暴雨的概括率88．9％，预报成功率66．7％。     

夏季温度预报综合统计释用技术

针对夏季温度预报，综合选择实时资料和数值预报产品与温度密切相关的因子，运用物理统计释用方法，制作了葫芦岛6～8月温度预报方程和订正预报．并于2002年汛期通过业务试用效果检验。     

2005年AREM模式汛期试验结果评估分析

AREM2．3模式2005年在中国气象局武汉暴雨研究所汛期试验过程中计算稳定，计算了该模式降水预报的分区域（长江中下游、华南、华北、东北、西南、湖北省）汛期（6、7、8三个月）TS评分，全国范围汛期漏报率、空报率、预报偏差，及各区域年内重要降水过程预报和实况的对比及TS评分，计算该模式形势场预报的平均误差、均方根误差、倾向相关系数、误差标准差，并与持续性预报（将前一天的分析场当作前一天对当天的预报场，以此类推）对比，以此对模式预报效果进行分析、评估，并做出总结，为模式的进一步开发和应用提供参考。分析结果表明：AREM2．3模式在2005年汛期试验期问48小时内预报稳定；对于长江中下游、华北、华南、东北、西南、湖北省以至全国范围均有较好的预报水平，但总体上对于强降水中心位置的预报情况不是很好；模式对于高空形势场也具有较好的预报能力，对500hPa位势高度的预报好于对500hPa温度的预报。     

条件数在区域日降水量预报中的应用研究

针对前汛期广西北部暴雨洪涝灾害频发的问题，利用T213模式和日本细网格降水预报等数值预报产品，采用条件数计算选取回归因子的方法建立广西北部区域平均降水量的预报方程。进行了2004、2005年两年5-6月的前汛期业务预报应用试验。采用条件数方法建立的预报方程和传统的逐步回归预报方程的平均预报误差分别为6．3569mm和7．0096mm，同期T213模式的预报误差为7．9456mm。试验表明新方法比传统的逐步回归方程和T213模式具有更高的预报精度，有较好的业务应用前景。计算对比可知，采用条件数计算选择的预报因子间的复共线性较微弱，而逐步回归方法选择的因子间的复共线性很严重，影响了回归方程的预报效果。     

典型相关方法在低纬高原汛期降水预报中的应用试验

利用典型相关方法作云南汛期（6－8月）降水的预报试验，选取有实际预报意义的北半球500hPa场1－4月平均环流特征产量、部分关键区的高度和距平资料及太阳黑子数作为共同影响因子，建立典型相关模型。并取所有的前10个典型变量分别作汛期雨量预报对比。对1998年、1999年的汛期雨量预报结果表明：取前10个典型变量为预报因子作汛期雨量预报的准确率优于取所有典型场为预报因子的预测模型。从实况检验来看，该模型物理意义清晰，效果较好。并作了2000年的汛期预报，其准确率为10／16。     

闽北前汛期短时强降水与雷达回波特征

通过对1982-1996年福建北部前汛期短时强降水的时空分布及雷达回波特征进行统计分析，并对地形在暴雨中的作用进行了探讨，得出一些有意义的结论，对雷达监测暴雨及短时预报具有参考作用。     

桂西北汛期暴雨的综合预报方法

本文从预报实践中总结归纳出了桂西北汛期暴雨预报中行之有效的实用经验．将这些经验制作成暴雨预报方法，即可单独使用．又可连成一体运用，形成暴雨预报的一个较好综合预报方法，可供台、站参考借鉴。     

1995年武汉区域中心MAPS与北京LAFS对湖北省汛期降水预报的Ts检验

对武汉区域中心ＭＡＰＳ模式和国家气象中心ＬＡＦＳ模式１９９５年汛期降水预报作的Ｔｓ检验，结果显示两个模式对湖北省汛期降水预报都有一定指导意义，就湖北省预报区域而言，ＭＡＰＳ模式比图象气象中心ＬＡＦＳ对汛期降水预报水平有了较大提高。     

青藏高原冬春季异常雪盖与江南前汛期降水关系的检验和应用

应用１９５８～１９９２年青藏高原６０个站的积雪深度资料,对早先分析青藏高原冬春季异常积雪影响高原及其邻近地区大气环流和我国汛期降水的一些结果进行了检验．结果表明,青藏高原冬季积雪与同期５００ｈＰａ高度和前汛期江南降水关系的稳定性较好．多年来,该统计关系用于江南前汛期降水趋势的预报试验,获得初步成效．指出青藏高原异常雪盖作为江南汛期降水预报因子不仅具有可靠的物理基础,而且是行之有效的,值得进一步深入研究．     

深层地温在武汉市汛期降水趋势预报中的应用

在对武汉市近30多年汛期雨量资料和1971年以来不同深度的地温资料进行统计的基础上，运用气象统计学原理和方法，对各深度层地温和汛期雨量进行相关分析，进而选用显著相关因子建立汛期雨量预报的多元回归方程，用所建立的预报方程对1991～2000年汛期雨量进行了回代检验，并对2001-2004年汛期雨量作了试报，其效果均较好。     

国家气象中心降水数值预报信息效益评估

以列联表形式计算熵函数，由熵函数值对国家气象中心发布的１９９６年汛期６月２２日－８月７日５次暴雨过程降水数值预报进行评估，得到５种数值预报产品给江苏省各区域的雨量预报提供了０．１８２４ｂｉｔ－０．２９１４ｂｉｔ信息等结论。     

西安地区汛期降水的气候特征分析

西安地区汛期（5～10月）降水总量约占全年降水量的77％～80％。前汛期（5～6月）降水量约占汛期降水总量的25％～27％，主汛期（7～8月）降水量约占汛期降水量的34％～43％，秋汛期（9～10月）占汛期降水总量31％，～38％。由于汛期降水强度变化显著，旱洪灾害出现的几率较高，本文通过对汛期降水气候特征的分析，揭示出对预报业务有应用价值的规律，为建立汛期降水概率预报方程提供背景依据。1汛期降水的年际变化1．1资料及气候标准本文应用西安地区1966～1995年（高陵为1970～1995年）历年5～10月降水量资料，采用距千百分率（凸R）作为…     

用T42产品试作安徽12-36小时暴雨预报

采用逐步回归和三级判别方案，以Ｔ４２４８小时预报资料代替实况诊断量作汛期安徽分区暴雨预报。通过１９９３年和１９９４年试验结果表明：（１）两方案预报暴雨的ＣＳＩ评分为０．３０—０．７１，对省级分区暴雨预报有一定的参考价值；（２）逐步回归方案的预报效果优于三级判别；（３）丰梅年Ｔ４２模式的预报效果好干枯梅年。     

物理因子统计暴雨预报方法前汛期业务试验

前言文献[1]根据1993年一年样本的试验研究，提出了一个华南前汛期暴雨的物理因子统计短期预报方法。随后，文献[2]又对该方法作了改进，使其能在计算机上自动运行，适合实时业务环境，并总结了在94．6和947华南特大暴雨过程中取得的良好预报效果。1995年该方法投入广东省前汛期预报业务试验。本文是对该方法在这次业务试验中应用的技术性总结。1业务试验试验从《月1日开始，于6月20目前汛期最后一场暴雨之后结束。每日上午9时30分前，用上一天动时（北京时，下同）天气报告资料计算出从当天08时开始的6天返回广东暴雨预报。其中前2天的预报…     

山东区域汛期旱涝预测概论

对1951－2000年期间汛期（6－8月）山东区域旱涝与全国主要多雨带的8个分布类型的逐年对应关系进行了具体的对比和论述。并对烟台、青岛、潍坊、济南、临沂、菏泽等6个地区汛期旱涝的天文、海洋、大气环流和气象要素等方面的预报物理因子进行了全面的普查、筛选、精选和综合分析，并分别建立了汛期降水量预报物理方程。并以青岛地区为例，对汛期降水理的多种交叉学科的预报物理因子进行了最优集成，为青岛地区和水量和旱涝建立了分多级的可操作的预报物理模型。该文优选出来的汛期降水的多学科物理因子对短期气候预测有重要的学术意义，其中所建立的预报物理方程和预报物理模型对山东省各区汛期旱涝的季度和年度预报有重要的应用价值。