夏季省级分区降水概率预报自动化系统

利用多年气象观测资料，数值预报产品，各种天气系统及相互配置与多年降水资料进行了相关统计，精选了与降水密切相关的因子，利用多因子条件下的概率组合方法，建立了夏季省级分区降水概率预报经系统。在实际预报业务中取得了较好的预报效果。     

威海市春季降水分县预报灰色局势决策系统

应用灰色局势决策系统制作不同量级降水概率预报。根据历史资料统计，确定影响天气系统关键区、天气系统分型，由经验预报知识和日本数值预报产品释用知识建立规则库，进而用灰色局势决策方法分县给出不同降水量级的预报概率，并得出预报结论。经试报，效果明显好于主观预报。     

北京降水概率预报业务试验

在数值模式输出产品和实时天气资料分析的基础上,应用统计分析方法建立北京地区两个降水级别（分别为≥0.1 mm和≥10.0 mm）的客观降水概率预报方程,并制作主观降水概率预报。同时分析概率预报的经济价值,最后对主客观预报结果进行比较及质量评估,给出预报概率值与实际观测相对频率的关系。     

神威中期集合数值预报产品的业务应用

目前神威中期集合数值预报产品包括 500 hPa 集合平均预报图、850 hPa 温度距平概率分布图、不同降水级别的降水概率分布图。 其中 500 hPa 集合平均预报场对欧亚大型环流形势演变趋势、春季风沙天气、降水天气过程以及夏季副热带高压变化趋势等的预报中得到应用, 850 hPa 温度距平概率分布图对未来气温变化趋势以及冷空气过程的预报有很好的使用价值, 而降水概率分布图可供预报员在做降水预报时参考。     

北京地区夏季降水概率预报业务应用研究

作者分析了降水概率预报的基本特征，在北京中尺度数值预报模式（ＢＭＮＦＭ）的基础上应用事件概率回归估计（ＲＥＥＰ）方法，建立北京地区夏季两个量级（≥０．１ｍｍ和≥１０．０ｍｍ）的降水概率预报方程，并结合最新天气观测资料和预报员知识订正客观预报结果。应用Ｂ评分，Ｂｓ评分和Ｂｉａｓ方法对主观降水概率预报和客观降水概率预报进行评估。     

沈阳市降水概率预报服务系统

沈阳市降水概率预报服务系统是在日本数值预报的基础上应用多种统计方法建立MOS预报方程,对其预报结果应用概率回归集成制作降水概率预报。TS评分结果表明:MOS预报的降水确率高于日本数值预报,MOS集成预报的结果在各种MOS预报结果平均偏上的水平。概率预报的Brier评分结果表明:在MOS综合基础上的概率回归(REEP)方法得出的概率预报结果较为理想。     

分县降水概率指导预报业务系统及其应用

本文以T106数值预报产品为基础，应用相似天气下概率最大法制作降水概率预报，然后根据其它数值预报指导产品，最新天然资料、卫星云图和预报员主观经验知识等订正概率值为思路，建立起我市分县降水概率指导预报业务系统，并运用B、Bs和Bias评分法对其进行评价。     

T106产品夏季降水概率预报自动化系统

利用１０６格点场资料,构造能反映本地天气动力学牲的组合预报因子,对预报时效场进行叠加处理,对预报着急区格点资料取其均值或极值。预报因子和预报量均采用非线性０、１化自理。用最优子集回归建立降水预报方程用多因子概率权重回归其降水概率。系统从资料采集到输出概率结果在５８６以上微机上实现全自动化,预报结果客观、定量。     

淄博市冬季降水概率预报业务系统

由日本数值预报产品及实时天气资料，先用消空指标剔除大量无降水样本，再用日本地面风向数值预报将样本分类，最后用事件概率回归方法建立了一个操作简单，业务产用的冬季降水概率预报系统。     

一次短期集合预报试验

数值模式中物理过程描述不准确是造成数值预报误差的主要来源之一,采用数值模式中不同物理过程的集合预报方案是减小模式预报误差的有效方法。本文结合一个典型的夏季东北冷涡型降水天气过程,选用不同的积云对流参数化方案、显式降水方案、辐射方案以及模式采用不同的地表分辨率构成10集合预报成员,进行了48h的预报。结果显示集合预报在总体预报效果上比各个集合成员的预报效果好,简单的集合平均就可以提高模式形势场和降水要素场的预报准确率。在集合平均提高预报准确率的同时,采用天气系统移动路径图、面条图以及降水概率预报等方法,可以增强小概率事件的预报能力。     

应用贝叶斯原理修正降水概率预报

将天气分为有、无降水，分别求得其期望概率作为先验概率，在此基础上，引用贝叶斯原理对降水概率预报进行修正，以提高预报精度。     

基于BGM的对流尺度集合预报试验及其检验北大核心CSCD

基于增长模繁殖法,考虑对流尺度高度非线性特征和精细化预报要求,对一次强飑线天气过程进行了集合预报试验,引入概率匹配平均法对集合预报结果进行对比分析,并通过偏差和公平技巧评分对降水进行了预报效果检验。试验结果表明,BGM法应用到对流尺度集合预报中能够生成代表大气不确定性的快速增长扰动。集合预报结果相比控制预报更加准确,传统集合平均对较小降水强度的预报更加准确,概率匹配平均法对大量级降水的预报能力明显占优。降水评分检验表明,集合平均对小量级降水的预报技巧最高,概率匹配平均法对极端降水事件的预报技巧有明显优势。对流尺度集合预报能够提高降水预报技巧,并对高影响对流天气事件的预报有指导意义。     

ECMWF产品逐日降水客观预报业务系统

选用ECMWF格点场资料,用差分法、天气诊断、因子组合等方法构造能反映本地天气动力学特征的预报因子库,对预报因子和预报量进行线性（0,1）标准化处理,采用PRESS准则初选因子,用最优子集回归建立0~120 h降水预报方程,用多因子概率权重回归预测其降水概率。预报系统投入业务应用,检验证明预报效果较好,提供了有效的地市级客观预报指导产品。业务系统与MICAPS对接,实现全自动化,输出的预报产品客观、定量。     

重庆风暴尺度集合预报系统降水预报性能分析

本文利用重庆风暴尺度集合预报系统业务存档的2017年8月1～31日逐日08时起报的模式预报资料及相应的观测资料对该系统的降水预报进行了检验评估及综合分析,综合各种检验结果,总体而言:该系统集合平均和概率匹配平均等集合预报产品相对于控制预报表现出了较明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级降水概率匹配平均的TS评分优于集合平均;各预报时效的Talagrand分布均表现出实况落在第11个概率区间的概率明显高于其他概率区间,需要在今后的科研和业务中加以关注;Outlier评分介于0.12～0.26;降水概率预报检验方面,各个降水量级的预报失误概率Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统在降水预报方面相对于单一的确定性预报而言表现出了一定的优势。      

降水概率预报综述

为了配合概率预报发布工作，收集了国内外开展概率预报的各种文献与报导，就降水概率预报的定义，发布降水概率预报的意义，国内外降水概率预报的研究与业务应用，降水概率预报的基本方法，主观预报在客观降水概率预报中的作用，降水概率预报的经济效益评估等几个重要问题，进行了综合评述。     

精细数值预报在60周年国庆天气服务中的应用

在60周年国庆天气服务中,使用ARPS实时分析预报系统,将地面观测、探空、自动站、雷达基数据和风云2卫星TBB等多种观测资料同化,使用较多的观测数据调整模式初始场,对天安门地区未来3天的天气逐日进行精细化数值预报。对ARPS系统的降水落区和量级预报能力及单点降水预报准确率检验结果表明:对于秋季低槽东移造成的华北地区的大范围降水,ARPS系统有较好的预报能力,12-36 h预报的1 mm降水落区与实况十分吻合,降水量预报通常略大于实况;对单点的1 h的累积降水预报,预报降水的开始时间较实际降水时间提前1-3 h,1h累积降水随时间增大或减小的变化趋势预报比较准确。综合看来,使用ARPS实时分析预报系统进行精细化天气预报是可行的,数值预报的结果对于精细化天气预报决策具有较好的参考价值。     

多级降水概率回归集成预报方法

对多种降水概率预报方法进行线性多级概率回归,对每种方法先进行“０,１”化处理,然后建立各种方法组合下的各级天气出现的条件概率。用最小二乘法进行回归计算,解出方程组的系数,代入多级概率回归食指成预报方法,得到集成后各级天气出现的概率。通过试报,效果令人满意。     

一种基于数值模式诊断自适应的北京地区对流性降水临近集合预报新方法

局地触发及组织化发展中尺度系统的生消演变是影响对流性降水临近预报的核心和关键。本文结合雷达外推预报、专家系统以及快速循环更新的高分辨数值模式系统,发展和构造了一种适合北京地区的基于数值模式预报诊断自适应的对流性降水临近集合预报新方法（APEN）。APEN基于降水外推预报结果,采用模糊逻辑算法,利用北京市气象局快速循环更新同化系统（RMAPS-IN）提供的对流诊断因子,计算对流系统发展演变（新生、增加和减弱）概率;在此基础上,扰动诊断因子阈值和权重,形成对流发展的集合概率预报;最后综合专家经验,根据对流集合概率,在降水外推预报基础上进行对流性降水调整。应用APEN,针对北京两次强弱降水过程,进行了降水的临近预报试验,结果表明:基于RMAPS-IN多种诊断因子的对流发展集合概率在强弱两种天气背景下,都能较好的反映对流系统在临近时段的发展趋势;基于专家经验模型的三种对流发展状态（对流新生、增加和减弱）下的降水调整,能合理的表征对流系统发展演变对降水的影响。APEN降水预报和RMAPS-IN的业务预报的对比显示:无论是系统性对流过程还是局地激发对流过程,APEN预报的降水落区和强度都更接近于实况,尤其是考虑对流发展演变影响的降水强度预报明显优于RMAPS-IN,APEN在北京地区对流性降水的临近预报中有明显的优势和应用潜力。     

短期集合降水概率预报试验

以MM5模式作为试验模式, 通过选取不同的物理过程参数化方案产生8个集合成员, 分别用平均法、相关法和Rank法对2001年11月至2002年5月期间的22个降水个例进行短期集合降水概率预报试验。试验结果显示对小雨—大暴雨6类降水的概率预报, Rank法的综合预报效果明显好于相关法和平均法, 相关法的综合预报效果与平均法基本相同; 无论从均方误差角度还是从命中率和假警报率的相对大小角度, 对小雨、中雨、大雨和暴雨各量级以上降水的概率预报, Rank法的平均预报效果是三种方法中最好的, 相关法的平均预报效果与平均法相同; Rank法好于平均法的平均幅度从均方误差角度较大, 从命中率和假警报率的相对大小角度则较小。平均而言, 三种方法对各量级以上降水的概率预报都是有技巧预报, 对量级小的降水的概率预报技巧高于对量级大的降水的概率预报技巧。     

利用日本数值预报产品制作秋季降水分片分级预报

针对地方性天气特点,对降水实况资料进行相关分析和聚类分析,论证了分析了预报的可行性,并进行具体分析从日本数据预报产品中选取有关物理量,建立数据库,运用点聚图方法,制作晴雨预报及概率预报,对有雨类及逐步判别分析进行分级预报。该方法在计算机上运行,实现了降水预报的客观、自动化、可用于地区台指导预报和进行地代县预报,适应了当前业务需要。