1992年16号台风的数值研究

利用北京大学地球物理系暴雨监测与预报国家重点实验室发展的有限区域数值预报模式，对１９９２年１６号台风进行了１２ｈ数值模拟。时间是从８月３１日１２时（世界时）到９月１日００时。结果显示：模式预报的台风和实际台风的移动方向一致，移动距离相当。模式清楚地预报出了由台风倒槽所造成的强降水。这表明模式对台风路径、台风降水等都有较强的预报能力。还进行了对比实验，研究地形和积云对流等对登陆台风发展和降水的影响。结果表明：地形对台风的位置和降水有重大影响，积云对流除了对台风强度有影响之外，对台风环流的位置和台风的移动速度也有影响。     

关于台风非对称结构与台风路径的数值分析

采用一个有限区域原始方程双向相互作用的移动套网格台风路径数值预报模式，对１９９２年的两个台风进行了５个个例预报试验，结果表明预报路径和实况有很好的一致性，通过对预报个例的台风非对称结构进行分析，发现非对称结构随时间变化与台风移动路径有着比较密切的联系，如能了解实际台风的非对称结构，将有助于提高台风路径预报的水平。     

对利用静止卫星云图定量预报台风路径方法的改进

本文对《利用静止卫星云图预报台风路径的一种新方法》中影响台风路径的环境云场因子作了新的分类和规定,引入副热带高压变化因子,建立了一个五因子的台风路径的预报方程,且对方程进行了检验和讨论,表明改进的预报方程效果较好。并用实例说明预报方法。     

台风暴雨PP预报工具

在总结以往台风暴雨预报经验的基础上，应用数值预报产品，建立了江苏省台风暴雨ＰＰ预报方程，利用Ｔ６３模式产品试验报检验表明，该方法具有实用价值，应用前景广阔。     

台风路径实时数值预报的初步试验

根据国家气象中心建立的台风路径数值预报试验系统，引入了模型台风。模型台风是利用获得的场面参数构成的，然后再叠加到客观分析场上作为台风路径预报的初始场。引入模型台风后，无论是台风中心位置还是其流场、质量场与实际观测比较接近，且预报效果有一定提高。利用模型台风对1992年Eli（9205号）和Janis（9210号）台风进行了实时的预报试验。结果表明对这二个台风的移动趋势基本上能预报出来，预报的台风路径与实况进行了对比，并与气候持续预报作了比较，效果较好。     

开封市台风低压型暴雨预报方法

利用开封市1980～2000年气象资料，分析了造成开封暴雨的台风低压天气形势、动力和水汽条件，确定了天气形势入型指标、预报因子和预报方程，并较准确地预报出2004年“云娜”台风低压造成的开封暴雨过程。     

台风路径完全预报方法初探

引言 本文利用500hPa的环流资料与相同时刻的台风路径,用逐步回归方法建立了台风中心未来48小时和60小时的路径预报方程,然后使用B模式的500hPa 48小时形势预告图来作具体台风路径预报。该方程的拟合绝对平均误差和实际试报误差比其它统计方法和统计-动力方法小。     

利用动力相似法作梧州地区台风暴雨短期预报

首先计算在台风暴雨出现前24小时，25个探空站相应的24个物理量场，利用相关分析，筛选出能较好地反映暴雨天气系统的物理量场，并用动力相似法作出24小时台风暴雨落区预报。最后用动力因子作出逐步回归预报方程来比较效果。     

热带气旋路径预报的MCE客观综合决策方法研究

采用MCE(Multi-Criteria Evaluation)方法，在台风路径客观综合预报方法研究与业务实验中，根据多家预报的主要结果进行综合评估分析，提出最佳客观综合预报结果以供决策者及预报员参照。取得初步结果：(1)对9711号台风进行了MCE客观综合决策方法的预报试验。结果表明，对于9711号台风生命史中几个关键点的预报，即登陆预报、台风转向北上预报及出海转向预报等以及全程预报，MCE方法取得较佳预报结果。(2)在综合平台上对近10年的疑难路径台风和2000年全年台风进行了MCE方法试验及多种预报结论的对比分析研究。MCE方法预报误差检验结果较好。(3)所提出的模拟预报员预报思维的联想智能模拟方法，以及可操作综合预警平台，为台风路径预报，包括分析、学习、回忆、对比、推理、联想直到形成综合预报结论提供了一个十分有用的工具。(4)讨论的自反馈函数对形成和推演多规则评估决策有一定的实用性。     

基于统计的台风影响下珠海站风速预报方法

利用2006—2016年中国气象局(CMA)台风最佳路径数据集和珠海站的逐小时风速资料,通过线性回归方法,建立了一种基于台风中心位置、强度对珠海站风速预报的方法。结果表明:(1)珠海站周围400 km范围内年平均有4.6个台风活动,且主要集中在西南象限和东南象限;(2)台风位于西南象限时其中心风速与珠海站风速的线性关系最好,珠海站风速也最大;(3)利用2017年台风数据和珠海站实际风速数据对预报方程进行检验,其预报效果较好。     

影响吉林省台风气候预测的日地月位置相似法

利用中国气象局热带气旋资料中心CMA最佳路径数据集和天文软件对影响吉林省台风的气候特征和预测方法进行了研究,建立了日地月相对位置相似法.结果发现:在1949—2018年的70年中,影响吉林省的台风总数为107个,平均每年1.5个,占生成台风总数的4.5％;影响吉林省的台风均出现在6—10月,其他月份则没有台风影响,台风频数最多的月份为7月和8月;日地月位置相似法具有较高的预报准确率,所选取4个时段的确率均在75％以上,夏至前后的预报效果最好,确率达92％;当4个时段的最佳相似年相同时,所有被检验的年份预报的结果都是正确的,确率为100％.     

西北太平洋台风在S2S时间尺度预报效果评估

使用世界气象组织季节内至季节尺度（Subseasonal to Seasonal, S2S）预测项目数据库评估了多个集合预报系统在S2S时间尺度对台风的预报能力。评估的时间段为1999—2010年期间每年5月1日—10月31日。为评估S2S时间尺度台风的预报技巧,使用了台风密集度来描述台风的生成及移动状况。台风密集度定义为一段时间内500 km范围内台风出现的概率。台风密集度由6个S2S集合预报系统后报结果计算得出,它们分别由BoM、CMA、ECMWF、JMA、CNRM和NCEP开发使用。这6个预报系统台风密集度的预报技巧评分表明,当预报时效为11~30天时,ECMWF预报系统的评分为正值,比基于气候状态的参考预报能略好地预报台风。      

台风影响期间文昌航天发射场浅层风预报技术研究

利用2015—2017年台风影响文昌航天发射场期间26 d浅层风实况和预报数据,对台风影响过程的24 h浅层风预报能力进行分析,发现平均预报偏差较大。为提高预报技术,利用卡方检验的方法分析台风特点与浅层风预报偏差关系,识别出台风强度、象限和台风与场区的距离三个关键因素;再利用2015—2016年台风影响场区实况数据,通过逐步回归方法建立场区24 h浅层风预报回归方程。建立预报回归方程时发现台风强度、台风象限两项显著性不明显,可将其剔除,台风与场区距离、数值预报风速两项显著性较好。利用2017年实况数据对回归方程进行预报效果检验,结果表明通过建立预报回归方程能减小预报偏差的标准差,从而提高预报准确率。研究结果可以为台风影响场区时的浅层风预报提供定量参考。     

判别分析在郑州9月份晴雨预报中的应用

利用判别分析方法，对郑州１９８１～１９９０年９月份晴雨资料进行定量分析，建立了逐日晴雨预报方程。经业务使用，预报准确率达８５％。     

台风移动的基本规律

目前国内外关于台风路径研究,一般着 重于台风环境流场对台风移动的影响,并取 得明显效果,但是,对于客观、定量预报方 面仍然存在许多困难问题。本文利用大气基 本运动方程求出台风中心移动方程表明:台 风外围环境流场和台风本身的环流结构各自 所产生的梯度力,以及台风移动而产生的柯 里奥利力都直接影响台风移动路径。所以该方程具有客观定量预报的基础。     

多层加权平均引导台风路径预报方法

通过对较多实例的计算分析，建立了应用地面—500 hPa和地面—300 hPa气压加权引导气流的台风路径预报方程。预报试验表明，它们对中、低纬度台风移动有较好的应用前景，文中对这一方法的依据和预报试验结果进行了比较详细的讨论。     

基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋路径集合预报研究

构建了一个基于集合Kalman滤波数据同化的热带气旋集合预报系统，通过积云参数化方案和边界层参数化方案的9个不同组合，采用MM5模式进行了不同时间的短时预报。对预报结果使用“镜像法”得到18个初始成员，为同化提供初始背景集合。将人造台风作为观测场，同化后的结果作为集合预报的初值，通过不同参数组合的MM5模式进行集合预报。对2003～2004年16个台风个例的分析表明，初始成员产生方法能够对热带气旋的要素场、中心强度和位置进行合理扰动。同化结果使台风强度得到加强，结构更接近实际。基于同化的集合路径预报结果要优于未同化的集合预报。使用“镜像法”增加集合成员提高了预报准确度，路径预报误差在48小时和72小时分别低于200 km和250 km。     

开封市台风低压型暴雨预报方法

利用开封市1980～2000年气象资料,分析了造成开封暴雨的台风低压天气形势、动力和水汽条件,确定了天气形势入型指标、预报因子和预报方程,并较准确地预报出2004年"云娜"台风低压造成的开封暴雨过程.     

诊断分析在数值预报产品释用中的探讨

文章针对地方性天气预报特点，根据现有数值预报产品以及实时探空资料的接收情况，利用中尺度数值预报模式ＭＭ４引入中尺度信息，提出一个实际可行的夏季降水预报方案，以求提高区域范围内具有明显突发性对流降水特征天气过程的预报能力。作法是用ＭＭ４模式计算出１９８４—１９８７年７月、８月逐日的零时刻物理量诊断场，格距为１００公里，使用欧洲中心数值预报产品和诊断物理量共计４１个场作为预报因子场；将内蒙古全区划分为９个气候区和８个代表站；应用典型相关分析法，并结合逐步判别法和逐步回归法，得到相应的９个区域和８个单站降水预报方程。９个分区预报方程降水ＣＳＩ指数在９７．６７％以上，８个单站降水预报方程对中雨以上降水ＣＳＩ指数在８０％以上。方程的实际预报能力令人满意。由于所采用的典型相关分析的典型因子绝大部分取自于中尺度诊断分析量，降水预报方程的因子变量多数为中尺度量。换句话说，方程中包含了大量的中尺度信息，８５０百帕零时刻水平Ｕ分量、温度Ｔ，７００百帕位势高度、涡度、湿球位温，５００百帕位势高度、温度Ｔ、涡度和湿球位温场对降水预报方程的贡献最大。     

广东台风特大暴雨预报

使用台风年鉴，天气图，天星云图等气象资料，对１９６０－１９９１年影响广东的３９例特大暴雨台风进行了对比分析，台风特大暴雨主要是由其云系中的中尺度强降水系统造成，归纳出形成发展的概仿模式和相应环境流场特征，建立预报思路与方法。１９９４年作１５次预报试验，其准确率达７３％。