图形模式识别方法及其在中期雪灾天气预报中的应用

文章介绍了一种将计算机图形识别技术与数值预报产品相结合, 预报中期天气过程的图形模式识别方法和模式基元识别过程。 利用 ECM WF 的产品, 建立川西北高原雪灾中期预报模型。 在计算机中模仿预报员的思维步骤, 自动分类推理判别, 滚动预报未来 3～ 5 日内雪灾天气发生日期。 1998 ～ 1999 年雪灾中期预报效果显著。     

基于逐日积雪深度预报的藏北草原雪灾等级评估

选取西藏高原北部牧区的13个气象站冬半年(11月—次年4月)的1980—2007年逐日积雪深度和最高、最低、平均气温资料,对藏北牧区草场的融雪量与气温关系进行了分析。利用线性回归模型建立融雪率和最高、最低气温的方程,给出了藏北草场的融雪日数、逐日积雪深度的计算方法,得出草场雪灾等级评估产品,实现在一场降雪后根据日常天气预报业务制作草场逐日积雪深度的预报产品,并实时评估雪灾的严重程度,为草原雪灾气象服务提供定量化参考产品。对2008—2009、2009—2010和2010—2011年的三个冬半年进行了预报效果评估,1~15d的逐日积雪深度的平均绝对误差不超过2cm;积雪日数误差不超过9d,误差在1d以内的占78.5%;雪灾等级的准确率约为84%;该方法具有较好的预报效果,能为藏北雪灾评估提供参考。该方法的缺陷在于,由于没有准确的定量降雪预报产品,故没有考虑后续降雪量的新增积雪影响。     

川西高原牧区雪灾长期预报方法研究

利用阿坝州气象局提供的１９６７－１９９６年各月雪灾资料及５００ｈＰａ环流特征指数资料,经遥相关分析,建立预报因子和预报对象之间的联系和阿坝州雪灾长期预报模式。     

用多组判别法作高原牧区雪灾等级预报

应用阿坝州气象局提供的１９６７－ １９９６ 年各月雪灾档案资料,结合文献［１］选用的长期预报因子,进行多组判别分析,最后得到高原牧区雪灾强度等级预报。     

用多组判别法作高原牧区雪灾等级预报

应用阿坝州气象局提供的1967-1996年各月雪灾档案资料,结合文献[1] 选用的长期预报因子,进行多组判别分析,最后得到高原牧区雪灾强度等级预报.     

内蒙古地区雪灾分析

分析内蒙古地区雪灾的形成特点和影响成灾因素,综合归纳大雪、暴雪形成机理、气候特点、天气形势和客观预报方法,以及新技术在雪灾监测和评估中的应用,最后给出雪灾的减灾对策。     

青海高原牧区雪灾等级预警方法研究

本研究根据层次分析法原理,在分析导致雪灾的因素及其预报的基础上,对雪灾进行等级划分,然后计算导致雪灾的各因子的隶属度和权重,最后通过判断矩阵及矩阵运算的数学方法,得出预警雪灾的等级。     

果洛雪灾探讨

本文通过对历史资料的分析,找出了雪灾指标——相对湿度。用离均系数进行计算得相对离均系数S_(fo)。凡S_f≥0为雪灾年,S_f<0为非雪灾年。通过对雪灾形成前的环流特征的分析,表明雪灾的出现是一种天气异常的表现。最后利用方差分析的周期外延方法,用PC-1500计算机算出了1985年和1986年的相对湿度,预报出1985年有雪灾,1986年无雪灾(均与实况完全相符)。     

牧区雪灾防御研究的新进展及其展望

应用灾害学研究的基本观点，继续对近十年来我国牧区雪灾防御体系建设中雪灾成因、监测、预报、预防、救援，尤其是对监测评估、暴雪和强降雪阶段预测预警、雪灾防御综合系统等技术的新进展进行综合分析与评估，并预测在我国重要战略机遇期雪灾防御技术面临的形势和发展趋势。     

川西北高原雪灾与冷空气活动

初步揭示了影响阿坝牧区造成雪灾的冷空气的源地、移动路径、强度、引导冷空气上高原的有利环流形势。提出了因地形的作用使冷空气在雪灾过程中产生的特征,为监视和预报雪灾天气提供了科学依据。     

全国牧区雪灾气象服务工作研讨会在西宁召开

带着党中央、国务院对牧区群众的关怀，我国第一次牧区雪灾气象服务工作研讨会，于1996年9月11～14日在西宁召开。来自19个单位的领导和专家共65名代表参加了会议。会议共收到40篇论文，在会上宣读了6个省区气象局的工作报告及25篇论文。国家气象局颜宏副局长在会上发表了“总结经验，加强研究，提高水平，全面做好雪灾气象服务工作”的书面讲话。会议以雪灾气象服务和雪灾科研相结合的形式，对我国雪灾的防灾减灾工作进行了检查和研讨，重点对今年元月发生在西藏、青海、四川等地的严重雪灾的成因、监测及预报服务工作等进行了分析和讨论。…     

川西北高原雪灾与冷空气活动

初步揭示了影响阿坝牧区造成雪灾的冷空气的源地、移动路径、强度、引导冷空气上高原的有利环流形势.提出了因地形的作用使冷空气在雪灾过程中产生的特征,为监视和预报雪灾天气提供了科学依据.     

高原牧区雪灾的数值模拟

使用中科院的LASGη模式对1991年4月16-23日的高原牧区雪灾过程进行了降水模拟和成因分析,揭示了造成这次雪灾天气的主要原因,首次证实了该模式对雪灾天气有一定的预报能力.     

甘孜州石渠县2008年特大雪灾冻害分析

2008年1月中旬~3月中旬,四川省甘孜州石渠县发生特大雪灾冻害,尽管此次灾害是在全国大范围低温雨雪冰冻灾害的背景下发生的,但在很多方面都有其特殊性,尤其是局地性特征突出。为今后更好地做好雪灾冻害预测预报及防御工作,作者对此次极端灾害性天气气候事件造成的影响和成因及防灾减灾效果进行了认真分析。结果表明,此次雪灾冻害的强度之大,持续时间之长,危害和损失之重均为当地有气象记录以来少有;2007年8月~2008年5月的拉尼娜事件造成的大气环流异常、地面冷空气活动频繁、西太平洋副热带高压异常偏北、南支槽异常活跃是石渠发生特大雪灾冻害的重要原因,当地特殊的地理位置和地形是雪灾冻害的又一个客观因素;天气气候预报预测、气象服务和相关部门同步开展的防灾救灾工作对最大限度地减轻灾害造成的损失作用明显。     

2012年1-2月果洛雪灾天气分析

2012年1-2果洛由于持续降雪致使中北部发生雪灾,其中甘德达到了重度雪灾标准。本文利用实况观测资料及各种物理量场对造成此次雪灾的五次天气过程进行了分析和归纳,以期获得一些对果洛冬季降雪有指导意义的预报指标。     

高原牧区雪灾的数值模拟

使用中科院的ＬＡＳＧη模式对１９９１年４月１６－２３日的高原牧区雪灾过程进行了降水模拟和成因分析,揭示了造成这次雪灾天气的主要原因,首次证实了该模式对雪灾天气有一定的预报能力。     

甘孜州石渠县2008年特大雪灾冻害分析

2008年1月中旬~3月中旬,四川省甘孜州石渠县发生特大雪灾冻害,尽管此次灾害是在全国大范围低温雨雪冰冻灾害的背景下发生的,但在很多方面都有其特殊性,尤其是局地性特征突出。为今后更好地做好雪灾冻害预测预报及防御工作,作者对此次极端灾害性天气气候事件造成的影响和成因及防灾减灾效果进行了认真分析。结果表明,此次雪灾冻害的强度之大,持续时间之长,危害和损失之重均为当地有气象记录以来少有;2007年8月~2008年5月的拉尼娜事件造成的大气环流异常、地面冷空气活动频繁、西太平洋副热带高压异常偏北、南支槽异常活跃是石渠发生特大雪灾冻害的重要原因,当地特殊的地理位置和地形是雪灾冻害的又一个客观因素;天气气候预报预测、气象服务和相关部门同步开展的防灾救灾工作对最大限度地减轻灾害造成的损失作用明显。      

低温雨雪过程的粒子群-神经网络预报模型

利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。     

青藏高原东部雪灾的奇异谱分析

利用奇异谱分析等方法，分析了青藏高原东部冬半年1967－1996年雪灾的气候特征。结果表明：雪灾的总趋势是增加的，特别是后冬，这可能是对全球气候变暖的响应。雪灾指数周期集中在2．0－3．6a和5．4－7．5a两个时段。后冬雪灾在1985／1986年前后存在着由偏少向偏多的突变。利用SSA－MEM方法可以预报雪灾冬半年未来2a趋势，后冬未来1a趋势。     

高原牧区雪冻灾害的气候特征

青藏高原高原的雪冻灾害是影响牧业生产的主要自然灾害,我们根据１９６７－１９９６年共３０年的气象资料进行详实深入的分析研究,得出插手讴雪灾天气的主要季节变化和时空分布特征,为雪灾研究和预报服务提供了重要依据。