武汉地区梅雨期暴雨预报方法初探

使用地面降水观测资料和高空探测资料,运用线性倾向估计法和相关性分析法,分析了2000—2012年武汉地区梅雨期(6—7月)暴雨的气候特征,并建立了暴雨天气预报方程。结果表明,6—7月武汉地区各旬暴雨日数呈先升后降趋势,其中最大值出现在6月下旬;暴雨集中期为6月下旬—7月中旬,占梅雨期总暴雨日数的61%;暴雨局地性强,雨强呈上升趋势。筛选出武汉站强天气威胁指数、百色站850 hPa层的露点温度和怀化站850 hPa层的风向、风速作为预报因子,建立武汉地区梅雨期暴雨预报方程,实际预报效果检验结果表明该方程的预报质量优于实际业务中常用的数值预报产品。     

衢州市梅雨期暴雨预报概念模型的建立与检验

利用衢州市5个常规气象观测站及120个加密自动站资料、NCEP1°×1°资料,对2013—2016年衢州市梅雨期暴雨天气过程进行分析,基于动力、水汽等条件建立梅雨期暴雨天气概念模型,并对概念模型进行检验。结果表明:衢州市梅雨期暴雨多发,区域暴雨多发于单阻型,各层影响系统活动范围相对集中,单、双阻型在局地暴雨中出现概率接近,系统活动范围区域分散;大气可降水量对暴雨预报有正贡献,上游江西中北部地区具有明显的高值中心;700 hPa上U分量更具主导地位,850hPa华南地区V分量变化对暴雨预报有较好的参考性;区域暴雨与局地暴雨在垂直速度场上最强中心高度不同,区域暴雨期间垂直速度大值区层次更低。     

《陕西气象》2005年总目次

研究论文·技术报告天气分析与预报降雨对陕西山洪灾害的触发作用刘勇等(1:1-4)用多因子组合集成预报陕西关中大降水侯建忠等(1:5-7)2004-08-04汉中市汉台区突发性暴雨分析杨利霞等(1:8-10)汉江中上游流域面雨量预报方法贺皓等(1:11-13)汉中市T 213数值预报产品气温解释预报张小峰等(1:13-14)2004年陕西春季沙尘天气环流特征分析侯明全等(2:1-4)2003年9月19日陕西暴雨分析高菊霞等(2:5-8)咸阳市一次强对流暴雨天气分析段昌辉等(2:8-11)延安市汛期降水的主分量分析杨东宏等(2:12-14)2002年12月下旬宁夏持续低温天气成因分析陈楠(2:23-26)铜…     

T_42中期数值预报和T_21 6-10天延伸预报的统计检验

本文采用数值预报标准化统计检验方法,对1992年3-4月T_(42)500hPa72~b-120~b高度预报场以及在T_(42)资料的基础上,运用T_(21)模式制作的6-10天延伸预报500hPa高度场进行了检验,结果表明,T_(42)模式的精度虽然与欧洲中心的模式精度相比有一段距离,但T_(42)的预报能力业已达到较高水平;T_(21)模式第10天预报的趋势相关系数还可达0.6以上,即对中期预报具有可参考价值.     

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。     

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。     

一次秋季暴雨过程的诊断分析

一、前言暴雨是我国最主要的灾害性天气之一,自“7.58”河南特大暴雨后,国内对暴雨天气的结构、成因及预报方法等进行了广泛的研究,并取得了相当的进展。过去的大多数研究都将其注意力集中在梅雨期和台风暴雨,并指出梅雨期暴雨过程与低空急流有密切的相关。相对     

6-7月T_(42)江苏中期暴雨诊断分析预报业务系统

采用PP法的思路,在对T_(42)预报的部分物理量和实况物理量场的诊断分析的基础上,建立6—7月江苏中期暴雨诊断分析业务系统,为1995年T_(63)中期模式的设入应用作好技术准备.1 T_(42)中期暴雨诊断分析预报模式1.1 T_(42)中期暴雨的诊断分析利用T_(42)预报的11个暴雨日的850hpa和700hpa,北纬25度至北纬40度、东经110度至东经125度,2.5×2.5网格,49个格点的东西风和南北风分量,进行全风速计算;结合预报的比湿、涡度、垂直速度等物理量进行暴雨诊断分析,将江苏暴雨的物理图象模式归纳如下:     

《甘肃气象》1988年目录索引

.天气分析与预报·甘肃省暴雨预报专家系统知识 库介绍1一2南亚高压季节性变化与陇东夏 秋雨的关系1一6西北区东部区域性大一暴雨的 两类云系演变模式1一9一种短期降水预报方法1一13西北区东部暴雨云团的统计分 析2一2用格点资料作汛期大降水预报 2一5南亚高压研究在中期天气预报 中的应用2一9武威6一7月大风的环流特征 及预报方法2一12祁连山区的降水分布特征2一16甘肃省夏季降水的时空分布3一2甘肃省降水量模湖聚类分区3一5中尺度a类对流云团平均降雨 率和降水面积的估计方法3一8雹云回波一般特性的统计分析 3一10用湿有效能量分析预报北…     

用Amk场结合天气系统做山东夏季大—暴雨预报

本文应用6年(7月15日至8月15日)的气象资料,结合影响山东的天气系统,分析了500、700和部分850百帕湿—比有效能量(简称Amk,单位为10~4J·hpa~(-1)·m~(-2),下同)场与非局地性大—暴雨之间的关系,归纳出三类六型大—暴雨预报模式,经过两年的试报验证,效果较好,预报时效为12—24小时。 一、暴雨日标准的确定 根据山东的天气气候特点,我们把全省分为5个天气区,即鲁西北、鲁西南、鲁中、鲁东南和半岛地区,大—暴雨日界为当日20时到次日20时。鉴于预报发布的范围不同,我们规定:1.分区分片预报,一个区或相邻两个区有5个站24小时内降水量≥50毫米;2.全省范围的预报,全省有8个站以上24小时内降水量≥     

岳阳暴雨的时间分布

暴雨预报,除了量级预报外,还有落区和落时的预报。对于暴雨的落时预报,目前研究还不多,方法也少。本文根据岳阳10年5—8月的逐时降水资料,分析了暴雨降水的时间分布及其与天气系统的关系。并据此提出了一种用大尺度天气形势来作暴雨落时预报的方法。     

T639数值预报产品在2011.5.10-13广西暴雨过程的释用分析

运用t639数值预报产品,从影响系统、能量及水汽条件等方面对2011年5月10-13日广西暴雨天气过程进行分析.结果表明:t639数值预报产品对转折性天气过程预报有明显的指导意义.在这次强降水过程中降水落区、持续时间以及过程雨强均体现出较好的预报能力.     

数值预报产品动力释用预报系统的研制

选用一种无需数值预报历史资料且物理意义十分明确的动力释用方法 ,应用MM5中尺度数值模式输出产品 ,预报降水的天气落区及强度 ,建立大连地区暴雨和大暴雨的数值预报产品动力释用预报平台。     

数值预报产品动力释用预报系统的研制

选用一种无需数值预报历史资料且物理意义十分明确的动力释用方法，应用MM5中尺度数值模式输出产品，预报降水的天气落区及强度，建立大连地区暴雨和大暴雨的数值预报产品动力释用预报平台。     

人工神经网络在梅雨期短期降水分级预报中的应用

将人工神经网络应用于南京夏季梅雨期短期降水分级预报。根据梅雨期天气特点,用统计和动力学方法从HLAFS（高分辨率有限区域预报系统）资料中寻找预报因子;然后分别用两种方法选取输入因子对人工神经网络进行训练,并分别利用抽取的五天做降水分级预报检验。通过对人工神经网络方法预报降水的结果与HLAFS降水预报以及逐步回归预报的结果对比发现：与HLAFS降水预报相比,降水预报准确率由原来的66．7％提高到88．2％,漏报、错报明显减少;与逐步回归预报相比,大到暴雨的预报准确率得到了明显提高。     

武汉市灾害性暴雨的天气特征及其预报模型

对１９８８年以来武汉市所发生的灾害性暴雨过程进行了初步分析,并发现武汉市灾害性暴雨主要集中在梅雨期。从湖北省梅雨期暴雨、大暴雨的形成机制入手,着重分析了武汉市灾害性暴雨的发生特点,并归纳出几种主要天气类型,同时重点分析了１９８０年以来几次重大灾害性暴雨天气过程,由此得出武汉市灾害性暴雨的预报方法。     

辽宁区域性大暴雨成因分析及多模式数值预报空间检验

利用三源融合格点降水实况、加密自动站观测资料、雷达基本反射率因子、高分辨率数值预报产品及FNL再分析资料, 对2020年汛期辽宁地区12次区域性暴雨过程进行天气系统分型检验表明, 气旋型暴雨模式的可预报性较低。选取2021年7月12—14日辽宁地区典型气旋型暴雨过程进一步分析, 采用面向对象目标的空间检验方法SAL, 结合传统检验方法, 从结构、强度和位置三个方面定量分析不同模式预报偏差的原因。结果表明: 暴雨落区集中且呈双雨带分布, 局地雨强大, 辽宁东、西部降水成因不同。CMA区域模式较全球模式暴雨TS评分高; SAL空间检验表明, CMA区域模式对于雨带内部结构把握较好, 全球模式结构误差主要来源于降水极值预报不足; 强度检验表明, CMA-MESO3km强度接近实况, EC_THIN次之, CMA_GFS的降水强度预报较差; 各模式暴雨落区基本可信, CMA-MESO3km最优, 暴雨落区的误差主要由于模式预报降水过程主体重心与实况的偏差较大所致。     

武汉市梅雨期暴雨天气模型及预报

利用１９８０￣１９９５年武汉市梅雨期气象资料,统计暴雨与天气要素的关系,建立了７套梅雨期武汉市暴雨预报模型,在１９９６￣１９９７年汛期实际应用中,效果较好。     

基于Meteva的2020年陕西汛期暴雨过程检验评估

利用陕西逐24 h降水站点实况资料,ECMWF、NCEP和CMA-GFS模式降水预报资料、中央气象台预报订正系统(SCMOC)产品、陕西动态交叉最优要素预报(DCOEF)产品等,应用国家气象中心全流程检验程序库Meteva,综合评估各模式在陕西汛期4次暴雨过程中的预报能力.结果表明,当暴雨过程以连续系统性降水为主时,各...     

安徽暴雨落区与一些物理量关系的统计分析

从概率统计的思路出发，用1994-2003年的降水资料对安徽省夏半年（4—9月）暴雨落区、频数等与5840gpm线的关系进行了统计分析，并用2003年淮河洪涝期间20个暴雨区域与某些实况物理量场对比，分析了暴雨落区与一些物理量分布的关系，表明了安徽省暴雨主要集中在梅雨期到7月份，暴雨日数多寡和暴雨范围大小，基本上主导汛期降水多少和旱涝趋势。暴雨落区集中出现在5820～5840gpm的区域，而〈5750gpm和〉5870gpm的区域很少出现暴雨。因此梅雨期主雨带位置预报大致可以用5840gpm线的移动作参考。在物理量上，西风急流北侧以及500hPa上升运动中心南侧到850hPa上升运动中心北侧，有利于暴雨发生发展。