“99.12”广西严重霜冻、冰冻天气过程特征及预报分析

通过对1999年12月21～28日,广西出现的严重霜冻、冰冻天气过程环流特征的演变、气象要素的变化、数值预报产品的分析,得到造成这次严重霜冻、冰冻天气的主要原因是：地面气压高、露点温度特低、相对湿度小、辐射降温明显。     

用单站要素资料做短期暴雨客观预报

通过对贺州市1971-2000年4～月逐日14时的温度(T)、水汽压(E)、本站气压(P)、露点温度(Td)等要素资料的研究得出一套较为实用的预报指标，并对2001-2004年进行检验，预报准确率达到40．6％。     

用单站要素资料做短期暴雨客观预报

通过对贺州市1971～2000年4～月逐日14时的温度(T)、水汽压(E)、本站气压(P)、露点温度(Td)等要素资料的研究得出一套较为实用的预报指标,并对2001～2004年进行检验,预报准确率达到40 6%。     

三峡坝区相对湿度预报

根据三峡坝区不同的天气状况，将1999年11月至2001年10月逐日逐时相对湿度进行分类，求出各类相对温度平均值，再求出此类情况下各时次对应的相对湿度平均值的差值。以谝差值为订正值，起报时的相对湿度为初值，进行逐时相对湿度预报。用该方法预报2001年11月三峡坝区逐日逐时相对湿度，预报值与实测值的平均误差较小（-10％-8％），该方法可在业务预报中应用。     

基于神经网络的广州市能见度预报

在研究了广州市能见度变化特征及低能见度发生的主要影响因素的基础上,利用广州市环境监测站2007-2009年的空气污染物（PM10、SO2、NO2）监测数据及同期地面气象要素（10min平均风速、最大风速、气温、相对湿度、露点温度、气压、24h降水量）观测资料筛选出主要的预报因子,用径向神经网络建立预报模型,并对2009年9月1日到12月25日的能见度进行预报试验.结果表明径向神经网络预报模型在能见度低于10km时预报准确率明显高于统计回归预报方程.采用分级方法统计得出在未出现低能见度情况下,中低能见度,中高能见度预报准确率分别为80％,69.6％,均高于线性回归预报方程（40％,47.8％）.     

包头市不同路面温度变化特征及预报模型研究

利用包头试验场2016年12月—2018年12月沥青、水泥、地砖、砂石路面温度、气温观测和同期气象站实况资料,统计分析了不同季节、不同天气状况下各种路面温度和气温的日变化特征,以及不同路面温度与气象因子的关系,采用逐步回归统计方法建立了不同季节不同路面温度预报模型并进行检验。结果表明,不同路面温度的日变化与季节和天空状况有密切关系,路面温度与平均气温、最高气温、最低气温呈显著正相关;与相对湿度呈负相关。基于不同路面温度预报方程的检验结果得出,预报准确率在82%～94%,相关系数在0.86～0.96,模型应用于路面温度预报业务。     

北京奥运演练精细化预报方法及其检验评估

2007年北京奥运演练期间精细化场馆客观预报方法,即支持向量机方法(SVM)和半周期函数拟合(HPFF)预报方法,为场馆精细化预报产品的制作提供了有力的技术支撑.利用2007年8月1-26日国家体育场、顺义水上中心等5个奥运场馆的5种地面气象要素(气温、相对湿度、风向、风速、和3小时累积降水量)观测资料,对SVM和HPFF客观预报方法以及预报员在客观方法基础上制作的3天逐3小时预报进行了检验评估.结果表明:(1)两种客观方法相比较,HPFF方法对于预报连续变化的气象要素(如气温、相对湿度和风速)的精细预报比SVM方法预报技巧高;而对不连续变化的变量(如:风向)的预报技巧低于SVM方法.(2)预报员制作精细要素预报在很大程度上依靠客观方法.预报员对于气温、相对湿度和风速的预报技巧略高于客观方法,对于降水和风向的预报技巧与客观方法相当.尽管预报员对客观方法的修正能力比较有限,但具有对两种客观方法结果做出择优选择的综合判别能力;(3)预报员0～63小时气温预报平均绝对误差约为1.8℃,气温预报误差≤1℃的准确率在43%左右,预报误差随预报时效变化不大;0～24小时相对湿度预报平均绝对误差约为10%,相对湿度预报误差≤10%的准确率是60%,误差随预报时效而有所增大;0～63小时风向预报准确率约20%,预报准确率随预报时效变化不大;0～63小时风速预报平均绝对误差在0.8～1.4m·s-1之间.     

SSFM方法在中国城市天气预报中的应用

应用英国气象局的特定点预报模式，对2001年6月1日～7月15日中国10个城市的地面温度、相对湿度、海平面气压和风速等气象要素进行平均误差和均方根误差分析检验。结果表明，SSFM方法可用于中国城市天气预报预报业务。     

KNN数据挖掘算法在北京地区霾等级预报中的应用

利用北京地区2013年气象数据以及PM2.5浓度数据与能见度数据进行对比分析,结果发现气温、气压、相对湿度、露点温度、地面U风、地面V风以及PM2.5小时浓度这7个要素是影响北京地区霾等级的关键因素。利用气温、地面气压、相对湿度、露点温度、U风、V风分量以及PM2.5浓度作为7个属性特征,以霾等级做为标志量构建训练样本集,结合KNN（K Nearest Neighbor）数据挖掘算法构建霾等级预报分类器,并开展霾等级客观识别实验。结果表明K=3时该分类器的分类预报效果最佳,其13个站点的分类准确率高达88.2%。基于该算法构建的KNN模型预报无霾时的漏报概率很小,准确率高达91.8%;预报有轻度霾、中度霾以及重度霾时,空报的概率仅分别为4.7%、1.4%和2.6%。2014年8月29日至9月2日北京地区一次霾天气过程的预报结果表明：南郊观象台、密云和延庆3站的预报准确率分别达到74%、64%和84%,但霾等级的精度方面还有待于进一步提高。     

SSFM方法在中国城市天气预报中的应用

应用英国气象局的特定点预报模式 ,对 2001年6月1日～7月15日中国 10个城市的地面温度、相对湿度、海平面气压和风速等气象要素进行平均误差和均方根误差分析检验。结果表明 ,SSFM方法可用于中国城市天气预报预报业务     

露点温度计算方法对比研究

本文整理了3种计算露点温度的方法,分别为利用干球温度和相对湿度直接计算,利用干球温度、相对湿度和环境水汽压间接计算,用干球温度、湿球温度和大气压计算,并以长春、西安、武汉和广州地区代表站为例,将前两种计算露点温度方法的结果与实际观测的露点温度进行对比分析。结果表明:露点温度的直接法与间接法均有其优点,当干球温度为0.0—30.0℃且相对湿度为40%—100%时,直接法计算的露点温度与实际观测露点温度的误差主要集中在0.5℃以内,适用于温度高且相对湿度较大的地区;间接法计算的露点温度精度较高,与实际观测露点温度的误差在0.2℃以内,具有一定的推广意义。     

华北地区加密探空资料对T213数值预报的检验评估

华北地区加密探空观测已进行了2年,在强对流天气预报中起到不可替代的作用。本文利用加密探空资料对T213数值天气预报20时（北京时,下同）的18h和42h的探空预报进行对比分析,评价其预报的可信度。检验结果认为：T213数值预报对高度场预报最好,温度次之,再次为风速,相对湿度预报偏差最大;由T213预报的TlogP图状态曲线与实际观测比较吻合,露点温度曲线虽然与实际观测相差很大,但变化趋势比较一致,可以考虑在相对湿度的预报之上增加一个变量使之与观测资料更加符合。     

京石高速路面温度特征及预报模型

选取京石高速公路沿线保定、望都和正定3套自动气象站2007年12月至2009年11月的逐分钟路面温度监测资料,分析京石高速路面温度特征。发现路面温度与气温的日变化规律很相近,日出后1.5h左右达到最低值,午后达到最高值。路面温度与气温的最低值在出现时间和数值上差异不大,但最高值的出现时间前者比后者早1～2h,并且数值明显比后者高。分析多种气象因子与路面温度的相关关系,结果表明,气温与路面温度始终呈正相关,并且在各项因子中最显著。而总云量、低云量、露点温度、能见度和相对湿度,它们与路面最高温度和路面最低温度的相关性是相反的,且均是与其中一个相关显著而与另一个不太显著。利用多元回归方法建立了冬夏季路面最高温度和路面最低温度的预报模型,各模型均通过显著性检验。模型对夏季40～60℃的路面温度预报较准确;对冬季-5℃以下的路面低温预报虽然略偏高,但是预报误差在2℃以内的占80%。     

内蒙古精细化格点气象要素预报的应用分析

文章基于内蒙古精细化格点气象要素预报,采用普通克里格、反距离加权、双线性插值法,优选气温和相对湿度的最优插值方法,制作站点预报并检验。结果表明:(1)对气温和相对湿度应用效果最好的插值法分别是双线性插值法和普通克里格法;(2)08时起报当天气温和相对湿度的预报效果均好于前一日20时起报预报,日最高气温预报准确率最高,为77.83%,预报与实况相关系数达到0.8211,日最低气温、日平均气温及日平均相对湿度相关系数达到0.6以上;(3)高温预报值总体小于实况值,08时预报准确率为70%～93.94%,20时预报准确率为54.55%～93.33%。     

长春市空气相对湿度的气候特征分析

１引言进入二十世纪随着市场经济的发展及人们生活水平的提高 ,人们对天气预报品种及水平的要求也有所提高 ,不只是一种简单的常规公益预报 ,一些非常规的气象要素象紫外线指数预报、舒适度预报及体感温度预报等等 ,也走入家庭 ,走入社会。而相对湿度是影响以上几种专项预报的气象因子之一。本文利用１９９５年～１９９８年长春市相对湿度的逐时资料 ,对长春市相对湿度的年季月日变化进行全面分析 ,对该项乃至其它各项预报的制作有很大意义。２相对湿度日变化特征相对湿度的日变化和温度的日变化是有着密切关系的。图１中曲线ａ是４年平均的…     

北京奥运期间场馆精细预报应用及分析

基于2008年8月1—24日国家体育场、顺义水上中心等5个奥运场馆自动站的5种地面气象要素(气温、相对湿度、风向、风速、和3小时累积降水量)的观测资料,对SVM和HPFF客观预报方法以及预报员在客观方法基础上制作的3天逐3小时预报产品进行检验评估。结果表明:(1)两种客观方法相比较,HPFF方法对于预报连续变化的气象要素(如气温、相对湿度)的精细预报比SVM方法更有优势,预报技巧要高;而对不连续变化的变量(如:风向)的预报技巧低于SVM方法。总体说来,HPFF方法比SVM方法的精细要素预报技巧高一些。(2)预报员对于5种气象要素的预报技巧略高于客观方法。体现了预报员对客观方法的修正能力。(3)0～12小时预报时效内,预报员气温预报平均绝对误差约为1.2℃,气温|F-O|≤1℃的预报准确率在57%上下;相对湿度预报平均绝对误差约为7%,相对湿度|F-O|≤10%的预报准确率约为74%;风向预报准确率约为30%;风速预报平均绝对误差为1m.s-1左右,预报准确率在92%左右。(4)12～63小时预报时效内,预报员气温预报平均绝对误差约为1.7℃,气温|F-O|≤1℃的预报准确率在36%上下;相对湿度预报平均绝对误...     

人工神经网络法和线性回归法对降水相态的预报效果对比

本文主要对相同条件下线性回归法(LR)和人工神经网络法(ANN)对降雨、雨夹雪和降雪3种降水相态的预报效果进行了对比检验.选取降水发生时和发生前6h的地面2 m温度、露点温度作为预报因子,对降雨、雨夹雪和降雪进行预报.应用国家气象中心2001-2011年我国地面756站实况观测资料,其中应用2001-2010年资料对方法进行训练,2011年资料用来对比检验预报效果.结果显示,(1)两种方法对3种相态降水都有一定的预报能力,对降雪预报最好,其次是降雨和雨夹雪;(2)两种方法对北方的雨雪分界线预报比对南方的好;(3)无论是对全国还是长江中下游流域,在相同条件下,ANN法的预报效果大都优于LR法,当温度和露点温度预报准确时,ANN法对北方的雨雪分界线能进行较准确的预报.     

基于特定因子的河南省干热风客观预报方法

利用2000—2014年5月1日到6月10日河南省121个气象观测站点的逐日观测数据、欧洲中心模式预报资料,对河南省干热风天气进行分析,总结了干热风天气形势分类模型,同时利用多元回归法建立了河南省干热风天气的客观预报方法。分析结果得出:河南省干热风天气发生主要形势为西北气流型、高压脊型和纬向环流型3类;通过多元回归分析筛选出日最高温度预报因子为前一日最高气温、当日最低气温、08:00气温、EC850hPa 24h温度预报,相对湿度预报因子为EC850hPa 24h相对湿度预报、前一日14:00相对湿度、当日08:00露点温度,风速预报因子为EC细网格过去3h10m阵风预报,建立温度、湿度和风速3要素的预报方程;利用预报方程对2014年预报时段的天气进行检验,结果表明,对于轻干热风预报的TS评分为62%,重干热风预报的TS评分为64%。     

广州市空气污染影响因子与预报建模

利用广州市环境监测站2007-2009年的空气污染指数(API)及同期地面气象要素(大气能见度、10 min平均风速、最大风速、气温、绝对湿度、相对湿度、露点温度、气压、24 h降水量)观测资料和空气污染物(PM10、SO2、NO2)监测数据,分析广州市空气污染指数(API)与气象要素及空气污染物之间的联系,挑选相关因子,用多元回归法和径向基神经网络进行API建模,并对2009年1--4月和9-12月进行试报,结果表明:后者预测效果比前者优异,可作为广州市空气污染预报的参考手段.     

用单站要素资料做短期暴雨客观预报

实践证明,通过对单站温、湿、压资料进行分型、有机组合,在预报4~6月的短期暴雨方面有很好的指示意义。通过对贺州市1971~2000年4~6月逐日14时的温度(T)、水汽压(E)、本站气压(P)、露点温度(T d)等要素资料进行研究、分型、归纳总结,得出一套较为实用的预报指标,并对2001~2004年进行检验,预报准确率达到40.6%,可见用单站要素资料做4~6月的短期暴雨预报有较好的效果,而且此预报工具方法可以通过计算机编程来实现,能做到自动、客观、简便、快捷。