南宁市大雨以上强降水的V-3θ结构特征及预报应用

统计分析了1988-2003年南宁市大雨以上强降水过程的V-3θ结构图，结果显示：降水前12-36h有95％的个例达到大雨以上强降水的前兆特征，就大气稳定度条件分析而言，这一结果已经起到较好的预警作用，配合其它动力条件、水汽条件的分析，对提高南宁市强降水的预报准确率有较好的参考价值，可以应用到日常预报业务中。     

南宁市汛期大雨中短期预报消空法研究

通过分析本站近十年来大雨及以上降水天气过程的EC预报场的分布特征,发现其中的部分因子对预报南宁市大雨及以上降水有较好的消空作用.据此制作南宁市大雨预报系统,并给出南宁市大雨预报消空条件和2004年试用情况分析.     

南宁市汛期大雨中短期预报消空法研究

通过分析本站近十年来大雨及以上降水天气过程的EC预报场的分布特征，发现其中的部分因子对预报南宁市大雨及以上降水有较好的消空作用。据此制作南宁市大雨预报系统，并给出南宁市大雨预报消空条件和2004年试用情况分析。     

2009年7月3～6日南宁市暴雨天气过程诊断分析

利用常规气象资料、单站资料等,对2009年7月3～6日南宁市暴雨天气过程的大尺度环流形势和物理量场等方面进行分析.发现此次强降水过程主要受低涡、切变线和弱冷空气共同影响而引起,西南季风云涌带来的源源不断的水汽和充沛的不稳定能量直接造成南宁市大范围的强降水,暴雨过程中的多个条件基本符合南宁市低涡暴雨模型预报指标.     

用日本数值预报产品预报桂林市强降水的检验

用日本数值预报产品 JFU FE5 0 2、JFU FE5 0 3,对桂林市大雨以上强降水过程进行分析检验 ,结果表明有较好的预报能力 ,只是预报值偏小 ;在不同天气系统影响下 ,其预报性能也有所不同。实际运用时 ,结合天气形势、实际预报经验和其它预报方法进行有效订正 ,能提高强降水预报准确率     

用日本数值预报产品预报桂林市强降水的检验

用日本数值预报产品JFUFE502，JFUFE503，对桂林市大雨以上强降水过程进行分析检验，结果表明有较好的预报能力，只是预报值偏小，在不同天气系统影响下，其预报性能也有所不同，实际运用时，给合天气形势，实际预报经验和其它预报方法进行有效订正，能提高强降水预报准确率。     

西南区域模式在成都地区的降水检验及物理量分析

本文选取2014年6～9月西南区域模式产品的每日20 h (北京时)起报的00 h～24 h降水量、相关物理量及成都地区实况降水量。首先利用领域法建立高分辨率模式与稀疏站点对应关系,其次比较领域内的降水量分级传统技巧评分以及强降水(25mm以上)与模式物理量阈值进行概率分析,得出强降水物理量阈值,最后通过个例对模式物理量阈值进行检验。得出如下研究结论:降水量分级评分结果表明模式对成都地区有无降水预报总体效果较好;TS评分随着预报降水量级增大而减小,同时模式空报率高于漏报率;而暴雨及暴雨以上量级降水混合评分为11.6%,具有一定的参考性。强降水与模式物理量阈值概率分析表明模式对强降水有一定的预报能力,但量级、落区相对较差。两次降水个例物理量阈值均满足以暴雨、暴雨以上降水为主的条件。      

SWCWARMS模式对四川盆地强降水预报的检验分析

利用SWCWARMS模式产品、常规观测等资料,对2017年7月27~28日和2018年7月26~27日四川盆地两次强降水过程中的环境场、降水量和物理量场等进行了12h、24h预报时效的天气学检验分析。得出SWCWARMS模式产品在强降水预报中的3大优势:(1) SWCWARMS模式对两次强降水过程的降水强度、范围等预报效果较好,尤其是降水强度更为突出,参考价值高。(2) SWCWARMS模式对中高纬大尺度环流背景和强降水主要影响系统预报效果较好,对高原低值系统也有较好的描述。(3) SWCWARMS模式对物理量场中水汽条件(比湿场)和不稳定能量CAPE值预报效果较好。同时,还需要注意的有2方面:500hPa风速和高原上空天气系统存在系统性偏弱现象;对低层风速预报偏弱,加之风向预报偏差,直接影响了强降水分布及大暴雨中心位置的正确预报。      

基于GRAPES-MESO模式的极端短时强降水预报

利用2017—2018年5—9月四川盆地109个自动站逐小时降水资料,以及GRAPES-MESO模式0.1°×0.1°的逐3 h预报场资料,从热力不稳定、水汽、动力条件等方面分析极端短时强降水(1 h降水量大于等于50 mm)发生发展所需的关键物理量指标,结合随机事件概率思想和主成分分析方法构建预报模型,研发极端短时强降水概率预报产品。经预报效果评估,当概率值达0.7以上时,TS评分为24.0%,可将其作为极端短时强降水预报的参考阈值。2019年7月22日四川盆地暴雨过程应用表明,该产品对极端短时强降水落区有较好的参考意义。     

低纬度地区局地暴雨的神经网络预报方法研究

以南宁市所辖8个站暴雨集中的6-8月逐日降水量作为预报对象,采用人工神经网络方法进行了新的数值预报产品释用预报方法研究.通过运用动力相似法,结合日本降水预报模式对未来暴雨发生的可能性进行判别,然后通过对欧洲中期数值预报中心预报场进行滑动分区车氏展开计算,求出与降水量序列相关较好的预报因子,并对这些因子进行自然正交分解,有效浓缩数值预报产品因子,建立了南宁市逐日暴雨的神经网络释用预报模型.利用该预报模型,对2006年6-8月的逐日暴雨预报试验结果表明,该预报模型对南宁市的暴雨强降水具有很好的预报能力.     

用加权综合预报方法制作湘西强降水预报

运用"多元加权"的数学原理对湘西自治州今年主汛期的强降水过程进行了分析研究,结果表明加权综合预报方法对我州强降水的概括率较高,对强降水预报的指示性较强,基本上能反映强降水发生前的水汽变化、能量积蓄和动力抬升机制,对强降水预报有较好的指导意义.     

基于集合预报的川渝地区极端降水指数应用研究

利用2007—2012年中国气象局T213集合预报资料,根据Lalaurette提出的集合预报极端天气指数预报方法,提取并对比分析了川渝地区的集合预报累计概率密度分布函数特征,建立了基于集合预报与其历史预报的累计概率密度分布函数连续差异的数学模型—极端降水预报指数(EPFI),并对川渝地区历史上3次预报服务误差较大的典型灾害性强降水过程进行了极端降水预报指数的预警试验。结果表明:极端降水预报指数可以充分利用集合降水累计概率密度分布的尾端信息,为川渝地区极端强降水提供科学合理的预警,在3次强降水预报业务中可提前1～5?d发出极端强降水预警信号,对控制预报的强降水落区有一定订正功能与补充指导作用;对于不同强降水天气过程,极端降水预报指数在不同预报时效上的预报能力有较大差异,但都对极端强降水的落区有较好的预报效果,在实际预报业务中,为灾害性降水落区的预报决策提供了有价值的参考。     

用加权综合预报方法制作湘西强降水预报

运用“多元加权”的数学原理对湘西自治州今年主汛期的强降水过程进行了分析研究，结果表明：加权综合预报方法对我州强降水的概括率较高，对强降水预报的指示性较强，基本上能反映强降水发生前的水汽变化、能量积蓄和动力抬升机制，对强降水预报有较好的指导意义。     

Q矢量诊断在肇庆前汛期强降水预报中的释用

利用Micaps提供的MM5数值预报产品计算Q矢量,并通过两个前汛期强降水过程的个例分析,诊断其在强降水落区的预报中的释用。结果显示,计算所得的Q矢量预报场在500 hPa上的Q矢量散度分布与强降水落区有较好的对应关系,对肇庆前汛期强降水落区有一定的预报能力。     

南宁市强对流暴雨预报的单站因子简单投票法

计算分析了1990-1999共10a 5～8月南宁市单站地面压、温、湿及探空各层风、温、湿等物理因子，通过逐步消空找到预报因子线索，进而分析得到对南宁市5～8月强对流暴雨预报指标，最后对预报因子指标简单投票方法集成，建立了南宁市强对流暴雨预报系统，2004年试用结果较好。     

基于CMA-BJ的北京地区短时强降水预报试验

基于2019—2021年4—9月北京快速更新数值预报系统(CMA-BJ)产品以及北京地区地面气象站逐时降水实况,从表征水汽条件、热力和能量条件以及动力条件的多个物理量中筛选出在有无降水、是否强降水情形中有显著差异的物理量作为因子,采用配料法和模糊逻辑算法构建北京地区0～12 h时效逐小时短时强降水概率预报模型。以2019—2021年4—9月最优TS评分和偏差评分的概率值和组合反射率因子为确定性预报的概率阈值和消空处理阈值,运用该预报模型对2022年4—9月每日4次0～12 h预报时效北京地区短时强降水产品进行预报和检验。结果表明:北京地区短时强降水TS评分和偏差评分分别为0.104和1.341,预报效果明显优于CMA-BJ预报产品。概率预报模型能够有效提升强降水高发地区,即山前及平原地区的短时强降水预报技巧,获得较为平衡的命中率和空报率,但对山区预报技巧的提升有限。     

开封市汛期强降水短期数值预报产品释用业务系统

利用国家气象中心提供的ＨＬＡＦＳ数值预报产品,对６～８月开封地区暴雨以上强降水进行了诊断分析,并建立了预报方法。     

短期强降水面雨量预报与T213产品的天气学释用

通过对长江上游六大流域1971－200年50mm以上强降水面雨量100个个例进行天气分析，归纳总结了各流域24小时预报指标。将预报指标落实到T213产品对应时次、对应要素的预告场上，经计算机自动进行指标判别，从而作出六大流域24小时、48小时强降水面雨量预报。2002年6－10月进行了逐日业务试运行，结果表明，对强降水面雨量有较好的预报能力，T213产品的天气学释用是行之有效的。     

成都市短时强降水概率预报方法初探

选取2010～2019年4～9月成都市气象观测站逐小时降水资料和欧洲中心ERA-5逐小时再分析资料,采用统计分析和统计预报方法,研究了近十年成都市短时强降水时空分布特征,并依据短时强降水发生发展的基本条件,基于"配料法"思想,探讨了成都市短时强降水概率预报方法.结果表明:成都市短时强降水事件集中于暖季(4～9月),其中...     

JFSAS静止锋预报产品在中国强降水落区上的释用

利用2005～2011年5月保存的部分日本数值预报传真图资料,分析JFSAS图中静止锋的活动规律、及与之对应的12h前后08时天气图中大雨、暴雨、大暴雨区域存在的关系,辅助分析对应时段的预报降水图,得出以下主要结论:①静止锋对强降水预报有较好的指示意义;②静止锋锋区、暖区、冷区、延长线上均有强降水发生,且强降水对应静止锋的位置不是唯一的;③利用静止锋预报,既能判别降水预报图中强降水落区的可用性,又能对降水强度进行一定程度的修正;④当长时间持续预报静止锋活动时,往往与黄淮、江淮、江南、华南等地持续性暴雨过程相关联。