青岛气旋类暴雨预报方法

使用天气动力学和统计学相结合的方法，以地面影响系统为依据、700hPa西南急流为条件对1983－1999年6－8月青岛地区40次暴雨进行了分型，划分为气旋、台风和冷锋三类。以气旋类暴雨为例，根据预报经验，选取相应的预报因子，建立0、1权重回归方程，用以预报青岛地区6－8月未来24小时的暴雨。气旋类方程准确率为78.0%。用此方法对2000年6－8月进行试报，效果较满意。     

梅雨型大—暴雨预报的统计模型

暴雨的有无与一定的环流背景,天气系统和演变过程有密切关系,为了掌握大—暴雨过程的规律,探讨较为客观稳定的预报方案,已于1976年将1960年—1975年6—9月青岛地区     

商洛地区9—10月“东高西低”型大—暴雨指标

为了提高秋季≥20.0mm 大—暴雨短期预报准确率,搞好预报服务,我们通过普查历史资料,摸索本地区秋季大—暴雨的天气规律。先普查历史天气图,寻找有利于本地区产生大—暴雨的环流形势、分型,确定大—暴雨的形势指标,各县站在此基础上找出单站指标。作预报时,地区台套上形势指标后给县站发讯号,然后县站套用本站指标。通过普查分析1960—1975年9月1日—10月15日○8时历史天气图(1974年未查,留作试报),初步归纳出产生大—暴雨的环流形势有“纬向”型和“东高西低”型两大     

1960—2014年辽宁省汛期暴雨气候特征

利用1960—2014年辽宁省54个国家气象站逐日降水观测资料,对近55 a辽宁省汛期(6—9月)暴雨日数和暴雨强度的时空变化特征进行了分析。结果表明:1960—2014年辽宁省暴雨集中出现在汛期(6—9月),其中尤以7—8月暴雨出现最多,7—8月暴雨总量占年暴雨总量的72%。近55 a辽宁省汛期暴雨日数呈由东南部地区向西北部地区减少的分布,暴雨强度则自沿海地区向内陆地区减小;辽宁省汛期持续性暴雨主要为连续2 d的暴雨过程,暴雨发生次数不同区域差异较大。1960—2014年辽宁省汛期平均暴雨日数、暴雨强度和暴雨范围均无明显变化趋势,汛期暴雨日数和暴雨强度序列主要变化周期均为12 a,在20世纪90年代二者还存在显著的2 a变化周期。     

1960—2014年辽宁省汛期暴雨气候特征

利用1960—2014年辽宁省54个国家气象站逐日降水观测资料,对近55 a辽宁省汛期(6—9月)暴雨日数和暴雨强度的时空变化特征进行了分析。结果表明:1960—2014年辽宁省暴雨集中出现在汛期(6—9月),其中尤以7—8月暴雨出现最多,7—8月暴雨总量占年暴雨总量的72%。近55 a辽宁省汛期暴雨日数呈由东南部地区向西北部地区减少的分布,暴雨强度则自沿海地区向内陆地区减小;辽宁省汛期持续性暴雨主要为连续2 d的暴雨过程,暴雨发生次数不同区域差异较大。1960—2014年辽宁省汛期平均暴雨日数、暴雨强度和暴雨范围均无明显变化趋势,汛期暴雨日数和暴雨强度序列主要变化周期均为12 a,在20世纪90年代二者还存在显著的2 a变化周期。     

鲁西北暴雨天气分析和预报

本文通过对1979—1989年6—9月40次暴雨天气形势分析,总结出鲁西北区域性暴雨的天气特征和影响系统,筛选出预报指标,建立了区域性暴雨短期预报方法。1991、1992年两年业务应用预报准确率为4/4=100％。     

1971—2020年江西暴雨预警信号等级时空分布特征

利用1971—2020年江西省83站国家气象观测站逐时降水资料,采用EOF分析、Mann-Kendall突变检验、滑动t检验、Morlet小波变换等方法,对江西暴雨预警信号等级的时空分布特征进行了分析。结果表明：1)江西暴雨蓝色、黄色和橙色预警信号年平均发布频次均呈“东北多、西南少”的地域分布,暴雨红色预警主要在鄱阳湖南侧存在多发区;上饶市和景德镇市是暴雨蓝色和黄色预警信号发布频次异常的敏感区,且在江西北部与中部表现出较明显的反位相变化特征。2)暴雨蓝色预警信号发布时间表现为单峰型,主要出现在13—16时,其他三种级别暴雨预警信号发布时间均表现为双峰型,主要有上午和傍晚两个易发时段。3)暴雨红色预警信号发布主要在6—8月,其他等级暴雨预警主要在5—8月,各等级暴雨预警信号均在6月发布最多。4)各等级暴雨预警信号发布频次均存在6—8 a的年际周期振荡,目前江西暴雨蓝色和黄色预警信号发布频次进入偏少期,而暴雨橙色和红色预警信号发布进入偏多期。5)暴雨红色预警信号发布频次呈0.70次/(10 a)的线性增加趋势,且在1992年发生明显由偏少转为偏多的突变,大部地区暴雨红色预警信号发布时降水极...     

基于EC数据通过"配料法"构建吉林省暴雨预报模型

利用2015—2017年吉林省地面常规气象观测资料,基于EC数据通过配料法构建吉林省暴雨预报模型.研究表明:吉林省暴雨出现时段为每年的5—9月,集中时段为7—8月,7—8月降水站次占总数的79.1％;吉林省各站点暴雨年平均次数以2～5次为主,白城西部、长春北部地区暴雨<2次,东部暴雨次数稍多,尤其是长白山天池站3a内暴雨达到了13次;该预报模型的FY预报方法TS评分为22.34％,比EC模式预报的TS评分高5.02％;FF预报方法漏报率为36.65％,明显少于EC模式的75.16％;FF预报方法空报率偏高,FY和FF两种预报方法结合使用可以有效提高对吉林省暴雨预报的准确率.     

广西前汛期锋面暴雨预报

广西前汛期4-6月,是大—暴雨的多发季节。大—暴雨产生的天气形势,按地面形势分析,主要有锋面、热带低压(含热带风暴、台风)和高后大—暴雨三类。根据1961—1988年4-6月资料统计,锋面大—暴雨占前汛期大—暴雨天气过程之86％,其它两类均仅占6—7％。本文主要分析锋面大—暴雨的基本形势,提出大—暴雨24小时短期     

青岛地区暖区暴雨特征研究分析

利用2011—2018年常规和非常规气象观测资料,统计分析青岛地区38个暖区暴雨日的基本特征。结果表明:(1)青岛地区暖区暴雨按发生的天气形势主要可分为暖切变型、冷锋型、副高边缘I型及产生连续性暴雨的副高边缘II型。(2)暖区暴雨主要发生在7—9月,其中7、8月发生次数较高。暴雨落区和青岛的地形关系密切,在南北山区形成两条暖区暴雨高发生带。(3)暖区暴雨的强对流特征明显,短时强降水的贡献随总雨量的增加而加大,且降水时段集中,主要降水产生在6 h以内。(4)冷锋型和暖切变型的天气形势均为北部西风槽配合偏南的副热带高压,低层有明显的西南暖湿气流输送水汽,其中冷锋型有明显冷空气南下在华北南部形成东北西南向冷锋,而暖切变型的中支槽前在渤海西部有低涡生成,前部暖切位于半岛北部地区。两类副高边缘型均为西低东高形势,青岛处于副高西侧,且副高边缘II型的副高位置更为偏北,东移的西风槽更加深厚,与副高形成东西对峙,易出现连续性暴雨。(5)各型暖区暴雨基本发生在低层高能舌的顶端及由于风速切变和地形抬升造成的水汽辐合区域。     

多时刻信息在大—暴雨释用预报中的应用及其集合预报模式

应用NCEP／NCAR逐日再分析资料，进行了不同时刻环境要素场与大—暴雨的相关分析，结果表明，从大—暴雨发生前2天至发生后2天的不同时刻，环境要素场都能提供大—暴雨的预报信息。应用不同时刻的环境要素为预报因子构造的预报方程对大—暴雨都具有预报能力。用大—暴雨发生前后信息进行预报，对应用当天信息进行预报的错误具有修正作用。应用多时刻环境要素为预报因子和统计释用方法构造的大—暴雨集合预报，由于独立预报信息的增加，有利于捕获大—暴雨的预报信息，有效地提高了大—暴雨的预报准确率。     

“着眼形势,立足本站”汛期大—暴雨预报方法

从1963年—1975年,我片汛期(7—8月)大—暴雨共出现71次,产生大—暴雨的条件是极其复杂的。实践证明,每一次大—暴雨过     

青岛地区气象灾害分析评估

青岛地区发生频率较高的气象灾害主要有暴雨、大风、大雾、台风、雷暴和冰雹等。利用1971—2008年的气象资料,分析了主要气象灾害的空间分布特征,对暴雨和大风的发生概率及重现期进行了计算。并通过1984—2007年气象灾情普查资料,对暴雨、台风所致的气象灾情进行了评估。据此对青岛气象灾害进行了区划和风险分析,得出青岛地区暴雨洪涝灾害主要集中在莱西、胶南沿海两个区域;胶州湾前部沿海及市区是大风和大雾多发区;环胶州湾地区处在台风的影响范围内,尤以市区、胶南沿海和黄岛区出现频率较大;胶州湾西岸的黄岛区雷暴影响较大。     

乐陵市7—8月份暴雨预报初级专家系统

7—8月是夏季暴雨集中期,经过统计1961年至1988年,本站7—8月暴雨日数占总暴雨日数的84％,暴雨又属于关键性天气,作好7—8月暴雨预报至关重要。为提高夏季暴雨预报能力,特建立本预报专家系统, 本系统(简称MES系统)是在天气学理论和预报经验的基础上,应用计算机技术模拟预报员制作预报思路过程,在PC—1500计算机上使用BASIC语言实现的,经过1990年的使用效果令人满意。     

上海地区4—7月大—暴雨的统计预报

一、概述本文对上海地区1964、1966、1968—1972年4—7月(梅雨季结束前)出现的22次大—暴雨(日雨量≥30毫米)过程进行了一些分析研究,并尝试用逐次回归统计方法,制作未来5—6天内大—暴雨的预报。毛主席指出:“离开具体的分析,就不能认识任何矛盾的特性。”经过调查,上海地区4—7月出现的大—暴雨过程主要是冷暖空气在长江中下游一带交绥,即冷暖空气这对矛盾斗争的结果。在本文中,我们就着重分析冷暖空气的活动,同时也注意本站要素的变化。通过对大—暴雨与本站要素之间、大—暴雨与天气系统之间以及反映这些天气系统的某些特征区(站)的要素变化,寻求其相互影响和相互制约的关系,最后挑选出一些特征区、特征站的     

1961—2016年我国区域性暴雨过程的客观识别及其气候特征

利用全国2287个气象观测站1961—2016年逐日降水资料,基于对暴雨区进行连续追踪的思路,采用暴雨相邻站点数和暴雨区中心距离确定了中国区域性暴雨过程的客观识别方法;根据区域性暴雨过程的平均强度、持续时间和平均范围构建了区域性暴雨过程的综合强度评估模型。利用该客观方法对1961—2016年中国的区域性暴雨过程进行识别,并分析其气候和气候变化特征。结果显示：我国区域性暴雨过程年均38.5次;区域性暴雨过程一年各月均可出现,但主要出现在4—9月,其中7、8月发生最为频繁,6月区域性暴雨过程持续时间长、范围广、综合强度强,这与长江中下游地区梅雨现象有关。一年中,区域性暴雨过程首次出现日期平均为3月6日,末次出现日期平均为11月14日;1961—2016年,我国年区域性暴雨过程首次出现日期呈明显提前、末次日期呈显著推后、暴雨期呈显著延长的变化趋势;年发生总频次呈微弱增多,较强区域性暴雨过程次数呈明显增加趋势;区域性暴雨过程的覆盖范围和综合强度均呈显著增大趋势。南方型区域暴雨过程变化趋势与全国的基本一致;北方型首次日期呈提前、末次日期呈推后趋势,发生频次有微弱减少趋势,覆盖范围、持续时间、综合强度均无明显变化趋势。     

如何选取单站大—暴雨预报指标

如何选取准确率和概括率高、物理意义明确、条件简要的指标,是大家所关心的问题。我们地区从1976年以来,曾以会战的方式多次分析了过去20年大—暴雨个例出现前的单站要素变化特征,利用它们找出预报指标,形成了一套夏季大—暴雨短期预报方法。现将我们选取预报指标的几点体会介绍如下。 一、划分天气气候时段,分别选取指标     

用双指数综合法预报大—一暴雨

汛期大一暴雨是我区主要的灾害性天气之一。我们以兴城县1961—1975年资料,通过分析各种要素相关,建立预报指标,并以“双指数综合法”作出大一暴雨的预报。一、大—暴雨的气候背景(一)兴城县年降水量594毫米,7—8月320毫米,占全年总降水量的54%。(二)1961—1974年大—暴雨共出现91次(大—暴雨标准以24小时内降水量≥25.0毫米,为一次大一暴雨过程,如连续数天达此标准,则按一次计算),     

2013—2017年汕尾市大暴雨特征及影响天气系统归类研究

该文利用汕尾市53个自动气象站常规降水观测资料,采用统计分析法及Surfer软件对2013—2017年62个大暴雨(≥100 mm/24 h)以上降水特征进行了分析。结果表明：①汕尾大暴雨季节性明显,主要集中在5—8月,且大暴雨日数月变化呈单峰型特征。②前、后汛期大暴雨日变化特征有所区别,前汛期呈双峰型特征;后汛期日变化特征不明显。③汕尾大暴雨小时雨强与出现频率成反比,易出现日雨量300 mm以上极端强降水。④汕尾有2个大暴雨高发区域,分别位于海丰西南部和陆丰中部。⑤汕尾大暴雨影响系统大致分为台风型、季风低压型、冷空气切变线型、西南季风型、东南气流型和偏南气流型,其中5—6月以西南季风型为主;7月以台风型、季风低压型为主;8—10月多为台风型。     

大—暴雨单站配套模式

通过大～暴雨单站配套模式的研制与使用，认为利用天气学模式型和本站模式方法来预报大～暴雨，反映了大尺度与中小尺度的有机结合，是提高灾害天气预报准确率的有利途径。