用三层分型相似法做春播长期预报

本文从大气环流演变入手,运用历年春播前期二月份每天08时地面、850nb及500mb三层历史天气图,按规定的格式符号、制作一张逐日天气形势分型序列表,同样把当年要预报春播期前的2月份也制作一张逐日天气形势分型序列表,然后把两张分型序列表进行对照,在历年2月份逐日天气形势型中找出最相似的年月,则被找出相似年月的春播期天气变化,即是所要预报当年春播期     

强冷空气长期预报方法的探索

春播期长期预报中,强冷空气预报是一项难度较大的项目。以前,我们主要采用韵律方法来制作预报,效果不够理想。前年,我们借助计算机,采用数理统计方法建立了一套春播期强冷空气预报的回归方程,并且在1986年春播期投入了使用,取得了较好的效果。     

利用卡尔曼滤波方法制作防城港市气温的定量预报

利用卡尔曼滤波方法对Ｔ６３数值预报产品进行统计释用，制作１９９６上１月逐日３６－１３２小时日平均、日最低气温预报，对预报效果作初步的分析研究，结果表明：卡尔曼滤波的预报精度达到较镐水平，它的应用，将大大提高冬半年冷空气、低温冷害、秋季寒露风天气、春播期低温阴雨过程的中短期预报服务水平。     

利用卡尔曼滤波方法制作防城港市气温的定量预报

利用卡尔曼滤波方法对Ｔ６３数值预报产品进行统计释用，制作１９９６年１月逐日３６～１３２小时日平均、日最低气温预报，对预报效果作初步的分析研究。结果表明：卡尔曼滤波的预报精度达到较高水平，它的应用，将大大提高冬半年冷空气、低温冷害、秋季寒露风天气、春播期低温阴雨过程的中短期预报服务水平。     

850hPa数值预报温度场在我省强冷空气预报中的释用分析

气温变化对春播影响很大,作好春播期气温预报有着重要的意义。气温剧烈变化的主要因素是强冷空气入侵,因此,正确分析冷空气入侵是作好气温预报成败的关键。目前,我国及日本、欧洲均逐日发布850hPa温度场预告图,我们可以利用850hPa温度场数值预告图,分析冷空气的活动,并利用850hPa温度变化与地面气温变化的对应关系作出地面气温降温预报。本文旨在通过对1995年春播期二次较强冷空气影响期间     

利用ECMWF地面、500百帕资料作春播期3-5天逐日晴雨预报

一、前言本文通过对1985—1986年春播期地面、500百帕形势分析,找出晴、雨天气形势特点,由此寻求二层关键区组合因子,并增加了500百帕温度、500百帕减去1000百帕高度差即厚度场资料作新的预报因子,最后分别建立杭州、金华、温州三站72、96、120小时春播期逐日晴雨方程。由於所选因子天气学意义明确,从1987年试报和1988年业务使用情况看,预报正确率比500百帕一层组建的方程有明显提高。下面以72小时为例加以说明。     

春播期间重要天气的MOS预报

1984年10月,我们应用传真图资料,把数值预报的一些输出量做为预报因子,寻求与春播期天气的关系,并建立预报方程,然后用“0、1”权重回归法,做出了3、4月我地关键性、转折性天气的短、中期预报。一、基本资料及其处理取1982年至1984年3、4月逐日北京 B 模式48小时500hPa 和36小时700hpa 预告图,以     

从癞蛤蟆跳水看春播期天气

每年2、3月份,是田阳地区早稻播种育秧阶段,这时正值冷暖季节交替,冷空气活动仍较频繁。每当冷空气南下,往往造成低温阴雨天气,给早稻播种带来严重影响。为了做好春播期预报服务工作,抓住冷尾暖头播种,防止早稻烂秧,我们在学习群众经验的基础上,通过多年观察分析,发现癞蛤蟆活动与春播期冷暖天气变化有一定的关系。几年来,我们利用癞蛤蟆的活动规律来预报春播期天气,收到了较好的效果。     

应用转移概率预报春播期总雨量(摘要)

近几年来,五峰县气象局在应用转移概率预报春播期总降水量时获得良好效果,本文以预报1992年春播期总降水量为例简述其方法。首先,取五峰站1957～1991年35年春播期雨量资料,将其划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三种状态,并求其状态平均值;其次,统计转移概率,建立预报测度;第三,求状态概率,得出M_（Ⅰ）=0.652,M_(Ⅱ)=0.345,M_(Ⅲ)=0.043;第四,将所得各状态概率与平均值乘积之和确定为所求预报量。以此预报出1992年春播期总雨量为186mm,实况192mm,误差仅6mm。本方法具有以下若干优点:     

利用多因子交叉相关法制作春播期降水趋势预报

春播期(4月份)是西平县大秋作物育苗播种的关键季节.春播期降水量的多少,直接关系到烟叶、棉花的适时移栽、播种.为此,我们利用本站气象资料,利用多因子交叉相关法,制作春播期降水趋势预报.经回代和试报,效果均较好.1 资料处理1.1 预报对象(Y)当春播期雨量 R_(4月)>63mm,记 Y=1;否则,记 Y=0.1.2预报因子(X_(?))通过相关普查,选择出3个与春播期降水量拟合高的预报因子:     

春播期逐日冷暖MOS预报方法

春播期冷暖时段的中期预报,多年来我们做了大量的研究工作,但所采用的预报因子都是前期的气象要素和环流形势,有些因子物理意义不够明确,预报质量不稳定,效果不够好。为了解决这个问题,我们从1982年3月1日开始接收日本第4～8天的中期地面、500mb形势预报,采用当日的形势系统预报信息来作当日的气象要素预报,因子物理意义明确。用1982年春播期和1983年春播期前期的预报传真图建立了一条MOS预报方程,经1983年春播期后期的使用,效果很好,报准了3月下旬一次低温阴雨天气过程和一次回暖天气过程,使我县早稻播种避过了低温阴雨,抓住了有利的回暖天气,防止了早稻烂秧,抢上了播种季节,领导和群众     

春播期降水预报模式

仲春四月是烟台威海地区春播的适时季节。春播期降水预报服务历来是我台春季服务工作的重点。根据我台预报员多年来积累的春播期降水预报经验,结合1971到1980年十年间四月的21次大范围降水过程前一天08时历史天气图,以700hpa形势特征为主,归纳出四种春播期降水预报类型。     

用剖面图多种韵律作二月逐日低温阴雨预报的统计方法

过去我们用剖面图特征图形韵律对应作春播期低温阴雨时段预报,如用单一韵律图形对应,往往因概括率低,出现漏报的多。用多种韵律图形迭加对应,往往又出现空报现象。本文用简单的统计方法来解决这个问题。具体做法上,宁可空报,不要漏报。采用多种韵律图形对应,使之达到最高历史概括率。然后搞各韵律特征图形所处状态,代入逐日低温阴雨概率方程,根据逐日低温阴雨概率大小,求出临界值。从而使预报准确率得到提高,经过二年试用,效果不错。     

春播期天气类型的预报

为了做好春季气象服务,我们每年在一月初,就开始向有关部门发布春播期长期天气趋势预报,以便早计划、早准备、妥安排。发布的内容,除了预报春播期天气类型的好坏以外,还指出可能出现何种灾害性和关键性天气,并提出适当的农事建议,供使用单位掌握和参考,这在一定程度上收到了“管报管用”的效果。现将我站春播期天气类型预报方法简介如下。     

广西贵港市春播期气候变化特征分析

基于3个气象站点历年2—3月逐日平均气温、降水资料,采用线性倾向、累积距平、Mann-Kendall检验等方法分析了广西贵港市1960—2011年春播期气候变化特征。结果表明:春播期平均气温总体呈上升趋势,以2月下旬气候变暖最显著;春播期1980年代中期明显偏冷、1990年代末始转暖,2000年代初期后增暖明显,最近几年维持偏暖但变暖不显著。春播期降水量由1980年代初之前的减少趋势转为之后的增多趋势(3月中旬增多趋势最显著)。重度烂秧低温阴雨天气主要出现在1960—1980年代,进入1990年代后频次数明显减少(最近5 a未曾出现);低温阴雨天气过程均伴随降水出现(多为20mm以下)。春播期低阴雨日数的小幅减少趋势可信度不高,低温阴雨结束期主要出现在3月上、中旬并有推迟的趋势,倒春寒多发的3月中、下旬气温呈下降趋势,表明气候变暖背景下当地农业仍面临春播期低温阴雨危害风险。     

应用“模糊数学”方法试作回暖期初日预报

春播期的天气预报成败对农业生产影响极大。而春播期的预报不但预报内容多(有:四暖期初日、倒春寒、强冷空气、多阴雨、连晴连雨等),而且这些项目离散程度大,     

闽南春播逐步回归方程的实践分析

1971年,我们采用逐步回归方法,分闽北、闽南以两种方案进行春播长期统计预报试验,建立了以12月初为起报点的季度预报和2月初为起报点的月补充预报两套方程。预报内容包括春播期趋势(2月21日—3月31日的平均气温)与春播期过程(逐候的最低日平均气温)。浦城(代表闽北)的预报因子均为本站资料,统计样本33年。漳州(代表闽南)的预报因     

中期(旬)天气客观相似预报方案

目前,中期数值天气预报的最长可用的预报时效约为6—7天,对中期数值预报输出产品进行统计释用的MOS,PP等方法制作的逐日具体天气预报的最长可用时效约为5—6天。要完全靠以上客观预报方法进行10天天气变化过程预报仍有待时日。为此,本文提出一个综合考虑中期数值天气预报输出产品及历史天气过程的旬天气客观相似预报方案。本方案用500 hPa候平均高度场在预报时刻前后连     

南阳春播期连阴雨的分析和预报

利用１９５３～１９９３年南阳市春播期连阴雨天气资料及元月逐候亚洲纬向环流指数,绘制元月纬向环流指数历年位相图;根据预报年元月逐候亚洲纬向环流指数,在历年位相图上选择历史相似年,并根据历史相似年春播期连阴雨出现实况,制作该年春播期连阴雨趋势预报。经１９８４～１９９８年试用,预报准确率为７５％。     

广东省24～144小时降水概率回归预报

本文利用欧洲中心10年（1980-1989年）物理量资料，建立了广东省86站1-12月的晴、雨及有无大于25mm降水完全概率回归预报方程，并利用T106逐日要素场预报资料，作24-144小时逐日滚动降水概率回归预报，并逐日上网做指导预报，供广东省各台站调用。