浙北月平均环流分析及其在汛期降雨降尺度预测中的应用

利用Jenkinson大气环流分型方法,对浙北区域60a地面环流分型,并对分型的结果进行分析。利用环流分型的输出产品和汛期降雨量进行建模,起到对气候数值预报的降尺度应用,并取得了较好的预报效果。     

500hPa环流客观分型作多要素预报

本文利用欧洲中心48小时500hPa高度预报场资料,从找相关系数入手,进行环流聚类客观分型,作多要素天气概率预报。 实践表明:分型结果的天气意义明确,并与预报员的预报经验一致;依据500hPa高度预报场资料,在客观分析的基础上,逐日鉴别定型,作多要素天气预报的方法是可行的。 文中数值处理及计算均是在IBM-PC/XT微机上完成的。     

基于迁移CNN的江淮持续性强降水环流分型

利用新建的1981—2018年区域持续性强降水个例集、1981—2018年中国逐日降水量及NCEP/NCAR全球再分析资料,运用江淮地区持续性强降水典型模态个例样本及残差神经网络（CNN）,通过迁移学习分步训练建立针对江淮强降水的环流客观分型模型;并运用该模型对1981—2015年全国持续性强降水个例的环流进行客观分型,比较其与相似量（R）分型、余弦相似系数（COS）分型的效果,且对2016—2018年逐日环流进行客观识别与分型。结果表明:迁移CNN在拟合准确率达到100%后,测试集损失函数很快稳定,准确率较高,比R分型、COS分型效果好。在强降水客观分型中,迁移CNN所得各型与典型模态降水之间的相关系数远高于R分型、COS分型,其中不一致型个例分析表明迁移CNN所得各型与典型模态降水间的相关系数明显高于R分型、COS分型。在独立样本分型中,迁移CNN所得各型与典型模态降水的相关系数也均高于R分型、COS分型,且对非持续性强降水环流分型也存在一定的识别能力。     

一种经验建模的客观分型方法及其应用

介绍一种应用常规历史天气图资料进行天气学客观分的思路和方法,首先建立某种天气 若干环不充模型,然后确定各模型的判别条件和顺序,由计算机进行自动分型,和到各环流型样本,实现客观分型。此方法于威海市冬季分区降水预报系统 天气分型,卫水模型物理意义明确,识别近前和,系统自动化。指出了天气分型在数值预报产品释用中的重要性及应注意的问题。     

江苏省区域大气污染客观天气分型的动力学检验

本文根据全省污染监测资料及1981—1989年1、4、7、10月850hPa环流图,应用分级聚类方法进行客观分型,共得23型,并区分了高、中、低三种污染天气型。为检验其客观分型的可靠性,本文应用拉格朗日K模式,输入全省及周边站点气象资料及实际污染源资料进行数值计算,模拟各级污染型下SO_2浓度的分布,检验证明了分级聚类结果的可靠性。     

福州市大雾天气环流分型研究

利用1981～2005年NCEP再分析资料、常规地面和高空观测资料,结合Lamb-Jenkinson（L—J）环流分型方法和传统天气形势分型方法,分析了福州大雾发生时的天气形势特征。分析结果表明：传统分型方法和L—J分型方法对大雾发生时的主要天气形势分型具有基本一致的气压场分布,即大雾发生时海平面气压为均压场分布;并且L-J分型方法可得到较传统分型方法更细致和全面的结果,可为福州大雾的客观预报提供重要的依据。     

环流型聚类分析问题的初步探讨

实践证明,统计预报,特别是MOS和PPM预报,环流分型下的统计模式比不分型的效果好。环流型及其演变仍然是天气预报的基础。往往采用定量的聚类分析进行环流分型。在聚类分析中,采用什么统计量,用什么方法聚类是两个重要的问题。本文首先讨论相关系数r_u、绝对值距离D_u在环流分型中的功能和局限;然后提出以综合相似系数RD_u来刻划环流型特点,度量环流型的     

基于数值预报产品的陕西初夏冰雹短期预报方法

利用常规资料和欧洲及T106数值预报资料，采用PP方法，对冰雹环流形势进行客观分型和冰雹落区进行订正，并应用统计回归方法筛选出预报因子，建立起初夏冰雹预报方法。经实际使用，该方法是可行的。     

二次归类对环流客观分型建立中期MOS预报

本文利用500hpa高度场资料,从相关分析入手,通过聚类对环流进行客观分型,建立本区7月6天逐日降水MOS预报方法。文中数值处理、计算均在APPLE—Ⅱ机上完成。     

八月份冰雹地方MOS预报的探讨

一、基本思路经过1984年的试验,MOS 方法对我区冰雹有较好的预报能力。1985年我们继续进行了探索,注意总结以往的经验,采取客观分型条件,对环流形势进行天气学分型。选择数值预报产品因子时,注意定点与动点相结合;选择实况因子时,将湿能与预报经验     

许昌市麦播期强降水特征分析

对许昌市1961～1992年共32年小麦播种期间逐日降永资料进行了气候分析，并对1971～1991年同期强降永的高空环流场和影响系统进行了中短期客观分型．弄清了许昌麦播期间中雨及其以上较强降永的气候特征和环流形势特征．为研制中短期预报方法奠定了基础。     

大气环流客观分型在渤海海峡大风气候特征分析中的应用

应用Lamb-Jenkinson大气环流分型法对渤海海峡1979—2013年逐日海平面气压场进行大气环流客观分型,分析了渤海海峡大风天气与大气环流型的关系;以长岛气象站在渤海海峡大风天气中的指示作用为基础,分析了主要环流型下大风天气的气候特征。结果表明：渤海海峡大风天气以平直环流型为主,偏北型明显多于偏南型;春（夏）季是发生大风天气最多（少）的季节,以西南（SW）型出现频率最高,秋、冬季大风天气的环流型频率分布基本相同,均以偏北型为主;不同环流型下出现大风天气的概率及大风天气的气候特征也有明显不同。     

分级聚类算法的区域大气污染天气分型及其动力学和统计学检验

根据江苏省污染监测资料及1981~1989年1、4、7、10月850hPa环流图,应用适合于类别样本呈超球分布的两种聚类算法构成分级聚类方法,共得23型。并区分了高、中、低三种污染天气型,分型结果具有清晰的天气气候学意义,为检验其客观分型的可靠性,本文首先运用探索性数值分析中的盒形图方法对其进行统计学检验,进而应用拉格朗日K模式,输入全省和周边站点气象资料以及实际污染源资料进行数值计算。模拟各级污染天气型下SO_2浓度的分布。对分型结果作动力学检验,动力学及统计学检验均证实了分型有效性扣代表性。     

夏季淮河流域大气环流型在降水趋势预测中的应用

采用NCEP/NCAR逐日海平面气压场资料,利用Lamb-Jenkinson大气环流分型方法对淮河流域夏季环流进行分型,并利用逐步回归方法建立了淮河流域夏季降水趋势的预测模型。结果表明:影响夏季淮河流域的主要环流型有南风型、西南风型、东南风型及气旋性环流,这些环流型都具有显著的年际和年代际变化特征,利用大气环流型建立的夏季淮河流域降水趋势预测模型具有一定的预报能力。     

淮河流域大气环流型在冬季气温预测中的应用

应用Lamb-Jenkinson大气环流分型方法,根据由1970—2012年NCEP/NCAR逐日海平面气压场计算得到的环流指数,对淮河流域的环流进行分型。分析了冬季主要环流型和气温的分布特征及两者的联系,并以环流指数和主要环流型为预测因子,结合经验正交函数分解(EOF)方法和逐步回归方法,建立了淮河流域冬季气温距平的预测模型。结果表明,淮河流域冬季的主要环流型是东北风型、东风型、反气旋环流型以及东北风、东风配合下的反气旋性环流型,划分的环流型符合实际情况,这些环流型具有显著的年际和年代际变化特征。通过对预测模型进行后报试验和独立预报试验,表明该模型具有一定的预报技巧。     

横断山脉地区大气环流演变特征分析

应用Lamb-Jenkinson大气环流分型方法对横断山脉地区的8个经度×10个纬度范围内1948-2012年逐日平均的海平面气压场进行环流分型,由日平均海平面气压场算出6个环流指数（u、v、V、ξu、ξv、ξ）,并由此划分出27种不同的环流型。分型结果表明：横断山脉地区主要环流分型为E型、NE型、SE型、N型和C型,其频率分别为：21.4%、14.6%、13.7%、9.8%和9.5%;E和NE型环流频率逐渐增加,C型环流型频率逐渐减少。春季横断山脉地区主导环流比较繁琐;NE、N型为夏季的主要环流型,但E型环流在夏季的频率也相当大;秋季和冬季横断山脉地区的主导环流型都为E型和SE型。夏季主导环流型持续时间较长,冬季也是主导环流持续的时间较长,个别年份主导环流型持续时间超过了一个月,这主要与横断山脉地区复杂的地形有联系。     

青海省大气环流分型及特点分析

利用基于英国Lamb(1950年)发展的大气环流分型的Jenkinson and Collison方法来对青海省1984~2006年各月平均海平面气压场进行环流分型。由月平均海平面气压场算出6个环流指数并由此划分出27种不同的环流类型,分析了其中出现频率最高的几种环流类型及其相互关系,指出汛期(6~9月,下同)天气环流由主要的几种环流类型组成,这几种环流类型可以代表青海省的环流大背景,并且与青海省汛期降水有较好的相关性。     

数理统计在暴雨预报中的应用

在1976年11月出版的《应用数学学报》上刊载了河北省气象局气象台游景炎的一篇论文,题为《数理统计在暴雨预报中的应用》,该文着重介绍了河北省气象局气象台在预报短期内有无降雨和预报有无暴雨时使用的两种数理统计方法,最后并以1975年8月暴雨预报中的应用作为示例。预报短期内有无降雨是使用相关系数作环流分型,由于一定的环流状况对应着一定的天气状况,只要正确划定当时环流型,查找历史上的统计关系,就可以判断未来有无降雨的趋势。用相关系数作为环流分型的指标既客观又简便,以相关系数的大小来表示它们之间的联系和区别,使同一型内相关程度很高而型与型之间相关     

环流分型在万州暴雨预报方法中的应用

通过对万州区龙宝气象站1980～2005年188个暴雨个例资料的分析,将产生暴雨的天气形势划分为若干环流型,主要着眼于影响暴雨的物理量,筛选出预报指标和预报因子,使用统计预报方法,根据天气环流形势的分型,分别组建了5、6、7、8、9月及4月和10月的各月份每种环流型未来36小时万州区大到暴雨以上各暴雨量级预报方程.预报检验表明该预报方法是可信的,同时也表明客观划分环流型、筛选预报因子、恰当确定各暴雨量级与预报因子标准等级是预报方法的关键.     

我国北方沙尘暴发生的环流形势分析

对我国北方1981～1997年春季沙尘暴天气进行综合分析，用动态聚类法对沙尘暴日进行分型，选择三种典型类型,它们分别是西北冷锋型、西方槽脊移动型和北方路径型。通过对这三种类型的大尺度环流形势及主要天气系统分析，揭示了沙尘暴天气的基本特征。得到以下主要结论:聚类能够客观地反映沙尘暴的基本天气类型，这对于数据驱动的天气建模方式提供了一条途径；沙尘暴的爆发是高低空环流配合发展的结果。