淇、卫河流域"96·8"致洪暴雨过程的数值模拟

应用LASGREMM模式,对淇、卫河流域"96*8"致洪暴雨过程进行了模拟预报分析.结果表明,LASGREM模式不仅能较准确地预报淇、卫河流域暴雨落区,而且可以进一步分析天气过程的特点及演变情况.     

B-P网络在夏秋季强降水预报中的应用

利用鹤壁1986～1999年夏秋季强降水资料,寻找出鹤壁市夏秋季强降水消空指标和预报指标.利用48 h、24 h夏秋季强降水预报指标和人工神经元B-P网络降水量预报结果,定量做出鹤壁市夏秋季强降水预报.     

淇、卫河流域“96·8”致洪暴雨过程的数值模拟

应用LASGREMM模式 ,对淇、卫河流域“96·8”致洪暴雨过程进行了模拟预报分析。结果表明 ,LAS GREM模式不仅能较准确地预报淇、卫河流域暴雨落区 ,而且可以进一步分析天气过程的特点及演变情况     

鹤壁市雷暴短时监测和临近预报流程

利用卫星云图数字化资料、雷达探测和雷电定位探测资料对雷暴天气进行短时监测 ,并与多种短期预报方法集成 ,建立时效为 3～ 6小时的雷暴临近预报流程 ,从而达到预测强对流天气之目的。     

人工神经网络方法在鹤壁汛期降水预报中的应用

在用经验统计方法和降水判别函数进行24h和12h晴雨预报的基础上，再用BP人工神经网络建立降水量级预报模型。经2003年汛期试用，预报准确率高于上级指导预报准确率，12h预报准确率高于24h预报准确率。     

鹤壁市春旱动态监测及分析

利用鹤壁市淇县1971～2000年降水、底墒、蒸发资料，建立了适用于对春旱进行实时业务监测的动态模型；根据干旱指数大小确定春旱等级，并通过实例对比分析证实干旱指数在分析干旱动态演变过程中的作用。     

鹤壁市秋季中雨预报系统

利用鹤壁市1986～1999年秋季高空图资料,确定了48h和24 h中雨高空要素预报指标;利用1995～2000年Micaps数据格式的物理量场分析结果,确定了24 h中雨物理量预报指标.鹤壁市秋季中雨预报系统根据预报指标和人工神经元网络预报结果,对秋季降水进行逐级判别,综合做出预报结论.     

鹤壁市春旱动态监测及分析

利用鹤壁市淇县1971～2000年降水、底墒、蒸发资料,建立了适用于对春旱进行实时业务监测的动态模型;根据干旱指数大小确定春旱等级,并通过实例对比分析证实干旱指数在分析干旱动态演变过程中的作用.     

台风低压暴雨的中尺度特征分析

通过对淇、卫河流域"82*8"、"96*8"两场台风低压暴雨的物理量资料合成分析,揭示了该流域致洪暴雨天气的形势场、水汽场、动力场的中尺度特征.     

人工神经网络方法在鹤壁汛期降水预报中的应用

在用经验统计方法和降水判别函数进行24 h和12 h晴雨预报的基础上,再用BP人工神经网络建立降水量级预报模型.经2003年汛期试用,预报准确率高于上级指导预报准确率,12 h预报准确率高于24 h预报准确率.