GOES-9云图资料在热带气旋路径相似预报中的应用

利用1996～1999四年的GMS-5红外云图资料、NCEP资料和〈台风年鉴〉给出的热带气旋资料,以及GOES-9红外云图资料,使用逐步相似法对2004年热带气旋进行了路径预报试验.结果表明,GOES-9资料与GMS-5资料可以融合使用,用云图灰度场结合高度场作相似预报的方法可以实现热带气旋移动路径的定量预报,表现了较好的准确性,具有良好应用前景.     

植被变化对中国区域气候的影响I:初步模拟结果

利用区域气候模式(RegCM2)对中国植被变化的气候影响进行了模拟研究,结果表明江淮流域洪涝灾害增多及华北干旱的加剧可能是北方草原沙漠化与南方长绿阔叶林退化共同影响的结果,而且南方植被退化对其的影响似乎更严重.严重的植被退化会导致降水与植被退化之间的正反馈,易使退化区不断向外扩展且退化难以恢复.而程度较轻的植被退化,退化与降水减少之间是一种负反馈,当人为压力减弱后,退化较易恢复,但由于地表径流的增加,易导致洪涝灾害的发生.植被退化使气候变得更加恶劣,而北方草原植被增加使气候变得温和.但植树区外围的降水减少,易使新栽树林由外向内退化,说明目前的北方草原区气候似乎不支持在该地区出现大面积的森林.     

植被变化对中国区域气候的影响II:机理分析

在利用区域气候模式(RegCM2)对中国植被变化的气候影响进行了数值模拟研究的基础上,该文着重对其中可能的机理进行了分析,结果表明植被变化对地-气系统的能量平衡具有重要影响.植被变化使地表释放的有效通量(感热+潜热)发生变化,同时有效通量中的感热、潜热分配,即波恩比亦会发生改变,从而导致大气湿静力能分布的变化,使大气层结及垂直运动发生相应改变,这会进一步影响到大气水汽输送情况,并与相应的垂直运动变化结合最终导致降水的变化.另外,由于植被变化造成的地表蒸散及土壤持水能力的变化,会使土壤含水量、地表径流等也发生明显的变化.     

数值天气预报中的反问题及其对策研究

通过分析数值天气预报的特点及其存在的问题，重申了两个反问题：（1）由后续资料完善初始场，(2)建立数值模式时可能涉及的由后续资料选取与优化未知数的问题。通过仔细讨论两个反问题的共同特点，将其归结为同一个数学模型方程的求解问题。应用现有的数学理论，从数值天气预报的实际出发，通过推理与类比，得到了解决数值天气预报中反问题的普遍可行的方法和思路。     

地球同步卫星资料的一种云地分离综合处理技术

利用多通道地球同步卫星资料,采用多通道阈值、基于晴空合成底图和云图时间序列的阈值和相似检测、有限区域动态阈值检测等方法,运用分步决策思路,对(60°S～60°N、45～165°E)区域内卫星云图分中高云和低云进行云地分离综合处理。经人工判断与自动云地分离结果对比分析表明,准确率达到90%以上。分析表明,考虑云和地(海)表在不同通道的亮温差异和随时间演变特点,建立并运用多种云地分离方法,有利于云地分离信息量的增加;提出的考虑云系分布时变特性的相似检测法,以及从有云和无云两个角度优先选择高可信度方法逐步检测,有利于云地分离准确率的提高。     

植被变化对中国区域气候的影响Ⅱ:机理分析

在利用区域气候模式（RegCM2）对中国植被变化的气候影响进行了数值模拟研究的基础上,该文着重对其中可能的机理进行了分析,结果表明:植被变化对地-气系统的能量平衡具有重要影响。植被变化使地表释放的有效通量（感热+潜热）发生变化,同时有效通量中的感热。潜热分配,即波恩比亦会发生改变,从而导致大气湿静力能分布的变化,使大气层结及垂直运动发生相应改变,这会进一步影响到大气水汽输送情况,井与相应的垂直运动变化结合最终导致降水的变化。另外,由于植被变化造成的地表蒸散及上壤持水能力的变化,会使土壤含水量、地表径流等也发生明显的变化。     

东南沿海地区中α尺度雷暴云团卫星云图特征分析

利用GMS-5卫星IR、VIS、WV和分裂窗云图资料及常规天气图对1996～1999年3～9月发生在我国东南沿海地区的对流(雷暴)天气进行分析表明，对流(雷暴)天气主要发生在静止锋等六种不同的天气形势下，它们在卫星云图上的基本数字特征有相同之处，也存在明显的差异。通过对卫星云图中α尺度雷暴云团的灰度和局地标准差等基本数字特征的分析，发现局地标准差极大值或红外一分裂≤0极小值的出现，预示4h左右后雷暴云团将达最强。由此，可以较好的把握雷暴云团的发展阶段以及发展趋势，提高雷暴的预报水平。     

卫星云图资料在台风路径相似预报中的应用

本文应用相似预报的原理和方法，结合常规气象资料(NCEP分析资料)，试验了用卫星探测的灰度场资料作台风移动路径的定量预报。结果表明，通过计算灰度场的相似离度，可以有效地定量描述台风非对称性结构的相似性，并能较准确地预测其未来的移动路径。     

RLS-BP人工神经网络算法在降水预报中的应用

RLS—BP是一种新发展起来、自动设置网络主要参数和具有快速收敛能力的人工神经网络模型，用预报对象动态消空处理加以改进，应用于大连地区短中期降水MOS预报，实施了其预报效果与普通BP网络对比的试验。结果表明，改进后的新模型既提高了降水的预报精度，又有良好的计算稳定性．并且适合推广应用于气温、能见度等诸多气象要素的预报和预测问题。     

用MED方法作南京地区五月份雷暴的短期预报

本文在分析产生雷暴的大尺度环流特征的基础上探讨了雷暴的地区性短期(24小时)预报方法,采用数值模式预报(M)、天气学经验预报(E)、诊断分析(D)综合分析的方法,建立起MED预报模型。该模型对1982—1984年五月份共93天的拟合率为92/93,1985—1986年两年五月份共实际出现雷暴4次,报对3次,无空报,试报准确率为61/62,效果较好。文中还就短期雷暴预报的某些特点进行了分析,并对MED方法的合理性等问题作了讨论。