常用相似性判据的检验和综合相似系数的使用

文章对相似预报方法常用的几个相似性判据作了客观检验和讨论，同时提出了综合相似系数，2000年6～8月黄淮主汛期郑州市气象台降水预报业务现场试验表明，综合相似系数在降水相似预报和24h暴雨预报中有较好的表现。     

数据仓库技术原理及其应用

分析了传统数据库与数据仓库的实现技术，讨论了数据仓库的主要特征和存储数据的层次结构。     

用动态时间序列周期分析预测模型作郑州汛期降水预报

动态时间序列周期分析预测模型是将多层递阶方法与逐步回归周期分析的基本原理相结合,可以有效地选取时间序列的各个隐含周期。利用所选取的隐含周期,可作更长时间的预测。本文以郑州汛期降水为样本,对该预测模型进行了应用及讨论。     

西风槽影响下豫西北两类强对流天气流型和物理量特征分析

西风槽是诱发豫西北雷雨大风和暴雨等强对流天气的一种重要的天气系统。利用常规高空、地面观测和探空资料,对2001-2015年6-9月受西风槽影响在豫西北发生的区域性强对流天气过程的分析发现,由于近地面暖湿空气势力和侵入冷空气的强弱不同,致使天气系统配置差异显著。根据不同天气系统配置,将由西风槽入侵引起的强对流天气过程分为斜压锋生类和低层暖平流强迫抬升类两种。斜压锋生类的显著特征是配合高空槽的移近,影响系统在700 h Pa上有明显的冷槽,在近地面层有明显的锋生和锋面移近,锋面逼近使抬升运动增强是强对流天气启动的重要因素;低层暖平流强迫类的影响系统在700 h Pa上有位势高度槽而无冷槽,槽的南段紧贴或者落后于500 h Pa槽线,呈前倾结构,强的热力不稳定和深层垂直风切变所形成的动力不稳定是引发这类强对流天气的主要因素,地面辐合线、干线触发了强对流天气。二者在物理量场分布上也有着显著的异同:相同之处在于两类强对流天气均有较强的位势不稳定且积累了大量的不稳定能量,两类强对流过程的0℃层均接近或超过5km。不同之处主要有以下几点:1)斜压锋生类中低层湿度更大,湿层更厚。2)低层暖平流强迫类850-500 h Pa的温差均值为27. 7℃,大于斜压锋生类的温差。3)斜压锋生类K指数均值达39. 6℃,低层暖平流强迫类K指数均值为28. 7℃,二者差值高达10. 9℃,而其抬升凝结高度却明显偏低。4)斜压锋生类中低层的垂直风切变较大,而低层暖平流强迫类的对流层高层与近地面间的垂直风切变较大。     

登封2007年春季大到暴雨的特征分析

利用NCEP提供的再分析资料(Global Final Analyses),对2007年3月3日登封市大到暴雨天气过程从动力和热力条件、水汽输送、湿Q矢量等方面进行分析,结果表明:这次降水过程的两个主要降水时段都出现在次级环流的垂直运动上升区内;暴雨过程中登封上空中低层维持一高能区;温度平流值陡降,导致这次降水过程结束和强降温天气的发生;整个暴雨过程登封维持着通畅的水汽通道和较强的水汽辐合,水汽辐合中心区对应降水集中时段.     

数据库安全技术及其应用

介绍了数据库设计中的几种安全措施及其在SQL 2000中的应用。     

数据仓库技术原理及其应用

分析了传统数据库与数据仓库的实现技术,讨论了数据仓库的主要特征和存储数据的层次结构.     

数据库安全技术及其应用

介绍了数据库设计中的几种安全措施及其在SQL 2000中的应用.     

数据库中的知识发现及其在气象中的应用

介绍了数据库中的知识发现 (KDD)和数据挖掘 (DM)的基本概念和处理过程 ,然后分析了数据挖掘所使用的方法 ,讨论了数据挖掘的应用 ,并给出了应用于气象领域的数据挖掘工具的设计方案。     

用动态时间序列周期分析预测模型作郑州汛期降水预报

动态时间序列周期分析预测模型是将多层递阶方法与逐步回归周期分析的基本原理相结合,可以有效地选取时间序列的各个隐含周期.利用所选取的隐含周期,可作更长时间的预测.本文以郑州汛期降水为样本,对该预测模型进行了应用及讨论.