一种强雷雨天气预报因子的选取方法

利用极值剔除法,选取了预报武汉天河机场夏季强雷雨天气的5个因子.经检验发现,采用这些预报因子进行预报,可减少强雷雨天气的漏报率.     

一种强雷雨天气预报因子的选取方法

利用极值剔除法,选取了预报武汉天河机场夏季强雷雨天气的5个因子。经检验发现,采用这些预报因子进行预报,可减少强雷雨天气的漏报率。     

卡尔曼滤波方法预报因子的选择

利用ECMWF格点资料，设计了5种不同的预报因子选择方案，运用卡尔曼滤波方法制作1999年11月－2000年2月逐日14时温度预报，通过考察准确率，均方差，平均绝对误差，确定了最优因子选择方案。     

应用"极值剔除"和"逐步消空"法建立太原机场11月份辐射大雾预报指标集

本文介绍了利用“极值剔除”和“逐步消空”方法建立太原机场11月份辐射大雾预报指标集的具体过程，并对得出的预报指标进行回报检验，以证实其在业务中的切实可行性。     

预报因子选取及方程建立人机交互平台

利用计算机技术,将预报因子选取、方程建立和样本拟合融为一体,建立了预报因子选取及方程建立人机交互平台。该平台包括文件信息,因子初选和回归分析三个模块:(1)文件信息模块主要是读取预报对象文件和预报因子文件,显示并检查文件头信息样本长度的一致性;(2)因子初选模块主要是计算各气象要素或物理量场中每个格点因子与预报量之间的相关系数,构成各相关场,分析这些相关场及其关键区域,从中筛选出组合因子;(3)回归分析模块是对选入的组合因子与预报对象进行逐步回归计算,建立预报方程,并根据回归方程参数和样本拟合率,通过改变因子引入和剔除标准来调整回归结果。     

一种制作气象要素预报的MOS方法

介绍了基于MM5模式的预报气象要素的一种MOS方法，并对预报效果做了初步检验。MOS方法直接利用MM5模式的预报产品，采用多点滑动平均普查因子方法和多元线性(非线性)逐步回归方法。可以同时预报多地点、多时次、多个气象要素。其中采用的多点滑动平均普查因子方法，减弱甚至消除了由于随机原因造成其中单点相关因子的不稳定性。     

单站暴雨预报的一种有效方法

引　言　　云的形状、数量、移动和发展 ,与天气系统的发生、发展和移动有密切的联系。在降水天气系统即将影响时 ,云状往往能预兆暴雨的出现。但是 ,在同一降水系统云系影响下 ,有时会下大～暴雨 ,有时会下小～中雨 ,这就与当地的地形条件、水汽条件和热力条件等差异有关 ,就必须从单站要素来考虑。单站要素虽然反映的是局地情况 ,但是 ,单站要素既受大尺度天气形势的制约和影响 ,又有它本身的特殊性。笔者是先归纳出现暴雨前的天云模型 ,然后用单站指标进行过滤消空 ,建立不同云天模型下 ,结合单站指标的暴雨预报方法。1　 5月份暴雨预报…     

卡尔曼滤波方法预报因子的选择

利用ECMWF格点资料,设计了5种不同的预报因子选择方案,运用卡尔曼滤波方法制作1999年11月～2000年2月逐日14时温度预报,通过考察准确率、均方差、平均绝对误差,确定了最优因子选择方案.     

基于探空资料因子组合分析方法的冰雹预报

以1978—2007年四川省宜宾探空站200 km范围内共45例降雹事件与非降雹事件作为时间样本,将利用T-lnp探空资料计算表征热力、动力、水汽条件、温度、高度等物理参数作为预报因子,采用因子组合分析方法对3244个预报因子进行筛选,找出影响宜宾探空站附近降雹的预报因子,并计算得到它们的阈值及组合关系,建立了冰雹预报指标判别式。两个主要因子为400 hPa饱和湿静力温度与850 hPa湿静力温度之差 (T_σ400*-T_σ850) 和400 hPa与地面垂直气压梯度之差 (G_z400-G_zsurface),两个条件因子为700 hPa水汽压与饱和水汽压之差 (e₇₀₀-e_s700) 和700 hPa露点温度与饱和湿静力温度之差 (T_d700-T_σ700*)。将2008年全年732例时次的T-lnp探空资料代入判别式进行试报,探测率为84%,空报率为67.7%,成功指数为30.4%,试报结果表明:基于探空资料因子组合分析方法得到的冰雹预报指标判别方法可行,具有一定准确性。     

太原雷暴大风潜势预报方法研究

利用太原市7个国家观测站实况、探空以及MICAPS等资料,对1998—2018年5—9月太原的雷暴大风进行天气学分型,选取雷暴大风的消空因子以及不同天气型下的预报因子并确定其阈值,利用指标叠套法,建立雷暴大风潜势预报方法,并进行预报检验。结果表明：(1)选取700 hPa温度露点差、850 hPa与500 hPa的温差、条件性稳定度指数和混合相层4个环境参数作为消空因子并确定了消空阈值。（2）将雷暴大风分为高空槽型、冷涡型、切变线型、西北气流型和副高边缘型5类,选取了5类天气型下雷暴大风的预报因子,利用指标叠套法,建立了太原雷暴大风潜势预报方法。(3)运用雷暴大风潜势预报方法开展历史样本回报检验和2019-2020年试预报检验,取得了较好的预报效果。     

基于支持向量机的雷暴潜势预报初探

根据2008—2010年夏季邵阳地区的NCEP全球再分析资料(分辨率为1°×1°)和闪电定位资料,利用支持向量机(SVM)分类方法建立该地区雷暴潜势预报模型,并用测试样本检验了该模型的预报能力,同时与Logistic回归模型和Bayes判别法的预报效果进行了比较。结果表明,SVM模型的预报准确率为86.21%,虚警率为15.25%,漏报率为13.79%。对比三种模型的TSS技术评分,发现使用SVM方法建立的模型对邵阳地区雷暴预报的效果最好,评分值为0.79。因此,SVM方法所建立的模型可以为邵阳地区6 h的雷暴潜势预报提供一定的参考价值。     

基于模糊聚类分型的数值产品暴雨预报释用方法

本文阐述了一种基于数值产品的预报信息场的暴雨预报释用方法,提出了对暴雨历史样本形势场使用模糊聚类的客观分型技术,用条件概率让小概率事件成为相对的大概率,更有利于暴雨指标的提炼;该释用方法包含的信息量全面,以历史暴雨样本同期的包含大气三维空间压、温、湿、风及其释演的物理量,构建出25个数值产品参数指标作为鉴别暴雨的基础,同时也勾划出各暴雨型发生期大气高温、高湿、对流不稳定等机理结构特征,且均有具体物理量数据表述.预报方法的研究过程中探索了某些物理量场预报暴雨落区的规律;建立了暴雨预报工具,充分利用了现有业务中的质量较好的预报产品设立预报工具的起报条件,减少了暴雨空报率.     

基于多元线性回归的滇西南短时强降水预报模型研究

利用云南省普洱市2015—2017年多普勒天气雷达资料、探空资料和气象观测站5 min雨量观测资料,分析了普洱地区研究期间41次短时强降水的环境场和雷达回波演变特征。结果表明:中尺度辐合线、中气旋、逆风区是强降水触发和维持的重要成因。短时强降水发生前,整层大气水汽充沛,静力不稳定层结,大气可降水量(PW)≥35 mm、SI≤-0. 23、K> 35,可作为环境场对流潜势的判定因子;短时强降水发生时,雷达回波最强反射率因子≥40 d Bz,35 d Bz回波顶高> 5 km,径向速度的辐合切变量> 5 m·s^-1。通过多元线性回归分析,选取4个相关性显著的影响因子,建立普洱市短时强降水预报模型。所选预报因子包括:35 d Bz回波顶高、30 d Bz垂直剖面中心高度、30 d Bz以上雷达回波面积和SI。预报模型的回报检验表明,普洱短时强降水平均雨强相对均方根误差为17. 0%,局地降水持续时间相对均方根误差为33. 9%,局地过程降水相对均方根误差为25. 6%,回报效果较好。4次短时强降水预报检验中,平均雨强的预报误差每5 min小于1. 2 mm,局地强降水持续时间的预报误差小于10 min,局地过程降水的预报误差小于4 mm,模型均预报出局地连续性降水超过50 mm。预报模型有较好的预报能力,可应用于普洱短时强降水的临近预报预警。     

春季与夏季两次雷暴大气结构及地闪特征对比

利用NCEP再分析资料、探空资料、闪电定位资料和南京、常州多普勒雷达资料,通过对比分析南京2012年2月22日春季雷暴和2011年8月10日夏季雷暴两次过程,研究不同季节影响雷暴发生的大气结构以及强弱雷暴地闪特征的差异。结果表明:风矢位温(V-3θ)图揭示的大气动力热力水汽特征能够为雷暴的潜势预报提供先兆信息。两者相较而言,春季雷暴的动力抬升作用明显;夏季雷暴主要由热对流引起,对流层上层的动力抽吸作用不明显。春季弱雷暴正地闪在总地闪中所占比例较高。无论春季弱雷暴还是夏季强雷暴,地闪落点与辐合区对应关系明显,且地闪的落点也与雷达反射率因子有较好的对应关系:地闪主要分布在强回波区(大于40 d Bz)及其外围区域。但在较强雷暴云的发展阶段,地闪多发生在风暴体伸展方向的一侧,具有引导雷达回波移动的作用,夏季强雷暴地闪簇集在垂直风切变区域。     

基于Logistic模型的干、湿环境下江淮夏季雷暴大风潜势预报研究

利用2009—2015年江淮夏季雷暴大风观测资料和NCEP再分析资料,按整层可降水量将雷暴大风环境划分为干、湿两种环境,结果发现湿环境雷暴大风日约占总雷暴大风日数的86%。基于物理量参数和Logistic回归方法构建了江淮夏季干、湿环境下区域雷暴大风的潜势预报模型。西南区、东南区和北区湿环境雷暴大风的最显著预报因子分别是冰雹指数(CS)、K指数和沙氏指数(SI)。干环境雷暴大风的最显著预报因子是总指数(TT)。相对于大风指数(WINDEX),综合考虑热力学作用和高空水平动量信息的新大风指数(GUSTEX)对江淮干、湿环境雷暴大风的预报指示意义更好。通过历史样本回报确立了预报模型的概率阈值,并利用2016年独立样本试预报检验证明Logistic模型预报效果良好。     

中期延伸天气预报方法研究

针对未来8—17 d中期预报方法短缺的现状,将数值预报产品与历史资料有效结合和应用,以天气学、统计学为基础,通过关键区相似预报等方法,研制出了一种通过计算环流相似和气候概率实现中期延伸预报的方法。结果表明:中期延伸天气预报方法能够反映未来天气演变和降水、气温的总体变化趋势。经过检验,认为可以应用于中期天气预报业务。     

黄山冬半年云海预报研究

利用2004—2014年黄山气象站地面气象观测资料和NCEP/NCAR再分析资料,分析了云海发生时气温、气压、湿度、风速等要素的垂直分布、时间演变特征,选取能够反映云海天气特征的指标作为预报因子,分析预报因子分布特征,确定其阈值及消空指标,采用指标叠套法建立了黄山冬半年各月08时云海预报模型,总体正确率为88%,T_S评分为31%。利用2015—2016年资料进行检验,总体正确率为88%,T_S评分为36%,其中3月、10月T_S评分为44%,1月T_S评分为38%,模拟结果对黄山冬半年的云海预报具有一定的参考价值。     

基于降水极端预报指数的福建台风极端降水预报研究

应用1961—2017年中国气象局热带气旋最佳路径数据集、国家地面气象观测站日降水观测资料和2015年8月—2017年12月欧洲中期天气预报中心(ECMWF)集合预报系统降水极端预报指数(EFI)数据,根据百分位法定义台风影响期间福建省各站点的台风极端降水阈值,采用最小阈值法剔除台风极端降水时EFI箱线图中的异常值,保...