一次暴雪空报的诊断分析和预报探讨

本文利用实况资料和数值预报产品中的多个物理量要素对2008年12月4日暴雪过程进行诊断分析,寻找暴雪空报的主要原因,研究吉林省的暴雪预报方法,以期对今后的暴雪预报有所帮助。结果表明：大部分物理量要素场不支持暴雪的产生,没有源源不断的水汽输送、水汽辐合、湿度锋区和良好的动力配置,本次天气过程的影响系统不符合吉林省暴雪概念模型。     

格尔木辖区气温精细化预报方法研究

本文从热力学角度对格尔木辖区气温变化的主要因素进行了分析,介绍了选取格尔木和都兰两个精细化预报评分点的2003-2009年的地面常规资料、欧洲数值预报等各类资料,将包括经验预报方法在内的各类气温预报方法用相关稳定筛选法进行因子筛选,并通过调整历史样本资料长度及各因子间的关系,筛选出最优预报方程的可变因子逐步回归方法做气温对象的初步精细化预报,再用青海省气象台的指导预报进行加权平均运算,运用面向对象的可视化编程技术实现最高气温和最低气温的自动预报。     

基于SVM方法的暴雪预报系统

雪灾是内蒙古地区的主要的气象灾害,对全区牧业和人民生活造成了严重危害和影响.在充分分析内蒙古地区气候特征的基础上,依据SVM回归方法,利用T213资料,建立了暴雪的SVM回归方法预报模型,建立了自动化的SVM暴雪预报业务系统,并对其进行了业务试验.给出了依据SVM方法建立的暴雪实时业务预报系统的检验结果.结果表明,SVM回归方法能运用于暴雪的预报,建立的自动化的SVM暴雪预报业务系统能在预报业务中发挥了一定的作用.     

多因变量双因子集矩阵回归预报方法

在多因变量多元回归中,采用单因子筛选引入公共预报因子进行矩阵回归预报时,由于自变量间互相关联,有可能存在这样的双因子,单个因子回归检验不太显著,但2个因子检验变得显著,势必造成某些预报信息的遗漏。基于此该文引入多因变量双因子集矩阵回归预报方法,通过对玉溪市9站点5月雨量预报检验,预报效果明显高于单因子筛选回归,尤其对特多特少异常年更具有指导意义。     

基于“配料”的大兴安岭春季暴雪预报方法

在大兴安岭春季暴雪预报中,应用"配料法",通过对暴雪天气形成的基本配料,给出了建立配料的基本步骤,同时,通过对一次春季暴雪天气过程分析,具体阐述了"配料法"在大兴安岭春季暴雪预报中的应用。结果表明:本次暴雪灾害性天气形成的物理机理,其主要要素为比较强的上升运动和充沛的水汽供应,强烈的上升运动是由锋面气旋、高空急流提供。所选取的动力、热力以及水汽条件与本次暴雪的形成有着较好的对应关系,通过分析以上关键物理因子的建立过程,可以给出春季暴雪潜势预报。     

基于SVM方法的暴雪预报系统

雪灾是内蒙古地区的主要的气象灾害，对全区牧业和人民生活造成了严重危害和影响。在充分分析内蒙古地区气候特征的基础上，依据SVM回归方法，利用T213资料，建立了暴雪的SVM回归方法预报模型，建立了自动化的SVM暴雪预报业务系统，并对其进行了业务试验。给出了依据SVM方法建立的暴雪实时业务预报系统的检验结果。结果表明，SVM回归方法能运用于暴雪的预报，建立的自动化的SVM暴雪预报业务系统能在预报业务中发挥了一定的作用。     

友谊县2017年3月13-14日暴雪过程分析

1引言暴雪是黑龙江省常见灾害天气之一,黑龙江省暴雪天气最易出现在秋末冬初和冬末春初。从20世纪70年代开始,我国许多学者对暴雪天气进行了研究分析并取得一定成果。袁美英等分析了造成黑龙江省大雪、暴雪的几种环流形势,并对每种环流形势给出了预报着眼点和指标;高玉中等采用温压结构的天气概念模型分析技术,研究了黑龙江省暴雪预报方法.     

宝丰县汛期长期天气预报趋势

根据本站历史资料,从可能与汛期降水量、平均气温密切相关的气象要素中筛选预报因子,建立预报方程,制作预报. 1预报因子 对气压、气温、相对湿度、水汽压等气象要素进行逐时段计算,形成预报因子数据文件.     

黑龙江省暴雪集合预报初步研究

将集合预报引入暴雪预报研究中,对典型的暴雪过程进行集合定量预报和概率预报,通过对比分析得到以下结论:模式预报对影响系统简单、稳定的暴雪过程预报效果较好,对于影响系统复杂暴雪过程预报效果较差,集合预报的效果好坏与模式本身的预报效果关系很大。集合预报比单一模式预报能给出更精确的暴雪落区。集合概率预报能够给出更多的预报信息,对于集合平均预报有一定的补充作用。对于影响系统简单,稳定的暴雪过程,过去5 d的质优成员可信度高,对于影响系统复杂、发展旺盛的暴雪过程,过去15 d的质优成员更有优势。     

宝丰县汛期长期天气预报趋势

根据本站历史资料，从可能与汛期降水量、平均气温密切相关的气象要素中筛选预报因子，建立预报方程，制作预报。１ 预报因子 对气压、气温、相对湿度、水汽压等气象要素进行逐时段计算，形成预报因子数据文件。 以预报因子与预报对象的相关系数为判据，从预报因子中筛选出与预报对象密切相关的预报因子。２ 预报方程及效果检验 选取宝丰县１９７１年至１９９９年６～８月降水量和平均气温为预报对象，以１９９９年４月３０日以前的气象资料为预报因子，建立预报方程。２．１ 降水量预报方程及准确率 Ｒ６、８＝一 １８１８４．７２－８．３…     

川西高原大雪人工神经元网络短期预报系统

采用初级预报模式结合人工神经元网络（ＢＰ算法）的方法,使用阿坝牧区大雪天气过程历史资料,研制了川西高原牧区大雪天气预报系统。利用９２１０工程接收到的数据资料,自动完成因子采集和结论输出,每次输出后,因子库自动增加新的因子,网络再次学习,从而进一步提高预报精度。     

大到暴雪天气模型及数值产品释用预报方法

用欧洲数值预报产品格点资料,对1986年11月-2002年3月河南省出现的87个大到暴雪个例进行对比分析,将大到暴雪划分为3个类型,即高原低槽型、阻高-横槽型和L型,对每个型进行合成平均,建立了大到暴雪的天气学概念模型。为提高样本中大到暴雪的概率,先将样本进行消空处理,然后选取物理意义清晰、天气学意义明确的预报因子,分别建立了全省分片大到暴雪1-7 d预报方法,在业务试应用中取得了较好的预报效果。     

日本数值预报产品在邯郸大雪预报中的释用

根据1995-2005年冬季邯郸市气象台现有的28个月日本数值预报产品资料,对≥5 mm的降水预报日数和全市16个观测站降水实况,按预报评分量级进行分县检验和天气系统分型检验,总结出产生大雪以上降水的天气类型,并确立大雪和暴雪预报指标。     

日本数值预报产品在邯郸大雪预报中的释用

根据1995—2005年冬季邯郸市气象台现有的28个月日本数值预报产品资料，对≥5mm的降水预报日数和全市16个观测站降水实况，按预报评分量级进行分县检验和天气系统分型检验，总结出产生大雪以上降水的天气类型，并确立大雪和暴雪预报指标。     

数值预报产品在冬半年暴雪预报中的释用

利用天气学原理分型统计了1981～2000年鹤壁市12h暴雪预报指标，采用N-T方法对T213和HLAFS数值产品预报场进行反演，并应用于2002年冬半年12h暴雪分段预报中，还对两种数值产品的预报效果进行了对比检验。     

2003年11月6日大同市异常暴雪成因初探

2003年11月6日大同市产生暴雪天气过程,此次暴雪主要是由高空强冷气旋、低气切变线和地面倒槽前部强盛的偏东暖湿气流的共同影响所引发的。通过分析论述,进一步揭示出大同市暴雪发生的环流背景和水汽辐合区,为今后的暴雪预报总结出一些关键着眼点。     

内蒙古大(暴)雪与白灾的气候学特征

使用１９６１～１９９８年内蒙古１１８个地面测站的历史资料及同期亚欧５００ｈＰａ高空资料,分析了内蒙古大（暴）雪及白灾的气候学特征。结果表明,发生大（暴）雪频率最高的地区是内蒙古的东部和南部,而白灾最重的地区却是内蒙古北部。指出产生“坐冬雪”是形成白灾的必要条件,给出了产生“坐冬雪”的气象指标,总结了内蒙古大（暴）雪的环流特征。     

南通地区暴雪的天气条件对比分析

通过对20世纪50年代以来南通地区的四次暴雪过程的分析，试从环流形势的配置、强度及物理量场特征上，找出具有共性的暴雪的指标，以供预报参考。     

低空急流与阿勒泰暖区大--暴雪

分析了冬季产生新疆低空急流的大型环流特征及低空急流与阿勒泰暖区大-暴雪的关系。结果表明，在中高纬度欧亚范围内呈现“双阻型”，中亚中纬度高空维持纬向强急流锋区的情况下，若有巴尔喀什湖以南的暖湿气流向北输送，则有利于造成阿勒泰暖区大-暴雪的新疆低空急流产生。高低空急流的位置及强度可作为降雪量和大-暴雪落区的短期预报指标。     

沿天山高速公路冰雪灾害分析及其对交通安全的影响

利用2002年12月-2006年12月沿天山高速公路因恶劣天气导致交通管制统计记录,结合相应时间段高速公路沿线气象资料,对比分析了高速公路冰雪灾害对交通安全的影响,结果表明：高速公路冰雪灾害的危害程度依次是道路结冰、风吹雪、强降雪。路面结冰主要影响路段在吐乌大高速公路、乌奎高速公路和乌鲁木齐机场高速公路;风吹雪集中出现在达坂城到乌鲁木齐一线;除了吐乌大高速达坂城到吐鲁番段没有因强降雪影响交通的记录外,沿天山其它各段均有发生。归纳了高速公路冰雪灾害气象要素预报指标,建立了预报模型,制定出冰雪灾害的气象指数等级、安全行车预防措施,为交通运输气象服务提供具体可操作的预报产品。