按不同气候背景制作单站MOS预报方程

在基层业务体制的框架基本形成以后，县局在参考上级指导预报的同时，初步开展对单站数值预报模式的研究，注意中、小尺度天气的变化规律，以提高订正预报的精度。     

用MOS法制作春季短期降水预报方程

利用欧洲数值预报图建立未来24小时小量以上降水预报方程。     

择优录用MOS春播预报方程

本文用日本发播的中期预报图FEAS09-19和FEAS509-19中的资料从多个预报方程中,选择最为理想的一个在实际中应用。 所用的是82—85年四年资料,86年是预报的年份。 一、选取预报因子 先用82-83二年的资料进行因子普查。取95—115°E、25—40°N为关键因子区,以5个纬距,2.5个经距划分网格点进行读数,这样每张图共有36(4×9)个格点的数据。FEAS09-19(地面图)读的是气压(P)预报值;FEAS509—19(高空图)     

制作MOS预报的体会

一、前言近几年来,甘肃广大台站已普遍使用MOS 方法制作短期要素预报,取得了一些成功的经验,但也遇到一定的困难,主要是数值产品的资料时间短,历史样本少,高原地区效果差,缺少地面形势预报等等。针对上述问题,我们作了一些探索。采用多模式,多时刻,多层次,多要素的因子,充分重视气候特点,适当选择数学工具,就能提高MOS 方法的预报效果。下面以一个具体预报方案来说明。     

夏季天气过程MOS预报法

本文利用欧洲数值预报中心发布的500百帕48小时预报图网格点资料,及北京气象中心B模式输出的有关物理量作为因子,计算了有无天气过程出现的相关概率,选取相关性显著的因子,用0,1权重回归建立MOS方程,经回报取得了较好的效果.     

晴雨、大雨MOS预报方程

我县从1982年7月开始接收东京气象厅发送的部分形势、要素及物理量预报图(500mbH、24~S、48~S预报,地面 P、R24~S、48~S预报,850mb T、风、700 mb。ω24~s预报),北京气象中心发送的部分原始方程模式形势预报图(500mb48~s预报,700mb36~s预报,和国内降水24~s、48~s预报)。经过近一年的使用,我们感到效果较好。我们利用前汛期雨日频繁及大雨较多的机会,根据模式输出预报图提供的各种信息,分别建立了81、82年6月份和83年5月份的晴雨、大雨MOS预报方程。     

桂平县冷锋大雨MOS预报方程

4—6月,在可能产生冷锋大雨的天气形势条件下,要判断到底有无大雨,形势图的答案是含糊的。笔者试用MOS方法,以求解答这个问题,结果效果较好。具体做法述说如下。     

B模式大雨MOS预报方程

我站从1981年5月开始接收北京气象中心发送的北半球五层原始方程模式(简称B模式)形势预报图(500毫巴48小时预报和700毫巴36小时预报),经过1981年夏天的使用,我们感到在形势预报上效果较好。 我们利用1981年8月份我站大雨较多的机会。根据B模式数值预报图提供的信息,建立了大雨MOS预报方程,拟合了8月份出现的4次大雨,效果令人满意。 一、模式输出因子的挑选 1.副高信息的提取 预报实践证明,造成我县夏季较大降水的主要因素是天气系统的演变。在一般情况下,高原和西北地区的低槽24—48小时内     

春播期间重要天气的MOS预报

1984年10月,我们应用传真图资料,把数值预报的一些输出量做为预报因子,寻求与春播期天气的关系,并建立预报方程,然后用“0、1”权重回归法,做出了3、4月我地关键性、转折性天气的短、中期预报。一、基本资料及其处理取1982年至1984年3、4月逐日北京 B 模式48小时500hPa 和36小时700hpa 预告图,以     

扬州市常规天气MOS指导预报系统

一、引言 随着预报业务体制改革的不断深入,市级气象台除了制作所在市的市区天气预报外,还要对下属县站提供指导预报。实现市对县的指导预报必须解决两个问题,一是提供的指导预报要具有较高的准确率;二是指     

春季中期天气过程MOS预报方法

一、前言本文应用谐波分析方法,将 ECMWF 输出的500hpa 高度预报值分解成纬圈谱。以波参数谱、物理量谱和超长波、长波、合成波高度为预报因子,对春季连阴雨天气过程、强降温天气过程及逐日晴雨天气过程,用逐步回归的方法,建立 MOS 预报方程。预报方程在1986年3—4月投入业务使用,波谱因子在时间尺度与空间尺度上与中期天气过程一致,有较明确的天气学意义,因此,其组成的预报方程对中期天气过程有一定的预报能     

一个预报塔城降水的MOS方程

从去年春季起,我们开始应用欧洲48小时、96小时欧亚高空形势数值预报图,以及北京B模式输出的各种物理量数值.在统计了以往58个降水个例的基础上,定出各种物理量与降水量的关系,定出界标,进行0,1化处理,作未来24小时晴、雨预报.经过5-6月试用中又进一步改进,建立了由定性到定量的预报方程,应用于7-11月实际工作中,其结果还是令人满意的.     

MOS预报方程对数值预报模式的自适应性探讨

一、引言 近年来,由于数值预报技术的迅速发展,数值预报业务模式更替频繁,使MOS方法的优越性受到一定影响。一般说来,当数值模式的物理特征变动不大,同样是差分模式,只是网格大小及层次的变化,通常不致影响MOS预报的准确率;但如数值模式变动较大,例如从差分模式变为谱模式,则这种影响是不能忽视的,国外有关的近期资料已说明了这个问题。目前,国外解决这一问题的方法是选用那些对模式变化不太敏感的因子,例如在预报最高温度时,选用两层间厚     

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     

分型制作七月份睛雨MOS预报

已有充分的依据证明,当前世界的数值预报(包括一些物理量场的预报)的水平,巳经明显高于一般天气图方法和预报员的预报水平。但是,数值预报尚难于较准确地直接作出局地的具体天气预报。本文采用MOS方法,结合高空700百帕的天气分型,制作本站7月份的晴雨预报。     

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。     

用模糊关系方程预报天气

模糊数学在气象中的应用是十分广泛的.用模糊关系方程预报天气,就是利用预报因子与预报对象之间存在着的模糊关系,由预报因子通过模糊关系这个转换器作模糊变换,从而求出预报量.本文首先给出预报的数学模型,然后以实例说明用模糊关系作预报的方法和步骤. 一、预报的数学模型     

划分天气阶段 预报夏季降水

我们从划分天气阶段入手,根据各个天气阶段环流形势不同的特点,分别选取预报指标,建立模式,从而提高了预报准确率。 一、夏季天气阶段的划分 我县群众中广泛流传着“久旱必有一涝”、“久雨必有久晴”等反映天气变化具有阶段性的谚语。经分析表明,这种阶段性的变化,与控制本站上空的主导环流系统的维持和更替密切相关。例如,当大陆副热     

利用天气分型制作七月份大—暴雨的“MOS”预报方法

我们在利用天气分型制作本站七月份三级降水量(即:晴雨、中雨及其以上量级和大——暴雨)的MOS预报的基础上,又进一步整理概括出七月份大——暴雨的MOS预报方法,经过严格的统计假设检验,效果较好。现介绍如下。