几种流域面雨量计算方法的比较

简单介绍了计算流域面雨量的泰森多边形法和逐步订正格点法，并运用此两种方法及气象站资料的算术平均法与气象站和水文站资料的算术平均法计算了1998年(5～9月)、1999年(5～9月)及2000年(5～8月)湖南5个小流域的实况面雨量。从整体上看，几种方法的计算结果均无显著差异，但不同方法所得面雨量的逐日差异有的还是相当明显的。     

一种计算区域内气象要素平均值的方法

采用面积分的原理,提出了一种计算区域内气象要素平均值的新方法,通过对湖南全省温度、降水的平均值计算分析,对计算误差进行了检验。结果表明,采用该计算方法可以减少因气象台站分布不均匀对平均值的影响,计算得到的平均值更能反映实际情况。     

利用T106格点场过滤台风环流的一种方法

根据滤波原理,通过平滑的手段,设计了一种利用格点场资料对不同距离采用不同权重进行尺度分离的方法,并给出了物理意义说明和9711号台风的个例计算。本方法计算简单实用,适用于各种格点场。     

插值预报的一种新方法及其在降水预报中的应用

本文针对经典插值预报方法存在的不足,遵循插值预报的基本原理,提出了插值预报的一种新方法,此方法的实质是考虑了预报系统中不同预报因子对系统的最后演变结果的不同作用,将此方法应用于云南１８个测站五月雨量的预报中,结果表明,此方法无论在历史预报方面还是在外推预报方面均具有良好的稳定性和预报精度。     

基于ANUSPLIN的京津冀区域逐日气温格点数据集建立方法研究

为建立一个高精度、高空间分辨率的逐日气温格点数据集,满足公共气象服务对于精确信息及实时信息的需要,利用2018年6—8月京津冀区域以及临近省区共3 974个国家级及区域气象观测站质控后的逐日气温资料,采用ANUSPLIN软件对逐日气温数据进行空间内插,得到了京津冀区域逐日气温格点数据集（0.01°×0.01°）,并分别利用反距离权重插值法、普通克里金插值法、样条函数法对逐日气温数据进行空间插值,采用相关系数（Corr）、平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MRE）等作为评估指标来检验插值精度。结果表明：1）ANUSPLIN软件满足了空间插值对精度及曲面平滑度的要求,能直观体现京津冀区域气温由北向南递增的空间分布特征;2）4种插值方法中,基于ANUSPLIN软件的插值结果最优,相关系数平均达0.97,其样本误差在1 ℃之内占比为90.59%,MAE为0.46 ℃,MRE为1.81%;3）插值误差较大的区域位于冀北高原、燕山丘陵及太行山脉一带,高海拔、低站点密度等是造成插值误差的主要原因。基于ANUSPLIN插值方法建立的逐日气温格点数据集具有分辨率高、空间插值误差小的优势,ANUSPLIN对气温的空间分布具有较好的预测能力。     

内蒙古精细化格点气象要素预报的应用分析

文章基于内蒙古精细化格点气象要素预报,采用普通克里格、反距离加权、双线性插值法,优选气温和相对湿度的最优插值方法,制作站点预报并检验。结果表明:(1)对气温和相对湿度应用效果最好的插值法分别是双线性插值法和普通克里格法;(2)08时起报当天气温和相对湿度的预报效果均好于前一日20时起报预报,日最高气温预报准确率最高,为77.83%,预报与实况相关系数达到0.8211,日最低气温、日平均气温及日平均相对湿度相关系数达到0.6以上;(3)高温预报值总体小于实况值,08时预报准确率为70%～93.94%,20时预报准确率为54.55%～93.33%。     

一种气温的数值预报权重误差订正释用方法

该文在对几种数值预报产品的气温要素预报结果进行检验的基础上,尝试建立了一种权重误差订正方法:通过对数值预报产品进行检验订正,首先根据EC粗网格预报结果结合典型天气形势判断气温走势建立方程,对不同预报产品以近期准确率作为权重平均并结合误差加以订正,建立订正预报方程,对历史个例的检验和试报说明此方法对于提高气温预报的准确率,减小误差是有效的。     

一种小面积、高效率专用接地技术的应用

接地的作用主要是防止人身遭受电击、设备和线路遭受损坏，防止雷击、防止静电损害和保障电力系统正常运行。在日常的防雷工程实践中，经常碰到这样的问题：大楼盖好了，道路也铺好了，甚至绿化也搞好了，到弱电设备开始安装，业主才想到要做防雷地网，因此留给专业防雷公司施工的空间往往很小，在这种情况下，采用常规的做法难以达到业主的要求（≤1．0Ω），针对这种情况，大胆采用新材料新工艺，通过钻桩（24m深）、灌注长效降阻剂、换土、     

用高斯权重平均数对点聚图分析的再研究及其在预报中的应用

本文在点聚图分析中,引入高斯权重平均数,构成了任意维点聚图,并使点聚图分析的预报结论定量化。利用预测误差最小准则,得到了预测精度最高的高斯权重平均数中所需的最高大有效订正半径r_0,(即以r_0为半径的园内的历史个例值,采用客观分析中逐步订正法的基本原理所构成的高斯权重平均数,即为预测误差最小的对象预报值)。经试用,预报效果尚佳。     

站点气温格点化方法在贵州区域的研究与应用

利用2019年1—12月国家气象信息中心实况格点资料、贵州地面观测站资料以及ECMWF 2 m气温起报场资料,讨论了相同插值方案下站点数对空间分布的反演效果以及相同测站数下不同插值方案的表现,同时对国家气象信息中心实况格点场进行检验,并对本地建立的气温格点分析场进行初步评估。结果表明：相同的插值方案下,站数越多越能反映要素场的实际分布状态;基于贵州特殊地形,在相同站数下双线性插值法优于邻域法;通过对国家气象信息中心实况格点分析场评估,日最高、最低气温在贵州区域均存在明显误差,其平均绝对误差分别为1.6℃与1.1℃左右,平均RMSE分别达2.2℃与1.6℃。采用Cressman方案对离散观测资料重建的本地化气温格点分析场进行评估,其最高、最低气温平均绝对误差降至0.2℃与0.1℃左右,大幅度降低了与测站观测值的差异,基本可以代替国家气象信息中心下发的气温格点分析场,并将为今后贵州省业务或研究工作中格点预报的客观订正提供新的更符合实际的参考。     

A New Method of Significance Testing for Correlation-Coefficient Fields and Its Application

Correlation-coefficient fields are widely used in short-term climate prediction research. The most frequently used significance test method for the correlation-coefficient field was proposed by Livezey, in which the number of significantcorrelation lattice(station) points on the correlation coherence map is used as the statistic. However, the method is based on two assumptions:(1) the spatial distribution of the lattice(station) points is uniform;and(2) there is no correlation between the physical quantities in the correlation-coefficient field. However, in reality, the above two assumptions are not valid.Therefore, we designed a more reasonable method for significance testing of the correlation-coefficient field. Specifically, a new statistic, the significant-correlation area, is introduced to eliminate the inhomogeneity of the grid(station)-point distribution, and an empirical Monte Carlo method is employed to eliminate the spatial correlation of the matrix.Subsequently, the new significance test was used for simultaneous correlation-coefficient fields between intensities of the atmospheric activity center in the Northern Hemisphere and temperature/precipitation in China. The results show that the new method is more reasonable than the Livezey method.