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。     

用卡尔曼滤波方法制作河南省冬半年大风预报

在分析河南省冬半年大风的天气气候特征的基础上，筛选出与大风相关性较好的预报因子，采用卡尔曼滤波方法，制作河南省冬半年大风预报，在一定程度上实现了灾害性天气预报的定点与定量。     

烟台冬季偏北大风分析与预报

利用近１０年的资料及数值预报产品，分析了烟台冬季（１２月～次年２月）偏北大风的气候概况、主要天气型及成因。对相关因子进行筛选、优化组合，建立了相应的客观自动化预报方法，具有较强的实用性。     

北部湾海面冬季（11～1月）偏北大风的气候分析和预报

通过对１９５９￣１９９１年的历史资料统计，了解了北部湾海面冬季偏北大风的主要气候特征，经分析还找出了预报北部湾海面冬季偏北大风的起报场条件（起报条件），及预报因子，发现８５０ｈＰａ较强冷高压对冷空气南下有预示的作用，而西太平洋副高偏弱，位置偏东是预报偏北大风的很好指标。     

洪泽湖区春季大风的分析和预报系统

本文利用１９６０－１９９３年大风的资料，分析春季洪泽湖区大风的气候特征和影响的主要天气系统，运用天气型下找模型，ＭＯＳ预报等方法，研究建立了春季各月湖区大风的预报工具，并编制具有一定特色的预报业务系统，采用动态调整手段，使预报方程随资料的增加而不断优化。经１９９４年试报，湖区大风的预报准确率为７５％，获得预期的效果。     

基于概率与权重的雷暴大风潜势客观预报方法研究

采用2007—2015年5—8月NCEP再分析资料和国家站、区域站雷暴大风实况观测资料,利用权重和概率统计相结合的方法,确定与雷暴大风联系紧密的物理量,统计其在所选物理量不同阈值范围内出现的概率,建立雷暴大风概率潜势预报方程,并对预报结果进行检验。结果表明:(1)雷暴大风出现在白天与夜间所选物理量参数有所不同。无论白天或夜间,其在山区与其它地区的物理量阈值亦不同。(2)所选每个预报因子的概率统计结果与雷暴大风发生的环境条件基本相符,该概率由因子达到阈值范围内的样本数和在此区间内出现雷暴大风的样本数两者共同决定的。(3)该方法对08—20时和20—08时两个时段雷暴大风预报的命中率均较好,尤其2016年7月最高,预报概率为"60%以上"的命中率接近93%,可预报出雷暴大风出现的概率潜势和可能发生的区域;同时,空报率较高;预报概率为"80%"的预报临界指数更高。     

利用非线性回归技术建立洛阳机场大风预报方法

利用2005-2008年洛阳机场200个大风天气个例,从经验和物理意义出发选取地面风速预报因子,然后对初选因子进行多种组合并同预报量作相关分析,确定了东、西风型各10个因子。根据各个因子在引入的线性和5种非线性函数形式下同预报量的相关程度,确定每个因子同预报量的最优函数关系,进而分别建立了东、西风型风速预报的多元非线性回归方程,再应用双重检验的逐步回归方案对方程进行优化,并将优化后的方程进行了检验,最后分析了影响风速主要因子的作用。结果表明:利用非线性回归方程对风速进行客观定量化预报,预报效果达到了民航气象对大风预报的质量要求,能够为实际工作提供参考;预报东、西风型风速的首要因子分别是气压梯度和变压梯度。     

偏北大风的数值预报释用方法研究

本文利用欧洲中心中期数值预报结果，从不同侧面选取因子，建立了日最大平均风速的四种统计预报方程，在此基础上设计了几种集成方法对预报结果进行集成，结果表明，我们设计的最大值－阀值综合集成法取得了很好的效果，特别是2－3天的大风预报准确度较高。     

用卡尔曼滤波方法制作河南省冬半年大风预报

在分析河南省冬半年大风的天气气候特征的基础上,筛选出与大风相关性较好的预报因子,采用卡尔曼滤波方法,制作河南省冬半年大风预报,在一定程度上实现了灾害性天气预报的定点与定量.     

云南盛夏大雨物理量因子的选取及效果检验

从物理量因子场与云南盛夏（７－８月）大雨作为预报量之间的相关系数计算入手，通过相关场分析来提取因子信息，经过不同组合试验，选出新的预报因子，检验表明，新的组合因子与预报量之间的相关性有明显提高。由此而建立的预报方程有较好的历史拟合率和较稳定的实际预报能力。     

“CMA北京模式”中三种不同阵风诊断方案在北京地区大风预报中的评估

数值模式预报是阵风预报的重要途径之一,对“中国气象局北京快速更新循环数值预报系统（简称CMA北京模式）”中AFWA、UPP、IUM三种阵风诊断方案在北京地区大风预报中的性能进行了分析评估。两次大风过程的分析以及各季节大风预报的批量试验检验结果显示:三种方案的阵风预报存在明显差异,IUM方案的阵风预报能力优势明显。IUM方案对冷空气大风和雷暴大风预警都有较好的指示意义。其对2020年3月18日冷空气大风过程中大风起始时间、大风区位置和演变以及过程极大风速均有较好的预报效果,对2020年8月2日雷暴大风过程中大风区范围预报偏大且位置存在偏差,但对大风预警的指示意义最强。IUM方案的阵风风速预报整体偏强,但对各个季节达到或超过5级阵风的等级预报较为准确。总体而言,IUM方案对北京地区大风预报性能较好,基于该方案制作的阵风预报产品可为大风预报提供有力支撑。      

台风大风预报研究回顾

大风是台风引发的三大灾害之一,考虑到现有的台风大风研究相对较少、预报经验也比较不足,因此对其预报方法进行回顾总结具有十分重要的意义。从经验预报、统计预报、数值模式预报及数值预报产品释用等4个方向梳理了台风大风预报技术的研究与应用现状:天气图、卫星云图和雷达图是经验预报中非常重要的工具;统计预报根据方法的不同可细分为回归预报、客观相似预报和气候持续性预报;数值模式预报方面,国内外多家机构都研发了相应的台风大风预报产品;数值预报产品的释用目前则包含了动力释用、统计释用和人工智能释用。同时总结了上述4类预报方法各自的优势和不足。最后,讨论了未来研究与实际业务中进一步提高台风大风预报能力的可能发展方向。     

ECMWF细网格数值预报产品在乌鲁木齐东南大风 预报中的释用

利用ECMWF细网格数值预报产品和区域自动站、风廓线雷达等常规观测资料,对乌鲁木齐2013年春季南郊发生的一次东南大风过程进行诊断分析和预报释用,揭示了乌鲁木齐东南大风发生和维持的物理机制,发现细网格资料在预报时空分辨率和预报性能等方面均有提高,对东南大风预报具有指示意义,提高了预报的准确性。分析表明：达坂城至南郊一带东南风频发是由于春季地面蒙古高压部分南掉,形成东西间气压梯度力同乌鲁木齐南郊地形狭管方向一致时,并在“慢坡”重力下滑的共同作用下所形成的回流型东南大风;细网格850hPa风矢量、10m高度上的风、海平面气压场、2m高度上的温度等要素预报,对乌鲁木齐南郊东南大风的起止时间、风速量级及落区的预报有较好指示意义。     

基于智能计算的广西大风短临预报预警系统的产品检验

利用机器学习和人工智能技术研发了广西大风短临预报预警系统,该系统的产品与同期广西各地气象局发布的大风预警信号(以下简称“人工预警”)进行比较分析。结果表明:(1)按业务评分规定,大风预警系统在漏报率和命中率方面更优,人工预警在TS评分和空报率方面更优;(2)有效提前预警情况下,大风预警系统在大风蓝色、黄色预警和不分级预警中TS评分较高。基于对大风预警系统和人工预警的数量、TS评分和预警提前量的差异分析,广西大风短临预报预警系统的产品性能达到同期人工预警水平。     

吐鲁番市大风规律及预报方法探讨

根据197l～2001年吐鲁番站的大风资料，分析了吐鲁番市短时大风的气候特征和天气学特征。就变压风和无锋面气旋对解决大风预报难点的作用进行了探讨。     

不同天气形势下山东半岛南部沿海大风特征及其成因

以山东半岛南部沿海为例,利用旋转T模态主成分分析方法和欧洲中期天气预报中心第5代大气再分析资料(ERA5)对大风的环流形势和成因进行研究。结果表明：(1)形成大风的天气型有5种,按大风日数从多到少依次为西北路冷高压型、低压槽后型、低压槽前型、江淮气旋型和北路冷高压型,与不同天气型下大风发生的概率大小顺序一致。(2)冷高压型(包括西北路冷高压型和北路冷高压型)的冬季大风最多,低压槽型(包括低压槽前型和低压槽后型)的春季大风最多,江淮气旋型的春、秋季大风最多。(3)高空冷平流、地面冷高压和动量下传是西北路冷高压型大风的成因;高空冷平流和地面冷高压是北路冷高压型大风的成因;高空暖平流、入海高压和东北低压是低压槽前型大风的成因;高空冷平流、地面冷高压和东北低压是低压槽后型大风的成因;受高空正涡度平流和暖平流影响,气旋发展并向东北方向移动在半岛南部形成大的气压梯度是江淮气旋型大风的成因。     

郑州市强对流天气短期预报系统

经对郑州市1990～2000年气象资料分析,概括出短时暴雨、瞬时雷雨大风、冰雹等3种强对流天气出现的气候规律、天气形势、物理量场演变特征、单站气象要素变化规律等.在此基础上,建立了3种对流性天气的预报模型、预报指标和相应的预报方程,构成郑州市强对流天气短期预报系统.该系统根据每天08时实时资料,自动完成天气分型、物理量计算、预报指标计算和预报方程的判别,输出预报结论.     

博州地区一次强寒潮天气特征分析

利用常规高空、地面观测资料和数值预报产品对2010年1月18-22日影响博州地区的一次强寒潮天气过程进行分析。结果表明:大风、强降温是本次寒潮天气的主要特征,造成大风和强降温的主要原因是前期气温异常偏暖,地面增压迅猛剧烈,阿拉山口风口的狭管效应对山口的大风也有增幅作用。