日地月相位与周口双夏期雨量

利用周口１９５９￣１９９３年降水资料和万年历天文资料，分析了对天气了运动有影响的天文条件，建立了双夏期降水预报方法。     

基于年际增量法的广西6月月降水量预测

利用广西87个气象站6月月平均降水量及NCEP/NCAR再分析资料,通过普查1960—2021年广西6月月降水量年际增量与前期500 hPa位势高度场的相关性,选取影响广西6月降水异常相关性较高的前期预测因子,研究其主要影响机制,并采用模糊神经网络与熵度量相结合的方法构建月降水年际增量的集合预报模型,对预测模型进行1960—2013年的拟合检验和2014—2021年的独立样本预报检验。结果发现,该模型的预测准确率较高,独立样本的回报年份同号率为87.5%,拟合平均绝对误差为26.64 mm,拟合平均相对误差为9.06%,预报效果优于利用逐步回归方法构建的预测模型,而且模型性能比较稳定,具有较好的业务应用前景。     

月地相位与本站暴雨

我们对月地相位与本站6月份暴雨作了一些统计分析,发现暴雨经常出现在上、下弦,朔、望日,月赤(黄)纬0°、月赤(黄)纬最大的前后3天内。附表为统计结果。由附表可见,1961一1977年的16次暴雨,全部出现在上、下弦,朔、望日以及月赤纬0°与最大的± 3天内。月赤纬0°及最大与暴雨的关系更好些,在0—3这4天内共出现13次,占总次数的13/16。     

TRMM月降水量产品在新疆地区的订正

利用1998-2013年TRMM月降水量产品与新疆同期的105个气象站地面观测降水量,运用逐步回归与BP神经网络方法,选取1998-2010年数据建立新疆地区的降水订正模型,并利用2011-2013年月降水量进行检验。结果表明:加入地形因子对TRMM月降水量产品订正效果明显,整体上两种模型对TRMM月降水量产品订正的相关系数从最初的0.66分别提高到0.75和0.80,相对误差由10.75%分别降低为4.88%和3.19%;月尺度上,TRMM月降水量产品相对误差为-5.68%~54.44%,经逐步回归模型订正后为-4.26%~32.57%,而BP神经网络模型订正后为-5.33%~24.48%,表明BP神经网络模型订正效果更好;从综合时间技巧评分S_T看,订正后TRMM月降水量产品在各月的效果均有不同程度提高,逐步回归模型订正后提高0.01~0.49,BP神经网络模型订正后提高0.03~0.70。因此,基于逐步回归模型与BP神经网络模型订正的TRMM降水量产品均能够准确、定量地再现降水分布,为TRMM降水量产品质量改进提供一种较实用的参考方法。     

华南5-6月降水量场统计特征与站网关系

由华南区15、42个测站构成了相互独立的低、高密度两种站网。用1958-2000年5-6月逐日降水资料，分析了两种站网华南前汛期降水量场特征的异同。统计表明：1）两种站网给出的华南区域平均季、月降水量无显著差异，候、日降水量有显著差异；2）两种站网给出的逐日气候及其异常场均存在显著差异。     

月地相位与长江中下游梅雨期

我们在过去研究工作中得出,月亮运行位置与华北汛期特大暴雨、台风暴雨强度有明显的关系[1]、[2]。天文条件对天气变化的影响,就中短期来说,主要发生在行星与月亮、地球三者成直线时。行星与太阳、地球成直线时也有作用,但其机会较少。本文以月相变化为主,探讨天体运行与长江中下游梅雨开始日和结束日的关系。入梅日和出梅日资料,以中央     

汛期短期气候预测月降水量预报方法研究

分析5、6、7月逐日气压、气温实时观测资料的一级变量与6、7、8月降水量的相关关系,寻找出4类降水过程预报模型和12个预报指标;确定同时满足预报模型和预报指标的日期为预测未来30±2天将出现日雨量≥10mm的降水过程的起报点;由模型和指标集成结果的月合计值得出月总降水量的预报结论。在业务应用中预报效果很好。     

石家庄降水量和气温变化特征分析

利用石家庄1955--2001年的降水和气温资料,对石家庄近47a的气候变化及特征进行分析、趋势分析结果显示：年气温呈上升趋势,其中最低气温与冬季气温的上升趋势比较明显;年降水趋势倾向不明显。利用墨西哥帽小波对四季、年的降水距平和温度距平进行小波变换,结果显示：四季、年的降水、温度距平呈现出不同的周期变化;夏季降水距平的信号震荡特征与年降水距平的信号震荡特征比较相似,冬季温度距平正中心强度为四季之首：     

华南地区6月份降水异常的统计分析

利用1951-2005年NCEP/NCAR再分析资料及华南地区6月份降水资料,统计分析了与华南降水异常相关的西太平洋副热带高压变异、垂直运动及水汽输送等特征.结果表明:华南地区6月份降水异常与南海区域西太平洋副热带高压脊线位置、中心强度等存在非常紧密的联系.     

华南地区6月份降水异常的统计分析

利用1951-2005年NCEP/NCAR再分析资料及华南地区6月份降水资料,统计分析了与华南降水异常相关的西太平洋副热带高压变异、垂直运动及水汽输送等特征。结果表明:华南地区6月份降水异常与南海区域西太平洋副热带高压脊线位置、中心强度等存在非常紧密的联系。     

西安6月份降水预报指标及应用

分析6月西安气侯背景,将500hPa环流型,分为有利降水和无雨等类型,并找出各种类型预报指标,经应用效果良好。     

东营市月降水量与大气环流特征量的相关分析及预报

通过对东营市月降水量与大气环流特征量的相关分析 ,得到了与各月降水量相关显著的环流特征量。以这些特征量为因子制作月降水量预报 ,效果良好。     

用GPS可降水量资料对一次大一暴雨过程的分析

利用2002年9月10～20日GPS的可降水量资料与实况降水场做了分析比较，结果表明，每30分钟的可降水量连续观测资料对实际降水预报有着一定的指导意义。首先，可降水量第一次达到及最后一次出现50mm的时间与实际降水的开始、结束时间有着较好的对应关系，而可降水量≥50mm的持续时间越长，实际降水量也就越大，反之则相反；其次，可降水量的3小时及24小时变化对预报未来降水区域和雨量分布有着一定的指示作用；最后，可降水量在降水过程中不同阶段的趋势变化反映了500hPa流场、700hPa水汽通量场的变化，这为实际降水预报中水汽的来源及输送提供了更有利的依据。     

6月份逐旬降水量距平及连阴雨预报方法

根据本地1970～1990年气象观测资料,通过多因子处理、筛选,利用多因子综合相关法楚立了6月旬降水量预报方法;并在预报逐旬降水距平的基础上,利用指标判断旬内是否出现连阴雨.     

降水时间随机性对月总降水量的影响

降水量在时间分布上呈现较大的随机性,极端降水事件尤为如此。受此影响,月初(月末) 1～5 d之内的累积降水量很可能会超过当月总降水量的50%乃至更多。对1961—2017年中国2 400多站点资料统计分析结果发现,月初(月末) 1～5 d累积降水量对当月总降水量显著影响事件的出现频次,在季节和空间分布上都有鲜明特征。主要包括:1)月初累积降水量对秋冬季中各月的总降水量影响更大,月末累积降水量对1—4月的月总降水量影响较大。2)受月初累积降水量的影响,显著站点数在某些年份的某些月份出现极大值;受单次事件显著影响的站点数占全国总站点数的30%～50%,此即对应着一次全国大范围的极端降水事件。3)受月初(月末)累积降水量显著影响的站点空间分布随季节变化呈现出明显空间集聚特征。     

玉林6月份降水异常及其环流形势分析

利用1961~2013年玉林地区五个台站6月份降水资料及NCEP/NCAR月平均再分析资料,分析了玉林地区6月降水的异常及其环流形势特征。结果表明:玉林地区6月降水年际变化明显,总的降水趋势变化不明显;降水异常偏多年,南亚高压和西太平洋副高都偏弱,500h Pa垂直运动偏强,高层辐散和低层辐合增强,低层水汽通量辐合增强,都有利于降水的发生;少雨年则相反。     

近30年新疆博州降水量和降水日的变化特征

根据博州4个国家基本气象站1981—2010年逐日降水量资料,通过计算趋势系数等现代统计诊断方法,对新疆博州近30a各量级降水量及其雨雪日数的气候特征和变化进行了研究。结果表明,博州地区夏半年降雨量占年降水量的81%,其中5—8月占年降水量近60%,而小雨(雪)量占年降水量的近50%,夏、冬半年及年降水量均自西向东随海拔的降低而减少。降水量总体以0.76mm/a的速率呈不明显的增多趋势;年有效降水日数中以小雨(雪)日数为最多,有效降水日的长期变化呈明显的增多趋势;年降水量增加的主要由有效降水日数的增加和降水强度的增强造成。     

降尺度方法在安徽省月降水量预测中的试用

基于NCEP/NCAR 500 hPa高度场、T63月动力延伸预报500 hPa高度场和安徽省降水资料,依据动力预报产品释用方法中所建立的月降水距平百分率预报方程,从月和旬两种不同时间尺度以及固定资料和选择资料来反演方程系数共4种降尺度方法来预报安徽省20个代表站月降水。1995—2005年11 a的回报检验表明了4种方法都具有较好的预报能力,从旬时间尺度较月尺度来预报月降水具有优势,在汛期和汛期降水偏多年更为明显。     

近５０a江淮地区６—７月降水特征分析

用江淮地区147个气象站1956—2005年逐日降水资料,结合NCEP/NCAR 850 hPa风场再分析资料以及ERSST海温资料,对江淮地区夏季6—7月降水时空及其相关的海温特征进行了诊断分析。结果表明:江淮地区一致性偏多或偏少分布是6—7月降水的主要模态;从长期趋势来看,江淮地区6—7月降水表现为显著的增加趋势,另外近50a来,该区6—7月降水主要以年代际振荡为主;前期春季(3—5月)及其同期夏季(6—7月)中国邻近海域海表温度以及850 hPa风场同江淮地区夏季6—7月降水存在着显著的关系。     

济南降水与地下水关系探讨

利用济南市1999—2004年的降水和地下水资料,分析了济南降水与地下水位变化的对应关系,认为降水是地下水位变化的主要因素。