成都市“9．20”区域暴雨特征分析

灾害性天气（暴雨、强对流、雾、高温与干旱）的准确预报是目前世界上仍未完全解决的问题。“9．20”区域暴雨、大暴雨由于发生时间晚，前期为阴雨天气的流场给预报带来了更大的难度。成都市气象台用溃变原理V－30图结构分析方法结合大尺度环流背景、影响系统、T106物理量预报场的分析和本站暴雨模式，及时准确的预报出了“9．20”区域暴雨、大暴雨过程。该文特征分析意在总结出成都地区暴雨预报新的有效的方法。     

开封市台风低压型暴雨预报方法

利用开封市1980～2000年气象资料，分析了造成开封暴雨的台风低压天气形势、动力和水汽条件，确定了天气形势入型指标、预报因子和预报方程，并较准确地预报出2004年“云娜”台风低压造成的开封暴雨过程。     

HLAFS产品暴雨动力过程相似预报方法研究

阐述了“HLAFS产品暴雨动力过程相似预报方法”制作的过程、应用及其对暴雨的预报性能，指出：本方法对暴雨预报的检验效果比较满意，能够达到人工预报暴雨的水平，对暴雨的漏报率很小，具有较好的推广前景。     

湖北省春季暴雨落区数值预报模型和指标

数值预报产品已广泛应用于基层台站，但对于其丰富的物理量预报产品的解释应用还不够。文章利用T106物理量预报产品，结合常规气象资料，对1998～2001年湖北省春季暴雨天气过程进行了诊断分析，重点分析了有利于产生暴雨的多个物理要素，发现了产生暴雨的一些物理量及其值的结构特征，包括不同的物理要素场形态的走向、预报值的大小、上下层的配置，加深了对暴雨发生机制的认识，归纳出湖北省春季暴雨落区、落点的预报模型和指标，在促使暴雨预报准确率有所提高的同时，使暴雨预报更加精细化。     

吉林省暴雨客观预报业务系统应用效果检验分析

本文依托气象行业专项GYHY200906011“华北、东北暴雨发生发展特点及预报技术研究”项目及相关课题研制的“多模式变权集成预报业务系统”和“吉林省暴雨物理量诊断客观集成预报业务系统”,对2010年-2012年6—8月、2013年6—7月的区域暴雨过程预报进行了检验分析,结果表明：两系统对暴雨预报均有较好的指示意义,其中“多模式变权集成预报业务系统”空报率较低,“吉林省暴雨物理量诊断及客观集成预报业务系统”漏报率较低。从暴雨的影响系统来看,两种客观的暴雨预报方法对台风暴雨预报效果最好,副高后部暴雨次之,冷涡暴雨预报误差与前两系统相比稍差些。     

基于“配料”的梅雨锋强降水预报方法

在梅雨锋暴雨预报中应用“配料法”，通过降水量的基本公式解释了强降水形成的基本配料，给出了建立配料的基本步骤，同时，通过一次暴雨个例分析，具体阐述了“配料法”在梅雨锋暴雨预报中的应用。结果表明，基于暴雨等强对流天气形成物理机理认识的基础上，所选取的可降水量等动力、热力因子与暴雨有着较好的对应关系，通过分析以上关键物理因子建立的过程，可以给出暴雨潜势预报。     

LASG η坐标有限区域数值预报模式对一次登陆台风特大暴雨的数值试验

本文用LASG η坐标有限区域数值预报模式，对1975年8月河南地区登陆台风特大暴雨进行了数值试验。这次暴雨有很强的局地性，主要表现在水文站的雨量极值远超过气象站的最大雨量值，为3～16倍。一般有限区域数值预报模式预报的雨量都比气象站的最大雨量值小。与水文站的雨量极值相差更远。LASG_η坐标有限区域数值预报模式考虑了我国复杂的地形作用，具有能量和质量守恒的动力框架，考虑了与降水有关的主要物理过程。用该模式对著名的“75·8”特大暴雨5～7日3天3次暴雨作了24小时数值试验，取得了较好的预报结果:其预报最大雨量为气象站的最大雨量值的1～5倍，达水文站的雨量极值的34%～49%，为模式网格面积平均的最大深度的54%～98%。预报最大雨量中心位置偏离气象站雨量中心的距离约为0.67～1.47个网格距，偏离雨量极值的水文站的距离为0.23～1.07个网格距。这3次特大暴雨的强度、位置和其变化趋势的预报都与实况相近。同时，模式对暴雨系统和大尺度形势的预报也都与实况基本一致。该模式之所以对这种局地性很强的突发性特大暴雨有较好的预报能力，是由于它有较强的地形处理能力。还有，由控制试验和4种地形敏感性试验的结果可见，山脉的相对高度和陡峭程度，以及山脉与暴雨系统的相对位置等对暴雨的强度是非常敏感的，对地形稍有改变，其暴雨强度将减少3/4以上。这次数值试验为今后提高登陆台风特大暴雨预报水平，以及用数值模式探讨登陆台风造成的特大暴雨的物理机制，提供了良好的条件。     

新蔡县6月暴雨、大暴雨短期预报

依据天气学理论，从暴雨成因入手，深入分析了单站和高空指标站资料，认真挑选预报因子，建立暴雨预报模式，并运用“多因子分级相关指数综合法”的数理统计办法，解决了6月暴雨分级定量预报问题。     

用“湿有效位能”分析预报陕西八二年七月暴雨

一、前言:暴雨预报是天气预报的难题之一,要使暴雨预报能很好地为经济建设和国防建设服务,不但要做好暴雨的“有无”预报,同时要做好暴雨的“落时”、“落点”预报。近年来,广大气象工作者,从不同的角度分析暴雨的成因,用不同的方法和手段预报暴雨,取得了一定的效果。     

B－P神经元网络在山西省暴雨预报中的应用

Ｂ－Ｐ神经元网络是一种解决非线性问题的数学模型，我们在暴雨预报中，以它的自学习功能为主线，结合预报员的预报经验，选择有利的气象因子，利用１９８０～１９９２年的历史气象资料，初步完成了Ｂ－Ｐ神经元预报暴雨的模型。     

攀枝花市初夏暴雨预报专家系统与PMS计算

攀枝花市初夏暴雨有很大的突发性，而且年变率大。运用专家系统预报暴雨时．先经过两道“过滤”，把暴雨的空报率和漏报率降到最低限度后，用多元权重线性回归方程作暴雨雨量计算、然后进行暴雨落点判断和找相似个例，最后用水汽收支方法计算２５°～３０°Ｎ，９９°－１０４°Ｅ区域内可能最大暴雨ＰＭＳ（ＰｒｏｂａｂｌｅＭａｘｉｍｕｍＳｔｏｒｍ），作３６小时暴雨预报的参考。     

南宁0606号台风派比安预报失误技术总结

0606号台风“派比安”过程分为台前飑线及台风暴雨天气过程，南宁市台在暴雨预报的过程中量级上出现失误，暴雨评分较差，对整个过程的分析发现，对的预报及把握不足，是致使此次预报失误的原因。     

基于“配料”的暴雨预报

本文介绍一种使用显著“配料”进行暴雨预报的方法。2007年和2003年的暴雨个例分析表明, 我国主要的几类暴雨发生过程中具有一些共同的动力、热力特征, 表征深厚湿对流发生发展的物理“配料”具有明显的演变特征。综合环境场动力、热力条件配置和物理“配料”分析了暴雨的“配料法”主观预报思路。并利用数值模式输出产品追踪有利于暴雨发生的“配料”演变发展了“配料法”暴雨客观预报方法, 应用于国家级降水预报业务中。     

山西省暴雨落点落区预报业务系统研究

在用“聚类分析”、“加权压能场和湿斜压”以及“灰色预测”等方法制作山西省汛期暴雨落点落区预报时，同时用“湿辐合”方法进行计算，并采用“湿辐合”与“聚类分析”暴雨落点落区叠合集成，“湿辐合”与“加权压能场湿斜压”暴雨落点落区叠合集成，以及“湿辐合”与“灰色预测”等方法叠合集成，客观地确定出预报量可能出现的落点或落区。经过历史资料回代运算和2001年实时运行表明，此方法预报效果良好。     

多次取样的网格化暴雨预报“配料法”研究

利用2008—2019年甘肃省陇东342个测站的逐日降水资料和ECMWF_ERA5再分析资料，总结了不同暴雨天气过程的环流特征，建立了精细至模式预报每个格点、综合考虑暴雨日每个预报时次的多次取样网格化暴雨预报“配料法”方案，并通过2020年5次暴雨过程进行验证。结果表明，陇东暴雨可分为副高扰动型、冷槽切变型和偏北气流对流型；由于不同类型暴雨的环流特征差异明显，降水范围及持续时间不同，具有代表意义的关键物理量及阈值也不相同；网格化配料法的过程预报准确率相比ECMWF_THIN提高了20%，站点预报准确率提高了7.8%，性能优于ECMWF_THIN模式的暴雨预报；配料法对小区域预报效果优秀，预报范围越大预报准确率越低。     

雅安“8.22”暴雨过程及其T106垂直速度预报分析

通过对“8.22”暴雨过程的形势场、流场分析，对T106预报产品的垂直速度的分析归纳、总结，有利于直观地预报暴雨。     

濮阳市汛期大～暴雨短期分县指导预报业务系统

在对濮阳市汛期大～暴雨气候概况的统计分析基础上,对６～８ 月大～暴雨环流形势分型;分析了大～暴雨产生的物理条件,并结合本市气候特点及地理特征,应用天气图、数值预报、单站要素,筛选因子,确定指标,组成规则,建成濮阳市汛期大～暴雨分县指导预报系统。     

温州特大暴雨的特性分析

利用卫星云图的云团演变和数值预报产品的分析，并结合天气环流形势，对１９９９年９月３～４日温州特大暴雨的过程进行综合，并揭示其生消成因和动力势力条件特征，以提高预报特大暴雨的准确率。     

贵港市前汛期暴雨特征及其预报

通过对1961～2000年4～6月份贵港三县（市）暴雨过程进行总结，归纳出现暴雨前的一些主要特征，探讨用本地气象要素变化指标与天气系统、数值预报产品及指标站资料作暴雨预报的方法，并建立贵港市暴雨预报模式。     

气象站暴雨预报中的选择性结合

近年来,我们采用天气系统和单站要素相结合的办法,对于漏报和空报的暴雨个例进行分型,寻找预报指标,我们称作“选择性结合”。减少了漏报和空报,提高了县站暴雨预报的准确率。 一、单站升压型器雨和低空暖式切变 单站“升压型暴雨”是单站暴雨预报中常漏报的类型之一。这类暴雨是由于850毫巴低空出现暖式切变,即一次冷空气过后,冷高压变性东移,切变北抬