夏季降水概率分片预报的业务试验

把济宁分成五片,每片选取不同格点的预报区,利用T106 历史资料和最优回归方法,分别建立各片不同量级不同时次的降水方程,再应用多因子概率权重回归预测其降水概率。代入每天最新的T106 资料进行试报,效果较好,并且系统从资料采集到输出概率结果实现全自动化,最后预报结果客观、定量并自动存盘。     

南宁市降水概率预报方法研究

主要介绍概率预报的Logit模型以及概率预报的评分方法，在T63资料的基础上，应用Logit模型建立南宁市降水概率预报方程，并就预报结果进行评估。     

T106产品夏季降水概率预报自动化系统

利用１０６格点场资料,构造能反映本地天气动力学牲的组合预报因子,对预报时效场进行叠加处理,对预报着急区格点资料取其均值或极值。预报因子和预报量均采用非线性０、１化自理。用最优子集回归建立降水预报方程用多因子概率权重回归其降水概率。系统从资料采集到输出概率结果在５８６以上微机上实现全自动化,预报结果客观、定量。     

北京地区夏季降水概率预报业务应用研究

作者分析了降水概率预报的基本特征，在北京中尺度数值预报模式（ＢＭＮＦＭ）的基础上应用事件概率回归估计（ＲＥＥＰ）方法，建立北京地区夏季两个量级（≥０．１ｍｍ和≥１０．０ｍｍ）的降水概率预报方程，并结合最新天气观测资料和预报员知识订正客观预报结果。应用Ｂ评分，Ｂｓ评分和Ｂｉａｓ方法对主观降水概率预报和客观降水概率预报进行评估。     

黑龙江省降水概率分县指导预报

根据１９９５￣１９９７年的Ｔ１０６数值预报产品资料和晴雨资料,利用逐步回归方法建立黑龙江省７５个市、县短期降水概率预报方程,并利用１９９８年１￣１０月的资料进行了试报,检验结果表明该方法有一定的应用价值。     

黄淮地区夏季日降水分区概率预报方法研究

利用我国黄淮地区1961—2010年50年6—8月的日降水资料,采用REOF和t检验的方法,将中国黄淮地区夏季降水分成Ⅰ—Ⅴ区。5个区域进行差异性t检验表明5个区域之间（彼此）差异显著,说明了区域划分的正确性。在此基础上利用1999—2007年6—8月站点日降水资料以及CFSv2模式后预报的日降水资料建立了5个区域内共5个代表站点的夏季日降水概率预报方程,并进行了确定性、概率性预报检验和业务试用检验。对各区域内5个代表站日降水量的确定性预报检验表明：Logistic回归降水概率预报方程的TS评分要高于CFSv2模式预报和T213的集合预报平均,空报率也低于CFSv2模式预报和T213集合预报平均,但是漏报率却略高。各区域代表站日降水量的概率预报Brier评分检验表明：Brier评分均不超过0.2,大大低于T213集合预报所得概率预报的Brier评分分值,说明本文Logistic回归方程的概率预报较为可靠。Brier技巧评分表明：Logistic回归降水概率预报方程各站的BSS技巧评分都大于0.0,说明各站的预报技巧高于检验样本气候概率的预报技巧,且高于T213集合预报的Brier技巧评分,说明在分区基础上建立Logistic回归降水概率预报方程的方法是有预报意义的。     

广东省24～144小时降水概率回归预报

本文利用欧洲中心10年（1980-1989年）物理量资料，建立了广东省86站1-12月的晴、雨及有无大于25mm降水完全概率回归预报方程，并利用T106逐日要素场预报资料，作24-144小时逐日滚动降水概率回归预报，并逐日上网做指导预报，供广东省各台站调用。     

菏泽地区降水概率集成预报方法

取０８时日本数值预报产品传真网格点资料,用多种统计模型建立ＭＯＳ预报方程,最终用概率集成回归建立概率预报方程,并将预报方程嵌入新预报工作流程中,具有存储和评分功能,预报效果显著,成为我台发布降水概率预报的主要依据。     

辽宁省气象要素分季分县完全预报方法

选取T106资料建立辽宁省54个县站的天气要素分季预报方程，使用T213资料进行预报，并对降水及温度预报结果进行了评分和分析。预报结果表明，完全预报方法可用于日常预报业务。     

分县降水概率指导预报业务系统及其应用

本文以T106数值预报产品为基础，应用相似天气下概率最大法制作降水概率预报，然后根据其它数值预报指导产品，最新天然资料、卫星云图和预报员主观经验知识等订正概率值为思路，建立起我市分县降水概率指导预报业务系统，并运用B、Bs和Bias评分法对其进行评价。     

伊犁中短期降水客观预报方法和实时业务系统研究

采用相似预报与诊断分析相结合的方法，使用ECMWF自1971～2004年高度、温度和气压场格点资料，建立历史天气形势数据库，研究相似查询与诊断分析方案和降水概率预报系统，制作区域和分县降水概率预报。     

利用日本传真图制作降水概率预报

利用日本传真图的雨区、湿区预报,采用简单的面积贡献法和事件概率回归方法,通过一些技术处理和人机交互分析,制作出效果较为理想的降水概率预报方程,并对降水概率预报的实际结果进行了评估.最后提出利用降水概率预报决策的两种不同方法.     

全区分旗县降水概率预报的研制与实践

章阐述了进行概率预报研制的意义及制作概率预报的基本原理和方法,同时结合我区特点,建立了制作我区101个旗县站降水分级概率预报的基本思路和方法。     

北京降水概率预报业务试验

在数值模式输出产品和实时天气资料分析的基础上,应用统计分析方法建立北京地区两个降水级别（分别为≥0.1 mm和≥10.0 mm）的客观降水概率预报方程,并制作主观降水概率预报。同时分析概率预报的经济价值,最后对主客观预报结果进行比较及质量评估,给出预报概率值与实际观测相对频率的关系。     

威海市春季降水分县预报灰色局势决策系统

应用灰色局势决策系统制作不同量级降水概率预报。根据历史资料统计，确定影响天气系统关键区、天气系统分型，由经验预报知识和日本数值预报产品释用知识建立规则库，进而用灰色局势决策方法分县给出不同降水量级的预报概率，并得出预报结论。经试报，效果明显好于主观预报。     

T42MOS预报业务自动化系统

利用国家气象局发布的Ｔ４２数值预报产品，建立了黑龙江省３１个重点站的降水，极温，大风等ＭＯＳ预报方程，并对Ｔ４２初始资料进行破译，实现了ＭＯＳ预报业务运行自动化。     

辽宁省气象要素分季分县完全预报方法

选取T106资料建立辽宁省 54个县站的天气要素分季预报方程 ,使用T213资料进行预报 ,并对降水及温度预报结果进行了评分和分析。预报结果表明 ,完全预报方法可用于日常预报业务     

汉中市7月暴雨概率预报方法初探

通过高空地面历史资料寻找与暴雨发生相关较好的要素指标综合成预报因子，做出其条件概率，建立比较客观的暴雨天气概率方程，并与MICAPS接口实现自动化，为准确预报汉中市暴雨提供可靠依据。     

利用T106资料制作降水概率和相对湿度预报

利用T10 6模式产品 ,采用MOS预报方法 ,建立了甘肃省 15个站降水概率和相对湿度的预报方程。通过相对湿度的绝对误差评分、降水概率的B评分和Bs 评分对预报方程的预报结果进行评估 ,认为预报方程有一定的预报能力。     

区间概率函数在晋城市降水概率预报中的应用研究

本文主要应用区间概率函数转换预报因子，经过相关比筛选。进行因子回归，构建分量级降水概率预报方程，同时应用T213L31数值预报产品统计释用方法，结合最优子集回归构造分时刻预报方程，最后进行概率预报。我们根据晋城气候区划，设计平川和山区两种降水概率预报方程。为晋城市开展降水概率预报提供了基础。