淇县汛期旱涝趋势预测模型

利用1966～2001年淇县观测资料,分析了影响汛期降水的因子,并利用冬季气温、春季降水及1月上旬平均气压等因子,建立了淇县汛期旱涝趋势预测模型.该模型对2002和2003年汛期降水趋势试报,结果基本正确.     

鹤壁市汛期旱涝趋势预测模型

对影响鹤壁市汛期旱涝的主要物理要素进行相关分析,选取相关系数>0.4的冬季季风指数、北半球副高面积指数等物理因子,结合本地气候因子,通过逻辑推理,建立了鹤壁市分县汛期旱涝趋势预测概念模型。旱涝趋势模型对2001~2003年汛雨趋势进行试报,结果3年全报对。在2004年应用中,趋势预报与实况相符。     

鹤壁市汛期旱涝趋势预测模型

对影响鹤壁市汛期旱涝的主要物理要素进行相关分析,选取相关系数>0.4的冬季季风指数、北半球副高面积指数等物理因子,结合本地气候因子,通过逻辑推理,建立了鹤壁市分县汛期旱涝趋势预测概念模型.旱涝趋势模型对2001～2003年汛雨趋势进行试报,结果3年全报对.在2004年应用中,趋势预报与实况相符.     

基于BP神经网络的汛期降水预测模型研究

采用误差反传前向网络（简称BP神经网络）建立汛期（6-8月）降水预测模型，并与采用逐步回归方法建立的模型进行对比试验，结果表明，基于BP神经网络的汛期降水预测模型不仅对历史样本的拟合精度更高，而且其独立样本的预测检验效果也比逐步回归方法更好，是一种具有一定应用前景的汛期降水预测方法。     

淇县汛期旱涝趋势预测模型

利用1966～2001年淇县观测资料，分析了影响汛期降水的因子，并利用冬季气温、春季降水及1月上旬平均气压等因子，建立了淇县汛期旱涝趋势预测模型。该模型对2002和2003年汛期降水趋势试报，结果基本正确。     

神经网络综合模型预测龙江河流域汛期旱涝

应用龙江河流域金城江站水文资料、500hPa月平均环流指数、海温、太阳黑子和单站气象要素等资料，通过方差周期、多元线性回归和逐步回归分析得到的预测值，再经过神经网络综合模型进行分析，最后进行预测试验。结果表明，神经网络综合模型在龙江河流域旱涝天气预测中效果显著，可应用于业务预测。     

聊城市汛期降水气候特征及旱涝预测模型

利用1961~2000年聊城市8个测站汛期降水距平百分率资料,分析了聊城市汛期旱涝气候特征,并利用模糊均生函数的概念建立了相应的旱涝预测模型。将建立好的预测模型用历史资料进行回代检验,并对2001~2003年进行预报试用,拟合值曲线与实况值曲线十分接近,预报结果也和实况基本一致。     

聊城市汛期降水气候特征及旱涝预测模型

利用1961～2000年聊城市8个测站汛期降水距平百分率资料,分析了聊城市汛期旱涝气候特征,并利用模糊均生函数的概念建立了相应的旱涝预测模型.将建立好的预测模型用历史资料进行回代检验,并对2001～2003年进行预报试用,拟合值曲线与实况值曲线十分接近,预报结果也和实况基本一致.     

基于BP神经网络的陕西春季浅层地温预测模型

利用2016—2021年春季(3—5月)陕西98个国家级地面气象观测站逐日观测资料,运用BP神经网络构建了陕西春季不同区域(陕北、关中、陕南)不同月份(3、4、5月)不同土壤深度(5、10、15、20 cm)地温预测模型,并利用2022年数据进行模型预测检验。研究结果表明：模型预测的各深度日平均地温在陕北、关中、陕南地区预测准确率＞95%,且整体表现出土壤深度越深预测准确率越高的趋势,10 cm日平均地温预测准确率＞98%,15、20 cm日平均地温预测准确率＞99%;各深度日平均地温在陕北、关中、陕南地区预测值与实测值的均方根误差≤10 ℃、平均绝对误差≤08 ℃,均方根误差和平均绝对误差整体表现出土壤深度越深误差值越小的趋势;模型预测精度比较理想,可用于陕西春季浅层地温预报业务,为春播及果树花期预报提供技术支持。     

神经网络综合模型预测龙江河流域汛期旱涝

应用龙江河流域金城江站水文资料、500hPa月平均环流指数、海温、太阳黑子和单站气象要素等资料,通过方差周期、多元线性回归和逐步回归分析得到的预测值,再经过神经网络综合模型进行分析,最后进行预测试验.结果表明,神经网络综合模型在龙江河流域旱涝天气预测中效果显著,可应用于业务预测.     

ENSO循环对西太平洋副高和福建汛期旱涝的影响

利用1951-2000年北太平洋海温和副高特征量资料，探讨了夏半年副高与前期海温的关系，发现影响副高活动的海温关键区赤道东太平洋前期信息最明显，从前期秋季持续至春季都保持与夏半年各月副高强度、西伸脊点位置的高相关；ENSO事件的形成超前于副高强度的转折约半年时间；El Nino年副高持续偏强偏西，La Nina年则相反，脊线位置也有所反映但不如强度与西伸变化显著。在此基础上进一步分析表明，福建雨季(5-6月)降水分布的异常直接受到副高活动的影响，夏季(7-9月)全省大部旱涝也直接受到副高南北位置差异的影响。而副高活动异常又明显受ENSO循环的制约，因而关注赤道东太平洋海温及ENSO信息对福建汛期旱涝与降水分布趋势的预测具有重要意义。     

广东前汛期异常旱涝的大气环流特征

用1957～1999年广东省19个代表站4～6月降水资料和500hPa高度场资料，着重分析和讨论了广东省前汛期异常旱、涝年的同期和前期500hPa合成平均场的主要差异,以及前期关键月、关键区的特点，为广东省前汛期异常旱、涝的预测提供判别依据。     

近500a福建汛期旱涝变化特征

用FFT、连续和正交小波变换分析了近500a福建汛期旱涝的变化特征：结果表明：1)福建旱涝等级有2～3a和10a左右的显著周期，但其他显著周期有空间和时间差异；2)近500a福建可以分为3个大的相对干湿期，即干—湿—干阶段，目前处在干旱阶段?从百年变化尺度看，闽北可分为6个干湿阶段，目前已开始向湿润期转换，而闽东和闽南则可分为5个干湿阶段，目前尚处在干旱期。从年代际尺度上看，近百年闽北、闽东和闽南都可以分为4个主要的干湿阶段，闽北目前处在湿润期，闽东和闽南也已进入了湿润期；3)闽北从16世纪末开始到20世纪前期旱涝等级有弱的增加(变干)趋势，而20世纪则有减小(变湿)趋势，闽东20世纪以前有弱的减小(变湿)趋势，20世纪前期明显增大(变干)，闽南则无明显趋势。福建3个区域旱涝等级的年际变化的方差贡献皆达到80％以上，而年代际变化的方差贡献占不到15％，百年尺度变化占5％以下。     

西藏高原汛期旱涝年水汽输送差异特征

利用西藏高原39个气象站自1961年或建站开始至2010年汛期(5—9月)的逐月降水资料,根据Z指数和区域旱涝指数分析了近50年西藏高原汛期旱涝的变化特征。在此基础上,选取了典型旱、涝年,采用NCEP/NCAR再分析月平均资料,通过合成分析方法分析了旱、涝年的水汽输送特征的差异。结果表明:近50年以来,西藏高原以旱为主,涝灾较少,干湿状况具有明显年代际变化;西藏高原汛期旱涝与水汽输送异常联系紧密,典型旱(涝)年北印度洋、西北太平洋和亚洲中纬度地区的整层水汽通量经向、纬向及整层水汽通量和水汽通量散度均存在显著差异,呈反位相分布。越赤道急流区的差异最为显著,索马里越赤道气流区的水汽输送差异主要表现在经向上,而菲律宾越赤道气流区的水汽输送差异主要表现在纬向上。     

国华北地区汛期降水变化趋势的初步预测

根据华北地区18个代表站1951－1999年月降水资料，利用回归分析研究了华北地区汛期降水的长期变化特征，并从海洋对气候的影响出发，运用基于均生函数的生主成分建模方案对华北地区汛期降水的长期变化趋势进行了初步预测。结果表明：华北地区汛期降水的长期变化具有明显的地域性；在1951－1999年的49a间，华北I区汛期降水量减少了近64mm，而华北Ⅱ区则减少了119mm，华北I区汛期降水从偏多（少）到偏少（多）的转换期约为17a，而华北Ⅱ区约为20a。预测结果指出：1999－2008年的10a间，华北地区汛期降水的长期变化具有明显的地域性；在1951－1999年的49a间，华北I区汛期降水量减少了64mm，而华北Ⅱ区则减少了119mm；华北Ⅰ区汛期降水从偏多（少）到偏少（多）的转换期约为17a，而华北Ⅱ区约20a。预测结果指出：1999－2008年的10a间，华北地区汛期降水基本处于其多年平均状态，即不会出现明显的干旱现象。     

云南汛期旱涝特征及成因分析

通过Z指数和旋转经验正交函数(REOF)分析等对云南省汛期(5~10月)降水作旱涝等级划分、型态分布和旱涝时空分布特征研究,发现云南省各地汛期降水具有一致性,1980年代以来,汛期旱涝有更频繁发生的趋势,东、西部和东南部地区为云南省全省旱涝多发区。对比分析了云南旱涝年的大气环流特征,发现两者显著差异:涝年500 hPa位势高度距平亚洲区域自西向东为“- -”波列结构,云南北部低槽活跃,反映出有强冷空气活动的环流背景,伊朗高压及青藏高压活跃,利于与副热带高压形成“两高辐合”的强降水形势;低层850 hPa水汽输送和OLR场特征揭示出低纬度热带海洋具有强烈的水汽输送机制;旱年则反之。并讨论了导致云南汛期旱涝的热带强迫源区主要位于孟加拉湾、南海—西太平洋,可能机制是热带强迫所激发的大尺度准定常波列的传播。     

青藏高原雪盖异常对福建雨季旱涝影响的环流诊断

利用19555-1994年多种不同类型青藏高原积雪资料的综合再分析结果，通过分析青藏高原雪盖异常年冬季和初夏北半球大气环流特征，及北半球大气环流与福建雨季降水的遥相关，讨论高原雪盖异常反馈影响大气环流，进而导致福建雨季旱涝的可能途径，为在福建雨季旱涝预测中应用积雪因子提供一定的物理基础。     

RBF神经网络的汛期旱涝预报方法研究

分析广州2003年1～6月的SO2、NO2和PM10指数,发现(1)SO2、NO2和PM10具有非常好的同步变化关系,且以NO2和PM10的相关最大。(2)从月平均值来看,PM10是整个时段的主要污染物,SO2次之,NO2最小(1月除外);PM10和NO2呈现出逐月减小趋势,SO2变化平稳。主要讨论PM10指数的变化。(3)从月方差值来看,SO2、NO2和PM10的最大值均在1月,次大值在2月。(4)给出了几种地面气压型,结论显示主要清洁时段出现在锋区强风型,主要污染时段出现在脊内回流型。在脊内回流型下,若由前期的静风转吹东南(从东到南)风时,指数会增大。     

利用专家神经网络试报广西前汛期暴雨

介绍了专家神经网络的基本方法及用此方法作广西前汛期暴雨预报的经验，以探索人工智能能用于灾害性天气预报的新方法。     

利用专家神经网络试报广西前汛期暴雨

介绍了专家神经网络的基本方法及用此方法作广西前汛期暴雨预报的经验，以探索人工智能用于灾害性天气预报的新方法。