人工神经网络方法预报长江上游流域面雨量的探讨

利用1998～2000年3～11月长江上游六大流域逐日降水实况和MAPS、T106(T213)、欧洲中心等数值产品资料，采用人工神经网络方法，建立了六大流域强降水面雨量等级预报模型。并于2002年6～9月进行了业务试验。     

利用T213物理量“垂叠法”模型制作沙澧河上游关键区面雨量预报

利用沙澧河流域上游关键区2003-2006年6-8月降水资料和同时段T213产品中预报产品,分析了关键区强降水发生前24h T213产品中比湿、相对湿度、水汽通量、水汽通量散度、假相当位温、垂直速度等物理量垂直空间结构特征,并根据不同特征,构建T213物理量"垂叠法"暴雨和大雨预报模型,对沙澧河流域上游关键区分别作大雨以上(面雨量≥20mm)和暴雨以上(面雨量≥40mm)强降水预报。通过检验和试用,该预报模型对2007-2009年6-8月沙澧河流域上游关键区面雨量≥20mm强降水预报准确率平均达54.2%,对面雨量≥40mm强降水预报准确率平均为38.9%。     

应用最优化订正法制作长江上游面雨量预报

利用最优化订正法，通过对MAPS数值降水预报进行订正，制作长江上游六大流域短期面雨量预报。2002年6－10月业务试验表明，长江上游六大流域平均的常规降水面雨量预报准确率比MAPS高19％左右，强降水天气过程的击中率为48％左右，取得了较好的效果。     

三种数值模式对长江上游面雨量预报能力的评估

利用2007—2008年长江上游逐日面雨量实况和中国T213、日本JMH、德国GER三种数值模式降水预报格点资料,采用TS评分方法,检验三种数值模式对长江上游面雨量≥20mm强降水的预报能力。检验结果显示,日本JMH模式12~36h预报评分达38.5%;中国T213模式为28.2%;德国GER模式为26.9%。并且在对降水落区进行定性评估的基础上,建立了降水预报产品与流域面雨量实况的线性回归方程。     

T213降水产品在长江上游五流域面雨量预报中的应用分析

简要地就T213降水预报产品对2003年5-8月长江上游五流域的面雨量预报进行了分析和相关性检验．同时对T213在致洪降水预报中的应用作了重点讨论,初步提出了应用T213降水产品时应注意的若干技术问题。     

六大流域强降水面雨量气候特征分析

对长江上游六大流域1971～2000年强降水面雨量进行了统计，通过分析强降水面雨量出现频次、极值分布、滑动极值和流域之间强降水的关系，初步得出强降水面雨量的时空分布特点，即强降水面雨量具有明显的季节分布特征，年变化清楚，不同流域强降水面雨量频次分布、量级分布、极值分布、集中降水强度差异明显，相邻流域强降水面雨量关系密切。     

七大江河流域面雨量计算方法及应用

参考我国水文部门和各省气象台的做法，比较客观地确定了全国七大江河流域（松花江、辽河、海河、黄河、淮河、长江、珠江）及其支流域的边界，将全国划分为71个子流域，并实现了各支流域内计算机自动选取代表测站。同时研究了各种面雨量计算方法的优缺点，最后选定泰森多边形法为面雨量计算的主要方法。2000年6－9月在中央气象台进行了面雨量预报业务试运行，每天定时完成将24小时常规雨量资料和加密雨量资料合并作为实况资料，并将中央气象台短期降水预报指导产品24、48小时雨量预报场转换成站点降水，在此基础上计算各支流域的实况和预报面雨量，同时实现了面雨量实况和预报在MICAPS下的显示。     

T213对贵州省24小时雨量预报检验

T213数值预报产品中对我省12－36h之间24h雨量预报进行检验，结果表明：T213对我省的雨量预报准确率较高，对大雨以上量级的降水有较好的预报能力，可以作为日常天气预报业务的主要参考依据。     

三种数值预报产品在清江流域面雨量预报中的应用检验

以2003年主汛期(6—8月)清江流域逐日面雨量为预报对象,采用自行开发的“数值预报产品分流域面雨量客观预报应用系统”的运行结果,对T213、MAPS、MM5等几种数值降水预报产品进行了一般性预报、定量误差值及重要降水过程预报的检验。通过这一检验分析,旨在加深对几种数值降水预报产品在清江面雨量应用中的认识,也为日常降水预报提供参考。     

长江上游流域面雨量预报系统

以T213数值预报产品降水格点为基础，采用权重方法和逐次订正法计算，然后根据统计、经验、模式等方法订正来预报单站降水，采用泰森多边形法计算长江上游流域面雨量的“四川省气象台长江上游流域面雨量预报系统”。     

格点选择对MAPS面雨量预报效果的影响

以MAPS数值预报产品为基础，采用1998～2001年MAPS数值格点降水预报场资料，选取长江上游六大流域不同的代表格点计算该流域不同时段、不同时效的面雨量。以历年面雨量实况为标准，对上述时段面雨量预报值进行相关分析。结果表明，格点选择不同，该流域面雨量预报结果存在较大差异，对于MAPS数值降水预报而言，采用将格点北移1纬度、东移3经度的方式，其预报效果最佳。将这种格点选择方式应用于2002年长江上游六大流域面雨量预报，其效果较好。     

三峡库区流域面雨量预报模糊检验

采用面雨量模糊评分方法，对三峡库区流域面雨量预报中3种客观预报(相似预报、T213降水预报、MM5模式预报)和面雨量综合集成预报结果进行综合评定。检验结果表明，3种预报模式对流域面雨量预报水平相差不大，冬半年的预报评分高于夏半年。在业务中采用动态权重系数法对3种预报方法预报结果进行集成，其集成预报的评定质量高于每种单独预报质量。在流域面雨量预报质量检验中采用了模糊评分法，该方法能够较为客观地反映预报和实况之间的差距，也可以用于降水定量预报评定中。     

基于T213产品与水汽收支的强降水面雨量预报方法及其误差分析

基于T213数值预报产品,以水汽收支平衡方程为基础,研制预报强降水的落区及强度的预报方法,并利用此方法制作6h面雨量的预报。该方法在2003年汛期淮河流域洪涝期间进行了应用,利用所得面雨量结果与实况降水进行各种误差分析。结果表明,预报正确率较高,该方法较为可靠,有一定的预报价值。     

GRAPES模式在淮河流域面雨量预报中的应用

利用我国新一代数值预报模式GRAPES输出的降水预报，制作了2005年7—9月淮河流域的面雨量预报，并对其与预报员制作的面雨量预报和面雨量实况进行了对比分析。期间7月4—11日、7月27日-8月4日淮河流域分别出现了两段集中强降水时间，给各地造成了严重的洪涝损失，因此针对这两次强降水过程着重进行了分析和讨论，同时进一步利用安徽省高密度自动雨量站资料对流域面雨量的估测和预报进行了初步研究。结果表明：用GRAPES模式产品直接制作的淮河流域面雨量预报产品在实际工作中具有较高的参考价值；高密度雨量站资料的使用有利于提高面雨量实况估测的精度，更客观地检验面雨量预报产品。     

长江上游六大流域强降水的环流特征分析

选取1998-2001年长江上游六大流域面雨量≥20．0mm的116次降水天气过程，客观分析了强降水的500百帕环流形势场和700百帕天气系统，并归纳出六大流域不同季节强降水的天气模型及天气系统。结果表明：当500百帕天气模型和700百帕天气系统同时出现时，该流域未来24h有面雨量≥20．0mm强降水发生。     

长江上游流域面雨量预报系统

以T213数值预报产品降水格点为基础,采用权重方法和逐次订正法计算,然后根据统计、经验、模式等方法订正来预报单站降水,采用泰森多边形法计算长江上游流域面雨量的"四川省气象台长江上游流域面雨量预报系统".     

利用数值预报产品制作府环河流域面雨量预报试验

以府环河流域内所有加密自动气象站降水资料为基础,使用泰森多边形法计算实况面雨量,利用T213、GRAPES、MM5、JAPAN和GERMANY数值预报模式短期降水预报产品,将其在府环河流域上所有格点资料的算术平均值作为预报因子,采用灰色预测GM（0,h）模型,制作府环河流域24h、48h面雨量预报。经过2007年主汛期6～8月预报业务实际应用,其面雨量预报能力较强,其中面雨量暴雨预报Ts综合评分,24h的为52．0％,48h的为40.0％。     

资阳市洪涝监测与预报系统

本系统以T213数值预报产品降雨量为基础,采用泰森多边形法计算资阳区域内及其以上沱江流域的面雨量,根据统计得出的面雨量总量与洪涝的关系,实现了区域洪涝情况的监测和趋势的预报。     

资阳市洪涝监测与预报系统

本系统以T213数值预报产品降雨量为基础,采用泰森多边形法计算资阳区域内及其以上沱江流域的面雨量,根据统计得出的面雨量总量与洪涝的关系,实现了区域洪涝情况的监测和趋势的预报.     

卡尔漫滤波方法在四川盆地面雨量预报中的应用

本文用卡尔曼滤波方法释用ECMWF输出产品于四川盆地的面雨量预报。研究结果表明：不对面雨量做任何形式的变换做为预报对象为0小时的ECMWF输出量资料进行面量的模拟结果最好。用订正后的24－144小时ECMWF输出资料于面雨量的预报结果表明，卡尔曼滤波方法对面雨量从无到有的转折性降雨预报具有参考价值。