青海省高温天气的环流特征及预报着眼点分析

本通过对1997、1999、2000年夏季青海高原发生的持续高温天气的高空环流形势特征进行对比分析的基础上，结合高温天气预报中的实际经验，总结出在本省预报持续高温天气的短期预报着眼点。     

汝州市冬季气温预报

1使用资料 使用资料为汝州站1980～2004年的日平均气压、日平均气温、日20cm平均地温。     

青海高原春季气温异常成因及低温过程诊断分析

文章利用1961—2012年青海省气温观测数据、NCEP月平均再分析资料集、国家气候中心74项环流特征量,以及美国国家海洋局和大气管理局的52项气候指数,分析探讨青海高原春季气温异常特征及其影响因子。结果表明：青海高原春季气温呈显著上升趋势,并具有明显的年代际变化特征;北半球冬季欧亚(EU)遥相关型对次年春季青海高原气温异常具有很好的指示意义,当符合EU型分布时,青海春季气温易于偏低;春季乌拉尔山高压脊、东亚大槽、北半球副热带高压和极涡、高原高度场对春季气温具有一定的影响;同时,春季气温对北印度洋的索马里—阿拉伯海—孟加拉湾地区、西北太平洋及赤道中太平洋海温异常具有很好的响应,当上述关键海区海温偏冷（暖）时,易引起冷（暖）春。青海春季的持续低温过程是导致春季气温偏低的直接原因,造成低温过程频发的主要影响系统为贝加尔湖以南地区的低压明显发展时,青海高原处于槽后脊前西北气流中,高原高度场偏低,受频繁性冷空气影响易出现持续性低温过程,而相反该地区高压异常强盛时,青海高原多盛行下沉气流,以晴好天气为主,不利于低温过程的出现。     

季秋多雨原因分析及预报

分析多雨的１９９６年秋季５００ｈＰａ环流形势发现，乌拉尔山或东欧的阻塞高压及南欧的高压脊，孟加拉湾及印缅低槽，随季节南撤的副高强度及脊线相应稳定位置，是造成秋季多雨的决定因素；并对照其它秋季多雨年和少雨年的环流形势及利用遥相关关系，确定了秋季多雨的长期预报指标。     

山西冬季气温异常的气候特征及成因分析

利用1961-2006年山西省42个测站的气温及NCEP海平面气压场、500 hPa高度场、全球海温资料,采用EOF、合成分析和相关分析方法,分析了山西冬季(12～2月)气温异常的时空特征,并从大气环流和海温两方面分析了气温异常的成因.结果表明,山西冬季气温年代际变化特征明显,1960-1980年代中期为偏冷期;198...     

山西夏季气温异常特征分析

首先分析了山西夏季气温异常的时空变化特征,并利用NCEP再分析资料和北太平洋海温资料,探讨了影响山西夏季气温异常的同期、前期因子。结果表明:近46年来,山西夏季气温的变化趋势不显著,上升趋势仅为0.04℃/10a。夏季气温的年代际变化特征明显,20世纪60年代至70年代中期是偏暖期,70年代后期至80年代末则为偏冷期,90年代后期进入偏暖时期。夏季气温变化趋势区域差别较大,北部、中部是增暖趋势,南部的大部分地区则是变冷趋势。冷、暖夏年同期和前期的大气环流形势差异显著,极涡、高纬地区的阻高和副高是影响山西省夏季气温异常的关键系统。前期冬、春季的LaNina事件可作为山西夏季气温异常的前兆信号。     

鄂东南局地特大暴雨的分析与预报

１９９４年６月２５日夜间至２６日白天，发生在鄂东南的局部特大暴雨是中低纬天气系统相互作用的结果，由闪天气尺度物理量场诊断暴雨落区，从卫星云图及地面小图跟踪特大暴雨的落时，落量，最后从业务服务角度进行了讨论。     

2008年1月河南异常低温多雪分析及数值预报产品释用

2008年1月,河南省出现了历史同期罕见的大范围持续性低温雨雪冰冻天气,降水量比常年同期偏多1.4倍左右,气温比常年同期偏低1.6 ℃;中下旬出现了3次大范围强降雪天气,信阳最大积雪深度为50多年来的最大值.分析表明:2008年1月份,500 hPa欧亚环流高、低纬度反位相特征明显,高度距平场上欧亚高纬度自西向东呈异常的+-分布,而中低纬度则呈相反的-+分布,由于这样的分布特征有利于冷空气从东路入侵河南和南支低槽活跃,因而冷暖空气在河南省交汇形成大范围的降雪天气;1月副高偏北偏西,有利于暖湿气流向北输送;历史上河南省冬季气候对拉尼娜均有不同程度的响应;在太阳活动的高低值年份,河南省1月份均出现过多雪,特别是高值年份多雪概率较高,其次是低值年份;数值预报产品的释用在1月中下旬取得了较好的预报服务效果.     

不同海温强迫的月动力延伸集合预报试验

利用全球谱模式T106L19和增长模繁殖法（BGM）建立了月动力延伸集合预报系统,基于气候海表面温度（SST）和预测海表面温度,设计了三组集合预报试验,一组为气候SST作为模式下边界条件的集合预报试验（CSST试验）,另一组为预测SST作为模式的下边界条件的集合预报试验（FSST试验）,第三组为前两组试验的集合预报结果之和（AVE30试验）,对两种海温强迫分别进行了48个月的试验,并对预报结果进行了检验和分析。结果表明：相对于单一的控制预报,不管是CSST试验还是FSST试验,利用BGM方法制作的初值集合预报能显著提高月平均环流的预报技巧,集合预报对PNA区域的预报技巧改进显著,特别是预测SST强迫有正的贡献;同时考虑初值和边值不确定性影响的集合预报试验（AVE30试验）,其全球预报技巧不仅高于控制预报,也分别高于FSST试验和CSST试验,这说明要提高月延伸预报技巧,必须同时考虑初值和边值的影响;大气对SST强迫的响应在模式积分10天开始显著,SST对第二旬和第三旬的作用直接影响月平均环流的预报效果,而SST对第二旬和第三旬预报的影响不仅与SST本身变化有关,还与初值有关,不同的初值其作用不同;集合预报对我国夏季月平均温度分布具有较强预报能力,采用预报海温强迫的预报结果,总体上优于气候海温强迫的结果。     

山东省旬温度预报产品的检验分析

对2013—2014年EC-thin和T639模式山东省旬温度预报产品进行检验分析,结果表明:模式旬平均温度预报产品预报准确率高于旬最高、旬最低温度预报产品,模式阈值K为2℃的预报准确率均比K为1℃高30%左右。EC-thin模式较T639模式预报旬平均温度预报效果最好,平均误差最小。EC-thin模式预报旬最高温度偏低,预报旬最低温度偏高。对于旬平均温度预报,订正后的T639模式预报准确率在鲁中西部地区略优于EC-thin模式,其他区域均为EC-thin模式较优。EC-thin模式旬最低温度预报产品在鲁西北东部和半岛部分地区预报效果最好,在鲁西北西部和鲁西南部分地区预报效果最差。旬最高温度预报产品在鲁西北东部和鲁东南地区预报效果最好,鲁中西部和半岛东部地区预报效果最差。去除平均误差的订正方法对模式旬温度预报准确率的提高有一定效果,但不能明显改善。     

一种逐时气温预报方法

利用2006~2010年陕西10地市逐小时的气温和逐日的最高气温、最低气温、平均总云量、降水量资料,通过线性回归方法建立了一种基于日最高气温和最低气温预报以及临近气温实况资料的逐时气温预报模型,并对2011年每天的逐时气温预报进行检验。结果表明:该方法在晴天、多云和阴雨天的预报能力依次减弱,其中晴天和多云天02~18时的预报效果好于19时至次日01时的,而阴雨天01~10时的预报效果好于其它预报时段的;当日最高气温和最低气温预报较为准确时,西安站各预报时刻的准确率均在60%以上,其中14~17时的准确率较高,晴天的达到100%,多云天的在96%~99%之间,阴雨天的准确率偏低一些,特别是11~17时较晴天和多云天偏低了12%~27%;该方法可以将24 h日最高(低)气温预报细化到逐时气温预报,同时考虑了气温日变化的地域差异、季节特征、以及在晴天、多云和阴雨天的不同表现,具有一定的业务应用和推广价值。     

天津市多模式气温集成预报方法

在遗传算法和粒子群算法的基础上,采用权重分配方法开展基于混合演化算法的多模式气温集成预报方法研究。利用2012年5—10月中国气象局GRAPES模式、北京市气象局BJ-RUC模式、中国气象局T639模式、天津市气象局TJWRF模式24 h预报时效的逐6 h地面2 m高度气温和35个天津区域自动气象站点资料,通过逐日滚动建立集成预报模型,对混合演化算法的多模式气温集成预报方法进行了绝对误差在2℃以内的分级、分类及分站检验分析。结果表明:使用该方法建立的气温集成预报模型具有比较可靠的预报能力,预报误差明显小于任一成员,预报准确率高。按绝对误差不大于2℃的检验标准,2012年35个站逐6 h气温、最低气温、最高气温的集成预报平均准确率分别为76.34%,77.88%,78.00%。     

菏泽市气温精细化预报

利用MM5格点资料和菏泽市各测站各时次的气温资料进行相关分析，筛选出显著相关因子，用逐步回归方法建立一套菏泽市气温精细化预报方程，并研制出预报制作软件系统，系统直接从MM5中调用资料，实现了气温预报自动化。     

鲁西南雾的统计特征

利用鲁西南地区9站1971—2000年30年的地面观测资料,对该地区雾发生演变的气候学、天气学特征进行了统计分析。结果表明,该地区是雾多发区,存在北多南少的分布特征;其季节变化和日变化明显,每年10月至次年2月2—12时是雾集中出现的时段;鲁西南雾存在NNW—SSE的主导风向和-3℃~2℃的温度窗区,雾频率最高;总结了产生雾的4种典型天气形势供短期天气预报参考。     

山东省冬夏季气温异常的季风特征

利用山东省80个代表站1961~2003年月平均气温资料和同期NCAR/NCEP再分析资料,运用统计学方法,分析了季风背景下冬、夏季气温异常的年际、年代际变化和周期特征及变温的空间分布,并研究了东亚冬、夏季风对气温变化的影响。结果表明,冬夏季气温变化趋势明显不同,冬季增温趋势显著,夏季无明显增温趋势;2~6年的周期振荡在不同时期通过了0.05信度检验,小波分析2004年夏季气温不会偏高推断得到证实。冬、夏季气候具有明显的季风特征,季风与气温关系密切,即强(弱)冬季风山东易冷(暖)冬;强(弱)夏季风,易暖(冷)夏。冬季风比夏季风对同期气温作用更显著。季风的隔季相关性质对气温的变化有一定影响。     

长治市高温天气分析预报

对长治市1977～2004年6～8月大于等于35℃高温天气的地理分布特征、时间和强度等进行统计,给出了高温天气的气候背景。从500hPa环流着手,分析了造成高温天气的4种环流形势(两槽一脊型、纬向环流型、大陆暖高型、副高控制型)和风、云、降水等气象要素与高温天气的内在联系。通过850hPa高温预报指标站的选取及数值预报产品的统计分析,给出了高温天气的综合预报模型,在防灾减灾中起到了积极的气象保障作用。     

商丘市高温天气分析和预报

分析了商丘市高温天气的气候特征,并根据两类不同的天气形势分别建立了预报模型.用2005年5～9月资料进行试报,准确率为86.4%.     

东营市空气质量预报技术方法研究

利用1999-2001年高空气象资料、东营市地面气象资料和空气污染物浓度资料,对东营市空气污染状况进行了分析,并利用逐步回归、最优回归、B-P神经网络和CAPPS系统四种方法建立了东营市空气质量预报模型,再根据四种模型历史拟合结果的TS评分确定其权重系数,建立东营市空气质量集成预报模型,通过2002-2004年的预报试验表明,集成预报优于四种模型的单一预报精度.     

山东半岛冷流强降雪和非冷流强降雪的对比分析

利用1981—2000年常规气象观测和NCEP/NCAR再分析资料,采用合成分析和动力诊断分析方法,对冷流强降雪与非冷流强降雪的空间分布、大气环流、水汽输送、稳定度和垂直运动进行对比分析。结果表明：冷流强降雪是发生在槽后西北气流里的中小尺度不稳定降雪,非冷流强降雪是发生在槽前西南气流中大尺度稳定性降雪。冷流强降雪具有明显的地方性特点,是强冷空气对下垫面物理状态强迫响应的结果。提出强冷空气与渤海暖水面相互作用产生的大气边界层不稳定是产生冷流降雪的本质,在这种边界层不稳定层结中发生的降雪是冷流降雪的概念。