一个天气动力诊断分析程序包

文简要概述了天气动力诊断分析程序包中的计算方案和诊断内容。并在计算程序标准化的基础上,提出块状层或逻辑结构,采用控制参数的办法,就可简单灵活地使用程序包,达到自己所要求的天气动力诊断分析目的。     

兴安盟春季降水天气地面气压场定量分型的研究

利用国家气候中心月动力延伸模式地面气压场格点输出资料,通过普查计算春季历史上的地面气压场,确定了影响兴安盟春季降水的地面环流分型,并利用地面环流分型作兴安盟春季降水量预测,效果较好。     

春季B模式MOS短期降水预报

本文利用1984年3—5月我国B模式和主输出的物理量,结合小网格降水预报用MOS方法制做了莱芜春季短期降水预报。 一、资料和因子的处理 鉴于日本的模式更迭频繁,前后两种不同模式的预报能力和输出的物理量差异是明显的。这给在日常业务中使用日本模式做MOS预报带来一定困难。我国的B模式自     

基于BP-CCA统计降尺度的中亚春季降水的多模式集合模拟与预估

利用中亚地区30个观测台站逐月降水资料及同期ERA-40再分析资料,结合8个CMIP5全球气候模式模拟与未来预估大尺度环流场,使用基于变形典型相关分析的统计降尺度方法（BP-CCA）建立降尺度模型,评估多个气候模式对当前气候下中亚地区春季降水的降尺度模拟能力,并对春季降水进行降尺度集合未来预估。结果表明,建立的降尺度模型能够很好地模拟出交叉检验期内春季降水的时间变化和空间结构：降尺度春季降水与相应观测序列的平均时间相关系数为0.35,最高为0.62,平均空间相关系数为0.87。气候模式对中亚春季降水的模拟能力通过降尺度方法得到了显著提高：8个模式降尺度后模拟的降水气候平均态相对误差绝对值降至0.2%—8%,相比降尺度前减小了10%—60%,模拟的降水量场与相应观测场的空间相关均超过0.77;对比降尺度前多模式集合结果,多模式降尺度集合模拟的相对误差绝对值由64%减小至4%,空间相关系数由0.47增大至0.81,标准化均方根误差降至0.59,且多模式降尺度集合结果优于大部分单个模式降尺度结果。多模式降尺度集合预估结果表明,在RCP4.5排放情景下,21世纪前期（2016—2035年）、中期（2046—2065年）和末期（2081—2100年）的全区平均降水变化率分别为-5.3%、3.0%和17.4%。21世纪前期中亚大部分地区降水呈减少趋势,降水呈增多趋势的站点主要分布在南部。21世纪中期整体降水变化率由减少变为增多趋势,21世纪末期中亚大部分台站降水增多较为明显。21世纪初期和末期可信度高的台站均主要位于中亚西部地区。     

威海市春季降水特征

文章根据威海市气温和降水的变化情况对四季进行了划分，并分析了1989－1999年的历史天气资料，以500hPa为主，将威海市春季的降水形势归纳为6种类型，每种降水形势中低层的配置不同，所对应的天气实况也有较大差异，而威海市春季少雨与其地理位置有很大关系。     

一个长期降水预报的热力学模式

本文首先从大气水分平衡方程和地气系统热平衡方程出发,导出了描写降水和地温、气温相互联系的方程,然后根据土壤热传导方程,得到地温的预报方程,由此建立了一个长期降水预报模式。另外还对方程中与气候平均状态有关的参数的量级,根据实际资料进行了估算,对模式进行了合理的简化,为长期降水数值预报提出了一个实际可行的途径。     

汛期降水预报的统计—热力学模式

本预报模式,对影响降水的三类因素做了不同的处理,其中对下垫面热状况各项是用数学物理方法求解的;对水平方向的相互影响,主要考虑海温与高原温度,用其表征海陆季风和高原季风状况;对下垫面反照率与下垫面湿度项,是根据这两个要素与前冬、前秋的下垫面温度和降水的关系,用统计方法得到这些前期因子与降水的回归方程。 该模式中,方程的系数是采用物理-统计相结合的方法处理的。用此模式做的1980年汛期降水预报,准确率为63％。     

伊宁春季层状云和混合云降水的雨滴谱统计特征分析

利用设在伊宁的激光雨滴谱仪获取的2013年4月的降水资料,对层状云和混合云降水粒子谱的微物理参量平均值和Gamma函数拟合结果以及Z-I关系进行对比分析。计算结果表明,伊宁地区春季降水的微物理参量普遍偏小,小滴对降水浓度的贡献达到92%以上,即降水主要以小滴为主。层状云降水的雨强、雨滴数浓度、雨滴的各类微物理特征参量的平均值均大于混合云降水。函数拟合结果表明,混合云降水的雨滴谱宽大于层状云降水的雨滴谱宽,层状云和混合云降水的雨滴谱都比较符合Gamma分布,在小滴段Gamma分布对实际谱都有一定的低估,在大于1 mm的粒径段,拟合结果有一定的偏差。还讨论了雨滴大小因子Λ和形状因子μ之间的关系以及Z-I关系,Λ-μ关系与粒子尺度有关,根据拟合的二项式得到层状云降水粒子的平均直径大于混合云降水的平均直径。     

单站短期降水预报曲线分型判别模式方法初探

通过对阿合奇县春季33年逐月14时压、温、湿及状态参数距平曲线图与降水直方图的统计普查分型,选取与降水天气配置较密切的升压降温增湿曲线型,用逐步回归分析方法建立了该型的多级逐步回归方程曲线分型判别模式,作为该县春季短期降水预报的一种模式方法,预报效果显著.     

综合使用数值预报产品作春季3—6天降水预报

近几年来,由于数值预报的发展和台站配备传真机,为我们制作逐日中期预报创造了良好条件。但JMH台仅在每周一、四播发,不能满足每天发布中期晴雨预报的需要。而ECMWF的中期数值资料可利用来每天发布中期预报。为充分使用各种数值预报资料,我们根据克莱茵的±24小时预报图可通用的观点(经初步检验,在一定区域内是可行的),将JMH台播送的FUFE_(503)、FXFE_(783)、FSFE_(03)等后延12—24小时与ECMWF的中期数值资料搭配使用,并从1983年3—4月的ECMWF500毫巴72、96、120小时预报图(以下简称07、09、12图)上选取20—50°N、70——140°E范围内5°×5°经纬度共105个网格点的高度与24小时变高场。3个时次分别取得57、59、56张数值预告图。用MDR-Z80微机对高度场逐一进行了t检     

春季降水的预报模型

春季降水的预报模型李冬梅（运城地区气象局０４４０００）运城地区地理位置特殊，影响降水的系统也很有特色。本文通过对运城地区春季降水过程的天气、动力学分析，发现东、西两路冷空气的强弱与春季降水有着密切的关系，从而确定了以锋区强弱为主要分型因子，将春季降水...     

基于青藏高原春季感热异常信号的中国东部夏季降水统计预测模型

使用1980-2014年由青藏高原中东部的地面气象观测台站观测资料计算得到的地表感热通量以及中国东部高分辨率的降水格点资料,在年代际变化和年际变率两个时间尺度上,使用最大协方差分析方法研究了青藏高原春季感热与中国东部夏季6、7和8月降水的关系,基于最大协方差关联因子的时间尺度分解回归分析方法建立了一个降水统计预测模型。青藏高原春季感热的各个关联预报因子与中国东部夏季各月降水的相关分析表明,在年代际成分中,6、7和8月在中国东部绝大部分地区均存在显著相关,方差贡献分别为75.6%、99.9%和79.7%;在年际成分中,相关区域在6月是华南地区、华北沿海地区和江淮流域,7月是华南地区西南部、长江流域、东北地区东南部和黄河中下游地区,8月是东北地区和华南地区西部,方差贡献分别为42.7%、43.4%和32.0%。预测模型的解释方差分析和后报试验检验表明,7月对整个中国东部地区预测效果最好,6月主要在长江以南地区,而8月主要在东北地区和华南地区西部预测效果较好。该预测模型能很好描述青藏高原春季感热与中国东部夏季各月降水的关联性,并对局地降水实现较好的定量预测,具有在短期气候预测业务应用的价值。      

春季大风统计预报

本文用１９８０￣１９８９年传真图资料，结合天气图模式，本站要素和天气学指标，总结出一套大风预报方法，经几年春季大风模拟试报，效果较好。     

区域气候模式对我国冬春季气温和降水预报评估

使用国家气候中心全球海气耦合模式嵌套区域气候模式 (RegCM_NCC) 对1983— 2002年冬季以及1984—2003年春季我国平均气温和降水进行了数值回报试验, 并对2003— 2007年进行实时预报。结果表明:区域气候模式20年冬、春季平均气温的回报与实况在分布形态上较为相似, 我国大部地区平均气温预报与实况接近; 模式回报的冬、春季降水量的分布形态与实况有较大差异, 全国大部地区模式回报降水量比实况偏多, 西南地区降水量误差最大。使用国家气候中心气候预测室的业务预报评分 (P) 和距平相关系数 (ACC) 等5个评估参数对模式的回报和预报进行了评估分析, 结果表明:该模式对我国冬、春季平均气温和降水具有一定的跨季度预报能力。大多数年份冬、春季平均气温的P评分在60以上, 冬、春季平均气温多年平均分别为66.4和67.8;大多数年份的冬、春季降水评分为60~75, 冬、春季降水多年平均分别为69.9和65.6。     

区域气候模式对我国冬春季气温和降水预报评估

使用国家气候中心全球海气耦合模式嵌套区域气候模式(RegCM_NCC)对1983 2002年冬季以及1984-2003年春季我国平均气温和降水进行了数值回报试验,并对2003-2007年进行实时预报.结果表明:区域气候模式20年冬、春季平均气温的回报与实况在分布形态上较为相似,我国大部地区平均气温预报与实况接近;模式回报的冬、春季降水量的分布形态与实况有较大差异,全国大部地区模式回报降水量比实况偏多,西南地区降水量误差最大.使用国家气候中心气候预测室的业务预报评分(P)和距平相关系数(ACC)等5个评估参数对模式的回报和预报进行了评估分析,结果表明:该模式对我国冬、春季平均气温和降水具有一定的跨季度预报能力.大多数年份冬,春季平均气温的P评分在60以上,冬、春季平均气温多年平均分别为66.4和67.8;大多数年份的冬、春季降水评分为60～75,冬、春季降水多年平均分别为69.9和65.6.     

基于河北区域天气分型的多模式降水检验评估

用常规天气图、雨情资料和中国气象局T213模式、T639模式、河北省MM5模式、日本气象厅JMA模式和德国气象局DWD模式的降水预报资料。将5种数值模式的降水要素预报,插值到河北省的142个站点上做TS评分。对2009年7月至2010年6月的多模式降水预报进行了分天气型的检验。结果表明,TS评分与模式和区域关系密切,降雨系统（如切变型、副高型、槽型）对应着较高的预报正确率,切变型、副高型对大雨和暴雨的预报正确率较高。对5种模式的综合评价是,对小雨和中雨的预报,DWD、T639、JMA模式好于其他模式,对大雨和暴雨的预报,T639、MM5、T213模式好于其他模式。     

冬半年降水概率的模式输出统计预报

一、引言大尺度数值预报与局地具体天气预报联系起来的途径之一是将数值预报输出的结果,通过统计的办法,利用计算机,转变为局地天气的预报信息。实现前述的目标至今有二种主要的方法,一种称为“完全预报法”(Klein,1959),即将局地天气要素与环流的观测参数建立起多元回归方程,并将数值模式所得到的环流参数的预报值当作观测值从而预报未来的天气。另一种是代号为MOS的“模式输出统计法”(Glahn和Lowry,1969),是将前期数值预报的输出结果与观测的天气要素建立相关关系,从而预报未来天气。对MOS来说,它将数值预报的误差及不精确性统计地考虑进预报体系,而且它能够包括许多重要的因子如垂直速度、边界层的风和温度等等。而这些好处均为“完全预报     

10到20天降水趋势的统计模型建立及结果分析

利用1980－1986年西安9月降水距平百分率资料及9月全国125个站旬平均控空资料，采用多元混合回归方法及逐步回归方法，对西安单站降水量进行了模拟和预报试验。结果表明，作为降水的定量预报是比较困难的，但作为定性预报，其结果有一定的参考价值。