桂林暴雨分析与预报

通过分析历年汛期各类暴雨过程的日本数值预报产品资料，统计出桂林历年暴雨过程的天气形势和数值产品要素特征，并检验了日本短期预报产品对各类暴雨的预报能力。然后通过对预报桂林暴雨的各种日本数值产品临界值的分析，挑选出一些相关性较好的要素产品预报因子，统计出桂林局部暴雨过程和致洪暴雨过程预报指标，最后对大暴雨过程预报指标及连续性暴雨过程的数值产品特征作了初步分析。     

HLAFS产品暴雨动力过程相似预报方法研究

阐述了“HLAFS产品暴雨动力过程相似预报方法”制作的过程、应用及其对暴雨的预报性能，指出：本方法对暴雨预报的检验效果比较满意，能够达到人工预报暴雨的水平，对暴雨的漏报率很小，具有较好的推广前景。     

多时刻信息在大—暴雨释用预报中的应用及其集合预报模式

应用NCEP／NCAR逐日再分析资料，进行了不同时刻环境要素场与大—暴雨的相关分析，结果表明，从大—暴雨发生前2天至发生后2天的不同时刻，环境要素场都能提供大—暴雨的预报信息。应用不同时刻的环境要素为预报因子构造的预报方程对大—暴雨都具有预报能力。用大—暴雨发生前后信息进行预报，对应用当天信息进行预报的错误具有修正作用。应用多时刻环境要素为预报因子和统计释用方法构造的大—暴雨集合预报，由于独立预报信息的增加，有利于捕获大—暴雨的预报信息，有效地提高了大—暴雨的预报准确率。     

1994年汛期暴雨数值预报分析

本文着重分析了１９９４年汛期５次暴雨天气过程的雨量数值预报结果，简要阐述了产生暴雨天气的天气背影并把该数值预报结果与日本人的同类数值预报结果进行了比较，发现本系统对暴雨折预报结果明显优于日本的数值预报结果，从结果的分析可以看到，本系统无论是对暴雨范围的预报，还是对暴雨雨量的预报，都是非常令人鼓舞的。     

湖北省春季暴雨落区数值预报模型和指标

数值预报产品已广泛应用于基层台站，但对于其丰富的物理量预报产品的解释应用还不够。文章利用T106物理量预报产品，结合常规气象资料，对1998～2001年湖北省春季暴雨天气过程进行了诊断分析，重点分析了有利于产生暴雨的多个物理要素，发现了产生暴雨的一些物理量及其值的结构特征，包括不同的物理要素场形态的走向、预报值的大小、上下层的配置，加深了对暴雨发生机制的认识，归纳出湖北省春季暴雨落区、落点的预报模型和指标，在促使暴雨预报准确率有所提高的同时，使暴雨预报更加精细化。     

西昌卫星发射场大-暴雨的预报集成

综合集成是提高预报产品应用效能的一种有效的方法，将集对分析中的联系度概念用于西昌发射场大-暴雨过程预报综合集成，首先对大-暴雨天气过程进行分型，确定国家气象中心T213模式预报、西昌发射场降水模式的客观预报、预报员经验预报与西昌发射场大-暴雨过程的联系度，用权重法将大-暴雨预报进行集成，从而给出集不同预报于一体的西昌发射场大-暴雨过程预报集成方法。     

1994年6—8月中央气象台暴雨预报检验

１９９４年６—８月中央气象台暴雨预报检验林明智，毕宝贵，乔林（国家气象中心北京，１０００８１）１前它近年来，我国气象工作者对暴雨预报方法和暴雨预报评估技术研究取得一些进展［１－３］，在暴雨预报评估方面提出了划分三个评估等级（暴雨过程预报、落区预报和落...     

暴雨落区及强度的多维相似预报方法

选取１９７０－１９９５年暴雨个例，采用Ｆ判别方法对产生暴雨的天气形势进行分型，选取发生暴雨的落区及强度预报指标，研制了暴雨的多维相似预报方法。在实际预报中取得了明显的效果。     

聚类分析在暴雨预报和环流形势分型中的应用

数值预报投入业务运行以来，高空形势预报具有较高的准确率，要素预报的准确率也在不断提高，对数值预报产品的释用是近年来人们极为关注的问题，作者早用数值预报５００ｈＰａ高度场及降水实况资料，采用聚类分析法，研究暴雨落区预报和我国暴雨环流形势特征，所得结果在暴雨预报业务中有一定参考价值，同时也给出我国暴雨环流型。     

近年影响桂林的台风暴雨动力热力特征及日本数值预报产品检验

对近年造成桂林台风暴雨的大中尺度环流背景形势作了分析，着重对比分析了尤特和黄蜂台风暴雨的热力、动力特征，对比结果表明：高空槽云系与台风倒槽云系叠加造成的暴雨远比单纯的台风环流造成的暴雨严重，说明中低纬天气系统的相互作用能造成暴雨的增幅。同时检验了日本数值预报产品对台风暴雨预报能力，结果表明：日本数值预报产品对台风环流本身造成暴雨有较好预报能力。     

广州前汛期暴雨各层天气系统特征分析

本文对广州前汛期暴雨的地面、850hPa、500hPa、200hPa系统特征进行了分析，给出了各层系统配置图，为日常预报业务提供分析依据。     

包头市暴雨个例分析

通过对一次暴雨天气的环流背景、影响系统和物理量场的分析,得出了几点结论,对同一类型暴雨天气的预报具有一定启示意义。     

化州暴雨气候特征分析及极端事件重现期计算

利用化州1959年以来的降水资料,对化州暴雨气候变化特征进行分析,在此基础上,研究极端降水的重现期,以期为化州市洪涝灾害的防范和风险管理提供一定的参考数据。统计分析表明,化州年暴雨日数与年雨量之间相关性较好,连续性暴雨多发生在龙舟水以及台风影响期间;暴雨日数、年暴雨量变化趋势显著;暴雨日数1964年发生了突变;暴雨日数、暴雨量存在11年的主要准周期;计算重现期,化州50a一遇的最大日降水量为395.2mm,100a一遇的最大日降水量为451.2mm。     

“97-11-24”和“97-11-27”大暴雨过程诊断分析

利用T106物理量资料,对1997年11月24日和1997年11月27日两次江西大暴雨过程进行了诊断分析,并与夏季大暴雨的物理量特征进行了比较,得到了江西冬季产生大暴雨的物理条件,为冬季暴雨预报提供一些参考。     

辽宁暴雨事件影响的预评估和灾后速评估

本文不同于通常的暴雨灾害事后灾情评估,而是单纯采用气象资料来实现暴雨事件的灾前预评估和灾后快速评估。为此,通过对辽宁省区域性暴雨事件历史资料的统计分析,利用平均降水量、降水强度和覆盖范围3个指标,建立了基于距离函数的暴雨事件快速评估模型。在建模过程中,对每个指标进行了正态化转化和正态性检验,并利用正态分布概率密度函数确立了各指标数年一遇的等级标准。采用定义域平移的办法,对模型中各指标的权重系数进行了调整。另外,应用此模型对2005年汛期三次区域性暴雨事件进行了评估应用,结果表明,决策服务效果较好。     

1981—2013年6—7月江淮地区切变线及暴雨统计分析

为了研究20世纪80年代以来的江淮切变线及暴雨的气候态特征,从而为未来的江淮切变线暴雨的业务预报和科研提供参考,利用欧洲中心风场再分析资料和地面气象站基本气象要素日值数据集(V3.0)的降水资料,通过纬向风的经向切变、相对涡度和纬向0风速线3个客观判据,统计了1981—2013年6—7月江淮地区暴雨、切变线以及切变线暴雨。结果表明:1981—2013年6—7月,江淮地区有30.2 d出现暴雨,有33.2 d出现切变线,22.0 d出现切变线暴雨,切变线暴雨日数占切变线日数的近2/3,占暴雨日数的近3/4;6—7月江淮地区出现切变线和暴雨的日数有不显著的年际增长趋势,增长率比江淮切变线暴雨大一个量级,而后者的日数在近33年基本维持不变。江淮地区的切变线日数、暴雨日数和切变线暴雨日数2000年前年际波动较大,2000年后年际波动较小。6—7月江淮地区的暴雨日数、切变线日数和切变线暴雨日数均存在一定的年代际变化特征,且三者的年代际变化特征较为一致,在1981—2007年,江淮地区降水量的年代际变化与暴雨日数、切变线日数和切变线暴雨日数的年代际变化较为一致。1995年前,6—7月江淮切变线暴雨日数存在2—3年的周期,1995年后没有显著的周期。在6月上中旬和7月中下旬,江淮切变线暴雨日数存在2—4 d的周期,在6月下旬到7月上旬,江淮切变线暴雨日数不存在明显周期,切变线暴雨日数在梅雨期内稳定维持,且江淮切变线暴雨最集中发生在6月下旬到7月上旬的梅雨期内,说明梅雨期降水以切变线引发的降水为主。      

2009年广东前汛期一次连续性特大暴雨的特征及成因

用地面常规站、自动气象站资料,探空资料,卫星云图产品及NCEP／NCAR1°×1°每6h再分析资料等,对2009年5月23-24日广东中西部沿海地区的连续性特大暴雨进行了分析。结果表明：此次强降水持续时间长、强度大、降水落区集中,具有明显的中α尺度特征。由于西太平洋副热带高压稳定维持,南海中尺度涡旋和偏南风低空急流快速北抬;涡旋北侧的暴雨区为强辐合上升区;索马里越赤道气流、孟加拉湾西南季风气流及110°E越赤道气流汇流形成强盛而狭窄的季风涌水汽输送带,为暴雨区提供充分的水汽和不稳定能量。两次中尺度对流云团的强烈发展造成了此次强降水;而高层的环流形势有利于对流云团在珠江口西侧的稳定少动。     

湖南6月区域持续性暴雨的强信号及预报概念模型

基于湖南汛期区域持续性暴雨典型环流分型,利用1961—2016年NCEP/NCAR再分析资料和异常度方法对湖南6月区域持续性暴雨环流型进行客观识别,并结合动力和水汽输送条件,确定湖南6月区域持续性暴雨强信号并客观量化表征,建立湖南6月区域持续性暴雨预报定量化概念模型。结果表明:43次历史区域持续性暴雨过程的回报准确率达到81%,2017—2018年3次区域持续暴雨过程试报准确率为2/3,说明该概念模型有一定预报能力,能为湖南暴雨预报业务服务提供技术支持。将该概念模型与各类模式预报产品相结合,还可开展区域持续性暴雨的中期和延伸期预报。     

云南初夏罕见暴雨天气的中尺度特征

应用Barnus带通滤方法，对2001年5月30日－6月2日云南初夏罕见的暴雨天气过程进行了尺度分离，初步揭示了此次暴雨天气发生的流场、能量场和动力场的中尺度特征，对提高暴雨天气预报能力具有积极意义。     

回归诊断在梅雨期大到暴雨预报中的应用

应用回归诊断方法分析发现，梅汛期大到暴雨回归预报模型的残差分布存在着不对称现象，这种不对称现象是由高杠杆点所引起。这些高杠杆试验点的残差存在着统计天气预报意义上的不合理性，导致了回归系数LS估计的误差，从而又引起暴雨预报的误差。针对这些问题提出了大到暴雨的回归诊断预报模型。实例计算说明，回归诊断预报模型要优于常规回归预报模型。进一步分析指出，梅汛期大到暴雨回归预报模型的不合理性并非个别例子的特殊性所造成，而是由模型的数学特点所决定，因此大到暴雨的回归诊断预报模型具有普遍意义。大量的试验和多年的业务应用表明，回归诊断对提高大到暴雨预报准确率具有明显的效果。