试用完全预报法制作夏季降水预报

为使B模式输出产品尽快投入日常预报,增加预报信息,我们用1972—1981年7、8月份的历史天气图资料建立了降水预报方程。用数值预报产品分辨有无降水,然后用前期实况因子判别降水量级。 一、夏季(7—8月)降水概况 我们规定凡全盟有50％的站日降水量≥10.0毫米为一次中一大雨过程,有50％的站日降水量为0.1—10.0毫米为一次小雨过程。     

辽宁夏季气温降水气候分区研究

应用聚类分析方法 ,以气候平均为辅 ,对1961～2000年辽宁 53个测站的夏季气温和降水资料进行标准化处理 ,并根据各站之间的相关程度差异和气候特点 ,对辽宁夏季平均气温和平均降水进行气候分区。结果表明 :辽宁夏季气候特点为 ,降水东部多西部少 ;气温中北部偏高 ,南部沿海凉爽。     

辽宁夏季气温降水气候分区研究

应用聚类分析方法，以气候平均为辅，对1961～2000年辽宁53个测站的夏季气温和降水资料进行标准化处理，并根据各站之间的相关程度差异和气候特点，对辽宁夏季平均气温和平均降水进行气候分区。结果表明：辽宁夏季气候特点为，降水东部多西部少；气温中北部偏高，南部沿海凉爽。     

试用完全预报方法作单站降水预报

本文讨论的是4—10月本站的完全预报方程。我们从预报员经验出发,着重考虑物理意义,选择符合天气学原理的预报因子,建立判别函数或预报方程,使用数值预告传真图,制作本站24小时降水预报。我们在4—5月应用多元判别分析,9月应用逐步回归方法,而6—8月、10月则是应用多元线性回归方法。目的是想通过多种方法的应用对比,来寻求一种简单可行的适合本地区使用的统计预报方法。 一、资料来源和所用数值预告图 本文所用的资料主要是中央气象台编制的历史天气图。年分是:4月,1970—1974年,5—10月,1973—1977年。时次除7—10月使用20时500毫巴图外,其余均使用08时图。     

优化非线性方法在河南省夏季降水场预报中的应用

在河南省季降水量场（标准化）客观分析￣［２］的基础上，应用优化非线性方法和预报对象与因子时空尺度相匹配原则，对夏季ＥＯＦｓ的前６个特征场建立了与５００ｈＰａ高度之间的优化非线性预报方程，经过集成可以对全省夏季标准化降水量进行长期预报。结果表明，该模型对异常旱涝有较强的预报能力，是一种有效的旱涝长期预测统计方法。     

济南夏季降水概率预报方法

本文介绍了夏季降水的概率预报方法及其1987年试用情况。认为,在实际预报工作中,参考概率预报结果,能大大提高预报准确率。概率预报方法是一种有效的单点预报工具。     

夏季降水的分析和预报

目前,在实际业务工作中使用的对流现象的预报方法是建立在不稳定能量与天气现象之间关系的基础上。不稳定能量越大,预期的天气现象的强度与持续时间就越大。然而,正如分析所指出的,利用不稳定能量判断天气现象的强度,只是在热对流情况下才有可能。在有规则垂直运动发展的情况下,用热力学计算的对流作用就显示不出来。 可以认为,夏季降水形成主要受下列三种大气运动的影响:     

贵州夏季气温和降水变化特征分析

利用最小二乘法分别计算贵州夏季气温、降水以及全国夏季气温和降水的气候倾向率,寻找其空间分布变化特征,并进一步对贵州各站夏季气温和降水进行相关性分析。结果表明：贵州夏季气温呈弱上升趋势,其上升幅度不及全国平均上升幅度,约为0．0l℃／lOa;贵州夏季降水呈增加趋势,其增加趋势比全国同期降水增加趋势要明显,约为16．4mm／l0a;省之中东部夏季气温和降水具有较好的反相关关系,尤其是在东北部和东南部这种相关关系更为显著;而在省之西部,气温和降水关系则不明显。     

夏季中期降水预报

本文对夏季(六至八月)旬降水量预报进行了研究,首先对降水前期环流特征作了线性和非线性相关普查,发现西风带长波、超长波的位置和强度以及副热带高压的强弱和位置,是影响降水的主要原因。其次是应用所选取的影响系统建立预报方程。通过五年实验和四年来的业务使用,高于气候概率,效果是明显的。     

夏季开城地区的降水预报方法

本文分析了1964—1972年6—9月份在开城出现的80多次暴雨和大雨过程,得出降水前12—24小时的降水预报因子和12小时雨量的关系,并在12小时雨量预报的基础上,为预报过程总雨量,指出了可能性。一、降雨因子及其选择1.空气的上升运动速度用绝热法估计空气的上升速度(?)。摩擦层以上很少受地表面的影响,因此,将空气运动在12小时内近似看作绝热过程,从     

宜昌市夏季降水分片概率预报方法

预报因子的取值范围分别与各片代表站的降水事件一一对应,再根据对应结果,将预报因子分成若干"节",针对某"节"出现降水的次数,求出其频数.经过如此处理后,将每日预报因子(原始数据)换算成所对应的与预报量有关的概率值,再用事件概率回归估计(REEP)法建立概率预报方程.试运行结果表明,所建立的方程能够很好地预测各片的降水概率.     

夏季中雨以上降水短时预报方法

本文应用数值预报产品,天气图实况,单站实时观测资料和卫星云图资料,对济宁地区夏季中雨以上降水过程进行了统计分析,然后建立预报方程。在挑选因子的过程中,着重考虑因子本身的天气学意义,而不仅仅拘泥于因子与预报量之间的拟合率高低。最后选取了5个代表性强,物理意义明确的因子进行了0.1权重回归,建立了0—12小时中雨以上降水预报方程并在1987年夏季进行试报,取得令人满意的结果。     

乌鲁木齐地区降水气温的客观预报方法

一、引言自1982年引进 ECMWF 数值预告产品以来,新疆气象台已基本上解决了中度以上天气过程的中短期形势预报问题,实现了形势预报由主观定性向客观定量方向的转化。但长期来,单站要素预报始终靠预报员的经验来制作,而预报经验的掌握和积累周期又比较长,因此提高要素预报水平受到很大局     

新疆夏季降水和冬季气温预测方法及效果评估

本文利用4个国内外先进的气候模式（国家气候中心、ECMWF、NCEP和JMA）业务预测数据,采用2种多模式集合方法（等权平均和超级集合）、3种降尺度方法（BP-CCA、EOF迭代、高相关回归集成）和3种统计方法（CCA、最优气候值、高相关回归集成）以及降尺度集成和降尺度-统计方法集成,分析了目前季节模式、多模式集合、降尺度、统计方法、降尺度-统计集合等目前常用气候预测技术对新疆夏季降水和冬季气温的业务预测能力。 研究表明,以上技术方法对新疆夏季降水和冬季气温的预测预测能力有较大差别。目前先进的气候业务模式的预测技巧普遍很低,多模式超级集合和降尺度方法的技巧常高于单个模式,并且最佳的降尺度方法通常技巧高于最佳多模式集合方法。同时,统计方法和降尺度方法的预测技巧通常较为接近,而对二者进行超级集合可以具有相对很高的预测技巧。此外,现有常用气候预测技术方法对新疆夏季降水和冬季气温的趋势有一定的预测能力,但对气候异常的空间分布基本无预测能力。建议新疆气候预测技术围绕统计和降尺度方法集合发展。     

哈尔滨市降水和气温的分布预报方案

按“前期环流状态决定后期环流状态”的思想,用逐站预报、场展开、分片预报方法,设计了哈尔滨市月、季气温降水的３个预报方案,给出一年试报结果     

试用多层递阶预报方法做夏季降水量预报

天气预报的多层递阶方法是运用现代控制理论中的系统辨识方法提出的一种新的数值预报方法。我们在过去工作的基础上选取六个有天气学意义的相关因子,采取仅考虑预报因子部分的多层递阶方法试作夏季降水量预报,效果较好。此外,与一般线性单输出模型、仅有自回归部分的线性单输出模型及多元回归进行了初步比较,提出一些看法。《天气预报的多层递阶方法》是运用现代控制理论的系统辨识方法,它将天气系统看成是随机动态的时变系统。从系统的外部特征着手,建立其输入-输出模型,并进行多层分析和多层递阶预报。现将我们用这种方法预报夏季(6—8月)降水量上所做的工作介绍如下:     

辽宁夏季降水变化特征分析

利用辽宁56个测站的1951-2005年逐年和夏季（6—8月）逐日降水资料,采用常规统计分析、Morlet小波分析、Mann—Kendall突变检测法等统计分析方法,对辽宁夏季降水的基本特征进行了分析。结果表明：辽宁夏季降水存在2～3a、3～5a、10～12a等周期振荡,呈波动减少趋势;辽宁暴雨、大暴雨日数空间分布极不均匀。     

辽宁神经网络降水预报系统

利用ＢＰ（误差反向传播）神经网络建立辽宁灾害性天气预报系统。介绍了夏季降水的神经网络结构、学习算法和业务应用情况。结果表明,神经网络技术适于用预报气象要素。     

辽宁神经网络降水预报系统

利用BP(误差反向传播)神经网络建立辽宁灾害性天气预报系统。介绍了夏季降水的神经网络结构、学习算法和业务应用情况。结果表明,神经网络技术适于用预报气象要素。