不确定性理论集对分析在沙尘暴预报中的应用研究

应用集对分析（SPA）这一关于不确定性问题的数学理论和方法,基于概率统计分析,从SPA的同、异、反分析出发,用联系度公式导出解决预报中合理地使用预报因子的方法,实现预报模型因子结构的动态优化,增强模型预报机制的合理性,达到提高模型预报能力的目的。在以往对沙尘暴研究成果的基础上,以强风、热力和沙源三大影响因子为着眼点,结合2001\_2003年的沙尘暴天气个例,对沙尘暴天气进行了分类,分别选取预报因子,建立基于SPA的沙尘暴预报模型。根据数值预报产品输出结果,于2004年春季进行了短期（24 h）预报试用,结果表明,这一方法具有较好的效果。     

土地覆被的气候预测模型

在全国挑选了东北、华北、华中、西南、华南、西北、新疆和西藏8个试验区,采用人工神经网络和逐步回归方法,应用温度、降水对植被指数进行预报(气候因子超前土地覆盖特征量24个月).试报结果表明:在对植被指数的预报上,人工神经网络优于逐步回归.同时尝试性的将神经网络预报方法与逐步回归方法结合起来作预报,即应用逐步回归挑选出来的预报因子作为神经网络的外部输入精选因子,进行神经网络模拟预报.研究表明,对神经网络的预报因子进行精选,可事先排除一些干扰信息,对提高神经网络的预报准确率有所帮助.     

内蒙古牧区暴风雪风险评估研究

暴风雪天气是内蒙古草原牧区危害严重的气象灾害之一。为了更确切的了解暴风雪灾害天气的特征,分季节对暴风雪天气进行了类型,即秋末初春暴风雪天气、隆冬暴风雪天气、春末初夏湿雪冷雨型暴风雪天气;通过因子分析法、灰色关联分析对三种类型暴风雪天气进行分析,发现上述三种类型暴风雪天气都为风、雪、寒潮灾害群天气;每个季节最主要的影响因子不同,导致的灾害程度不同;因此掌握各个季节暴风雪天气的特征对预报员提高预报预警水平很有实际意义。尝试使用BP神经网络法、支持向量机对暴风雪灾害等级进行评估,通过与根据灾情评定的灾害等级对比分析,发现SVM方法的评估效果优于BP神经网络法,因此,基于数值预报产品通过SVM方法做暴风雪灾害预警产品成为可能,可为暴风雪灾害预报预警业务提供客观参考依据,能够提升预报服务效果,减少灾害损失。     

ECMWF高分辨率模式对陕西2017年7月高温预报的检验及订正

2017年7月陕西累计出现26 d日最高气温≥35℃的高温天气,其中14 d日最高气温突破40℃,7月7～14日和17～27日出现2次区域性持续高温天气。利用陕西99个国家站的最高气温逐时观测和ECMWF高分辨率模式的定时最高气温预报资料,检验ECMWF高分辨率模式对2017年7月陕西极端高温天气的预报能力和一元线性回归方法对气温预报的订正能力。结果表明:144 h之前模式较好地预报出了陕西2次区域性持续高温天气,但是高温日数的预报值在陕西大部分地区较观测值偏少,漏报了陕南大部分地区的高温日,与14:00～17:00时段最高气温的预报值在陕西大部分地区较观测值偏低,其中陕南地区的预报平均绝对误差明显大于其他地区有关。一元线性回归方法对168 h之前的最高气温预报为正订正效果,订正后陕西大部分地区最高气温的预报准确率上升,平均绝对误差减小,日最高气温≥35℃或≥40℃的高温预报较订正前更接近实况。     

BP网络模型在沙尘暴预测中的应用研究

依据锡林郭勒地区30 a气象资料,应用人工神经网络(ANN)中不同BP网络结构和算法,探索建立沙尘暴预测模型的方法。研究认为,在建立锡林郭勒地区沙尘暴预测模型时,选择年大风日数、年平均地温、年蒸发量、相对湿度4个气象因子作为模型的输入因子是合理的;经过输入因子确定,层数、节点选择,每层激活函数和输出因子的确定,锡林郭勒地区沙尘暴预测模型可采用三层网络结构（4-6-1）。比较和试算显示,快速BP算法较普通BP算法的训练速度快,收敛精度高64.47%;快速BP神经网络的沙尘暴预测模型的预测精度可达到98%,较传统的多元线性回归数学模型高。因此,应用快速BP神经网络建立沙尘暴预测模型简捷、方便,具有精度高、智能化等特点,可在区域沙尘暴预测预报领域推广。     

利用天气数值预报产品建立贵州黔西南州分县温度预报方程的方法及应用

利用2002～2004年1～12月EC、T213天气数值产品的温度格点实时分析资料、预报资料以及贵州省黔西南州8个测站观测资料,从160个样本中筛选出相关较好的因子,利用多元回归统计模型,以及根据地理环境,天气形势分型造成的温度差值(ΔT)为逐步订正值,建立黔西南州分县温度预报方程。在2005年11月～2006年2月应用中取得较好效果,预报误差小于±3.0℃,平均误差1.3℃。     

基于宽度学习模型的泥石流灾害预报

在泥石流灾害预报模型研究中,科学确定泥石流灾害影响因子及保证模型较高的预报准确率和快速的训练速度是关键问题,也是泥石流灾害预报预警和防灾减灾的重要基础。本研究针对目前泥石流预报模型输入数据维度较大和训练时间较长的问题,采用快速多个主成分并行提取算法(Fast multiple principle components extraction algorithm,FMPCE),选取出6个泥石流灾害影响因子,包括降雨量、山坡坡度、沟床比降、相对高差、土壤含水率和孔隙水压力。基于宽度学习(Broad learning,BL)算法,以泥石流影响因子为输入,泥石流发生概率为输出,构建了泥石流预报模型,并用矩阵随机近似奇异值分解(矩阵随机近似SVD)对模型进行了优化,将优化后宽度学习模型的预报结果与梯度下降法优化的BP神经网络预报模型(GD-BP)、基于支持向量机的预报模型(SVM)、宽度学习预报模型(BL)的结果进行对比,同时,通过输入数据集的扩展,从训练时间上对不同模型进行比较。结果表明,优化宽度学习泥石流灾害预报模型的预报准确率为93.52%,较GD-BP模型、SVM模型和BL模型的预报准确率分别高出1.60%、1.15%和0.03%;优化宽度学习泥石流灾害预报模型的训练时间为0.9039s,较GD-BP模型、SVM模型和BL模型的训练时间分别节省了25.3867 s、17.2620 s和0.8974 s。本研究说明宽度学习算法可以用于对泥石流灾害的发生概率进行预报,同时也可为泥石流预报的实际应用提供新的思路。     

河西走廊东部雷暴灾害时空分布特征及短时临近预报

雷暴天气是河西走廊东部多发的灾害天气之一。利用1961-2013年河西走廊东部5个气象站雷暴资料,运用统计学方法,分析了河西走廊东部雷暴天气的时空分布特征及变化趋势,同时选取1991-2010年4~10月逐日NCEP再分析资料,依据气流的南北配置对雷暴天气进行了环流分型,采用诊断方法、因子组合和日常的经验预报等方法对不同层次、不同物理量进行分析和计算,构建了具有经验性的预报因子库,利用线性相关、经验预报和最大靠近原则等诊断分析方法建立了雷暴天气诊断预报模式。结果表明:受海拔高度和地形地势的影响,河西走廊东部雷暴具有明显的地域特征,南部天祝山区雷暴日数远大于其他各地,占雷暴总日数的40.6%,是河西走廊东部雷暴天气的多发地带。年、年代雷暴日数总体呈减少趋势,天祝的递减趋势尤为显著,年雷暴日数的时间序列存在7~8 a的准周期变化;一年内6~8月是雷暴的高发期,雷暴日数共占年雷暴总日数的70.7%~78.4%。雷暴的日变化特征明显,一日内12~22时为雷暴多发时段,集中发生时段为13~17时,雷暴的平均持续时间为10~40 min。雷暴的环流形势分为三类:西北气流型、西南气流型和西风气流型,其中西北气流型最多。确定了各型雷暴预报模式的预报指标和阈值。诊断模式的预报准确率在75%以上,达到了一定的预报水平,填补了雷暴精细化预报的空白,可为雷暴的业务预报预警以及防雷减灾提供客观有效的指导产品。     

基于GIS的北川县地震次生滑坡灾害空间预测

自然灾害的预测预报被认为是主动减灾防灾研究中较为经济有效的方式,其中,滑坡空间预测是滑坡灾害研究的基础工作。以汶川地震重灾区北川县为研究区,选取坡度、高程、岩石类型、地震烈度、水系、道路等6个重要滑坡影响因素作为评价因子,全面分析了地震滑坡分布与各影响因子之间的统计相关性,分别采用多元回归模型与神经网络模型计算滑坡灾害敏感性指数,并进行分级和制图。结果表明,极高和高敏感区主要分布在曲山、陈家坝等乡镇,主要沿着龙门山断裂带周边地区的河流和道路呈带状分布。其中,回归模型的预测精度为73.7%,神经网络模型的预测精度为81.28%,在本区域内,神经网络模型在滑坡灾害空间预测方面更具优势。     

河西走廊东部沙尘暴气候特征及短时预报

沙尘暴是河西走廊东部多发的灾害天气之一。利用河西走廊东部5个气象站1961-2014年月沙尘暴资料,运用统计学方法分析了河西走廊东部沙尘暴日数的时空分布特征及变化趋势;选取1990-2009年逐日NCEP再分析资料,依据气流的南北配置对沙尘暴天气进行了环流分型;采用诊断方法、因子组合和日常的经验预报等方法对不同层次、不同物理量进行分析和计算,构建了具有经验性的预报因子库,利用线性相关、经验预报和最大靠近原则等诊断分析方法建立了沙尘暴诊断预报模式。结果表明:受天气系统、地形以及海拔等影响,低海拔地区沙尘暴日数多于高海拔地区。年、年代沙尘暴日数呈显著减少趋势,递减率为民勤 >凉州 >永昌 >古浪 >天祝。年沙尘暴日数的时间序列存在着5~6 a的准周期变化,北部年沙尘暴日数发生了突变,而南部没有发生突变。沙尘暴日数月变化也比较一致,峰值出现在4月,谷值出现在9-10月。 沙尘暴日数均为春季最多,秋季最少。沙尘暴的环流形势分为西北气流型、西南气流型和西风气流型。确定了各型沙尘暴的预报指标和阈值,诊断预报模式的预报准确率在73.3%以上,达到了较高的预报水平,填补了沙尘暴精细化预报的空白,可为沙尘暴的业务预报预警提供客观有效的指导产品。     

滇黔静止锋减弱北抬期间环流特征分析

采用2010—2021年深秋初冬时节（11—12月）ECMWF细网格2 m温度预报资料,以及实况地面气压场、综合观测资料、卫星资料与NCEP/NCAR提供的FNL再分析资料,对滇黔静止锋减弱北抬期间贵州境内84个国家观测站72 h内逐日最高温、最低温进行检验评估。结果发现,滇黔静止锋活动期间相对于平均状态,其预报准确率均显著降低而平均均方根误差明显增加,其中2014年ECMWF预报准确率不足20%,几乎丧失预报能力。为此,以2014年发生的19次滇黔静止锋减弱北抬个例进行合成分析,发现各层环流和要素场特征较平均状态均发生了明显变化。主要表现为：200 hPa上,静止锋摆动期间较平均状态急流入口有所东移,其南北界区域总体变窄,急流中心平均强度由65.0 m/s下降到60.0 m/s;500 hPa上,中高纬两槽一脊形势变得更加不明显,冷空气势力减弱,环流纬向度增大;要素场上,相对平均状态,0℃线均位于600 hPa附近,中低层气温呈现明显增温状态,700~850 hPa逆温状态变弱甚至消散,在低层风场上表现为南风增强、涡度增大。因此,当滇黔静止锋发生减弱北抬时,其环流和要素场特征相对平均状态均发生强度和位置上的变化,在预报工作中,可以此特征判断静止锋是否减弱北抬,更好地进行地方预报与服务。     

西北太平洋热带气旋快速增强与环境垂直风切变统计分析

利用1990-2009年美国联合台风警报中心整编的热带气旋（TC）最佳路径资料和NCEP/NCAR再分析等压面流场资料,在分析西北太平洋TC每24 h强度变化统计特征的基础上,确定了西北太平洋TC快速增强的阈值,对比不同阈值条件下,TC快速增强初始时刻的强度,TC快速增强发生的季节变化和空间分布特征,进一步研究环境垂直风切变与TC快速增强的关系。结果表明：在西北太平洋海区,当TC强度24 h变化达到样本累积百分率的88%、90%、93%和96%的概率时,对应的强度变化值分别为25 KT、30 KT、35 KT和40 KT,定义它们为TC快速增强的阈值。该阈值越大,快速增强初始时刻的强度也越强。60%左右的TC快速增强发生在8-10月,TC快速增强的空间分布集中于125°-150°E、10°-25°N的矩形区域内。对流层不同层次的垂直风切变与TC快速增强的关系有差异,TC快速增强阈值为40 KT时对应的对流层中上层（200~500 hPa）、对流层中下层（500~850 hPa）和对流层（200~850 hPa）的垂直风切变值的概率分布显示：当垂直风切变≥12 m/s时,分别只有9.7%、1.5%、11.1%的TC可以快速增强;且其与TC快速增强时强度变化的相关系数分别为-0.15、0、-0.04,以200~500 hPa的最为显著,表明对流层中上层垂直风切变对TC强度增强的抑制作用最明显。在TC快速增强阈值为40 KT的初始时刻,将200~850 hPa垂直风切变划分为东风切变和西风切变的统计表明,57%的TC在东风切变的环境下可以快速增强。     

甘肃北部短时强降水中尺度特征及物理量配置

利用甘肃北部27个国家级自动气象站及635个区域气象站降水资料,结合常规高空、地面和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）再分析物理量场资料,选取了2016—2019年5—9月104个典型短时强降水个例,对甘肃北部短时强降水天气发生发展的环境条件进行了中尺度综合分析,揭示了区域内短时强降水的一些特征和规律。结果表明：（1） 甘肃北部短时强降水集中出现在6—8月,短时强降水的强度多为10~20 mm。（2） 甘肃北部短时强降水天气的典型特征,分为副高边缘型、低压槽型、西北气流型和河套阻高型4种流型。（3） 通过分析不同天气形势、不同类别、不同物理量参数间的联系与区别,总结出各类短时强降水天气的环流特征和物理量要素指标和阈值。（4） 地面辐合线（冷锋）是甘肃北部触发强对流天气的关键系统,地面辐合线（冷锋）的分析对短时临近预报至关重要。（5） 低空偏南风急流（显著流线）在110°E左右北上及在37°N左右产生辐合是判断甘肃北部能否产生短时强降水的重要依据。并对2020年短时强降水预报效果进行检验,预报准确率达63.6%,说明建立的短时强降水预报指标预报能力较强,为提高短时强降水预报预警能力提供了一种新途径。     

乌鲁木齐典型暴雪天气机理及成因分析

利用常规地面、高空观测资料、NCEP/NCAR 1°×1°再分析和FY卫星资料,针对乌鲁木齐1990年以来的3场典型暴雪天气,从高低空环流和天气系统配置、不稳定条件、水汽、动力及黑体亮温（TBB）变化等方面综合对比分析暴雪成因。结果表明：（1） 3场暴雪均发生在欧洲高压脊东南衰退,推动西西伯利亚低槽东移南下,与中纬度短波槽结合的环流形势下,高低空系统呈“后倾槽”结构,乌鲁木齐处在925~600 hPa西北急流与600~200 hPa强西南急流叠置区,且天山山脉的地形强迫抬升有利于暴雪的维持和加强。（2） 暴雪前850~700 hPa均有东南风存在,微差平流作用有利于平流逆温生成和加强,使得能量不断积聚,后期冷空气进入,冷锋锋生,层结不稳定发展,为暴雪天气提供热力条件,东南风和平流逆温维持时间越长,储存能量越多,降雪越强。（3） 暴雪区存在西南和偏西2条水汽输送通道,中层水汽输送对乌鲁木齐暴雪至关重要,850~600 hPa存在较强的水汽辐合,且700 hPa最强。水汽输送、辐合强度及持续时间共同决定暴雪强度。（4） TBB与降雪强弱有一定的对应关系,TBB越低,云顶高度越高,中尺度云团发展越旺盛,降雪越强,降雪前TBB（云顶高度）的第一次迅速降低（升高）预示降雪开始,降雪过程中TBB降低对应降雪强度增强,且TBB降幅越大、低TBB值维持时间越长,降雪越强。     

亚洲阻塞高压分类及其与东北冷涡活动和东北夏季低温的联系

利用1948~2009年美国环境预报中心(NCEP)500 hPa高度场逐日再分析资料,按照通用的阻塞高压天气学定义,采用机器自动识别方法,检索和分析近62 a亚洲夏季阻高活动时空变化特征,结果表明:共统计到1 337个阻塞高压个例,以生命期3~7 d的过程居多,占80.1%,阻高活动累计个数和累计天数集中区可分为偏东类(鄂霍次克海)、偏西类(乌拉尔山)、中间类(贝加尔湖)和其他类4类,其中中间类阻塞高压活动累计个数最多,占总个数的30.4%,偏东类次之,占27.5%,其他类占23.8%,偏西类最弱,占18.3%;20世纪90年代以来,乌拉尔山地区阻高处于明显偏弱期,鄂霍次克海阻高处于偏强期;但是,21世纪初叶,乌拉尔山地区阻高活动开始呈上升趋势,而鄂霍次克海阻高却呈明显下降趋势,值得关注;夏季阻塞高压与东北冷涡活动天数呈显著同期正相关,与长春、哈尔滨同期平均气温呈显著负相关;亚洲夏季阻塞高压是影响东北夏季低温重要的环流系统;鄂霍次克海阻高6月活动异常年,850hPa风距平场在120°E~140°E,40°N~55oN存在很强的偏东气流,有利于来自鄂霍次克海偏东北路径的冷空气入侵东北亚及中国东北地区。     

内蒙古沙尘暴天气系统及预报指标探讨

根据21 世纪15 a 来出现在内蒙古的沙尘暴个例,归纳形成沙尘暴的高空环流背景和地面天气系统,提炼预报指标。结果显示：沙尘暴是强冷空气爆发南下的过程,具有冷空气强、锋区强、高空急流强的特征;造成内蒙古沙尘暴的高空环流背景可分为高脊移动型、冷槽下滑型、横槽型和低涡旋转型等四个类型;强烈发展的蒙古气旋和冷锋是造成沙尘暴的主要地面天气系统。沙尘暴预报应主要着眼于高空急流轴的位置、乌拉尔山高压脊、高空锋区、蒙古气旋及冷锋、地面变压中心、高空正涡度平流中心与地面气旋相叠置的区域等方面。     

宁夏不同强度沙尘天气动力机制

利用常规气象观测资料和ECMWF逐6 h 0.25°×0.25°再分析资料,对宁夏2013年5月18日雷暴大风、2月28日大风沙尘和3月9日大风强沙尘天气过程的环流形势和高、低空急流的耦合作用进行了对比分析。结果表明:在“西高东低”环流形势下,受蒙新高压脊、西风槽、地面气旋和冷锋、高低空急流的共同影响,在中低层90°-110°E形成次级环流,对流层中上部高空急流和高位涡通过次级环流动量下传使中低层形成低空急流,同时在边界层发生强烈湍流混合,产生地面强风及沙尘,但由于冷空气强度及南下方式、高压脊线位置及强度、高低空急流活动的区域、低空急流南下位置、高空强风速下传的高度、次级环流的强弱不同,高层高位涡和低层850 hPa低空急流在宁夏上空活动与否,是导致宁夏出现不同强度风沙天气的重要动力因素。     

2012年7月下旬河套地区4次切变暴雨的对比分析

应用日常预报业务中可以方便使用的常规观测资料、数值预报产品、卫星云图、加密自动站观测资料以及雷达资料等,从环流背景、流型配置、物理机制等方面对比分析了河套地区4次暴雨过程,旨在提高对暴雨的短期预报预测能力及短时强降水的临近预警能力。分析发现：（1）副热带高压西侧的偏南气流以及来自孟加拉湾的暖湿偏南气流在35°—40°N与来自高纬度的干冷的偏北气流多次交汇,水汽在该带中明显辐合,为河套地区持续性暴雨发生发展提供源源不断的水汽,提供水汽辐合上升动力条件;（2）暴雨落区与低层的显著流线出口区或急流出口区的位置、切变线的位置密切相关,暴雨一般落在高空急流的右侧、低空急流的左侧;（3）暴雨天气出现前一般会出现500 hPa以下θ随高度的增加而减少的特征;（4）暴雨天气出现前一般都会出现风随高度顺转的特征;（5）暴雨过程中地面辐合线起到动力抬升作用,触发中小尺度系统的生成和发展;（6）抬升凝结高度和自由对流高度都比较低,利于水汽凝结,而平衡高度较高,利于能量的积累,对于对流天气的预报有较好的指示意义。     

多因变量物理集成方法在雨季开始预测中的应用

通过计算全球1951～2008年100hPa、500hPa高空资料、74项大气环流特征量、地面气压、太平洋海温以及中国160个测站的降水、气温等6种环流场和特征值与雨季开始期的相关性,找出了雨季开始期变化的高影响关键区,对关键区进行因子合成,筛选出了5种环流场的33个关键因子,分析因子的最佳界值和正贡献指数,经线性回归计算,建立分类环流一次预报方程和综合环流多因子集成预报二次方程,最后通过二次方程和正贡献指数方程建立三次集成预报模型,投入实际气候预测应用,4年来准确预测了玉溪雨季开始期。