用旬平均气温距平预报图作本站气温预报

中央气象台在每年1～4月和10～12月传真广播全国范围的旬平均气温距平预报图。最近我们就应用气温距平预报图做了一些工作,使旬平均气温的预报质量(回报情况)有了较为显著的提高,方法简便,介绍如下。一、资料 1982年～1984年的1～4月和10～12月,1985年的1～4月。实际个例数70个(其中缺图5个旬)。二、方法从中央气象台BAF编号为803的图中,用内插法读取本站位置的气温距平     

平顶山地区日最高气温预报

以ECMWF资料为因子，用PP法、MOS法、卡尔曼滤波法作平顶山地区日最高气温预报，并在微机上实现从格式转化、关键区选取、因子计算到结果输出的完全自动化。     

平顶山地区日最高气温预报

以ECMWF资料为因子,用PP法、MOS法、卡尔曼滤波法作平顶山地区日最高气温预报,并在微机上实现从格式转化、关键区选取、因子计算到结果输出的完全自动化.     

根据市台指导预报和本站气象要素制作区（县）站降水预报

针对预报业务改革后县站的实际资料条件和具有的优势，通过地（市）台选用日本传真降水数值预报作预报因子，区（县）站选用本站温、压、湿要素作为预报因子，两者相结合制作分片客观定量降水预报的方法，为区（县）站根据市台指导预报和本站要素制作本地降水客观定量预报，提供了一种简便可行的方案。     

上海地区春季最高气温预报失败案例分析

本文分析了2015年3月17—18日上海地区连续两天发生最高气温预报失误的天气背景,并使用当日实况观测和业务预报使用的数值模式资料,剖析预报失败的原因,分析表明:对天空状况的误判是导致17日预报失败的主要原因,且东南风预报偏强更进一步增大了预报误差;冷空气影响时间的判断失误是导致18日预报失败的主要原因。从模式预报的实时检验、预报的跳跃性和不确定性角度分析了预报中存在的问题:预报员应重视本地和上游实况,从传统对单一确定性模式预报的依赖向多模式多起报时次及能提供概率预报和不确定性信息的业务集合预报的分析思路转型。此外,还需加强对集合预报的系统性检验、评估及数值预报释用产品的开发,增加包含不确定性信息的公众天气预报发布形式。     

郑州市5～8月逐日最高气温预报

利用郑州市 1 996～ 1 998年 5～ 8月的历史气象资料 ,选取低云日际变化量、降水日际变化和风向日际变化为预报因子 ,建立了 5～ 8月最高气温日变化量多元回归预报方程。根据预报日前 1天实况和预报日的预报量 ,利用方程可求出最高气温日变化量     

盛夏日最高气温中期预报的初步尝试

一、前言盛夏季节的最高温度,特别是高温出现时段,是人们在生产和日常生活中十分关心的问题。根据以往预报经验,与最高温度密切相关的是副高周期性活动,当副高西伸控制我省时,往往出现高温天气,而副高东撤,高温天气随之结束。近年来,随着欧洲中心数值预报模式的不断改进,     

基于SCMOC的贵州最高气温预报方法研究

为探究最高气温预报准确率偏低这一现象,采用2013—2018年SCMOC精细化指导预报资料及气象站观测资料,对贵州省85站24～72 h最高气温预报开展研究。通过建立横向预报模型(F1)、纵向预报模型(F2)以及横向与纵向预报相整合的预报模型(Fzh),对贵州日最高气温进行预报试验。结果表明,无论平均均方根误差还是预报准确率,各模型预报效果均有不同程度改进,三种客观订正预报中Fzh表现最优;相对于SCMOC,F1春、夏季的预报优于秋、冬季,且贵州省北部地区改进较南部明显,F2四季均有改进,总体较平稳;Fzh预报结果明显优于F1和F2,均方根误差得到明显改善,平均RMSE下降1.0～2.0℃,准确率平均提高11%～13%。     

点面结合预报本站大—暴雨

大—暴雨是我县主要灾害性天气。1951—1975年25年中,仅7、8两个月,我县共出现大—暴雨128次,对工农业生产有很大影响。因此,做好汛期大—暴雨预报服务工作,是我们的一项重要任务。 根据经验,影响我县夏季大—暴雨的天气形势,主要是高空西风带低槽带动冷空气靠近副高边缘,与西南暖湿气流交绥而造成的。这种天气形势反映在地面天气系统上,主要有两类:一是江淮气旋发生发展偏北移,二是冷锋南下。我们用上游指标站与本站资料     

基于全连接神经网络方法的日最高气温预报

为了考察辅助变量、时间滞后变量设置的重要性和神经网络中嵌入层对分类变量处理的有效性,利用2015年1月15日—2020年12月31日欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）高分辨率模式（high resolution,HRES）输出产品及中国2238个国家级地面气象站基本气象要素数据集,在全连接神经网络基础上设计4个试验,构建24 h最高气温预报神经网络模型。结果表明：加入辅助变量、时间滞后变量的特征和带有嵌入层的全连接神经网络结构的深度学习神经网络模型对HRES日最高气温预报误差均有订正效果,均方根误差降低29.72%~47.82%,温度预报准确率提高16.67%~38.89%。加入经过嵌入层处理的辅助变量后,可显著提高青藏高原中南部和西南地区东部的平均绝对偏差不超过2℃的正技巧站点比例（比仅用HRES预报因子建模分别提高21.74%和14.17%）,在此基础上加入时间滞后变量显著提高上述两个地区的平均绝对偏差不超过2℃的正技巧站点比例（比仅用HRES预报因子建模分别提高40.98%和20.33%）,且预报性能更加稳定。     

陕西省春季日最高气温延伸期预报因子初探

利用2001—2010年陕西省89站日最高气温资料和NCEP/NCAR逐日850 h Pa再分析温度、风场资料,通过统计分析发现陕西全省日最高温度变化具有很好的一致性,且在春季存在明显的6~28 d的波动。当6~28 d波动处于正位相时,850 h Pa上陕西地区受偏南气流控制,且温度偏高,而波动处于负位相时,850 h Pa上陕西地区为一高压反气旋控制,且温度明显降低。根据两者的对比,找到影响陕西地面日最高气温6~28 d变化的影响区。通过单点相关的方法,在6~28 d滤波的850 h Pa温度场上找到与影响区温度超前15 d左右相关性好的关键区:65°~70°N,40°~45°E。进一步研究表明,6~28 d低频温度有明显的从关键区向影响区传播的趋势,并且与15 d后陕西地区日最高温度6~28 d变化相符合,对陕西地区春季未来15 d最高温度预报有一定的指示作用。     

基于乐山市总云量与气温日较差相关分析的最高气温订正预报

利用2004—2013年乐山市8个区县逐日14时的总云量与气温日较差在不同天气条件下分别以月份、季节及地理位置进行相关分析,得出了不同天气条件下的平均气温日较差,从历史气候背景方面对EC细网格、中央台指导预报的最高气温预报订正进行探讨,并对2015年1—12月本地订正预报与中央台指导预报准确率及误差进行对比检验。结果表明:该方法在一定程度上对最高气温预报有一定的订正作用,特别是在天气较为稳定的情况下,订正效果较好;且秋冬季节比天气变化较大的春夏季节订正效果较好。但由于地面观测为定时观测且14时总云量不能完全代表当天的云天状况,该方法还存在一定的局限性。     

利用日最高气温和日最低气压预报5月大风

对1981－1995年的大风资料进行统计分析，得出用日最高气温和日最低气压预报于田县5月大风天气的指标。     

从异常高温看预报系统—“九五”预报系统最高气温预报能力检验

1999年7月23日－31日,山西省北,中部全区域,南部部分区域出现了超历史极值的异常高温天气,针对这次异常高温过程对“九五”配套预报系统输出的最高气温预报值进行检验,结果令人满意。     

本站5月份降水量的长期预报方法

以群众经验为基础,图、资为依据,找出和降水相关密切的因子,统计多要素组合因子对降水量的复合影响,用多元回归方程预报降水量。     

从本站气象要素变化分析“8.5”云浮特大暴雨

1概况1995年8月4日20时至5日20时，云浮市出现了一次大暴雨。这次大暴雨的特点是：强度大，时间短，降水持续稳定，日雨量达128．7毫米。大暴雨造成云城区的866．7公顷农作物和30个村庄受浸，14间房屋倒塌，死2人，伤4人，直接经济损失达870多万元。2环流背景从低层到高层均为偏南气流控制，湿度层十分深厚，高空处于副高西晋外围，由上升气流控制，为层结不稳定区；850hPa为冷性切变线。高低空形势配合很好：低层，急流区中的高速气流迅速把大量的水汽源源不断地输送到急流轴的左侧，同时也给低空带来了暖湿气流，促使层结不稳定度加大。…     

滚动式用数值预报产品制作单站气温预报的方法

用最优子集回归法，采用滚动式方法取舍样本资料，首先利用数值预报产品及盆地内单站的气温资料建立该站的最 子集回归方程然后根据２４－１４４小时的数值预报报资料作该站２４－１４４小时的气温预报。     

用PP法制作中期气温趋势预报

利用欧洲数值预报500 hPa 高度、850 hPa 温度及地面气压场资料,从3 个不同侧面精选因子,分别建立了日最高气温、日最低气温的PP预报方程。结果表明,该方法对冷空气造成的气温变化趋势预报效果较好,对预报员有较高的参考价值。     

用“地气温”作降雨预报

早在我国汉时《汜胜之书》中就有“地气”的说法,如在谈到耕田时写道:“凡耕之本在趣时和土,……春冻解,地气始通,……”。后在元的《授时指掌活法图》中又有“地气下降”的词句。至今民间仍流传着“地气上升天将雨”,“地气下降天晴     

春季中国日最高气温延伸期预报误差分析及订正

数值模式直接输出和经模式后处理得到的预报误差比较,是延伸期逐日要素预报应用基础。针对中国2 583个站点在2020年春季11～30天的日最高温度预报,根据欧洲数值中心的集合预报输出,首先,使用BP-SM(Back-Propagation-Self memory)法和回归法,进行确定性预报订正效果比较;结果表明BP-SM法和回归法都明显降低了预报绝对误差;在11～14天预报中,BP-SM法得到的平均绝对误差为3.3～3.6oC,预报准确率超过35%,订正效果更优。其次,基于模式直接输出和BP-SM法获得的概率预报,使用CRPSS (continuous ranked probability skill score)进行了可预报性分析。结果表明,在地形复杂地区,经过订正,预报准确率明显改善。对于延伸期逐日要素预报,合理的模式后处理方法是降低预报误差和提高预报能力的重要环节。