贵港市前汛期暴雨特征及其预报

通过对1961～2000年4～6月份贵港三县（市）暴雨过程进行总结，归纳出现暴雨前的一些主要特征，探讨用本地气象要素变化指标与天气系统、数值预报产品及指标站资料作暴雨预报的方法，并建立贵港市暴雨预报模式。     

利用日月预测气候的探讨

探索建立了“用日月预报气候”方程，经６年应用，该方法有效果好、操作简便、预报时效长等特点。     

卡尔曼滤波方法在逐日极端气温预报中的应用分析

利用国家气象中心的T63数值预报产品，采用卡尔曼滤波方法，建立了内蒙古地区（35个站）的逐日极端（日最低、日最高）气温24小时预报方程。于1996年3～11月进行业务试运行，预报结果令人满意，表明该方法有一定的参考和实用价值。     

T106数值预报产品在赣南温度预报中的释用

利用1995年7～9月、1996年7～8月24～144h、1000～500hPa的T106格点资料与赣南17个县（市）的最高、最低、平均温度作相关分析;用逐步回归方法建立了分县逐日滚动预报方程。并用1996年9月份T106格点资料对方法进行检验,同时对预报方法及T106产品在温度预报中的释用能力作了初步分析。     

人机交互系统应用于南宁地区冬半年降水预报

利用T63数值产品，用动力统计模型组合因子，建立南宁地区降水的统计预报方程。再选取日本数值预报产品02的24小时预报结果和预报员的经验预报结果，三者结合建立综合预报模型，该方法克服了单一预报方法的缺陷，提高了预报准确率，是一个值得试验的方法。具体作法：（1）本文读取T63产品0时效中南宁、贵阳、昆明、南昌、海口五个站共120个预报因子建立数据库，输入11、12月南宁市降水资料作为预报童。〔2）首先利用相关分析方法初选出48个基本因子，相关系数取0．4。（3）然后用逐步判别方法对48个基本因子进行选取或剔除，得14个因子。”…     

用PP法作8月高原低槽低涡类大雨预报

完全预报法不需要利用数值预报样本资料,它以历史资料的天气形势作因子来确定局地天气要素,导出方程。预报时用数值预报值代入,避免了资料不足的困难,争取了时间。为使 B 模式输出产品尽早投入我站日常预报,增加预报信息,我们用1971—1980年8月份的历史天气图,结合本站资料,建立了高原低槽低涡类大雨预报方程。     

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。     

广东省24～144小时降水概率回归预报

本文利用欧洲中心10年（1980-1989年）物理量资料，建立了广东省86站1-12月的晴、雨及有无大于25mm降水完全概率回归预报方程，并利用T106逐日要素场预报资料，作24-144小时逐日滚动降水概率回归预报，并逐日上网做指导预报，供广东省各台站调用。     

T213数值预报产品的温度预报释用技术

分析1997—2001年HLAFS的客观分析格点资料，用卡尔曼滤波方法建立了宝鸡市分县气温预报方程。2003年汛期使用逐日T213数值预报产品，制作宝鸡气温分县预报。结果表明：方法可以精细预报出宝鸡市各县区24h、48h气温；当预报时效由24h延长到48h，气温预报误差增大。气温发生突变时，预报结果与实况的滞后偏差较大。     

我国中期动力统计预报初步试验

一、前言数值预报和计算技术的发展,为“MOS”预报方法提供了条件。目前,国外普遍采用动力统计方法进行要素预报。1979年,我省利用日本的数值模式输出,用“MOS”方法,初步建立了短期降水预报方程。经三年试用,效果尚好。本文用1980年日本的中期时效的传真图资料,首先,对其本身与实况进行比较检验,结果基本上是可信的。其次,用数值预报的平均和瞬时的环流形势及有关物理量,与本省降水,气温趋势和过程建立模式和方程,做要素预报。经1981年试用,证明方程和模式是稳定的,预报准确率比常规方法高。     

基于GFS产品和卡尔曼滤波的嘉兴市温度客观预报

利用NCEP提供的高时空分辨率的GFS（Global Forecast System）数值预报产品和当地地面观测气温资料,经SPSS（Statistical Product and Service Solution）逐步回归分析,建立了嘉兴市24h和48h日平均气温、最高气温、最低气温初始预报方程,采用卡尔曼滤波方法进行以上6项目的逐日滚动预报。对最近2年来的预报结果检验表明：平均气温的预报效果最佳,最低气温次之,最高气温的准确率相对最低;随着时效增长,误差增大;不同季节,参考价值高的项目各不相同,秋季的最高温度误差较小,而冬季则最低气温准确率最高。分析结果可以作为日常预报中一种有效的参考。     

河南省短期区域性暴雨动力诊断及综合预报方案

介介绍了（１）用Ｔ６３数值预报产品对河南省省６－８月区域性暴雨进行物理量诊断分析。（２）用人工智能研制的河南省６－８月分片大－暴雨短短期自动化预报系统与用Ｔ６３数值预报产品资料采用逐步回归分析法和预测误差平方和最不上准则两种选取回归自变量的方法，建立处分片预报方程的综合判别预报。（３）在１９９５，１９９６年７－８月业务预报中试验结果。     

龙川县气温预报方法的建立与应用

利用龙川站2008-2012年地面观测资料、欧洲中心数值预报产品,采用常规统计预报方法（逐步回归）,将最高（低）气温实况作为预报对象,把可能影响气温变化的气象要素作为预报因子,分月建立未来24～ 72 h最高（低）气温的MOS预报方程,通过对2013年全年的检验预报表明：未来24～72 h最高（低）气温预报平均绝对误差均在2.0℃以内.     

基于多模式的巢湖降水集成预报效果检验

利用2014年2月—2015年9月中尺度模式(INCA、WRF)、全球模式(ECMWF、JMA)预报数据,结合巢湖湖泊周边区域站降水实况数据,应用加权平均法建立方程,开展多模式集成预报实验,得到不同时效最佳集成预报方程,并对各时效的方程预报能力进行了对比检验。结果表明:在最佳集成方程中,ECMWF模式预报稳定性较好,权重最大。随着预报时效的延长和降水量等级增大,集成预报和各单一模式预报的误差逐渐增大,评分逐渐降低。集成预报比单一模式预报的误差明显降低,预报准确率有所提高,开展多模式集成预报具有明显优越性。     

用条件概率法作月雨量预报

1原理简介本文所用的月雨量预报方法，类似于国外文献中流行的“PEEP”法，即事件概率回归估计。把预报量以概率表示。对预报量和预报因子进行（0、1）化变换。在此基础上分别建立雨量偏多型和雨量偏少型概率回归预报方程。把历年的因子值代入方程计算得预报量值（Y1和Y2），从Y1和Y2中归纳指标，作出偏多、正常及偏少三级趋势概率预报。2制作方法以惠阳市5月份雨量为例，资料取1954～1991年共38年。2．1资料及分级标准以月雨量年均值三作为划分标准，若月雨量则定为偏多，则定为偏少，则定为正常。由此把历年5月份雨量分成三级。选用50…     

用T106数值产品制作甘肃省极端温度逐日滚动预报

运用T10 6模式的数值产品历史资料 ,用逐步回归方法 ,制作了甘肃省 19个站春、夏、秋、冬四季的最高、最低温度的 2 4h、4 8h、72h、96h和 12 0h时效的预报方程 ,并于 2 0 0 0年 4月投入业务试运行 ,预报结果较好。     

用卡尔曼滤波方法作铜川分县温度预报

利用 T1 0 6产品 1 999年 6、 7月资料 ,用多元回归法分别建立了铜川 3站 2 4、 4 8h最高、最低气温预报方程。用卡尔曼滤波方法进行迭代订正回归系数 ,建立了动态的温度预报方法。在1 999年 8月试报中平均绝对误差为 1 .3℃。     

均生函数模型在广西1998年春播低温阴雨结束期预报中的应用

均生函数模型是由时间序列按不同的时间间隔计算均值,生成一组周期函数,然后用原序列与这组函数建立预报方程.本文应用均生函数对广西春播期低温阴雨结束期建立了预报模型,并进行试报与预报检验.根据广西低温阴雨结束期气候分布特点,以桂林站代表桂北地区,柳州、河池、梧州站代表桂中地区,南宁、玉林、钦州站代表桂南地区,百色站代表右江河谷及沿海地区.结果表明,以各代表站低温阴雨结束期为原序列,建立均生函数模型,其趋势预报效果较好.(1)均生函数模型对广西低温阴雨结束期有较强的预报能力,尤其对低温阴雨结束期极值年有较好的拟合和预报能力.(2)预报误差小,结果稳定、客观定量.     

判别回归方法在四川盆地大雾预报中的应用

用最近10多年的历史实况资料和四川盆地大雾发生的站数进行相关分析，采用最优分割进行因子筛选，建立了最优判别方程和大雾站数预报的回归预报模型，拟合率较高，残差较小，模型具有较强的预报能力。     

辽宁省气象要素分季分县完全预报方法

选取T106资料建立辽宁省54个县站的天气要素分季预报方程，使用T213资料进行预报，并对降水及温度预报结果进行了评分和分析。预报结果表明，完全预报方法可用于日常预报业务。