人工增雨作业预报集成业务系统

针对人工增雨作业的实际需求建立的人工增雨作业预报集成业务系统包括短期预报系统、临近预报系统、3～5天预报、相关资料调阅和分析资料查阅5大功能模块；天气分析、地面图资料、Tlogp资料、短期预报结论与相关资料5个数据库，其中共含33个表，531个字段。利用VB6．0建立了界面友好、使用简洁的业务应用软件，该软件含有66个界面，所有的选择项尽可能采用下拉式弹出菜单进行选择，而不需要直接录人，该业务应用软件不仅可以实现以上各项功能，而且可以实现数据库的添加、更新、检索等功能，同时为方便所有业务人员还建立了一般业务人员Micaps调阅平台及数值预报产品详细资料分析平台和强对流分析平台。     

数值预报产品在北海市11～12月份降水预报中的释用

统计历史资料表明： 北海市１１～１２ 月份降水的多少与本预报区的Ｋ指数、８５０ｈＰａ 比湿、涡度关系密切。用Ｔ１０６数值预报产品进行释用, 建立北海市１１～１２ 月降水定量预报方程, 效果较好。     

数值预报产品在暴雨预报中的释用分析

本文在Micaps系统的基础上,利用数值预报产品资料,从影响系统、能量和水汽条件等几方面对"8.09"暴雨过程进行了分析.结果表明,欧洲数值预报产品对转折过程的预报具有明显的指示意义,T213和Hlafs对暴雨形成的动力条件、能量变化、水汽输送以及过程降水量均有较好的预报能力.     

数值预报产品在夏季持续高温预报中的释用

利用 1999～ 2 0 0 2年 6～ 8月 96～ 192h日本数值预报产品 85 0hPa气温与吉林省的日平均气温、阶段性高温及极端最高气温 (长春市 )资料 ,通过线性分析 ,找出了日本数值预报产品的 85 0hPa气温与吉林省地面日平均气温、阶段性高温及极端最高气温的对应关系 :吉林省 6～ 8月日平均气温在 96～ 192h的 85 0hPa日本数值预报长春站日平均值上加 6 6～ 4 1℃ ,6～ 8月的极端最高气温在相应的日本数值预报产品上加 9 3～ 13 0℃。     

利用卡尔曼滤波方法释用数值预报产品

本文对卡尔曼滤波方法的基本原理作了简要的概述.并在ECMWF北半球的500hPa高度、850hPa温度、地面气压的0小时分析场上选取因子,利用卡尔曼滤波方法对温度和降水进行了预报及对相关结果进行了检验,结果表明利用卡尔曼滤波方法释用数值预报产品对于德阳各站的温度预报具有良好的预报能力.     

区域降水数值预报产品人工神经网络释用预报研究

利用T213、日本细网格降水预报等数值预报产品,采用人工神经网络方法进行预报释用。通过聚类分析方法对广西自治区测站进行分类,简化预报对象,对数量众多的T213数值预报产品采用自然正交分解(EOF)方法,浓缩大量因子的有效信息,并结合日本降水预报因子建立广西5~6月区域降水量级的逐日人工神经网络预报模型。运用与实际业务预报相同的方法进行逐日预报试验。结果表明,用这种数值预报产品释用方法建立广西3个预报区域的B-P人工神经网络预报模型对中雨以上降水量级预报的TS评分分别为0.55、0.5和0.26,比目前业务预报中参考使用的T213和日本数值预报产品降水预报具有更好的预报效果。     

数值预报产品在一次强降水过程中的释用

2010年6月8-9日江门地区出现强降水天气过程,中北部出现大雨,西南部出现暴雨局部大暴雨。通过分析不同的数值预报产品,进行订正预报,结果发现,欧洲数值预报对西风槽及高空槽的进退有较强的预报能力;日本数值预报对降水落区有一定的指示作用,量级往往偏小。物理量诊断有一定的误差,但仍有一定的指示意义。     

一次人工增雨作业效果的中尺度数值模拟

本文根据AgI播撒影响机制,把AgI催化过程耦合到初始条件、边界条件更完善且有业务化能力的中尺度WRF模式中,并利用该模式对溧阳天目湖积云增雨过程进行中尺度催化数值模拟分析。实况资料及数值模拟分析结果表明,该模式成功地模拟了溧阳天目湖地区的对流云系,作业后催化云的强回波面积扩大,平均回波强度增加,地面降水量增加,且微物理过程分析表明,作业后催化云中高空冰晶、雪、霰冰相大粒子含量增加,相应地低空雨水含量增加,导致地面降水量增加。     

对流云人工增雨作业等级预报

结合南方对流云人工影响天气作业特点，在人影作业判据各项分指标的基础上，提出一种综合性判据，为基层人影作业提供操作性较强的人影作业指标。通过2001年作业试验，将作业等级结论与积云数值模拟结果和实际降水进行分析，验征了人影作业等级预报的可行性，这对于对流云人工影响天气作业指挥具有实际的意义。     

北京地区中尺度非静力数值预报产品释用技术研究

在国家气象中心与北京市气象局联合开发的“北京地区中尺度数值预报业务系统”基础上，充分利用高分辨率中尺度数值预报产品和地面加密气象观测资料，分别使用统计和动力释用方法进行局地温度、风和北京市区空气污染状况的预报。试预报结果表明，用卡尔曼滤波方法建立的温度和风的预报效果高于中尺度数值预报直接输出结果；使用中尺度数值预报结果作为一个简单的污染预报动力模式的气象背景场，进行了污染预报试验，结果表明该预报方法具有一定的预报能力，其中SO₂、NO₂、CO浓度的预报准确率在夏、秋、冬三季中均可达到65%以上。上述研究成果已用于业务预报。     

数值预报产品和卫星云图在“98.6”暴雨过程中的应用

在 1998年 6月 16 - 2 6日连续暴雨预报中 ,综合利用数值产品、卫星云图、天气图经验预报法三方面的信息 ,对天气系统的演变 ,利用经验加以恰当的订正 ,大大提高了预报水平。并认识到积极利用数值预报产品和卫星云图 ,并不断总结出地方性实用经验 ,是过渡到未来的综合性现代化预报方法的必由之路     

动力延伸预报产品在辽宁短期气候预测中的释用

基于1961～2000年辽宁53个测站40 a逐年的月气温距平和月降水距平百分率资料,根据EOF(经验正交函数)展开的空间特征向量分布特征,将前3个主要特征向量时间系数作为预报量,将500 hPa高度场的高度距平、地转涡度作为预报因子,利用多元统计回归分析,建立了一套定点、定量预测辽宁各月气温与降水量的数学模型。利用该模型对2001~2005年辽宁53个测站的月气温距平和月降水距平百分率进行逐月预报试验。结果表明:对气温和降水量的趋势预报的评分均比较好,有87%以上的月气温距平预测结果的评分超过66.0分,各月的平均Ps评分均高于66.0分,年平均为75.5分或以上,总平均为83.1分;有70%的月降水距平百分率预测结果的Ps评分超过60.0分,各月的平均Ps评分都高于53.0分,年平均为58.0分以上,总平均为66.5分。但对异常气候的预测效果不明显。     

基于中尺度数值模式的分类强对流天气预报方法研究

针对雷暴大风、短时强降水、冰雹和龙卷等强对流天气短期预报,采用0.25°×0.2°每天4次日本气象厅(JMA)东亚地区再分析资料计算的百余类对流参数(物理量)及其15 d滑动平均值,根据“邻(临)近”原则对江苏2001—2009年2—9月各类强对流天气进行时间和站点的匹配后,应用相对偏差模糊矩阵评价技术,对上述对流参数进行权重分配和逐次筛选,获得了既体现强对流与气候平均态间明显差异,又体现自身相对稳定的特征对流参数序列。同时,根据历史分类强对流个例中各特征对流参数的频谱分布获得各对流参数的频率分布分段函数,然后基于中尺度数值模式预报的对流参数,综合历史频率分布和权重分配,构建了分类强对流天气预报概率,并以优势概率作为分类判据,做出强对流分类预报。最后建立了业务化系统,以全自动方式提供分类强对流客观预报产品,投入到日常业务和南京青年奥林匹克运动会气象保障服务工作。     

2008年T213与德国降水数值预报产品对比检验

为了解各种数值预报的误差特点,更好地在预报过程中选择数值预报产品作为参考依据,将中国国家气象中心的T213降水预报与德国降水预报分别进行晴雨预报检验,对2008年5—8月东北地区降水资料进行对比分析。结果表明：两种模式24-120h预报正确率为60％-70％,随着预报时效的增加,正确率呈下降趋势,德国降水预报的正确率高于T213,两种预报漏报率均明显小于空报率,T213漏报率较低,为5％左右,德国降水预报空报率较低,为20％左右。对2008年4-6月出现东北冷涡过程的两种模式降水预报进行对比分析,发现德国降水预报正确率明显高于T213预报,对冷涡降水预报有一定的指示意义。     

2008年T213与德国降水数值预报产品对比检验分析

为了解各种数值预报的误差特点,更好地在预报过程中选择数值预报产品作为参考依据,将中国国家气象中心的T213降水预报和德国降水预报分别进行晴雨预报检验,对2008年5—8月期间东北地区降水资料进行对比分析。结果表明：两种模式24—120h预报正确率为60%—70%左右,随着预报时效的增加,正确率呈下降趋势,德国降水预报的正确率高于T213,两种预报漏报率均明显小于空报率,T213漏报率较低,为5%左右,德国降水预报空报率较低,为20%左右。对2008年4—6月出现东北冷涡过程的两种模式降水预报进行对比分析,发现德国降水预报正确率明显高于T213预报,对冷涡降水预报有一定的指示意义。     

数值预报产品在桂林暴雨预报中的应用研究

利用1998～2002年4～7月间欧洲、日本,2002年5～7月我国数值预报产品进行统计分析,总结出以数值预报产品为主的暴雨预报模式指标。这一模式指标,为日常预报工作中以天气学预报为主转向以数值预报为主奠定良好基础,也为预报员提供客观简捷的预报方法。通过一年的试报探索和一年的实际业务应用,其预报准确率较为理想。     

高分辨率区域模式降水预报在云南的检验

为了解高分辨率区域数值模式降水预报在云南的预报效果和误差特点,针对华南中尺度模式、华东区域数值预报业务模式和中央气象台GRAPES-Meso模式对2017年9月—2018年12月云南降水预报进行检验分析。结果表明:华东模式降水预报效果整体最好,其降水的振幅接近实况,晴雨准确率也是最高,而华南和GRAPES模式空报率和漏报率普遍偏高。三种模式对滇东北、滇中西部、滇西北北部≥0.1 mm降水预报评分普遍较低,对滇南、滇西南、滇西边缘地区的评分普遍较高。在滇东北北部、滇中西部、及滇西北北部地区三种模式对≥10 mm降水TS评分普遍较低。对于≥25 mm降水,华东模式和华南模式在滇中、滇西地区的TS评分高于GRAPES模式。对于≥50 mm降水,华东模式和华南模式在滇东南、滇西南、滇西边缘及金沙江河谷沿线TS评分高于GRAPES模式。对于云南强降水天气过程,≥0.1 mm降水华南模式预报效果较好,但10 mm和25 mm以上量级降水华东模式的预报效果较好,≥50.0 mm则是GRAPES模式更具参考价值。     

日本气象厅(JMA)数值预报产品在气象业务中的应用

介绍了日本气象厅(JMA)数值预报产品资料，对路径及文件命名规则进行了详细的描述，并介绍了如何将这些资料在气象业务中应用。     

大到暴雪天气模型及数值产品释用预报方法

用欧洲数值预报产品格点资料,对1986年11月-2002年3月河南省出现的87个大到暴雪个例进行对比分析,将大到暴雪划分为3个类型,即高原低槽型、阻高-横槽型和L型,对每个型进行合成平均,建立了大到暴雪的天气学概念模型。为提高样本中大到暴雪的概率,先将样本进行消空处理,然后选取物理意义清晰、天气学意义明确的预报因子,分别建立了全省分片大到暴雪1-7 d预报方法,在业务试应用中取得了较好的预报效果。     

MM5模式移植及业务应用系统

MM5模式是国际上应用比较广泛的一种中尺度气象模式，因为它采用了非静力平衡动力框架、可选择的多种物理过程以及四维同化(FDDA)等先进技术，在气象科研和业务预报领域取得了广泛的应用。由于技术的原因，MM5模式一直运行在UNIX系统之下，直接在Windows系统下运行的个例还不多。作者尝试将MM5模式由UNIX系统移植到Windows系统并据此建立了微机业务应用系统。详细介绍了模式在移植过程中所要注意的几个问题、微机业务技术系统的结构及预报方案。