驻马店夏季短时暴雨预报业务系统

利用驻马店市1985～2001年6～8月高空、地面、雷达回波、卫星云图等资料，分析了短时暴雨的气候特征，确定了产生短时暴雨的天气形势及消空指标，并通过温度平流、湿度条件、稳定度、动力条件的诊断，挑选出对短时暴雨反映敏感的气象要素作为预报因子，最后通过逻辑判定，由微机自动输出预报结论。通过2002年的业务应用，该系统预报成功率为85．7％。     

防城港市短时强降雨气候特征及影响系统分析

利用1994-2004年NCEP再分析资料，及高空、地面等常规资料，分析了防城港市达到暴雨预警信号标准的短时强降雨过程，对主要影响系统进行天气分型，并对水汽条件、动力条件、不稳定条件等物理量进行诊断分析，以了解本地区短时暴雨的气候特征，天气类型和环境条件，提高暴雨预警信号发布的准确率。     

三门峡市短时暴雨预报方法

通过对三门峡市1997～2001年6～8月雷达资料及地面、高空气象资料统计分析,挑选出4个与短时暴雨相关性较好的预报因子,利用概率回归方法,建立了短时暴雨预报方程.     

河南短时暴雨落区预报系统

“河南短时暴雨落区预报系统”是利用雷达和卫星云图资料建立的短时暴雨落区预报系统。系统建立在雷达资料定量测量降水估测区域降水量和利用云图资料估测暴雨落区的基础上，并使用现有的地面资料，制作1h和3h短时暴雨落区预报。     

防城港市短时强降雨气候特征及影响系统分析

利用1994~2004年NCEP再分析资料,及高空、地面等常规资料,分析了防城港市达到暴雨预警信号标准的短时强降雨过程,对主要影响系统进行天气分型,并对水汽条件、动力条件、不稳定条件等物理量进行诊断分析,以了解本地区短时暴雨的气候特征,天气类型和环境条件,提高暴雨预警信号发布的准确率。     

驻马店强对流天气短时预报业务系统

利用1984～1998年4～9月驻马店雷达探测资料和地面观测资料,分析了强对流天气的时空分布特征,并根据强对流天气的回波形态、强度、高度和路径,确定了预报指标,在微机上开发了强对流天气短时预报业务系统.     

三门峡市短时暴雨预报方法

通过对三门峡市1997-2001年6-8月雷达资料及地面、高空气象资料统计分析，挑选出4个与短时暴雨相关性较好的预报因子，利用概率回归方法，建立了短时暴雨预报方程。     

驻马店强对流天气短时预报业务系统

利用1984－1998年4－9月驻马店雷达探测资料和地面观测资料，分析了强对流天气的时空分布特征，并根据强对流天气的回波形态，强度，高度和路径，确定了预报掼标，在微机上开发了强对流天气短时预报烽务系统。     

暴雨落区的诊断预报方法

通过对１９９５￣１９９８年６￣８月暴雨过程的样本提取,获得有大雨以上站点的样本记录６３９个,选取能够反映暴雨发生的９个物理量（Ｔ－Ｔｄ、水汽通量散度、锋生函数、假相当位温、涡度、散度、垂直速度、Ｑ矢量涡度、Ｑ矢量散度等）共１６个要素值,用相对独立的方法,分别提取黑龙江省南部和北部６、７、８月暴雨发生时各要素的临界值,从而建立暴雨的诊断预报模型。另外,用该模型对１９９５￣１９９８年６￣８月的降水过程     

濮阳市汛期大至暴雨预报方法

利用1988－1997年6－8月气象资料，分析了濮阳市汛期出现大至暴雨的天气形势及单站要素，确定了大至暴雨消空指标和预报因子，建立了预报方程。经过1998－2000年试报，预报方程大至暴雨的概括率88．9％，预报成功率66．7％。     

广西季风暴雨中期预报平台研制思路与应用

利用1980--2001年NCEP和TBB资料，采用逐例与合成分析相结合的方法，分析了夏季风影响期间广西大范围暴雨发生前各层天气系统和盂加拉湾强对流云团的配置演变，发现暴雨前盂加拉湾强对流发展和经向风加强等特征，并确立了广西大范围暴雨的高低层环流背景场和预报指标。将T213资料与NCEP资料进行线性趋势估计，建立了广西季风暴雨中期预报平台，试用效果较好。     

兰州盛夏大降水短期预报

根据预报员的思路，运用专家系统匹配方法，依次对大降水的环流场、影响系统、高低空物理量配置等建立推理规则，然后输入计算机算出结果。     

GRAPES-GFS模式暴雨预报天气学检验特征

本文采用天气学检验方法,对2016年度国家气象中心GRAPES全球数值预报系统(GRAPES-GFS)业务预报暴雨过程及2013-2015年部分回算个例进行了检验,并结合对比欧洲中期天气预报中心确定性预报模式(EC模式)和国家气象中心全球谱模式T639L60(T639模式)降水预报,梳理总结业务GRAPES-GFS模式预报性能优势和系统性偏差特征。被检验暴雨过程共38次,其中南方暴雨过程20次,北方暴雨过程6次,热带扰动或台风降水过程12次。依靠预报员主观天气学检验分析,从降水预报效果检验出发,结合主要影响天气系统和示踪物理量检验,梳理总结模式预报系统性偏差,以期全面发掘该业务预报模式性能。结果表明对短期时效内的降水预报,GRAPES-GFS模式预报稳定性较好,整体明显优于T639模式。但还存在诸如对对流性降水预报较实况偏北或对主雨带南侧暖区降水预报不足的偏差特征;另对弱高空波动背景下的对流性降水预报偏弱;而在降水预报强度大致正确的情况下,对降水系统南侧偏南气流控制区域预报湿度偏大,对副热带地区的低涡系统预报偏强。     

基于Xgboost算法的短时强降水预报方法

基于EC细网格模式的再分析场计算诊断参量,并结合重庆地区2011-2014年5-9月间短时强降水个例建立训练集,进而根据箱线图差异指数提出的阈值法对样本初步消空,然后通过K均值聚类和Relief算法分别重建了类别平衡的训练集,并优选了平均权重较大的参量进入模型,建立了一个以Xgboost算法为核心的重庆地区短时强降水预...     

开封市短期区域性暴雨分型预报方法

使用1965～1995年开封市历史气象资料，对其中36个区域性暴雨样本进行了分析。以此为基础，依据区域性暴雨日前24h高空(500hPa、700hPa、850hPa)环流形势，将开封市区域性暴雨划分为四型七类。以西风槽型和冷式切变线类区域性暴雨为例，给出了其入型指标和预报指标，并建立了开封市短期区域性暴雨预报模式。     

湖南暴雨预报客观自动化业务系统

本文介绍了湖南暴雨预报自动化业务系统,建立了1979—1986年共8年的数据库,用数据库资料对系统进行了逐月测试,测试结果历史拟合率为86%,预报暴雨成功率62%。1987年和1988年6月暴雨预报的准确率为59%。     

台风暴雨PP预报工具

在总结以往台风暴雨预报经验的基础上，应用数值预报产品，建立了江苏省台风暴雨ＰＰ预报方程，利用Ｔ６３模式产品试验报检验表明，该方法具有实用价值，应用前景广阔。     

阿勒泰夏季大降水过程中高潜能场的时空变化特征分析

以大降水过程中触发高潜能量释放的天气系统为背景条件，以高潜能场为起报信息，对40个大降水个例进行统计、分析和归纳，概括出阿勒泰夏季大降水过程中，高潜能场的时空变化特征，从中得出预报阿勒泰夏季大降水的新指标，进一步提高了大降水预报的准确率。     

基于ECMWF细网格、GRAPES _MESO的短时强降水潜势预报和检验

摘要：利用2016-2018年6-8月ECMWF细网格、GRAPES _MESO、黑龙江省822个自动站资料研究黑龙江省6-8月短时强降水（一般短时强降水和极端短时强降水）的预报方法和各项影响因子指标与他们之间的融合。采用双线插值法或临近格点法、分位数法、配料法、排除法、多重分析法,形成以水汽、不稳定、抬升为框架的客观预报方法。研究发现,强降水的环境背景不仅受限于各物理因子阈值,也与他们之间融合密切相关。各因子间存在一定旬差异和日较差,夜间与水汽相关的各阈值明显大于白天,白天热力不稳定性高于夜间。6月中上旬与水汽含量相关的各因子阈值小于其他时段。从检验结果上看,由于强降水的突发性、局地形和研究方法以及模式本身的特性,预报的空报率非常大,漏报率较低,TS评分最低且随着分布密度的降低而降低。一般强降水检验中,两种模式点对点检验的TS评分为0.015左右,14km和40km点对面检验夜间TS评分约0.03和0.08。极端强降水检验中,两种模式点对点检验TS评分约0.004,14km和40km点对面检验准确率约分别为0.005和0.02。7月份由于强降水分布密度相对较大,检验效果也相对较好。一般性强降水EC细网格TS评分高于GRAPES_MESO,而极端强降水检验TS评分刚好相反。