完全预报（PP）方法在广东冬半年海面强风业务预报中的应用

在进行大量普查分析和统计的基础上, 将最近10年历史天气图的地面气压和有关海面强风代表站的风场资料在日本数值预报模式输出报文的1.25°×1.25°格点分布上进行客观分析, 对比传统的以关键区域划分冷空气入侵路径与广东海面强风的关系, 提出了一套与广东冬季海面强风关系更密切、作用更直接的地面关键区气压场分布特征进行客观定量的分型;根据梯度风原理, 用经验加统计的因子挑选方法, 形成了一套应用日本数值预报模式输出、适用于广东海面强风预报的完全预报(PP)方法。检验和业务试用结果均表明:该方法对广东的海面强风具有较强的预报能力;用完全预报方法做沿海海面强风预报是可行的。     

北部湾北部海面强风成因及其中期预报探讨

对北部湾北部海面强风的成因分析后，建立强风中期天气过程模式，与数值预报产品相结合选取有物理意义的预报因子，建立强风中期预报判别规则和预报方程，使强风预报时效提前到3～5天，过程预报准确率可达80％以上。     

海岛地区分区大风预报探讨

利用海岛自动测风站网的风力资料分析了舟山海域风力的分布特征,在此基础上有针对性地把舟山海域划分为5个海区,针对目前舟山沿海海面风力预报（公众预报）范围偏大,不能正确反映舟山海域风力局地特征的重大缺陷,提出了以分海区大风预报代替舟山沿海海面风力预报的设想和预报技术思路.预报实践表明：与目前的舟山沿海海面风力预报相比,分海区大风预报不仅更加客观合理和具有针对性,而且能够有效地解决海上安全与效益之间的矛盾,适合在海岛地区推广应用.     

北部湾北部海面强风成因及其中期预报探讨

对北部湾北部海面强风的成因分析后，建立强风中期天气过程模式，与数值预报产品相结合选取有物理意义的预报因子，建立强风中期预报判别规则和预报方程，使强风预报时效提前到３－５天，过程预报准确率可达８０％以上。     

渤海湾大风的特征及其预报

利用1988—2011年渤海湾两个站的大风资料,对渤海湾多年大于17m/s强风特点进行分析,发现冬季以西北风为主,春、夏、秋季以东北风为主,偶尔会出现偏南风。渤海湾海面大于10级的强风主要出现在10月、11月和12月。强风年分布特征呈两峰两谷型,最多月份是11月,最少月份是8月。根据天气学原理和因子统计筛选,发现强风的极大风速与当日最大风速有较好的相关性;对不同下垫面(海面、陆面)分别建立了极大风速与当日最大风速的预报方程。预报方程通过了α=0.01的显著性检验。方程回代拟合率达到75%~94%。将WRF数值预报计算出当日的最大风速值进行订正、代入预报方程、快速计算出强阵风,为灾害性大风预报提供了客观、有效的预报手段。     

粤东沿海冬季风与海表温度对暖冬的响应

分析1960~2007年间广东省汕尾遮浪海洋站冬季风强度与海表温度的月际、年际和年代际变化及二者之间的相关性,研究全球气候变暖以及暖冬现象在粤东沿海的响应,从而为南海水文气象要素、海洋灾害年预报和中长期预报提供有效依据。研究分析表明,粤东沿海冬季风强度与表层海温变化与全球气候变暖以及暖冬现象有很好的响应,粤东沿海冬季风强度的年代际变化缓慢减弱;表层海温年际变化逐渐上升,尤其是80年代中后期呈明显上升趋势,恰好与近20年的暖冬现象相吻合;强厄尔尼诺(拉尼娜)年,粤东沿海冬季风强度异常偏弱(强);沿海表层海温异常偏高(低);海表温度的变化存在明显的周期值;平均风速与平均海表温度的相关性并不显著。     

1994-1999年度广西气象科技进步奖获奖项目(一)

年度获奖项目名称获奖等级获奖单位项目负责人1 994广西人工降雨业务试验研究一等奖 广西区人降办广西区气象台 杨振球1 994广西天气分析及预报技术方法研究一等奖广西区气科所蒙远文1 994北部湾北部海面强风预报专家系统二等奖广西区气象台黄香杏1 994钦州沿海台风路径客观预报研究二等奖钦州地区气象局卢保祥1 994广西天气与低纬环流研究二等奖广西区气象台吕兆1 994广西原料蔗产量、蔗糖分及最佳榨期预报研究二等奖广西区气象台吴全衍1 994桂林地区寒露风中期天气预报系统三等奖桂林地区气象局唐宜科1 994红水河流域致洪暴雨成因分析和…     

北部湾北部海面强风成因分析及其预报

本文分析北部湾北部海面强风的天气气候特征,得出强风形成的三个主导因素:气压梯度,低空锋区和引导气流,并提出预报思路、经近七年来的检验,效果较好。     

一种运用预报程序作冷锋强风预报的方法

一、预报冷锋强风的关键因子 根据天气学基本原理和预报员的实践经验,通过相关统计理论分析,选出四个预报山东及其沿海春季冷锋后偏北强风的指标: 1.Δp:地面冷锋后冷高压中心与青岛的气压差(单位毫巴),既反映冷高与青     

2019—2020年非汛期Grapes_1km 10m风速预报检验评估

选取广东省53个国家基本站,对2019年10月—2020年3月Grapes_1 km模式输出的10 m风场进行检验,发现Grapes_1 km预报与实况整体趋势较一致,但预报10 m风极大值的峰值略有提前;相关性检验方面,相关性比较好的地区是湛江沿海地区、江门沿海、汕头沿海,相关性较差的地区分别是茂名沿海、云浮地区、汕尾沿海;预报命中率随着风速的加大呈明显下降的趋势,且沿海站点的命中率略好于内陆站点;随着风速的增大,预报值相对实况有偏小的趋势。