济南市7～8月高温天气的分析与预报

应用１９８５－１９９４年７、８月份温度资料进行统计并归类，根据不同的类型，通过分析统计出出现高温的预报因子，分别建立各型高温预报方程，最终确定各型高温定性判别指标。     

用多级逐步判别法作春播低温阴雨结束期长期预报

本文从所选取的四个因子中进行多级逐步判别后，引入两个因子，建立预报方程。此方程具有定性和定量预报意义，经过四年使用，效果较好．     

综合概率法判别冰雹云及效果检验

本文利用江苏、上海、江西等省市的雷达回波、天气与灾情实况和探空资料,进一步讨论了用综合概率法判别冰雹云。分省求得了判别方程,并相互进行了检验,尔后又与用逐步回归方程得到的判别方程进行比较。     

深度神经网络方法在山东降水相态判别中的应用

利用欧洲中心(ECMWF)ERA-Interim再分析资料,通过分析2008—2017年山东冬半年不同降水相态(雨、雪和雨夹雪)下温度和位势厚度特征,统计得到8个降水相态判别因子(T_(2 m)、T_(1000)、T_(975)、T_(950)、T_(925)、T_(850)、H_(850-700)、H_(1000-850)),并给出每个判别因子降水相态阈值指标。然后利用8个判别因子和阈值建立降水相态判别方程和训练DNN模型,通过随机检验发现DNN法对雨、雪和雨夹雪的预报准确率分别提高1.9%、0.2%和21.6%;利用ECMWF细网格预报资料进行个例检验,雨、雪和雨夹雪共106站中判别方程法判别错误29站,DNN法判别错误14站,即DNN法的降水相态判别能力优于判别方程法,且明显提高了对雨夹雪的判别能力。     

山东省飞机增雨降水区分级预报方法研究

利用1997～2000年春秋季山东主要降水天气系统中尺度客观分析和降水模拟资料，统计分析了与降水密切相关的15个因子，并对因子的稳定性进行检验。用全部入选因子的前5个主成分作为新的预报因子，建立全省25个区域0～6h和0～12h平均降水量的3类判别方程，判别效果较好。以此方法为基础建立的决策系统为增雨作业指挥提供了实用性技术工具。     

南京,上海地区对流及降水甚短期预报的统计方法研究

本文以我国国家气象局发布的B模式数值预报输出,上海气象局计算的物理量及南京单站气象观测资料作为基本的初选因子,用逐步判别法对5月至入梅前南京和上海的对流天气和降水预报建立了不同的预报方程,探讨了预报因子的不同组合,非线性因子的引入以及不同的判别方案对预报准确率的影响,并进行了业务预报试验。结果表明,考虑非线性因子影响并采用“两段筛选”的判别方法获得的预报方程其预报效果最佳。     

南海台风暴雨统计释用预报方法探讨

本文根据降水量方程和１９８５－９０年南海台风暴雨资料及欧洲中心数值模式产品，利用逐步判别方法筛选因子和Ｂａｙｓ准则，分别建立海南和广东沿海２４－４８小时台风最大暴雨量判别函数方程。计算和试验结果表明这一方法具有较好的预报潜力。     

热平流影响下湿润地表的通量-廓线关系

在有热平流影响的湿润地表，对Businger-Dyer创立的经典通量—廓线关系作了简单的非线性作用修正。并利用热量和水汽输送方程两种不同简化方程分别对非线性修正因子α'V进行了理论分析和讨论，表明在热平流影响下的湿润地表α'V<1，且由理论方程推导出一个α'V与ζ的简化关系式。最后，用经参数化后得到的α'V表达式和修正后的相似性关系式联立构成的闭合方程组，以及用HEIFE的资料求解出αV及其它特征参数，并且拟合出αV与某些特征参数的经验关系。     

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。     

综合概率法判别冰雹云及效果检验

利用成都气象局711天气雷达回波资料、天气与灾情实况和探空资料,进一步讨论了用综合概率法判别冰雹云。尔后又用单因子法、回归方程判别冰雹云的准确性进行比较。结果表明,综合概率法判别冰雹云效果较理想,拟合率、准确率等效果检验均比综合前高。