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不定量预报方程,效果较好。     

海南岛一次暴雨天气分析与预报概念模型

对海南岛２０００年１２月１１日出现的一次暴雨天气的成因进行了分析，并结合１９６０—２０００年海南１２月份暴雨的普查分析结果，提出了海南１２月暴雨降水率的计算公式及概念预报模型。     

人工神经网络在温度和降水预报中的应用

利用人工神经网络的ＢＰ网络制作全省温度和降水预报。在作哈尔滨站温度预报时,选取实时高空、地面和欧洲温度场共１０个因子,一天２次发布未来２４ｈ预报。对哈尔滨站共作了１２个月的最高、最低温度预报。在作全省降水预报时,将全省分成８片,分别进行降水等级预报和暴雨有无预报;选用的是Ｔ１０６资料,选取２０个因子,对１９９８、１９９９年的温度和降水预报进行了检验和评分。     

1998年7—8月HLAFS山东降水预报检验

以站点方式对１９９８年７－８月ＨＬＡＦＳ０８时的１２－３６降水预报进行了评分,统计了预报有降水时实况出现降水的几率。结果表明：ＨＬＡＦＳ改进模式对大雨以上降水的预报效果有明显改善,预报有降水,实况出现降水的几率随预报值的增大而提高。另外对主要过程降水分布趋势预报效果的评价表明,ＨＬＡＦＳ对较大暴雨过程的预报效果较好,优于日本传真图。     

阿克苏短期降水客观预报方法探讨

利用2001～2004年4～10月的降水实况和历史数值预报资料，分析数值预报产品各气象要素和物理量预报场与阿克苏降水的关系，得到阿克苏降水的定性、定点、定量和定时客观预报因子及其预报指标。     

降水概率预报评分方法分析

分析了国内外概率预报评分的几种主要方法及技巧评分过程,并在预报概率与观测频率（ Ｆ Ｐ Ｏ Ｆ）分布曲线的基础上提出一种适合我国降水概率预报评估业务的可信度指数方法。论文明确指出１９９５年北京０．１ ｍ ｍ 降水概率预报在１２～２４ｈ 和２４～３６ｈ 时段内基本可信,且有一定的预报技巧;而１０．０ ｍ ｍ 降水可信度较低,其２４～３６ｈ 的预报在北京西北部山区布莱尔技巧评分 Ｂｓ ＜ ０。分析表明降水气候概率低的单站技巧评分会出现偏差。     

ECMWF集合预报在安徽大别山区降水预报中的检验

利用2015年6月1日至8月31日ECMWF集合预报系统(EPS)51个成员的降水预报结果,基于安徽省大别山区12个代表站点1～3 d的逐12 h降水观测资料,采用TS评分、箱须图、泰勒图等方法,研究ECMWF集合预报降水结果在安徽省大别山区降水分级预报中的应用效果。主要结论如下:ECMWF集合降水预报中,08时起报的24 h降水量和20时起报的48 h降水量可参考性较大;降水分级检验中,晴雨预报正确率在70%以上,小雨和中雨的空报率较高,对大雨以上量级的预报能力相对较差;大型降水过程中,暴雨以上量级的预报需关注不同预报时效下降水量预报的变化趋势,个别成员对极端降水的表现也值得关注。     

从1997年汛期降水天气过程浅谈降水量级的预报

本文以１９９７年７月１７－１９日,８月－３０日－３１日、９月１１－１２日和９月１７日等几次降水天气过程为例,就降水量级的预报进行一些探讨。     

应用数值预报产品制作大同市中期降水预报

应用数值预报产品制作大同市中期降水预报胡润山（大同市气象局０３７００４）应用欧洲数值预报产品、Ｔ＿４２数值预报产品及中央气象台发布的旬天气趋势预报制作大同市中期降水预报收到较好的预报效果，本文介绍大同市夏季（６月到８月），时效为７２～１２０小时中期降...     

数值预报产品南宁24h降水预报检验

运用目前业务中经常使用的日本降水预报产品和T213降水预报产品，选用2005年4月～2006年8月资料对南宁市单点的预报效果进行检验，结果发现：晴雨预报TS值，T213和日本相差不大。在24h分量级降水检验结果中，T213的TS评分通常高于日本。大雨量级降水，日本优于T213。中雨和小雨量级的降水，T213优于日本。但是T213空报率普遍较高。     

广西城市空气污染预报业务系统的建立

应用数值预报与动态统计预报相结合的集成预报技术方法,将城市大气污染数值预报(CAPPS)模式、动态统计模式、Sybase数据库、网页技术等有机地结合起来,建立广西城市空气污染预报系统,形成了流畅的集资料传输交换、预报模式运算、预报制作与发布于一体的气象系统和环保系统预报会商的综合业务工作平台,在广西气象台同时对南宁、桂林和北海的城市空气污染做出预报。将近两年的业务实践应用表明,所建立的空气污染预报系统性能稳定、技术成熟、自动化程度和预报准确率高．     

数值预报产品效果检验及在降水预报中的应用

通过对目前天气预报业务中使用的Ｔ１０６、ＨＬＡＦＳ和日本模式三种数值预报产品对烟台市降水预报效果的检验、对比和分析,发现：数值预报产品在暴雨和一般降水预报中有一定指导作用;暴雨和一般降水预报效果都是日本模式好于ＨＬＡＦＳ,ＨＬＡＦＳ好于Ｔ１０６;三种预报产品对低压或倒槽型的降水预报准确率普遍较高;当三种预报产品均预报有降水时,其出现降水的准确率为７５．９％。     

1999年中国夏季气候的预测和检验

利用改进的中国科学院大气物理研究所短期气候预测系统（IAPPSSCA）,结合IAPENSO预测系统所预测的1999年热带太平洋地区的海温异常,对1999年中国夏季气候进行了适时集合预测。预测结果表明：IAPPSSCA较好地预测出了1999年夏季北半球大尺度环流场的异常情况,并较好地预测出1999年中国南涝北旱的大范围降水形势。IAPPSSCA对长江下游的强降水中心、中国南方大部夏季多雨的特征以及中国北方大部的干旱少雨形势的预测,与实测较相符。但IAPPSSCA预测的南方大范围雨带的北界比实测的略为偏北,北方的小范围的降水正距平区域也没有能预报出来。另外,对于月平均降水距平的预测亦存在较大的不确定性。这说明我们的预测系统还有待于进一步的改进和完善。     

降雨量及叠加预测方法研究

为了得到精确度较高的降雨量预测值及其叠加预测精度,利用小波神经网络和NARX动态神经网络对降雨趋势和降雨量进行预测,并分析降雨量叠加预测值的误差.研究表明,小波神经网络分析的月降雨量多个变化周期以及总的变化趋势较为准确;NARX动态神经网络预测模型测试误差为0.21％,回归效果图的相关系数R为0.99993,回判和检验...     

精细数值预报在60周年国庆天气服务中的应用

在60周年国庆天气服务中,使用ARPS实时分析预报系统,将地面观测、探空、自动站、雷达基数据和风云2卫星TBB等多种观测资料同化,使用较多的观测数据调整模式初始场,对天安门地区未来3天的天气逐日进行精细化数值预报。对ARPS系统的降水落区和量级预报能力及单点降水预报准确率检验结果表明:对于秋季低槽东移造成的华北地区的大范围降水,ARPS系统有较好的预报能力,12-36 h预报的1 mm降水落区与实况十分吻合,降水量预报通常略大于实况;对单点的1 h的累积降水预报,预报降水的开始时间较实际降水时间提前1-3 h,1h累积降水随时间增大或减小的变化趋势预报比较准确。综合看来,使用ARPS实时分析预报系统进行精细化天气预报是可行的,数值预报的结果对于精细化天气预报决策具有较好的参考价值。     

长江上游暴雨短期集合预报系统试验与检验

基于PSU/NCAR的高分辨率MM5模式,采用多物理方案构建长江上游中尺度集合预报系统,于2004年8月16日—9月30日进行了预报试验。降水集合预报检验表明,在25mm以上级别的降水预报中,集合预报能改进单一模式的预报能力。对“9·3”暴雨过程的检验表明,降水集合预报平均对暴雨过程的开始、持续、结束时间均有预报指示意义,特别是大于50mm的降水概率分布区域和值的大小对预报大降水的范围有指导作用。     

短期气候预测地气图方法的7条预报规则

根据三十多年来的短期气候预测经验，对于降水的短期气候预测，总结了7条预报规则：(1)能量频散规则；(2)相干共振规则；(3)下游阻塞规则；(4)侧向抑制规则；(5)驻波不频散规则：(6)风吹雨斜规则；(7)准半年重现规则(准半年韵律)。     

夏季分县降水量集成预报试验

将国家气象中心Ｔ１０６和ＨＬＡＦＳ、山西省气象台ＢＰ神经元和动力相似方法输出的降水预报值作为预报因子,运用灰色理论分别将以上４个预报因子原始数列和降水实况数列作一次累加生成处理,分别得到随机性被弱化的单增数列,用卡尔曼滤波法进行递推计算,得到降水预报值。将得到的降水预报值作还原处理,即累减生成后,最终输出降水量分县预报。此方法用于１９９８年夏季,取得了良好的预报效果。     

山东夏季降水量场预测模型研究及预测试验

从预测山东夏季降水场的需要出发，用山东1961－2001年夏季降水资料，研究了山东夏季降水的基本分布型式及其与北半球500hPa月平均高度、大气环流特征量及北太平洋海温之间关系。结果表明：不同的分布型存在不同的前期预测强信号。以这些强信号为主要预报因子结合考虑降水趋势振荡，构建出山东夏季降水场预测模型，并进行了预测试验。     

基于时间尺度分离的中国东部夏季降水预测

基于时间尺度分离,利用NCEP第2代气候预测系统 (CFSv2) 每年4月起报的夏季月平均预测资料, 结合实际观测资料和再分析资料,对江淮流域及华北地区夏季降水距平百分率进行降尺度预测。将预测量和预测因子分为年际分量和年代际分量,在两个时间尺度上分别建立降尺度模型,两个预测分量之和为总预测量。对1982—2008年拟合时段的夏季降水距平百分率的回报结果表明:降尺度预测结果相对于原始模式结果预测技巧显著提高。降尺度预测与实况降水在江淮流域和华北地区的空间相关系数最大值超过0.8,多年平均值也分别提高到0.53和0.51;时间相关在每个站点也显著增强,相关系数为0.38~0.65。对2009—2013年进行独立样本检验,结果表明:降尺度模型能较好地预测出该时段的降水异常空间型态。同时,该模型对2014年夏季降水长江以南偏多、黄淮地区偏少的分布形势也有一定预测能力。