重庆辐射雾的声雷达回波与大气污染特征

结合气象观测和大气边界层探测资料，分析了１９９０年１月２日重庆雾的声雷达回波特征，并与１９８９年１２月３０日雾的回波作了比较。结果表明，雾顶回波高度与逆温和相对湿度的转折高度一致；雾顶回波在雾的成熟期呈现波动，在消散期有一下降过程。上午大气污染物地面浓度的变化与逆温混合层状况有密切关系，混合层较薄且持续时间较长时，地面浓度较大     

基于物理力学机制的滑坡数值预报模式: 综述、挑战与机遇

滑坡预测预报是地质灾害防治领域长期以来备受关注的前沿科学问题。当前的研究框架专注于滑坡的变形行为特征与外动力因素, 面临着普适性不强与预报精准度不高的双重瓶颈问题。基于目前研究现状, 系统梳理了滑带流变力学行为与强度弱化效应的内涵, 阐述了滑坡渐进破坏演化机制, 总结了滑坡预测预报模型所包含的类型, 并介绍了其中的典型模型, 指出当前研究主要存在如下问题: ①滑坡演化物理力学模型尚需扩展; ②预测预报模型未能充分结合滑坡演化过程和物理力学模型; ③物理力学模型预测与多场监测数据间的兼容性问题未能实际解决。针对上述问题, 阐述了基于物理力学过程的滑坡预测预报所面临的挑战, 并立足多学科融合与交叉, 提出了开展滑坡预测预报研究的新思路。新思路要求从滑坡滑带介质特性与流变力学行为出发, 建立滑坡演化过程物理力学模型, 紧密结合实时多场监测数据, 建立滑坡数值预报模式, 实现滑坡物理力学过程实时动态更新, 以期实现理论与技术的突破。      

武汉区域气象中心数值预报业务并行计算机系统

对武汉区域气象中心并行计算机系统进行了详细地介绍，分析了并行计算机体系结构、网络和存储系统特点；给出了在并行计算机SP上实现数值预报业务并行化的部分结果；对数值预报模式在串、并行编程环境下的结果进行了分析比较。     

涡旋初始化对T639模式热带气旋路径预报影响的数值试验

为了探讨涡旋初始化对T639L60模式热带气旋路径预报的影响程度,以1002号台风康森为个例进行数值试验,结果表明:在涡旋初始化中采用新的初始涡旋形成技术,能减小TC路径预报误差;从初始涡旋形成方案中通过改变七级风半径、涡旋外围尺度半径大小参数和有无进行涡旋强度调整方案进行敏感性试验,得到TC路径的预报对TC涡旋外围半径和TC强度较敏感,其路径会因涡旋外围半径大小和其强度的不同而有所差异。     

重庆雾的完全预报方法

本方法从动力、统计相结合的角度出发,利用多年历史资料,采用逐步回归方法并辅以技术处理,求得非线性回归方程为PP模型的预报方程,并且利用正压模式输出的两个月数值预报产品进行了试报,结果表明该模型对重庆雾的24小时预报具有一定的能力。     

中国海风能密度预报

利用NCEP预报风场,对2013年3月中旬发生在中国海的一次强冷空气过程进行分析,并利用预报风场计算得到这期间的风能密度,实现"风能密度数值预报",可为风电机采集风能提供日常保障,以提高装备的采集、转换效率。结果表明,1)NCEP预报风场可以很好地刻画冷空气给中国海带来的大风过程,从曲线走势、相关系数、偏差、均方根误差、平均绝对误差等分析也发现,NCEP预报风速在中国海具有很高精度。2)冷空气影响的海域,伴有明显的大风的过程,风能密度也出现明显的增幅。冷空气影响渤海时,该海域大部分区域的风速在10 m/s以上,大值中心在16 m/s以上;风能密度基本都在1 400 W/m2以上。冷空气影响的海域容易出现10 m/s以上的大风,对应区域的风能密度基本都在1 400 W/m2以上;冷空气的边缘海域风速也在8 m/s以上,风能密度在350 W/m2以上。3)利用NCEP预报风场,对海上风电场的风速、风能密度进行预报是可行的,可为风能开发、防灾减灾提供科学依据。     

复杂地形下冰雹预报的数值试验研究

充分考虑贵州低纬、高原山区特色,首先模拟由于下垫面的热力和动力不均匀造成的强对流云的初始扰动.在此初始扰动的基础上,用完全弹性三维冰雹云数值模式,模拟雹云的发生发展过程,对冰雹进行数值预报研究.通过现场试验和个例分析,发现模式能反映雹云的发生、发展等变化规律,并能对冰雹天气作预报,预报概括率为81%.     

GRAPES-Meso模式动力框架与物理过程对预报误差影响研究

为了研究GRAPES-Meso区域中尺度模式误差特点,评估模式动力框架和物理过程对预报误差的影响重要性,为GRAPES区域集合预报系统方案设计提供参考,基于GRAPES中尺度模式设计了4组对比试验,每组试验对2008年3个不同类型天气过程进行了数值模拟,获得如下结论:(1)GRAPES-Meso模式存在较为显著的系统性误差,系统性误差水平和垂直分布特征主要由GRAPES模式动力框架产生,物理过程对系统性误差影响相对较小;(2)在模式层底和模式层顶,GRAPES模式层与等压面层转换方案中,预报存在较为明显的垂直插值误差;(3)边界层方案对GRAPES模式低层动力场预报误差有重要影响,可以显著减少模式低层动力场预报误差。结果表明减少动力框架预报误差是改进GRAPES-Meso模式的重点,在GRAPES-Meso集合预报系统的设计中,需要重点考虑动力框架引起的模式不确定性。     

“重庆雾”动力统计预报模型

本文首先对重庆雾1981～1987年159个例进行500hPa、700hPa、850hPa各气象要素的相关和合成分析,得到了影响重庆雾的主要因子和主要关键区以及雾发生时24小时以前各层要素场的异常特征。在此基础上,对重庆雾进行了分类,用关键区的因子作为自变量,利用逐步回归残差订正和模型集成,建立起重庆雾24小时预报模型,并设计成软件系统,在IBM机上自动预报。     

基于GIS的空气质量多模式集合预报系统

空气质量多模式集合预报是研究大气污染演变规律、进行空气质量预报预警,提供大气污染控制管理决策的重要工具.本文介绍了地理信息系统(GIS)与多模式集合预报系统进行集成的设计思路,并对GIS在系统中起到的作用进行了探讨.将GIS技术应用于多模式环境空气质量预测预报系统中,可提供空间数据和相关属性数据的快速存取和管理功能,使...     

P坐标的多边形内边界处理大地形的两层斜压模式数值试验

本文是在的基础上,对内边界处理地形的能力进行了进一步的试验,为突出其作用,改用了P坐标,内边界改为尽量逼近真实地形(水平方向)的多边形。结果表明,多边形地形的高度场比长方形地形的结果稳定得多,且有预报能力。内边界不仅有处理地形的能力,还具有不受地形高度限制的优点。     

随机动力模式中误差对气候预报的影响

本文采用时间平均的矩方程随机动力气候模式,对大尺度大气系统的演化情况进行了计算,其中考虑了初始条件的误差和外部非绝热加热的误差对系统稳定性的影响,并比较了它们的相对重要性。同时,此结果又与以随机试验得到的结果进行了比较,积分两个月的结论是:矩方法在本模式中可以近似代替随机试验,初始条件的误差对系统稳定性的影响较外部加热的误差的影响要大。     

环境污染预测的人工神经网络模型

作者用基于Ｂ－Ｐ算法的人工神经网络，提出了建立环境污染物浓度预测的方法，并通过一个大气污染物ＳＯ２浓度的人工神经网络预测实例，证实了人工神经网络用于环境污染预测的可行性。     

重庆雾害潜势预报、警报系统中的显示服务系统

本文介绍重庆市区雾害潜势预报报警服务系统的显示服务系统。该系统包括资料处理、动力、统计、数值预报、客观推理系统、综合决策(集成)等模式,以及系统简介和显示服务等功能。显示服务系统采用菜单技术,多种语言混合编程,能正确运行各个模式,完成所需功能,具有实用、方便、直观和自动化程度高的特点,在实用中收到良好效果。     

半Lagrange法在数值预报中的应用和近年来的发展(Ⅱ)

本文就五十年代以来半Lagrange法在数值预报中的应用和近年来的发展进行评述。介绍我国在这方面的工作。还就此法和Eluer法的优缺点作了比较;指出了存在的问题。     

流域年均含沙量的B-P网络预测模型及其效果检验

应用误差反向传播算法的人工神经网络，建立了流域年均含沙量的预测模型。该模型用于某流域年均含沙量预测的拟合率达９０％以上，预留检验预报的准确率为７５％。     

影响流域土壤流失的降水量的PPAR(K)预测模型

介绍了投影寻踪自回归（ＰＰＡＲ（Ｋ））的基本思想及其算法。用ＰＰＡＲ（Ｋ）和均生函数（ＭＧＦ）两种方法对泸州市和北碚市降水量的时间序列进行了建模预测。结果表明ＰＰＡＲ（Ｋ）模型具有较高的稳定性和预测精度。