用动力相似方法预报广东省区域暴雨试验

应实际业务预报需要,利用最新43年欧洲中期数值预报中心（ECMWF）逐日再分析资料,采用多种动力相似方法研究了广东省短期区域暴雨预报,发现了预报员预报经验成长曲线模式,找到了影响暴雨预报的决定性因子850hPa风场,证明了双时次相似的优越性,并研制了广东短期区域暴雨预报的动力相似法,预报评分明显高于业务平均水平。该方法的应用软件实现了短期区域暴雨的自动、客观、定时、定点、定量预报,目前已经投入业务使用。     

基于人工神经网络的暴雨预报方法探讨

探讨了基于人工神经网络模型的暴雨预报方法。该方法仿预报员的暴雨预报思路，在动力模式的降水预报产品、环流形势场和暴雨落区之间通过人工神经网络建立非线性的统计预报模型，该模型的输入是动力模式的降水预报和初始环流形势场的扩展正交分解主成份分量，输出是预报区域的暴雨落区预报。2000年的汛期试验表明该客观预报方法可明显改进数值预报模式的暴雨落区预报，因此可望在业务预报中有较好的应用前景。     

北方暴雨预报科研的进展

四年来,北方暴雨预报科研工作取得的进展主要有五个方面: 1.建立了各省市的暴雨预报流程和北方暴雨预报流程。实现了天气-统计-动力方法相结合,使暴雨预报研究成果向综合运用和业务化迈进一步。 2.各省市普遍建立了本地区的暴雨预报专家系统,在业务使用中初见成效。 3.大多数省市开展了暴雨短时预报业务,同时取得一批科研成果,为这项业务工作深入开展提供了技术方法。 4.在业务中应用了中尺度滤波等诊断分析方法;充实了北方暴雨形成的物理图象和概念模式;用细网格模式对暴雨个例的试报也取得了成效。 5.最近四年区域性暴雨预报准确率明显提高。1980—1982年平均为41％,1983—1986年平均为59%,预报服务比较成功,起到抗旱防洪的保证作用。     

基于“配料”的暴雨预报

本文介绍一种使用显著“配料”进行暴雨预报的方法。2007年和2003年的暴雨个例分析表明, 我国主要的几类暴雨发生过程中具有一些共同的动力、热力特征, 表征深厚湿对流发生发展的物理“配料”具有明显的演变特征。综合环境场动力、热力条件配置和物理“配料”分析了暴雨的“配料法”主观预报思路。并利用数值模式输出产品追踪有利于暴雨发生的“配料”演变发展了“配料法”暴雨客观预报方法, 应用于国家级降水预报业务中。     

广西盛夏西南涡暴雨特征及应用数值预报产品作落区预报的研究

通过对广西盛夏西南涡暴雨的天气学特征分析及暴雨落区预报着眼点的探讨,应用Ｔ１０６、欧洲中心数值预报等产品,采用建立预报模型及相似预报,物理量场动力诊断等方法,建立客观、定量的预报业务系统,用于业务预报。     

广西盛夏西南涡暴雨特征及应用数值预报产品作落区预报的研究

通过对广西盛夏西南涡暴雨的天气学特征分析及暴雨落区预报着眼点的探讨,应用T106、欧洲中心数值预报等产品,采用建立预报模型及相似预报,物理量场动力诊断等方法,建立客观、定量的预报业务系统,用于业务预报。     

河南省区域性暴雨及落区的数值预报产品释用技术

利用ＨＬＡＦ物理量数值预报产品对河南省区域性暴雨（大暴雨）进行动力、热力诊断分析和相关普查,采用天气学与统计学相结合的方法建立了２４、３６小时有无区域性暴雨（大暴雨）及落区的预报模式和预报模型,给出预报流程和１９９７～１９９８年业务试验的预报结果。     

贵州省暴雨BP神经元网络预报方法

引入人工智能方法，应用BP神经元网络技术，结合数值预报产品、动力诊断产品和当地预报经验指标，构造了贵州省期暴雨落区预报的人工神经元网络模型，实现了全省各大－暴雨落区的逐日概率预报，为业务预报提供了客观预报指导产品。     

中期暴雨预报自动化系统

中期暴雨预报系统实现了从信息采集、预报制作到服务全过程自动化。中期暴雨预报方法主要有：环流分型相似预报、暴雨个例相似预报和中期暴雨预报专家系统，采用层次分析动态决策方法进行预报集成。该系统在业务预报中取得显著效果。     

试用MOS方法作我省7-8月降水量级预报

一、前言 本文利用1980-1982年7-8月日本传真图的数值预报资料,建立“逐步回归”的mos预报方程,作我省五个区域的降水量级预报。同时,归纳了我省7-8月大一暴雨数值预报模式。在mos预报方程的基础上,结合数值预报模式和天气学统计、湿斜压大气等方法,经过今年 7-8月的业务使用,效果良好。具有一定的使用价值。     

台风暴雨天气预报的现状和展望

将我国天气预报业务中台风暴雨的预报方法归纳为４种类型,它们是天气概念模型、数值预报产品动力释用、相似法和应用卫星、雷达探测资料等方法。以典型实例说明了每种方法的基本思路和大概情况。由此分析了我国在预报业务中所具有的优势和存在着的薄弱环节。依照近期的计划和动向对我国天气预报业务发展作了展望     

铜川市暴雨动力相似预报方法

利用高空实况资料客观分析,计算出多层、多时次的诸物理量格点资料,采用动力相似方法,找出铜川市有暴雨日与无暴雨日的前期、开始、过程中的物理量气候差别,建立暴雨动力相似预报方法,业务化时用实况资料与T2 1 3数值产品共同作预报,效果良好     

集合动力因子预报系统及其对一场切变暴雨落区的预报检验

本文对2011年12月投入业务试运行的吉林省集合动力因子系统(EDFF)的性能和优点进行了简要的介绍,并以2012年8月4日的一场切变暴雨为例讨论了该系统对这场大暴雨落区的预报能力,发现在统计的15个预报因子中有14个对暴雨落区都有很好的对应关系,并给出了此次过程各参数的暴雨落区阈值,比较这些阈值与2010年暴雨的统计阈值发现,动力因子对切变暴雨预报的阈值基本稳定。一系列检验工作表明:由于这些动力因子能够较好地表征降水系统的典型垂直结构特征,因此它们的正高值区通常与地面降水区相对应;而在非降水区,这些动力因子的数值很小,基本可以忽略;受初始资料分辨率和预报能力的影响,目前动力因子比较适合预报有组织的系统性比较强的降水系统,对于某些孤立的局地性很强的暴雨,预报能力较弱。     

利用光信息作大—暴雨预报初试

1977年,我们曾对“太阳光谱探测仪”的七种不同信息及其与天气现象的对应关系进行分析,其中尤以“太阳光谱”异常与大一暴雨之间的关系引人注意。目前,对大一暴雨的预报还缺少行之有效的方法,而这种预报又是国计民生所急需,因此有必要从多方面探索。最初,我们据两年的观测结果得出:“O”型信号与大一暴雨的对应关系准确率达66.7％,从百分率看     

吉林省暴雨客观预报业务系统应用效果检验分析

本文依托气象行业专项GYHY200906011“华北、东北暴雨发生发展特点及预报技术研究”项目及相关课题研制的“多模式变权集成预报业务系统”和“吉林省暴雨物理量诊断客观集成预报业务系统”,对2010年-2012年6—8月、2013年6—7月的区域暴雨过程预报进行了检验分析,结果表明：两系统对暴雨预报均有较好的指示意义,其中“多模式变权集成预报业务系统”空报率较低,“吉林省暴雨物理量诊断及客观集成预报业务系统”漏报率较低。从暴雨的影响系统来看,两种客观的暴雨预报方法对台风暴雨预报效果最好,副高后部暴雨次之,冷涡暴雨预报误差与前两系统相比稍差些。     

我国暴雨形成机理及预报方法研究进展

本文分别从华南前汛期暴雨、江淮流域梅雨锋暴雨、华北和东北暴雨以及暴雨预报方法等方面回顾了我国近年来在三大主要雨带的观测、数值模拟、动力机理及诊断分析和预报方法方面取得的进展,指出了华南前汛期暴雨、江淮梅雨锋暴雨及华北东北暴雨研究取得的新认识,认为华南前汛期暴雨的形成机理主要是发生在低空南风向北推进过程中,由海岸线及地形抬升而产生位势不稳定造成强上升运动,以及由于南风低空急流向北发展时产生急流前部的辐合而发生流线分叉使低层低涡发展,促进垂直运动加强或使正涡度集中促使垂直运动发展而造成暴雨;江淮暴雨生成机制主要与对称不稳定、涡度场变化及β中尺度对流线有关;而华北东北暴雨过程中的非均匀饱和引起的局部湿度集中特点较为明显,中高层干冷空气入侵引起的不稳定和动量下传及高空中尺度急流增强引发的高层局地辐散增强对暴雨发生有重要作用。目前,新型探测资料已经用到暴雨研究和预报中,具有自主知识产权的GRAPES-MESO和GRAPES-GFS系统已经实现业务化,并在集合数值预报方面取得显著进步,且动力因子暴雨预报方法在很多省市气象台得到推广应用。虽然暴雨机理研究和预报已经取得以上诸方面的长足进步,但是也还存在不少问题,需要加强基于观测的暴雨中尺度系统的理论研究、数值模式动力框架和物理过程描述的改进、资料同化理论技术的发展及人工智能技术如何用到大气科学的研究和业务应用等,以期在我国暴雨中尺度系统的三维精细结构、发生发展机理和预报理论和方法研究方面取得更大进步。     

广东省前汛期暴雨专家系统

本文介绍一个广东前汛期暴雨预报专家系统,它总结了广东前汛期业务工作中利用多年,效果较好的暴雨预报经验。在微机上分别建立资料库、规则库及有关服务程序。模拟预报员的思维方法进行简单的推理,制作广东前汛期有无暴雨预报和暴雨落区预报。此外,还建立了强迫学习系统。该系统于1986年4月1日开始正式投入业务使用,二年来暴雨有无预报成功率是68.8%,落区预报成功率66.6%。      

“94.7.3”川东突发性强对流暴雨的诊断分析

１９９４年７月２日夜至３日凌晨，在四川省东部地区的重庆、万县发生了一次突发性强对流暴雨伴大风天气过程。本文利用能量分析和小网格动力诊断分析方法对此次暴雨天气发生的物理机制进行了研究，结果表明，５００ｈＰａ快速东移的短波槽与低层大气内部的非平衡动力强迫作用相结合是激发此次暴雨天气的重要原因．低层大气内部中尺度强非平衡区与暴雨落区十分吻合。小网格诊断能够在暴雨落区预报方面发挥更为有效的作用。最后，从业务预报角度出发，提出了此类暴雨天气的预报着眼点。     

集合预报方法在暴雨研究和预报中的应用

机理了解不够和可预报性问题的忽略是暴雨预报不尽人意的两大原因。主要讨论第二方面,即如何面对和处理可预报性问题,这对如何提高现有数值预报的价值、做好气象服务尤其重要。根据作者多年的研究和实践经验以及直接接触的一些研究和方法,简要地总结了数值集合预报方法在暴雨研究和预报中的应用,具体包括以下四个方面:(1)暴雨集合预报系统的建立:初值和物理扰动、成员数、模式分辨率、资料同化和"虚拟"集合预报;(2)预报方法:集合异常预报法、再预报相似集合法和台风路径聚类法;(3)在预报后处理与订正中的应用:平均、成员排序与最佳成员法、加权平均、概率匹配平均法和集合动力因子法;(4)对暴雨天气系统的机理分析与模式初值的改进:初值扰动差异分析和集合敏感性法、目标观测。希望国内气象业务部门能在日常业务中借鉴以上方法以提高暴雨预报和服务水平,为今后的研究工作提供一个新的起点、方向和方法,这包括指导现有的一些业务集合预报系统今后的进一步完善。     

“7.21” 暴雨过程动力因子分析和预报研究

针对2012年7月21～22日发生在我国华北地区的暴雨过程,利用美国全球预报系统资料对湿热力平流参数、对流涡度矢量的垂直分量、热力波作用密度、热力位涡波作用密度、热力位势散度波作用密度和湿斜压涡度等动力因子进行计算和诊断分析,结果表明,该暴雨过程是由高、低空急流、高空槽、副热带高压、冷锋和辐合切变线等多个天气系统共同作用造成的。降水区具有垂直上升运动强烈,垂直热量输送明显,湿等熵面向下伸展和水平风垂直切变显著等动、热力学特征。湿热力平流参数等动力因子综合反映了上述动、热力垂直结构特征,因而与6小时观测降水的发展移动有一定相关性。全球预报系统48小时预报的动力因子高值区在走向和落区上与6小时观测降水区比较接近,代表动力因子对降水落区有一定的指示意义。利用全球预报系统的预报场资料对动力因子暴雨预报方程进行计算,结果表明,在降水中心位置预报方面,动力因子降水预报比全球预报系统本身的降水预报更接近观测实况。ETS（Equitable Threat Score）评分计算表明,对于降水的早期预报,动力因子降水预报评分略高于全球预报系统本身的降水预报评分,说明动力因子暴雨预报方程有一定的降水预报能力,可以应用到实际天气业务预报中。