汉中市汛期降水分级分县T213释用方法

利用 T2 1 3数值预报产品制作汉中市汛期降水分级分县预报 ,对 2 0 0 2 -2 0 0 3年 5 -1 0月T2 1 3数值预报格点场进行每个站点相关因子资料插值后 ,与同期的降水实况做了对比统计分析 ,确立每个站点降水量级与选用因子的临界指标值 ,再用多因子概率权重、 3 0 a各降水量级出现的气候概率和 T2 1 3数值预报对汉中市各个站点进行解释预报。应用表明 ,方法对 T2 1 3数值预报有一定的订正效果和较高的实用价值     

T213数值预报产品在西安市汛期分县分级降水预报中的释用

利用国家气象中心下发的T213数值预报产品与同期西安地区7区县汛期（5—10月）降水资料,采用逐步回归统计方法进行解释应用分析,建立西安各区县汛期两重MOS双重判据的分区县分量级降水预报方程,以提高西安地区汛期降水天气的客观预报水平。经2005-2007年汛期使用,具有较好的预报效果。     

用T 213产品作汛期短期降水定点预报

以T 213数值预报产品资料为基础,根据影响来宾市降水系统的天气动力学特征及日常预报经验,从产生降水的水汽条件、上升运动条件和不稳定条件三要素入手,选取或构造与降水密切相关且反映大气动力过程的众多物理量,如反映中低层水汽输送的R h850×W p850+R h700×W p700,反映中低层动力结构的V or700-D iv850,反映桂中地区是否存在850hPa风切变线的26oN与23oN东西风分量差值等数十个因子,采取以周围九点均值作为预报点资料,对预报时效场进行叠加处理,以及计算机自动和人工划分相结合方法进行预报因子和预报对象0、1化等方法进行技术处理,挑选3~5个最佳预报因子,以国外应用较多的天气事件概率回归法(R eep法)来建立来宾市逐站、逐月的客观降水自动化预报系统。系统完成后,于2004年4月投入业务试运行,在为期两月的预报试运行中,无论是晴雨预报还是大雨降水预报,系统客观预报水平均比预报员主观预报水平要高出7个点以上。因此,系统对预报员有较明显的指导意义,具有良好的预报前景。     

汉中T213数值预报降水定量预报释用

利用2002年6月—2005年6月3 a的T 213数值预报历史资料和对应的降水实况资料及1980—1999年20 a降水和实况资料,通过本地经验和气候概率的订正,将T 213降水预报、T 213物理量计算降水的预报和降水实况三者对比分析,建立M O S方程,预报连续5 d降水量。通过对2005年7—10月的回报,有一定的预报效果。     

基于T213数值产品的安康降水分县预报释用

应用 T2 1 3数值预报产品的格点报资料 ,采用动力相似预报方法考虑各类降水的诸物理量和水汽条件 ,用距离加权平均插值方法将格点资料插值到预报站点上制作安康降水分县预报 ,预报效果较好     

汉中市T213数值预报产品气温解释预报

取 2 0 0 2— 2 0 0 3年逐日 T2 1 3气温预报资料和逐日实况最低、最高气温对比 ,分析出各个县 (区 )气温的相对误差 ,然后以汉中当日的最低和最高气温为基础 ,结合 T2 1 3因子 ,得出 T2 1 3气温变化率 ,订正后进行预报。 2 0 0 4年 7月利用逐日 T2 1 3数值气温预报产品 ,制作出汉中市各县区 2 4h气温分县预报。试运行结果表明 :这一方法不需要历史资料 ,并且可以较为精确的预报出各县区 2 4h气温     

T213数值预报产品对青海高原地区降水预报能力的检验

本文对2006年5-9月T213数值预报产品中降水预报结果进行了检验,结果表明：此模式对一般性降水有较高的预报能力,但对大降水（≥25mm）预报效果较差,可以作为日常天气预报业务的主要参考依据。     

汉中市T213数值预报产品气温解释预报

取2002—2003年逐日T213气温预报资料和逐日实况最低、最高气温对比,分析出各个县(区)气温的相对误差,然后以汉中当日的最低和最高气温为基础,结合T213因子,得出T213气温变化率,订正后进行预报。2004年7月利用逐日T213数值气温预报产品,制作出汉中市各县区24h气温分县预报。试运行结果表明:这一方法不需要历史资料,并且可以较为精确的预报出各县区24h气温。

     

T213模式对河南省降水预报检验评价

对2032年10月-2003年9月T213降水预报产品的预报效果进行了分型和分区检验，结果表明：冬半年对小量级预报能力较强，夏半年对大雨以上量级的降水有较好的预报效果；东高西低型降水各量级的预报均有较高的准确率，低槽型次之；各量级的预报大部分是南方优于北方。     

T213数值预报产品在贵州应用的检验

通过对T213 1个月的24h数值预报产品（海平面气压场、500hPa、700hPa、850hPa流场）在贵州应用效果的检验，得出了比较乐观的结果，而且发现T213数值预报产品对重大天气的预报效果也不错。     

T213对贵州省24小时雨量预报检验

T213数值预报产品中对我省12－36h之间24h雨量预报进行检验，结果表明：T213对我省的雨量预报准确率较高，对大雨以上量级的降水有较好的预报能力，可以作为日常天气预报业务的主要参考依据。     

T213产品对2002年遵义市暴雨的预报能力和适用指标分析

通过从T213产品3层5个场预报网格点或图形图象中，读出影响2002年遵义市的几次暴雨过程各标准时次的具体数值，对T213暴雨预报的能力进行分析。     

卡尔曼滤波在咸阳极端温度预报中的应用

根据影响温度变化的因素选取初选因子,用2002年7—8月T 213资料与咸阳各县实况气温求相关,选取相关性好的作为入选因子,建立各县24 h最高、最低温度的卡尔曼滤波模型。通过对2002年7—8月温度的回报和2002年9月温度的检验,该预报方法能较好地反映咸阳各县温度的变化趋势,预报效果较好,已投入业务运行。     

支持向量机回归方法在铜川降水量预报中的应用

降水量定量预报是精细化预报的要求之一,由于降水量的离散性和预报因子的非线性,用常规数理统计的方法做定量预报效果不理想。支持向量机(Support V ectorM ach ine简称SVM)对处理非线性关系的问题有强大能力,且具有在海量信息中巧妙提取所关注预报对象特征的能力。应用2002—2004年夏季T 213预报产品资料,用支持向量机回归原理做铜川降水量预报,从大量历史个例的数值预报产品信息中,提取有代表性的支持向量,建立铜川3个站未来2 d每12 h降水量预报方法。结果表明,该方法的试验数据预报结论与实况相关系数可达0.6,绝对差2.2,并经过检验数据检验,能够投入业务使用。     

T213数值预报产品在本地降水预报中的释用

利用最新的准2 a国内T213数值预报产品资料和实时地面降水观测资料, 筛选出物理量因子,运用动力相似预报方法,经过统计分析,建立了江苏省未来12 h～3 d(12～72 h)降水的预报系统,对预报员制作天气预报有一定的参考价值.该方法的应用软件实现了降水的自动、客观、定时、定点、定量预报,目前已经投入业务使用.     

T213数值预报释用技术的研究

通过对T213数值预报产品的分析,结合实时探测资料、当地气象台站的地面观测信息和预报员经验,建立了陕西省T213数值释用平台。包括:短期(0～48h)分县要素预报系统;中期(3～7d)分县降水预报系统;夏季短期大降水相似预报系统。     

Ensemble mean forecast skill and applications with the T213 ensemble prediction system

Ensemble forecasting has become the prevailing method in current operational weather forecasting. Although ensemble mean forecast skill has been studied for many ensemble prediction systems(EPSs) and different cases, theoretical analysis regarding ensemble mean forecast skill has rarely been investigated, especially quantitative analysis without any assumptions of ensemble members. This paper investigates fundamental questions about the ensemble mean, such as the advantage of the ensemble mean over individual members, the potential skill of the ensemble mean, and the skill gain of the ensemble mean with increasing ensemble size. The average error coefficient between each pair of ensemble members is the most important factor in ensemble mean forecast skill, which determines the mean-square error of ensemble mean forecasts and the skill gain with increasing ensemble size. More members are useful if the errors of the members have lower correlations with each other, and vice versa. The theoretical investigation in this study is verified by application with the T213 EPS. A typical EPS has an average error coefficient of between 0.5 and 0.8; the 15-member T213 EPS used here reaches a saturation degree of 95%(i.e., maximum 5% skill gain by adding new members with similar skill to the existing members) for 1–10-day lead time predictions, as far as the mean-square error is concerned.     

用MOS法建立预报方程的试验流程

利用MOS预报方法建立预报方程试验系统的结构及功能 ,并提供了高效计算和反复试验的重要技术 ,充分考虑了不同地区站的地理气候特点 ,既适合同时建立多站、多要素方程 ,也能够进行单站、单要素的反复试验。