用T42产品试作安徽12-36小时暴雨预报

采用逐步回归和三级判别方案，以Ｔ４２４８小时预报资料代替实况诊断量作汛期安徽分区暴雨预报。通过１９９３年和１９９４年试验结果表明：（１）两方案预报暴雨的ＣＳＩ评分为０．３０—０．７１，对省级分区暴雨预报有一定的参考价值；（２）逐步回归方案的预报效果优于三级判别；（３）丰梅年Ｔ４２模式的预报效果好干枯梅年。     

T42和EC产品在安徽5—7月暴雨落区预报中的应用

用Ｔ４２资料进行逐步回归计算，用ＥＣ资料作相似分析，分别作安徽梅雨暴雨的落区预报。经两年试用认为：两种综合使用，ＣＳＩ评分可比上述方法单独使用提高３％－１０％。     

T106数值预报产品在中期大—暴雨预报中的应用

对Ｔ１０６数值预报产品性能及其对暴雨预报的能力进行了检验,找出了Ｔ１０６物理量预报场与我区大－暴雨的相关关系,建立了基于灰色预测的逐日降水滚动预报模型,该模型对我区降水有一定的预报能力。     

以T42产品为因子用卡尔曼滤波方法作温度预报

本文以Ｔ４２数据预报产品为因子，用卡尔曼滤波方法建立可更新系数的预报方程作南京和芜湖的温度预报。从１９９４年１月至４月共８４次试报中，用完全相同的因子卡尔曼滤波方法比回归分析方法预报结果精度提高０．５度。     

T106产品在威海市汛期暴雨预报中的释用

以１９９５－１９９６年６－９月份０８时的实时资料为初始场,进行客观分析,计算各格点的物理量,找出显著相关区及相关因子,用最优子集回归建立ＰＰＭ方程,将国家气象中心Ｔ１０６数值预报产品代入方程,做威海市分县暴雨预报。经１９９７年汛期的试验检验表明,该方法具有一定的参考价值。     

用T42产品作17城市温度预报及其误差订正

本文运用国家T42模式产品为因子，用数理统计方法，建立预报方程作5—6月17城市温度预报，并用指数平滑法作温度预报的误差订正。     

用T63产品预报梅雨期大——暴雨的释用方法

本文以国家气象中心的Ｔ６３中期数值预报产品选取逻辑组合因子，建立苏州市梅雨期大－暴雨的预报方程，并使用了增长记忆法，经１９９６年７月试报，效果较好。     

用数值预报产品预报暴雨的一种统计释用方法

引言目前,我国Ｔ１０６数值预报产品提供了多层次、多要素、多时效、多种物理量的丰富资料,为预报员开展各种统计释用奠定了良好的基础,而且有了Ｍｉｃａｐｓ这一多功能气象信息处理系统,可以把各种释用挂接在Ｍｉｃａｐｓ软件平台上,完成二次开发。本文是利用Ｔ１０...     

回归诊断在梅雨期大到暴雨预报中的应用

应用回归诊断方法分析发现，梅汛期大到暴雨回归预报模型的残差分布存在着不对称现象，这种不对称现象是由高杠杆点所引起。这些高杠杆试验点的残差存在着统计天气预报意义上的不合理性，导致了回归系数LS估计的误差，从而又引起暴雨预报的误差。针对这些问题提出了大到暴雨的回归诊断预报模型。实例计算说明，回归诊断预报模型要优于常规回归预报模型。进一步分析指出，梅汛期大到暴雨回归预报模型的不合理性并非个别例子的特殊性所造成，而是由模型的数学特点所决定，因此大到暴雨的回归诊断预报模型具有普遍意义。大量的试验和多年的业务应用表明，回归诊断对提高大到暴雨预报准确率具有明显的效果。     

“97-11-24”和“97-11-27”大暴雨过程T106物理量预报场分析

对1997年11月24日和1997年11月27日两次江西大暴雨过程的T106物理量预报场进行了分析,得到T106物理量场对稳定切变的暴雨形势有较好的预报能力等一些有意义的结果。     

安徽省夏季暴雨时空分布特征的成因分析

利用安徽省16台站1960—2012年逐日降水资料,建立暴雨指数,分析了安徽省夏季暴雨雨量、日数及强度的时空分布特征,并讨论了暴雨不同空间型的大气环流和海温特征。结果表明:安徽省夏季暴雨雨量、日数及强度均呈北少南多分布。暴雨区从6月至8月由南向北推进,有明显的月变化和地区性差异。暴雨指数空间型主要分为三类:一致型、南北型和中间型,其中一致型占41.5%,南北型占22.6%,中间型占15.1%。一致型与同期东亚—太平洋遥相关(EAP)关系密切,其负相位对应暴雨指数偏强年,反之亦然。同时其与前期冬季亲潮海区温度异常有正相关,相关性最强在同年1月;南北型与中高纬冷空气南进程度及垂直运动有关。     

江西区域强暴雨的热力和动力条件诊断分析

通过对江西１９次强暴雨过程的物理量合成分析，得出江西产生强暴雨物理背景场的热力 动力条件，归纳出江西区域强暴雨的预报着眼点。     

T42模式产品在南昌地区大—暴雨中的统计学解释应用

使用1990—1991年5—6月的T_(42)模式产品,采用样本正态化消空剔除手段,分别建立了中雨、大雨的消空方程y_1、y_2及大-暴雨判别方程y_3。y_1、y_2减少空报,y_3减少漏报。3个方程配套使用比用单个方程的效果好,成功界限指数有明显的提高,1992年试用效果较好。     

“97-11-24”和“97-11-27”大暴雨过程诊断分析

利用T106物理量资料,对1997年11月24日和1997年11月27日两次江西大暴雨过程进行了诊断分析,并与夏季大暴雨的物理量特征进行了比较,得到了江西冬季产生大暴雨的物理条件,为冬季暴雨预报提供一些参考。     

安徽北部一次局地特大暴雨过程的中尺度特征分析

利用NCEP 0.25°×0.25°再分析资料、自动站加密观测资料、卫星和雷达资料,对2018年6月27—28日安徽北部出现的一次局地特大暴雨过程进行特征分析,结果表明:(1)此次特大暴雨过程发生在冷涡后部的大尺度天气背景中,低槽具有前倾结构,环境场提供了充足的水汽和能量条件;(2)降水具有低质心暖云降水特征,后向传播...     

江西暴雨预报的客观天气学模型和物理诊断模型研究

文章介绍了江西区域暴雨的客观天气学模型、物理诊断模型、预报流程以及利用数值化云图进行暴雨落区短时跟踪预报的方法。并给出了1992～1995年汛期模型的试报结果。     

塔里木盆地一次特大暴雨过程的分析

对1995年9月3－7日塔里木盆地特大暴雨的发生条件进行了诊断分析，用卫星红外云图的云顶黑体温度揭示出青藏高原对流单体北上与低涡云系结合造成和田地区特大暴雨。