崇左市各县日最低气温的滚动预报

利用日常接收到的地面及高空实测资料,采用滚动式相关普查方法筛选因子,给定临界值,将大于此临界值的因子保存到因子库中作为初选因子,然后用逐步回归方法建立方程,高低空因子分别建立方程,将各方程的预报值取平均,作为最后的预报值。每天都按照这一步骤制作崇左市各县24及48h最低温度预报,经过长达一个月的预报检验,效果良好。     

四川日最高最低气温预报订正产品评估

基于SCMOC、SNWFD、SPCO 3种模式2016—2018年的逐日2 m日最高、最低温度预报资料及对应的实况站点数据，分析讨论了四川地区精细化订正产品的预报性能，结果表明：① 3种模式中，客观方法SPCO与人工订正SNWFD在最高、最低温度的预报能力相当，均高于SCMOC；②四川地区东部的预报效果整体好于西部地区，且川西高原、凉山州地区预报误差最大；③对于季节，夏、秋两季预报效果好于春、冬季节；④随着预报时效的增加，预报误差逐渐增大；⑤四川地区，2 m日最低温度的预报效果好于日最高温度。     

广东省冬季逐日最低气温的预报方法

为了能结合数值预报产品做好广东省逐日最低气温的预报,利用1998~2007年冬季(11月~次年2月)美国NCEP/NCAR再分析资料和常规气象观测资料,选取20°~27.5°N,107.5°~117.5°E区域内的海平面气压、850 hPa温度、850 hPa相对湿度、850 hPa纬向风(u)、850 hPa经向风分量(v)和500hPa位势高度等6个要素作为预报因子,以韶关、梅州、广州、阳江、汕头等5个站分别作为广东5个部分的代表站,采用能选取"最优"因子的逐步回归方法建立5个代表站的11月~次年2月逐日的最低气温预报方程,并对预报方程进行检验。结果表明:采用逐步回归预报方法建立的广东省5个代表站的逐日最低气温预报方程具有一定的预报能力,但也存在预报结果比实况偏低的不足。     

介绍一个日最低气温预报方法

最低气温预报的准确率,目前在县站预报中还是一个难点.从1985年以来,我站用每日17时要素作基本因子,计算其最低气温的预报值,效果良好. 最低气温预报的经验公式如下: T_n=(1.4T+0.7T_t+1.2T_d-0 2u+3)÷4+△t 式中T_n为最低气温的预报值,T、T??、T_d、u分别为17时干球温度、湿球温度、露点温度、相对湿度.Δt为订正参数. Δt订正参数的确定:①预报时限内天气形势无大的变化,则Δt=0.②测站处于地     

日最低气温的短期预报方法初试

低温对各行各业都有着密切的关系,特别是对农业生产影响更大。而影响气温高低的因子很多。夜间云量的多少,云状的变化以及风向风速、冷暖平流、相对湿度、天气现象等等都会影响夜间的降温幅度。随着季节的不同,各要素对温度的影响程度也各不     

基于集合预报系统的日最高和最低气温预报

根据欧洲中心集合预报系统2 m气温预报的集合统计值,提出了BP-SM方法,针对中国512个台站2016年3月的日最高（低）气温做预报分析。将集合预报系统的模式直接输出、BP和BP-SM方法得到的日最高（低）气温进行了比较,结果表明:预报时效越长,BP-SM方法较之BP方法的预报优势也更明显;在1至5 d的预报中,BP-SM方法显著降低了预报绝对误差,误差在2℃以内的准确率大部分在60%以上,部分站点达到90%;正技巧评分均值大多高于30%,在青藏高原东部和南部地区超过了60%。预报正技巧站点次数在绝对误差≤2℃（1℃）范围内有所提高,对日最高气温预报准确率的提高略好于日最低气温;BP-SM方法有效地降低了预报系统偏差,较大预报误差出现次数显著减少。      

用逐步回归预报方程作冬季最低气温及≤5℃低温的二级判别预报

最低气温预报是各级气象台站的一项基本预报内容 ,而冬季的最低气温 ,尤其是对农业生产造成一定危害的≤ 5℃的低温预报尤为重要。以下是我站利用逐步回归预报方程结合二级判别式对冬季低温进行定性定量预报的预报方法。1　预报方法思路　　由天气学可知 ,单站气温的变化主要由两个原因造成 :一是冷空气影响造成的平流降温 ,二是局地辐射冷却降温 ,而这两个原因与单站气象要素变化有着紧密的联系 ,因此可以在单站的实时资料中找出与降温幅度相关较好的因子建立函数方程 ,对短期内出现的最低气温进行定量预报 ,并在此基础上进一步进行≤ 5℃…     

用T106数值产品制作甘肃省极端温度逐日滚动预报

运用T10 6模式的数值产品历史资料 ,用逐步回归方法 ,制作了甘肃省 19个站春、夏、秋、冬四季的最高、最低温度的 2 4h、4 8h、72h、96h和 12 0h时效的预报方程 ,并于 2 0 0 0年 4月投入业务试运行 ,预报结果较好。     

条件数在区域日降水量预报中的应用研究

针对前汛期广西北部暴雨洪涝灾害频发的问题,利用T213模式和日本细网格降水预报等数值预报产品,采用条件数计算选取回归因子的方法建立广西北部区域平均降水量的预报方程。进行了2004、2005年两年5-6月的前汛期业务预报应用试验。采用条件数方法建立的预报方程和传统的逐步回归预报方程的平均预报误差分别为6．3569mm和7．0096mm,同期T213模式的预报误差为7．9456mm。试验表明新方法比传统的逐步回归方程和T213模式具有更高的预报精度,有较好的业务应用前景。计算对比可知,采用条件数计算选择的预报因子间的复共线性较微弱,而逐步回归方法选择的因子间的复共线性很严重,影响了回归方程的预报效果。     

日最高最低气温分县客观指导预报方法研究

利用近年欧洲中心数值预报产品等资料,按照预报员制作天气要素预报过程中的基本思路,用统计方法,对相似样本进行统计分析,计算得到预报方程,制作邵阳市一周分县日最高、最低温度预报指导产品。在优化预报方程方面进行了动态MOS和历史资料尝试,指出：高温与日照时数关系密切,对相似相本处理时,考虑该项因素可提高高温的预报准确率,预报效果较理想。预报因子简单,样本要求时间不长,方便在地市级台站推广应用。     

漠河1月份日最低气温和逆温预报指标初探

为提高中国最北部漠河县隆冬季节日最低气温预报准确率,利用地面和高空站点观测资料以及ECMW粗网格的850 hPa气温资料(T850 hPa),利用天气学方法和双线性插值等统计学方法,分析漠河1月份日最低气温(Tmin)与T850 hPa之间温度差△t(△t=Tmin-T850 hPa)与天气形势和天气状况之间的关系,总结出漠河1月份日最低气温预报指标。△t多为负值,所以△t大小也表示Tmin与T850hPa之间的逆温程度。把逆温程度分为A、B、C、D四级。逆温较轻的A级和B级与降雪和冷空气关系密切,逆温较重的C级和D级与晴空和暖空气关系密切。A级△t为-(2-6)℃,B级△t为-(7-11)℃,C级△t为-(12-16)℃,D级△t为-(17-21)℃。已利用这些预报指标成功地预报出2018年1月23-25日漠河-45℃左右的罕见寒冷天气。     

趋势化资料在日气温预报中的应用

样本资料经过趋势化处理后,利用逐步回归选取预报因子,建立崇左市区日最高、最低气温预报模型,经比较发现,该模型比原始资料预报模型较稳定,预报效果较好,为短期日气温预报提供了一种新的思路和方法。     

春季最低气温的定量MOS预报

春季(3—4月)温度变化大,以日最低气温为例,在1982年—1983年的3—4月期间,Tm≤10.0℃有82天,Tm≥20.0℃有19天,其十Tm≤5.0℃有27天。最低值为0.1℃,最高值为22.5℃,相邻2天的最低气温差值可达7.6℃。特别是4月份,其最低值与最高值之差为14.1℃。引起温度变化的因子也多。由于温度的分级预报幅度较大,使用起来不便,为使温度预报逐步客观化、定量化,本文在利用日本传真预告图的MOS预报基础上,试用数量化方法逐日最低气温的定量预报。 考虑到影响温度的因素比较复杂,还计算了订正值,经1984年的使用,效果还是比较好的。     

逐日最低气温的客观自动化预报

为了更好地应用数值模式产品,实现客观、定量、自动化预报。本文采用国内较为先进的小样本统计模型,以数值预报产品的应用为重点,设计专门的筛选因子的程序,建立最低气温预报方程,上机运行,得到烟台市区逐日的试报结果,效果较为理想,证明小样本统计模型在上具有广泛的使用价值。     

关于春季晚霜期最低气温的预报

在做晚霜期霜害的预报时,早晨最低气温的预报是非常重要的。为此,按夜间不同的天气对前桥15时的气温、露点温度和次日早晨的最低气温之间的回归关系进行了调查。由其结果了解到本回归方程具有高的精度。而且,预报精度与气象厅发布的最低气温指导预报的精度相比,也显示出它的有效性。同时,也试图把对晚霜期农作物的霜害面积推算法结合在一起。     

丘陵沟壑区4月日最低温度的差异特征

为了更好地开展陕北山地苹果气象服务,提供具有针对性的低温冻害信息,利用2018—2020年延安地区4月20多个山顶与沟谷气象观测站数据和延安高空探测数据,统计分析山顶与沟谷温度的差异特征。结果表明：黄土高原丘陵沟壑区地形造成日最高温度山顶低于河谷、而日最低温度山顶高于沟谷的气候特征;最低温度差值与海拔高度、纬度有关,海拔高度低差值小,反之差值大,高纬度地区差值大;在高差100 m以下的河谷地带,冷空气的堆积比较深厚,山顶与沟谷温度一致;延安山顶与沟谷温度差值具有相同的日变化趋势,并与天气有关,阴天时山顶温度低于沟谷,晴天时山顶温度高于沟谷;在一日内,山顶温度变化比较平缓,沟谷比较剧烈;在日出后3 h和日落后到24时,沟谷升降温幅度明显大于山顶,其他时段二者的变化幅度基本一致;最低温度差值与高空温度、地面相对湿度、地面风速、高空温度露点差具有明显的相关关系,温度越低、湿度越小、风速越小而温差越大。     

降水概率预报方程中预报因子的选择

对预报因子进行分部筛选建立待选因子库，克服了因子数目太多而带来的计算困难；通过对预报因子进行预报能力检验，提高了因子的预报稳定性。