上海市夏季降水延伸期的预报方法

利用1998—2007年上海站降水资料和NCEP逐日700 hPa再分析风场资料,通过统计分析,发现上海强降水发生日,在10～20天滤波的合成低频流场上,我国沿海30°N附近地区纬向风明显加强,浙江福建沿海地区为一致的偏南风,故定义这两个区域为影响区.通过单点相关方法,在10～20天滤波的经纬向风场上分别找到一个与影响区风速超前15～20天相关性好的关键区域:110～130°E,0°～10°N和160～140°W,45～55°N.研究表明,关键区域的10～20天低频经纬向风有明显向上海附近地区传播的趋势,并且与15～20天后上海降水有显著正相关,对上海市6—8月未来15天的降水有较好的指示作用.     

北京降水概率预报业务试验

在数值模式输出产品和实时天气资料分析的基础上,应用统计分析方法建立北京地区两个降水级别（分别为≥0.1 mm和≥10.0 mm）的客观降水概率预报方程,并制作主观降水概率预报。同时分析概率预报的经济价值,最后对主客观预报结果进行比较及质量评估,给出预报概率值与实际观测相对频率的关系。     

伊犁中短期降水客观预报方法和实时业务系统研究

采用相似预报与诊断分析相结合的方法，使用ECMWF自1971～2004年高度、温度和气压场格点资料，建立历史天气形势数据库，研究相似查询与诊断分析方案和降水概率预报系统，制作区域和分县降水概率预报。     

淄博市冬季降水概率预报业务系统

由日本数值预报产品及实时天气资料，先用消空指标剔除大量无降水样本，再用日本地面风向数值预报将样本分类，最后用事件概率回归方法建立了一个操作简单，业务产用的冬季降水概率预报系统。     

驻马店三秋期3～6天逐日降水预报系统

利用欧洲中心数值预报格点资料,经过数据标准化处理,计算出最小相似离度,作出三秋期3～6天逐日降水量级预报.     

青藏高原东部定量降水数值预报试验及业务化应用评估

该文运用LASG η坐标有限区域数值预报模式在青藏高原东部的川、渝两省市进行了定量、定点降水预报的数值模拟敏感性研究和准业务化试验, 并根据中国气象局的有关规定对结果进行了评估。经过对比分析发现:低纬度的天气系统与其活动特性, 对该地区定量、定点降水数值预报有着重要影响; 同样的物理过程和地形影响处理方式在不同的天气过程中对降水量的影响有显著差异; 可选用适当的客观分析方法, 通过强调距格点最近的站点的影响来尽量保持高、低值系统的极值, 从而改进预报效果。准业务化试验结果表明:LASG η坐标模式以其比较完善的动力框架和物理过程处理方法在这个地形复杂、天气系统多变的区域内可获得较好的预报结果, 特别是晴雨预报可获得较高的TS评分, 并能对某些客观预报难度较大的天气过程做出较好的预报。     

暴雨诊断预报的业务试验

根据项目研究计划，利用１９９２和１９９３年完成的理论研究结果，以中尺度系统分析和中尺度非平衡强迫诊断为基础，建立了一套长江上游区域性暴雨的诊断预报方法，在１９９４年夏季暴雨业务预报试验中获得了较好的效果。     

单站资料均一性对本地气候资料趋势结果的影响

10～30 d延伸期预报在气象业务发展和国民经济服务中具有重要的作用.本文回顾了关于延伸期预报的相关理论和技术研究进展,概要介绍了国内外开展延伸期预报业务现状;结合目前气象科技发展水平,进一步分析和阐述了现阶段我国开展延伸期预报业务亟待解决的关键技术问题,旨在共同探讨和推动延伸期预报业务的发展.     

10～30 d延伸期预报研究进展和业务现状

10～30 d延伸期预报在气象业务发展和国民经济服务中具有重要的作用。本文回顾了关于延伸期预报的相关理论和技术研究进展,概要介绍了国内外开展延伸期预报业务现状;结合目前气象科技发展水平,进一步分析和阐述了现阶段我国开展延伸期预报业务亟待解决的关键技术问题,旨在共同探讨和推动延伸期预报业务的发展。     

月动力延伸预报产品在陕西月降水预测中的释用

应用1983-2005年国家动力气候模式产品,进行了月动力延伸预报产品解释应用预测试验。结果表明：月动力延伸预报产品解释应用对青藏高原东北侧的陕西地区月降水趋势有较好的预测能力,但夏、秋季PS评分较高,冬、春季PS评分较低,对大气环流季节突变月份预测的准确率具有不稳定性。     

概率匹配订正法在湖北襄阳地区降水预报中的应用

数值预报产品在天气预报预警中有着重要的作用。2016—2020年汛期ECMWF模式预报降水与湖北襄阳区域站观测降水的对比分析表明：ECMWF对中雨及以上降雨的预报，第1、2天预报偏小，而第3天预报偏大；三个预报时段强降雨中心位置偏差无规律。为了更好地对ECMWF产品进行释用，提高汛期降水预报准确率，从概率匹配角度研究了不同降水量级订正值，并对2021年汛期ECMWF降水预报进行逐日检验。结果显示：概率匹配订正法可有效地改善模式预报性能，对中雨及以上降雨预报均有良好的订正效果，尤其对第1天暴雨预报改进最为明显。228站平均的TS评分提高了6个百分点，由11.1%增加到17.1%，漏报情况改良了13.5个百分点，由85.0%降为71.5%。采用该订正法开展定量降水预报，由于增加了当地降雨概率分布的背景信息，能表现出比原模式更高的参考价值。     

EMD在广西季节降水预报中的应用

气候系统是一种耗散的、具有多个不稳定源的非线性、非平稳系统。该文利用支持向量机(SVM)算法在处理非线性问题中的优越性和经验模态分解(EMD)算法在处理非平稳信号中的优势,采用将EMD与SVM相结合的短期气候预测方法,并应用到广西季节降水预报中。选取广西88个气象观测站1957—2005年6—8月逐年降水量的距平百分率序列作为试验数据,通过EMD算法将标准化处理后的距平百分率序列分解成多个本征模态函数(IMF)分量和一个趋势分量,在分解中针对EMD算法存在的端点极值问题选择两种方法分别进行处理,对比得出极值延拓法效果更好。对每个分量构建不同的SVM模型进行预测,并通过重构形成最后的预测结果。试验中采用不经EMD处理的反向传播(BP)神经网络和SVM算法进行对比验证,结果表明:相对于直接预测方法,该文提出的方案均方误差最小,能够较为准确地反映出降水序列未来几年的变化趋势,具有更高的预测精度和较好的推广前景。     

月动力延伸预测模式业务系统DERF2.0对中国气温和降水的预测性能评估

基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式业务系统（DERF2.0）开展的1982～2010 年的回报试验结果和国家气象信息中心提供的669 个台站气象观测资料,利用距平相关系数ACC、平均方差技巧评分MSSS、距平符号一致率R 和短期气候预测业务分级检验Pg 等4 种方法综合评估了DERF2.0 系统对中国的气温和降水的预测性能。结果表明,DERF2.0 模式对气温的总体预测效果较好,对气温的预测性能较DERF1.0 模式有了较明显的提升。与过去全国的短期气候预测业务评分相比,DERF2.0 对气温和降水的预测都有所提高。与气温相比,DERF2.0对降水的预测性能相对较差,对降水的预测水平与DERF1.0 相接近。DERF2.0 对发生在1998 年和2006 年的极端旱、涝个例年也有一定的预测能力,且对气温的预测明显好于降水。从空间上来看,DERF2.0 在西南地区的确定性预测效果较差,模式仍然有很大的改进空间。     

陕西苹果成熟期连阴雨指数及预报方法研究

选取陕西苹果30个生产基地县中果业发展水平具有代表性的12个台站,近50年(1961—2009年)9月中旬至10月上旬苹果成熟期连续3天及以上降水日数和无降水日数资料,设计并计算其连阴雨指数。将连阴雨指数分成强、偏强、中等、偏弱和弱5个等级,并用典型K阶自回归AR(K)预测模式进行独立样本预测试验。结果表明连阴雨指数能够较客观地反映基地县的连阴雨强度,且典型K阶自回归预测模式预测准确及基本准确率在83%左右,预报效果尚好,具有实用价值。     

河南省麦收期连阴雨天气预报系统

利用1961～1995年麦收期天气因资料，对连阴雨天气形势进行分型。运用相似预报方法对天气形势进行相似分析，得出连阴雨的天气类型；同时，根据灰色预测模型计算结果，判断是否会出现连阴雨天气。     

基于SVD与机器学习的华南降水预报订正方法

降水是在多种天气系统和复杂物理过程共同影响下形成的,因此降水预报难度较大。由于数值预报模式的局限性,使得模式预报产品存在一定误差。为探讨更加有效的模式预报产品误差订正方法,基于奇异值分解（SVD）与机器学习（多元线性回归、套索回归、岭回归）构建订正模型,对2007—2019年4月1日—6月30日华南前汛期欧洲中期天气预报中心（EC）模式降水预报产品进行误差订正试验。结果表明：基于SVD与机器学习相结合的订正模型能有效降低EC模式降水预报产品在华南的预报误差,均方根误差最大优化率达4.2%,累计超过69%的站点得到不同程度的优化;SVD与机器学习相结合的订正模型能很好地处理因子间共线性问题,具有更好的鲁棒性;而对多个订正模型加权集成,均方根误差优化率达5.7%,累计超过77%的站点得到优化,显然加权集成方法订正效果不仅优于EC模式预报产品,也优于参与集成的任一订正模型。