主汛期降水量预测信号及方差权重方法的应用

为了制作四川盆地主汛期降水预报对相似方法作了改进,首先是根据四川盆地主汛期降水的前３个特征向量分别寻找有物理基础的前期信号作为预报因子,然后充分考虑各因子对总降水量贡献大小定义因子场的相似,确定相似年,最后引入“集成”的思想,由５个相似年的降水场得到预测年降水的定量客观预报。１９８１～１９９４共１４年的预报结果准确率高于当前业务预报水平。     

青藏高原0．8m地温异常与我国汛期降水的关系

用青藏高原５个站从１９５６～１９８６年共３１年的０．８ｍ地温距平，计算了秋季（９～１１月）的地温异常，同时考虑了我国汛期（４～９月）及夏季（６～８月）的降水相关，发现两者相关很好。不同部位的高原地温异常对我国降水关系的区域是不相同的。本文为中国汛期降水预报提供了依据。     

龙泉驿地区降水的多尺度特征及集中性研究

针对强降水是龙泉驿地区滑坡泥石流等地质灾害产生的重要诱因的问题,通过趋势分析法、Morlet小波分析方法、统计分析等分析了龙泉驿地区降水整体趋势,年、季降水量及降水日数的多尺度变化特征,及月、旬、日降水的集中性特征。结果表明,龙泉驿地区年季降水量总体呈下降趋势,但2006年后降水量开始显示出增加趋势。年降水量显示出3年、9年左右的准周期震荡,降水13数周期震荡则比较复杂。2008年以后龙泉驿地区年、季降水处于丰水期,降水集中性显著,降水强度有增大趋势,夏秋季有发生地质灾害的可能性。可诱发龙泉驿地区地质灾害的主要降水时段和降水比重极值时段为7、8月,1980年代初中期降水集中性主要出现在7月份,1980年代中后期至2000年代主要出现在8月份。19--25旬是降水的集中性时段,而日降水高峰时段出现在0：00～7：00时段尤其是2：00～5：00时段。     

雅砻江流域主汛期降水长期预报的一种方法

本文使用天气学方法，从影响雅砻江区域主汛期降水量的长期预报有关因子出发，再运用数理统计方法反复筛选，仅取３个主要因子：西部青藏高原８个站冬春积温，北部冬季极涡面积指数，南部冬季印缅槽平均强度，建立逐步回归预报方程。结果显示：对主汛期６～９月降水量预报拟合准确率为１６／１７即约９４％。回归分析中发现：尽管西太平洋副热带高压对盆地西部降水有很大影响，盛夏且与高原积温有较密切相关，但由放大范围长时段的青藏高原积温，对于雅砻江区域主汛期降水量的影响超过西太平洋副热高压，因而在逐步回归过程中，副高因子仍被剔除．     

成都地区4～6月低涡云系降水的雨滴谱分析

以１９９０年４～６月在成都采集的１１３份雨滴谱资料为基础，着重分析了低涡云系和槽后西北气流影响本地降水的雨滴谱浓度、雨水含水量、雷达反射率因子、雨滴谱型及其变化规律。分析发现，雨滴谱浓度大，含水量小，平均谱合乎Ｍ－Ｐ分布。还讨论了滴谱浓度、雨水含水量、雷达反射率因子与雨强的关系。     

基于信息扩散理论的重庆北碚降水风险分析

为了解北碚地区的降水风险规律,减少地区旱涝引起的灾害损失.利用北碚区地面气象观测站的年降水观测资料（1981～2010年）,结合信息扩散理论模型,分析北碚地区的降水风险及成因.结果显示：（1）北碚地区降水的概率曲线为单峰型,峰值在1000～1100mm,夏季降水量离散程度比春、秋两季高,存在明显的旱季或涝季.（2）汛期降水量和年降水量的概率分布曲线趋势基本一致,也存在一些差异.（3）降水日分布特征显示雨量从21时开始增加,03时累积雨量为最大值,20时达到最低水平;降水频次从21时开始逐渐增加,并在08时达到最大.在暴雨小时降水量中5mm/h以下的降水次数最多,约占总次数的41％.     

北京延庆古湖沉积物粒度敏感组分记录的区域冬季风演化历史

采用标准偏差方法提取了延庆盆地阜高营剖面湖相沉积物的敏感粒度组分,得出粗粒敏感组分２（２６～１５９μｍ）能有效指示冬季风的强弱。根据经验正交函数（ＥＯＦ）对其整体粒度进行了分解,其中 ＥＯＦ１组分（＜２２μｍ）的贡献率高达５３．８％,指示降水量的多少。研究显示,粗粒敏感组分２与 ＥＯＦ１组分比值的变化可以作为研究区冬季风强弱和干旱化的指标,粗粒敏感组分２增加,ＥＯＦ１组分减少,表明冬季风加强,气候变干,湖泊发育受限。研究区冬季风演化过程表现出冰期－间冰期旋回特征:５６．８～４５．６ｋａ冬季风弱,降水量大,湖面较高;４５．６～３１．５ｋａ冬季风开始加强,降水量减少,水位略有下降;３１．５～１３．４ｋａ冬季风强盛,降水量较少,湖泊趋于萎缩;１３．４ｋａ至今冬季风微弱,降水适中,湖泊发育缓慢。      

彭州市立体农业气候资源的研究(一)降水资源分析

分析了彭州市境内位于不同海拔高度的4个观测站的降水资料，结果表明，彭州市雨量充沛，但降水量的年际变化显著，雨季起、止时间和雨季长、短的年际变化很大，降水的时间分配极不均匀，因为这4个站具有相同的气候背景、，降水量的年、季、月变化呈现基本一致的规律和趋势，但因为海拔高度不同等气候背的差异，4站的降水特点又显著不同。降水量随海拔高度的升高而增加，降水变幅和雨日也阴海拔高度的升高而增加，大降水过程具有明显的局地性，不同海拔高度的旱、涝情况亦有差异，降水的空间分布表现出明显的立体性特征。     

用神经网络法进行稻飞虱发生量及程度的预报

用神经网络的ＢａｃｋＰｒｏｐｏｇａｔｉｏｎ算法，以涪陵、秀山、綦江、忠县、叙永为代表的４～６月各旬的温度、降水量、相对湿度等６个气象要素作为预报因子，对四川省稻飞虱发生的田间、灯下头数和发生程度进行了试预报。     

因子集成及综合相似预测模型的研究和应用

针对西南区域（云、贵、川、渝）汛期（６－８月）旱涝预测问题,建立了一种以多种物理因子为基础的西南区域降水量预测模型,即因子集成及综合相似预测模型。该模型既考虑影响西南区域汛期降水的主要物理因素变化,又注重区域要素场自身演变规律。对于影响汛期旱涝的物理因子,采用对多个因素进行综合集成的办法,来体现所有因素对旱涝影响的整体作用。为了强调预测结果的客观性,我们借鉴目前ＮＷＰ集合预报思想,引入综合相似方法,给出西南区域大范围汛期降水距平百分率预测结果。近年来业务试用表明,该方法预测准确率稳定,有明显的预报技巧