暴雨落区及强度的多维相似预报方法

选取１９７０－１９９５年暴雨个例，采用Ｆ判别方法对产生暴雨的天气形势进行分型，选取发生暴雨的落区及强度预报指标，研制了暴雨的多维相似预报方法。在实际预报中取得了明显的效果。     

苏州寒潮相似预报系统

本文统计了１９６６－１９９０年１１－２月苏州寒潮个例,并将其形势场数字化,连同样本的物理量计算值和温度、大风等实况要素值建立了资料库。通过相似预报方法,建立了苏州冬季寒潮相似预报系统。上述工作已投入微机业务运行、提高了对寒潮天气的预报能力。     

铜仁致洪暴雨的短期数值预报产品释用预报业务系统

本文利用T106-L19数值预报产品资料对铜仁地区1995－1999年5－6月14次致洪暴雨天气过程进行物理量诊断分析，在此基础上给出致洪暴雨动力诊断预报模式及其预报指。同时，利用相似以对2000年和2001年5－6月进行试报，其致洪暴雨预报准确率达75％。     

相似预报法在关中西部强对流预报中的应用和检验

相似预报方法是一种基于历史相似个例的预报方法,在综合考虑天气发生的环境场和气候场的条件下,可实现高时空分辨率强对流天气的客观预报。利用2016—2019年5—9月宝鸡市自动气象监测站逐小时观测资料及ECMWF细网格0.25°×0.25°模式预报资料,应用相似预报方法对宝鸡市2020—2021年5—9月短时暴雨和雷暴大风天气进行预报和检验。结果表明：短时暴雨平均预报成功率和预报成功指数分别为0.852和0.304,14—20时预报效果最好;雷暴大风平均预报成功率和预报成功指数分别为0.837和0.254,20—02时预报效果最好;两类强天气漏报率均低于0.33,空报率均在0.75以下;相较配料法,相似预报法对两类强天气的预报准确率和预报成功指数均有较大提升,且空报率和漏报率也明显降低,能够较好地预报出短时暴雨和雷暴大风未来24 h的对流潜势,在宝鸡地区表现出更高的适用性。     

用数值预报产品根据相似法制作广西暴雨落区预报

利用欧洲中心数值预报产品和Ｔ１０６数值预报产品,依据最小离度相似原理,根据环流形势、影响系统、物理量场的分布及热力和动力演变相似,每天找出若干个历史相似个例,并根据各相似个例的相似程度和对应的各站点的降水实况计算出各站点当天产量暴雨的可能值,把可能出现暴雨的站点连在一起即可得到暴雨落区。     

平顶山地区大—暴雨的分型及预报

通过对１９８０￣１９９０年１１年的５￣１０个月影响平顶山市的大￣暴雨天气的分析，模拟预报员的思路，对影响系统先分型，而后消空、建立分型预报指标，特殊个例选相似的预报方法，在应用中效果较好，对提高大￣暴雨预报能力有一定的价值。     

东营市汛期暴雨特征及预报

根据东营市天气、气候资料,对1980－1995年汛期暴雨个例进行统计分析,揭示了暴雨产生的特点,并在天气特征分型的基础上,利用日本数值预报产品与实时资料制作了汛期暴雨分县预报系统。     

广西汛期大范围持续性暴雨天气过程中期预报研究

我们以中期数值预报产品－格点资料与历史上的大范围持续性雨个例对照作为分析依据。用建立暴雨中期天气过程模式与数值预报产品相结合及娄理统计与天气学相结合的方法,用相似分析原理和指标判别规则,作出汛期大范围持续性暴雨天气过程中期预报,取得较好的预报效果。     

综合评估多元判据的大—暴雨相似预报模式

提出一个综合评估多元判据的大—暴雨客观相似预报方案。方案应用细网格资料和数值天气预报产品，构造预报时刻前后的不同尺度天气系统和多层次各种要素的动态变化的客观相似判据。通过定义非线性的相似指数综合评估历史样本在多元判据下的相似程度，从而找到相似样本。应用相似样本对应的天气过程预报大—暴雨的发生与否，并通过相似指数的权重综合，进行大—暴雨的定量预测。预报试验表明该方案对大—暴雨发生具有一定的预报能力。     

5天平均高度场在中期趋势预报中的应用

采用相似预报技术，用500hPa侯平均格点资料作为历史样本资料，国家气象中心下发的候平均实产史资料和侯平均预报资料以及用欧洲数值预报中心的500hPa格点资料得到的5d平均资料作为3种寮时样本资料，通过相似比较得出相似历史个例，最后通过综合判别得出全省各片中期天气趋势预报结果，此方法在2000年汛期用于中期降水趋势预报，3个月的各片平均趋势预报准确率达67%，并且该方法对天气过程有较好的预报能力。     

HLAFS产品暴雨动力过程相似释用法及业务应用

根据新预报业务流程的要求，用MICAPS平台中的HLAFS产品场与暴雨发生的初始、中间、结束过程相对应的三维空间物理量场的相似程度，根据场相似的数量作综合判别分析作出有无区域暴雨的预报。使用动力过程相似释用法实现了从资料准备到最后预报结果生成的程序化、自动化、客观化。根据天气过程分类建立的两类模型以场平均距离为依据，作出暴雨预报相似判别分析结果，其预报的检验效果令人满意，1999～2002年5～9月平均Ts超过33％。     

中期暴雨预报自动化系统

中期暴雨预报系统实现了从信息采集、预报制作到服务全过程自动化。中期暴雨预报方法主要有：环流分型相似预报、暴雨个例相似预报和中期暴雨预报专家系统，采用层次分析动态决策方法进行预报集成。该系统在业务预报中取得显著效果。     

2011年长江中下游梅雨期强降水延伸期集合预报性能初探

针对2011年长江中下游旱涝转换时期的环流形势、强降雨期间的四次强降雨过程对欧洲中心集合预报进行了预报性能初步分析。结果表明：集合平均预报对延伸期预报时效内的大尺度环流调整具有较好的预报性能,预报提前时效可达10~15 d。对强降水过程期间主要影响系统的预报在不同预报时效具有较好的稳定性。随着预报时效的临近,集合预报各个成员对天气系统预报的发散度逐渐减小。长江中下游强降水的发生与低层850 hPa较大的风速有密切关联,集合预报给出的延伸期预报时效内大风速出现的小概率预报信息是有意义的,可以为延伸期强降雨过程预报提供参考。     

湖南暴雨预报客观自动化业务系统

本文介绍了湖南暴雨预报自动化业务系统，建立了1979—1986年共8年的数据库，用数据库资料对系统进行了逐月测试，测试结果历史拟合率为86%，预报暴雨成功率62%。1987年和1988年6月暴雨预报的准确率为59%。     

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。     

基于集合预报和支持向量机的中期强降雨集成预报试验

本文基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和美国国家环境预报中心(NCEP)集合预报资料和支持向量机(SVM)回归方法建立了多模式集成的动力-统计客观预报模型(SVM-多模式集成预报),继而选用2012年5—9月(共计153 d)发生在淮河流域及其以南地区的大雨和暴雨开展了回报试验,并将所得预报结果与ECMWF的控制预报和集合平均预报进行了多角度比对评估。结果表明:在中期预报时效(4~7 d),SVM-多模式集成预报方法对2012年5—9月大雨和暴雨的预报效果最优,尤其对暴雨预报准确率明显提高,其优势主要体现在对强降雨中心分布范围和强度的预报更接近实况。     

中尺度区域内暴雨落区预报的探讨

以天气学原理和预报员经验为基础，通过对影响宝鸡地区４５场暴雨天气的分析，探讨了不同尺度系统对暴雨落区的经向分布与纬向分布的影响。由此建立了暴雨落区的预报模型，对中尺度区域内暴雨落区的预报进行了有益的尝试。     

渭干河流域暴雨融雪型洪水预报服务新技术研究

通过分析新疆渭干河流域2002年夏李特大洪水过程中的暴雨以及融雪对径流量的贡献。综合应用天气监测、雷达卫星监测、水文气象预报等手段，发现了西北地区暴雨融雪型洪水的一种新副型。并通过对渭干河流域暴雨、融雪型洪水的监测、预测及克孜尔水库防洪调控等气象服务技术问题进行综合分析，得出新疆暴雨、融雪型洪水服务的新思路、新方法、新手段。     

Extended Range(10–30 Days) Heavy Rain Forecasting Study Based on a Nonlinear Cross-Prediction Error Model

Extended range(10–30 d) heavy rain forecasting is difficult but performs an important function in disaster prevention and mitigation. In this paper,a nonlinear cross prediction error(NCPE) algorithm that combines nonlinear dynamics and statistical methods is proposed. The method is based on phase space reconstruction of chaotic single-variable time series of precipitable water and is tested in 100 global cases of heavy rain. First,nonlinear relative dynamic error for local attractor pairs is calculated at different stages of the heavy rain process,after which the local change characteristics of the attractors are analyzed. Second,the eigen-peak is defined as a prediction indicator based on an error threshold of about 1.5,and is then used to analyze the forecasting validity period. The results reveal that the prediction indicator features regarded as eigenpeaks for heavy rain extreme weather are all reflected consistently,without failure,based on the NCPE model; the prediction validity periods for 1–2 d,3–9 d and 10–30 d are 4,22 and 74 cases,respectively,without false alarm or omission. The NCPE model developed allows accurate forecasting of heavy rain over an extended range of 10–30 d and has the potential to be used to explore the mechanisms involved in the development of heavy rain according to a segmentation scale. This novel method provides new insights into extended range forecasting and atmospheric predictability,and also allows the creation of multi-variable chaotic extreme weather prediction models based on high spatiotemporal resolution data.     

基于“配料”的梅雨锋强降水预报方法

在梅雨锋暴雨预报中应用“配料法”，通过降水量的基本公式解释了强降水形成的基本配料，给出了建立配料的基本步骤，同时，通过一次暴雨个例分析，具体阐述了“配料法”在梅雨锋暴雨预报中的应用。结果表明，基于暴雨等强对流天气形成物理机理认识的基础上，所选取的可降水量等动力、热力因子与暴雨有着较好的对应关系，通过分析以上关键物理因子建立的过程，可以给出暴雨潜势预报。