浙江省倒春寒气候概况及其环流背景

利用浙江省历史气温资料整理出1960—2010年倒春寒个例,对倒春寒天气的发生规律、区域分布特点进行了统计分析。利用NC逐日平均高度场和温度场资料,用合成分析的方法研究倒春寒前期500、700和850 hPa的环流特点,提出短期预报的参考指标,并对倒春寒天气的服务提出几点建议。     

郑州市强对流天气短期预报系统

经对郑州市1990～2000年气象资料分析,概括出短时暴雨、瞬时雷雨大风、冰雹等3种强对流天气出现的气候规律、天气形势、物理量场演变特征、单站气象要素变化规律等.在此基础上,建立了3种对流性天气的预报模型、预报指标和相应的预报方程,构成郑州市强对流天气短期预报系统.该系统根据每天08时实时资料,自动完成天气分型、物理量计算、预报指标计算和预报方程的判别,输出预报结论.     

西北地区东部重要天气预报业务系统

利用实时资料和数值预报产品,建立以多种数据库为支撑的西北地区东部重要天气预报业务系统。该系统在本地灾害性、关键性和转折性天气的中短期预报方面具有较好的业务实用效果。     

河套地区冰雹天气的分析与预报

利用河套地区1980—2004年降雹天气实况资料,分析了河套地区25年降雹天气发生的时空规律及特点。结合河套地区降雹天气发生的环流背景及主要天气系统,归纳总结出其短期预报的着眼点,为短时强对流天气的预报提供了依据。     

郑州市强对流天气短期预报系统

经对郑州市1990～2000年气象资料分析,概括出短时暴雨、瞬时雷雨大风、冰雹等3种强对流天气出现的气候规律、天气形势、物理量场演变特征、单站气象要素变化规律等.在此基础上,建立了3种对流性天气的预报模型、预报指标和相应的预报方程,构成郑州市强对流天气短期预报系统.该系统根据每天08时实时资料,自动完成天气分型、物理量计算、预报指标计算和预报方程的判别,输出预报结论.     

江苏北部雾的分析和预报系统

本文利用1959—1989年雾的资料,分析了江苏北部雾的气候特征和影响的主要天气系统;运用天气型下找指标,MOS预报等方法,研究建立了冬半年各月雾的预报工具。並编制了具有一定特色的预报业务系统,采用动态调整手段,使预报方程随资料的增加而不断优化。经一年的实际使用,雾的预报概括率达90％,获得预期的效果。     

甘肃沙尘暴短期、短时业务化预报方法研究

利用1955~2002年甘肃省80个站的观测资料，对发生在甘肃境内的64个强或特强沙尘暴个例逐个进行了天气气候分析，总结了甘肃沙尘暴天气气候特点，沙尘暴爆发的天气类型，移动路径。得出沙尘暴短期和临近预报的着眼点，建立了甘肃沙尘暴短期预报概念模型。通过用计算机语言和模块化设计方案，成功设计了中国西北地区沙尘暴监测预警人机交互预报平台，实现了沙尘暴监测预警预报业务化。     

镇江市火险天气指数预报服务系统

利用镇江市７年中１４４３次火灾和气象资料,分析火灾与气象因子的关系,定量发火险天气指数;运用Ｔ１０６格点场资料,建立预报火险天气指数的逐步回归方程,编制了具有一定特色的镇江市火险天气指数预报服务系统,两个月的实际应用表明,其准确率达８３．６％。     

鹤壁市雷暴短时监测和临近预报流程

利用卫星云图数字化资料、雷达探测和雷电定位探测资料对雷暴天气进行短时监测 ,并与多种短期预报方法集成 ,建立时效为 3～ 6小时的雷暴临近预报流程 ,从而达到预测强对流天气之目的。     

贵州区域冰雹天气过程的短期预报方法

通过对贵州冰雹天气中天气形势的天气系统的垂直剖面分析，隐雹天气系统与大范围降雹，连续２日以上降雹的天气过程分析，降雹系统与冰雹落区的关系分析，总结了贵州冰雹天气过程的趋势预报和短期预报方法，据天气系统的配置确定了降雹区，还利用１９７９－１９８年３月－５月中的２５０个冰雹天气和一般雷阵雨，阵雨天气过程的样本资料建立了客观的按月取判断冰雹天气过程的方程。     

数值预报产品释用的阈值法研究

通过采用阈值法对数值预报产品进行释用,温度和晴雨预报的准确率有了明显提高,结果表明:阈值法是一种简单、快捷、准确的数值预报产品的释用方法,在实际天气预报中非常有效。     

GRAPES-GEPS环流集合预报的分类释用方法研究与检验

集合预报在数值天气预报体系中具有重要地位，因此如何有效提取集合样本信息以提高集合预报技巧一直是一个重要课题。基于中国全球集合预报业务系统（GRAPES-GEPS）的500 hPa高度场集合资料开展对环流集合预报的分类释用方法研究，并对集合聚类预报结果进行了检验分析。通过在传统Ward聚类法中引入动态聚类的“手肘法”方案，发展了环流集合预报分类释用方法。针对该方法的个例分析表明，对于中国中东部地区环流集合预报的聚类释用方法能够有效地划分出最有可能发生的环流形势类型并提供发生概率。确定性预报综合检验结果显示，集合预报聚类结果中发生概率最高的集合大类相对于集合平均的预报技巧有明显提升，并随着预报时效的延长提升更明显。总体来看，通过集合预报的分类释用方法划分环流形势类型可以为天气预报提供参考依据，具有实际应用价值。      

深度学习技术在智能网格天气预报中的应用进展与挑战

中国智能网格天气预报已初步建立0—30 d涵盖基本气象要素的无缝隙气象预报业务体系。近年深度学习技术兴起,给不同领域带来前所未有的变革。同样,深度学习的非线性映射能力、海量信息提取能力、时空建模能力等优势为进一步提升智能网格预报的准确性和精细化水平提供了新的思路和方法。越来越多的研究将深度学习技术应用于智能网格预报的各个方面,包括数值预报订正和解释应用、集合天气预报、相似集合、统计降尺度、纯数据驱动的预报模型和极端天气预报等,并展示出良好的应用潜力。然而,目前深度学习技术在天气预报领域的应用仍处于起步阶段,将其引入智能网格预报业务体系还面临诸多挑战,主要包括算法的选择、算法的数据基础、多源数据融合以及模型的可解释性、可信度、可用性和工程化等。通过回顾近年来深度学习技术在智能网格预报中的应用进展和前景,同时对面临的挑战与应对进行探讨,将有利于促进深度学习技术在天气客观预报领域更好、更稳定的发展。      

天气预报的业务技术进展

该文总结回顾了中央气象台近年来的天气预报业务技术进展。天气预报质量的历史演变显示了预报业务水平的提高, 这种业务能力的提高既反映了预报技术的发展, 也带来了天气预报业务的变化。对业务天气预报中各种预报技术应用进展的分析表明:数值预报在天气预报业务能力提高中发挥着重要的基础性作用; 同时, 基于对不同尺度天气影响系统发展演变过程深入认识的基础上, 天气学的预报方法依然是预报业务中的重要技术方法; 动力诊断预报已成为灾害性天气预报中的重要手段之一, 数值预报产品的解释应用是实现气象要素精细定量预报的技术途径。     

基于风暴数值模拟的冰雹临近预报方法研究

该文利用基于格点冰雹识别的研究成果,结合ARPS风暴数值模式的输出结果,提出基于风暴数值模式的冰雹临近预报方法,即用风暴数值预报的水物质场反演的反射率因子场作为冰雹的预报因子,并通过建立基于格点的强冰雹识别算法作为冰雹预报模型,从而对冰雹的落区及大小做出预报。与一般的冰雹预报模型相比,新的方法有以下特点：选取的冰雹预报因子物理意义更加明确,更加全面;建立的冰雹预报模型比较稳定;建立冰雹预报模型的过程相对简单。新的方法在一次强冰雹过程中得到了成功应用,在3h的临近预报中基本准确预报了强冰雹的落区位置。     

台风路径及闽南台风天气预报业务系统

该文应用ＨＵＲＲＡＮ相似台风路径预报方法，引进５００ｈＰａ天气形势，提高了台风咱径预报能力；应用天气学方法、物理量诊断和预报员的丰富实践经验，以及卫星云图上的台风云系特征，研制台风影响下的闽南台风天气（大风、暴雨）预报专家系统，得出定量、客观的预报结论。该系统运行所需的资料易于获取，从采集资料到输出预报结果，１０分钟便可完成，大大缩短了制作台风预报的时间。     

Long-term ensemble forecast of snowmelt runoff with the help of the physics-based models of runoff generation

Applicability of the physically based models of runoff generation has been shown for the long-term ensemble forecasts of snowmelt runoff volumes and peak discharges. For the deterministic forecast, the ensembles of runoff hydrographs have been modeled by different combinations of measured and calculated indices of the basin conditions on the date of the forecast issue and by the mean weather for the lead time of the forecast. For the probabilistic forecast, the ensembles of runoff hydrographs have been modeled either by the ensembles of weather, which were observed for the lead-time periods of different years, or by the ensembles of weather generated by the Monte Carlo method with the help of a stochastic weather generator. The criteria have been suggested to compare the effectiveness of the probabilistic forecasts of snowmelt runoff characteristics and peak discharges and the different forecasting approaches have been compared. The study has been carried out for the Seim and Sosna river basins.     

不确定性理论集对分析在预报模型建立中的应用研究

文中应用集对分析原理 ,在模型每次作出预报结论之前先对各预报因子的预报能力进行分析和判断 ,对一些预报能力不强 ,甚至可能干扰预报模型作出正确预报结论的所谓弱势因子 ,进行抑制、甚至消除其影响 ,而让其他预报能力较强的因子来决定预报结论。在每次预报中 ,模型中哪个因子为弱势是不固定的 ,而是随着预报环境的变化而变化 ,也就是说 ,随着环境的变化 ,会有不同因子的作用被抑制或取消 ,从而实现预报模型的因子结构动态优化 ,增强了模型预报机制的合理性 ,提高了模型的预报能力。大量的试验、多年的业务试用以及在数值预报产品释用中的应用例子表明 ,这一方法具有较好的效果。     

地面气象要素多模式集成预报研究进展

目前,集合预报已成为天气预报业务的主要支撑。然而,由于数值模式本身的限制与不完善以及集合系统存在初值扰动、集合大小等方面的局限,常存在预报偏差。不同预报模式通常具有不同的物理过程参数化方案、初始条件等,导致其预报能力各有不同。为此,如何纠正预报偏差以及如何充分有效地利用不同模式的预报信息以获得更加准确的天气预报广受关注。近年来,利用统计理论与预报诊断,基于多个集合预报系统的多模式集成预报技术得到快速发展,已成为有效消除预报偏差从而提高天气预报技巧的一种统计后处理方法。针对气温、降水和风3个最基本的地面气象要素,首先依据预报形式将应用范围较广的简单集合平均、消除偏差集合平均、超级集合、贝叶斯模式平均、集合模式输出统计等加权或等权平均多模式集成技术,分成确定性预报和概率预报两大类,并做系统介绍。最后,讨论使用和发展多模式集成技术需要关注的问题,包括考虑参与集成的模式个数、发展降水及风速分级预报模型和发展基于机器学习的多模式集成新技术。