B—P神经元网络在山西省暴雨预报中的应用

Ｂ－Ｐ神经元网络是一种解决非线性问题的数学模型，我们在暴雨预报中，以它的自学习功能为主线，结合预报员的预报经验，选择有利的气象因子，利用１９８０￣１９９２年的历史气象资料，初步完成了Ｂ－Ｐ神经元预报暴雨的模型。     

冰雹预报方法

引言在苏联,为了保护农作物免受雹灾,每年要在1千多万公顷的面积上进行大规模防雹工作,为此需要深入研究可靠的冰雹预报方法.目前,研究人工影响雹云的方法是根据冰雹的结构和强度来分类的.为了提高防雹的效益,不仅要求改进有无冰雹的预报,而且必须建立较详细的预报冰雹发展的中尺度区域、强度和类型的方法.     

龙卷的形成

利用涡度方程研究了龙卷的形成过程。指出,在某些锋面积雨云内可以发展强烈的气旋性和反气旋性涡旋。这些地区可视为龙卷产生的环境。确立了龙卷形成的主要原因和次要原因,以及危险龙卷锋面的结构特征。根据理论研究的结论,结合使用高空探测资料,提出了危险龙卷形势预报的一些新建议。