卫星云图在吉林省沙尘天气监测中的应用分析

利用我国东北地区吉林省2001-2005年五年间春季卫星云图监测沙尘天气图像，对其中的典型沙尘天气过程和其对应的高空及地面实况场进行了分析，通过总结其过程发生前后的环流特征及规律，旨在发现影响我省的沙尘天气在卫星云图上的表现和特征，为今后监测此类天气提供一些依据。     

吉林省旬降水量的客观分级方法探讨

根据吉林省现行旬降水量等级划分标准和办法,提出了一种基于降水概率分布函数的客观划分办法。该方法引入Z指数变换,将偏态分布的旬降水量序列转换为近于正态分布的Z序列,通过对Z指数的划分反算而得实际降水量的划分结果。该方法既考虑其自身概率分布,又避免了复杂的分布函数参数计算。将该方法的客观标准与现行标准的划分结果进行比较分析,发现前者结果稳定,随机性小,结果更为合理。     

我国台风灾害成因分析及灾情预估

利用2019年7月1日—8月12日欧洲中期天气预报中心（ECMWF）集合预报产品与同时段逐6 h地面降水观测资料,采用贝叶斯模型平均法,建立了ECMWF降水集合预报的BMA模型（简称BMA模型）,并对BMA模型的“利奇马”台风降水的确定性预报和概率预报与ECMWF原始集合预报进行对比分析。结果表明：（1）总体上,BMA模型对台风降水集合预报有较好的订正效果,能有效改善预报的离散度。（2）与原始集合预报相比,BMA模型的连续等级概率评分（CRPS）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）的平均值分别降低了13%、34%和25%,在一定程度上提高了预报的可靠性,但随着降水量级增大,提高程度逐渐减弱;BMA模型还在一定程度上降低了原始集合预报对暴雨及以上量级降水预报概率的虚报,提高了“利奇马”台风暴雨及以上量级降水落区预报的准确性。（3）在该个例中第25百分位至第95百分位可视为有效预报区间,经BMA模型订正后的有效预报区间对降水观测的捕捉能力更强,BMA模型订正后的ECMWF集合预报捕获率比原始集合预报提高13.3%。

     

吉林省中部一次局地大暴雨的中尺度成因分析

利用探空资料、常规气象资料、中尺度气象加密观测资料及多普勒雷达回波产品等资料,对2010年7月25日吉林省双阳站局地大暴雨的中尺度系统演变特征、动力、不稳定条件及雷达回波特征进行了分析。分析结果表明：低空中尺度切变、地面中尺度辐合线是本次局地暴雨的主要中尺度系统,850hPa露点锋提供本次局地暴雨的触发机制;局地暴雨发生在较强的对流不稳定及冷空气侵入导致迅速增强的垂直风切变的条件下;暴雨发生前中低空有明显较强的上升运动,冷空气开始下沉入侵形成垂直环流,为暴雨的发生提供了动力条件;雷达回波图上“人”字型回波带合并,其上多个对流单体新生持续经过暴雨区造成强降水,回波带上的逆风区与局地暴雨有较好的对应关系,强回波及逆风区对局地暴雨有较好的指示意义。