福建暴雨特性研究

本文根据福建省自然地理的基本情况和不文气象长期观测的资料，用比较水文学的观点进行初步的分析归纳，得到了福建省暴雨特性与分布基本规律。     

大兴安岭地区的水文特性

大兴安岭地区的水文特性耿余春，牛春地，王希安，贾中（黑龙江省大兴安岭水文勘测大队）（黑龙江省绥化水文勘测大队）１自然地理概况大兴安岭地区位于黑龙江省最北部，北纬５０°１０′￣５３°３５′，东经１２１°１８′～１２７°００′。东部和北部与俄罗斯隔江相望...     

2003 年陕西暴雨与西太平洋副热带高压的关系

利 用 实 时 资 料 和 中 央 气 象 台 提 供 的 副 热 带 高 压 资 料 , 对 2 0 0 3 年 汛 期 陕 西 暴 雨 和 5 0 0 h P a 副 热 带 高 压 的 活 动 特 征 关 系 统 计 分 析 , 并 对 E C M W F 、 T 2 1 3 数 值 预 报 产 品 对 副 高 的 预 报 能 力 作 了 客 观 分 析 。 结 果 表 明 , 汛 期 7 、 8 、 9 月 副 高 偏 强 , 副 高 脊 线 在 2 5 ～ 2 8 ° N 、 西 脊 点 在 1 0 4 ～ 1 1 2 ° E 进 退 , 是 陕 西 关 中 陕 南 多 阴 雨 、 暴 雨 频 繁 的 主 要 原 因 ; 陕 西 连 续 暴 雨 产 生 于 副 高 脊 线 沿 2 5 ～ 2 8 ° N 持 续 西 伸 、 持 续 东 移 经 过 1 0 5 ° E 时 段 。 E C M W F 对 副 高 的 进 退 、 热 带 气 旋 路 径 预 报 准 确 率 较 高 。

     

2003-08-29平顶山区域性暴雨过程分析

通过对2003午8月29日平顶山区域性暴雨天气过程的环流形势、影响系统、物理量场的分析，揭示了此次暴雨的成因，并总结出这种类型暴雨的预报着眼点。     

云宵县5月暴雨客观预报模型

采用文献[1]提出的技术模型，研制了云宵县5月暴雨预报方法，建立了4个因子结构简单而天气学意义明了的客观预报模型。经2000～2003年试用，这种基于场量因子的预报模型，未漏报，严格评定的准确率为67％，明显优于主观预报。     

江西省2004年4—6月重要天气过程评述

1 暴雨过程 2004年5月，我省暴雨频繁，共出现7次区域性暴雨日；4月和6月暴雨过程较少（表1）。     

2003年10月11-12日山东暴雨及风暴潮分析

文分析了2003年10月11-12日山东一次秋季暴雨的水汽条件及物理量场特征，并简要分析了这次天气过程引起的莱州湾沿岸风暴潮的形成机制，提出了此类天气形势下风暴潮的预报思路。     

“龙舟水”泛滥成百年一遇的特大洪灾

2005年的“龙舟水”泛滥南粤,6月18-25日持续一周的特大致洪暴雨过程,使广东省遭遇了百年一遇的洪水灾害。受高空槽、切变线和西南季风共同影响,广东省出现了较大范围连续性特大暴雨和强降水,其中,龙门县录得的过程累积雨量1300.2 mm。再加上珠江流域各大江河上游洪水的不断涌入和天文大潮的顶托,西江水位急剧上涨,6月23日中午-24日早晨,西江的封开、德庆、高要分别超警戒水位8.92 m、6.58m、2.68 m,流量达到56300m3/S,北江清远超警戒水位2.18 m。暴洪、泥石流、塌方、洪涝等自然灾害,成片出现在广东的河源、韶关、肇庆、惠州、清远、汕尾、珠海等地区的乡镇,17个市89个县(市、区)762个乡(镇)受灾,受灾人口441.6万人,直接经济损失45.2亿元人民币,特大暴雨造成京九铁路多处地段发生土方溜坍,被迫中断行车10多天。受暴雨和天文大潮夹击,广州珠江最高潮位超过基面2 m。江水漫进广州城,市内低洼地多处水浸超过1 m,南岸的铁轨一度被大水淹没,沿江路、滨江路等大马路水深盈尺,风景如画的小岛沙面顿成水泽。暴雨令著名风景区白云山出现20多处塌方,也令白云机场几度关闭。     

当好防洪抗灾参谋 气象服务受好评

遭遇“范围广,时间长,雨势猛,灾种多,影响大”的“05·6”特大致洪暴雨过程,广东气象人显示了积极主动、沉着应对、运作有序,高度负责、善打硬仗的良好精神风貌。以“以人为本,无微不至,无所不在,实现任何人在任何时间以任何可能的方式最及时、最方便地获得所需要的气象信息和服务”为气象服务宗旨,靠前服务,靠前指挥,准确、及时的气象服务为防灾抗灾赢得了先机和主动,得到了中国气象局和广东省委省政府的充分肯定。6月23日,省长签发了《广东省人民政府关于西江和北江抗洪救灾的紧急动员令》,广东各级气象部门即时启动防洪抗灾应急预案,省局余勇局长和杨少杰副局长、许永锞副局长分别带领“突发应急气象服务小组”,奔赴省防总和“广东省北江大堤前线抗洪总指挥部”,靠前指导防洪气象服务。18-25日,广东省气象局向省委、省政府、省防总及时呈送《重大气象信息快报》7期,天气报告《急件》和《特急件》共11份,余勇局长多次率首席预报员等人向张德江书记、黄华华省长、李容根副省长等领导汇报强降水最新动向,并多次打电话汇报降水最新情况。据统计,广东省气象台共发布“暴雨消息”5次、“暴雨警报”9次和“暴雨紧急警报”11次;并及时向政府和公众发布地质灾害气象预报预警产品和珠江流域面雨量预报产品供全省抗洪救灾参考。全省气象部门先后发布黄色暴雨预警信号224次、红色暴雨预警信号75发、黑色暴雨预警信号23次,其中龙门(19-21日)、海丰(21-23日)连续3天发布了黑色暴雨预警信号。     

基于SHAP值机器学习的江西暖季暴雨预报因子重要性分析

机器学习模型（Machine Learning,ML）的不可解释性给其在气象业务中的应用带来了挑战。模型解释和可视化是解决这一问题的有效途径。文中将SHAP值应用于天气预报ML模型解释,研究了江西省暖季暴雨模型的预报因子对预报结果的影响。分别选取2016—2020年、2021—2022年4—9月ECWMF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）高分辨率数值模式物理量及国家站降水观测数据进行XGBoost 建模与模型解释。结果表明,全局重要性排名前4位依次是总降水（重要性42.70%）、850 hPa比湿（重要性11.17%）、925 hPa相对湿度（重要性10.44%）、500 hPa相对湿度（重要性 9.16%）。个例分析表明,命中个例中高重要性物理因子在暴雨区的 SHAP 值较大,漏报（空报）个例在漏报（空报）区域高重要性物理因子的SHAP值偏小（偏大）。SHAP值从全局和局部可定量给出ML模型有物理意义的解释,解释结果与天气学原理和业务经验较一致,有利于ML在气象业务中的深入应用。