华南区域高分辨率数值模式前汛期预报初步评估

基于华南地区自动站逐小时观测资料, 采用传统站点评分、邻域法等评估华南区域高分辨率数值模式(包括GRAPES_GZ_R 1 km模式和GRAPES_GZ 3 km模式)对降水、地面温度和风场等要素的预报能力。结果表明: GRAPES_GZ_R 1 km模式的降水预报技巧优于GRAPES_GZ 3 km模式, 模式预报以正偏差为主。对于不同起报时间的预报, 00时(世界时, 下同)起报的预报效果优于12时。GRAPES_GZ_R 1 km模式的TS评分是GRAPES_GZ 3 km模式的两倍以上, 对不同降水阈值的评分均较高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_GZ_R 1 km模式6 h累计降水预报在0.1 mm、1 mm及5 mm以上的降水均可达到最低预报技巧尺度, 对所检验降水对象的空间位置把握能力更好。2 m气温和10 m风速检验结果表明两个模式均能较好把握广东省温度的分布特征, GRAPES_GZ_R 1 km模式对2 m气温预报结果优于GRAPES_GZ 3 km模式, 预报绝对误差更小; 两个模式对风速的预报整体偏强, 预报偏差在1~4 m/s之间, 但相比之下GRAPES_GZ 3 km模式在风场预报上表现更好。GRAPES_GZ_R 1 km模式的2 m气温和10 m风速预报偏差随降水过程存在明显波动, 强降水过后温度预报整体偏低, 风速预报偏强, 在模式产品订正、使用等需要考虑模式对主要天气系统的预报情况。总的来说, GRAPES_GZ_R 1 km模式的预报产品具有较好的参考价值。      

飞机积冰预报算法对比及其集成预报模型研究

以人工增雨作业获取的飞机积冰实例资料为基础,利用WRF模式对51次飞机积冰过程进行数值模拟,对比分析了常用七种积冰预报算法对积冰潜势区和强度的预报效果,进而采用评分权重集成法建立了飞机积冰强度集成预报模型,并检验了其预报效果。结果表明:(1)假霜点温度经验法对2002年4月4日积冰个例的预报效果与实况一致,而其他积冰算法预报效果均与实况相差较大;(2)对51次飞机积冰预报效果进行统计检验发现,假霜点温度经验法的预报效果最好,积冰强度预报准确率为72.55%,其次是RAOB法,IC指数法和I积冰指数法次之,改进的IC指数法预报准确率最差,只有19.61%;(3)对比不同积冰算法建立的集成预报模型的预报效果发现,选用IC指数法、假霜点温度经验法、RAOB法进行集成预报时,预报准确率最高,且漏报率、偏弱率及偏强率均能控制在10%以内,比单一预报算法中的最高预报准确率提高了8%,且漏报率降低了4%,偏强率降低了8%。     

高分辨率模式雷达回波预报能力分析

利用2018年7—8月GRAPES_3 km、东北短临(WRFRUC)高分辨率模式综合雷达回波预报数据和辽宁省SWAN雷达组合反射率(MCR)实况,基于邻域法FSS评分指数,分析模式在台风北上和副热带高压边缘暴雨过程中的雷达回波预报能力。结果表明:两家模式在不同降水过程中对小阈值雷达回波有较好的预报技巧,随着回波量级增大,模式预报FSS逐渐减小,雷达回波55 dBz时,FSS甚至为0。当邻域半径是3时,35 dBz以下的回波预报中GRAPES模式在台风北上暴雨中的预报技巧低于副热带高压边缘,35 dBz则相反。WRFRUC模式始终表现为台风北上暴雨中预报较好。当邻域半径9时,WRFRUC模式在台风暴雨中的FSS评分高于GRAPES模式,GRAPES模式在副热带高压暴雨中的FSS评分始终高于WRFRUC模式。GRAPES和WRFRUC模式的最大FSS评分技巧均出现在邻域半径是11时,分别为0.239和0.195。GRAPES模式中FSS评分在12 h逐小时预报中前3个时次较强,WRFRUC模式则表现为中间时次强,两头弱。     

集成方法在高原降水预报中的应用研究

本文对1991～2000年各月西宁等站的降水和气温预报进行了评分，并根据它们的评分结果，选取了最优子集回归、高次多项式、均生函数等7种预报方法作为集成预报的预报因子。通过降水试报得出，一元回归集成、权重集成、最优子集集成的趋势评分均超过了82％，降水预报集成后的趋势评分比单个预报方法的平均评分至少提高了15～25个百分点。     

一种公平技术评分方法在台风业务预报评估中的应用

将离散变量分级预报的公平技术评分方法引入台风路径业务的预报评估中，对１９８９－１９９１年的台风业务预报作评估试验，结果表明，该方法量客观，不但可用于台风分类预报评估，也可对台风移向移速预报进行客观评估。     

高边坡整体稳定性评价探讨

本文提出了高边坡整体稳定性评价的两个途径，一个是关于主控因素分区评价的定性方法；另一个是基于基本岩体质量分类的＂边坡地质力学评分＂方法．结合西南地区某大型水电工程，论述了两类方法的实际应用．     

中强以上地震的震后趋势早期综合判断方法的研究

利用一次中强以上地震(M0>4.7)发生后头3天的地震序列资料,应用模式识别、模糊聚类等方法对未来3个月内是否可能发生相当(M=M00.3)或更大(M>M0)地震作综合判定研究.回顾性预报评分结果表明,应用这些应用数学方法作综合判定比单项方法的效果明显地好.其中模式识别 CORA-3算法的 V 评分值最高,44个已知地震序列样本(5个Ⅰ类,39个Ⅱ类)参加学习和训练,内符识别全部正确.对事先留下的最后4个已知地震序列(2个Ⅰ类,2个Ⅱ类)作外推检验也全对.对研究过程中新发生的二次地震序列,一次正确,一次误判.亨明(Hamming)方法和模糊聚类方法分类的内符评分 V 可达0.8以上.外推也多数正确.      

2005年AREM模式汛期试验结果评估分析

AREM2．3模式2005年在中国气象局武汉暴雨研究所汛期试验过程中计算稳定，计算了该模式降水预报的分区域（长江中下游、华南、华北、东北、西南、湖北省）汛期（6、7、8三个月）TS评分，全国范围汛期漏报率、空报率、预报偏差，及各区域年内重要降水过程预报和实况的对比及TS评分，计算该模式形势场预报的平均误差、均方根误差、倾向相关系数、误差标准差，并与持续性预报（将前一天的分析场当作前一天对当天的预报场，以此类推）对比，以此对模式预报效果进行分析、评估，并做出总结，为模式的进一步开发和应用提供参考。分析结果表明：AREM2．3模式在2005年汛期试验期问48小时内预报稳定；对于长江中下游、华北、华南、东北、西南、湖北省以至全国范围均有较好的预报水平，但总体上对于强降水中心位置的预报情况不是很好；模式对于高空形势场也具有较好的预报能力，对500hPa位势高度的预报好于对500hPa温度的预报。     

陕西省精细化预报评分系统

2003年,陕西省率先开展了精细化预报,为了及时评定各台精细化预报成绩,2005年省气象局立项开发了精细化预报评分系统。该系统开发采用CS结构和网络编成技术,实现了客观化、自动化、网络化运行。经过2006年试用,操作方便,结果可信,适合地市气象台和业务管理人员使用。