气象部门目标制定与目标管理三要素的相关性分析

对目标管理概念,目标管理的要素以及目标制定与目标管理中三个要素的关系进行了阐述,并着重从目标制定角度出发,强调了制定目标要注重目标管理三要素的相关性和应注意的几个问题。     

淮河流域土壤湿度异常的时空分布特征及其与气候异常关系的初步研究

利用中国东部1990~2000年旬平均土壤湿度、降水和气温观测资料，通过对0~50 cm层次土壤湿度进行旋转主分量分析 (REOF)，重点分析了淮河流域土壤湿度的时空分布特征, 并初步研究了土壤湿度与前期、同期和后期不同时段降水与气温的关系。发现春季以30 cm为界，30 cm以上各层土壤湿度异常的第一旋转空间模态十分相似, 其大值中心主要位于淮河流域，而30 cm以下 (30~50 cm) 各层的第二旋转空间模态与之亦十分类似, 因此称该模态为“淮河型”，而夏季和秋季虽然该模态也很显著, 但特征不如春季突出。该模态在各层次土壤中具有明显的持续性特征，均存在40旬左右的显著周期；并与前期和同期降水（气温）呈显著正 (负) 相关关系，与约半年后的降水 (气温) 呈负 (正) 相关关系。     

对流云总降水量和降水效率估测

1对流云定量降水估测多元回归分析 为使雨量资料和雷达资料在空间上取得较好一致性，设定雷达资料取样原则为：①考虑到距离衰减作用，在50～100km内使用相同阈值15dBz(即Zt为15dBz)，小于该强度的回波认为是非降水事件；②为了使雷达资料在空间上有较好连续性，雷达回波参数值采用5点平均方法。     

我国松花江流域和辽河流域降水的长期变化规律和未来趋势分析

利用1881～2002年我国东北地区的月、季降水资料,采用历史曲线分析、功率谱分析、小波变换等方法,重点分析了松花江流域和辽河流域降水的长期变化规律。结果表明:松花江流域和辽河流域的降水都存在着明显的年代际变化,松花江流域降水以27～30年周期为主,辽河流域降水周期比松花江流域略长,大概为35～38年左右。根据降水自身演变规律及自回归方法预测的结果,估计未来5～10年,松花江流域仍将处于少雨期,辽河流域少雨期维持时间可能会稍长一些。     

2005年8月21日桂西大暴雨天气分析与降水模拟

利用常规、红外云图、雷达资料对2005年8月21日发生在桂西的大暴雨天气过程进行诊断分析,发现造成桂西这次强降雨主要直接影响系统来自低层切变线、高空低槽和地面静止锋。低层切变线是引发此次强降水的主要系统。低层低涡是在桂西强降水发生后才逐渐发展起来的。采用非静力中尺度数值模式(MM 5)对这次大暴雨过程进行初步模拟试验,结果表明模式对这次强降水的雨带分布、暴雨中心强度及其位置的模拟也与实况较为接近。     

模糊集方法在汛期降水预测中的应用

以2004年汛期为例,用上年4月至今年3月的74项月环流特征量与前汛期、后汛期雨量分别作相关场分析,从中找出遥相关系数大于0.3的共75个特征量,用模糊聚类方法计算这些数据矩阵的相似系数,得出类似年份.然后对前汛期、后汛期降水作模糊均生函数模型预测,辅助以主成分降维模型,结合北太平洋海温与崇左市降水的关系、小波分析等,从而最终确定预测结论.预测结果显示,前汛期降水与实况定性正确,定量仅相差0.8毫米;后汛期降水的预报也完全正确,预测与实况都属略少年份.     

贵州近50a气温时空分布特征分析

采用EOF展开、方差分析、小波分析及功率谱检验等方法，通过对贵州省15个气象观测站50a(1951年3月～2001年2月)的气温变化和中国160个站气温变化的对比，以及其自身时空分布变化特征的分析得出：贵州气温近半个世纪的演变趋势跟整个中国同时期气温演变趋势并不一致，具有一定的地域差异性；贵州春季、冬季多年平均气温的空间分布类型比较相似，主要表现为省之东北部气温相对低，而省之其它地区气温相对高，而夏季多年平均气温分布跟冬、春季气温分布类型接近相反，秋季多年平均气温空间分布特征不明显；夏季气温易于预测，而冬季气温难以预测；各个季节之间气温演变没有显著相关性，但夏季气温变化自身存在显著的年际变化周期，约为2．6a。     

两要素自动气象站故障分析

通过对2003年以来贵州省在乡镇、高速公路、旅游景点建设的两要素自动气象站出现故障进行分析，从设备的安装、故障分析等方面提供一些经验，供基层台站维护人员参考。     

大方县"2004-09-06"暴雨天气过程分析

根据地面天气系统、高空环流形势、雷达回波资料及单站气象要素的变化规律,对大方县2004年9月6日强降水进行分析,为提高暴雨预报准确率,更好地做好气象保障服务提供参考.     

影响江口县杂交稻空壳率的气候条件分析

对江口县1981～2000年的大气观测资料与农业气象田间观测资料进行统计分析，进而找出影响江口县杂交稻空壳率的相关因子，并确定其相关因子的指标值。