甘肃省1994～2001年极端干旱气候特征研究

利用甘肃省80站月降水量资料，对1994—2001年连续8a极端干旱气候持续时间、空间分布、干旱影响程度、相似年等进行研究。得出1995年、1997年、2000年是近8a中干旱量严重年，对农业、水资源、生态环境的影响最大。     

黄河流域夏季分区面雨量预报研究

介绍黄河流域分区夏季面雨量预报的研究成果，精心挑选51个具有较好代表性的测站对黄河流域夏季降水的时空演变特征进行分析，使用K均值动态聚类对黄河流域的夏季降水进行了客观分区，并计算出各流域夏季面雨量。通过对黄河流域夏季雨量与500hPa环流，海温、OLR、中纬阻高，高原积雪，欧亚积雪等重要影响因子的关系分析，结合黄河流域夏季面雨量年降和年代际演变特征的分析，研究出黄河流域分区夏季面雨量预测的基本方法和模型，并通过客观化的数学方法建立黄河流域夏季面雨量预测系统，预测系统十年回报的结果显示出具有较的预测技巧。     

广西异常暴雨天气事件之异常指数初探

对广西异常暴雨天气事件之“异常指数”的设置进行了初步探讨，提出暴雨天气事件中过程日最大暴雨范围，过程持续时间，过程强降雨，特强降雨发生范围等四项异常分指数，然后统计同一过程分指数之和，得总指数，在此基础上分别选出了4－10月各月广西异常暴雨天气事件。     

“2002.6.30”滇中低涡暴雨的中尺度分析

利用MICAPS常规资料和GMS卫星云图，3830—C多普勒雷达观测资料，对2002年6月30日发生于滇中地区的暴雨天气过程进行诊断和分析，发现暴雨过程由中低层低涡切变造成，暴雨区与垂直速度及涡度所表现的强烈上升区对应，并伴有高能高湿条件；同时卫星云图上有中尺度低涡云团发展。多普勒雷达回波资料分析表明，暴雨过程中出现了明显的中尺度系统，如中尺度辐合线、中尺度气旋、逆风区等，具有典型的对流型特征。     

北极涛动对东亚夏季降水的预测意义

分析了春季北极涛动(AO)指数的变化对梅雨—Changma——Baiu带夏季降水年际变化的影响。对观测的东亚10个站的降水长序列资料(1899—1999年)，进行滤波处理，保留10年以下的年际时间尺度的变化，再进行相关分析。结果表明，近百年的5月北极涛动指数与10站夏季平均降水相关最高达—0．45，超过99％信度水平。当北极涛动偏强一个标准差时，整个长江中下游地区到日本南部一带，降水减少平均约8％左右。降水的这种变化与对流层东亚急流的变化密切相关：春季北极涛动强时，随后夏季急流位置通常偏北，雨带位置也北移，从而造成梅雨—Changma——Baiu带降水减少，反之亦然。较强的AO异常对降水的影响更明显，而较弱的AO与降水异常的对应关系并不显著。这对东亚夏季年际降水异常具有一定的预测意义。     

2002年7～8月海河流域面雨量预报的误差分析

对天津市气象台和河北省气象台在2002年7—8月的海河流域面雨量24h、48h预报进行了误差对比分析，列举了几种预报误差，并利用模糊数学中的综合评判法，计算了它们的模糊评分。结果表明：海河流域的面雨量预报有一定的可信度，把其作为水文模式的初值，有较高的利用价值；对于各气象台各自辖区内的预报，范围越小，预报越准确；在对面雨量预报效果的评估上，80％(或80)这一数值是客观、可信的。     

印度洋春、夏季海温对西藏高原夏季降水的影响

利用NCEP提供的1950—1997年全球月平均海表面温度场资料，首先通过EOF分解得到不同季节印度洋海温场空间分布特征，并在此基础上使用合成分析、相关分析和SVD分解等多种方法讨论了印度洋前期和同期海温异常与西藏高原夏季降水变化的关系。寻找出影响高原夏季降水的关键海区，目的为高原夏季早涝预测提供参考依据。     

福建省干旱概况及夏旱期间人工增雨条件分析

对福建省干旱的成因和干旱的环流形势进行了探讨,着重分析了夏旱期间人工增雨作业的天气形势、云状、回波特征及云顶温度等条件,结果表明福建省干旱的形成与大型环流形势、地形、地貌及土壤植被条件有关;平均而言,闽东南沿海干旱多于内陆地区;西太平洋副热带高压是夏季致旱的主要天气系统;夏季,西风槽前型、台风外围影响型、副热带辐合带型是进行人工增雨作业的有利天气形势,Sc、Cb、Cu云都有一定的人工增雨作业条件,其中降水时长1～5 h,过程雨量1.0～5.0 mm的云是旱季作业比较适合的作业云.这些结果为开展人工增雨作业提供理论依据,达到解除或缓解干旱的目的.     

南宁致洪暴雨面雨量特征分析

应用面雨量分析了致洪暴雨的特点,对郁江南宁段洪涝过程的面雨量和洪水水位进行分析,研究了流域的面雨量与洪水水位的关系,提出了致洪面雨量的条件,给预报决策服务提供参考。     

月降水量的神经网络混合预报模型研究

以均生函数表征预报量自身周期变化，结合500hPa月平均高度场和月平均海温场预报因子，采用神经网络方法建立了一种新的短期气候预报模型。分别以广西桂北、桂中和桂南6月降水量作为预报对象进行预报试验，结果表明，这种新的预报方法比均生函数回归预报模型及高度场、海温场预报因子的回归预报模型，具有更好的物理基础和预报能力。