气象指数预报

现今人们特别关心天气,收看天气预报已经成为每天生活中必不可少的事。

     

九江洪涝灾害预测方法

应用micaps系统,接收08～08时长江流域沿江地区各县气象台站的降水实测资料,通过相关分析,从14个影响区域中挑选出4个主要影响区.根据不同区域的影响情况,计算出各区权重系数,设计预报洪涝指数预报方法.     

赣江中游流域面雨量及吉安气象洪涝指数预报方法(摘要)

介绍了赣江中游流域水资源、降水、洪涝概况,并以吉安站为例,阐述了赣江中游流域面雨量预报和气象洪涝指数预报方法,从而为气象部门直接向防汛决策部门开展相关服务提供便利.     

季节内印度洋-西太平洋对流涛动对次季节-季节尺度大气可预报性的影响

利用非线性局部Lyapunov指数和条件非线性局部Lyapunov指数定量估计了季节内印度洋-西太平洋对流涛动（IPCO）和实时多变量Madden-Julian指数（RMM指数）可预报期限,量化了季节内IPCO对S2S尺度大气可预报性的贡献,深入研究了季节内IPCO演变下S2S尺度可预报期限空间分布的变化规律。结果表明：（1）与RMM指数相比,季节内IPCO指数可预报性更强,可预报期限达到31天左右,比RMM指数高出2周以上;（2）印度洋-西太平洋区域S2S尺度大气可预报性最强,可预报期限达到30天以上,其中季节内IPCO是该地区的主要可预报性来源之一,其贡献达到6天,占总可预报期限的25%以上;（3）随着季节内IPCO的演变,印度洋-西太平洋地区S2S尺度大气可预报性有空间结构变化,表现为可预报期限异常的传播和振荡。S2S尺度大气可预报期限正负异常沿季节内IPCO传播路径,一支以赤道中西印度洋为起点北传至印度半岛,一支向东传播,经过海洋性大陆到赤道西太平洋后向北传播,到达日本南部。同时,可预报性异常的传播在在东印度洋和西太平洋表现出反向变化的特征,形成东西两极振荡,当季节内IPCO向正位相发展时,东印度洋具有更强的可预报性,西太平洋具有更弱的可预报性,反之亦然。季节内IPCO的发展（衰退）可使东印度洋（西太平洋）S2S尺度大气可预报性更强,表明模式预报技巧对此具有更大的提升空间。     

2007年10～12月气候指数资料

月份环流指数欧亚地区亚洲地区lz lm lz lm西北太平洋副高指数面积指数强度指数脊线位置北界位置西伸脊点亚洲区极涡面积指数南方涛动指数(SOI)太阳黑子相对数10 129 55 143 60 26 45 22 27 100 178 0.3 2.411 142 75 147 72 14 32 21 25 130 189 0.9 0.912 118 65 128 63 19 2     

用西风指数和副高脊线预报内蒙古夏季降水过程

为了提高对T106模式中期数值预报产品的解释应用，利用其中的西风指数、副高脊线及常规资料，采用两线图、经验公式的方法，对1999年6～9月内蒙地区发生的27次降水过程进行分析。结果发现：西风指数与副高脊线变化特征与内蒙地区中期大范围降水过程有明显对应关系，对中高纬度地区确定中期降水过程有实用价值。由特征图解表明内蒙夏季区域性明显降水过程有利的天气形势主要是500hPa图上是稳定的东高西低的环流背景；而盛夏旱涝时段的变化与东亚异常环流有关。     

湖南紫鹊界梯田自流灌溉系统降水条件

为了全面认识湖南紫鹊界梯田系统的水循环机制,从降水条件的视角出发,基于紫鹊界地区及周边共11个气象站的1986—2015年降水序列数据,运用集中度、标准化降水指数等方法从降水量、降水年内分配、干旱频率等方面开展对比分析,以揭示紫鹊界地区梯田稻作自流灌溉系统所拥有的独特的天然降水条件。结果表明：紫鹊界地区3个气象站多年平均降水量达1 638.7 mm,比外围8个站平均高出177.4 mm,其中夏季(6—8月)平均降水量为675.1 mm,比外围8个站平均高出122.4 mm;紫鹊界3个站旬降水序列的平均集中度为0.373,明显高于外围8个站的平均值0.354,夏季是紫鹊界地区降雨的主要优势时段,多年平均降雨高峰为6月中旬,晚于外围8个站的6月上旬或5月下旬;紫鹊界地区5—8月的3个月时间尺度干旱频率有“先小后大”的特征,其中5月和6月的3个月时间尺度干旱频率明显要小于全区平均值,7月和8月要大于平均值;6月上旬—8月中旬是紫鹊界梯田灌溉的主要时期,紫鹊界地区降水年内分配、多年平均干旱频率分布特征等与紫鹊界梯田的水稻生长期形成良好的匹配关系,降水是紫鹊界梯田自流灌溉系统的重要自然支撑条件。     

采用物理指标评价黏性土承载力的方法研究

利用大连长兴岛葫芦山湾海域勘察资料,对742组黏性土的主要物理指标与承载力fo的对比数据,进行了相关分析。建立了黏性土主要物理指标与承载力fo之间经验关系4个。提出了实际勘察工作中承载力特征值fak的评价方法,为利用物理指标评价黏性土承载力建立了理论基础。     

基于地质记录用时域组合模型预测气候变化趋势的初步研究

用时域分析组合模型建立了１００万年来６０°Ｎ６月份太阳辐射量时间序列、宝鸡黄土粒度时间序列、渭南夏季风指数时间序列的动态模型．研究结果表明,时域分析组合模型较好地提取了时间序列的信息,得到的几个显著周期Ｔ＝１３３,１００,８９,４１,２３,１９ｋａ,与地球轨道三要素的变化周期接近．用组合模型拟合实测数据,精度是高的;用其预测未来气候替代性指标时间序列的变化情况,发现未来气候有向干冷方向发展的趋势．时域分析组合模型为研究气候变化趋势提供了一种定量分析、预测的方法．