区域化探异常元素分带与找矿远景分析

延吉石人金异常位于五凤—汪清—六道崴子金、铜成矿带西段,成矿地质条件十分有利。本文根据对大黑山条垒和吉林槽区中低温岩浆—热液型金银矿区域异常元素水平分带序列特征的研究,详细说明了矿上部位、矿体部位、矿下部位异常元素水平分带序列及其模式。据此研究成果,对石人金异常的剥蚀程度进行了预测,认为石人金异常属典型的隐伏矿矿致异常,显示了良好的找矿前景。     

单站海温短期预报自动化

对大连、深圳等7个沿海城市海洋观测站自1991～2002年的海温、气象要素数据进行统计分析,结合经验预报因子,针对各个预报站点建立了短期海温统计预报模式,并对该模式进行了后报试验,模式运行稳定后投入到海温预报业务化使用,实现了预报流程的自动化。     

流域洪涝预报研究

提出了一个应用水文上降水产生流量过程线的变化原理,仅用降水资料来推算流域洪涝指数,用量化指标来预报未来流域洪涝强度的研究思路和方法。利用流域内测站雨量计算出流域的有效综合面雨量(考虑了前一段时间内的逐日流域面雨量的不同贡献)。复核流量(或水位)等洪涝有关资料与流域有效综合面雨量的关系,最终确定出各级洪涝指数的流域有效综合面雨量的大小。在实际预报业务中,利用流域的实况面雨量和预报面雨量计算出未来流域某日的有效综合面雨量,对其值与已确定的各级洪涝指数的有效综合面雨量大小进行比较分析,最终判断未来流域可能出现的洪涝等级和强度。     

华北夏季降水气候场的主分量逐步回归预报模型

由于近几十年来华北干旱频繁发生,给农牧业生产造成很大影响,因此,如何寻找影响华北夏季(6~8月)降水的预报因子就显得至关重要。本研究的目的就是提出气候场的主分量回归预测模型,对1951~2001年华北夏季降水的变化特征进行拟合并预报。研究发现,所选取的70个预报因子分别为高度场、海温场和海平面气压场不同区的前2个主分量,所建立的回归预报方程反映出在夏季来临的前2个月,海平面气压场的变化对华北夏季降水具有一定的影响,特别是海平面气压场的变化在一定程度上反映出ENSO的信号。研究结果也指明ENSO对华北夏季降水的影响具有阶段性,在20世纪70~80年代之间的反相关性较强。     

东亚副热带西风急流活动与长江中下游梅雨异常关系的研究

本文利用1960～2009年NCEP/NCAR再分析日平均资料和中国714站20时(北京时)日降水量资料,分析了梅雨季节东亚副热带西风急流逐日演变特征与长江中下游异常丰梅和空梅的关系,研究了东亚副热带西风急流活动影响梅雨异常的机理,讨论了监测和分析东亚副热带西风急流对梅雨中期预报的意义。梅雨期合成分析显示,异常丰梅年较空梅年急流强度偏强,急流带狭窄,质量与动量集中。逐日演变特征表现为,丰(空)梅年急流围绕气候态位置经向平稳摆动(振荡幅度大),关键区(30oN～37.5oN,110oE～130oE)纬向风强度偏强(弱),东亚至西太平洋(80oE～160oE)上空急流最大中心主频次在125oE(145oE)附近,靠近(远离)我国东部地区并位于下风方。影响梅雨异常机理研究表明,异常丰梅年,200hPa我国东部地区上空急流轴线、散度零线和散度距平零线在37.5oN附近"重合",急流轴以北为辐合,以南为强辐散,辐散中心区与辐散距平中心区"重合"在长江中下游地区上空,高空强辐散流出,对应低层强辐合流入,配合从底层到高层深厚的强垂直上升运动,为梅雨提供了良好动力环境场;高低空急流耦合作用,有利于低空西南风加强,长江中下游以南地区为西南水汽通量距平,为持续性降水提供了良好的水汽输送条件;强高空副热带锋区配合典型陡直梅雨锋区,有利于高空急流质量和动量维持,也利于深对流发展。空梅年的情形则相反。从强度、位置及其变化等多方面综合监测和分析东亚副热带西风急流中期变化特征,可以更好地把握和认识急流对梅雨异常的影响及其机理,对于梅雨中期预报问题是有帮助的。     

基于加密降水资料的贵州地质灾害概率预报模型

运用信息量法进行了地质灾害易发性评价,将全省划分为3个易发等级。利用贵州省2009—2014年的地质灾害和降水数据,分析了每个等级中地质灾害概率与有效降水量之间的关系。在此基础上,利用概率论方法将动态临界雨量引入预报模型,建立了基于动态临界雨量的地质灾害概率预报模型。结果表明:对于任意的易发区划等级,诱发地质灾害的临界雨量并不是静态的,而是分布在一个非常大的区间上;当有效降水量为该区间上一个特定的值时,用相应的概率来描述地质灾害发生可能性的大小,而不是地质灾害一定发生更为恰当;在2015年的检验中,模型预报准确率超过80%,说明该概率预报方法具有实际应用价值,能起到良好的预报预警作用。     

The Meta-Gaussian Bayesian Processor of Forecasts and Associated Preliminary Experiments

Public weather services are trending toward providing users with probabilistic weather forecasts, in place of traditional deterministic forecasts. Probabilistic forecasting techniques are continually being improved to optimize available forecasting information. The Bayesian Processor of Forecast (BPF), a new statistical method for probabilistic forecast, can transform a deterministic forecast into a probabilistic forecast according to the historical statistical relationship between observations and forecasts generated by that forecasting system. This technique accounts for the typical forecasting performance of a deterministic forecasting system in quantifying the forecast uncertainty. The meta-Gaussian likelihood model is suitable for a variety of stochastic dependence structures with monotone likelihood ratios. The meta-Gaussian BPF adopting this kind of likelihood model can therefore be applied across many fields, including meteorology and hydrology. The Bayes theorem with two continuous random variables and the normal-linear BPF are briefly introduced. The meta-Gaussian BPF for a continuous predictand using a single predictor is then presented and discussed. The performance of the meta-Gaussian BPF is tested in a preliminary experiment. Control forecasts of daily surface temperature at 0000 UTC at Changsha and Wuhan stations are used as the deterministic forecast data. These control forecasts are taken from ensemble predictions with a 96-h lead time generated by the National Meteorological Center of the China Meteorological Administration, the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, and the US National Centers for Environmental Prediction during January 2008. The results of the experiment show that the meta-Gaussian BPF can transform a deterministic control forecast of surface temperature from any one of the three ensemble predictions into a useful probabilistic forecast of surface temperature. These probabilistic forecasts quantify the uncertainty of the control forecast; accordingly, the performance of the probabilistic forecasts differs based on the source of the underlying deterministic control forecasts.     

基于地震会商资料的北京地区中等地震预测回溯

北京地区现代以中小地震活动为主,多次发生中等有感地震,虽然破坏性和损失较小,但社会影响较大.如:1990年北京亚运会开幕式前,昌平小汤山发生ML 4.5地震,北京广大地区有感,民众恐震情绪增加,社会影响较大.据统计,1996—2019年,北京及周边地区(39.3°—41.1° N,115.3°—117.6° E)先后发...     

雷电监测预警预报技术简述

从监测、预警和预报3个方面介绍了雷电研究的技术方法,目前国内外最新面向业务应用的研究表明:不同技术共存的多源化观测设备,有效地提高了雷电探测效率;以天气形势分型为主的雷电潜势预报,其预报结果具有很大的不确定性,且其预报精细化程度不够,引入适合本地的物理量参数实现对其结果校准,可以有效地提高雷电潜势预报的准确率;随着数值模式预报向全球化、精细化的发展,基于数值模式的雷电潜势预报是未来的一个重点发展方向;建立在多种高观测频次资料融合和有效外推基础上的临近预报,可提高雷电活动预警预报的准确性,大幅提高雷电预警的提前时间。     

雷电灾害与监测预报

雷电是一种会造成重大人员伤亡和财产损失的自然现象。对其进行有效的监测、预测和研究具有十分重要的社会、经济和科学价值。文章对雷电产生的原因、造成的严重影响、国内外发展的若干探测技术及有关研究工作做了介绍和分析，并对我国准备建设的国家雷电监测系统做了简要说明。