用一次最佳子集回归作晴雨预报

为了充分利用特定样本各因子分布的特殊信息，降低一次预报的平方误差期望值，本文选用一次预报最佳子集回归法作晴雨预报[1]。该方法与普通回归法的不同在于：对于一次特定的预报，回归方程的因子数并不确定，要通过筛选因子及加权来尽量降低预报平方误差期望值。     

数值预报产品南宁24h降水预报检验

运用目前业务中经常使用的日本降水预报产品和T213降水预报产品，选用2005年4月～2006年8月资料对南宁市单点的预报效果进行检验，结果发现：晴雨预报TS值，T213和日本相差不大。在24h分量级降水检验结果中，T213的TS评分通常高于日本。大雨量级降水，日本优于T213。中雨和小雨量级的降水，T213优于日本。但是T213空报率普遍较高。     

大气折射指数的结构参数与北方5～9月降雨的强相关现象

基于中荷合作项目"建立关于荒漠化和粮食保障的中国能量与水平衡监测系统"(CEWBMS),在国家卫星气象中心和国家林业总局的支持下,乾安大孔径闪烁仪于1999年10月安装并正式运行.利用2000-2005年5～9月大孔径闪烁仪(LAS)观测的大气折射指数的结构参数Cn2,采用独立性检验,证实了Cn2的高低与未来32h是否出现降雨(晴雨)存在显著相关关系.结合乾安气象站的有关气象观测数据,初步选择Cn2白天值以及夜间值以Cn2的24 h变量作为预报依据,建立基于Cn2预报未来32h晴雨的预报流程;并利用2006年Cn2的观测数据,依照预报流程对2006年进行了回报预报试验,正确率为42/47.     

业务模式晴雨预报能力分析及其改进方法研究

以欧洲中心全球预报模式和中国华南区域中尺度模式(GZ 3 km)为例分析了2019年中国南方逐日晴雨预报的情况,并讨论模式晴雨预报的性能。借助TS检验评估方法,在与简单外推预报等的比较中,发现模式雨量预报特点及模式晴雨预报的统计规律,如两个模式同时预报晴天,或者模式预报有雨且降水量大于某阈值等情况,其预报准确率非常高;而对于两个模式预报不一致,或模式预报有雨且雨量较小等情况,则存在较大不确定性。基于上述研究,提出利用模式预报改进观测外推和利用观测与模式的频率匹配改进模式预报等方法。     

四川地区ECWMF模式晴雨预报订正试验研究

利用2016—2019年ECWMF模式降水预报及对应时段的观测资料,设计了最优百分位(OP)、最优TS评分(OTS)、概率匹配(PM)、分区OTS和分区PM-OTS融合共5种方案,对数值模式晴雨预报展开了订正试验.结果表明:(1)OP和PM方案的晴雨订正阈值为静态阈值,OTS方案为动态阈值.5种方案的阈值均适用于A区(盆地、阿坝州和甘孜州北部),其中PM、分区PM-OTS融合方案阈值更适用于数值模式湿偏差明显的B区(甘孜州南部和攀西地区).(2)各方案对ECWMF模式晴雨预报均有明显的订正能力,24 h时效订正效果最优,B区订正效果优于A区,秋冬季节优于春夏季节.(3)分区后的订正方案晴雨评分优于分区前,其中分区PM-OTS融合方案评分最优.个例和批量试验表明,A区各方案订正效果相当,B区以PM、分区OTS和分区PM-OTS融合3种方案订正后的雨区分布与实况更接近,其中分区PM-OTS融合方案订正效果最优.     

用多元线性回归分析作凯里站5月逐日晴雨预报

利用多元回归分析方法建立凯里站逐日晴雨预报方程。预报因子的资料来自“黔东南州短期预报业务自动化系统”，通过“0，1”编码方案进行处理。建立的回归方程预报效果呆投入业务使用。     

高空图相似分型及预报工具建立的方法

采用１９８０－１９９３年逐日高空资料，利用计算机容量大速度快的优势，以天气学图形相似为基础，用统计方法选取因子并建立预报工具，达到只要输入某地天气后，由计算机一次完成建立工具和逐日套用。     

利用雷达超折射回波作12小时晴雨预报

分析７１１雷达所观测到的超折射回波与未来１２小时天气状况的晴雨关系，结合一定的天气形势建立一种准确率较高的晴雨预报方法，以达到充分利用雷达观测信息、延长雷达短时预报时效的目的     

判别分析在郑州9月份晴雨预报中的应用

利用判别分析方法，对郑州１９８１～１９９０年９月份晴雨资料进行定量分析，建立了逐日晴雨预报方程。经业务使用，预报准确率达８５％。