本溪地区T639降水预报产品检验及误差订正

本文对2013—2015年起报时间为20:00、预报时效为48 h的逐日T639模式降水预报产品,按照中短期预报质量检验办法检验,发现T639在本溪地区全年晴雨预报准确率为69.5%,空报率为25.6%,漏报率低于5%,且夏季预报准确率最高。为提高T639模式降水预报产品预报质量,本文采取历史相似误差订正法对其进行订正,发现订正结果对降低空报率、提高预报准确率具有积极作用。     

2017年辽宁省精细化网格预报24 h降水预报产品检验

本文采用辽宁省62个国家级气象站的降水观测资料,对2017年辽宁省精细化网格预报24 h降水预报产品进行了初步检验。结果表明,对于晴雨预报,精细化网格预报对辽宁西部地区的预报效果较好,东部地区晴雨预报准确率相对较低;对于降水预报,精细化网格预报对辽宁东、西部地形复杂地区的降水预报效果较好,对辽宁中部辽河平原地区的降水预报效果较差,主要体现为辽宁中部地区的降水漏报率较辽宁东、西部地区高,并且对于辽宁大部分地区,降水的空报现象较漏报现象严重;对于强降水预报,精细化网格预报对辽宁东南部地区的强降水预报效果相对较好,对辽宁其他地区预报效果整体较差,强降水的漏报、空报现象均较为严重,应用精细化网格预报做强降水预报时需加强订正。     

2017年辽宁省精细化网格预报24小时降水预报产品检验

本文采用辽宁省62个国家级气象站的降水观测资料,对2017年辽宁省精细化网格预报24小时降水预报产品进行了初步检验,得到结论如下：对于晴雨预报,精细化网格预报对辽宁西部地区的预报效果较好,东部地区晴雨预报准确率相对较低；对于降水预报,精细化网格预报对辽宁东、西部地形复杂地区的降水预报有较好的预报效果,对辽宁中部辽河平原地区的降水预报效果较差,主要体现为辽宁中部地区的降水漏报率较辽宁东、西部地区高,并且对于辽宁大部分地区,降水的空报现象较漏报现象严重；对于强降水预报,精细化网格预报对辽宁东南部地区的强降水预报效果相对较好,对于其他地区,精细化网格预报的强降水预报效果整体较差,强降水的漏报、空报现象均较为严重,应用精细化网格预报做强降水预报时需加强订正。     

朝阳地区春播期透雨分布特征及预报检验

利用1981—2016年朝阳站逐日降水资料,对朝阳地区春播期透雨变化特征进行了统计。结果表明,近36年朝阳地区春播期透雨出现日期较常年延后的年份有22年,平均延后时间为20 d;较常年提前的年份有14年,平均提前15 d。朝阳地区中雨以上量级降水多出现在5月(就4—5月而言),朝阳地区5月出现透雨的概率相对较高。当春播期降水总量多于历年平均时(多雨年),透雨出现日期往往提前;而春播期降水总量少于历年平均时(少雨年),透雨日期往往延后。以春播期年景的总体预测为基础,可以对透雨日期提前或延后作出较为准确的判断。本文还对2017年朝阳市气象台透雨预报的得失进行了总结,以期为今后提供更精准的延伸期预报产品提供参考。     

沈阳大城市精细化预报方法研究

利用沈阳高分辨率WRF(weather research and forecasting model)模式输出资料,结合实况观测,检验模式2011—2014年温度和降水预报产品。结果表明:1浑南站定时温度预报准确率最高为76%,最低为52.8%。随着预报时效的增加,预报准确率呈下降趋势。区域自动站中辽宁大学预报准确率最高,奥体中心预报准确率最低。浑南站温度预报的平均绝对误差在1.5~2.5℃,随着预报时效的增加,平均绝对误差越大,平均绝对误差与准确率成反比。区域自动站中平均绝对误差与准确率不具有明显相关性。2浑南站较其他区域自动站的TS评分高,最大值为0.571。浑南站模式对各时刻晴雨预报的准确率相对较高。3浑南站订正后的≤2℃温度准确率平均增加了4.4%,≤1℃温度准确率平均增加了8%。区域自动站中除辽宁大学和奥体中心为负增幅,其他站均为正增幅。     

宁波市海曙区早稻产量预报模型及影响因子分析

运用SPSS19.0软件曲线估计法将宁波海曙区1993—2019年早稻气象产量进行分离,并将其与早稻全生育期气温、日照、降水等气象因子进行逐步线性回归,得出2种最优产量预报方程,通过最小二乘法对2种方程进行拟合,建立海曙区早稻产量预报模型。验证结果表明,早稻产量预报拟合准确率较高,除2003年准确率略高于92.34%外,其余年份均在95%以上;虽然2020年受长期阴雨(梅雨)天气影响,但模型预报准确率仍达91.48%,证明该预报模型可作为海曙区早稻产量预报有效依据。早稻产量受多种气象因子共同影响,其中,4月上旬平均最低和最高气温、5月平均最低气温、4—5月的平均气温与产量呈正相关;全生育期降水,尤其是6月降水不均,会影响早稻产量。     

西宁市春季最高温度客观预报分析

利用2012—2014年春季4月西宁测站EC预报场及实况资料,采用SPSS逐步回归筛选影响最高温度的关键因子,建立西宁市24 h最高温度客观预报方程。用2015年同月数据检验表明:西宁市24 h最高温度预报准确率为69%,未发生降水时的预报准确率达76.2%,该预报方程可为今后主观预报提供参考依据。     

朝阳地区一次大暴雪过程分析

从大尺度环流背景、云图、数值预报着手,对2007年3月4日朝阳全区大暴雪天气过程进行分析,探讨此类灾害性天气过程的天气成因及发生、发展机理。结果表明,此次大暴雪的产生是在稳定的天气尺度环流背景下,高空槽与地面倒槽相互作用的结果。西南—华北东北部—东北地区南部有低空急流,是形成大暴雪天气的主要条件之一,为这次暴雪提供了充足的水汽供应。日本降水预报产品准确率较高,对朝阳地区强降雪天气的预报有一定的指导意义。     

850hPa温度在朝阳地区最低气温预报模型中的应用研究

利用NCEP/NCAR逐6 h的850 hPa温度再分析资料,采用双线性插值法(BI)计算出朝阳、北票、叶柏寿、凌源、喀左5个观测站的2:00、8:00、14:00、20:00 4个时次850 h Pa的温度值,与地面气象观测站的实况日最低气温建立相关性,并对地面观测资料按照相关分析和相关检验原理对预报方程进行因子初选,应用逐步回归方法建立分县、分月的预报方程,并使用数值预报产品T639的850 h Pa温度和中央气象台指导产品的气象要素资料对预报方程进行检验和订正。结果表明:分月建立的朝阳地区温度预报多元回归方程对于日最高、最低温度的预报有一定指导意义,预报准确率有一定提高。     

乌鲁木齐城区季节转换降水相态的识别判据研究

利用2000—2014年3—4月和10—11月乌鲁木齐站的地面和探空资料,经统计发现850h Pa温度、贴地层温度和-5℃层高度与雨、雪及降水相态转化有较好的相关性,并利用该3个参数作为预报因子,每个单一参数对3种降水相态不同的阈值给予不同的得分,3个物理量的结果组合作为综合判据,经检验发现3个参数单一判断,850h Pa温度表现较好,而综合判据预报准确率更为理想,均可达70%以上,预报效果较好,因此可以为乌鲁木齐地区季节转换降水相态预报起到较好的参考价值和指示作用。     

SCMOC在德州区域的检验及误差分析

本文收集处理了2014年9月到2015年9月一年的国家精细化指导预报资料(以下简称SCMOC);利用德州11个县市区的实况资料对其20点起报的日最低气温、日最高气温、晴雨、一般性降水,逐日3h预报气温进行对比分析,检验预报质量。通过研究发现：日最低气温质量较好,不需订正,日最高气温预报质量较差,无直接参考价值需订正,二者都具有明显季节变化特征;通过误差分析探索了误差特点,算出平均绝对误差;逐3h气温预报有明显的日变化以及季节变化特征;一般性降水预报质量不稳定,其中的48h预报质量高于24小时预报质量,降水预报空报率较高。通过研究总结要素误差特点为今后提高预报准确率提供参考。     

2010年3月14—15日鸡西市暴雪天气过程分析

用天气学方法对2010年3月14—15日鸡西市发生的一次暴雪天气过程进行分析和总结,结果表明:降水时间短,同时冷空气南下造成鸡西市出现大风降温天气。鸡西地区底层为高湿度区,底层辐合、高层辐散,同时在该地区形成强大的上升气流。从分析天气过程中可寻求更为完善的预报思路和方法,从而提高预报准确率,对以后预报类似天气系统具有很好的指导意义。     

1961—2010年朝阳地区春播期干旱指数变化特征分析

利用朝阳地区1961—2010年50年4—5月降水、气温资料,计算春播期干旱指数,划分干旱标准,并分析了干旱指数时空分布特征和变化规律。结果表明:"十年九旱"是朝阳地区显著气候特征,叶柏寿、凌源和建平发生干旱的概率为100%,喀左为98%,朝阳、北票为96%,羊山为93.5%;重旱空间分布特点为自北部地区向南部、东部递减,特旱自西南部向东部、北部递减;建平重旱概率最大,羊山无旱象概率最大;20世纪60—70年代朝阳、叶柏寿、凌源、喀左干旱程度呈加剧趋势,凌源站表现最明显,北票和建平呈略减小趋势;90年代干旱程度相对减弱。加强干旱灾害监测、人工增雨对防御干旱灾害是一项有力措施,大力开发利用空中云水资源具有重要现实意义。     

丹霞山云海气象特征分析及其预报初探

本文利用气象常规资料,对FY-2E云分类资料进行辨识处理,得到丹霞山云海资料,再对丹霞山云海的时空特征及其与气象因子关系进行分析,发现丹霞山云海日数年变化成上升趋势,云海主要出现在冬季和春季,其次是秋季,夏季最少; 1—5月和11—12月的云海平均日数最多,6—9月的云海平均日数较少。通过对降水、相对湿度、风速、平均气温日较差4个要素的统计分析发现,在有降水出现、相对湿度较大、风速较小,平均气温日较差高于0℃的条件下,丹霞山可观赏性云海出现的概率较大。另外,本文还对丹霞山云海预报进行初步探究得出云海概率预报方程,但由于受资料辨识误差所限,还需要在后期的云海预报服务中通过不断的订正来提高准确率。     

西宁市春季最高温度客观预报

利用2012-2014年春季4月西宁测站EC预报场及实况资料,采用spss逐步回归筛选影响最高温度的关键因子,建立西宁市24h最高温度客观预报方程。用2015年同月数据检验表明:西宁市24h最高温度预报准确率为69%,未发生降水时的预报准确率达76.2%,该预报方程可为今后主观预报提供参考依据。     

朝阳县乡镇预报降水订正方法探讨

乡镇天气预报降水预报是农村公共服务的重要内容之一,是农业生产、农民生活的重要气象保障,对建设社会主义新农村,更好地发挥气象服务的社会和经济效益具有重要作用。该文从降水的气候背景、天气学角度和统计学角度进行订正来总结朝阳县乡镇天气预报降水预报方法,以便更好地提高乡镇天气预报降水预报的准确率。     

辽阳地区智能网格产品气温预报检验订正

利用2017—2018年智能网格预报产品对辽阳地区逐1 h气温、日最高（低）气温进行检验，并采用最优滑动周期法进行订正。结果表明：辽阳地区智能网格预报准确率整体表现为西部较高、东部较低；逐1 h气温预报和日最高气温预报整体较实况偏高，日最低气温预报较实况偏低；逐1 h气温预报、日最低气温预报准确率在夏季7月、8月与其他月份相比较高，冬季各月日最高气温预报准确率较高；日最高气温预报准确率最高、稳定性最好，采用最优滑动周期法订正后，准确率基本为80%～90%；中西部地区日最低气温订正后准确率也在70%以上。     

福建西部地区林火发生格局及驱动因子分析

福建省西部地区森林覆盖率高,且是中国的林火高发区之一,但关于该地区的林火发生格局和预测预报的研究还不完善。以2000—2010年福建林火数据为基础,运用Ripley's K-function和逻辑斯蒂回归模型,综合考虑地形、气象条件、植被条件及人口密度4类因素,对福建西部地区林火分布格局及主要影响因子进行综合分析并建立预测模型。结果表明:福建西部地区2000—2010年间林火发生主要为聚集分布;海拔、日平均气温、日平均相对湿度、日降水、植被覆盖度、人口密度6个因子是福建西部地区林火发生的主要驱动因子;模型预测准确率接近70%且模型内自变量均显著。林火风险概率和火险等级显示,福建西部地区林火发生主要集中在西北部和中部地区。     

MM5模式对阿勒泰地区2005—2008年汛期降水预报检验

利用MM5中尺度数值预报模式检验了阿勒泰地区2005—2008年汛期(5-9月)的降水预报效果。结果表明,MM5模式对阿勒泰地区区域性降水的定性预报有较好的指导意义;就该地区定量降水的预报而言,对小雨的预报准确率较高,其次是中雨和微雨,对大雨、暴雨基本无预报能力。     

如何提高农村气象信息的质量

最近20多年来,计算机技术的快速发展,数值预报模式分辨率提高,我国的天气预报准确率有明显改善,24小时的晴雨预报准确率达到了90％。但日常的降水预报、气象要素预报和台风等重大灾害性天气的定量预报准确率还较低。因此：