秦岭山地地质灾害临界雨量及潜势预报

通过分析地质灾害资料、降水资料,给出地质灾害的时空分布特征及其与降水的关系;利用地质灾害易发区区划结果,结合地形及降水区域气候特点,将地质灾害样本分区分析,探讨区域临界雨量指标,建立基于前期观测降水量及未来24h降水预报量的地质灾害气象统计潜势预报方程,并给出了各级潜势预报对应的有效雨量。     

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。     

区域站降水量在汉中地质灾害预报中的应用

通过对汉中2000—2008年地质灾害个例和气象站、区域站降水量统计分析,建立以前期雨量和当日雨量为综合判别指标的地质灾害预报模型。用工具软件VB 6.0、Serfur8.0开发了汉中地质灾害预报系统,自动读取区域站降水量并显示,随时监测地质灾害重点隐患区的降水情况;用前期雨量、未来24 h预报雨量和各县的逐日降水影响系数,计算地质灾害发生气象条件等级,制作汉中地质灾害气象等级预报。     

滁河流域汛期多模式集成面雨量预报检验评估

对2013—2016年汛期ECMWF、JMA及中尺度WRF模式的预报结果进行检验,基于合理的时间尺度,制作了动态权重集成面雨量预报(DWI)、分步集成面雨量预报(SI)和等权重集成面雨量预报(EWI)产品,并对2017—2020年汛期降水期间多种集成面雨量预报产品和ECMWF、JMA、WRF的单个模式面雨量预报产品进行对比评估.结果表明:3种集成面雨量预报效果整体上优于单一数值预报模式,尤其是预报致灾严重的暴雨等级降水优势明显;DWI和WRF对强降水的面雨量预报正确率最高,其他2种集成面雨量预报结果次之,ECMWF及JMA较差;模式集成预报弱降水过程的优势不明显.     

三种数值预报产品在清江流域面雨量预报中的应用检验

以2003年主汛期(6—8月)清江流域逐日面雨量为预报对象,采用自行开发的“数值预报产品分流域面雨量客观预报应用系统”的运行结果,对T213、MAPS、MM5等几种数值降水预报产品进行了一般性预报、定量误差值及重要降水过程预报的检验。通过这一检验分析,旨在加深对几种数值降水预报产品在清江面雨量应用中的认识,也为日常降水预报提供参考。     

七大江河流域面雨量计算方法及应用

参考我国水文部门和各省气象台的做法，比较客观地确定了全国七大江河流域（松花江、辽河、海河、黄河、淮河、长江、珠江）及其支流域的边界，将全国划分为71个子流域，并实现了各支流域内计算机自动选取代表测站。同时研究了各种面雨量计算方法的优缺点，最后选定泰森多边形法为面雨量计算的主要方法。2000年6－9月在中央气象台进行了面雨量预报业务试运行，每天定时完成将24小时常规雨量资料和加密雨量资料合并作为实况资料，并将中央气象台短期降水预报指导产品24、48小时雨量预报场转换成站点降水，在此基础上计算各支流域的实况和预报面雨量，同时实现了面雨量实况和预报在MICAPS下的显示。     

榆林市地质灾害气象预报方法初探

统计分析1985—2007年榆林市地质灾害资料及对应的降水资料,初步揭示了榆林市地质灾害规律及地质灾害发生与降水的关系。结果表明:地质灾害与前10天降水量有明显的相关性。建立基于日综合雨量预测地质灾害的预报模型,确立了榆林地质灾害等级预报的降水指标,对榆林市地质灾害预报预警有一定的参考价值。     

铜仁地区滑坡临界雨量研究

利用铜仁地区2010—2014年以来61起滑坡事件对应的区域气象站以及气象台站逐小时降水资料,采用统计分析的方法分析了滑坡发生前后的降水类型,建立了不同时效的有效雨量和激发雨量组合的预报模型。结果表明:滑坡前期3天累积雨量与滑坡暴发当日3h最大雨量组合预报模型的准确率最大,空报率最小,滑坡暴发当日24h雨量与滑坡暴发当日3h最大雨量组合预报模型的准确率次之,并分别得到这两种情况下判断滑坡是否发生的判别曲线,根据判别曲线和24h及3h降水预报,可以制作铜仁地区的滑坡预报。     

日本、北京数值预报模式对桐乡雨量预报质量分析

降水预报特别是大雨以上的明显降水预报,是一个区域内预报员和公众最为关注的问题,因此,提高降水预报的准确率是预报业务的主要任务之一.本文对2001年7月～2002年9月一年多来北京气象中心的雨量预报模式和日本雨量预报模式预报桐乡市各个降水量级的质量进行对比分析,其结论对预报员的决策有一定的参考价值.     

陕西省十流域面雨量预报系统

利用陕西省MM5V3中尺度模式,基于陕西省河流特点、面雨量计算方法开发了陕西省十流域面雨量预报系统,系统以中尺度模式降水预报所计算的面雨量为基础,人工订正的方法制作流域面雨量,对外发布和服务。该项工作是对面雨量预报客观化、定量化的一个有益的尝试。     

武汉区域分县可能最大降水预报研究

针对强降水过程预报,介绍了一种包含大尺度降水、不稳定能量释放、地形影响作用等因子的可能最大降水预报模型的建立方案。方案利用历史强降水过程资料和精细的地形资料,从暴雨的基本成因出发,构造了多个影响因子,分别设计了不稳定降水方程和地形影响降水方程。通过2007汛期业务试运行表明,同其它模式相比,该模型对暴雨有较强的预报能力,为防汛抗灾提供了可靠的气象决策依据,最大可能降低了暴雨洪涝灾害造成的损失。     

利用深度学习预报美国东北部日降水分布

现阶段降水预报主要依靠数值天气预报模式。但受物理参数化、计算资源等因素的影响,基于数值模式的降水预报还存在非常大的不确定性。近年来,深度学习在天气预报领域显示出巨大优势和潜力。本文通过构建神经网络预报美国东北部日降水分布,探讨神经网络模型基于低分辨率气象场(ERA-Interim, 0.7°)预报高分辨率降水(CPC,0.25°)的能力,并比较3种主流网络框架(VGG,ResNet, GoogleNet)在该任务中的表现。结果表明,3种网络框架都对美国东北部日降水分布具有一定的预报能力(VGG框架表现最优),但三者的均方根误差(RMSE)均高于ERA-Interim 24-h(ERA24)的降水预报。3种神经网络的集合预报结果优于ERA24预报,且这三者与ERA24预报结果的集合平均能够显著提高ERA24对不同季节、不同强度降水的预报。     

三种数值模式对山西降水预报性能的对比检验

利用MM5、T213和Grapes3种数值模式的降水预报产品和山西省108个标准测站的降水实况资料,采用客观统计检验方法,对2008年7月各模式在山西省的累加降水预报进行了对比检验。结果表明：24h中雨以下预报1、213优于MM5,中雨以上MM5则略优于T213,48h预报各级降水MM5都优于T213,T213和MM5对暴雨都有一定的预报能力。无论哪个预报时效和降水量级,Grapes均无明显优势。Grapes预报降水量级和降水范围都偏小,空报较少,漏报严重,尤其48h和72h10mm以上降水基本都漏报。MM5预报降水量级和预报范围都偏大,10mm以上降水TS评分较其它模式高,但同时空报也比较严重。3种模式TS评分均随降水量级的增大而减小,T213和Grapes的TS评分随预报时效的增加而减小,MM5的TS评分随预报时效的增加变化不大。     

基于模式先验信息的贝叶斯集合降水概率预报试验

为了更好地利用降水预报历史先验概率分布函数信息修订集合概率预报效果,基于贝叶斯原理和贝叶斯降水概率预报模型,分别使用1952—2007年历史观测资料和2009—2011年6月24~120 h中国T213全球集合预报历史资料作为先验信息,对中国不同气候区代表站（广州、南京、武汉和成都）建立贝叶斯降水概率预报模型,对比不同先验信息下集合成员与集成贝叶斯降水概率预报拟合结果差异,分析先验信息对贝叶斯降水概率预报模型的影响,在此基础上,采用模式先验信息的贝叶斯降水概率预报模型,进行2008年6月降水概率预报试验。试验结果表明,由T213集合预报产生的先验信息较历史观测资料产生的先验信息更优,当先验信息的降水概率分布函数曲率最大处偏向降水大值区时,贝叶斯模型的降水预报结果也偏向降水大值区,反之亦然。结果还显示,先验信息对贝叶斯降水概率预报模型有重要影响,若先验信息偏向更多更大降水量时,贝叶斯降水概率预报对有降水的预报更优,若降水先验信息偏向更少更小降水量时,对无雨或微量降水预报效果越好。     

月动力延伸预报产品在三峡工程建设服务中的应用

用3种客观评分方法对国家气候中心为三峡库区提供的月动力延伸预报产品（500hPa位势高度场）进行了全面评估，结果表明，延伸预报月平均环流场预报准确率明显高于持续性预报和气候预报，有一定的预报技巧，对三峡工程气象服务有参考价值，从动力统计相结合的角度出发，利用推导的月降水距平与月环流场的关系，建立了三峡库区代表站点月降水距平预报议程，利用月动力延伸预报的500hPa高度场和实际降水场资料反演出月降水距平预报方程的系数，经过1999年降水预报试验，证明效果较好。     

吉林省春季人工增雨潜力及指标的数值模拟研究

利用吉林省业务运行的中尺度数值模式WRF3.3.1,分析了2016年4月12日吉林省一次春季降水过程的人工增雨潜力,选取比湿、上升气流、K指数、冰面过饱和度、云水厚度共5种与人工增雨潜力密切相关的指标,作为吉林省春季人工增雨潜力判别的因子。结果表明：吉林省春季850 hPa比湿和K指数与降水量存在相关关系,比湿小于2.9 g·kg^-1几乎不产生降水,产生2 mm以上的降水比湿几乎均大于4.5 g·kg^-1,K指数大于22℃。将850 hPa比湿大于4.5 g·kg^-1、K指数大于22℃、积分云水含量大于0.2 mm、高层冰面过饱和度大于0和低层垂直速度大于0.4 m·s^-1作为强增雨潜力区的指标,并利用春季其他个例对该指标进行检验,发现该指标基本能够表征云内的动力、热力和微物理条件,可以作为人工增雨潜力区的判别指标。     

北京地区夏季多模式降水预报的降尺度集成应用

以2008—2010年5—9月日本、德国、T639数值预报模式降水产品为基础,采取反距离插值的统计降尺度分析方法,将数值预报模式降水格点数据插值到北京西北、东北、西南、东南区域的延庆、密云、房山、观象台4个典型代表站点上;再结合统计分析,将夏季产生降水的天气系统分为西来槽、东北低涡、蒙古低涡、其他系统4种类型,采用预报准确率定级方法对各家模式配以不等权权重系数,从而建立北京地区夏季多模式集成降水预报模型,并用独立的样本对预报模型进行了业务试运行检验,检验结果表明:所建模型对降水预报的改进效果较好,优于单个数值模式降水预报。该模型的建立和应用方法为其他区域本地释用数值模式降水预报产品提供了一定的客观参考。     

一种改进我国汛期降水预测的新思路

1998年1月赤道东太平洋海温为正异常、1月黑潮－西风漂流区海温为负异常、青藏高原冬春积雪为正异常。通过对1998年汛期降水的预测实践分析研究指出，当此三因子同时异常时，利用其中任何一个单因子都难以较好地同时预测出1998年发生在我国长江中下游和东北嫩江流域的多雨区和华北平原的少雨区。而通过EOF分解和动力模式对三因子异常进行综合集成所作的预测和实况基本一致。对多因子异常的综合集成是改进和提高汛期降水预测水平的有效手段，沿着这一新思路，利用EOF筛选出前明显异常的重要因子，选择一个较好的区域气候模式，有希望通过综合集成作出比较可信的预报。     

登陆热带气旋降水预报研究回顾与展望

重点围绕登陆热带气旋（LTC）降水预报研究进行了回顾和总结,指出针对LTC降水有三类预报技术：动力模式、统计方法和动力-统计结合的预报方法。以数值天气预报（NWP）模式为代表的预报技术对LTC降水的预报能力仍然非常有限。改进NWP模式预报误差的途径主要有两条：一是发展NWP模式;二是发展动力-统计结合的方法。分析表明,动力-统计相似预报是一项很有潜力的技术;针对现有研究中的不足,开展LTC降水动力-统计相似预报研究,探索减小数值模式LTC降水预报误差的有效方法,将是一个充满希望的研究领域和方向。     

GRAPES模式中物理过程时间计算精度对降水预报的影响

对数值模式物理过程与动力框架耦合方案进行了分析, 在GRAPES模式中引进了ECMWF模式中的Wedi (1999) 耦合方案, 此方案考虑了两个时间层物理过程的影响, 即将上游点和到达点物理过程的影响同时反馈到动力框架中, 它是二阶时间精度的耦合方案, 比原一阶精度耦合方案更加合理和准确。利用GRAPES模式, 设计了Wedi耦合方案与原耦合方案的连续数值试验。试验结果表明, 在逐日降水预报中, Wedi耦合方案与原耦合方案降水预报的T评分 (Threat score) 互有高低, 但差别不大; 预报的降水量可能有较小的变化, 但不能使预报降水的等级出现本质的改变。但对其平均后的分析可知, 新引进的Wedi耦合方案对预报降水评分具有正的贡献。即新耦合方案完善和改进了GRAPES模式, 对提高模式的降水预报准确率具有正效果。