均生函数场预报模型对降水预报的试验研究

基于均生函数的处理原则,运用经验正交分解方法,将正交展开的时间系数俄为预报因子,并引入逐步算法进行因子筛选建立预报模型。将均生函数场预报模型用于云南省汛期雨量及５月雨量预报试验。结果表明：用这种模型作区域性降水预报有一定的优越性,并可作多步预测,是一咱滚动客观预报方法。     

用相应时段累积因子预报累积降水的初步探讨

本文针对当前数值预报产品释用工作中通常存在的因子的瞬时量与预报降水的累积量这样一个时间尺度的不相匹配的问题，提出了用相应时段内因子的累积量预报降水的累积量的预报方案，用该方法处理的累积因子与降水量之间的相关系数，与瞬时因子相比有显著提高，以此为依据，用HLAFS数值预报产品，建立了一个降水量滚动预报系统，有较好的使用效果。     

T639数值产品对吉林地区降水预报的释用分析

通过把T639数值预报产品中有关降水所需水汽、动力条件的物理量,按吉林市各点进行插值,进入数据库,与降水实况资料进行对比检验,找出各物理量在降水预报中的临界值,在此基础上用各物理量集合确率进行集合降水预报,有效提高了T639数值预报产品对吉林地区降水天气的预报水平。由于降水在天气过程中是非连续性因子,而各物理量因子都是连续性因子,本文将对使用连续性好的物理量预报非连续性的降水方面进行分析。     

场对场预报模型及其对降水的预报试验

用经验正交函数对预报因子场和预报对象场分别进行分解，将正交展开的时间系数作为预报因子和预报对象，提出了一种场对场预报模型，该模型考虑了预报系统的时变性，并利用云南５月份的雨量资料进行了预报试验。结果表明，用这种模型作区域性降水预报有一定的优越性。     

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。     

T63动力延伸预报在夏季月降水中的释用

利用经验正交函数展开（EOF）方法，研究黑龙江省夏季（6－8月）各月降水时空分布的主要特征。通过北半球500hPa月平均高度与夏季(6-8 ）各月降水的相关场，得出夏季各月降水的影响因子。再利用月T63动力延伸预报，作出各月影响因子的预报。用最小距离法判断出相似年，进而作出黑龙江省各月降水预报。     

多变量均生函数的正交化筛选方案在季节降水预报中的试验研究

用预报量与多变量预报因子的均值生成函数,通过Ｇｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ正交化使均值生成函数彼此正交,同时利用双评分准则确定入选预报模型的均生函数个数,最后建立山西省季节降水的预报模型。试验结果表明,该模型预报山西省季节降水的效果很好,是一种提高短期区域气候预报水平的可行方法。     

宜昌城区主汛期（6—8月）降水概率预报初探

从不利于降水的条件入手，逐步排除每日降水的可能性，并总结归纳出预报因子进行０、１分档，然后对每个因子进行降水概率标定，最后给出逐日有雨或无雨的概率预报，通过试用，效果较好。     

夏季省级分区降水概率预报自动化系统

利用多年气象观测资料，数值预报产品，各种天气系统及相互配置与多年降水资料进行了相关统计，精选了与降水密切相关的因子，利用多因子条件下的概率组合方法，建立了夏季省级分区降水概率预报经系统。在实际预报业务中取得了较好的预报效果。     

支持向量机方法在山东山洪地质灾害预报中的应用试验

用支持向量机(SVM)方法根据T213数值资料和济南、淄博、泰安、莱芜4站的降水实况资料对山东山洪灾害多发的鲁中山区进行了降水分类预报试验。结果表明:多项式核和径向基核函数建立的模型较好地提炼了降水信息,都具有很高的预报技巧,客观性和实用性强,有很强的推广能力;用径向基核函数建的非线性降水分类模型优于用多项式核函数建立的线性降水分类预报,特别是资料减少时,非线性降水分类预报明显优于线性降水分类预报;低层大气湿度可能对线性降水分类有重要影响;建模时用的资料数据格式与实际业务中获得的数据格式应尽量保持一致。     

近45年来河北省极端降水事件的变化研究

利用河北省1961-2005年逐日降水资料,采用通用的极端气候指数,分析了近45年河北省极端降水事件频率变化的时空特征.结果表明,全省平均年最大日降水量呈下降趋势,1980年为由多向少的转折点;强降水日数和暴雨日数变化不大,但南部平原地区一般减少,北部山地区域多有增加,暴雨日数和强度在1990年代中后期显著增加;降水日数有较明显减少,南部和东南部平原减少更显著;降水日数的减少主要是中、小雨(雪)日数减少造成的.这些结果说明,河北省强降水日数和暴雨日数在降水日数中的比重有增大趋势,强降水量和暴雨降水量在总降水量中的比重可能增加了.这种相对增加趋势主要发生在1990年代中期以后.     

肇州降水集中度和集中期的气候特征分析

对近50年来肇州降水的集中度和集中期进行了计算分析,结果表明:近50年来,降水的集中程度有下降的趋势,集中期有提前的趋势。集中度和集中期分别存在着11a和14a左右的年代际尺度周期变化。肇州的年降水量呈下降趋势,肇州降水集中度和集中期与年降水量有很好的正相关性,年降水总量比较大的年份,降水集中程度相对较高。     

千米尺度数值预报模式对泰山地区暖季降水预报性能的评估

为深入认识对流可分辨模式对小尺度孤立地形区降水的预报性能,使用2017年暖季（5—9月）台站逐时降水观测数据,以小时尺度降水特征为指标,细致评估了千米尺度分辨率（3 km）的北京“睿图”短期数值预报子系统（RMAPS-ST）对泰山及其周边地区降水特征的预报能力,并对比了不同起报时次（北京时08时和20时）的预报差异。评估发现,RMAPS-ST可以再现泰山站的局地降水中心,但区域西南侧降水预报小于观测,而泰山站及其东北侧则相反。清晨和午后时段的降水预报与观测相比存在较大偏差。以泰山站为例,RMAPS-ST易于低估夜间至清晨时段的降水频率,这可能与模式对降水系统发展演变过程的预报偏差以及清晨泰山站弱降水事件的漏报有关;清晨泰山站降水强度的预报在不同起报时次的结果中存在差异,20时起报存在大幅度高估的问题,进而导致其暖季平均降水量预报大于观测,而08时起报对于清晨降水强度的高估不明显;08时起报易高估泰山站午后的降水频率,这与其午后短历时降水事件数预报偏多有关,模式对山区热动力场的预报偏差是午后降水空报的可能原因。小时尺度降水特征已应用于中国气象局区域数值预报模式的业务评估体系中,本研究结果也表明,此类评估有助于深入认识千米尺度数值预报模式对降水日内变化的预报能力,从而为精细化降水产品的订正提供更详实的科学依据。      

用CAPPI和PPI资料测定区域降水量精度比较

应用上海中心气象台７１４数字化天气雷达的体积扫描资料所得的不同高度上的ＣＡＰＰＩ资料和低仰角时ＰＰＩ资料。估算区域降水量并得到降水量分布形势。然后采用平均校准法进行了校准，最后又与用雨量计网测量的区域降水量及其分布形势作了比较，得到一些有意义的结果。     

近54年阿勒泰地区夏季极端降水事件气候特征

本文采用阿勒泰地区7个国家级气象站近54a(1960～2013年)夏季(6～8月)的日有效降水量（20～20h降水量≥0.1mm）资料,用WMO推荐的百分位法计算了全地区过去54a夏季极端强降水的阈值、进一步分析了当地夏季时空分布特征及变化趋势,结果表明：阿勒泰地区夏季极端强降水阈值呈西部、南部小,北部、东部大,并且空间异常分布特征如下: 夏季以及夏季各月的极端强降水日数和强度均可总结出5种最主要模型;极端强降水量可总结出8种最主要模型;并且通过时间标准化序列分析各种模型都有对应的降水日数、量级、强度明显偏多（强）和偏少（弱）的时段。日数、量级、强度近54a来,除吉木乃略有下降以外,其余各县（市）均为增长趋势,尤其是北部、东部地区.同时上述三指标存在着显著的年代际和年纪尺度的周期变化,上世纪90年代和2010年至今为三个指标最多(强)的年代,而上世纪70年代为最少（最差）的年代.并通过周期分析（小波分析）可知,均有对应的显著变化周期。     

利用垂直积分含水量估测降水

讨论了垂直积分含水量 ( QVIL)在估测降水中的实际应用 ,并首次针对其他常规方法做了较为详实的对比实验将 QVIL与 PPI、CAPPI资料在估测降水中的应用进行了对比分析。最后 ,将 QVIL的估测降水结果与雨量站实测资料进行了比较。     

降水时间随机性对月总降水量的影响

降水量在时间分布上呈现较大的随机性,极端降水事件尤为如此。受此影响,月初(月末) 1～5 d之内的累积降水量很可能会超过当月总降水量的50%乃至更多。对1961—2017年中国2 400多站点资料统计分析结果发现,月初(月末) 1～5 d累积降水量对当月总降水量显著影响事件的出现频次,在季节和空间分布上都有鲜明特征。主要包括:1)月初累积降水量对秋冬季中各月的总降水量影响更大,月末累积降水量对1—4月的月总降水量影响较大。2)受月初累积降水量的影响,显著站点数在某些年份的某些月份出现极大值;受单次事件显著影响的站点数占全国总站点数的30%～50%,此即对应着一次全国大范围的极端降水事件。3)受月初(月末)累积降水量显著影响的站点空间分布随季节变化呈现出明显空间集聚特征。     

500hPa高度场遥相关型与广东降水的关系

应用1956－2000年资料，从500hPa高度场上的相关性出发，找出了北半球（4－6月）的高度场上遥相关型，计算了它们的强度指数并分析了各遥相关型与广东降水的相关尤其是与中山市降水的关系，发现4月北太平洋型和6月北大西洋型及西大西洋型遥相关型与广东尤其是中山的降水有密切关系，而6月的西大西洋遥相关型对广东降水有很好的预测作用。     

我国人工降水亟待解决的问题和发展思路

世界上人工降水（或人工增雨）己有60多年历史。几十年来人工降水取得了很大发展和成绩。但是到目前为止,人工降水仍存在着许多科学与技术问题亟待解决,科技水平有待进一步提高。首先需要加强人工降水的若干关键技术研究,如作业云的预报、识别指标、优化作业方法等,最大可能地降低作业的盲目性;人工降水的效果检验问题,一直没有很好地解决;人工降水的科学储备不足等。目前我国人工影响天气需要从战略上、从发展的技术思路上进行变革,要避免走老的发展道路,要积极推进这些问题解决,才有望获得突破性进展。提出了要发展4项人工降水的关键技术方法:开展短时、局地的云和降水预报;要善于识别,选择可人工增雨的作业对象（云）;要优化人工降水的作业方法;科学地进行人工降水的效果监测和对比分析。       

海陀山冬季降水天气分型及冬奥预报应用

基于2019—2021年1月1日至3月15日北京冬奥会延庆赛区（以下简称海陀山）降水观测资料和ERA5再分析资料,对期间34次降水过程进行天气分型,并对各天气型下不同海拔的降水实况特征开展统计分析。研究结果表明：冬季海陀山降水根据天气系统及地形影响可分为偏北气流型、偏东气流型、低涡低槽型、回流低涡低槽型四种天气型。不同天气型下海陀山地形高度以下主要气流方向和强度、水汽垂直分布等条件,以及与地形相互作用使得不同海拔之间降水量、持续时间等呈现显著差异。偏北气流型受500 hPa槽后整层强偏北气流控制,形成越山气流,降水集中在高海拔地区;偏东气流型受低层偏东气流影响,降水集中在低海拔地区,以上两种天气型无天气尺度系统配合,由地形强迫作用主导,降水量不大、持续时间相对较短。低涡低槽型受高空东移低涡低槽作用,配合低层西南气流,高海拔降水量更多,同时该型也是海陀山冬季最主要的降水天气型;回流低涡低槽型受高空东移低涡低槽影响,配合降水前东风回流对低层增湿并起到冷垫作用,低海拔降水量更多,以上两种天气型均存在天气尺度系统,并叠加海陀山地形作用,降水量显著且持续时间长,会对赛事运行造成较大影响。上述特征统计结果在2022年北京冬奥会期间一次强降雪预报服务中得到验证和应用,证明上述结果可以在冬季海陀山复杂地形降水预报中发挥作用。