动力气候模式降水预测能力初步评估

利用1982-2002年陕西省94个气象观测站逐月降水实况资料、国家气候中心制作的月动力延伸预测模式集合预报500hPa高度场资料,降尺度内插出94个站点月降水预测值,采用预报评分法（P）和距平符号异同评分法对内插预测结果检验。结果表明：预报评分法（P）评价结果较距平符号异同评分法评价结果整体偏高,二者在评分趋势上基本相同,尤其体现在降水较少的月份。     

2006年T213模式在江苏的降水和温度检验评估

为了了解T213模式在江苏区域的预报性能,对该模式在江苏区域的降水和温度预报进行了检验和评估.检验结果表明,在江苏区域,T213模式晴雨预报正确率近70%,模式对降水预报具有一定的指示作用,影响中小量级降水TS评分的主要因素是模式预报的虚假降水成分较多,中等以上量级则存在降水中心落区预报偏差较大的情况.T213模式温度预报值系统性偏低3 ℃左右,模式分析场的温度偏低且与实况误差较大,是造成这种情况的主要原因,因此进行温度订正是必要的.     

陕西省短期气候预测业务质量评估

使用《短期气候预测质量评定暂行办法》,对陕西2001-2007年气候预测业务发布产品进行评分和分析评估。结果表明,月预测中,气温评分高于降水,气温预测有明显的正技巧;季预测中,春季降水评分最高,汛期降水评分近3a有明显提高;月预测和季预测评分高于年度预测相应时段的评分,说明月预测和季预测对年度预测的订正是有效的;年度预测中年降水预测成绩较好。10个气候区域预报评分和预测与实况距平一致率降水咸阳最高,气温榆林最高。     

焦作6-8月降水集成预报试验

在统计我国T213、日本及德国数值预报产品对焦作6-8月降水预报状况的基础上,采用多元决策加权法将三者进行集成,对比分析集成预报与单种数值产品在2008年汛期的预报评分,结果显示:总体状况而言, 集成预报好于单种产品做出的预报.     

地倾斜资料Nakai拟合分析的映震能力

应用Nakai拟合方法对河北省的地倾斜资料全部进行了处理，通过处理共得到固体潮振幅因子异常79项，对处理结果进行了全程统计，统计了该方法的地震对应率，漏报率，虚报率，根据结果计算了该方法的R值评分，评估了其映震效果，在此基础上提出了适于河北地区的相对参数。     

基于评分最优化的模式降水预报订正算法对比

使用2013年1月1日-2016年1月7日全国气象站观测资料,应用准对称混合滑动训练期,不改变雨带预报位置和形态,基于模式降水预报订正结果的TS评分最优化及ETS评分最优化,分别设计最优TS评分订正法（OTS）和最优ETS评分订正法（OETS）确定预报日各级降水订正系数,对2014-2015年降水数值预报进行分级订正,并与频率匹配法（FM）对比。结果表明:在24 h累积降水的多个预报时效订正中,无论是对欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心和中国气象局的全球模式降水预报,还是对4个模式的简单多模式平均,OTS和OETS较FM在TS评分和ETS评分等传统降水检验指标上均更优秀,其中OTS在所有时效均能提高模式降水预报质量,为三者最优。在概率空间的稳定公平误差评分方面,OTS在各时效、各单模式及多模式平均等方面优势明显。在预报员对应参考时效上,OTS在24~168 h的24 h累积降水预报中的TS评分也优于主观预报。     

WRF-RUC在2014年江西汛期降水预报中的检验分析

利用江西省92个国家气象观测站雨量资料,对2014年汛期江西WRF-RUC系统的降水预报进行逐6 h、12 h和24 h晴雨检验、降水分级检验以及同期区域暴雨个例检验分析。结果表明:1)6 h、12 h、24 h晴雨检验PC评分分别达0.6、0.7、0.8,系统表现了稳定的预报性能。2)系统对小雨、中雨和大雨具有较好的预报能力,对局地暴雨、大暴雨的预报能力较弱,而对区域暴雨的预报具参考意义。3)系统有效地缩短了spin-up时间,系统在积分6 h后达到最佳预报性能,并在起报后6—12 h时段,预报效果最佳。4)系统对降水范围以及小雨、中雨、大雨过度预报,对暴雨、大暴雨范围预报比较合理。     

DRASTIC评价模型在台州市浅层地下水脆弱性评价中的应用

本文介绍了DRASTIC评价体系在台州市浅层地下水的脆弱性评价中的应用.根据台州市的地质背景、水文地质条件等,对DRASTIC评价指标进行改进,选择了地下水埋深等4个参数作为研究区地下水脆弱性评价因子,建立了台州市浅层地下水脆弱性评价模型.结合GIS技术对该地区的地下水脆弱性进行了评价,编制了地下水脆弱性评价图.综合评价的结果表明改进的DScTI评价模型能合理的反映台州市浅层地下水环境脆弱性的高低.     

一维地震预报评分问题

本文对当前应用较多的各种基于22列联表的一维地震预报评分进行了较全面地评述,文中论及: 1.从统计相关性着眼,Wallen评分V=QS是最合理的预报评分. 2.顾氏评分S、许氏评分R及O评分Q虽便于使用,但各有不足. 3.由V可引入一系列评分,S与Q的调和均值、Hedike评分SH皆在此系列中.定理5-3列出了常见评分的顺序. 4.从重合程度着眼给出了评分W,并由之引出另一个标准化评分列————W系列(标准化后的有效指数h。在其中居于最严的位置).     

空气质量预报质量考核自动评分系统

采用VB6．0制作业务软件；使用VB程序化语言，结合数据库访问技术，提取空气质量预报质量考核数据，建立空气质量预报质量考核自动评分系统。