2008-2015年北京高速公路道面结冰特征分析

道面结冰是北京地区高速公路交通安全的主要危害因素。利用北京地区2008-2015年28个ROSA交通气象站的结冰数据分析了北京地区高速公路道面结冰的基本特征。结果表明：（1）北京市高速公路道面结冰空间差异显著,不同高速公路结冰特征显著不同,同一高速公路不同路段结冰特征也明显不同,这与高速公路各路段局地气候存在差异有关。（2）道面结冰主要发生在北部和东部高速公路所在路段,以小汤山西桥站、顾家庄桥站、六道口桥站和丁各庄桥站道面结冰灾害最为严重。冬季道面结冰月变化显著,11月和3月,结冰次数较少,结冰持续时间短;12月、1月和2月结冰次数多,结冰持续时间长。（3）持续时间越长的结冰过程结冰次数越少。不同持续时间的结冰过程在各时段的结冰次数和累积结冰时长均存在明显差异,两者在各时刻的演变特征基本相同,峰值均出现在22：00,且在00：00之后呈明显减少趋势。（4）大部分站点慢车道比快车道更容易结冰,少部分站点快、慢车道结冰率近似,有的站点甚至快车道结冰率远高于慢车道。快、慢车道水或覆盖物厚度与交通站点所处位置的局地气象条件密切相关。（5）气温、道面温度和大地温度与水或覆盖物的厚度变化呈反相位,即温度越低,水或覆盖物的厚度越大。这可为北京地区道面结冰预报预警方法的开展提供着眼点和依据。     

北京道面温度特征分析和统计预报研究

分析了北京市道面温度在冬季和夏季不同天气状况下的日变化,利用2012—2015年的道面站温度与北京区域模式输出的气象要素之间的相关关系,以5个道面站为代表站筛选不同相关因子建立多个道面冬季最低温度和夏季最高温度的线性回归统计预测模型,并对2016—2017年冬季、夏季道面温度预测检验。结果表明:在不同天气条件下道面温度与气温变化对比明显;道面温度与气温、辐射、日照时数相关较大;夏季按天气类型建模预测准确度有所提升,在晴到多云状况下,模型预测冬季最低温度误差控制在±2℃内,夏季最高温度误差控制在±3℃左右,其他天气状况下误差增大,冬季预测模型好于夏季预测模型。     

匕京市海淀区腹泻疾病气象指数预报研究及应用

基于北京市海淀区2004--2007年夏季（6—9月）疾病预防控制中心的逐日腹泻疾病发病资料和同期地面气象观测资料,首先采用经典方差贡献分析技术分析了逐日发病人数与气象要素的相关性,选取方差贡献较大的要素作为预报因子,然后根据概率积分方法将发病人数划分为5个级别,采用回归方法分别建立了不同预报时效的预测模型,并检验历史样本的拟合结果。研究结果表明：（1）腹泻疾病发病人数与湿度、风速、气温均呈显著的正相关,其中,水汽压对腹泻疾病的方差贡献最大。（2）1~4d的预报效果较好,其中1～2d预报结果的完全正确率在40％以上,预报误差≤±1级的准确率可达98％。     

分类与集成方法在降雨预报中的应用

介绍一种利用数值预报产品进行降雨预报的方法.该方法按照人工智能分类与集成的思想,利用前馈神经网络将T213、日本、德国的数值预报产品集成在一起,构成一个集成型的预报系统.在此基础上,利用高度场的天气形势和预报区域近低层流场和温湿条件,采用自组织神经网络进行天气分型,并针对不同的天气类型选用不同的预报因子,建立不同的预报模型.按照上述方法,选用江淮流域68个站点2003-2005年的5-9月数据,逐站建模,用2006-2007年5-9月的数据进行分级降水试报.各级降水预报结果表明,集成多家数值预报信息好于仅用单一模式的信息,采用天气分型建模优于不分型的建模.因此,多模式(型)预报结果的综合集成方法的研究,是数值预报解释应用中很值得探索的方向.     

北京急性脑血管疾病与气象要素的关系及预测

基于2006年1月至2010年12月北京市120急救中心的逐日脑血管急症接诊病例数据资料,首先探讨北京市急性脑血管疾病与气象要素的关系,选取不同季节的影响因子,然后根据概率积分方法将发病人数划分为4个级别,并采用人工神经元网络方法(artificial neural network,ANN)分别建立了北京市不同季节的急性脑血管疾病预测模型。研究结果表明:(1)急性脑血管疾病发病人数存在明显的季节性变化和日变化特征,冬春季发病人数高于夏、秋季,发病主要集中在早晨到中午的09—14时;(2)发病人数相对于气象要素存在明显的滞后效应,夏和冬秋季发病分别与高温高湿、冷空气活动有关;(3)脑血管疾病预测模型通过对新样本进行预报,除夏季外,完全准确率高于30%,预报误差≤±1级的准确率高于60%,研究成果对于预防急性脑血管疾病发病和调度120急救车辆等应急措施具有较好的科学参考价值。     

BJ-RUC系统模式地面气象要素预报效果评估

利用自动气象站逐小时地面观测资料,采用客观检验方法对北京市气象局快速更新循环预报 (BJ-RUC) 系统在2008—2010年5—9月的预报结果进行检验,初步评估了BJ-RUC系统对地面气象要素的业务预报性能。结果表明:BJ-RUC系统对地面气象要素预报与实况的变化趋势有很好的一致性。其中,2 m温度预报整体偏高,误差范围为-1.5~1.5℃,早上和傍晚偏大,正午偏小;2 m相对湿度的预报整体偏低,误差为-25%~0,白天偏大,夜间偏小;10 m风速预报明显偏大,午后尤为显著,误差为0.6~1.2 m·s-1;6 h累积降水的晴雨预报效果较好,TS评分可达到0.4。系统在初始起报时次的稳定性较差,从第3个起报时次开始逐渐稳定,但预报误差随着预报时效的增长逐渐增大,12 h内的预报误差较小,预报结果较可靠,在短时临近预报中具有参考价值。     

强对流天气形势聚类分析中SOM方法应用

利用2001—2008年5—9月京津冀地区175个气象站危险天气报、灾情报告及NCEP 1°×1°再分析资料,采用自组织特征映射方法（SOM）对该地区5—9月的天气形势进行客观聚类分型,并对各型的环流特征及其主要造成的强对流天气类型进行分析。结果表明：①天气形势主要有4类：以短时强降水为主的暖湿切变型,主要出现在7、8月;以冰雹天气为主伴随短时强降水和雷暴大风的冷涡型,主要出现在6、7月;以雷暴大风为主的西北气流型,主要出现在5月;以雷暴大风和短时强降水为主的西风槽型,主要是出现在6、9月。②暖湿切变型主要特征是低层为暖湿气流和充足的水汽输送、中层为西风气流;冷涡型中高层有较强偏北气流的干冷空气侵入和低层有较好的水汽条件;西北气流型中高层有强烈的干冷空气侵入和强垂直风切变;西风槽型的动力、热力条件都较弱。③西北气流型和冷涡型出现强对流天气的频率最高,达65%以上,暖湿切变型次之,西风槽型最低。     

一种改进的BP算法及在降水预报中的应用

传统BP(back propagation)算法在实际应用中具有网络结构参数和学习训练参数难以确定、泛化能力差、训练学习易陷入局部极小点等问题。该文在传统BP算法的基础上,提出一种改进算法,在训练过程中能自动确定各种参数,并避免陷入局部极小点,提高网络的泛化能力。利用2003—2005年5—9月中国国家气象中心T213的数值预报产品,通过动力诊断得出反映降水的物理量,然后从中挑选出与降水关系较好的25个因子,连同中国国家气象中心T213模式、日本气象厅业务模式和德国气象局业务模式相应的降水量预报结果作为预报因子。采用改进的BP算法建立江淮流域68个站24 h降水(08:00—08:00,北京时)3个等级(降水量≥0.1 mm,降水量≥10 mm,降水量≥25 mm)的预报模型。通过对2006—2007年5—9月68个站试报结果表明:改进BP算法对降水预报的TS评分大大高于传统BP算法,也高于几种模式的降水预报结果,同时,改进算法使降水预报的平均空报率、漏报率明显降低。     

天津“6.25”大冰雹过程的中尺度特征及成因

利用地面加密自动站、天津塘沽多普勒雷达、FY-2C静止卫星以及NCEP/NCAR再分析资料,对2008年6月25日下午天津地区一次罕见大冰雹过程风暴系统发展演变、结构特征和形成原因进行了观测分析和诊断研究。结果表明:此次大冰雹过程是在华北冷涡背景下,前倾结构的高空槽使高层干冷空气叠加在低层暖湿空气上,导致不稳定层结发展。中尺度对流系统由3个β-中尺度对流云团先后2次合并而成的α-中尺度对流系统,呈近似圆形结构。风雹发生前,天津地区大气层结呈现出强的对流性不稳定;700 hPa与近地面之间的风速差达到20 m/s,0~3 km垂直风切变明显增大;当上述有利的热力和动力条件形成后,在地面辐合线和干冷空气侵入的触发机制下,就造成了本次大冰雹过程。同时,由多单体合并而成的超级单体风暴,在其发展成熟阶段,多普勒雷达图上呈现出弓型回波、低层弱回波区和中高层悬垂回波区及三体散射结构;塘沽地区降雹前,垂直液态水含量出现一次明显的跃增。     

近30年京津冀地区冰雹的气候特征和突变分析

基于1979—2008年京津冀地区175个气象站的冰雹观测资料,应用气候趋势系数、倾向率、集中度和集中期,以及连续功率谱等方法,分析了京津冀地区及4个划分关键区冰雹发生的多时间尺度变化特征和变化趋势,并运用蒙特卡罗方法检验了气候趋势系数的显著性。结果表明：近30年该地区的冰雹有明显减少趋势,北部地区比南部地区减少幅度要大,山地区域比平原地区减少幅度大;基本上都存在2.0～2.5年的变化周期,该地区冰雹的发生具有准两年周期振荡的特征;南部平原冰雹发生的集中度最大,该区冰雹在年内发生时间最为集中;南部平原集中期较早,出现在6月初,其他几个关键区冰雹主要发生在6月底到7月初。应用气候要素累计距平曲线、Yamamoto方法进行了气候突变分析,结果表明京津冀地区冰雹在1993年发生了减少的突变,山地区域尤为显著。