辽宁暴雨数值预报产品释用预报方法

综合应用天气动力统计方法,对T106 L19数值产品进行解释应用,制作辽宁夏季暴雨预报。首先将影响辽宁夏季降水的环流分为特定、低涡、台风型,再根据天气动力学逐型选取显著预报因子,最后进型建立进步判别预报方程。天气系统自动识别技术的应用使本预报系统完全客观、自动。对1997、1998年汛期的暴雨过程做出了较准确的预报。     

黄河三角洲短期暴雨预报系统

在天气学分析的基础上,利用１９９０～１９９５年日本数值预报产品与实时资料相结合,研制黄河三角洲短期暴雨预报系统,经１９９６年使用效果较好。     

数值预报产品在暴雨预报中的释用分析

本文在Micaps系统的基础上,利用数值预报产品资料,从影响系统、能量和水汽条件等几方面对"8.09"暴雨过程进行了分析.结果表明,欧洲数值预报产品对转折过程的预报具有明显的指示意义,T213和Hlafs对暴雨形成的动力条件、能量变化、水汽输送以及过程降水量均有较好的预报能力.     

基于模糊聚类分型的数值产品暴雨预报释用方法

本文阐述了一种基于数值产品的预报信息场的暴雨预报释用方法,提出了对暴雨历史样本形势场使用模糊聚类的客观分型技术,用条件概率让小概率事件成为相对的大概率,更有利于暴雨指标的提炼;该释用方法包含的信息量全面,以历史暴雨样本同期的包含大气三维空间压、温、湿、风及其释演的物理量,构建出25个数值产品参数指标作为鉴别暴雨的基础,同时也勾划出各暴雨型发生期大气高温、高湿、对流不稳定等机理结构特征,且均有具体物理量数据表述.预报方法的研究过程中探索了某些物理量场预报暴雨落区的规律;建立了暴雨预报工具,充分利用了现有业务中的质量较好的预报产品设立预报工具的起报条件,减少了暴雨空报率.     

数值预报产品在暴雨中短期预报中的应用

简述了中期数值预报产品的特点，讨论了它在暴雨中期预报中的应用问题。首次指出，在中期暴雨预报中应用数值产品的基础条件是：了解本地区暴雨形成的物理机制及环流特征，掌握中期数值预报产品在不同预报时段具有的可靠信息的表现能力。然后综合分析天气的发展过程，特征相符者，才可作出预警。文中还谈到了天气研究的思维方式问题。     

卡尔曼滤波方法在风的短期预报中的应用

应用卡尔曼滤波方法,结合Ｔ６３Ｌ１６数值预报产品,制作了东营市风的短期预报递推系统。经试用预报精度高于同期电视天气预报,结果令人满意。该方法制作简便,对季节变换和数值模式的变更适应性强,优于传统的统计方法,开拓了卡尔曼滤波方法及数值预报产品释用的前景。     

6月暴雨数值预报客观释用分县预报系统

以日本降水数值预报为指导产品,结合本州天气实际,通过寻找因子,建立6月暴雨客观自动分县预报系统。该系统在1996年业务试运行中,已显示出较强的预报能力。     

T639数值预报产品在2011.5.10-13广西暴雨过程的释用分析

运用t639数值预报产品,从影响系统、能量及水汽条件等方面对2011年5月10-13日广西暴雨天气过程进行分析.结果表明:t639数值预报产品对转折性天气过程预报有明显的指导意义.在这次强降水过程中降水落区、持续时间以及过程雨强均体现出较好的预报能力.     

短期数值预报产品统计释用系统

短期数值预报产品统计释用系统是在吸收了各地ＭＯＳ预报应用研究和使用数值预报产品的经验的基础上，开展的以ＥＣＭＷＦ产品为基础的释用研究而建立起来的一套从资料处理、预报模型研制到日常业务运行的全自动化数值预报产品解释应用系统，该系统能够很好地应用于目前的Ｔ（６３）产品的释用。     

应用综合统计方法预报长江上游短期强降水面雨量

将完全预报方法和模式输出统计方法结合起来，使其优势互补。同时，充分考虑数值预报和经验预报在实际工作中的作用，改善模式输出统计中的因子组成，建立MOS预报方程，提高了统计预报模型性能。2002年6－9月业务试用结果表明，该预报方程对强降水面雨量有较强的预报能力。     

短期强降水面雨量预报与T213产品的天气学释用

通过对长江上游六大流域1971－200年50mm以上强降水面雨量100个个例进行天气分析，归纳总结了各流域24小时预报指标。将预报指标落实到T213产品对应时次、对应要素的预告场上，经计算机自动进行指标判别，从而作出六大流域24小时、48小时强降水面雨量预报。2002年6－10月进行了逐日业务试运行，结果表明，对强降水面雨量有较好的预报能力，T213产品的天气学释用是行之有效的。     

“9.18”川西北暴雨过程的数值预报与试验

利用成都区域中心ETA坐标模式，对2001年9月18－21日发生在四川盆地西北部的暴雨过程作数值预报试验，显示出对大暴雨过程的预报能力。模式预报对此降水过程雨区的移动、稳定、减弱趋势有较好的反应，但降水强度预报偏弱，且落区有偏差。数值试验揭示了降水前期对流层中、低层的西南、东南气流对降水的重要作用，而北方冷空气的强弱对此影响不明显。     

汛期大～暴雨的降水概率预报模式

应用阶梯函数变换预报因子 ,经过相关比筛选 ,进行 REEP构造分量级降水概率预报方程 ,应用不同时刻资料和对 NWP产品统计释用方法构造分时刻预报方程 ,并对其预报结果进行了综合的集合预报。实用表明 ,预报模式对大～暴雨的概率具有一定的预报能力。     

98.7湖北特大暴雨的天气分析与降水模拟

1998年7月20～23日，湖北省南部发生了一次持续性特大暴雨过程，采用双向嵌套的非静力中尺度数值模式(MM5)对这次强暴雨过程进行初步模拟试验。结果表明，粗、细网格均能较好地模拟出雨带的走向和变动以及武汉地区的暴雨中心，尤其是嵌套域(细网格)模拟的降水强度比粗网格有明显改进，和实际观测结果更接近；另外，对引发这次特大暴雨的对流层低层的中尺度系统也能够很好地模拟出来。     

淮河下游暴雨和非暴雨天气特征分析

选用2003年6月21日到7月11日梅汛期12次暴雨和9次非暴雨过程,对其天气形势、物理量进行了合成平均对比分析;结合副热带高压脊线和地面锋面的位置,利用T213的20：00格点资料,计算和绘制了暴雨日和非暴雨日的合成平均物理量场,分析两类天气的热力和动力条件特征,揭示了它们之间的差异,并在此基础上建立了暴雨短期预报的概念模式。     

用日本数值预报产品预报桂林市强降水的检验

用日本数值预报产品 JFU FE5 0 2、JFU FE5 0 3,对桂林市大雨以上强降水过程进行分析检验 ,结果表明有较好的预报能力 ,只是预报值偏小 ;在不同天气系统影响下 ,其预报性能也有所不同。实际运用时 ,结合天气形势、实际预报经验和其它预报方法进行有效订正 ,能提高强降水预报准确率     

北京城区一次大到暴雨的预报难点分析

2005年6月25日夜间北京城区出现了大到暴雨过程，与预报的小到中雨有很大偏差。通过对常规资料及雷达、卫星、风廓线仪和自动站资料的综合分析，发现这次降水不属于北京典型的大降水过程，而是具有明显的中尺度特征。25日23时低层弱冷空气从北面侵入，触发了具有高不稳定能量的对流发展；同时，低空西南急流携带大量水汽和能量到北京，使降水得以加强并维持。另外，位于山西的中尺度低压的东部有一条纬向辐合线，北京的城区和南部成为了地面上偏东和偏南气流的风速辐合区。根据以上分析提出了预报着眼点。     

基于CMA-BJ的北京地区短时强降水预报试验

基于2019—2021年4—9月北京快速更新数值预报系统(CMA-BJ)产品以及北京地区地面气象站逐时降水实况, 从表征水汽条件、热力和能量条件以及动力条件的多个物理量中筛选出在有无降水、是否强降水情形中有显著差异的物理量作为因子, 采用配料法和模糊逻辑算法构建北京地区0~12 h时效逐小时短时强降水概率预报模型。以2019—2021年4—9月最优TS评分和偏差评分的概率值和组合反射率因子为确定性预报的概率阈值和消空处理阈值, 运用该预报模型对2022年4—9月每日4次0~12 h预报时效北京地区短时强降水产品进行预报和检验。结果表明:北京地区短时强降水TS评分和偏差评分分别为0.104和1.341, 预报效果明显优于CMA-BJ预报产品。概率预报模型能够有效提升强降水高发地区, 即山前及平原地区的短时强降水预报技巧, 获得较为平衡的命中率和空报率, 但对山区预报技巧的提升有限。