万年县夏季地面最高温度预报方法初探

利用江西省万年县气象观测站1981—2010年夏季（6—8月）逐日气象观测资料,采用多元统计回归方法,建立了地面最高温度预报模型,并使用1971—1980年夏季逐日观测资料和2013年夏季Meofis统计预报模式输出产品,分别对预报模型进行了检验和试验。结果表明,模型的回算值与实测值具有较好的对应关系,两者决定系数达0.80;模式的预报值与实测值两者变化趋势基本一致,总体平均相对误差和平均绝对误差分别为11.0%和4.9℃。     

暴雨短时定量预报方法

通过对天气雷达实时回波资料客观分析,定义回波强度梯度,对雷达回波随距离的衰减特征作了客观化订正,使探测资料更接近于实际,计算并组建了大量的天气物理学因子,选用常规数理统计模型,建立湖州０￣２小时雨量预报模型,从而定量地作出超短时暴雨预报。     

湖北省短期温度预报的神经网络方法应用研究

利用欧洲中期天气预报中心的５０ｈＰａ高度场、８５０ｈＰａ温度场,海平面气压场和地面报文资料,采用人工神经网络方法建立了湖北省７６个县（市）气象台站短期最高和最低温度的预报模型。经１９９９年９～１１月试验发现,该模型预报效果较好,特别是在气温较大的强冷空气爆发过程中的预报效果比一般线性预报方法更佳。     

基于瑞万思温度预报制作咸阳市客观温度预报方法

对咸阳市12县（市）半年内逐日24-72 h＂瑞万思天气预测辅助信息系统＂（简称＂瑞万思＂）、＂德国天气在线＂与＂兰州区域气象中心业务产品网＂的温度预报准确率进行对比分析,发现瑞万思对咸阳市温度预报具有较高的指示作用,值得借鉴;对瑞万思的温度预报值与实况值进行趋势、误差分析,并对瑞万思温度预报进行两种3 d滑动误差计算,发现3 d滑动误差可有效改善瑞万思系统性误差;以其制作的咸阳市客观温度预报方法准确率明显提高,在常规温度要素预报业务中起到指导作用。     

温度分布与短时预报

温度分布与短时预报葛树梁１前言雷达可以有效的监测和揭露某些天气演变的机制。由于有效利用时间过于短暂，难以完成１２小时的预报时效的要求。如果能提供一种方法，使之与雷达相结合，在无阴雨天气背景时下避免无谓的开机；在预有天气产生时，在雷达回波发生之前能具体...     

单站最高最低气温预报方法研究

统计平果县1958-2004年逐日最高、最低气温资料，得到最高、最低气温日际变化的气候特点；结合本地地形特征，分析影响最高、最低气温变化的因素；提取影响最高、最低气温变化的气象要素预报指标，建立单站最高、最低气温预报方法。     

上海地区春季最高气温预报失败案例分析

本文分析了2015年3月17—18日上海地区连续两天发生最高气温预报失误的天气背景,并使用当日实况观测和业务预报使用的数值模式资料,剖析预报失败的原因,分析表明:对天空状况的误判是导致17日预报失败的主要原因,且东南风预报偏强更进一步增大了预报误差;冷空气影响时间的判断失误是导致18日预报失败的主要原因。从模式预报的实时检验、预报的跳跃性和不确定性角度分析了预报中存在的问题:预报员应重视本地和上游实况,从传统对单一确定性模式预报的依赖向多模式多起报时次及能提供概率预报和不确定性信息的业务集合预报的分析思路转型。此外,还需加强对集合预报的系统性检验、评估及数值预报释用产品的开发,增加包含不确定性信息的公众天气预报发布形式。     

夏季降水的模糊聚类定量预报

应用基于等价关系的模糊聚类分析方法，取λ＝０．８５为水平截集，将铜仁市１９８０－１９９０年１１年的样本归为５类。对１９９１－１９９４年铜仁市夏季降雨量进行了试验检验，准确率达１００％，１９９５年投入业务使用，效果较好。     

青海省最高最低气温预报方法研究

针对青海省42个预报站点，利用信息化资料统计的结果，根据预报员的预报思路，由常规资料给出各站最高最低气温的初始预报值，再结合数值预报产品和实时常规资料对初值进行客观订正，最后得到最高最低气温的预报值，依此来建立一种青海省最高最低气温客观预报方法。     

县站温度集成预报方法

介绍了以各台、站气温预报为因子，县站最高、最低气温为预报对象，用多元回归技术做温度集成预报的方法。     

数值预报产品在夏季持续高温预报中的释用

利用 1999～ 2 0 0 2年 6～ 8月 96～ 192h日本数值预报产品 85 0hPa气温与吉林省的日平均气温、阶段性高温及极端最高气温 (长春市 )资料 ,通过线性分析 ,找出了日本数值预报产品的 85 0hPa气温与吉林省地面日平均气温、阶段性高温及极端最高气温的对应关系 :吉林省 6～ 8月日平均气温在 96～ 192h的 85 0hPa日本数值预报长春站日平均值上加 6 6～ 4 1℃ ,6～ 8月的极端最高气温在相应的日本数值预报产品上加 9 3～ 13 0℃。     

Regional Temperature Forecast for the Next Day in Hong Kong

For a century or so, the Hong Kong Observatory (HKO) has been providing temperature forecast for the whole of Hong Kong with the HKO Headquarters as the reference location. In recent decades, due to spreading of population from the main urban center to satellite towns, there is an increasing demand for regional temperature forecasts. To support such provision, the HKO has developed a regression model to provide objective guidance to forecasters in formulating forecasts of maximum and minimum temperatures for the next day at various locations in Hong Kong. In this paper, the regression model is presented, together with the assessment of its performance. Based on the verification of one year of forecasts, it is found that the root mean square errors (RMSEs) of maximum (minimum) temperature forecasts are from about 1.3 to 2.1 (1.1 to 1.4) degrees, respectively. The regression model is shown to have generally out-performed the operational regional spectral model then operated by HKO. Regional temperature forecast methods of other meteorological or research centers are also surveyed. Equipped with the regression model, the HKO has launched an online regional temperature forecast service for the next day in Hong Kong since March 2008.     

长治市高温天气分析预报

对长治市1977～2004年6～8月大于等于35℃高温天气的地理分布特征、时间和强度等进行统计,给出了高温天气的气候背景。从500hPa环流着手,分析了造成高温天气的4种环流形势(两槽一脊型、纬向环流型、大陆暖高型、副高控制型)和风、云、降水等气象要素与高温天气的内在联系。通过850hPa高温预报指标站的选取及数值预报产品的统计分析,给出了高温天气的综合预报模型,在防灾减灾中起到了积极的气象保障作用。     

湖北省乡镇温度预报方法初探

为了提高精细站点温度预报水平,本文在中尺度模式精细化温度预报的基础上,结合MOS分县客观预报结果,采用带海拔高度的距离权重温度插值方法,经过灰色预测模型修正温度预报误差,对湖北省717个四要素自动观测站的72小时内日高低温度进行了精细化预报,并且利用乡镇自动站温度观测进行了检验。结果显示：对于没有历史观测资料的站点,采用此预报方法,预报效果明显高于模式预报结果,基本接近客观预报方法,可以进行业务应用。对湖北的四要素自动观测站温度检验的结果还表明：鄂西北的预报误差最大,江汉平原的预报效果最好;从分月预报情况来看,高低温度都是夏季和初秋预报效果最好,低温预报冬春季预报效果最差,湖北各个区域趋势基本都一致,而高温的预报却没有一致的趋势。     

温特斯法在夏季温度预测中的应用

温特斯法可以对具有随机性、线性、季节性变化的时间序列进行预测,用温特斯法作了一次温度预测尝试。依据温特斯法的基本理论及3个平滑方程的递推公式、初始值公式和预测模型公式,将夏季6、7、8月的月平均温度看作具有随机性、线性、季节性变化的时间序列,应用温特斯法建立了河南省5个代表站夏季温度预测模型,并对2000~2004年夏季温度进行试报,得到了较好的预测结果,平均预测准确率(TS)为75%,此方法可作为预测气温的一种方法,在业务预报中应用。     

基于INCA和METRo的江苏省路面高温精细化预报

使用INCA（Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis）多源资料融合分析和短临外推预报系统的预报结果作为气象强迫场,驱动一路面温度理论预报模型（Model of the Environment and Temperature of Roads,METRo）,开展江苏省高速公路夏季路面高温预报试验,并使用公路沿线逐小时的路面温度观测资料对预报结果进行检验。结果表明:该预报方法能够较好地预报出高速公路沿线日最高路面温度的逐日变化趋势,以及日最高路面温度的大范围空间分布特征。平均日最高路面温度预报绝对偏差为4.1℃,平均相对偏差为10.8%。其中,日最高路面温度预报绝对偏差在5℃以内的站次占总数的64.5%,相对偏差在15%以内的站次占总数的74.6%,比常规业务预报方法分别提高了23.1%和25.3%。但该预报方法对较小的温度波动以及局地性较强的极端温度分布特征的预报技巧还需进一步提高。     

一种定量预报评分方案研究

在对山东省 1 2 3个站点 4 1年降水、气温资料和近几年省内城市预报资料统计分析基础上 ,分别提出了降水和气温预报的准确性评价原则 ,并制订了符合 χ2 (n)分布特征的降水定量预报评分方法和符合正态分布特征的气温定量预报评分方法。分析了以上方法的应用价值 ,并给出了该方法在实际应用中已取得的效果。