冬季最低气温预报方法

1思路气温的预报主要考虑本来Δt时间内的温度变化，即气温的局地变化。根据热力学方程在P坐标系的形式：通过展开整理得到：即气温的局地变化取决于温度的平流变化、大气稳定度和非绝热传递。在非局部区域中，空气的垂直运动量级较小，大气稳定度对气温局地变化所引起的贡献可以忽略，因此在实际分析中只侧重于温度平流和非绝热项的变化。其中，温度平流与水平温度梯度成正比，当垂直于温度梯度的风速分量越大，温度平流越强，温度的局地变化越大；非绝热变化主要取决于辐射、水汽相变等，它与云量、云状、风向风速、湿度、气压等本站要素…     

逐日最低气温的客观自动化预报

为了更好地应用数值模式产品,实现客观、定量、自动化预报。本文采用国内较为先进的小样本统计模型,以数值预报产品的应用为重点,设计专门的筛选因子的程序,建立最低气温预报方程,上机运行,得到烟台市区逐日的试报结果,效果较为理想,证明小样本统计模型在上具有广泛的使用价值。     

最低气温预报

最低气温预报魏万芝１概况１９９３年１月份，我省出现了历史同期少雪且异常寒冷天气。全省月平均气温比历年同期低两度，居建国后最冷年的第八位，人们称之为“开门冷”。低温从１月５日开始持续到２月初，并且东部和西部地区冷的更为明显。低温的特点之一是：低温日数多...     

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。     

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。     

基于天气学分型的2022年广东省暴雨预报检验

基于天气学分型,对全球模式ECMWF和CMA-GFS,区域模式CMA-GD和CMA-TRAMS 2022年广东省暴雨降水预报进行了检验,综合对比分析各家模式预报性能和偏差特征,结果表明:(1)2022年台风暴雨可预报性最高、锋面暴雨预报难度最大,预报员对模式台风和暖区暴雨“补漏”明显提高了主观TS评分。(2)CMA-TRAMS对台风暴雨预报表现最优,能有效提示广东省是否出现台风边缘影响的暴雨。(3)锋面暴雨TS评分普遍偏低,大范围漏报多为模式形势预报存在偏差,主观较难实现有效订正。(4)CMA-TRAMS和ECMWF对暖区暴雨预报较优,其中ECMWF对暖区形势预报更准确,CMA-TRAMS对降水强度和南部沿海暴雨预报更接近实况。     

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。     

卡尔曼滤波在最低气温预报中的应用

用卡尔曼滤波方法制作１９９７年１２月－１９９８年２月商丘市逐日最低气温２４ｈ预报,其预报准确率比常用的ＭＯＳ方法提高３％～４％。     

逐级订正最高、最低气温客观预报方法研究

基于预报员主观预报思路，利用历史气候资料、数值预报产品、常规资料等相结合，建立最高、最低气温24h预报的主观预报订正参考值和客观预报系统，为24h最高、最低气温预报提供依据。     

一种逐时气温预报方法

利用2006~2010年陕西10地市逐小时的气温和逐日的最高气温、最低气温、平均总云量、降水量资料,通过线性回归方法建立了一种基于日最高气温和最低气温预报以及临近气温实况资料的逐时气温预报模型,并对2011年每天的逐时气温预报进行检验。结果表明:该方法在晴天、多云和阴雨天的预报能力依次减弱,其中晴天和多云天02~18时的预报效果好于19时至次日01时的,而阴雨天01~10时的预报效果好于其它预报时段的;当日最高气温和最低气温预报较为准确时,西安站各预报时刻的准确率均在60%以上,其中14~17时的准确率较高,晴天的达到100%,多云天的在96%~99%之间,阴雨天的准确率偏低一些,特别是11~17时较晴天和多云天偏低了12%~27%;该方法可以将24 h日最高(低)气温预报细化到逐时气温预报,同时考虑了气温日变化的地域差异、季节特征、以及在晴天、多云和阴雨天的不同表现,具有一定的业务应用和推广价值。     

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。     

基于支持向量机(SVM)方法的冬季温度预测

选取河南省5个代表站,分别代表河南省5个片,将气候预测中常用的74项环流特征量资料进行归一化处理,分别将其与5个代表站的冬季温度进行相关普查,在筛选预测因子的基础上,利用SVM两类分类和回归方法,建立河南各代表站冬季温度预测推理模型,用2000/2001~2004/2005年4年进行试报,结果显示SVM方法是处理非线性分类和回归等问题的有效方法,做分类和回归预测时,各代表站对应的SVM推理模型均具有良好的预报能力,且对温度预测SVM回归优于SVM分类。     

浙江省高温精细化的评估方法

利用浙江省历史上144例高温过程研究建立了高温精细化评估方法,首先根据高温日数和高温累积量两项指标构建单站高温强度评估模型并将单站高温强度划分为"特强、强、较强、一般"4个等级,再根据1～4级高温范围和平均高温强度等指标构建全省高温强度评估模型,将全省高温强度也划分为同样Ⅰ～Ⅳ个等级;通过计算验证了该方法;另外评估结果显示,浙江省Ⅳ级以上高温平均每年可出现2.8次,近年来Ⅰ级(特强)高温有多发和重发的趋势;以杭州的西南部、金华的大部分以及丽水的中北部地区高温致灾危险性指数为最高(高危险区),从内陆到沿海、中部向南北两侧相应由"较高危险区→中等危险区→较低危险区"过渡,海岛及沿海个别地区属相对低危险区。     

江门地区初春大雾的预报预警业务系统

介绍江门地区大雾天气分型预报业务系统。该系统采用Delphi语言编写程序、应用Access作为数据库进行开发,并采用人机交互方式,简化了预报流程,减少工作量,为及时、准确发布大雾预报和预警信息提供依据。该系统通过自动读取Micaps实时数据,以人工判断锋面、倒槽、切变线等有利于春季大雾的天气形势为辅助,对江门地区初春大雾天气做出客观预报,并对预报结果进行自动检验。     

广西中短期极端温度客观预报方法研究

利用欧洲中心(ECMWF)数值预报产品和常规资料,应用MOS预报方法和多元线性回归技术,研究建立了广西90个站1~7d的最高、最低温度预报方程,试报检验效果较好,预报结果在大多数情况下是可用的或是可参考的,为业务提供了有效的省级客观预报指导产品,对误差特点进行了分析并提出了改进方法。     

广东省第4、5天分县气温预报及其误差分析

利用欧洲中心数值预报产品,采用完全预报方法(PP法)分季节建立广东省分县第4、5天最高、最低气温预报方程,并进行误差检验和分析.结果表明:误差大小有明显的季节差异,并具有一定的地域分布特点;最低气温的预报效果明显好于最高气温,夏秋季最低气温、夏季最高气温的平均绝对误差均小于2℃,具有较高的参考价值.逐日误差与天气密切相...     

华南区域模式在湖南省的2 m温度预报检验与订正研究

基于2019年8月至2020年7月华南区域模式（CMA-GD）预报和湖南97个国家站2m温度实况,开展了模式温度预报检验和逐步回归订正技术研究。结果表明,华南区域模式2m温度预报与实况变化趋势基本一致,预报偏差具有明显日变化,白天准确率下降、夜间升高,随着预报时效的延长,偏差增大;夏半年预报偏差大于冬半年;湘西预报效果优于湘东;00时起报的2m温度预报优于12时起报。基于华南区域模式预报产品,区分起报时次和季节的2m温度预报逐步回归订正预报效果较好,订正后预报相对于模式预报误差下降、准确率提高,有明显正技巧,对12时起报的模式预报效果改善更大,不同站点订正效果略有差异,对预报误差较大站点,订正效果明显。     

广东省空气质量预报系统

文章介绍了广东省气象系统开展空气质量预报的概况，包括使用的预报工具，其预报能力与业务运行的预报质量分析，以及进一步提高预报水平的一些设想。