青海省气温精细化预报方法研究

本文利用T213数值预报模式的基本要素预报场和物理量诊断场资料,以及相应时段内青海省51个测站的气温资料,采用多因子线性回归MOS统计方法,开展了青海省51个测站48h内间隔为3h的短时效气温精细化预报,以及1-10d每隔24h的长时效日最低、最高气温精细化预报。对西宁市2008年6月,2009年3月预报效果检验表明：当天气形势变化较平稳时,MOS方法制作的气温精细化预报结果稳定,当有特殊天气或转折性天气时,预报结果不稳定。     

青海省3～5天逐日降水、气温滚动预报方法研究

本文利用T213数值预报产品和青海省42个站降水、最高气温和最低气温实况资料，采用PP方法设计思路，以逐步回归分析方法，研制了青海省3～5d逐日降水、气温滚动预报方程，并在2003年7月～2004年12月进行了业务试运行，结果表明，这种方法提高了预报的准确率，有一定的实用价值。     

柴达木盆地南缘气温精细化预报方法研究

本文从热力学角度对柴达木盆地南缘气温变化的主要影响因素进行了分析,选取柴达木盆地南缘的格尔木、小灶火、诺木洪和都兰四站2003～2007年的地面气象资料及中国气象局的T213数值预报、欧洲数值预报产品分析场资料,在用相关稳定筛选法精选因子的基础上,通过调整历史样本资料长度及各因子间的关系,筛选出最优预报方程的可变因子逐步回归方法制作气温对象精细化预报。     

青海省海北四县温度预报误差成因分析

24h最高、最低气温预报是电视天气预报节目对公众发布的基本气象要素,也是最重要的气象要素之一。这就需要气象工作人员对指导预报进行全方位客观分析,对影响温度预报的影响因素进行深入分析,以达到快速准确订正指导预报,提高地市精细化预报准确率。本文对青海省海北州四县2010年5月至2016年12月的海北州气象台24h温度预报进行了检验,并对误差较大的样本进行了客观的统计分析,对24h温度的预报准确率进行检验。从预报温度准确率月变化图看,最低温度的预报准确率除海晏县外均高于最高温度的准确率,逐月最低气温与最高气温预报准确率趋势线有一个较好的同步性。从整体来看,最低、最高气温预报准确率都在2月和8月最低,在5～7月、11月偏高。最高气温预报准确率也有很强的季节性及区域性,海晏县、刚察县夏季最低秋季最高,祁连县、门源县春季最低秋季最高。从最高(低)温预报绝对误差4℃的样本中挑选了62天影响全州3个及3个以上站点的个例进行逐日分析,总结出大幅度影响最高、最低温度的形势有:预报降水范围和强度偏差型、预报地面冷空气影响范围和强度偏差型、预报高空冷暖平流影响偏差型、预报高空槽强度移动偏差型、预报云量偏差型。     

最优气候均态预测方法在青藏高原冬季降水,气温预报中的应用

在对最优气候均态预测方法,原理及过程进行深入细致的研究后,重新编写了程序的头部、中部、尾部语句子过程调用函数。经多次调试实验,提高了预测方法的整体实用性和预测信息的可视化程度。检验得知：该方法对青藏高原冬季降水、气温的趋势预报具有较高的精度。     

城市空气质量数值预报试验研究

为开展城市空气质量业务预报,新近发展了一新的城市尺度气象和空气质量耦合数值预报模式系统,用该系统对重庆、天津、广州和济南市的 2 4小时空气质量作了大量实际预报试验。预报与野外实测的浓度 气象场之间比较表明:预报与实测浓度(SO2 、NO2 和PM1 0 )和风速比值总体平均为 1 0 2± 0 3 6和 1 0 8± 0 3 8;预报与实测的风向差在 6 7 5°以内的概率可超过 80 %;预报与实测温度差在 1 0℃以内的概率可超过 75 %;2 4小时降水量的预报准确率大于 80 %;日均API的预报准确率可达 80 %以上;预报与实测浓度 气象场之间有好的一致性     

提高预报地表气温长期变化的一个方法

利用一个基于奇异值分解(SVD)的后处理方法来改进中国地区冬季地表气温长期变化的预报.本文使用的数据包括1969～2001年共33年的中国台站的地表气温的观测资料以及加拿大气候变化研究中心Historical Forecasting Project(HFP)项目的超级集合动力预报结果.本文的后处理方法是基于SVD分解中...     

满洲里市温度精细化预报订正方法研究

通过利用满洲里市国家自动站观测数据和满洲里市4个区域站观测数据进行对比分析,确定了各区域站的最优差额值,通过多种分析方法确定了对差额值影响较大的因子,建立了回归方程拟合预报满洲里市温度差额,结合国家基准自动站主观预报对各分区温度精细化预报进行了订正,以期提高满洲里市温度精细化预报水平。     

西宁市单站日最高（最低）气温预报方法

本文利用西宁站前一日最低、最高气温实况,以及当日08时、20时EC数值预报产品未来24h、48h、72h850hPa变温资料,结合西宁市海拔高、气温日较差大等特点,用相似离度方法制作西宁单站未来24h、48h及72h日最低、最高温度的客观预报,改变了温度预报主要依靠主观判断的现状,此方法有较好的预报能力。     

东北山区丘陵地带冬季最低气温客观预报方法

以七台河市为代表研究东北山区丘陵地带冬季最低气温的变化规律,对七台河市2005-2007年冬季地面气象观测资料、高空700hpa、850hpa气象资料进行了统计、处理和分析,并结合冬季下垫面辐射特点,引入了一个与风向风速密切相关的辐射因子,采用逐步回归的方法选取对最低气温相关较好的因子,建立统计回归方程,为日后北方山区丘陵地带开展最低气温预报提供了科学方法和依据。     

青海省大～暴雪天气环流特征及其预报方法研究

本文利用青海省42个站1973～2000年28a的逐日降雪资料,对青海省产生大～暴雪的天气气候特征和全省50个大～暴雪天气过程个例进行分析,总结出产生青海省大～暴雪天气过程的500hPa环流分型及主要影响系统,并利用T213和欧洲中心的相关数值预报产品对青海省大～暴雪天气的短期预报方法进行研究。     

青海省东部农业区汛期大到暴雨落区及落点预报方法研究

利用T213数值预报产品资料及500hPa08时欧亚高空形势场资料,建立了“青海省东部农业区汛期大到暴雨落区及落点预报系统”,该系统:①自动查阅我省汛期产生大降水的欧亚及关键区环流形势相似场;②引用了垂直螺旋度和Q矢量,找出了垂直螺旋度、Q矢量和假相当位温场与我省东部农业区汛期大到暴雨的配置特征,并利用其计算结果确定东部农业区汛期大到暴雨的预报落区;③利用最优子集回归方法作出东部农业区汛期大到暴雨的落点预报。该系统在业务试运行中表明有一定的使用价值。     

提高预报地震准确率的有效解决方法

世界上很多地区处于地震带上,但是地震预报技术一直处于探索研究阶段,无法取得突破性的进展,每当发生地震,地震部门几乎都无法预测,由于无法事先有效预测,因此造成了大量的生命财产损失。     

青海省东北部短时暴雨分析和预报方法研究

本文利用2004～2010年每年5～9月青海省自动气象站小时气象要素资料,分析了青海省东北部短时暴雨的时空分布特征、短时暴雨出现前地面逐时变压、变温变化特征以及短时暴雨中尺度天气系统演变的规律,研究了短时暴雨预报预警指标。     

青海省电力辖区雷暴天气分析及预报方法研究

本文利用1981～2008年夏季(5～10月)青海省电力辖区八大走廊16个气象站的雷暴天气资料,分析了青海省电力辖区八大走廊雷暴天气的时空分布特征以及造成雷暴天气的环流形势与影响系统。为提高电力辖区雷电预报准确率,从天气学、统计学和能量天气学方面进行了研究,探索出了一套简单实用的预报指标和预报方法,建立了青海省电力辖区雷暴天气动态分析和预报服务系统。     

青海省东部浅山农业区春季干旱预报方法研究

本文选取青海省东部浅山农业区10个站1989～2006年的春季干土层厚度,以及互助、贵德2个站土壤相对湿度等定位监测资料,分析干旱发生的概率、地段降水量与土壤水分变化的关系。结果表明,青海省东部浅山地区春季干旱发生概率随时间变化有低～高～低和高～低两种类型;作物播种越早,受干旱威胁越大;大部分地区不同深度的土壤相对湿度和干土层与旬降水量的相关性显著,可以直接建立降水与土壤相对湿度、降水与干土层厚度的预报模型,进行土壤干旱的预报,根据预报结果,结合青海省干旱灾害的等级标准,确定农业干旱发生的等级。对于无法建立干旱模型的地区,通过分析最小有效降水量,可以确定降水量对土壤水分的贡献。预报方法在2009年的春季农业干旱预报中进行了应用。     

格尔木昆仑旅游景区旅游气象指数预报方法初探

依据青海省格尔木、五道梁、沱沱河3气象站30年的气象资料,利用统计学原理,结合天气预报的时间和空间尺度理论,探讨了格尔木昆仑文化旅游区各旅游景点的旅游气象指数预报方法：用最靠近景区的气象站所提供的天气预报资料和逐时观测资料作为景区气象指数预报的基础,再根据各景区的经纬度、海拔高度进行订正,最终获得旅游景区的旅游气象指数预报。     

西宁市单站日最高(最低)气湿预报方法

本文利用西宁站前一日最低、最高气温实况,以及当日08时、20时EC数值预报产品未来24h、48h、72h 850hPa变温资料,结合西宁市海拔高、气温日较差大等特点,用相似离度方法制作西宁单站未来24h、48h及72h日最低、最高温度的客观预报,改变了温度预报主要依靠主观判断的现状,此方法有较好的预报能力.     

利用冬春季地温预报日喀则汛期降水的方法

本文利用日喀则地区沿江一线冬春季月平均地温、5～9月降水总量资料,通过相关分析法对三个站地温与5～9月降水总量的相关性进行分析;选取预报因子采用最优子集回归分析法,建立地温与降水的预报模式,经过预报检验预报结果与实况趋势基本一致.