东亚冬季风异常与广东前汛期旱涝关系的初步分析

利用500 hPa北半球格点资料,参照历史平均东亚大槽位置,定义了东亚冬季风强度指数(I500).分析发现,近50年东亚冬季风强度有减弱趋势,特别是1987年以来冬季风明显减弱.根据广东48个站1954～2004年前汛期(4～6月)降水资料,用区域旱涝指数W对广东前汛期旱涝等级进行划分.51年内广东有9年前汛期出现大涝(或特涝),11年出现大旱(或特旱),旱涝发生频繁.冬季风异常对广东前汛期降水的影响比较大,强冬季风年后广东前汛期出现大旱的可能性较大,而出现大涝的可能性很小.

广东冬季气温时空变化特征

根据 1 954～ 2 0 0 2年广东省 4 8站冬季地面气温资料 ,利用多种气候统计方法 ,将广东省冬季气温分为全省性冷 (暖 )型、南冷 (暖 )北暖 (冷 )型等四种主要类型 ,其中全省性冷 (暖 )型占总年数的 90 %。广东省冬季气温有 0 2 5℃ / 1 0年的增暖趋势 ,稍弱于全国。

广州市的大暴雨灾害及其天气成因分析

广州市的大暴雨灾害与暴雨的强度、时空分布以及广州的地势等密切相关。大暴雨灾害主要出现在夏半年4～9月的汛期中,其中4～6月的大暴雨大部分是由冷空气南下与热带暖湿气流共同作用引起的,只有少数几次是由热带气旋影响产生的;而7～9月大暴雨主要是热带气旋和热带辐合带等热带系统形成的。

登陆广东热带气旋特征及其与副热带高压的关系

2004年登陆广东的热带气旋只有2个，个数明显偏少，粤西无热带气旋登陆；登陆广东的初台偏迟，终台结束早，登陆时间集中于7月；热带气旋移速快，强度弱（为热带风暴），对广东影响利大于弊。对1951～2004年7～9月登陆广东的热带气旋进行统计分析，发现各月登陆广东的热带气旋次数差异较大，最多时一个月有5个，最少时没有。登陆广东的热带气旋个数与西北太平洋副热带高压位置、强度有密切关系，可以将有利于和不利于热带气旋登陆广东的副热带高压各分为3种环流形势。

主分量逐步回归在气温预测中的应用

以广东省冬季气温场为预报场,前一年的北太平洋海温场和北半球500 hPa高度场为因子场,分别对它们作标准化处理,然后进行主分量分析,得到主分量矩阵。通过相关分析和逐步回归,求得预报场的主分量与因子场的主分量之间的关系,对预报场的标准化主分量进行反算,得到原始场的拟合和预报。结果显示,广东省冬季气温场前4个主分量(对总方差的累积贡献达到97.5%)的预报方程都通过显著性检验,其方程复相关系数基本在0.9以上。对广东省48个代表站2001-2003年冬季气温进行预测检验,大部分预测结果的残余标准差比同期的样本标准差低,同时回归方程的预报误差略低于实际业务预报误差,因而回归方程对实际天气预报业务工作有一定的参考意义。

广东省寒潮、强冷空气的气候特征及与ENSO的关系

本文对影响广东的寒潮、强冷空气与ENSO的关系进行了分析 ,结果表明 :寒潮和强冷空气活动多的年份一般出现在中等或强的ElNina期间。寒潮和强冷空气活动少的年份容易出现在LaNina期间 ,而较难出现在ElNina期间。

MOS方法做广东省未来5天逐日滚动分县预报

MOS(ModelOutputStatistics) ,即模式输出统计。美国、日本、欧洲一些国家七、八十年代先后用MOS方法取代PP方法 ,目前在国外许多国家MOS预报已成为最重要的气象要素预报方法。

清远市前汛期24小时暴雨预报

本文对1983～1991年前讯期（4～6月）850hPa亚欧图的分析，根据850hPa上切变线的位置与性质．把清远前汛期切变线型暴雨分为4种类型，并对这4种尖型总结出若干条预报指标．为清远前汛期暴雨24h预报提供了比较成功的预报方法．

1993年6月广州暴雨过程分析

本文通过对大尺度的环流形势特征及影响系统的分析，结合广州市的单站要素和有关物理量，对广州市1993年6月8～10日出现的暴雨进行分析并与同期几次暴雨进行对比。

广东省前汛期连续暴雨的气候背景及中期环流特征

为了解中期连续暴雨的成因，进一步做好4—6月广东省致洪连续暴雨的中期预报，用统计和合成分析方法，对1961--2001年广东省前汛期连续暴雨过程的气候背景及中期环流特征进行了分析。分析结果表明：广东省6月出现连续暴雨的几率最大；小波分析和最大熵谱分析表明，广东省的连续暴雨存在准2～5年和10年左右的周期振荡，未来几年发生连续暴雨的次数将增多；用500hPa候平均高度场资料，对出现在广东省的前汛期连续暴雨过程的中期环流特征及高、低纬地区的环流演变特点进行了分析归纳，总结出两类造成连续暴雨过程的中期环流特征的2条指标，它们的共同特点为：中高纬度具有十分稳定的“西阻”和“东阻”，中高纬的“东阻”和低纬120。E以东的正距平区相叠加，使得低纬维持稳定的东高西低形势，有利于出现连续暴雨过程。在此基础上利用欧洲中心500hPa高度场未来1～5d的格点逐日预报资料得到候平均图，用动力一相似诊断方法作出2003--2005年广东省有无连续暴雨过程的中期趋势预报。

中国近30年来气象统计预报进展

近 30年来 ,多元统计分析方法有了长足的进步 ,涌现出不少新方法、新技术。文章着重介绍了近 30年来气象统计预报在中国气象业务科研中的一些应用和发展 ,主要从多元统计分析和时间序列分析上来选材 ,将非统计意义的模糊集方法、人工智能 (人工神经网络等 )、灰色系统、车贝雪夫多项式展开等也归入到统计方法中。另外 ,近年来气象界用得较多的卡尔曼滤波、分形。

广州地区雷电时空分布特点及天气学分析

利用2000～2003年闪电定位资料，对广州地区雷电时空变化的分析表明，广州地区的雷电主要发生在4～10月，电闪有准双峰的日变化，其中13：00～21：00雷电发生最频繁。广州市区是雷电的高发区，其次是其东北部山区。正电闪的空间分布中心偏于市区的南侧。对相关环流形势和影响系统进行统计，结果表明导致频闪的天气类型主要有西风槽类、副热带高压类和热带系统类等3类6型，在不同的季节频闪天气型的系统配置有所不同。

热带气旋气候数学模型的预报应用

使用西太平洋海温格点资料,选取若干个因子,组成多个复合因子,建立权重方程,使得单因子的相关系数信度检验0.05提高到复合因子的信度检验0.01,权重方程的信度检验提高到0.001.用权重方程产生的突变的高阶非线性预报方程,其Y与X的相关系数比1阶线性方程提高5%左右.自1999年至今,热带气旋年、月频数气候预测的模型投入到实际预报应用,其预报准确律达到75%～90%.使用非线性预报模型作了逐日气压、逐日雨量的气候预测.将沿海气压场、雨量场的气候预测结果用于分析、制作热带气旋登陆中国以及广东地区的时段、地段的气候预报,准确率达80%～90%.

气候灾害预测模型的应用

为了减少气候灾害造成的损失,提高灾害性气候的预测水平,用非线性预报原理和方法,建立了气候灾害的数学预测模型。首先,用西太平洋海温格点资料,通过相关计算和因子选择,用多项式曲线预测模型,对西太平洋、南海、以及登陆我国(或广东)的热带气旋的年、月频数进行预测试验,经过3年多的实际业务应用,效果良好;其次,使用越赤道气流指数、南支槽指数、高低纬环流指数等资料,根据指数曲线预测模型的原理和方法,制作了广东暴雨过程预报,其业务预报准确率达到70%～90%;并采用指数曲线、周期叠加、韵律等3种预报方法,用权重回归方程进行综合,制作了"逐日、旬、月、季气象要素的短期气候预测系统",对天气转折、气候突变和气象要素的极值有较强的预报能力,特别对降水的时段量级、冷空气影响的时段及强度、热带气旋的影响时段的预报,效果较好,对广东的干旱、寒潮预报也具有一定的参考价值。

热带气旋的路径及登陆预报

用几个非线性数学模型制作热带气旋短期路径预报及热带气旋个数、登陆时段、地段的短期气候预报。 5年多的研究和预报试验结果表明 :用指数曲线模型制作热带气旋路径预报 ,准确率较高。 2 4h预报 ,199次平均误差12 3km ,达到国内先进水平。用多项式等非线性模型 ,制作登陆我国及登陆广东热带气旋的年、月个数预测 ,经过 3年实际应用检验 ,准确率达到 70 %～ 90 %。用非线性预测模型的逐日气压场、逐日雨量场长期预测结果进行分析 ,制作广东热带气旋登陆时段、地段和南海海面热带气旋出现时间的预报 ,准确率达到 70 %～ 80 % ,2 0 0 2年热带气旋的预报 ,采用长中短期预报相结合 ,数值预报与统计预报相结合 。

热带气旋路径强度预报──SAPC法

ＳＡＰＣ──逐段相似气候持续性热带气旋路径、强度预报方法，既考虑了热带气旋的气候持续性规律，又考虑了与现时热带气旋状态特别相似的历史热带气旋路径、强度变化规律，用不同的相似条件和权重，把气候路径、相似路径和持续性路径作了有机的统一．该方法克服了预报路径的大曲率变化，考虑了随时间、地点变化的热带气旋的气侯规律，根据热带气旋的现时状态，即可随时制作路径、强度预报．历史资料检验和实际应用表明该方法有实用价值．

华南台风业务系统

华南台风业务系统是根据近期台站计算机装备倩况和业务、服务工作的需要而设计的微机应用系统，有区域中心和地（市）气象台二种应用版本，内容包括台风资料管理、预报服务分发、演示及值班流程等子系统。系统的运行可简化台风预报过程，减少手工操作，提高台风业务工作效率。

基于长短时记忆网络-纵横交叉算法的含高比例新能源电力市场日前电价预测

精准的日前电价预测能够协助电力市场参与者做出合理的决策。随着高比例新能源接入电力系统,日前电价的预测难度不断加大。为了提升含高比例新能源电力市场日前电价的预测精度,提出了一种基于奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)和纵横交叉算法(crisscross optimization,CSO)优化长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的日前电价预测模型。首先,使用SSA将原始数据分解成趋势序列、周期序列和剩余序列;其次,对各子序列建立LSTM多步预测模型,针对LSTM的全连接输出层参数易陷入局部最优的问题,提出了二次训练LSTM策略,在训练好LSTM模型后,使用CSO算法对全连接层间的权系数与偏置进行微调;最后,将所有预测序列进行叠加即得最终的电价预测值。以北欧丹麦DK1电力市场数据进行了建模预测,实验结果表明所提方法能够有效提高日前电价的预测精度。

基于改进纵横交叉算法的电网最优潮流计算

纵横交叉算法(crisscross optimization algorithm,CSO)已应用于解决电网中的多种复杂问题并取得了较好的效果。在CSO算法基础上,提出了一种快速收敛的改进纵横交叉算法(faster crisscross optimization algorithm,FCSO)求解最优潮流问题。该改进算法在原有的双交叉算子的基础上提出了一个全新的算子——中心交叉算子,此算子与横向交叉算子以一定的规律交替进行,种群中每个个体依次与当前最优个体执行交叉操作后再执行竞争算子,有选择地向当前全局最优个体靠拢,以提高单次搜索的质量,加速收敛。在IEEE118节点系统上的仿真结果表明,CSO较同类的群智能优化算法有着收敛精度高、稳定性强的特点,而FCSO能在不损失收敛精度的条件下显著加快收敛速度,大幅缩短寻优时间,为纵横交叉算法应用于实际电网实时调控领域提供了更多的可能。