新增积雪深度客观预报技术研究及其应用

利用地面历史观测数据对我国冬季典型降雪过程的雪水比进行了统计分析,在此基础上,利用改进后的Cobb算法、ECMWF IFS模式预报及中央气象台降水和相态网格预报构建了雪水比和新增积雪深度物理预报模型。结果表明:我国降雪过程的雪水比分布较广,最小为0.3∶1,最大为100∶1,仅有4%左右的雪水比为10∶1;雪水比具有明显的区域和季节特征,新疆、西北地区东部、华北以及东北地区雪水比大于其他区域,冬季较春、秋季雪水比大;改进后的Cobb算法建立了随地形高度变化的云识别方案,利用云内温度与雪水比统计关系及垂直速度构建了雪水比和新增积雪深度预报模型,其预报的雪水比和新增积雪深度空间分布特征较原Cobb算法的预报更接近实况;结合雪水比预报模型和中央气象台降雪网格技术的新增积雪深度预报较ECMWF IFS模式预报有明显的改进,相对模式新增积雪深度预报TS评分提高率基本在10%以上,尤其对20 cm以上新增积雪深度预报能力提升明显。

山东区域汛期旱涝预测概论

对 195 1～ 2 0 0 0年期间汛期 (6～ 8月 )山东区域旱涝与全国主要多雨带的 8个分布类型的逐年对应关系进行了具体的对比和论述。并对烟台、青岛、潍坊、济南、临沂、菏泽等 6个地区汛期旱涝的天文、海洋、大气环流和气象要素等方面的预报物理因子进行了全面的普查、筛选、精选和综合分析 ,并分别建立了汛期降水量预报物理方程。并以青岛地区为例 ,对汛期降水理的多种交叉学科的预报物理因子进行了最优集成 ,为青岛地区汛期降水量和旱涝建立了分多级的可操作的预报物理模型。该文优选出来的汛期降水的多学科物理因子对短期气候预测有重要的学术意义 。

陈菊英的气象人生——访中国气象科学研究院研究员陈菊英

在中国的气象科技史上,陈菊英研究员是一位举足轻重的人物,她为我国气象科技事业的发展做出了卓越的贡献。在40多年的气象科研生涯中,她感悟到:"只有坚持自主创新,才能取得事业上的成功!"在她的人生信条里,不奢求大富大贵,她只希望有一个发挥自己才能的平台。一个报效祖国和人民的赤子情怀常涌荡在心中。