一种市级气象台短期降水预报模式

本模式将传统的短期降水预报方法与计算机应用技术相结合,对预报员的预报思路作了深入的研究,以天气图预报流程为框架,发挥计算机的优势,结合老预报员经验,建立一种新型的人机结合预报方法。本模式首先对短期天气形势作晴雨判别,若判别结果为无雨,则直接作为预报结论;若为有雨或晴雨不明,则依次进行天气系统相似、预报区域地面要素相似和700hPa有限格点综合相似运算,从大量历史样本中找出若干相似样本(一般不超过20个)。将这些样本的预报对象与各类因子作动态相关普查,选取1—2个预报因子,用逐步回归模型建立量级预报方程,得出预报结论。本模式以连云港市的降水预报为例,在GW286B微机上实施,并投入业务使用。结果表明,预报准确率高于传统预报方法,尤其对转折性天气预报能力强。

基于中尺度数值模式的分类强对流天气预报方法研究

针对雷暴大风、短时强降水、冰雹和龙卷等强对流天气短期预报,采用0.25°×0.2°每天4次日本气象厅(JMA)东亚地区再分析资料计算的百余类对流参数(物理量)及其15 d滑动平均值,根据"邻(临)近"原则对江苏2001—2009年2—9月各类强对流天气进行时间和站点的匹配后,应用相对偏差模糊矩阵评价技术,对上述对流参数进行权重分配和逐次筛选,获得了既体现强对流与气候平均态间明显差异,又体现自身相对稳定的特征对流参数序列。同时,根据历史分类强对流个例中各特征对流参数的频谱分布获得各对流参数的频率分布分段函数,然后基于中尺度数值模式预报的对流参数,综合历史频率分布和权重分配,构建了分类强对流天气预报概率,并以优势概率作为分类判据,做出强对流分类预报。最后建立了业务化系统,以全自动方式提供分类强对流客观预报产品,投入到日常业务和南京青年奥林匹克运动会气象保障服务工作。