那曲地区一次强降水天气过程分析

文章利用500hpa天气图、FY2-2C卫星、物理量场、地面气象要素等资料对2012年12月13日08时至14日08时那曲地区大范围降雪过程进行天气学诊断分析及漏报个例进行综合分析。结果表明:降雪来临前露点迅速上升,低空水汽辐合上升,孟加拉湾的水汽顺着西南气流输送到高原,而南支槽(短波槽)的快速东移,是此次降雪过程的主要影响系统和降雪漏报的原因;降雪发生时那曲位于0~20×10-5S-1的正涡度区,0^-4×10-5S-1的负散度区。

利用支持向量机方法预报那曲县月降水量

支持向量机(Support Vector Machines)方法,简称SVM方法。SVM方法是计算机学习的一种新方法,是基于历史数据建立预报预测模型的有效工具。这一方法数学推导严密,理论基础坚实,已经成为预测预报、模式识别、计算智能等领域的热点技术,受到了国内外的广泛关注。作为月降水定量预报方法的尝试,利用那曲县及安多县的月平均常规气象资料及74个环流场资料,利用国家局陈永义老师等开发的支持向量机学习建模预报软件平台(SVM2.0)作了那曲县月降水量预报试验,其结果显示出了该方法有一定的预报能力。

2011年7月26日西藏强对流天气过程的业务模式检验评估

以2011年7月26日西藏强对流天气过程为个例,对目前气象局使用的T639和EC天气预报模式的预报情况进行检验和评估。结果表明,500hPa的环流形势上,两家数值模式对于青藏高原的低值系统模拟不足,对700hPa和850hPa的风切变也没有完全模拟出,这导致环流型的模拟出现误差。在要素模拟上,850hPa在青藏高原存在一个较强的温度锋区,但两家模式对其模拟的强度明显存在差异。这直接导致两家模式对西藏大部分地区的中雨或雷出现漏报。