共查询到20条相似文献，搜索用时 734 毫秒
1.
烟台市暴雨过程的数值预报产品分析检验 总被引：2，自引：0，他引：2
分析了日本数值预报产品对2003年5—8月烟台市暴雨过程的预报结果，发现当其预报未来24小时有20mm以上降水时，烟台市未来24小时出现降水可能性较大，可结合天气在线、T213等数值预报产品进行综合判断未来是否有暴雨出现；当烟台市当天已有大的降水时，而数值预报未来24小时有19mm以上降水时，易出现虚假的暴雨预报；对暴雨落区的预报，要仔细分析大尺度环流特征和要素场，并结合预报员的经验进行综合分析。 相似文献
2.
3.
本文以日常0—24小时和12—36小时降水量预告图作为研究对象,从降水量分布,雨量中心变化出发,探讨了这两张图在大降水落区预报方面的使用价值。 相似文献
4.
对T106数值预报产品进行统计分析，确定了与暴雨关系密切的物理量；通过对物理量场与暴雨落区之间关系的定性诊断分析以及对物理量的定量计算，确定了物理量的临界值，并以此作为预报暴雨发生的限制条件；将T106数值预报产品的3种物理量预报场与临界值对比，判断未来24h有无暴雨。 相似文献
5.
贵州省暴雨BP神经元网络预报方法 总被引：3，自引：0，他引：3
引入人工智能方法，应用BP神经元网络技术，结合数值预报产品、动力诊断产品和当地预报经验指标，构造了贵州省期暴雨落区预报的人工神经元网络模型，实现了全省各大－暴雨落区的逐日概率预报，为业务预报提供了客观预报指导产品。 相似文献
6.
7.
《高原山地气象研究》2022,(Z1)
利用ECMWF细网格、GRAPES＿GFS、GRAPES＿MESO、SWC＿WARM四种数值模式降水资料,以及四川省气象台智能网格格点降水预报产品,对遂宁地区2020年7月发生的六次区域性暴雨天气过程进行了24h时效检验分析。结果表明：四种数值预报模式对遂宁地区的降水预报均有较大偏差,预报值普遍偏小1～2个量级;SWC＿WARM针对暖区暴雨的落区预报具有较好的指示意义;在锋面降水过程中,ECMWF细网格模式的参考价值更大;而GRAPES＿GFS和GRAPES＿MESO的偏差最大,对暴雨的指示性较差;四川省气象台的智能网格降水预报产品对暴雨预报有一定的指导作用,但还需要本地预报员对落区和量级进行进一步订正。 相似文献
8.
9.
中尺度区域内暴雨落区预报的探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
以天气学原理和预报员经验为基础，通过对影响宝鸡地区４５场暴雨天气的分析，探讨了不同尺度系统对暴雨落区的经向分布与纬向分布的影响。由此建立了暴雨落区的预报模型，对中尺度区域内暴雨落区的预报进行了有益的尝试。 相似文献
10.
11.
１９９４年６—８月中央气象台暴雨预报检验林明智，毕宝贵，乔林（国家气象中心北京，１０００８１）１前它近年来，我国气象工作者对暴雨预报方法和暴雨预报评估技术研究取得一些进展［１－３］，在暴雨预报评估方面提出了划分三个评估等级（暴雨过程预报、落区预报和落... 相似文献
12.
13.
14.
充分利用T213和ECMWF数值预报产品的优势，对相关预报场进行定量集成。根据历史统计和产生暴雨的几个必要条件，选取相关因子进行判别，并按权重进行叠加，得出未来24h暴雨落区概率预报图，在业务应用取得了满意的效果。 相似文献
15.
16.
17.
2015年5月31日甘肃陇东地区出现一次暴雨天气过程,ECMWF集合预报系统的降水预报只有1个成员(简称EM-p)预报出暴雨,并且EM-p对预报暴雨落区、量级和降水时段的预报与观测实况基本接近。本文通过对EM-p和集合预报系统控制成员预报效果的对比分析,以及EM-p与实况的对比分析表明,EM-p对产生暴雨的对流参数预报完全符合本地经验指标,虽然对低层急流预报出现一定程度偏差,但对低层辐合区(暴雨落区)位置的预报与观测实况极为接近,因此EM-p成员能够为暴雨的短时预报和临近预警提供可靠的定量依据,可有效提前暴雨预警时间。通过分析,期望为如何利用ECMWF集合预报有效判断低概率但高影响天气的发生提供一些有益的思路。 相似文献
18.
本文对华东热带气旋暴雨形热分类及物理量合成对比分析，初步得到它们彼此间的和各物理２量的自身特点，并利用数值产品将统计结果和预报员的实际经验，对落区进行动态综合诊断，并建立预报热带气旋暴雨落区的数值产品释用的业务系统，经过实例试验，落区的预报结果与实况比较接近，效果较明显。 相似文献
19.
通过对阿克苏地区35个强对流天气过程的能量特征分析，总结出了预报雹暴天气强度及落区的能量特征量指标。并提出投入预报业务的流程，通过能量铅直贯穿线、低层干暖盖和地面能量形势，配合常规预报工具。有助于提高24～48小时内有无雹暴天气及其落区的准确率。 相似文献
20.
本文分析了产生暴雨的大气热力条件和暴雨与特定低空急流的关系。发现某些物理量在暴雨开始前18—30小时有突变现象。这种现象在其它的段不明显。把上述物理量组合成暴雨落区预报指数。在确定有暴雨产生的情况下,该指数参考低空急流的特定位置,能预报未来24小时前后暴雨产生的范围,7年来预报准确率在80%以上。这个方法对大雨落区预报也有参考价值。 相似文献