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利用常规观测、地面加密站逐时观测和欧洲中期数值预报中心0.125 °×0.125 °逐6 h再分析资料，从天气系统演变、冷空气路径、灾害性天气预报指标等方面，利用315K等熵位涡对2016年4月2～3日宁夏突发寒潮极值暴雪过程进行了诊断分析。结果表明：（1）此次过程属于高空小槽东移合并型，地面有冷高压分裂且主体快速南下，并有锋面相配合，导致强冷空气入侵和锋后降雪。（2）前期环流形势稳定，后期天气系统突变，常规气象资料难以预报，315K等熵位涡图可作为短时、局地的春季寒潮降雪过程的有效分析和预报工具。（3）等熵位涡清楚地示踪冷空气的来源和传播路径：咸海区域对流层顶冷空气东移南扩与青藏高原对流层中层冷空气合并加强，且新地岛平流层下部的冷空气在前期缓慢东移后，自贝加尔湖加速南下对其补充引发寒潮。（4）等熵位涡异常大值可定量、清晰地表述关键影响系统西风带小槽的演变，具有更好的指示意义。（5）等熵位涡高值区随时间变化与寒潮演变一致，可提前6 h指示冷空气活动，且等熵位涡大于1.0 PVU区域与寒潮及降雪落区一致，大于0.8 PVU区域与强降温区域一致，可作为精细定量预报的重要指标。 相似文献
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银川河东机场小样本雷暴分类客观预报方法研究 总被引：2，自引：2，他引：0
利用2000—2016年欧洲中心再分析资料、探空及地面自动气象站观测资料,根据天气过程的强度和对应物理量,分别对银川河东机场雷暴伴随大风、降水等不同天气现象类别进行定量化转换,采用峰度偏度系数、χ~2以及Q-Q图3种方法对定量转换的数据进行正态性检验,结果表明:按天气现象分类的样本服从正态分布,未分类样本基本服从。利用逐步回归、多元回归、非线性回归、BP人工神经元网络以及支持向量机5种方法,分别建立了雷暴现象与强度预报模型。结果表明:BP网络以及SVM对天气现象的预报能力较强;分类逐步、多元以及非线性回归模型分别对弱雨、强雨以及大风和降雨同时发生的天气强度预报效果较好。并在此基础上通过最优分析设计了河东机场不同种类雷暴天气定性和定量预报相结合的业务系统。 相似文献
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