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成都市短时强降水概率预报方法初探成都市短时强降水概率预报方法初探引言随着全球气候变化的影响，短时强降水事件在许多地区变得越来越频繁和剧烈。
短时强降水给城市交通、农作物种植和防汛等方面带来了巨大的挑战。
因此，预测短时强降水的概率对城市的应急响应和灾害防控至关重要。
本文旨在初步探讨成都市短时强降水的概率预报方法。
一、成都市短时强降水的特点成都市位于四川盆地西南部，具有四川盆地高原和盆地地形特征，这导致成都市的短时强降水事件频率较高。
根据历史气象数据，夏季和秋季是成都市短时强降水最为集中的季节。
特别是在夏季，由于四川盆地周边地形的阻挡，空气容易产生对流，导致了短时强降水事件的频发。
二、成都市短时强降水概率预报方法1. 气象要素分析法气象要素分析法是根据成都市短时强降水事件的历史气象数据，通过统计分析得出的预测方法。
首先，我们收集成都市过去几年的降雨和其他相关气象要素数据，如气温、湿度、风向和风速等。
然后，将这些数据进行分析，找出与短时强降水事件有关的共同特点和规律。
最后，利用这些特点和规律，对未来可能发生的短时强降水事件进行概率预测。
2. 数值模型预报法数值模型预报法是利用气象数值模型对成都市的短时强降水进行概率预测。
数值模型是一种基于物理方程和大量气象观测数据建立的数学模型，用于模拟和预测大气运动、温度、湿度等气象要素的变化。
通过输入成都市区域的初始条件和边界条件，数值模型可以预测未来数小时或数天的天气情况。
为了进行短时强降水的概率预测，我们需要在数值模型中添加短时强降水的观测和预测算法，并利用这些算法对未来短时强降水事件的概率进行预报。
三、预报结果评估与改进预报结果的评估是为了验证预报方法的准确性和可靠性，并进一步改进预报方法。
成都市一方面可以通过收集新的气象观测数据和历史事件数据，来更新气象要素分析法中的统计模型和算法。
另一方面，成都市可以定期对数值模型进行调整和优化，提高数值模型预报短时强降水的精度。
利用最优子集回归作白城市夏季降水量预报通过普查国家气候中心的74项环流特征量和北半球500hpa月、季高度场及286个点海温场与白城市夏季降水量的相关, 选取与74项环流特征量相关系数绝对值达到0.30以上，北半球500hpa月、季高度场及海温场相关信度达到0.05的相关区的格点高度合计值作为预报因子, 利用最优子集回归建立白城市夏季降水量的预报模型，通过与多元回归方法做比较，最优子集回归比多元回归有更好的预报效果，从使用情况来看，预报值与实况值更接近，有较好的应用价值。
关键词: 双评分准则最优子集回归夏季降水预报1、引言白城市位于吉林省西北部，嫩江平原西部，科尔沁草原东部，属温带大陆性季风气候，夏季是全年降水最集中的季节, 降水量占全年总降水量的3/4，容易发生干旱、局地洪涝灾害, 夏季降水的多少将直接影响工农业生产。
因此做好夏季降水量的预报对各有关部门指挥生产、防灾减灾具有重要的指导作用。
在以往的回归方程中，理论上并不能保证所选变量的显著性，所建立的预报模型不一定全局最优，而最优子集回归(又称所有可能的子集回归)[1]则是采取合理途径, 穷尽所有预报因子的搭配,按双评分准则，即既考虑模型拟合的精度又考虑预报趋势的准确性，从中挑选出一个最优的回归方程。
2、最优子集基本原理最优子集回归是在70 年代设计出的计算速度快、误差小的furn ial-wilson 算法。
如果有p 个预报因子, 任选一个预报因子的子集(不同因子间的组合) 与预报量建立一个回归方程,称为一个子集回归方程, 如果有p 个预报因子则可以建立2p - 1个不同的线性子集回归方程。
2.1最优子集回归计算顺序的确定最优子集回归计算的关键在于子集组合顺序的确定, 它对于节省计算量、减少存储量和减少计算误差至关重要。
二进制式、自然式和字典式三种算法是furnial-wilson 提出的, 这些算法较完美地解决了这一问题。
它们都是利用扫描运算或高斯消去法运算的。
刘伯奇，祝从文．中国夏季降水预测因子潜在技巧分布图及应用．应用气象学报，２０２０，３１（５）：５７０ ５８２．ＤＯＩ：１０．１１８９８／１００１ ７３１３．２０２００５０５中国夏季降水预测因子潜在技巧分布图及应用刘伯奇 祝从文（中国气象科学研究院，北京１０００８１）摘 要影响我国夏季汛期降水异常的因子繁多，不同因子之间复杂的相互作用制约我国夏季降水季节预测水平。
目前动力模式对降水预测技巧水平较低，如何开发客观统计预报方法，提高我国夏季降水预报技巧依然存在挑战。
该文基于最小二乘法拟合和交叉检验方法，提出一种搜索预测因子潜在预测技巧的方法（潜在技巧分布图），并基于该方法开发预测因子自动选择器，建立中国夏季降水异常自动统计预测模型。
与传统线性相关分析相比，潜在技巧分布图不受极端气候事件影响，可直观展现具有显著预测技巧的前兆信号，而预测因子自动选择器则能从潜在技巧分布图中自动筛选最优预测因子，获得逐年不同的预测因子，更符合中国夏季降水异常影响因子多样性的客观事实。
在完全剔除预测当年信息的回报试验中，该预测模型对１９９９—２０１９年中国夏季汛期降水异常的历史回报技巧明显高于动力模式。
通过方差订正，历史回报降水的ＰＳ评分从７１．００分提高到８２．１０分，显示了该模型的潜在预报潜力。
关键词：中国夏季汛期降水异常；季节预测；交叉检验；潜在技巧分布图引 言东亚夏季风异常是造成我国夏季汛期降水异常的关键因素，中国夏季汛期降水异常的季节预测既是中国气象局的核心业务之一，也是国家防灾减灾工作的第一道防线。
东亚夏季风包含南海—西北太平洋热带季风系统和东亚副热带季风系统，其对应的降水期包括江南春雨、江淮梅雨、华北—东北雨季和华南后汛期，由于降水期延续时间长、空间跨度广、影响因素多、预测难度大，夏季汛期降水异常的季节预测一直是东亚季风研究的重点和难点。
已有研究表明：季节年际预测的可预报性来源于大气下垫面外强迫［１］，包括海温、海冰、积雪和土壤湿度等陆面过程。
文章编号 1005-8656（2020）01-0003-05中图分类号 P456.7 文献标识码 A doi :10.14174/ki.nmqx.2020.01.001基于模式集成的内蒙古夏季降水客观预报方法研究杭月荷（内蒙古气象台，内蒙古 呼和浩特 010051）摘要 文章基于消除偏差的模式集成客观预报技术，建立实时运行的降水预报模型，对内蒙古夏季降水进行预报。
采用的集成模式资料为内蒙古数值预报业务系统和欧洲中期天气预报中心高分辨率数值预报产品。
通过应用频次分布方法对大尺度模式进行预报偏差消除，应用TS 权重方法对模式进行集成，建立了分季节、分量级、逐站点的精细化预报模型。
对模型预报效果的客观检验结果表明：集成产品在原模式的基础上各量级预报准确率均有提升，主要改善在小雨及大雨和暴雨量级。
针对内蒙古夏季发生的大部分大暴雨事件，集成产品在降水范围、强降水落区和极值预报方面都明显优于单模式预报。
关键词 多模式集成；消空模型；降水分级订正引言全球变暖背景下，北半球大部分地区降水增多，极端天气事件频发，使得当前降水预报的难度和不确定性增大[1]。
内蒙古地域狭长，东西跨度大，地形复杂多样，降水预报难度很大。
近年来，数值天气预报技术快速发展，对天气预报业务的重要支撑作用更加凸显，并且由传统的单一确定性预报向集合、集成数值预报方向发展[2]。
全球多家数值天气模式要素预报各有千秋，各种模式的天气数据信息值得参考，如何取舍值得探讨[3]。
多模式集成技术是合理利用各模式预报结果以减小模式系统性偏差的有效途径[4]。
Krishnamurti [5]的研究表明，超级集合预报有效地减小了季节气候预测和天气预报的误差，预报效果远优于单个模式和多模式集合平均。
智协飞等[6]在国内率先提出多模式消除偏差集成（Bias-Removed Ensemble Model,简称BREM ）预报方法，利用该方法进行预报，发现集成预报效果在单一模式的基础上稳定提升，尤其是对降水预报提升显著。
我国夏季降水预测方法研究进展作者：刘珂潘婕张荣刚来源：《人民黄河》2018年第01期摘要：夏季降水是我国短期气候预测的重要内容之一，近几十年我国夏季降水预测技术和方法取得了长足进步。
随着热带海洋、欧亚积雪、中纬度环流形势影响东亚夏季降水的物理机制不断应用在夏季降水预测中，新一代气候预测模式系统投入业务化运行，多种模式降尺度释用技术以及动力一统计相结合的季节预测系统逐渐在季节气候预测业务中发挥重要作用，我国夏季降水气候预测能力有了极大提高，我国短期气候预测逐渐走向以客观动力物理预测为基础的时代。
关键词：模式预测；经验统计；物理统计；降水预测；夏季中图分类号：P457.6 文献标志码：A doi：10.3969/i.issn.1000-1379.2018.01.0051 引言气候变化已经对全球社会经济等各个方面产生了广泛的影响，气候变化导致的各类极端天气事件（洪水、干旱、高温和暴雪等）频繁发生川，气候变化成为科学界的研究热点之一。
我国地处东亚季风气候区，自然条件复杂，气候变暖背景下的东亚季风气候同样发生了深刻变化，其年际、年代际尺度的变化对我国降水的时空分布也产生了重大影响。
20世纪70年代末，东亚夏季风从相对较强转向相对较弱，我国夏季降水随之在江淮增加，华北减少，呈现出“南涝北旱”的异常情况。
伴随着每年东亚夏季风的暴发和北进，我国从南到北逐渐进入汛期，汛期降水多寡直接影响到我国社会生产生活的各个层面。
近年来，针对我国夏季降水的预测成为大气科学工作者的一个重要研究方向。
我国近代短期气候预测的研究工作是从涂长望（1944年）开始的，早期的夏季降水预测通过建立局地降水与大尺度环流系统的统计关系进行预测。
随着对气候系统中海一陆一气相互作用的物理过程及其对气候影响的理解不断深入，在短期气候预测方面建立了许多统计和动力预测模型，我国汛期降水预测的准确率也在20世纪80年代后明显提高，但仍存在不足：利用任何一种模型方法或单一物理因子进行预测，其效果都存在较大的不稳定性，原因是预测变量在一次预测中由多个预测因子共同影响，在另一次预测中可能是由少数甚至某一个因子起决定作用。
数值天气预报检验方法研究进展数值天气预报检验方法研究进展一、引言天气预报在现代社会中起着至关重要的作用，它对于农业、交通、航空等多个领域都有着重要的影响。
为了提高天气预报的准确性和可靠性，研究人员不断探索更先进的数值天气预报检验方法。
本文将探讨数值天气预报检验方法的研究进展，并对其应用前景做出展望。
二、数值天气预报检验方法的分类数值天气预报检验方法可以分为两大类：点评价方法和场评价方法。
点评价方法主要是以单个站点观测资料为基础，通过对比观测值和预报值之间的差异来评估数值天气预报的准确度。
常见的点评价方法有观测值和预报值的平均误差、均方根误差和相关系数等。
场评价方法则是以局地场的观测资料为基础，通过比较观测场和预报场之间的差异来评估数值天气预报的准确性。
常见的场评价方法有风场对比、位势高度对比和降水场的比较等。
三、数值天气预报检验方法的研究进展1. 敏感性分析方法敏感性分析方法主要以数值模型的敏感性为基础，通过对输入参数的微小扰动来分析数值模型输出结果的变化情况。
常见的敏感性分析方法包括Monte Carlo方法、Sobol敏感度分析和Morris敏感度分析等。
这些方法可以帮助研究人员了解数值天气预报模型对输入参数的敏感性，从而提供模型优化的依据。
2. 聚类分析方法聚类分析方法主要是以相似性为基础，将某一时刻的预报场和观测场进行聚类分析，以得到相似的天气态势。
常见的聚类分析方法有k-means方法、层次聚类和Fuzzy C-means等。
聚类分析方法可以帮助研究人员更好地理解预报误差的空间分布规律，进而优化数值天气预报模型。
3. 统计降水预报方法统计降水预报方法是通过统计学方法对降水预报进行评价和优化。
常见的统计降水预报方法包括概率预报方法、直接统计预报方法和最优组合预报方法等。
这些方法可以提供可靠的降水预报，从而更好地指导农业灌溉和防灾减灾等工作。
四、数值天气预报检验方法的应用前景随着科学技术的不断发展，数值天气预报检验方法将会有更广阔的应用前景。
