简介：介绍了人工神经网络原理和卫星云图估计降水的原理.从GMS红外卫星云图资料中抽取12个降水云图特征量,构造了网络结构为12-98-7的降水估计人工神经网络模型,并用1993年的小时地面雨量资料和GMS数字云图资料对神经网络模型进行训练,用1992和1994年资料对该神经网络模型分别进行测试.在日面降水估计试验中,地面雨量计值和卫星估计降水之间的相关系数分别为0.94和0.97,相对误差分别为41%和32%.

简介：基于T213L31、T106L19和欧洲中期预报中心数值预报产品,应用BP人工神经网络技术,建立了850hPa高度区域温度集成预报模型,并进行了检验。结果表明：该模型能比较准确地预报强冷空气活动过程中冷中心及温度槽脊的位置和强度,预报结果的平均绝对误差明显小于3个子模式,预报场与实况场的相关程度明显高于3个子模式,预报误差在我国华北北部、东北地区较小,在蒙新高地和帕米尔高原地区误差较大。模型实现了多模式产品的最优综合。

简介：利用张掖国家湿地公园冬季水域结冰厚度观测资料和张掖观象台的气温、地温气象资料,运用统计学方法和BP神经网络方法建立了张掖国家湿地公园水域结冰厚度预报方程。通过对不同的预报方法进行预报效果验证,该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有比较理想的预报效果,流动水域结冰厚度预报历史拟合率分别为：80.6%（多元回归）、74.6%（逐步回归）、100%（BP神经网络）;模型试报准确率分别为：72.7%（多元回归）、72.7%（逐步回归）、81.8%（BP神经网络）。静止水域结冰厚度预测历史拟合率分别为：76.9%（多元回归）、71.8%（逐步回归）、93.5%（BP神经网络）;模型试报准确率分别为：76.0%（多元回归）、72.0%（逐步回归）、84.0%（BP神经网络）。结果表明：多元回归方法优于逐步回归方法,而BP神经网络又明显优于传统的统计学方法,数据显示该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有较好的预报效果,预报模型能够对水域结冰厚度进行有效的短期预报,其性能指标符合实际要求,具有很好的实际应用价值。

简介：将BP（BackPropagation）神经网络方法引入到奥运空气质量预报工作中,利用MATLAB神经网络工具箱搭建运行平台,将高时效性的观测结果与多模式集成实时预报系统的模式输出结果相结合,做出BP神经网络拟合预报结果。在对北京大学医学部站点2008年7月7日到8月26日模式模拟结果、观测结果以及BP神经网络拟合结果的对比研究中发现：BP神经网络能大大提高模式预报效果,平均误差率减少34.7%,相关系数提高39%,特别是在模式模拟效果较差的情况下,对提高预报效果更明显。对BP神经网络样本问题进行敏感性实验结果表明,样本数目多少并不是决定拟合效果的决定性因素,应选取具有稳定映射关系的样本,才是提高拟合预报效果的关键。

简介：利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络（Self-OrganizingMaps,简称SOM）的统计降尺度方法,对江淮流域夏季（6-8月）逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分（BrierScore）均近似为0,显著性评分（SignificanceScore）全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1（m）模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1（m）模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%-60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。

简介：为了分析国家气候中心（NCC）月气候预测产品对陕西各气候区域和不同月份的预测能力，充分发挥其指导作用，利用现行评分方法和同号率统计方法，对2000--2010年NCC月气候预测产品对陕西月降水和气温预测情况进行分析，结果表明：月降水及其异常级评分多年平均值分别为57．9和63．4，同号率56．3％和57．7％。3月、5月、7—9月、11月和汉中、安康、商洛的评分及同号率较高。月气温及其异常级评分多年平均值分别为74．3和76．4，同号率70．8％和72．0％。3月、6—7月、11月和榆林、延安的评分和同号率较高。异常级预测的漏报率较高。

简介：文章讨论了要对未来天气作出准确判断，关键是筛选出高质量的因子和建立稳定的预报模型。提出了以极值和近期预报能力加以线性一集成的集成预报法。具有可操作性。还探讨了短期气候预测效果不稳定的原因和改进意见。

简介：以东北玉米冷害预测为例，介绍了近年发展的基于热量指数预测的热量年型统计预测模型和基于玉米生长模式的机理性预测模型，比较了两类模型在预报原理、预报对象、预报时效及准确率等方面的各自差别和利弊，探讨了两类模型取长补短优势互补的可能方法，展望了农业气象灾害预测预警技术发展的若干问题。

简介：阐述了我国短期气候预测业务发展的现状和目前国外的发展趋势，结合目前的差距，明确了“十二五”期间的发展思路和目标，制定了短期气候预测的发展对策，为我国短期气候预测业务的快速发展以及预报预测系统的整体完善，提出了具体的实施措施。

简介：对2007年做出的各项气候预测进行了回顾，汛期预报中预测的西北大部、淮河流域和福建3块多雨区基本正确，它们都是根据地气图的基本原理预测得到。月降水预报取得平均70．5分的好成绩，这得益于地气系统的活动规律较单纯；年度预报则基本上失败了，这是因为2008年1月我国发生了6．9级强震，破坏了地气系统的正常运行规律，使预报准确率大为降低。最后还对2008年8月的月降水预测进行了讨论。

简介：通过统计铜川单站53a历史气候,用Spss11.5对铜川站历史各项气象要素与各月平均气温、降水量进行相关性分析,找出前期各气象要素与预报月的降水、气温相关性好的因子,用逐步回归方法进行模拟,得出铜川站的月平均降水、气温预报模型,用可视化语言VisualBasic6.0程序设计中的Adodc数据库技术方法,分别建立了铜川站的月降水、平均气温预测因子数据库,63个相关性较好的因子进入模型,实现自动预测,并以Datagrib表格显示预测结果和预测因子组合。从近三年预测结果看,降水距平百分率在20%以内的准确率为30.6%;气温预报误差在1℃以内的准确率为50.0%。需要在实际业务中进一步检验,找出预报和实况的误差关系。

简介：本文利用民和县1958—1992年共35年的春、夏旱资料,分析了干旱与前一年秋季降水、蒸发量、当年3—7月份降水的关系,寻找出与干旱相关比较好、物理意义明确的因子,建立了民和地区干旱气候预测模型。结果表明:此模型对干旱的预测能力较强,尤其是对来年有、无春旱的预测预报能力更为明显。

简介：利用IAPENSO预测系统对1981年11月至1997年12月系统性回报实验的结果，分析了预报技巧的时间依赖性。结果表明：该预测系统对80年代的ENSO具有较强的预报能力，在Nino3区接近0．8的预报相关技巧(预报与观测的相关系数)可达1年半左右，而对90年代的ENSO现象，预报技巧则较低，超前半年以上的预报仅在0．4左右；预报技巧具有季节依赖性，从春季到秋初开始的预报较好，高于0．5的技巧均可维持15个月以上，其中从7月到9月开始的预报，其高于0．6的相关技巧可达16个月；而从秋末和冬季开始的预报，其技巧衰减较快，预报5个月后降到了0．5以下。对1999年LaNinna事件的实时预测总体上是成功的，即此次LaNinna事件将维持到2000年；但未能预测出其在1999年春季以后再次加强的过程。对其未来变化趋势的预测显示，此次LaNinna事件有可能于今年夏秋季结束。

简介：利用中国科学院大气物理研究所设计发展的具有较高分辨率的热带太平洋和全球大气耦合环流模式，设计了一个初始化方案，建立了ＥＮＳＯ预测系统，进行了系统性的预测试验。预测结果检验评估表明，该预测系统表现出较强的预报能力，赤道中东太平洋地区（Ｎｉｎｏ３和Ｎｉｎｏ３４）海表温度距平预报相关技巧高于０５２的预报可持续１８个月，该预测系统可应用到试验性的海温预测实践中。利用该系统对１９９７／１９９８年ＥＮＳＯ进行了实际预测，表明预测是成功的，预测的海温距平已提供给今年我国夏季降水预测使用，取得了良好的预测效果。

简介：据资料分析,若上年7—9月降水量X1、7—8月降水量X2分别满足X1≥（?）+σ1/2=516mm及X2≥（?）2+σ2/2=340mm,并且上年年积温≥186℃;则当年7月就会出现异常高温.1993年的X1=680.5mm、X2=593.0mm,年积温=188.0℃;故预报1994年7月浙北可能出现异常高温.高温的定义是7月份的平均温度≥29.8℃（常年平均值是28.2℃）.

简介：为探索气候变化影响下水文极值的非平稳性和预测方法,建立了水文极值非平稳广义极值（GEV）分布的统计预测模型。利用1952—2010年淮河上游流域累计面雨量和流量年最大值资料、同期500hPa环流特征量资料以及17个CMIP5模式对环流特征量的模拟结果,筛选出对水文极值影响显著的年平均北半球极涡强度指数作为GEV分布参数的预测因子。分析了在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下2006—2050年淮河上游流域水文极值对气候变化的响应。结果表明,10年以下与10年以上重现期的水文极值在非平稳过程中呈现前者下降而后者上升的相反变化趋势;多模型预测的集合平均在未来情景中均呈现上升趋势,情景排放量越大增幅越大,重现期越长增幅也越大。与极值的常态相比,极值的极端态更易受气候变化影响。

简介：本文就甘蔗主要虫害二点螟发生期及发生程度与气象因子的关系进行了研究，并在此基础上建立了气象预测模式，投入使用取得了较好的效果。

简介：初霜冻是影响我盟大豆、玉米、高梁、荞麦等粮食作物产量的主要气象灾害。每年9月中下旬是这些粮食作物成熟的关键时期，遇有冷空气入侵造成霜冻，使粮豆作物结实受到影响，导致粮食减产。因此，准确预测初霜冻出现时间，对调整作物品种和实施催熟防霜措施，对急取高产有重大意义。本文应用灰色系统模型，对通辽地区初霜冻进行了预测，由于预测能够在较早时间做出，为宏观决策提供了科学依据。

简介：中国科学院大气物理研究所发展了一个准业务跨季度气候距平数值预测系统，包括气候模式、大气和海洋初始条件同化、年际气候异常信号的提取、集合积分与概率计算、预测值系统误差的订正方法以及预测评分技术等方面，以东亚夏季风降水和太平洋海温异常为主要预测对象。本文主要报告５年来中国夏季降水跨季度预测准业务试验的结果。１９８９～１９９５年夏季降水跨季度实时预测试验的结果表明：对于导致气候灾害的夏季降水异常，例如中国东部的严重旱涝，我们能够作出很好的预测；对于比较弱的夏季降水异常，预测技巧较低。另外，预测效果有明显的地区差异，比如，中国东部比西部好，东部又以长江中下游为最佳。本文还介绍了一些由西太平洋海温异常影响大气的物理过程及机理，提出了一个“持续异常区假说”。进而讨论了集合预测的理论和方法，并通过一个实例来说明如何使用集合积分技术来识别持续异常区。最后对短期气候预测的几个基本问题以及改进的途径进行了讨论

简介：