一、山西省暴雨落点落区预报业务系统研究（论文文献综述）
黄守友[1]（2020）在《FY4A资料在模式热启动中的初步研究与应用》文中研究指明本文针对数值模式中的“SPIN-UP”问题,基于三维云内信息初始化技术,对高时空分辨率的FY4A资料在模式热启动中的研究与应用进行探索。通过建立闪电频次与雷达回波的定量关系,将FY4A提供的LMIE全闪资料转换为代理雷达回波,并结合FY4A的云顶气压、云顶温度资料,将其首次应用于GRAPES云分析系统中,对模式初始云场进行调整,以热启动方式进行数值预报,分析FY4A资料在强对流预报中的适用性,得出如下结论:（1）三维云内信息初始化技术明显改善了模式初始云场中水凝物的含量和分布情况,有效缓解“SPIN-UP”问题,提高数值模式短临预报能力。（2）在云分析过程中,FY4A提供的云顶气压、云顶温度等资料对初始场水汽和水凝物（云水、云冰、云雪等）含量的调整并不明显;如果仅应用LMIE闪电资料去调整云场信息,对降水粒子调整存在一定正效果,但仍不足以支撑数值模式去改善降水预报。在多种观测资料基础上补充添加LMIE闪电资料可以反馈出对流云区位置,为初始云场提供更多中小尺度信息,进而有效改善“SPIN-UP”问题,提高强对流天气的短临预报能力。（3）LMIE资料的补充应用,使模式模拟雷达回波分布更接近实际观测雷达回波,并且在1-3 h预报时效内,有效改善强对流区域的雷达回波质量和降水预报的强度及落区,捕捉强对流信号,在短时间尺度上反馈出与实际观测更为接近的降水,改善“SPIN-UP”问题,提高短临预报准确率。（4）LMIE资料可以更有效地调整模式初始场的水汽分布和初始云场的水凝物分布情况,使其水平分布和雷达回波、云顶亮温及实况降水落区基本一致,其垂直分布也与强对流中心更吻合,进而改善24 h内的降水预报,并且在短临时间尺度上,可以更有效地改善大雨和暴雨量级的预报结果。
吴玉霜[2]（2019）在《广西地形分布对前汛期暴雨的影响及其智能计算客观预报方法研究》文中指出暴雨灾害是我国破坏性强的自然灾害之一,在发生的同时通常伴有泥石流、滑坡等一系列次生灾害。广西前汛期（4-6月）降水强度大,降水量多,兼受复杂的地理环境影响,具有局地性、突发性和历时短等特点,是华南区域频发暴雨降水的主要地区之一。基于广西1961-2017年共57a的前汛期暴雨强降水数据,文章综合运用EOF分析、小波分析、Mann-Kendall检验、滑动T检验等方法讨论地形因素对降水的影响,并着重分析广西地形对前汛期暴雨降水的空间分布特征,运用天气学诊断法,总结归纳出广西1961-2017年期间前汛期暴雨的发展规律、形成机理和年际变化特征。进一步根据广西地形分布和降水气候特征,将广西分为3个不同区域,分别建立基于KPCA特征提取方法与随机森林算法的智能计算集合客观预报模型,对广西前汛期暴雨进行实际预报预测。得到以下结论:（1）在地形影响下,广西地区前汛期暴雨的空间分布格局为东北多,西南少,有3个高值中心和1个低值中心,高值区分别是融水、永福等桂北地区,桂中北地区的金秀、蒙山等地以及东兴等沿海地区,低值区为宁明一带。（2）广西前汛期暴雨总量的年际变化显着,存在明显的1-2a、4-6a的短周期变化,以及24a左右的长周期变化。在长期变化趋势上,广西前汛期暴雨降水量整体变化较为平缓,突变不明显。（3）采用EOF方法对广西前汛期暴雨总量进行空间特征分析发现,第一模态为全区一致性且呈由东到西递减分布,高值区位于临桂、永福和来宾等地,低值区位于桂西北地区,方差贡献率为30.14%。第二模态为西北-东南反向分布的空间分布特征,高值区位于东兰、田东等地,桂东南大片地区为负值区,方差贡献率为12.21%。第三模态为南北反向且由北向南递减分布的空间格局,高值区位于永福、兴安等地,低值中心位于桂南地区,方差贡献率为9.4%。（4）采用EOF分解得到的特征向量所对应的时间系数分析广西前汛期暴雨的时间变化特征,第一模态的时间系数在20至-40之间,存在着3-4a的振荡周期,处于整体偏涝的类型。第二模态的时间系数在6至-6之间,呈下降趋势,存在一个12a左右的振荡周期,处于整体偏旱的类型。第三模态的时间系数在15至-15之间,呈上升趋势,处于北部地区偏涝,南部地区偏旱的类型。（5）对广西前汛期大范围持续性暴雨的统计分析发现,广西前汛期大范围持续性暴雨过程共出现41次,年平均为0.73次。4月份出现的频次最少,5月份次之,6月份出现的频次最多。广西大范围持续性暴雨的年际变化、月际变化较为明显。线性趋势分析发现,4月份略有减少的趋势,而5月和6月份则是逐渐增多的,其中5月份增加的趋势较为明显。（6）不同月份发生大范围持续性暴雨的影响机制都各异,分别表现为4月份的两槽两脊并在低纬度地区有分裂出的短波槽影响广西;5月份为两脊一槽形势;6月份为一槽一脊配合中低纬度的东亚槽。这些环流形势均有利于冷空气的堆积并南下影响,并且广西在5月和6月份同时受到副高边缘西南气流的影响,低层辐合气流明显,有利于低层水汽的不断抬升。（7）水汽、动力条件分析表明,月份的变化对应着不同的水汽来源,其中,4月份水汽来源主要为中国南海和孟加拉湾;5月份,则是南海、印度洋以及孟加拉湾;6月份的水汽来源以印度洋和孟加拉湾为主。4-6月广西上空上升运动较强,对应的不稳定能量较大,为广西暴雨的产生提供了有利的触发机制。（8）采用KPCA特征提取方法和随机森林算法相结合对预报因子进行数据挖掘机器学习,建立一种新的非线性人工智能计算预报模型,对广西前汛期暴雨进行建模研究,预报结果表明,新模型全区前汛期暴雨预报的TS评分为0.14,欧洲中心数值预报产品（ECMWF）全区TS评分仅为0.07;按地形和气候特征要素分区预报的结果发现,一区,新模型TS评分为0.16,欧洲细网格为0.12;二区,新模型TS评分为0.10,欧洲细网格仅为0.01;三区,新模型TS评分为0.14,欧洲细网格只有0.02,新模型结果均优于ECMWF的集合预报结果。对比结果表明,该预报模型结果稳定,精度较高,数值预报产品释用预报效果好,对广西前汛期暴雨的实际预报研究具有一定的科学指导意义。
王磊[3]（2018）在《华北卫星云参数与降水相关性及积层混合云火箭人工增雨作业研究》文中研究指明在人工增雨作业工具中,相比于飞机,火箭具有投入少、作业不受季节限制等优势。目前火箭作业规模虽大,但作业科学性不高,盲目作业时有发生。如何指导地面火箭开展科学、合理的播云催化问题,既是一个很好的科研问题,又是一个急待解决的业务问题。本文利用FY系列卫星反演产品和相关雨量资料,探讨云参数与降水的相关性,寻求卫星反演云参数从大范围对地面降水落区及强度的监测和预警方法,并识别增雨潜力区。通过2016年5月13日14日华北地区的一次典型积层混合云降水过程,综合卫星和地面降水观测,结合模式产品、雷达、探空等云降水资料,深入分析了云系结构特征和播云催化的有利时机,得到如下结论:1)从降水概率上看,云顶高度、云顶温度、光学厚度和云粒子有效半径这四类云参数中云光学厚度对降水的指示意义最为明显,当光学厚度大于20时,降水概率显着增大;对是否降水的指示作用其次为云顶温度、再次为云顶高度和云粒子有效半径。光学厚度与云顶温度双参数组合下,对地面是否产生降水的判断和识别要明显优于单个云参数。2)得出华北地区识别增雨潜力区的五组卫星监测指标判据。其中,a)、当云光学厚度2030、云顶温度小于-15℃时;b)、当云光学厚度3040、云顶温度-15℃-45℃时;c)、当光学厚度大于40、云顶温度-15℃-30℃时。三组指标出现其一,则判定增雨潜力为较好。a)、当云光学厚度1020、云顶温度0℃-45℃时;b)、当云光学厚度2030、云顶温度0℃-15℃时。两组指标出现其一,则判定增雨潜力为一般。3)识别作业时机,首先使用云卫星反演双参数指标识别增雨潜力区。再通过雷达、探空、微波辐射计等综合分析,综合判定2016年5月13日14日个例中石家庄地区13日19时21时、14日07时12时这两个时段,为地面火箭作业有利时机。对10个作业点次作业情况进行合理性分析,发现除2号、5号、6号作业点属于无效作业外;其余作业时目标云系均处于火箭有效催化区域内,为有效作业。4)运用CPAS平台,采用多参量区域动态对比检验方法,对2016年5月13日14日个例中七个作业点次作业效果开展检验。结果显示:作业后,除藁城（9号）作业影响区的雷达回波、雨量比对比区1略小外,井陉（4号）等六个作业单位1小时内作业影响区的雷达回波强度平均值、雨量平均值均大于对比区。
刘洋[4]（2017）在《气象灾害综合分析和预警预报技术研究》文中研究表明我国是全世界遭受气象灾害最严重的国家之一,灾害的种类繁多、强度较大、频率很高,因此对气象灾害的预警预报以及影响评估有很高的要求。目前,各级气象部门都非常重视灾害天气预警预报技术研究和预警预报手段的建设。为进一步完善气象灾害预警预报工作,加强气象灾害综合分析和预警预报技术研究,本文以内部气象水文信息网络数据为依托,基于高分辨率中尺度数值预报产品,采用先进成熟的数理统计方法,分别开展了气象灾害信息显示及预警技术研究、数值预报解释应用技术研究、气象灾害统计查询及评估技术研究。气象灾害信息显示及预警技术研究主要是实现对我国及周边热点地区（海域）的灾害性天气的不间断自动监测与报警;实现对主要涵盖我国区域的卫星云图产品实时连续监测显示;实现对我国区域多普勒天气雷达实时连续监测显示;实现对各种灾害性气象要素、全国天气实况和数值预报解释应用产品的等值线和等值区域显示;实现对我国主要气象灾害的主动预警预报。数值预报解释应用技术研究是在预报模式输出基本物理量场的基础上,结合灾害预警和气象保障的特殊需求,开发适用于灾害预警特殊用途的诊断分析模块,得到所需的气象预报诊断产品。包括能见度、雷暴区、大风区等产品,形成灾害预警直接使用的数值天气预报产品。气象灾害统计查询及评估技术研究通过建立气象灾害信息库和气象要素极值库,实现了数据库的快速组合查询、数据实时更新、信息定时更新等功能,为气象灾害显示和预警分系统提供背景数据,为预报员提供内容全面、数据可靠、操作便捷的数据库查询管理系统,自动和人工完成气象灾害致灾气象要素历史同期排位评估,为开展气象灾害评价提供基础信息支撑。
杨东,高兴艾,张薇[5]（2017）在《一种新的暴雨预报准确率检验评分方案的研究与改进》文中提出暴雨天气预报的检验和评估非常有必要,需要建立一套自上而下完整的预报检验业务流程,制定科学可行、操作性强的质量检验评估办法。为了满足社会公众对暴雨预报准确率的需求,完善暴雨预报准确率检验方法,本文参考借鉴"模糊检验"思路,采用落区邻域对比原则和梯级递减评分原则,设计了新的暴雨公众预报准确率检验的评分方案。同时引入指数衰减函数和距离权重系数进行敏感性分析,对该方案进行科学合理优化。分析表明:（1）梯级递减原则综合考虑了预报与实况量级的对应情况,实况出现相差一个量级时也可得分;落区邻域对比原则考虑了预报位置出现偏差的情况,实况出现的位置有偏差时也可得分。相对于TS评分,本方案可使暴雨公众预报准确率提高到60分以上。产生的预报效果对于社会公众是基本准确的,是可以接受的,预报评分相对会较高,这对预报员做好暴雨预警、提高预警准确率非常有利。（2）引入指数衰减函数对梯级递减评分进行了合理优化,避免了不同的量级得分出现断层和突变。衰减常数σ2越大,函数的衰减程度就越小,评分就越大。指数衰减函数的引入,使得预报与实况越接近,评分就会越高,同时不同量级预报和实况得分会有较好的连续性。（3）引入距离权重系数对落区邻域对比方法进行了合理优化。实况站点离预报检验站点越近,距离权重系数就会越高,使此站的得分相应提高。距离权重系数的引入,避免了在30公里邻域范围内,距离较远实况站的得分也会采信成为预报站点较高得分,提高了评分的合理性。（4）得出了优化后的暴雨公众预报准确率评分公式,为预报员和管理决策者提供了新的评分策略和思路。新的检验方法是对我国现有暴雨预报检验办法的补充、发展、丰富和完善,对于提高检验结果对于预报技术的改进、暴雨预报准确率和预警能力的提高亦有积极作用。
闫慧,赵桂香,董春卿,王洪霞,李娟[6]（2017）在《集合预报方法在山西暴雨预报中的应用试验》文中进行了进一步梳理利用ECMWF高分辨率确定性预报和大气模式集合预报产品,采用本地统计量融合方法和联合概率方法,对2014年山西省9次暴雨天气过程的降水预报进行检验分析。结果表明:（1）2014年山西省9次暴雨过程影响系统差异较大,强降水多集中在山西中南部地区,暴雨落区表现为区域性、局地性或大范围分散性特征;（2）本地统计量融合方法对于大雨落区的预报与实况较为接近,而联合概率预报方法的大概率范围对于暴雨落区预报具有较好的指示意义;（3）TS评分检验表明,对于区域性或局地性暴雨天气过程,可更多参考本地统计量融合方法,而对于大范围分散性的暴雨天气过程,本地统计量融合方法空报较多,ECMWF确定性预报更具参考价值。
马严枝,郭媛媛,董春卿,张国勇[7]（2015）在《多个数值预报产品对山西3次强降水过程预报性能的对比分析》文中认为为更好地释用数值模式的预报产品,采用客观分析和ETS评分方法,运用T639-thin模式、ECMWF-thin模式、Japanthin模式及NECP模式对2014年7月发生在山西的3次降水过程的预报性能进行了效果检验和对比分析。分析结果表明:4家模式对欧亚大陆中高纬环流形式以及地面系统的调整和演变均有较强的预报能力;4家数值模式预报产品基本能把握雨带的走向,但对强降水过程中降水强度的模拟与实况相比偏差较大,而且对强降水中心的预报稳定性也较差;对于ETS评分,NECP模式的评分在3次过程中均较高,并且不同数值模式的24 h时效预报效果要优于其他预报时效。总体来看,对于环流形式的演变,EC模式模拟效果是最好的,其次是NECP模式,T639模式和日本模式次之;对于降水量级以及落区的预报,NECP模式预报较准确,具有较高的参考价值,其次是EC模式,而T639模式和日本模式预报的稳定性较差。
马严枝,郭媛媛,张国勇[8]（2015）在《多个数值预报产品对山西三次强降水过程预报性能的对比分析》文中研究指明利用数值预报产品预报山西强降水已经在省台开展了多年,数值预报产品也是参差有别,通过T639-thin（以下简称T639模式）、ECMWF-thin（以下简称EC模式）、日本模式及NECP模式对2014年7月（北京时,下同）发生的三次降水过程的预报性能进行了效果检验和对比分析,分析结果表明:四家模式对欧亚大陆中高纬环流形式的调整和演变,对此次研究中的三次强降水过程均有较强的预报能力;四家数值模式预报产品对雨带走向基本能把握,但对强降水过程中降水强度的把握与实况相比偏差较大,而且对强降水中心的预报稳定性也较差;在降水量级上,各家模式各时效预报的小到中雨范围把握较好,大到暴雨落区偏差或大或小;总体来看,NECP模式预报较准确,具有较高的参考价值。对产生暴雨天气影响系统位置和强度的预报,不同的数值模式24h时效预报与零场基本一致;随着预报时效的延长,对低涡系统或低槽,各家模式均有强度和位置上的偏差;对西太平洋副热带高压,EC模式和NECP模式各时效预报脊点位置跟实况场基本一致,T639模式和日本模式预报的强度较实况偏弱。
任轶[9]（2013）在《2007年7月29-30日豫西暴雨过程的数值模拟和成因分析》文中研究指明2007年7月29日到30日发生在豫西地区的暴雨在豫西地区造成重大伤亡和财产损失,且具有降水时段集中、致洪以及典型的中尺度特征,实际工作中对此次暴雨的预报预测也不十分成功,有许多需要认真分析总结的地方,通过对此次暴雨过程的分析可以为今后提高豫西山区暴雨的预报准确率和及时性提供参考。本文首先利用常规观测资料和NCEP再分析资料对2007年7月29～30日发生才豫西地区的暴雨天气过程进行分析,确定此次暴雨天气过程主要是受低槽前西南气流和副高共同作用形成的。暴雨过程开始前,在500hPa高空环流形势主要表现为两槽一脊,副热带高压稳定少动,700hPa上有明显的切变,同时在暴雨落区附近存在低空急流有利于暴雨的产生。其次通过对卫星观测资料的分析可以发现,两个降水时段的主要降水云团都有明显的中尺度特征,暴雨的产生和中尺度云团的发展存在直接联系。再通过对多普勒雷达的观测资料的分析表明,中尺度对流云团是产生局地强降水的主要原因,在雷达观测资料中有明显的中尺度对流的存在,速度图上有Y中尺度的辐合对流,在组合反射率图上有局地强回波不断产生,这些都有利于暴雨的发生。利用中尺度数值模式WRF对2007年7月29～30日的暴雨天气过程进行模拟,结果显示对于第一阶段的降水量接近实况但是降水落区中心向西偏移；第二阶段降水模拟结果与实况接近,降水量和降水落区中心位置与实况相吻合。在模拟结果的基础上对暴雨的发生、发展的有直接影响的水汽通量散度、涡度以及垂直运动、位涡、湿位涡、垂直螺旋度进行重点分析。对2007年7月29～30日发生在豫西地区的暴雨天气过程的分析和数值模拟表明,此次天气过程中充足的水汽输送、中尺度强对流以及低空急流是造成此次暴雨的几个关键因素,数值模拟能较好的实现对降水量的模拟,但落区有一定偏差,需要在今后进行更多的本地化参数设置试验和将更多的实测资料引入到数值模拟过程中,提高模拟的精度和可靠性。
董春卿,赵桂香,郭媛媛,韩志伟,杨东[10]（2012）在《物理过程参数化对山西南部暴雨的敏感性试验》文中认为WRF（Weather Research Forecast）模式系统是由许多美国研究部门及大学的科学家共同参与进行开发研究的新一代中尺度同化预报系统。本文以2007年7月下旬山西中南部的一次暴雨过程为研究对象,选取WRF模式中不同积云参数化方案和微物理方案进行降水预报对比试验和检验,对各方案的降水预报性能进行初步评估。试验结果表明:不同的积云对流参数化方案对于强降水的落区有较大的影响,GD方案能够合理预报出主、次强降水带的分布,预报效果最好;3种积云对流方案中均指出:对流性降水对于强降水中心的降水强度有更为重要的作用;暴雨中心上空的上升运动与中尺度对流云团的生成、维持有很好的对应关系,不同积云对流方案能够造成明显的垂直速度差异,垂直速度差异可导致降水区上空云量、云高的差异;微物理过程对于强降水中心的位置、强度有较大的影响,WSM3方案对于强降水中心位置和强度的预报优于其他几个方案;雨水混合比的模拟差异较好的解释了不同微物理过程方案预报强降水中心位置、强度差异的原因。积云参数化方案和微物理方案对降水模拟的影响不同,选择适合的参数组合有助于提高降水的数值预报效果。
二、山西省暴雨落点落区预报业务系统研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、山西省暴雨落点落区预报业务系统研究（论文提纲范文）
（1）FY4A资料在模式热启动中的初步研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 云内信息初始化进展 |
| 1.2.2 云分析系统进展 |
| 1.2.3 闪电资料应用进展 |
| 1.3 问题的提出和研究内容 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第2章 模式、资料和方法介绍 |
| 2.1 GRAPES模式基本介绍 |
| 2.2 资料介绍 |
| 2.2.1 模式背景场资料 |
| 2.2.2 风云卫星资料 |
| 2.2.3 多普勒雷达资料 |
| 2.2.4 实况降水资料 |
| 2.3 LMI闪电资料处理 |
| 2.4 云内信息初始化方案介绍 |
| 2.4.1 云场初始化概述 |
| 2.4.2 云初猜场形成及云量调整方案 |
| 2.4.3 水汽分布调整方案 |
| 2.4.4 云内微物理变量计算方案 |
| 2.5 模式热启动同化方案 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 FY4A资料对云内信息初始化影响及数值试验 |
| 3.1 个例选取 |
| 3.2 试验设计 |
| 3.3 试验结果分析 |
| 3.3.1 雷达回波 |
| 3.3.2 降水预报及其“SPIN-UP”现象分析 |
| 3.3.3 水汽场分析 |
| 3.3.4 云微物理变量分析 |
| 3.4 总结与讨论 |
| 第4章 LMIE闪电资料在山区对流天气预报中的影响研究 |
| 4.1 个例介绍 |
| 4.2 试验设计 |
| 4.3 试验结果分析 |
| 4.3.1 雷达回波 |
| 4.3.2 水汽场分析 |
| 4.3.3 云微物理变量分析 |
| 4.3.4 降水预报及其“SPIN-UP”现象分析 |
| 4.4 批量试验结果 |
| 4.5 总结与讨论 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文主要结论 |
| 5.2 论文主要特色和创新点 |
| 5.3 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（2）广西地形分布对前汛期暴雨的影响及其智能计算客观预报方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 暴雨成因及特征 |
| 1.2.2 地形对暴雨的影响 |
| 1.2.3 暴雨预报研究进展 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究技术路线 |
| 2.研究区域概况、资料、方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候条件 |
| 2.1.4 河流分布 |
| 2.1.5 社会经济 |
| 2.2 资料来源及处理 |
| 2.3 方法 |
| 2.3.1 EOF分析方法 |
| 2.3.2 Mann-Kendall检验 |
| 2.3.3 ArcGis反距离权重差值法 |
| 2.3.4 小波分析 |
| 2.3.5 滑动T检验 |
| 3.地形对广西前汛期暴雨的影响分析 |
| 3.1 地形因子对降水的影响 |
| 3.2 地形影响下广西前汛期暴雨时空分布特征 |
| 3.2.1 空间分布特征 |
| 3.2.1.1 暴雨总量的空间分布特征 |
| 3.2.1.2 基于EOF分析的暴雨空间分布特征 |
| 3.2.2 时间演变特征 |
| 3.2.2.1 年暴雨量的时间演变特征 |
| 3.3.2.2 基于EOF分析的暴雨时间变化特征 |
| 3.3 小结 |
| 4.广西前汛期大范围持续性暴雨气候特征分析 |
| 4.1 广西前汛期大范围持续性暴雨统计特征 |
| 4.2 广西前汛期大范围持续性暴雨的环流诊断分析 |
| 4.2.1 高层环流异常及急流分析 |
| 4.2.2 中层环流异常 |
| 4.2.3 低层异常辐合 |
| 4.3 物理量场合成分析 |
| 4.3.1 水汽来源 |
| 4.3.2 水汽通量散度 |
| 4.3.3 湿度条件 |
| 4.3.4 动力条件分析 |
| 4.3.5 不稳定能量场分析 |
| 4.4 小结 |
| 5.基于KPCA与随机森林算法的广西前汛期暴雨释用预报 |
| 5.1 方法原理 |
| 5.1.1 随机森林算法 |
| 5.1.2 KPCA主成分分析方法 |
| 5.2 试验数据处理 |
| 5.2.1 预报对象、因子及其处理 |
| 5.2.2 基于KPCA方法和随机森林算法建模试验 |
| 5.3 试验结果分析 |
| 5.4 小结 |
| 6.总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 特色和创新 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参与的项目 |
| 致谢 |
（3）华北卫星云参数与降水相关性及积层混合云火箭人工增雨作业研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 积层混合云结构特性研究 |
| 1.2.2 积层混合云系作业条件识别研究 |
| 1.2.3 云参数同降水相关性的研究进展及在人影作业中的应用 |
| 1.3 研究的目标和内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 第二章 资料和研究方法 |
| 2.1 资料介绍 |
| 2.1.1 FY2 系列静止卫星观测及云反演产品 |
| 2.1.2 探空观测及云垂直结构分析产品 |
| 2.1.3 多普勒雷达观测数据 |
| 2.1.4 地面雨量产品 |
| 2.1.5 地基多通道微波辐射计 |
| 2.2 主要研究方法 |
| 2.2.1 云参数与小时雨量的时间匹配 |
| 2.2.2 站点雨量与卫星反演云参数值的空间匹配处理 |
| 2.2.3 基于CPAS平台的作业综合分析 |
| 第三章 华北地区卫星反演云参数与降水的相关性研究 |
| 3.1 统计方法 |
| 3.2 云参数与降水概率的相关性 |
| 3.2.1 单参数下的各档降水概率分布 |
| 3.2.2 双参数组合的降水概率分布 |
| 3.2.3 三参数组合的降水概率分布 |
| 3.3 云参数与降水强度的相关性 |
| 3.3.1 单参数分档下,不同雨强在降水样本中的比率 |
| 3.3.2 单参数分档下,不同雨强在总样本中的概率 |
| 3.3.3 双参数分档下,不同雨强样本占总样本的概率 |
| 3.4 同已有研究结论对比分析 |
| 3.4.1 与安徽地区的对比 |
| 3.4.2 与吉林地区的对比 |
| 3.4.3 华北地区增雨潜力区卫星云参数监测指标 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 一次积层混合云降水过程的人工增雨作业综合分析 |
| 4.1 过程概况 |
| 4.1.1 天气形势 |
| 4.1.2 水汽演变特征 |
| 4.1.3 地面降水概况 |
| 4.2 云降水结构和作业潜力预报 |
| 4.2.1 模式检验 |
| 4.2.2 作业潜力区预报 |
| 4.3 人工增雨作业条件监测分析 |
| 4.3.1 云系水平发展演变的卫星监测 |
| 4.3.2 云降水垂直结构发展演变 |
| 4.3.3 单点水汽和液水连续演变 |
| 4.3.4 作业条件监测识别和增雨方案设计 |
| 4.4 作业效果分析 |
| 4.4.1 地面作业概况 |
| 4.4.2 作业合理性分析 |
| 4.4.3 作业影响区和对比区的确定 |
| 4.4.4 播云作业前后相关参数的变化情况 |
| 4.5 地面火箭积层混合云播云作业指标判据 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 结论、讨论及展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 论文创新点 |
| 5.3 存在的问题 |
| 5.4 讨论和思考 |
| 附录:硕士在读期间发表论文及参与科研 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）气象灾害综合分析和预警预报技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 气象灾害预警技术研究的重要性 |
| 1.1.2 灾害天气预警手段相关技术研究的必要性 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 国外研究现状及趋势 |
| 1.2.2 国内研究现状及趋势 |
| 1.3 研究目的和研究内容 |
| 第二章 资料分析与算法 |
| 2.1 数据资料说明 |
| 2.1.1 实时资料 |
| 2.1.2 历史资料 |
| 2.2 资料处理分析算法 |
| 2.2.1 AWX卫星云图分析 |
| 2.2.2 矩形网格等值线分析显示 |
| 2.2.3 矩形网格等值区彩色填充分析显示 |
| 第三章 气象灾害信息显示和预警技术研究 |
| 3.1 研究目的 |
| 3.2 系统设计 |
| 3.2.1 功能模块设计 |
| 3.2.2 系统结构设计 |
| 3.2.3 数据存储设计 |
| 3.3 技术方法 |
| 3.3.1 实时气象灾害监视报警 |
| 3.3.2 天气实况监测显示 |
| 3.3.3 卫星云图监测显示 |
| 3.3.4 天气雷达监视显示 |
| 3.3.5 数值预报诊断分析产品显示 |
| 3.3.6 气象灾害预警预报 |
| 3.4 研究成果 |
| 3.4.1 实时气象灾害监视报警 |
| 3.4.2 天气实况监测显示 |
| 3.4.3 卫星云图监测显示 |
| 3.4.4 天气雷达监视显示 |
| 3.4.5 数值预报诊断分析产品显示 |
| 3.4.6 气象灾害预警警报 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数值预报解释应用技术研究 |
| 4.1 研究内容 |
| 4.1.1 A指数 |
| 4.1.2 K指数及修正的K指数 |
| 4.1.3 I指数 |
| 4.1.4 对流有效位能、最佳对流有效位能 |
| 4.1.5 对流抑制能量 |
| 4.1.6 风暴强度指数(SSI指数) |
| 4.1.7 大风指数 |
| 4.1.8 Z-螺旋度 |
| 4.1.9 位涡、湿位涡 |
| 4.1.10 雷暴区 |
| 4.1.11 能见度 |
| 4.1.12 低空风切变 |
| 4.1.13 积冰条件 |
| 4.1.14 反射率、组合反射率 |
| 4.1.15 涡度、散度 |
| 4.1.16 假相当位温 |
| 4.1.17 温度平流、涡度平流 |
| 4.1.18 水汽通量 |
| 4.1.19 大气可降水量 |
| 4.1.20 低、中、高、总云量 |
| 4.2 本章小结 |
| 第五章 气象灾害统计查询及评估分系统 |
| 5.1 研究目的 |
| 5.2 技术方法 |
| 5.2.1 实时资料处理模块 |
| 5.2.2 质量控制模块 |
| 5.2.3 数据库统计查询模块 |
| 5.2.4 数据库管理模块 |
| 5.2.5 气象要素极值库和全球气象灾害信息库采用资料 |
| 5.2.6 气象要素极值库和全球气象灾害信息库统计方法 |
| 5.2.7 气象要素极值库统计项目 |
| 5.2.8 气象灾害时空序列特征统计 |
| 5.2.9 气象灾害信息整编标准 |
| 5.2.10 可视化显示模块 |
| 5.3 研究成果 |
| 5.3.1 实时资料处理模块 |
| 5.3.2 质量控制模块 |
| 5.3.3 数据库统计查询模块 |
| 5.3.4 数据库管理模块 |
| 5.3.5 气象要素极值库和气象灾害信息库 |
| 5.3.6 气象灾害时空分布及特征信息库 |
| 5.3.7 历史灾情评估信息库 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 研究结论和展望 |
| 6.1 研究内容总结 |
| 6.2 主要创新性工作 |
| 6.3 存在的不足及下一步工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（6）集合预报方法在山西暴雨预报中的应用试验（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料和方法 |
| 1.1 资料 |
| 1.2 方法 |
| (1)本地统计量融合方法 |
| (2)联合概率方法 |
| 2 试验结果分析 |
| 2.1 预报效果对比 |
| 2.1.1 区域性暴雨过程 |
| 2.1.2 局地性暴雨过程 |
| 2.1.3 大范围分散性暴雨过程 |
| 2.2 预报降水评分 |
| 3 结论和讨论 |
（7）多个数值预报产品对山西3次强降水过程预报性能的对比分析（论文提纲范文）
| 0引言 |
| 1资料与方法 |
| 1.1数据来源 |
| 1.2研究方法 |
| 2 7月山西强天气过程 |
| 2.1过程1 |
| 2.2过程2 |
| 2.3过程3 |
| 3多模式预报效果检验 |
| 3.1 500 h Pa环流形势检验 |
| 3.2海平面气压场检验 |
| 3.3定量降水检验 |
| 4结论 |
| 5讨论 |
（8）多个数值预报产品对山西三次强降水过程预报性能的对比分析（论文提纲范文）
| 0引言 |
| 1七月份山西强天气过程 |
| 1.1过程一:7月3日~4日受低涡和切变线共同影响下的短时强降水过程 |
| 1.1.1天气实况 |
| 1.1.2环流形式演变 |
| 1.2过程二:7月8日~10日受冷暖空气及台风“浣熊”外围水汽共同影响下持续性降水过程 |
| 1.2.1天气实况 |
| 1.2.2环流背景分析 |
| 1.3过程三:7月22日~23日受西风槽和副高共同影响下的暴雨过程 |
| 1.3.1天气实况 |
| 1.3.2环流形式演变 |
| 2模式预报效果检验 |
| 2.1 500h Pa环流形势检验 |
| 2.1.1过程一500h Pa环流形势检验 |
| 2.1.2过程二500hpa环流形势检验 |
| 2.1.3过程三500hpa环流形势检验 |
| 2.2海平面气压场检验 |
| 2.2.1过程一海平面气压场检验 |
| 2.2.2过程二海平面气压场检验 |
| 2.2.3过程三海平面气压场检验 |
| 2.3降水检验 |
| 2.3.1过程一24小时累计降水量检验 |
| 2.3.2过程二24小时累计降水量检验 |
| 2.3.3过程三24小时累计降水量检验 |
| 3结论 |
（9）2007年7月29-30日豫西暴雨过程的数值模拟和成因分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 暴雨研究现状 |
| 1.2 暴雨的中尺度研究现状 |
| 1.3 中尺度数值模式WRF简介 |
| 1.4 本文研究的意义、内容和方法 |
| 第二章 2007年7月29～30日豫西暴雨的实况分析 |
| 2.1 2007年7月29～30日豫西暴雨实况介绍 |
| 2.2 环流形势分析 |
| 2.3 卫星云图与中尺度云团 |
| 2.3.1 中尺度云团 |
| 2.3.2 TBB特征分析 |
| 2.4 雷达资料分析 |
| 2.4.1 雷达回波反射率特诊分析 |
| 2.4.2 雷达回波速度图特征分析 |
| 2.4.3 雷达回波顶高特征分析 |
| 2.5 探空数据分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 2007年7月29～30日豫西暴雨的数值模拟和成因分析 |
| 3.1 方案设计 |
| 3.2 降水的模拟结果与实况对比 |
| 3.3 模拟结果的物理量诊断分析 |
| 3.3.1 水汽条件分析 |
| 3.3.2 低空急流分析 |
| 3.3.3 垂直运动分析 |
| 3.3.4 涡度和散度分析 |
| 3.3.4.1 涡度分析 |
| 3.3.4.2 散度分析 |
| 3.3.5 位涡和湿位涡分析 |
| 3.3.5.1 位涡和暴雨落区对应关系 |
| 3.3.5.2 湿位涡诊断分析 |
| 3.3.5.2.1 湿位涡正压项演变特征及其与暴雨落区的关系 |
| 3.3.5.2.2 湿位涡正压项与斜压项的比较 |
| 3.3.5.2.3 湿位涡的剖面特征分析 |
| 3.3.6 垂直螺旋度分析 |
| 3.3.6.1 垂直螺旋度的水平分布和暴雨落区的关系 |
| 3.3.6.2 垂直螺旋度剖面特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 结论与讨论 |
| 4.1 主要结论 |
| 4.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附图 |
四、山西省暴雨落点落区预报业务系统研究（论文参考文献）
- [1]FY4A资料在模式热启动中的初步研究与应用[D]. 黄守友. 中国气象科学研究院, 2020(03)
- [2]广西地形分布对前汛期暴雨的影响及其智能计算客观预报方法研究[D]. 吴玉霜. 南宁师范大学, 2019(01)
- [3]华北卫星云参数与降水相关性及积层混合云火箭人工增雨作业研究[D]. 王磊. 南京信息工程大学, 2018(02)
- [4]气象灾害综合分析和预警预报技术研究[D]. 刘洋. 国防科技大学, 2017(02)
- [5]一种新的暴雨预报准确率检验评分方案的研究与改进[A]. 杨东,高兴艾,张薇. 第34届中国气象学会年会 S1 灾害天气监测、分析与预报论文集, 2017
- [6]集合预报方法在山西暴雨预报中的应用试验[J]. 闫慧,赵桂香,董春卿,王洪霞,李娟. 干旱气象, 2017(02)
- [7]多个数值预报产品对山西3次强降水过程预报性能的对比分析[J]. 马严枝,郭媛媛,董春卿,张国勇. 中国农学通报, 2015(32)
- [8]多个数值预报产品对山西三次强降水过程预报性能的对比分析[A]. 马严枝,郭媛媛,张国勇. 第32届中国气象学会年会S1 灾害天气监测、分析与预报, 2015
- [9]2007年7月29-30日豫西暴雨过程的数值模拟和成因分析[D]. 任轶. 南京信息工程大学, 2013(02)
- [10]物理过程参数化对山西南部暴雨的敏感性试验[A]. 董春卿,赵桂香,郭媛媛,韩志伟,杨东. S1 灾害天气研究与预报, 2012