江河流域面雨量预报方法研究

本研究以T213模式、HLAFS模式、MM5中尺度模式输出的格点资料以及日本降水量格点资料为基础,研究面雨量的计算方法和预报方法;构造在不同环流形势背景下,启动不同预报方程的面雨量预报业务流程,有效克服了在环流形势调整时预报输出不能快速响应的弱点;建立影响山西降水的天气动力诊断模型,解决了大降水样本少、预报质量低的难点;建立“实时业务运行软件包”“、系统维护软件包”“、检验评分软件包”,做到了随时跟踪、监控预报质量、随时订正预报误差、随时总结预报成败原因、为改进预报方法和更新预报因子提供客观依据的目的;建立“山西省主要河流流域面雨量预报业务系统”,做到了从资料采集到产品分发全程自动化的要求;实现了对黄河、海河流域单站雨量和山西八条主要河流流域的面雨量预报、误差分析和订正、质量评定和监控的自动化。     

考虑降雨不确定性的洪水概率预报方法

基于流域雨量站网布设的抽站法原理,推导以面雨量计算值为条件的面雨量真值的概率分布,用以描述现有测站数目条件下流域面雨量计算的不确定性。在此基础上,结合确定性预报模型,展开洪水概率预报研究。以淮河黄泥庄流域为研究对象,对该方法进行应用,结果表明:该方法不仅可以实现任一时段流域面雨量真值概率分布的估计,描述面雨量计算的不确定性;同时,通过与水文模型(如新安江模型)耦合,结合Monte-Carlo抽样技术,可以实现预报流量概率分布的估计,从而实现洪水概率预报。     

湖北省7—8月的前期环流特征及其在长期预报上的应用

本文以500毫巴月平均图和月距平图,用天气统计,逐步回归以及自然正交分解等方法,建立了湖北省江汉平原及东部地区7—8月份的雨量预报关系,并试作了1975年的预报,试报效果较好。     

新疆小流域山洪临界雨量分析计算——以天山北坡巴音沟河流域为例

临界雨量是小流域山洪灾害预警预报的重要指标,介绍了推求临界雨量的常用方法,主要阐述了区域临界雨量法和水位反推法等较为实用的方法。根据新疆石河子市巴音沟河流域实际情况,采用区域临界雨量法和水位反推法分析临界雨量,经综合分析确定临界雨量指标值,临界雨量在巴音沟河防洪中应用,临界雨量在巴音沟河流域应用前景。     

七星关区城市内涝监测预警服务系统研究

通过七星关区主城区17个内涝点降水致涝的临界雨量阈值指标体系建立,设定内涝预警指标,对主城区易积易涝点实时监控,结合智能网格降水预报产品,当监测到实况雨量或预报雨量超阈值时,根据预警指标制作服务产品并通过预警信息发布系统进行服务。做到提前预警,做好防范,进一步提高了七星关区城市内涝防灾减灾监测预警能力,最大程度减轻和避免城市内涝造成的人员伤亡和经济损失。     

辽西季节性河流洪水预警关键技术

为解决辽西季节性河流洪水预警精度不高、时效性差等问题,以辽西地区辽河支流绕阳河的东白城子站1994—2013年洪水数据为实验数据,建立雨量站雨量输入-流域水文站洪水流量输出关系模型,通过水情自动测报系统获取雨量流量信息;利用灰色关联模型分析雨量站与流域流量的关联度,选取关联程度强的雨量站为主导因素.研究结果表明:建立关联雨量站的灰色关联模型以及多元线性回归模型,可对洪水的洪峰流量进行有效预测.研究结论初步突破了传统的洪水预报方法,为洪水快速预报提供了新的途径.     

东江流域降水空间分布模式识别

 一定区域范围内,近地层气象因子往往是在统一的构造背景控制下形成的,降水、气温、蒸发等气象因子具有自相似性特点。以广东省东江流域内29个雨量观测站点1956-2005年月平均降水资料为样本,运用信息熵原理中有向信息传输指数研究了雨量观测站点之间的信息传输特征,并结合聚类分析方法界定各观测站的所属关系,提出了基于信息熵原理的流域降水空间分布模式识别方法,从而为流域水文要素空间分布模式识别和水资源利用方案提供重要理论和实践依据。     

福建省山洪雨量数据质量控制方法初步设计

多年来,气象部门用于雨量测量的方法为双翻斗雨量计数法。但由于其自身结构、观测方法的局限性,存在着缺陷,导致雨量测量精度不够。这些缺陷直接影响了降雨观测数据的质量,制约了雨量数据的使用。本文基于0.1MM、0.5MM两种雨量传感器自身结构特性,参考多年来关于翻斗雨量误差的研究成果,将两种雨量传感器观测数据进行对比分析,并吸取现阶段雨量数据质量控制的优点,结合现阶段雨量预报和观测保障的特点,设计具有本地特色的山洪雨量数据质量控制方法,使之更科学地提高雨量数据的质量。     

石狮市牡蛎附苗期水温预报及检验

为了开展石狮市牡蛎附苗期水温预报,利用NOAA AVHRR卫星遥感水温、2020年4～9月养殖区逐日平均水温及自动站资料,建立水温预报模型并进行检验。结果表明,牡蛎附苗期呈波动上升趋势,最适宜时期大致在4月下旬至5月;以预报日水温为因变量,前1～3日的最高气温、最低气温、雨量及历史水温作为预报因子,采用逐步回归法建立水温预报模型,经检验后表明基于4～9月基础数据建立的水温预报模型精度更高,可用于附苗期水温预报。     

基于机器学习的内涝积水深度预报方法研究

利用2018年6—8月莆田市国家气象观测站的小时雨量数据、荔园路才子路口内涝点的积水深度数据,设计滞后系数和堵塞系数的计算方法.将小时雨量数据、前一时次积水深度、滞后系数和堵塞系数作为影响因子,应用机器学习中岭回归方法建立内涝点积水深度预报方程.通过2018年9月1—30日的积水深度数据以及9月降水过程的积水深度数据对...