一、数值预报产品在暴雨预报中的释用分析（论文文献综述）
孔小翠[1]（2021）在《机器学习对延伸期降水集合预报的订正与释用分析》文中研究说明为了扩展气象业务中数值模式历史再预报资料在延伸期集合预报产品中的应用性,以及分析出延伸期集合预报各成员的预报技巧,本文使用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）模式资料,主要针对华东地区（23°N～38.5°N,113°E～123°E）在夏季（6月～10月）过程中预报时效为30～45天的延伸期集合预报的月降水预报结果进行后处理技术订正与分析的研究。一、使用统计学方法分别对集合预报历史再预报与集合预报实时延伸期预报进行预报成员分析,根据离散度和均方根误差评估分析了集合预报成员以及集合平均预报的应用效果,结果表明:集合平均预报可增加与集合预报成员间的互相关性,为本文构建特征工程提供理论依据。二、采用历史偏差订正方法对延伸期降水集合预报资料与双线性插值实测降水资料进行对比,根据平均绝对误差和系统偏差评估了该订正方法,结果表明:本文中历史偏差订正效果在各预报时效中的误差没有得到较明显的改善。三、基于AdaBoost、Bagging、随机森林、梯度提升回归、贝叶斯岭回归5种机器学习回归预测模型后处理算法,展开了延伸期降水集合预报的订正分析。通过组合历史再预报资料中多个年份（1999年～2018年）的集合平均预报、集合中位数两种数据集构造特征工程进行训练,从预报时效、时间序列、空间分布、比率值四个检验角度分别对延伸期集合预报在订正前后的平均绝对误差、系统偏差、离散度的变化进行分析对比。结果表明:（1）在30～45天预报时效中,5种回归预测模型分别使用两种数据集构造特征工程进行订正后的平均绝对误差、系统偏差均优于集合预报订正前的结果,其中使用集合平均预报数据集构造特征工程的回归模型订正效果优于集合中位数预报,而且AdaBoost算法的订正效果最明显。（2）在时间序列趋势变化中,5种回归预测模型在6～10月的集合预报订正后的误差波动较小且趋于稳定,其中在7、8月份的回归订正后的平均绝对误差明显低于集合平均预报,订正效果更好。（3）在误差空间分布中（不包含台湾省及海域）,5种回归预测模型订正后的平均绝对误差、系统偏差在华东地区北部（31°N～38.5°N,113°E～123°E）尤其是平原地区明显降低,其中AdaBoost算法、贝叶斯岭回归算法的订正效果更好。（4）在离散度与均方根误差的比率值R中,5种回归预测模型订正后,对应30～45天预报时效的R取值区间由[0.03,0.30]扩展到[0.65,0.91],且波动值稳定在0.75左右,即机器学习回归订正模型增强了集合预报扰动的合理性。（5）数值模式预报中历史再预报资料对延伸期预报具有提升预报技巧的作用。综合多个角度的分析与对比,本文研究中基于5种机器学习回归预测模型使用集合平均预报数据集构造特征工程对延伸期降水集合预报后处理的订正方法,其订正效果在平原地区的夏季（7、8月）表现更好。
王佳津,曹萍萍,龙柯吉,陈朝平[2]（2019）在《基于物理量场异常度的四川暴雨集合预报释用分析》文中进行了进一步梳理根据四川区域暴雨的定义,筛选2012～2016年的区域暴雨过程,选取850hPa的比湿（q）、850hPa经向风（v）2个因子,并应用NCEP资料计算30年的气候平均值和气候标准差,引入集合预报资料,计算四川暴雨个例各要素的标准化异常度和异常度概率。得到以下结论:（1）850hPa的比湿（q）、850hPa经向风（v）两个因子的48h集合最大预报异常度对四川盆东型暴雨更为适用,实况50mm以上降水落区一般都发生在850hPa比湿（经向风）异常度大值区,而对盆西型暴雨适用性不好;（2）在四川盆东型暴雨中,60%暴雨个例的实况暴雨中心,850hPa上比湿超出气候平均1个标准差的概率达到80%以上,超出1.5个标准差的概率到达50%以上。
余民军[3]（2019）在《利用对流降水数值产品提供短时大风预警探讨》文中研究说明发生于2015年6月1日、震惊全世界的“东方之星”号客船翻沉事件导致442国人罹难,国务院调查结论认为其是“由突发罕见的强对流天气带来的强风暴雨袭击导致的特别重大灾难性事件”,之后我国及东南亚沿海又接连发生由强对流天气伴随短时大风导致的重大海事事故。强对流天气及伴随短时大风水平尺度小、持续时间短、发生突然,因而监测及预测难度较大,但航运界对此有迫切需要。近年来数值天气产品发展迅速,已成为天气预报的重要工具,然而目前其对类似的中小尺度天气系统及伴随短时大风的直接预报能力不足。为了探索中尺度数值天气模式产品中能为次网格短时大风提供预警的天气预报因子,本文从强降水实况分析、近地面风速预报、对流及持续降水预报等方面对“东方之星”沉船、2018年6月青岛港桥吊被12级大风吹倒和2018年7月普吉沉船三次重大海事事件进行分析。研究表明,就当时的天气回报来看,ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）预报产品中的 10m 风速预报值偏小,持续性降水与短时大风联系不大,而事件发生时的对流降水预报结果增加非常强烈,与当时的中小尺度强对流天气伴随短时大风有明显对应关系。提前24h预报对流降水值的急增急减趋势较提前48h、72h更明显,预警出短时大风的可能性更大。所以,数值模式中的对流降水预报变量的变化率对于预警短时大风的出现是一个有较大潜质的预警因子,且提前量越短预警的效果越好,未来如能在此基础上继续开发系统准确地预报出短时大风,则可以为海上及内河航运提供更好的安全保障及预警服务。
袁冬美,何文,钟思奕,钱宏超[4]（2017）在《4种数值模式的降水预报检验分析》文中研究说明选取2014年江西大监站24 h出现10站次以上大雨以上量级的降水过程,采用统计对比分析方法,对Ecmwf、Grapes、T639和GTEJ 4种数值模式逐3 h的降水预报效果进行检验。结果表明:不同时段各模式的预报准确率不同,前00:00-09:00,Ecmwf的预报准确率达34%;18:00,Grapes准确率达30%;12:00-21:00,GTEJ的预报准确率达31%;24:00,T639的预报准确率达26%。模式降水预报的可参考性在各季节也不一样,Ecmwf、Grapes和GTEJ秋冬季的可参考性要明显强于春秋季节,而T639对于春季降水预报的可参考性是最强的;夏季的降水预报,GTEJ的可参考性是最强的;秋季和冬季的降水预报,Ecmwf和GTEJ的可参考性都较强;对于不同类型降水下4种模式的降水预报效果,高空槽型和切变型降水,GTEJ的参考性最强的;冷空气型和台风型的降水,Ecmwf的可参考性最强;副高边缘型的降水,Ecmwf和GTEJ的都具有很好的参考价值。
祁丽燕,黄明策,苏洵[5]（2015）在《华南西部欧洲细网格2m温度预报误差分析》文中进行了进一步梳理利用2011年7月-2012年7月欧洲中期天气预报中心（ECMWF）模式细网格地面2m温度和广西区域自动站气温观测资料,对比分析了EC模式细网格2m温度24小时时效内在华南西部地区不同季节、不同天气系统影响下的预报性能。结果表明:（1）全年平均而言,低温预报误差整体较小,预报准确率达77.7%,高温预报误差变化较大,准确率只有32.8%,低温预报准确率比高温预报准确率高44.9%,低温预报具有较高的参考价值。（2）不同季节高温低温预报差异明显,在夏季（6月-8月）低温预报的准确率达80%,但最高温度的预报准确率只有10%左右;在冬季,最低温度准确率下降到65%左右,而最高温度准确率相反,上升至50%左右。（3）不同地理区域预报性能差别较大:最高温度预报1-3月桂西可信度较高,达60%,4-5月和11-12月四个月只有桂东部分地区的预报具有一定的参考价值。（4）从全年误差分布来看,高温预报在冬季是误差小的所占比重大,误差大的比重小,夏季的则相反,春秋的误差等级分布的较为均匀,每个等级所占比重相似。低温预报则分布的比较均匀,全年基本都是误差越小占比重越大,只是冬季误差小的比重相对较小。5)不同天气形势的温度预报性能亦不同:冬春季冷空气（锋面）影响过程和春季低温阴雨过程的高温预报有一定的参考价值;夏季区域性暴雨过程和副热带高压影响过程的高温预报参考价值较低,误差平均达31%和5.8%,可作为预报主观订正的幅度参考值,四种天气型的低温预报准确性都较高,达到70%以上。
漆梁波,曹晓岗[6]（2013）在《双台风形势下上海地区一次暴雨过程的预报分析和对比》文中认为通过对双台风形势下上海地区一次暴雨过程的预报分析和对比,发现这次暴雨的落区有别于传统的3类台风暴雨落区,即台风本体和螺旋雨带、台风倒槽以及与冷空气结合。这次暴雨是由于其中一个台风左后侧的偏北气流与另一个台风的倒槽东南气流相结合所致,提出其为第4类暴雨落区。各业务模式的检验表明,由于无法精确描述各台风的位置、结构和强度,现阶段模式对此类暴雨的预报能力可能偏差,对模式预报结果进行修正使用的难度高,加上此类暴雨出现的概率很低,因此,在短期预报时段内（24 h预报时效以上）,此类暴雨的预报难度高。临近预报需要特别关注强降水发生之前,地面形成的局地辐合线。
尚雷,敖建,聂巩华,胡永松,聂祥[7]（2013）在《T639对毕节市一次秋季暴雨过程的释用分析》文中进行了进一步梳理利用常规资料、T639数值预报产品对2012年9月1日08时—2日08时贵州省毕节市秋季暴雨天气过程进行释用分析。结果表明:此次暴雨天气过程是在冷空气从偏北路径南下背景下,高空槽东南移、中低层切变和地面冷锋南压共同影响造成。T639数值预报产品对暴雨过程的水汽条件、动力条件、能量条件等预报具有较好的指示意义,但对强降水的落区预报参考价值有限。
秦成云,王永红,顾善齐,吴洪军[8]（2012）在《江苏省一次低温冰冻雨雪雷电冰雹复杂天气成因分析》文中认为2010年2月10—11日江苏省出现大范围冰冻雨雪天气过程,尤其在2月10日,一天内同时出现了暴雨、雷电、冰雹、大风、暴雪和冻雨6种以上复合性天气过程,为有观测记录以来首次。从高空环流特征、海平面气压场及气象要素的变化等方面进行了分析,并对数值预报产品进行释用分析。结果表明:从高空环流特征、海平面气压场及气象要素的变化等方面进行了分析,并对数值预报产品进行释用分析。结论如下:①500 hPa低槽、700、850 hPa切变线是此次天气产生的重要影响系统。②地面图上冷高压中心气压为1 060 hPa,特别是在30°～40°N、110°～120°E范围内有≥9条等压线密集区,预示着江苏未来6 h以后将出现大风天气。③850 hPa的0℃线是降水性质的分界线,在2月850 hPa与500 hPa之间的温度差≥22℃时,出现强对流天气的可能性很大。④欧洲中心数值预报产品500 hPa高度场、850 hPa温度场、散度场以及水汽通量散度场预报对本次过程具有较好的指导作用。⑤德国降水预报降水起始时间和大降水时段的预报与实况相比有所滞后。日本降水预报,大降水起始时间和大降水时段的预报与实况相比基本一致。
刘娜,丑士连,王奎云[9]（2012）在《T639数值预报产品在暴雨过程中的释用分析》文中研究表明利用NCEP再分析资料,T639数值预报产品部分物理量资料,自动站资料,运用NCEP与实况资料、T639预报场资料作对比分析,检验T639数值产品在2011年白山地区出现的暴雨天气过程中的预报准确情况。结果表明:T639数值预报产品在对降水位置,降水的持续时间和开始结束时间的定性分析上较为准确,在降水强度的定量预报上准确率较低;暴雨落区主要集中在各个物理量大值重叠区域,而某几个物理量的大值区域主要出现量级不等的一般性降水。
郭立平[10]（2012）在《河北省廊坊地区暴雨的地气耦合精细化落区预报方法研究》文中认为本文利用1971-2011年间廊坊地区暴雨资料、MICAPS资料、中央气象台历史高空、地面天气图、1981-2011年间发生在我国及周边地区4级以上地震资料、廊坊地区地表0厘米、地下10厘米、地下20厘米日平均地温资料和日平均气温、日平均水汽压、日平均气压以及卫星、雷达等探测资料,对廊坊地区暴雨的气候特征、天气影响系统、地气系统以及暴雨的天气学指标判别预报方法、暴雨的地气耦合精细化落区预报方法等问题进行了详细地分析、归纳和研究,得到以下有益结果：廊坊地区暴雨主要出现在4至10月间,并集中出现在6-8月；廊坊地区暴雨有四种出现形式,单点暴雨、局部暴雨、区域暴雨和全区暴雨,其中单点暴雨、局部暴雨和区域暴雨占了四种暴雨形式中的97%,而单点暴雨日最多,占总暴雨日数的53.8%；影响廊坊地区暴雨的天气系统主要有6类,分别是：（1）锋面系统类；（2）气旋类；（3）高空低涡类；（4）切变线类；（5）台风类；（6）西北气流类；基于暴雨天气产生的基本物理条件,通过总结各天气模型的预报指标、多家数值预报产品释用指标、以及对流有效位能、K指数、S工指数等物理量产品的暴雨临界预报指标,建立了廊坊地区暴雨的天气学指标判别预报方法,该方法对廊坊地区暴雨有较高的预报能力；从地气耦合的角度分析发现,暴雨的产生可能并不只是天气系统活动的结果,地气耦合相互作用是暴雨产生不可忽视的重要因素,影响廊坊地区暴雨的主要地气系统是由于4级以上地震引发落在廊坊地区境内的“地震拍涡”和河北省境内4级以上地震引发的与地震相伴的“震源涡”；地下热涡活动引起的地温场变化对廊坊地区暴雨预报有一定的参考价值：地气要素的分布、配置和变化对廊坊地区暴雨的精细化落区预报具有重要的预报指示意义,地热涡最强点“超能值”的分布对最大暴雨落点有一定的预报参考价值；在先前暴雨的天气学指标判别预报方法的基础上,融入地气相互作用耦合的观点,将前期地震信息、地温场的波动变化信息、地气要素分布、“超能值”的分布信息与天气学暴雨指标判别相结合建立了廊坊地区暴雨的地气耦合精细化落区预报方法,经过对2010-2011年廊坊地区暴雨过程的精细化预报检验,效果良好,该方法对暴雨过程的客观判断准确率达67%,精细化定位预报准确率达29.1%,比传统的天气学暴雨过程判断准确率27.7%及精细化定位预报准确率10.1%明显提高；该方法是对传统天气学预报方法的改进、发展、丰富和完善,也为今后该地区暴雨的精细化落区预报提供了一条新思路。
二、数值预报产品在暴雨预报中的释用分析（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、数值预报产品在暴雨预报中的释用分析（论文提纲范文）
（1）机器学习对延伸期降水集合预报的订正与释用分析（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数值模式预报介绍 |
| 1.2.2 集合预报介绍 |
| 1.2.3 延伸期预报的研究进展 |
| 1.2.4 机器学习方法的研究进展 |
| 1.3 论文研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 本文主要创新 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.3.3 章节安排 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 研究区域 |
| 2.2 资料 |
| 2.2.1 模式预报资料 |
| 2.2.2 实测降水资料 |
| 2.3 方法 |
| 2.3.1 集合平均预报 |
| 2.3.2 插值方法 |
| 2.3.3 检验方法 |
| 2.3.4 机器学习回归方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 延伸期降水集合预报的检验评估 |
| 3.1 对延伸期月降水的集合预报效果评估 |
| 3.1.1 离散度--均方根误差关系 |
| 3.1.2 互相关性分析 |
| 3.2 历史偏差订正方法与检验 |
| 3.2.1 历史偏差订正方法 |
| 3.2.2 历史偏差订正结果分析 |
| 3.2.3 历史偏差订正的时间序列分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于机器学习的延伸期降水集合预报订正模型 |
| 4.1 实验特征工程构造 |
| 4.2 5种回归模型的原理介绍与构造 |
| 4.2.1 AdaBoost算法 |
| 4.2.2 Bagging装袋算法 |
| 4.2.3 随机森林算法 |
| 4.2.4 梯度提升回归树 |
| 4.2.5 贝叶斯岭回归算法 |
| 4.3 回归模型订正结果与时间序列分析 |
| 4.3.1 订正结果与分析 |
| 4.3.2 时间序列分布与分析 |
| 4.4 综合各订正方法的集合扰动分析 |
| 4.5 实验结果空间分布分析 |
| 4.5.1 平均绝对误差分布 |
| 4.5.2 系统偏差分布 |
| 4.6 月降水空间分布 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（2）基于物理量场异常度的四川暴雨集合预报释用分析（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料与方法 |
| 2 过程定义及概况 |
| 2.1 过程定义 |
| 2.2 降水落区 |
| 2.3 环流背景 |
| 3 集合预报释用分析 |
| 3.1 气象要素选取 |
| 3.2 物理量异常度分析 |
| 3.2.1 盆西型 |
| 3.2.2 盆东型 |
| 3.3 物理量可信度分析 |
| 4 结论与讨论 |
（3）利用对流降水数值产品提供短时大风预警探讨（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数值产品释用研究现状 |
| 1.3.2 强对流天气预报预警研究现状 |
| 1.4 本文研究内容及各章节安排 |
| 2 相关基础理论 |
| 2.1 ECMWF预报资料介绍 |
| 2.2 船舶AIS资料介绍 |
| 2.3 降水量观测数据资料介绍 |
| 2.3.1 CMORPH卫星数据 |
| 2.3.2 TRMM卫星数据 |
| 2.3.3 RAINGAUGE数据 |
| 2.4 降水类型介绍 |
| 2.5 强对流降水与短时大风的联系 |
| 2.5.1 降水与短时大风对内河船舶的影响 |
| 2.5.2 使用CP变量预警短时大风有理论可能 |
| 2.6 编程语言介绍 |
| 2.6.1 Matlab介绍 |
| 2.6.2 Python介绍 |
| 3 数据处理及其方法 |
| 3.1 数据的处理 |
| 3.2 滑动平均法 |
| 3.3 插值算法 |
| 3.3.1 一维线性插值 |
| 3.3.2 二维插值 |
| 4 三次事故的实况分析及数值预报重现 |
| 4.1 “东方之星”失事前后风雨实况分析及数值预报重现 |
| 4.1.1 强降雨实况分析 |
| 4.1.2 “东方之星”航迹上风速预报 |
| 4.1.3 “东方之星”航迹上对流降水预报 |
| 4.2 “青岛港事件风雨实况分析及数值预报重现 |
| 4.2.1 强降雨实况分析 |
| 4.2.2 青岛港风速预报 |
| 4.2.3 青岛港对流降水预报 |
| 4.3 “普吉沉船事件风雨实况分析及数值预报重现 |
| 4.3.1 强降雨实况分析 |
| 4.3.2 普吉风速预报 |
| 4.3.3 普吉对流降水预报 |
| 4.4 本章小结及意义 |
| 4.4.1 小结 |
| 4.4.2 采用数值天气模式CP变化率预警短时大风的意义 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（4）4种数值模式的降水预报检验分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 检验对象与检验标准 |
| 1.1 满足以下条件之一可继续, 否则记错 |
| 1.2 仅有1个等级降水时, 满足以下条件之一, 算报对, 否则算报错 |
| 1.3 跨2个等级降水时, 满足以下条件之一, 算报对, 否则算报错 |
| 2 降水特征 |
| 3 数值预报的检验 |
| 3.1 检验标准统计预报 |
| 3.2 可参考性预报 |
| 4 不同季节数值预报的检验 |
| 5 不同天气系统影响下的数值预报的检验 |
| 6 小结 |
（5）华南西部欧洲细网格2m温度预报误差分析（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 资料及方法 |
| 2 结果分析 |
| 2.1 准确率月分布特征 |
| 2.2 逐月空间分布情况 |
| 2.3 误差等级分布 |
| 2.4 不同天气系统影响下的误差情况 |
| 3 小结 |
（6）双台风形势下上海地区一次暴雨过程的预报分析和对比（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 天气实况及天气形势解析 |
| 3 主观预报分析 |
| 4 业务数值模式的预报结果分析 |
| 4.1 ECMWF的全球高分辨率数值模式 |
| 4.2 T639的全球数值模式 |
| 4.3 上海区域中尺度数值模式 |
| 5 结论和讨论 |
（7）T639对毕节市一次秋季暴雨过程的释用分析（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 天气实况 |
| 3 形势场分析 |
| 4 T639预报的分析释用 |
| 4.1 T639环流形势与500 hPa实况对比分析 |
| 4.2 水汽条件分析 |
| 4.2.1 相对湿度 |
| 4.2.2 水汽通量 |
| 4.2.3 水汽通量散度 |
| 4.3 能量条件 |
| 4.4 动力条件 |
| 4.4.1 垂直速度 |
| 4.4.2 涡度和散度 |
| 4.5 降水量级及落区预报 |
| 5 小结 |
（8）江苏省一次低温冰冻雨雪雷电冰雹复杂天气成因分析（论文提纲范文）
| 1 天气概述 |
| 2 环流背景分析 |
| 3 不稳定能量分析 |
| 4 数值预报产品在此次天气过程中的应用 |
| 4.1 欧洲中心数值预报产品的应用 |
| 4.1.1 500 hPa高度场预报分析。 |
| 4.1.2 850 hPa温度场预报分析。 |
| 4.1.3 散度场预报。 |
| 4.2 德国降水预报图的应用 |
| 4.3 日本降水预报图的应用 |
| 5 小结 |
（10）河北省廊坊地区暴雨的地气耦合精细化落区预报方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 暴雨及落区预报研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外暴雨预报研究的现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第二章 资料来源与研究方法 |
| 2.1 资料来源 |
| 2.2 研究方法 |
| 第三章 廊坊地区暴雨的气候特征 |
| 3.1 廊坊地区暴雨的时间分布特征 |
| 3.1.1 廊坊地区暴雨的年变化特征 |
| 3.1.2 廊坊地区暴雨的年代际变化特征 |
| 3.2 廊坊地区暴雨的空间分布特征 |
| 3.3 廊坊地区暴雨的强度及天气特征 |
| 3.3.1 廊坊地区暴雨的强度分布特征 |
| 3.3.2 廊坊地区暴雨过程的天气特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 廊坊地区暴雨的天气学指标判别预报方法 |
| 4.1 廊坊地区暴雨的环流特征和影响系统 |
| 4.1.1 锋面系统类 |
| 4.1.2 气旋类 |
| 4.1.3 高空低涡类 |
| 4.1.4 切变线类 |
| 4.1.5 台风类 |
| 4.1.6 西北气流类 |
| 4.2 廊坊地区暴雨的天气学预报指标 |
| 4.2.1 廊坊地区暴雨的天气条件判别指标 |
| 4.2.2 廊坊地区暴雨的数值预报产品释用预报指标 |
| 4.2.3 廊坊地区暴雨的物理量参考预报指标 |
| 4.2.4 廊坊地区暴雨的临近预报指标 |
| 4.3 廊坊地区暴雨的天气学指标判别预报方法流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 廊坊地区暴雨的地气耦合精细化落区预报方法 |
| 5.1 天气气候预测的地气学方法 |
| 5.2 影响强降水的地热涡分类 |
| 5.3 地热涡对廊坊地区暴雨的影响分析 |
| 5.4 廊坊地区暴雨的地温场特征分析 |
| 5.5 廊坊地区暴雨过程的地气要素分布与配置特征分析 |
| 5.5.1 廊坊地区暴雨过程的地气要素分布与变化特征 |
| 5.5.2 各类暴雨过程的地气要素配置特征 |
| 5.5.3 各类暴雨过程中地气要素的相互影响分析 |
| 5.6 廊坊地区暴雨的地气耦合精细化落区预报方法 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 暴雨的地气耦合精细化落区预报方法与天气学指标判别预报方法的对比 |
| 6.1 廊坊地区暴雨的天气学指标判别预报方法应用 |
| 6.2 廊坊地区暴雨的地气耦合精细化落区预报方法应用 |
| 6.3 两种预报方法实际应用效果对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与问题讨论 |
| 7.1 全文结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 问题与展望 |
| 7.3.1 存在问题 |
| 7.3.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
四、数值预报产品在暴雨预报中的释用分析（论文参考文献）
- [1]机器学习对延伸期降水集合预报的订正与释用分析[D]. 孔小翠. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [2]基于物理量场异常度的四川暴雨集合预报释用分析[J]. 王佳津,曹萍萍,龙柯吉,陈朝平. 高原山地气象研究, 2019(03)
- [3]利用对流降水数值产品提供短时大风预警探讨[D]. 余民军. 大连海事大学, 2019(06)
- [4]4种数值模式的降水预报检验分析[J]. 袁冬美,何文,钟思奕,钱宏超. 江西科学, 2017(06)
- [5]华南西部欧洲细网格2m温度预报误差分析[J]. 祁丽燕,黄明策,苏洵. 气象研究与应用, 2015(04)
- [6]双台风形势下上海地区一次暴雨过程的预报分析和对比[J]. 漆梁波,曹晓岗. 热带气象学报, 2013(02)
- [7]T639对毕节市一次秋季暴雨过程的释用分析[J]. 尚雷,敖建,聂巩华,胡永松,聂祥. 贵州气象, 2013(01)
- [8]江苏省一次低温冰冻雨雪雷电冰雹复杂天气成因分析[J]. 秦成云,王永红,顾善齐,吴洪军. 现代农业科技, 2012(22)
- [9]T639数值预报产品在暴雨过程中的释用分析[A]. 刘娜,丑士连,王奎云. 创新驱动;加快战略性新兴产业发展——吉林省第七届科学技术学术年会论文集（下）, 2012
- [10]河北省廊坊地区暴雨的地气耦合精细化落区预报方法研究[D]. 郭立平. 兰州大学, 2012(04)