导读:本文包含了可预报性论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:暴雨,南海,模式,最优,冷锋,黑潮,敏感性。
可预报性论文文献综述
陈涛,孙军,谌芸,郭云谦,徐珺[1]（2019）在《广州“5·7”局地突发特大暴雨过程的数值可预报性分析》一文中研究指出2017年5月6日夜间至7日上午广州地区发生局地特大暴雨,分析表明对流触发与珠江口地区边界层南风增强等因素有密切关系。数值模式预报检验表明,ECMWF集合预报的强降水预报成员在初始条件上具有更显着的辐合上升、水汽和不稳定性条件,而GRAPES区域模式对6日20时初始场分析以及对边界层南风增强过程的预报都更为准确。集合敏感性分析表明,降水预报高敏感区分布与江南地区高压、南海高压以及华南低槽等关键天气系统的相对强度和位置有密切关系;降水对温度的预报敏感区主要位于关键区边界层内,近地面层到边界层底部温度越高、边界层顶越冷,越有利于对流不稳定性增强,有利于关键区内对流发展。通过3组探空预报试验分析了对流尺度降水预报关于初值热扰动、低层风场扰动和降水物理方案的敏感性,结果表明在特定环境条件下,与低层风场扰动试验组对比,降水预报对于初始热力扰动更为敏感;降水微物理方案预报试验表明,在小成员数的集合预报中物理方案扰动能够有效增大预报离散度。以上结果表明,分析对流尺度集合预报中各类初值扰动、物理扰动导致的预报变化和预报敏感性,能够更为全面地估计暖季中小尺度强降水事件的可预报性。(本文来源于《气象》期刊2019年09期）
闫雪瑾[2]（2019）在《京津冀一次对流性暴雨的成因和可预报性分析》一文中研究指出利用常规观测资料、地面加密自动站资料、ERA Interim再分析资料、多普勒天气雷达资料、风廓线雷达资料等资料,针对2016年8月12日影响京津冀的一次对流性暴雨进行了成因分析。仅供参考。(本文来源于《现代农业研究》期刊2019年09期）
狄潇泓,王小勇,肖玮[3]（2019）在《甘肃一次副高内部极端强降水可预报性思考》一文中研究指出传统认为副高内部下沉运动,抑制对流运动的发生,但是甘肃河东隔几年就会出现一次副高内部的强降水过程,而全球业务模式对此类强降水预报能力较弱,导致副高内部的强降水天气预报难度很大。利用多种常规和非常规观测资料,对2016年8月22日甘肃副高内部的一次极端强降水过程进行分析,以期发现一些可用预报指标,结果表明:青藏高压东北部辐散区和近地面层的中尺度辐合线的迭置,有利于形成强烈的上升运动,是强降水发生的天气背景条件。环境场极高的水汽含量,异常厚的暖云层,和小的垂直风切变有利于形成极大的降水效率,是强降水的增强条件。通过对各种中尺度观测资料的分析,发现一些对强降水预报预警有指示作用的因子:(1)对流云团冷云盖中心区域运动前方逐时云顶亮温(TBB)梯度最大处对应地面降水最强降水。(2)闪电总次数峰值后1～2 h,且闪电带变的很有组织时,对应地面最强降水时段。(3)造成强降水的对流单体的雷达回波表现出低质心暖云降水的特征。(4)在组合反射率(CR)、垂直液态水含量(VIL)最大值出现后30～40 min,最强雨强出现。(本文来源于《干旱区地理》期刊2019年05期）
郝莹,王元,王皓,邱学兴[4]（2019）在《淮河流域不同时间尺度暴雨的多模式预报性能评估及洪水可预报性探讨》一文中研究指出为了让数值预报产品能够在流域气象业务中达到最佳应用效果,从而为淮河防汛调度提供决策支持,利用2015—2017年6—8月EC、JMA、WRF、INCA四种数值模式降水预报产品,采用TS评分、空估率和漏估率等方法,分别评估四种模式对淮河流域24、12、6、3和1 h时间尺度暴雨的预报性能,并对比分析四种模式对各种时间尺度暴雨预报的可用时效。在此基础上,选取EC的24 h累积降水预报产品驱动分布式水文模型CREST,构建淮河上游的气象水文耦合洪水预报模型,并对2016年6—8月、2017年5—8月的实时运行结果进行评估,探讨了淮河流域洪水的可预报性。主要结论如下:(1)对于24、12h时间尺度的暴雨,EC预报性能最优、可用时效最长。当暴雨时间尺度缩短到6 h时,WRF的预报性能及可用时效均超越EC,当暴雨发生在3 h内时,WRF的优势更加明显。JMA对各个时间尺度暴雨的预报能力均最差。(2)在0～3 h预报时效内,EC和WRF均存在暴雨漏报率异常偏高、TS异常偏低的现象,其暴雨预报在临近预警中不具备参考价值。INCA则表现出在临近预报中的绝对优势,对1 h预报时效的暴雨预报TS评分为54%,可用时效为3 h。(3)EC、JMA和WRF对6、3 h时间尺度的暴雨预报性能存在明显的日变化特征。(4)淮河上游洪水预报的可用时效为108 h。(本文来源于《气象》期刊2019年07期）
章大全,郑志海,陈丽娟,张培群[5]（2019）在《10～30 d延伸期可预报性与预报方法研究进展》一文中研究指出10～30 d延伸期的可预报性既依赖于初始条件,也与缓变的下垫面有关,寻找延伸期时段内可预报性较高的低频特征,识别延伸期的可预报性来源及影响的物理机制是提高延伸期预报水平的关键。近年延伸期可预报性来源、热带大气季节内振荡监测预测和影响等领域的研究取得较大进展,提出和应用了动力统计相结合以及大气低频信号释用等新的延伸期预报方法。对延伸期可预报性来源及其与初值和外强迫异常的关系分析表明,海气相互作用能提高亚洲和西太平洋区域延伸期时段大气环流和要素的可预报性。热带大气季节内振荡、平流层爆发性增温以及各种次季节尺度的海气、陆气耦合作用和大气响应均为延伸期预报提供了重要的可预报性来源。由于数值模式延伸期时段的预报性能与实际业务需求还存在一定距离,基于动力统计相结合和物理统计的延伸期预报方法被广泛应用于业务预报,表现出一定的预报技巧。(本文来源于《应用气象学报》期刊2019年04期）
马杰,金荣花,宗志平,蔡芗宁,李勇[6]（2019）在《延伸期预报中的可预报性浅析》一文中研究指出延伸期(10～30 d)预报是无缝隙集约化预报预测业务体系的重要一环,一直以来在防灾减灾科学决策中扮演着重要作用。然而在实际预报中,其准确率较中短期天气预报和短期气候预测均明显偏低,原因在于随着预报时效延长,预报结果存在明显的不确定性。因此,如何在业务预报中评估所预报对象的可预报性至关重要。本文简述延伸期时效可预报性的主要来源以及国际主流数值模式的预报性能,阐述了预报业务中如何对可预报性进行评估,介绍延伸期预报产品的应用和发展趋势,以期为延伸期预报服务能力进一步提升提供参考。(本文来源于《沙漠与绿洲气象》期刊2019年03期）
梁朋[7]（2019）在《黑潮入侵南海的可预报性问题研究》一文中研究指出黑潮入侵南海是一种发生于吕宋海峡附近的重要物理现象,它对于南海东北部各尺度的动力过程均有着很强的调制作用。本论文主要基于Regional Ocean Modeling System(ROMS)海洋模式以及条件非线性最优扰动(CNOP)方法,从最优前期征兆(OPR)和最快增长初始误差(OGIE)两个角度研究了黑潮入侵南海的可预报性问题。研究结果表明,黑潮入侵南海的最优前期征兆位于吕宋海峡南部的海洋上层400米之内,其中海表面高度和海洋内部温度扰动为正值,速度扰动呈顺时针旋转,这些扰动特征均表现为反气旋式中尺度涡的结构。将这种反气旋式扰动迭加到参考态中之后,它可以通过正压不稳定过程从参考态吸收能量并且迅速发展。与此同时,它还会沿着黑潮路径向西北方向运动,并使得吕宋海峡处的黑潮持续向西移动,逐渐形成反气旋式弯曲,最终触发了黑潮入侵南海。这种反气旋式扰动对于黑潮入侵南海的触发作用在HYCOM再分析数据以及AVISO卫星遥感数据中得到了证实。另一方面,我们计算得到了黑潮入侵南海预报中的两类最快增长初始误差,这两类初始误差同样位于吕宋海峡南部,在第一类误差中,海表面高度和海洋内部温度误差为负,海洋上层的速度误差呈逆时针旋转,此类误差具有气旋式结构,并最终使得预报的黑潮入侵南海幅度偏小,第二类误差的空间结构与第一类相反,具有反气旋式中尺度涡结构,并最终造成了预报的黑潮入侵南海幅度偏大。两类最快增长初始误差的发展机制与最优前期征兆相类似,这也决定了最快增长初始误差和最优前期征兆之间较高的相似性。最后,我们依据这两类初始误差的空间结构识别了黑潮入侵南海预报的目标观测敏感区。并基于所识别的敏感区以及观测系统模拟试验对于目标观测的效果进行了评估。结果表明,在所识别的敏感区内进行目标观测,可以减小海洋初始场中的误差,进而有效的提高了黑潮入侵南海预报的准确性。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院海洋研究所)》期刊2019-06-01）
李娇,丁瑞强,吴志伟,秦箭煌,李保生[8]（2019）在《南海夏季风强度潜在可预报性的年代际变化及可能原因》一文中研究指出基于NCEP/NCAR再分析资料,利用信噪比(SNR)方法研究了南海夏季风强度潜在可预报性的年代际变化,结果表明:南海夏季风强度潜在可预报性在20世纪80年代出现了由潜在可预报性偏低位相向偏高位相的年代际转折。进一步的研究发现,南海夏季风强度潜在可预报性和东印度洋—西太平洋(EIOWP)的海表温度(SST)存在明显的正相关。当EIOWP区域SST年际变率较大时,对南海夏季风影响较强,使得南海夏季风的外部信号增强,从而提高了潜在可预报性;当EIOWP区域SST年际变率较小时,对南海夏季风影响较弱,南海夏季风的外部信号进而减弱,潜在可预报性降低。(本文来源于《气候与环境研究》期刊2019年03期）
[9]（2019）在《太湖湖流耦合模式和水质可预报性研究》一文中研究指出河海大学、江苏省水文水资源勘测局江苏省水文水资源勘测局无锡分局把"水流-水质-泥沙-大气"系统当成一个整体,采用现场实测、数值模拟、资料同化、可预报性理论等学科交叉手段,建立太湖"水流-水质-泥沙-大气"耦合数学模型,并进行了系列数值验证,初步揭示了太湖"水流-水质-泥沙-大气"体系的多时间尺度特征。在水沙监测方面,积累了太湖水流(流速、流量)、水质、地(本文来源于《江苏水利》期刊2019年04期）
陈静,刘凑华,陈法敬,韦青,李嘉鹏[10]（2019）在《一种基于可预报性的暴雨预报评分新方法Ⅰ:中国暴雨可预报性综合指数》一文中研究指出针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在的双重惩罚导致评分过低,没有考虑到中国暴雨可预报性时、空分布不均,不便于对比分析不同区域暴雨预报能力差异等问题,为了发展基于可预报性的新型暴雨预报评分方法,在综合分析影响预报员暴雨预报信心的主要因素(暴雨气候统计特征、天气影响系统运动尺度特征及数值模式预报能力等)基础上,利用2008—2016年4—10月中国国家气象信息中心5 km×5 km分辨率的多源降水融合格点分析资料、站点降水观测资料和中国国家级业务区域模式降水预报资料以及扩展空间暴雨样本统计方法,构建了一种新型的中国暴雨可预报性综合指数(Synthetic Predictability Index of Heavy Rainfall,以下简称SPI)数学模型,以定量描述中国各区域的暴雨可预报性特征。SPI数学模型由暴雨气候频率、暴雨面积比率和模式暴雨预报成功指数(Threat Score,TS)3个分量组成,计算了2008—2016年4—10月SPI的3个分量及其时、空变化特征。分析结果显示:暴雨面积比率对SPI的时间和空间变化影响最大,两者偏相关系数大于0.9;其次是暴雨气候频率的影响,两者偏相关系数值为0.8左右;第叁是模式暴雨预报TS评分的影响,两者的偏相关系数为0.7左右。分析还发现,SPI大值区随季节而变化,空间分布不均匀:4—5月,可预报性大值区主要分布在华南地区;6—7月,主要分布在江淮流域; 7月中旬至8月,大值中心从江淮北部移到华北和东北地区;9月,副热带高压南撤,大值中心也相应南撤。(本文来源于《气象学报》期刊2019年01期）
可预报性论文开题报告
（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：
利用常规观测资料、地面加密自动站资料、ERA Interim再分析资料、多普勒天气雷达资料、风廓线雷达资料等资料,针对2016年8月12日影响京津冀的一次对流性暴雨进行了成因分析。仅供参考。
（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。
可预报性论文参考文献
[1].陈涛,孙军,谌芸,郭云谦,徐珺.广州“5·7”局地突发特大暴雨过程的数值可预报性分析[J].气象.2019
[2].闫雪瑾.京津冀一次对流性暴雨的成因和可预报性分析[J].现代农业研究.2019
[3].狄潇泓,王小勇,肖玮.甘肃一次副高内部极端强降水可预报性思考[J].干旱区地理.2019
[4].郝莹,王元,王皓,邱学兴.淮河流域不同时间尺度暴雨的多模式预报性能评估及洪水可预报性探讨[J].气象.2019
[5].章大全,郑志海,陈丽娟,张培群.10～30d延伸期可预报性与预报方法研究进展[J].应用气象学报.2019
[6].马杰,金荣花,宗志平,蔡芗宁,李勇.延伸期预报中的可预报性浅析[J].沙漠与绿洲气象.2019
[7].梁朋.黑潮入侵南海的可预报性问题研究[D].中国科学院大学(中国科学院海洋研究所).2019
[8].李娇,丁瑞强,吴志伟,秦箭煌,李保生.南海夏季风强度潜在可预报性的年代际变化及可能原因[J].气候与环境研究.2019
[9]..太湖湖流耦合模式和水质可预报性研究[J].江苏水利.2019
[10].陈静,刘凑华,陈法敬,韦青,李嘉鹏.一种基于可预报性的暴雨预报评分新方法Ⅰ:中国暴雨可预报性综合指数[J].气象学报.2019
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