简介：介绍中国气象局培训中心2004年重点培训班培训效果综合评估的过程、方法和结果，并将参训学员的意见进行汇总，对评估结果进行了分析，提出有关培训方面的工作建议。

简介：本文运用非随机实验，在现阶段公认可行的人工增雨效果分析方法——图示分析法、双比分析法和降水量区域历史回归分析法。分析出2000年9月15日～10月20日，在青海省东部地区进行的高炮人工增水作业平均增加雨量为7．01mm，增加的水量为1．4亿m^3。

简介：利用东北区域实况24h累积降水资料,应用与国家气象中心建设并使用的全国业务区域模式统一检验平台一致的检验方法,采用WRFV3.3.1模式对东北地区2012年4次大暴雨过程、两次暴雪过程的预报效果进行了客观检验及统计分析,并与JAPAN模式和T639模式进行对比分析,结合主观检验,对WRF模式在东北地区的预报性能进行评估。结果表明：2012年东北地区6次强降水过程WRF模式预报效果与JAPAN模式、T639模式基本相当,即有较稳定且较高水平的预报能力,加之其中尺度模式较高的时空分辨率,因此在天气预报领域有重要的使用和研究价值。2012年东北地区6次重大降水过程,WRF模式对降水的位置及时间演变趋势预报均较好,对主降水带的位置及强度预报效果总体一般,在对主降水带位置与强度预报效果较好的前提下,其对于暴雨中心的位置预报效果也较好。与T639模式和JAPAN模式相比,WRF中尺度模式的主降水带形态刻画更细致,对强降水中心的位置和范围预报较明确,且在主降水带位置与强度预报效果较好的前提下较可靠,WRF中尺度模式的这一优点,对目前精细化预报有重要意义;客观检验并不能完全说明模式的预报效果,WRF模式预报效果的检验和模式预报水平的说明,必须结合主观检验,且需从多角度进行全面考察;WRF模式对1215号台风路径及台风暴雨过程预报均与实况基本吻合（尤其是36h和24h预报）,说明WRF中尺度模式对台风系统及其诱发的暴雨过程有较好的预报能力。

简介：自人工影响天气轨道“国家级人工影响天气业务建设”项目启动会召开以来，国家级人工影响天气业务建设项目工作已全面展开。

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：以灵敏度、准确度作为选择、评价试验方法的依据,结合自然降水的气候变化对全省常用的非随机化试验方法进行讨论.分析结果表明,在甘肃省开展人工增雨试验中不同试验方法对降水自然变化的反应是不一样的,其效果检验历史回归试验较好,区域对比试验次之,序列试验最差.

简介：介绍了广州空气质量多模式系统并评估其对2010年9月广州市的气象要素和PM10日均浓度的24h的预报效果。评估结果表明：模式系统较好地预测了气象要素的变化，但高估了风速；各空气质量模式能合理预测广州PM10浓度的时空变化，预报效果均处于可接受范围内（平均分数偏差MFB小于±60％且平均分数误差MFE小于75％），部分模式可达到优秀水平（MFB小于±30％且MFE小于50％），但同时各模式在郊区均预测偏高而在市区偏低；总体上，模式在广州郊区的PM10预报效果优于市区。模式问对比表明，在本次业务预报实践中，不存在最优的单模式，同一模式对不同的统计指标、不同的站点，其预报效果可能存在差异，基于算术平均集成各模式结果未能获得最优的预报效果。优化排放源空间分布并引进更好的集成预报方法（如权重平均、神经网络、多元回归等）是未来改进广州空气质量多模式系统预报效果的可能途径。

简介：利用CMORPH卫星与自动气象观测站的逐时降水量融合资料,采用经验正交函数EOF、技巧评分及针对细网格模式的面向对象诊断检验方法MODE,评估T639细网格模式对2014年陕西省秋淋天气降水预报的效果。结果表明：T639模式整体较好的表现了2014年陕西省秋淋天气过程降水的空间分布,但预报的降水量级显著偏小;逐12h降水EOF分析表明,此次降水过程可分为系统性和对流性降水两种模态,T639模式对系统性降水的预报性能较好,空间模态与观测一致,但对局地性和对流性降水的预报性能相对较弱;模式整体预报能力较好,晴雨预报TS评分和ACC相关系数平均达0.6以上;空间和时间上预报降水频次偏多,是影响TS评分和ACC等晴雨评分技巧下降的主要原因。MODE检验表明,T639模式对大面积降水对象预报偏多,对局地性降水对象预报偏少;对中等强度降水对象偏多,对强降水及弱降水对象预报偏少;预报对象与观测对象的整体匹配性较好,但两者的面积存在一定差异。

简介：用区域回归试验的方法对2003年7月18日～8月12日遂川县开展的人工增雨作业进行效益评估,发现遂川县在这期间进行的人工增雨作业增加降水量38.68mm,相对增加率为35.88%.