雷暴预报

雷暴作为大气中壮观的超远程放电过程，可能造成巨大破坏和人员伤亡，损坏建筑物、电源系统、通信设备，引发森林火灾，带来重大经济损失。准确预测雷暴可以有效避免这些损失。本研究利用2009年6月至2015年8月阜新市沂蒙县和彰武县两个气象站点的观测数据，选取40个典型雷暴天气过程，计算了15个与雷暴活动相关的对流参数。统计分析表明，对流有效位能 (CAPE)、850 hPa 比湿度、700 hPa 比湿度、850 hPa 假相当位温、最大上升速度、强天气威胁指数 (SWEAT) 和零度高度 (ZH) 与雷暴活动密切相关，相关性均大于0.3。本研究确定了上述预测因子的阈值，计算了拟合率并进行了检验。此外，本研究利用雷达产品建立了雷暴预警的短期临近指标，选择组合反射率、垂直累积液态水含量和回波顶高三种雷达产品作为雷暴预警指标。将上述研究成果应用于2015年和2016年6月至8月的雷暴天气预测，预测准确率超过85%。研究表明，上述方法对阜新市雷暴天气的预报和预警具有参考价值和指示意义。

利用 T213 数值预报产品和实时地面降水观测数据，筛选关键物理量因子，并结合动力相似预报方法，构建了江苏省未来 12 小时至 3 天降水预报系统。经统计分析验证，该系统预报结果可靠，可为预报员提供参考。系统已实现降水的自动、客观、定时、定点、定量预报，并投入业务化运行。

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卡尔曼滤波技术在气象预报中扮演重要角色，通过建立数据文件和优化业务流程，提高了天气要素预报的精确度。

Android App可连接至中央气象台API，检索中国城市代码，用于获取天气预报。

探讨了风电场短期风速预测技术，提出了一种基于时间序列相似性搜索的新方法。研究采用数据挖掘原理，通过相似性搜索技术有效预测风电场的未来风速。

MOS方法示意图，以卡尔曼滤波在气象预报中的应用为主题。

北斗卫星导航系统致力于提供全球导航服务，其频谱保护性监测至关重要。本研究利用STK轨道预报数据，收集了14颗北斗非静止轨道卫星连续10日内对我国9个城市的可见时间数据。通过R语言对数据进行分组统计分析，比较了不同卫星和不同地点的监测可见时间，并分析了不同监测地点的相似度。根据分析结果，提出了北斗系统频谱监测站的初步选址建议。