一、概率及天气概率预报（论文文献综述）
徐姝,熊明明,陈法敬[1]（2021）在《基于ECMWF集合预报的海河流域降水概率预报应用和检验》文中指出利用海河流域逐日降水历史观测资料、ECMWF集合预报降水预报数据,通过贝叶斯产品处理技术（Bayesian Processor of Output,BPO）对海河流域内289个格点进行BPO建模,将ECMWF集合成员确定性降水预报修订为贝叶斯降水概率预报,结果显示概率密度峰值较确定性预报更加接近实况;再以51个成员的有效信息得分（Informativeness Score,IS）衡量各集合成员的预报能力,融合各成员的概率预报结果,得到代表ECMWF集合预报不确定性的贝叶斯集成降水概率预报。采用RPS和BS评分方法对海河流域2018年6—8月降水概率预报进行检验,结果表明,在海河流域降水预报中基于BPO方法的贝叶斯集成概率预报评分结果优于集合预报的直接概率预报结果,为海河流域降水概率预报业务奠定了基础。
曹艳察,郑永光,盛杰,唐文苑[2]（2021）在《基于GRAPES＿3 km模式输出的风雹概率预报技术研究》文中指出基于我国自主研发的GRAPES3 km高分辨率模式预报数据,通过计算逐时最大上升螺旋度（updraft helicity,UH）产品,发展了不同预报时效时段内超过指定阈值的UH格点概率预报技术。由于UH能够表征对流风暴的上升运动和中低层旋转强度,因此通过UH格点概率预报产品得到了综合表征对流性大风或冰雹（简称风雹）的概率预报指导产品。对2019年6月14日至7月31日我国华北东北区域和华南区域两个风雹高发区的逐日试验和典型个例预报结果进行了细致评估,结果表明该产品具有良好的预报能力。该产品对华北东北区域和华南区域的风雹TS评分均明显高于主观预报,特别是对于华南区域可预报性较低的弱天气尺度强迫过程,能够显着降低漏报率从而明显提高预报准确率。预报产品还能够很好地指示对流风暴的形态分布和移动传播特征,概率落区与实况风雹的落区位置具有较好的匹配效果。对选取不同的UH阈值和空间高斯平滑系数的概率产品对比检验结果表明,基于较低UH阈值计算的概率预报产品由于漏报率更低,其TS评分要高于较高阈值的预报结果,高斯平滑系数取值20 km得到的概率产品在各等级概率评分中预报效果总体表现最佳。
朱寿鹏[3]（2021）在《基于多模式集成的东亚地区气温与降水次季节预报及其误差诊断》文中进行了进一步梳理天气预报到气候预测之间的鸿沟——次季节尺度预报,是当前防灾减灾气象服务中无缝隙预报研究的重点与难点之一。近年来,世界天气研究计划（WWRP）与世界气候研究计划（WCRP）共同开展了次季节—季节（S2S）预测项目,提供了次季节尺度的多模式数值预报产品,但尚未完全建立一个成熟的预报后处理框架。本论文使用S2S项目中多模式次季节尺度逐日预报资料,以及美国气候预测中心（CPC）观测数据,构建了针对东亚地区气温、降水的8–42天预报时效多方案确定性预报与概率预报后处理模型,以提升次季节预报技巧,并使用多项指标检验评估预报结果,对预报误差进行诊断分析,得到如下主要结论:（1）单模式的次季节预报试验表明,不同模式通常具有不同的预报表现,充分说明了对多模式进行有效信息集成的必要性。传统的多模式集成模型中,由于次季节尺度的预报时效较长,模式对训练期平均得到的系统性偏差在预报期并不能完全延续,通过校正该偏差带来的预报技巧提升十分有限。对此,本文构建了基于卡尔曼滤波的超级集合（KFSUP）模型,通过训练期中预报与观测之间的迭代运算,使各模式有效预报信息得到即时更新,并通过多模式集成显着提高了次季节尺度气温、降水的预报技巧。对于气温预报,KFSUP模型有效减小了原始预报的误差,对高海拔地区以及较长预报时效的预报改进效果更加明显,对日最高气温（Tmax）的预报提升幅度较日最低气温（Tmin）更大。对于降水预报,KFSUP模型对较小量级降水的预报技巧具有非常明显的提升,随着降水量级增大,预报技巧提升幅度有所减弱。（2）利用卡尔曼滤波在次季节尺度预报中的优势,本文改进了面向单模式订正的模态投影预报方法,建立了基于卡尔曼滤波的模态投影（KFPPM）模型,该模型表现稳定,普遍提升了次季节尺度的气温、降水预报技巧,且改进效果显着优于逐点修正模型与原始模态投影模型。同时,本文融合了模态投影与多模式集成的思想,创新性地提出基于卡尔曼滤波的多模式模态投影集成预报（KFPPSUP）模型,其承袭了KFPPM与KFSUP的后处理优点,同时考虑了多模式预报信息的集成与预报目标周边因子的协同效果,进一步减小了模式预报的误差。对于气温预报,KFPPSUP模型在东亚地区较大范围内显着提升了预报技巧,部分地区Tmax与Tmin预报误差低于2°C的最长时效分别达到25天与42天。对于降水预报,KFPPSUP模型同样弥补了其他后处理模型的不足,总体上对降水预报技巧具有明显的提升,尽管对大量级降水预报技巧的提升依然较为有限,但是对降水空间结构、雨带位置的次季节尺度预报能力具有显着提升。（3）在次季节尺度的概率预报中,将其预报技巧分解为可靠性、分辨能力及变量固有不确定性进行讨论。针对气温概率预报,集合模式输出统计（EMOS）模型在整个东亚地区显着改进了预报技巧,且改进幅度基本稳定,普遍高于贝叶斯模式平均（BMA）模型。两个后处理模型均显着改善了Tmax与Tmin的预报可靠性和分辨能力,其中EMOS模型更优。经过两种模型订正后的Tmax预报达到与Tmin较为一致的高可靠性水平,而其预报分辨能力依然优于Tmin。但由于Tmax的预报固有不确定性显着高于Tmin,尽管Tmax预报在模型中的改进幅度更大,其预报技巧依然不及Tmin。对于降水概率预报,BMA模型与EMOS模型均能够改进预报技巧,降低整体预报偏差。其中,BMA模型可明显提升预报可靠性,但未能有效改进预报的分辨能力;EMOS模型的预报可靠性与分辨能力总体上均显着优于原始大集合预报与BMA模型,表现出明显的优势。此外,对于较小量级降水的概率预报,其固有不确定性较高,系统分辨能力较高,预报误差主要受其本身的不确定性与系统的可靠性影响;而对于较高量级降水,由于其较低的发生频次,概率预报不确定性相对较低,可靠性较高,预报误差主要受到系统在次季节尺度的预报分辨能力影响。综上所述,本研究可为次季节尺度的业务预报提供技术支撑,也为今后基于多种统计模型的次季节确定性与概率天气预报相关技术的推广应用提供理论依据,具有重要的科学意义与应用价值。
牛淑贞,张一平,王迪,曾明剑,袁小超,郝晓珍[4]（2021）在《河南省分类强对流天气概率预报方法研究与应用》文中研究指明采用每日4次0.75°×0.75°的欧洲中心再分析资料和2006—2015年4—9月河南省117个国家自动站冰雹、雷暴大风和短时强降水3类强对流天气实况资料,基于"邻（临）近原则"构建了河南分类强对流天气的网格点历史个例库,计算了逐日分类强对流天气物理参数和其15 d滑动气候平均值。综合考虑环境物理参数相对稳定性及其与气候态的差异性这两类指标,采用模糊矩阵评价技术,遴选各月表征各类强对流天气的特征环境物理参数并计算权重系数,结合历史强对流发生时物理参数的频率分布特征,最终分别基于欧洲中心细网格和华东中尺度区域模式资料构建了河南分类强对流天气概率预报方法,自动客观输出物理参数、网格探空和分类概率预报等产品;同时在大量历史个例反算的基础上,得到确定性预报的阈值概率,生成基于优势概率的分类强对流概率预报产品。该方法目前已实现逐日自动化业务运行,并在近年来分类强对流预报中取得了较好的预报效果。2018年检验结果表明,河南分类概率预报产品能够对强对流天气的类型和落区有很好的反映,特别是对模式预报可以进行有效的订正,各类强对流天气的命中率均在70%以上,TS评分均不低于0.45,漏报率较小,但存在一定的空报,需今后改进与完善。
高丽,陈静,郑嘉雯,陈权亮[5]（2019）在《极端天气的数值模式集合预报研究进展》文中提出在气候变化背景下,极端天气事件（暴雨、高温热浪和低温冷害等）发生频次有不同程度增加的趋势,由极端事件造成的气象灾害也呈现增多趋势,因此开展极端天气的预报研究尤为重要。系统性回顾了极端天气预报的主要方法、数值模式集合天气预报发展现状及其在极端天气预报中的应用情况以及集合概率预报的订正方法研究进展。目前,极端天气的预报以动力数值模式方法为主导,即以集合概率预报信息为主要依据的动力预报方法成为当前国际上极端天气业务预报的主流方法。基于数值模式集合预报的极端天气预报应用和依靠概率预报偏差订正来改进极端预报,是当前该领域研究的重要发展方向。在全面回顾的基础上,围绕如何发展有效方法提升极端事件识别和预报水平,进一步提出未来极端天气集合预报发展的几点建议。
孙正齐[6]（2019）在《中国对流性灾害大风的数值模拟和形成机理研究》文中研究表明对流性灾害大风主要包括由中尺度强对流系统引发的下击暴流,龙卷,飑线/弓状回波引发的长生命史线状强风以及台风环流引发的强风等,由于时空尺度小,突发性强,因而数值预报模拟十分困难。目前的研究工作主要基于雷达的观测和理想实验,由于缺少对对流性灾害大风形成机理的认识,灾害性大风预警预报十分困难。本论文利用高分辨率数值模式,研究了发生在中国区域的两次极端地面灾害性大风事件,包括2015年6月1日监利沉船事件和2016年6月23日阜宁龙卷事件,通过诊断分析、大涡模拟等方法,揭示了造成对流性灾害大风的原因,在此基础上,研究了大风可预报性问题,主要研究内容如下:2015年6月I日,“东方之星”号游轮在湖北监利水域受到下击暴流影响倾覆,导致442人死亡。本论文采用ARPS数值天气模式,通过快速循环同化雷达资料,首次对下击暴流过程进行了真实模拟,实现了模式与雷达观测的直接比对,发现飑线形成的地面阵风锋叠加降水拖曳导致的下击暴流大风是引发“东方之星”倾覆的主要原因。模拟结果与雷达观测有较好吻合,近地面存在持续超过26 m s-1的大风,其中最大风速超过34 ms-1。基于高分辨率数值模式结果首次定量研究了下击暴流的形成机制。通过对大风区域气块进行后向追踪表明,下击暴流伴随的地面大风主要来源于3 km AGL以上区域,加速下沉到达近地面后转向水平方向,形成灾害性大风。本论文对垂直动量方程进行了诊断,定量研究了不同机制对于下击暴流形成的影响,在前人研究的基础上,提出在下击暴流形成地面大风的不同阶段存在多种机制的共同作用。其中,中层的蒸发冷却作用主要存在于气流下沉的最初阶段,而降水拖曳效应产生的持续向下有效浮力是气流下沉到达近地面的主要机制。在下沉气流到达地面前的最后阶段,本论文认为由于前端入流阻挡形成的高压对下沉气流产生向下的气压梯度力,是下沉气流最终到达地面形成灾害性大风的重要机制。2016年6月23日,江苏阜宁发生EF4等级强龙卷,造成大量房屋倒塌,99人死亡。本论文通过WRF-ARW模式集合预报对本次过程进行可预报性研究。基于与雷达观测的对比,表明集合预报系统对于超级单体风暴的直接预报能力非常有限。而基于上升螺旋度（UH,updrafthelicity）等的灾害天气概率预报（SSPF,Surrogate severe probabilistic forecast）,对强天气过程具有一定的间接预报能力。但对于更小尺度的龙卷等天气系统,对流尺度模式集合预报系统的预报能力依然十分有限,仅能通过与龙卷发生关系较为密切的低层中气旋等特征来判断龙卷发生的可能性,其中,lkm高度的垂直涡度对于龙卷发生指示效果较好。考虑到对流尺度模式对于龙卷直接预报能力的欠缺,本文讨论了不同分辨率情况下模式对于龙卷不同尺度细致结构的解析能力。通过不同层数网格的双向嵌套,本论文分别采用4000,1333,444,148,及49m水平分辨率,对本次龙卷过程进行了真实的数值预报模拟。结果表明五组实验均成功模拟了超级单体的结构特征,但大于444m水平分辨率的实验无法模拟龙卷性的涡旋（TLV,tornado-like-vortex）。其中,基于地面10m风速评估,444,148,和49m分辨率实验模拟的龙卷涡旋分别达到了 EF1,EF2,及EF3等级强度。随着模式水平分辨率的提高,模拟的龙卷涡旋强度不断增加,模拟可以解析更为细致的结构。444m实验仅能模拟单涡旋结构,表现为整个生命史最大涡度均位于龙卷涡旋中心。而148 m实验模拟的龙卷在成熟阶段,涡旋中心可见下沉运动,垂直涡度表现为涡度环结构。其中,最高分辨率（49m）实验模拟的龙卷结构最为真实,可见超级单体出流边界存在一系列的微尺度涡旋被卷入龙卷涡旋,导致龙卷涡旋从双涡旋结构（在水平剖面上表现为涡度环结构）,演变至多涡旋结构龙卷。本论文在49 m模拟结果的基础上,讨论了多涡旋结构龙卷对于地面灾害大风的影响。多涡旋结构龙卷中,由于子涡旋旋转导致的切向速度,同时叠加龙卷涡旋本身切向速度以及超级单体平移速度,在龙卷的南部形成了局地最大风速。并且,受龙卷涡旋本身旋转影响,子涡旋导致龙卷在破坏路径上更宽,并形成抽吸涡旋斑（suctionmark）形式的异常路径和局地破坏,与灾害调查中观测到的类似局地破坏相互验证,表明由主龙卷涡旋旋转驱动的龙卷内部子涡旋是造成一系列局地强破坏的主要原因。考虑到计算消耗和预报时效的平衡,现阶段建议～500m的水平分辨率更适合龙卷的实时预警预报。而更粗的分辨率无法模拟TLVs,仅能通过UH等诊断参数推测龙卷的发生。对于真实的龙卷诊断预报结构研究,则需要至少50 m的分辨率模拟龙卷较为真实的结构。随着计算能力的提升,未来可以采用～50m的水平分辨率对龙卷进行直接模拟,进一步提升龙卷预报预警能力。
赵渊明[7]（2017）在《集合预报在强对流天气预报中的释用方法研究》文中研究表明强对流天气具有尺度小、变化快、影响大等特点,是天气预报业务工作中的重点和难点。本文利用2012-2015年夏季长江中下游地区,强对流天气观测资料、站点探空资料以及NCEP/GEFS全球集合预报系统分析和预报数据,研究了基于“配料法”的集合预报释用方法。通过研究与强对流天气相关的特征物理量的分布特征,发现了有利于不同强天气发生、发展的环境场配置;基于集合预报的概率信息,建立和优化了长江中下游夏季强对流天气联合概率预报方法,并对方法进行了检验评估;同时比较了不同客观预报方法在强对流天气个例中的预报能力,探究了集合预报质量对于客观方法预报能力的影响。首先统计了长江中下游地区夏季短时暴雨、雷暴、闪电等三类强对流天气的时空分布特征,分析了强天气样本中特征物理量的分布特征。统计发现:强对流天气频率具有明显的旬际变化和日变化特征,夏季各旬中,以六月下旬至七月中旬频率最高,一天中以世界时06时至12时频率最高。强对流天气更易发生在山地和海边,说明地形在强对流形成机制中具有一定作用。特征物理量在不同强对流天气中表现出不同的统计特征,通过分析环境因子在不同强对流天气发生、发展机制中的作用,发现短时暴雨的发生、发展对环境场条件要求较为苛刻,需要动力、热力和水汽条件的综合配置,雷电天气则主要需要水汽、热力条件的配合。本文以对流有效位能（CAPE）为例,讨论了因子计算中的不确定性。同化和计算方案造成的CAPE相对误差可达30%以上。本文提出了“配料法”预报因子应满足的条件;并基于因子对强对流天气的响应程度提出因子筛选的客观方法。利用费舍尔判别和朴素贝叶斯分类器对因子及其阈值进行客观筛选,筛选结果显示:整层可降水量、500 hPa相当位温、925 hPa水平散度等能够较好地预报短时暴雨;K指数、沙氏指数、850 hPa相当位温等适用于预报雷电天气。结合“配料法”和联合概率的思想,基于集合预报概率信息,建立了长江中下游地区夏季强对流天气联合概率预报方法。考虑因子在机制中贡献程度的差异,对方法进行了优化,优化后的联合概率预报具有更好的预报技巧和更大的区分度。通过对各种强对流天气客观预报方法的检验评分,证明了联合概率预报在短时暴雨和雷电天气的预报中具有较好的预报效果,且其预报效果较为稳定。在12～36小时预报时效的检验中,联合概率预报对短时暴雨的平均TS评分达到0.12,对雷电预报的TS评分接近0.3,大大超过了其他客观预报指数;在相对特征曲线评分中,联合概率预报针对短时暴雨和雷电的ROC曲线下面积（AUC）达到了0.77和0.75,在各项指数中居于首位,表现出良好且稳定的预报质量。最后,通过研究2013年7月4日-7日长江中下游地区强对流天气个例,分析了 NCEP/GEFS集合预报系统的预报性能。总体上,NCEP/GEFS能够对形势场做出比较准确的预报,集合平均能够反映出天气形势演变的趋势。但是集合成员离散度过小;集合预报500hPa位势高度存在明显的负系统偏差,给预报质量带来一定负面影响。在此次个例中,联合概率预报在预报效果上明显优于其他客观预报方法,但是依然存在空报范围偏大,对局地暴雨和复杂下垫面条件下预报能力不足等问题。由于分辨率较粗和物理过程不够完善,全球集合预报对天气系统的生成、发展、演变、传播的预报还不够理想,集合预报的风场及散度场等特征物理量存在偏差,导致基于集合预报的客观落区预报存在位置偏移、离散度过小等问题。
苏翔[8]（2015）在《定量降水预报的可预报性与偏差订正方法研究》文中研究指明定量降水预报（quantitative precipitation forecast,QPF）一直是气象业务工作的重点和难点。集合天气预报可以描述降水预报的不确定性,产生概率定量降水预报（probabilistic QPF,PQPF）,进而提高降水预报的潜在应用价值。本文从集合预报的角度出发,关注降水的可预报性,重点研究了降水预报的偏差订正理论及相关技术方法。主要研究内容与结论如下:（1）本文在前人研究的基础之上,考虑降水量偏态分布的特点,结合实际降水资料,根据集合平均与集合离散度之间的约束关系,建立了理想降水集合预报随机理论模型,并利用该模型研究了降水的可预报性关系与误差分布理论,提出了一种使用离散度估计误差概率分布的方法。研究发现,降水集合预报的可预报性关系大小与表征集合离散度、集合预报误差的指标有关。即使是理想集合预报,集合离散度与集合预报误差之间的线性关系也不完美,线性相关系数一般在集合成员数达到10～20时饱和。虽然集合离散度与单个集合预报误差之间的线性关系不强,但是却与多个集合预报误差的统计量（例如标准差、分位数）存在很好的线性关系。因此,本文通过离散度拟合误差概率分布进行误差概率预报。此外,本文通过对理想模型增加系统偏差和改变离散度大小,得到非理想降水集合预报模型,并利用该模型研究了非理想降水集合预报的误差分布理论。研究发现,理想集合预报的集合平均对于极端降水事件的预报并非优于非理想集合预报,原因是集合平均平滑了极值降水,并且极端降水事件缺乏足够的统计样本。小幅度地增加系统偏差反而有利于提高集合平均对于大雨预报的命中率,但同时也会减弱小雨预报的准确度。尽管如此,理想集合预报的概率预报要优于非理想集合预报,因为概率预报能更确切地反映预报的不确定性信息。较大的系统偏差和离散度都会带来较大的概率预报误差。（2）全面系统地对2008-2012年夏季北半球6个业务中心的全球交互式超级集合预报（THORPEX interactive grand global ensemble,TIGGE）的 24 小时累积降水产品进行检验评估,总结了不同集合预报系统的特性,同时分析了不同中心系统升级前后的性能变化。考虑了样本的纬度差异,设计了一套集合预报加权检验系统,用以科学地评估比较集合预报系统在北半球中纬度和热带的预报性能。还考虑到系统升级前后的检验样本发生变化,使用一套没有升级的业务中心（中国气象局,China Meteorological Administration,CMA）的集合预报系统为参考,去除了降水样本的年际变率对预报技巧的影响。研究发现,系统偏差和离散度对集合预报系统的性能具有重要影响。好的可预报性关系不一定对应高的预报准确度,离散度过大会导致较大的概率预报误差。加拿大气象中心（Canadian Meteorological Centre,CMC）可靠性最好,概率系统偏差最小,但是升级之后修改的物理方案获得了很大的离散度,却带来了较大的概率预报误差。欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）总体而言预报性能最好,但是在热带地区小雨的概率预报较差,原因是存在概率系统偏差。CMA在热带地区存在较大的系统偏差,导致预报性能较差。日本气象厅（Japan Meteorological Agency,JMA）的0-24小时降水在热带地区存在很高的湿偏差,与其所使用的湿奇异向量法和比湿扰动有关。英国气象局（the United Kingdom Meteorological Office,UKMO）、美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Prediction,NCEP）和 ECMWF 系统升级之后都有显着改进,而JMA升级之后没有显着变化。（3）对NCEP业务上订正降水集合预报系统偏差所使用的自适应频率拟合法（adaptive frequency matching method,AFMM）中的衰减权重进行优化,建立了衰减权重与预报误差时间尺度之间的函数关系,并在中国国家气象中心、福建省气象台、安徽省气象台进行业务测试和推广。为了进一步提高极端降水事件的预报能力,基于NCEP全球集合预报系统（global ensemble forecast system,GEFS）回算（refo recast）大数据长时间序列的训练样本,提出了区域频率拟合法（Regional FMM,RFMM）和格点频率拟合法（gridded FMM,GFMM）。前者仅在AFMM的基础上增加大量时间样本,后者考虑了降水的局地系统偏差。将这两种新的降水订正方法与优化的AFMM进行分析比较发现,考虑降水的局地系统偏差比单纯地增加样本量更重要。总体而言,三种方法都可以订正原始预报的系统偏差,但RFMM对AFMM的改进有限,而GFMM显着提高了降水集合预报性能。
雷蕾,孙继松,王国荣,郭锐[9]（2014）在《基于中尺度数值模式快速循环系统的强对流天气分类概率预报试验》文中认为在利用实况探空资料、微波辐射计和风廓线构建的特种探空资料对北京地区强对流天气进行判别,以及快速更新循环同化预报系统（BJ-RUC模式）探空资料可应用性分析的基础上,针对模式探空基本要素计算多种热力、动力、综合不稳定物理量,根据统计的强对流天气判别指标,计算模式格点上的强对流发生概率,并进一步针对冰雹（雷暴大风）和强对流短时暴雨天气下不同物理量的阈值范围,初步探索中尺度数值模式对强对流天气分类预报的可能性。通过不同组合的预报方案进行的对比分析表明,利用北京地区中尺度数值模式快速循环系统（BJ-RUC）的格点探空资料进行强对流天气概率的预报是可以实现的,强对流天气的分类概率预报也存在一定的成功率。
雷蕾,孙继松,王国荣,郭锐[10]（2012）在《基于中尺度数值模式快速循环系统的强对流天气分类概率预报试验》文中认为在利用实况探空资料、微波辐射计和风廓线构建的特种探空资料对于北京地区强对流天气进行判别以及快速更新循环同化预报系统（BJ‐RUC模式）探空资料可应用性分析的基础上,针对模式探空基本要素计算多种热力、动力、综合不稳定物理量,根据统计的强对流天气判别指标,计算模式格点上的强对流发生概率,并进一步针对冰雹（雷暴大风）和强对流短时暴雨天气下不同物理量的阈值范围,初步探索中尺度数值模式对于强对流天气分类预报的可能性。通过不同组合的预报方案进行的对比分析表明:利用北京地区中尺度数值模式快速循环系统（BJ‐RUC）的格点探空资料进行强对流天气概率的预报是可以实现的,强对流天气的分类概率预报也存在一定的成功率。
二、概率及天气概率预报（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、概率及天气概率预报（论文提纲范文）
（1）基于ECMWF集合预报的海河流域降水概率预报应用和检验（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 方法与资料 |
| 1.1 方法 |
| 1.2 资料 |
| 2 建立基于单一预报成员的贝叶斯概率预报模型 |
| 2.1 正态分位数转换 |
| 2.2 单一集合成员降水概率预报结果分析 |
| 3 集合预报各成员的集成降水概率预报模型 |
| 4 集成贝叶斯降水概率预报结果分析和检验 |
| 4.1 应用检验 |
| 4.2 强降水过程检验 |
| 5 结论 |
（3）基于多模式集成的东亚地区气温与降水次季节预报及其误差诊断（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 次季节尺度预报 |
| 1.2.2 多模式集成预报 |
| 1.2.3 模态投影预报 |
| 1.2.4 概率预报 |
| 1.3 拟解决的科学问题 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 资料 |
| 2.2 预报优化方法 |
| 2.2.1 次季节尺度的多模式集成预报 |
| 2.2.2 基于模态投影的单模式与多模式确定性预报 |
| 2.2.3 次季节尺度的概率预报 |
| 2.3 预报检验方法 |
| 2.3.1 确定性预报的检验评估 |
| 2.3.2 概率预报的检验评估 |
| 2.3.3 概率预报的误差诊断 |
| 第三章 次季节尺度的气温与降水多模式集成预报 |
| 3.1 多模式集成预报试验设计 |
| 3.2 次季节尺度的单中心预报 |
| 3.2.1 气温单中心预报 |
| 3.2.2 降水单中心预报 |
| 3.3 次季节尺度的多模式集成预报 |
| 3.3.1 气温多模式集成预报 |
| 3.3.2 降水多模式集成预报 |
| 3.4 多模式集成预报个例试验——东北亚2018 年盛夏极端高温 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于模态投影的单模式与多模式确定性预报 |
| 4.1 模态投影确定性预报试验设计 |
| 4.2 单模式的次季节模态投影预报 |
| 4.2.1 气温模态投影预报 |
| 4.2.2 降水模态投影预报 |
| 4.3 次季节尺度的多模式模态投影集成预报 |
| 4.3.1 气温多模式模态投影集成预报 |
| 4.3.2 降水多模式模态投影集成预报 |
| 4.4 模态投影预报个例试验——中国南方2018 年初夏持续性强降水 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 次季节尺度的多模式集成概率预报与误差诊断 |
| 5.1 多模式集成概率预报试验设计 |
| 5.2 次季节尺度的气温多模式集成概率预报与误差诊断 |
| 5.2.1 气温概率预报检验 |
| 5.2.2 气温概率预报误差诊断 |
| 5.3 次季节尺度的降水多模式集成概率预报与误差诊断 |
| 5.3.1 降水概率预报检验 |
| 5.3.2 降水概率预报误差诊断 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 论文创新性成果 |
| 6.3 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 论文使用的缩写与中英文全称对照表 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（4）河南省分类强对流天气概率预报方法研究与应用（论文提纲范文）
| 引 言 |
| 1 资料来源与技术方法 |
| 1.1 资料来源 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.2.1 邻(临)近原则 |
| (1)“空间邻近”原则： |
| (2)“时间临近”原则： |
| 1.2.2 滑动平均 |
| 1.2.3 模糊偏差矩阵评价方法 |
| (1)构建相对偏差模糊矩阵 |
| (2)采用变异系数法，确定各评价指标的权重 |
| (3)确定环境参数在方案中的权重 |
| 1.2.4 检验方法 |
| (1)TS评分 |
| (2)空报率FAR |
| (3)漏报率MAR |
| (4)命中率POD |
| (5)预报偏差BIAS |
| 2 研究结果 |
| 2.1 分类强对流天气概率预报方法构建 |
| 2.2 分类强对流天气概率预报产品研发 |
| 3 业务应用效果检验 |
| 3.1 2018年业务应用效果检验 |
| 3.1.1 分类强对流概率预报产品检验 |
| 3.1.2 优势概率预报产品检验 |
| 3.2 2018年典型个例检验 |
| 3.2.1 2018年8月18日“温比亚”台风过程中短时强降水 |
| 3.2.2 2018年6月13日河南北中部雷暴大风、冰雹强对流天气 |
| 4 结论与讨论 |
（5）极端天气的数值模式集合预报研究进展（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 极端天气预报的主要方法 |
| 2.1 统计方法 |
| 2.2 动力方法 |
| 2.3 动力—统计相结合方法 |
| 3 集合天气预报方法的发展 |
| 4 基于集合概率信息的极端天气预报 |
| 4.1 数值模式集合的极端天气预报 |
| 4.2 利用指数对极端信息进行提取 |
| 4.3 EFI在极端天气预报中的应用 |
| 5 集合概率预报订正与改进极端天气预报 |
| 6 总结与展望 |
（6）中国对流性灾害大风的数值模拟和形成机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 对流性灾害大风概述 |
| 1.2.2 下击暴流 |
| 1.2.3 龙卷 |
| 1.3 研究内容及意义 |
| 第二章 资料、模式与方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数据 |
| 2.3 数值预报模式 |
| 2.3.1 ARPS模式 |
| 2.3.2 WRF模式 |
| 2.4 多普勒雷达数据同化方法 |
| 2.5 垂直动量方程诊断方法 |
| 2.6 相关诊断参数计算方法 |
| 2.7 “替代”灾害天气概率预报计算方法(SSPF) |
| 第三章 监利沉船下击暴流事件的同化模拟及机理分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据来源,方法及实验设计 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 实验设计 |
| 3.3 弓形回波及下击暴流的环境特征及演变过程 |
| 3.3.1 弓形回波及下击暴流的环境特征 |
| 3.3.2 弓形回波及下击暴流的结构与演变 |
| 3.4 模式结果及验证 |
| 3.4.1 弓形回波及下击暴流模式预报的评估 |
| 3.4.2 基于雷达径向速度观测的模式结果对比 |
| 3.4.3 地面大风的评估 |
| 3.5 下击暴流伴随地面大风过程的形成机理分析 |
| 3.5.1 地面大风来源及气流下沉运动 |
| 3.5.2 下沉运动的驱动机制分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 江苏阜宁EF4强龙卷的对流尺度集合预报及可预报性研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 龙卷情况概述及环境特征 |
| 4.3 数据来源,方法及实验设计 |
| 4.3.1 数据来源 |
| 4.3.2 对流尺度模式集合预报实验设计方案 |
| 4.4 模拟反射率结果及SSPF灾害天气概率预报 |
| 4.4.1 模拟反射率结果 |
| 4.4.2 SSPF灾害天气概率预报 |
| 4.5 初始边界条件和物理过程参数化方案敏感性实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 江苏阜宁EF4强龙卷的大涡尺度模拟 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据来源,方法及实验设计 |
| 5.3 不同分辨率对龙卷模拟的影响 |
| 5.3.1 TLVs的生成 |
| 5.3.2 模拟龙卷的结构和强度特征 |
| 5.3.3 地面涡度及伴随大风分布 |
| 5.4 模拟龙卷的结构演变及对灾害性大风的影响 |
| 5.4.1 模拟龙卷的结构及演变过程 |
| 5.4.2 多涡旋结构龙卷对地面灾害性大风的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（7）集合预报在强对流天气预报中的释用方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 强对流天气预报 |
| 1.2.1 中尺度天气分析方法 |
| 1.2.2 统计预报方法 |
| 1.2.3 数值预报方法 |
| 1.3 集合预报及释用方法 |
| 1.3.1 集合预报技术 |
| 1.3.2 集合预报模式应用 |
| 1.4 研究目的及创新点 |
| 1.5 本文主要内容及章节安排 |
| 第二章 资料和方法 |
| 2.1 研究区域和时间范围 |
| 2.2 资料说明 |
| 2.2.1 模式资料 |
| 2.2.2 检验资料 |
| 2.3 强对流天气分类与资料处理 |
| 2.4 对流因子 |
| 2.5 统计与检验方法 |
| 2.5.1 统计和处理方法 |
| 2.5.2 检验方法 |
| 第三章 长江中下游地区强对流天气因子选取 |
| 3.1 强对流天气时空分布 |
| 3.1.1 强对流天气时间分布特征 |
| 3.1.2 强对流天气的空间分布 |
| 3.2 强对流天气因子分布特征 |
| 3.2.1 因子对强对流天气的诊断能力 |
| 3.2.2 因子的空间分布 |
| 3.2.3 因子的不确定性(以对流有效位能为例) |
| 3.3 强对流因子及其阈值选取 |
| 3.3.1 强对流因子的选取 |
| 3.3.2 因子阈值的选取 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 联合概率预报的建立 |
| 4.1 联合概率预报的建立 |
| 4.2 联合概率预报的改进 |
| 4.3 联合概率预报的检验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 强对流天气个例分析 |
| 5.1 个例概况与形势场 |
| 5.2 中尺度分析 |
| 5.3 集合预报性能分析 |
| 5.4 检验评分 |
| 5.5 偏差分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）定量降水预报的可预报性与偏差订正方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究动机 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 集合预报 |
| 1.2.2 可预报性关系 |
| 1.2.3 全球业务集合预报系统 |
| 1.2.4 定量降水预报后处理 |
| 1.3 研究目标和关键科学问题 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 第二章 基于随机模型的降水集合预报研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于业务模式的资料分析 |
| 2.2.1 资料说明 |
| 2.2.2 实际资料的基本统计特征 |
| 2.3 降水随机理论模型 |
| 2.3.1 Gamma分布的最大似然估计 |
| 2.3.2 降水分布拟合 |
| 2.3.3 降水随机理论模型的设计 |
| 2.3.4 降水随机模型参数变换 |
| 2.4 降水模拟实验设计 |
| 2.4.1 不同实验的参数设置 |
| 2.4.2 表征可预报性关系的不同指标 |
| 2.5 基于可预报性关系的理想集合预报实验 |
| 2.5.1 广义离散度和误差的线性相关性 |
| 2.5.2 广义离散度和误差的分布特征 |
| 2.5.3 离散度和误差分布的相关性 |
| 2.6 基于广义离散度的误差概率预报 |
| 2.6.1 基于广义离散度的误差概率预报方法 |
| 2.6.2 不同广义离散度指标的分布特征 |
| 2.6.3 不同广义离散度指标的误差概率预报对比 |
| 2.7 设定系统偏差和离散度的非理想集合预报实验 |
| 2.7.1 降水集合平均和观测的分布特征 |
| 2.7.2 系统偏差和离散度对降水集合预报综合性能的影响 |
| 2.7.3 系统偏差和离散度对降水事件预报技巧的影响 |
| 2.8 本章总结与讨论 |
| 参考文献 |
| 第三章 全球业务降水集合预报的检验评估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 TIGGE集合预报系统概述 |
| 3.3 数据与方法 |
| 3.3.1 资料说明 |
| 3.3.2 检验评估方法 |
| 3.3.3 加权集合预报检验方法 |
| 3.4 降水集合平均预报的检验评估 |
| 3.4.1 降水集合平均的预报误差 |
| 3.4.2 多元降水事件辨别度 |
| 3.4.3 二元降水事件评分 |
| 3.5 降水概率预报的检验评估 |
| 3.5.1 集合离散度误差关系 |
| 3.5.2 降水概率预报误差 |
| 3.5.3 二元事件的降水概率预报技巧 |
| 3.5.4 降水概率预报的信号分辨力 |
| 3.5.5 降水概率预报的潜在经济价值 |
| 3.6 集合预报系统升级对预报性能的影响 |
| 3.7 本章总结与讨论 |
| 参考文献 |
| 第四章 业务阵水集合预报的偏差订正 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据 |
| 4.2.1 降水资料说明 |
| 4.2.2 GEFS reforecast降水数据的系统偏差 |
| 4.3 频率拟合订正方法介绍 |
| 4.3.1 自适应频率拟合法 |
| 4.3.2 区域频率拟合法 |
| 4.3.3 格点频率拟合法 |
| 4.4 自适应频率拟合法的优化 |
| 4.4.1 衰减权重的含义 |
| 4.4.2 基于预报误差时间尺度的优化 |
| 4.4.3 优化的自适应频率拟合法的一个实际应用 |
| 4.5 三种频率拟合法对降水集合平均预报的订正 |
| 4.6 三种频率拟合法对降水概率预报的订正 |
| 4.7 本章总结与讨论 |
| 参考文献 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
四、概率及天气概率预报（论文参考文献）
- [1]基于ECMWF集合预报的海河流域降水概率预报应用和检验[J]. 徐姝,熊明明,陈法敬. 暴雨灾害, 2021(05)
- [2]基于GRAPES＿3 km模式输出的风雹概率预报技术研究[J]. 曹艳察,郑永光,盛杰,唐文苑. 气象, 2021(09)
- [3]基于多模式集成的东亚地区气温与降水次季节预报及其误差诊断[D]. 朱寿鹏. 南京信息工程大学, 2021
- [4]河南省分类强对流天气概率预报方法研究与应用[J]. 牛淑贞,张一平,王迪,曾明剑,袁小超,郝晓珍. 气象与环境科学, 2021(01)
- [5]极端天气的数值模式集合预报研究进展[J]. 高丽,陈静,郑嘉雯,陈权亮. 地球科学进展, 2019(07)
- [6]中国对流性灾害大风的数值模拟和形成机理研究[D]. 孙正齐. 南京大学, 2019(02)
- [7]集合预报在强对流天气预报中的释用方法研究[D]. 赵渊明. 南京大学, 2017(01)
- [8]定量降水预报的可预报性与偏差订正方法研究[D]. 苏翔. 南京大学, 2015(01)
- [9]基于中尺度数值模式快速循环系统的强对流天气分类概率预报试验[A]. 雷蕾,孙继松,王国荣,郭锐. 第八届全国优秀青年气象科技工作者学术研讨会论文汇编, 2014
- [10]基于中尺度数值模式快速循环系统的强对流天气分类概率预报试验[A]. 雷蕾,孙继松,王国荣,郭锐. S1 灾害天气研究与预报, 2012