一、冰雹天气的短期预报检验（论文文献综述）
郑永光,周康辉,盛杰,林隐静,田付友,唐文苑,蓝渝,朱文剑[1]（2015）在《强对流天气监测预报预警技术进展》文中进行了进一步梳理强对流天气预报业务包括监测、分析、预报、预警和检验等方面。对流初生识别、对流系统强度识别和对流天气类型识别等监测技术取得新进展,综合多源资料的监测技术已应用于中国气象局中央气象台业务。对流系统的触发、发展和维持机制等获得了新认识,我国不同类型强对流天气及其环境条件统计气候特征、分析规范及相应业务产品等为业务预报提供了必要基础和技术支撑。光流法、多尺度追踪技术以及应用模糊逻辑方法的临近预报技术等有明显进展,融合短时预报技术得到广泛应用,对流可分辨高分辨率数值（集合）预报及其后处理产品预报试验取得了显着成效,基于数值（集合）预报应用模糊逻辑方法的分类强对流天气短期预报技术为业务预报提供了技术支撑。强对流天气综合监测和多尺度自适应临近预报技术、多尺度分析技术以及融合短时预报技术、发展并应用模糊逻辑等方法的、基于高分辨率数值（集合）模式的区分不同强度等级和极端性的分类强对流天气精细化（概率）预报技术等是未来发展的主要方向。
唐文苑,周庆亮,刘鑫华,朱文剑,毛旭[2]（2017）在《国家级强对流天气分类预报检验分析》文中进行了进一步梳理预报产品的客观检验是记录、考量各种预报业务质量,促进预报水平提高的重要手段,也是整个天气预报过程中的重要环节。本文采用"点对面"Threat Score（TS）、漏报率、空报率等客观指标首次对2010—2015年4—9月国家级强对流天气预报中雷暴、短时强降雨以及雷暴大风和冰雹等分类预报进行了检验。同时,本文也对强对流天气落区分类预报客观检验存在的问题以及未来发展进行了讨论。检验结果表明:过去6年间,624 h时效预报,雷暴TS评分为0.220.34,短时强降水为0.180.24,雷暴大风和冰雹为0.010.07;48、72 h时效预报、雷暴TS评分为0.300.40,强对流天气TS评分为0.160.23,除雷暴预报TS评分在2012—2013年有所回落外,其他类别的强对流天气预报总体上TS评分呈上升趋势,雷暴大风和冰雹预报评分明显低于其他两个类别。雷暴空报率是漏报率的23倍,短时强降水漏报率与空报率接近,雷暴大风和冰雹天气漏报率和空报率都在0.8以上。与美国风暴预报中心（SPC）2000—2010年定期发布的1 d对流展望产品检验结果比较,强天气预报中心雷暴和短时强降水落区预报TS评分较高,雷暴大风和冰雹评分较低。典型个例预报检验结果表明,系统性大范围的风雹天气可预报性较强,评分要显着高于平均预报水平;对于非过程性的、分散的风雹天气,预报难度大,TS评分低。
杨波,郑永光,蓝渝,周康辉,刘鑫华,毛旭[3]（2017）在《国家级强对流天气综合业务支撑体系建设》文中提出国家级强对流天气预报业务正在从以短期预报为主调整到短期和短时预报并重的业务格局。文章从强对流天气预报技术发展与服务需求的角度,重点介绍了国家级强对流天气综合业务支撑平台及其核心技术。该平台以气象数据组织和图形化表达两个核心要求为牵引,发展了数据分析处理系统、自动气象绘图系统和WEB检索与显示系统。数据分析处理系统基于多源观测资料、中尺度数值预报和全球数值预报,发展了集约、高效的强对流天气监测和临近预报、短时预报和短期预报等数据分析处理技术,是整个平台的核心;主要核心技术包括:从不稳定与能量、水汽、抬升与垂直风切变等条件出发,以归纳总结的分类强对流天气概念模型为基础的分类强对流短期预报分析技术;应用"配料法"发展的分类分等级的强对流天气客观概率预报技术;强对流短时预报技术包括高分辨率数值预报释用、多模式预报集成、对流尺度分析、实况和模式探空分析等多项技术,重点实现了从过去3 h实况到未来12 h预报的无缝隙衔接;强对流的监测和临近预报技术在基于多源资料的强对流天气实况与强对流系统监测技术基础上,发展了基于雷达特征量、强对流实况、各类强对流指数和预警信号等多源信息的报警技术。自动气象绘图系统实现了高效、便捷地接入多种数据、自动进行数据分析和制图等多项功能。在预报服务方面,基于WebGIS发展了县级分类强对流预警信号和国家级分类强对流预警预报产品共享技术,实现强对流短时预报业务的高交互性与上下互通的功能。
俞小鼎,郑永光[4]（2020）在《中国当代强对流天气研究与业务进展》文中认为对当代中国几十年来强对流天气研究和业务进展做了阐述,主要包括强对流系统产生的环境背景和主要组织形态,以及具体强对流天气的有利环境条件、触发机制、卫星云图特征、多普勒天气雷达回波特征以及预报、预警技术等诸方面。总体来看,中国学者对强对流以及不同类型强对流天气（强冰雹、龙卷、雷暴大风）发生、发展的环流背景以及通过雷达和卫星观测到的组织结构及其演变特征都已有了明确认识,研究了对流系统的多种触发机制,深入认识了超级单体、飑线等对流系统的环境条件、组织结构特征和维持机制,了解了中国中尺度对流系统的组织形态和气候分布特征,获得了强冰雹、龙卷、下击暴流和雷暴大风等的雷达、卫星和闪电等的多尺度观测特征、形成机制和现场灾害调查特征,发展了各类强对流天气识别、监测和分析方法以及基于"配料法"和深度学习方法等的预报、预警技术等。因此,强对流天气业务预报水平已得到显着提升。
张一平,吴蓁,苏爱芳,徐文明,梁俊平,李周[5]（2013）在《基于流型识别和物理量要素分析河南强对流天气特征》文中指出利用常规高空、地面观测资料和探空、雷达资料,对2001-2010年5-9月河南区域雷雨大风和区域冰雹天气发生、发展的环境条件进行了中尺度天气综合分析和物理量要素分析,揭示了河南省区域雷雨大风、冰雹及大风冰雹三类强对流天气的一些特征和规律。（1）归纳出河南强对流天气的典型特征,建立了东北低涡槽后型、华北低涡型、低槽型和副热带高压边缘西南气流型4种中尺度天气分析概念模型,给出了各流型下强天气分析的关键内容和量化参考指标。（2）在环流分型的基础上,从强对流天气发生的热力、动力及水汽等基本条件出发,讨论了不同天气形势、不同类别强对流天气、不同物理参数之间的有机联系和显着区别。通过分析寻找雷雨大风、冰雹及大风冰雹三类强对流天气的敏感物理量参数和要素特征,总结出各类强对流天气的物理量要素指标和阈值,为今后预报预警雷雨大风、冰雹等分类强对流天气提供参考。（3）分析了强天气个例雷达回波,简要归纳出各流型下强对流天气雷达回波系统的发生、发展和移动等演变特点。
闵晶晶[6]（2012）在《京津冀地区强对流天气特征和预报技术研究》文中指出本文利用京津冀地区基本气象站观测资料、多普勒天气雷达资料、FY-2C静止卫星资料、NCEP再分析资料、北京快速更新循环数值预报（BJ-RUC）模式资料,首先采用气候统计分析、分区统计及集中度（期）等方法,分析了京津冀地区雷暴大风、冰雹、短时强降水三类强对流天气的时空、强度分布特征,并研究了近30年冰雹的气候变化趋势特征及成因。然后基于自组织特征映射方法（SOM）对发生强对流天气的天气形势进行客观分型,采用平均概率方法（PRO）、神经元网络方法（ANN）和基于SOM的神经元网络方法（ASOM）,研究了四类不同天气形势下强对流天气的预报模型,并对其48h内的强对流天气区域预报进行了检验；利用典型个例构建了冰雹天气的中尺度概念模型,分别选取与降雹相关性好的热力、动力参数作为预报因子,研究了基于综合指标叠套法（Ingredients-Based Methodology）建立冰雹天气的单站点逐1h预报模型。最后基于数学形态学的改进TITAN算法对风暴单体的识别、跟踪技术,通过分析京津冀地区冰雹云和雷雨云的雷达回波统计特征,研究了冰雹天气提前识别和预警方法。主要研究结果如下：（1）京津冀地区强对流天气的统计特征：京津冀地区雷暴大风多发生在5月上旬到6月中旬,冰雹主要出现在6月中旬到7月上旬,短时强降水则主要发生在7月中旬到8月中旬,并且具有明显的日变化和局地性特征。50%以上的短时强降水或雷暴大风天气会伴随其他天气的发生,90%以上的冰雹天气会伴有雷暴大风或短时强降水现象。近30年冰雹存在2.0～2.5a的变化周期,且呈明显减少趋势,其突变点发生在1993年；北部地区比南部地区的减少幅度要大,山地地区比平原地区减少幅度要大。200hPa西风急流中心西移、0℃层抬升和0℃到-20℃之间的厚度减小可能是造成近30年冰雹减少的主要原因。（2）强对流天气的天气形势客观分型：5-9月发生强对流天气的天气形势进行客观分型,分型结果依次为：暖湿切变型、冷涡型、西北气流型、西风槽型。其中,西北气流型和冷涡型出现强对流天气的概率最高,达65%以上,暖湿切变型次之,西风槽型最低。（3）传统预报因子选取方法和ANN方法的改进：通过分析预报因子与预报量之间相关系数的空间分布,利用相关性较大的主要影响区域提炼出的组合预报因子可以消除单站因子的局限性,相比传统方法,改进的选取方法获取的预报因子与预报量之间的相关性都有不同程度的提高,最高达到17%。改进的ANN方法在网络训练中可以自动网络结构和学习训练参数,还能有效的解决网络模型泛化能力差和局部极小等问题。通过拟合正弦曲线的试验,改进算法与标准函数的拟合曲线更为接近,平均误差较小,拟合效果优于传统ANN算法。（4）强对流天气潜势预报建模技术：对比3种预报方法对新样本的试报结果,检验结果表明,改进ANN方法的预报效果最优,ASOM方法次之,PRO方法预报结果最差,并且3种预报方法对白天（北京时08：00-20：00时段）的预报效果比晚上（北京时20：00-08：00时段）的预报结果要好。（5）典型冰雹天气过程的诊断：冰雹发生前,对流有效位能（CAPE）有一个明显增大的过程,只。廓线呈弓状,与之相对应,对流抑制能量（CIN）有一个减小的过程,使得层结不稳定显着加大,同时,0-3km垂直风切变（SHR）明显增大；造成降雹的超级单体风暴,在发展成熟阶段,多普勒雷达图上呈现出弓形回波、底层弱回波区和中高层悬垂回波区及三体散射现象,降雹前垂直液态含水量（VIL）出现明显跃增现象。（6）BJ-RUC系统对地面基本要素的预报效果的评估：研究结果表明,系统对2m温度、10m风速、逐1h降水量的预报结果整体偏高,对2m相对湿度的预报偏低,平均误差随着预报时效的增长逐渐增大,0-12h内的预报性能优于12-24h,同时,系统能很好的预报出各要素的日变化,2m温度的预报与实况最为接近。整体上,BJ-RUC系统对高空和地面要素的预报性能较好。（7）冰雹天气单站点的短时预报技术：4种天气型预报结果的平均临界成功指数（CSI）为15.8%,因为受选取样本的限制,冰雹样本占总样本的比例较低,造成虚假报警率（FAR）较高。同时,K指数、（T-TD）850、V300、θse950均是冰雹天气预报的较好消空因子。（8）冰雹临近预报和提前识别技术：雹云提前识别模型的预报结果CSI达到82%,冰雹预警模型的预报结果CSI达到了90%。相比基于单参数统计阈值的雹云提前识别和预警方法,利用选取指标建立的提前识别和预警模型对冰雹的预报效果更好。
柳志慧[7]（2016）在《南疆重点地区雷暴（冰雹）天气学成因与预报研究》文中研究指明新疆维吾尔自治区位于欧亚大陆腹地,其南疆地区是我国重要农业区之一,受气象灾害影响较大,其中雷暴（冰雹）每年给该区造成严重的经济损失。本文收集了南疆地区1980-2013年24个气象观测站的雷暴（冰雹）资料,运用数理统计分析方法研究雷暴（冰雹）的时空分布特征,并结合南疆地形、地貌特点对其进行雷暴气候区划。通过对2002-2012年南疆雷暴高发区（阿克苏及邻近地区）区域性强雷暴个例对应的500hPa天气形势进行普查、分析和归类,总结出4类易出现雷暴的天气型,并对各天气型进行定量描述,确定各天气型的判别指标,实现天气型自动判别。在天气分型的基础上,筛选出各天气型下与雷暴相关性好的物理量作为预报因子,进而运用多指标叠加法、多元逐步回归法和BP神经网络法,构建了南疆阿克苏及邻近地区区域雷暴和单站雷暴预报模型,利用历史资料进行回代检验和试预报,对预报效果进行评估。最后利用T639数值预报产品,采用PP法思想,建立了南疆阿克苏及邻近地区雷暴业务预报系统。主要研究结果如下:（1）对南疆地区雷暴（冰雹）时空分布特征分析表明:南疆雷暴（冰雹）天气主要出现在天山山脉地带,沿着山脉自西南向东北呈带状分布。南疆雷暴可划分为4个气候区:阿克苏及邻近地区、南疆西部高山区、南疆东部地区与和田地区。其中阿克苏及邻近地区雷暴日数最多,雷暴在全年均有出现,即便是寒冷的1月份和12月份,通常出现在4-10月份,集中于6-8月份,峰值在7月份;一天中,雷暴集中出现在下午-前半夜。与阿克苏及邻近地区相比,其他3个气候区雷暴日数明显偏少,其年内变化和日变化也具有相似特征。（2）对阿克苏及邻近地区2002-2012年170例区域性强雷暴当日天气形势进行普查、分析、归类,结果表明:该地区雷暴天气型主要可划分为巴尔喀什湖低槽型、急流强垂直切变型、乌脊前西北气流型和温度槽型4种类型。对各天气型进行定量描述,并不断优化其判别指标,实现了天气型自动判别。用2002-2012年的历史资料进行回代判别,样本数由1683d下降为876d,消空率为48%,漏报率为2.4%。用未参与建模的2013年历史资料进行试预报检验,样本数由153d下降为80d,消空率为48%,无漏报。依据天气型和典型个例分析发现,阿克苏及邻近地区雷暴（冰雹）的发生、发展具有其独特的成因,当上游巴尔喀什湖附近有冷槽等低值系统存在时,随着系统的东移南下,其底部低槽引导冷空气越过天山,先期到达阿克苏及邻近地区的上空,此时低空由于天山的阻挡,依旧较暖,形成上冷下暖的强不稳定层结,导致雷暴（冰雹）天气的发生。（3）在天气分型的基础上,对不同天气型,分别筛选出相关系数通过显着性检验的物理量作为预报因子。结果表明:最优对流有效位能（BCAPE）、下沉对流有效位能（DCAPE）、最优抬升指数（BLI）、抑制对流能量（CIN）、气团指数（K）、全总指数（TT）、沙氏指数（SI）、垂直风切变（SHR）、比湿（Q）、假相当位温（SITASE）、温度平流（TMPADV）、露点（TD）、温度露点差（TDD）、相对湿度（RH）和整层可降水量（PWAT）共15个物理量对阿克苏及邻近地区的雷暴天气有较好指示意义,且不同天气型指示意义较好的物理量不尽相同。（4）在天气分型和预报因子筛选的基础上,分别采用多指标叠加法、多元逐步回归法和BP神经网络法,构建了阿克苏及邻近地区区域雷暴预报模型。结果表明,三种方法的预报效果在不同天气型下各有所长,平均而言BP神经网络法优于其他两种方法,其空报率最小,TS评分最高,可达50.0%。探讨了各天气型下区域雷暴发生概率的预报方法,结果表明,满足预报指标个数越多（或预报值越大）,区域雷暴发生概率越大。（5）基于单站雷暴预报需求,采用双线性差值方法,利用多元逐步回归法和BP神经网络法,构建了阿克苏及邻近地区12个气象观测站的单站雷暴预报模型。结果表明,对于气候概率较高的站点,两种方法的TS评分均较高,可达到30.0%以上;对于气候概率较低的站点,BP神经网络法优于多元逐步回归法。（6）在以上研究的基础上,建立了南疆阿克苏及邻近地区雷暴业务预报系统,并进行了试运行。系统可自动获取所需的实时中短期数值预报产品,并进行数据质量控制和预处理;提供天气型客观分型和自动判别结果;自动调用预报模型;预报结果的生成及显示全部由计算机完成。本文的研究结果可为南疆阿克苏及邻近地区雷暴中短期潜势预报提供参考与技术支持。
曾明剑,王桂臣,吴海英,谌芸,李昕[8]（2015）在《基于中尺度数值模式的分类强对流天气预报方法研究》文中认为针对雷暴大风、短时强降水、冰雹和龙卷等强对流天气短期预报,采用0.25°×0.2°每天4次日本气象厅（JMA）东亚地区再分析资料计算的百余类对流参数（物理量）及其15 d滑动平均值,根据"邻（临）近"原则对江苏2001—2009年2—9月各类强对流天气进行时间和站点的匹配后,应用相对偏差模糊矩阵评价技术,对上述对流参数进行权重分配和逐次筛选,获得了既体现强对流与气候平均态间明显差异,又体现自身相对稳定的特征对流参数序列。同时,根据历史分类强对流个例中各特征对流参数的频谱分布获得各对流参数的频率分布分段函数,然后基于中尺度数值模式预报的对流参数,综合历史频率分布和权重分配,构建了分类强对流天气预报概率,并以优势概率作为分类判据,做出强对流分类预报。最后建立了业务化系统,以全自动方式提供分类强对流客观预报产品,投入到日常业务和南京青年奥林匹克运动会气象保障服务工作。
莫丽霞,高宪权,欧徽宁,周云霞,梁维亮[9]（2020）在《基于数值模式产品的广西冰雹客观预报方法研究》文中研究表明利用2012—2016年广西重要天气报（WS报）和信息员上报的冰雹实况,以及欧洲中心（ECMWF）0.125°×0.125°的逐6 h再分析资料,分析不同天气背景下广西历史冰雹个例发生前后关键物理参数的特征及其变化。从不稳定能量、水汽条件、对流触发条件、垂直风切变、0℃层高度、-20℃层高度等方面归纳总结广西冷空气影响冰雹过程及暖区冰雹过程的预报指标,应用预报指标动态调整的配料法,分别建立冷空气影响冰雹过程和暖区冰雹过程的广西分类冰雹客观预报方程。利用方程对2017—2018年2—6月广西冰雹进行试报,结果表明该方程对广西冰雹天气有一定的预报能力,其中对大范围冷空气南下触发的冰雹过程较暖区发生的冰雹天气过程预报更为准确,但也存在较大范围的空报,空报区域基本与雷暴大风天气落区对应,具有一定的警示作用。
王培涛[10]（2017）在《滨州地区冰雹天气分型和物理量指标研究及应用》文中研究表明滨州地区位于黄河下游、鲁北平原,地处黄河三角洲腹地,北临渤海湾,是山东的北大门。冰雹天气是当地多发灾害性天气之一,局地性强,预报难度大,往往会造成重大的社会和经济损失。以往针对滨州地区冰雹的研究局限于单个冰雹个例过程的常规天气分析和雷达探测资料应用,关于冰雹气候特征分析、天气分型等工作还没有深入开展,而且也没有建立冰雹预报方法尤其是客观的预报方法。因此,为了加强对滨州地区冰雹的研究,进一步加深对当地冰雹气候特征及成因的认识、提高冰雹预报准确率和预警的提前量,以便达到更好的服务和防御效果,本文针对滨州地区20012011年所有冰雹天气过程,收集整理了高低空天气实况和物理量场等资料,运用天气学、统计学方法研究了降雹的时空分布特征、天气尺度系统特征、物理量总体特征,遴选出了具有代表性的物理量指标,在天气分型的基础上建立了滨州地区冰雹潜势物理量指标预报方法。主要研究成果如下:（1）滨州地区冰雹天气具有独有的时空分布特征。20012011年,滨州地区总降雹日数为96天,年平均为8.7天,年降雹日数总体呈现明显减少的趋势;每年降雹出现在410月份,降雹集中在57月,其中6月份降雹日数最多,7月次之;降雹最早出现日期为4月7日,最晚出现日期为10月14日;降雹日变化为午后14时夜间02时降雹最多,0814时次之,夜间0208时降雹最少。从冰雹空间分布特征来看,降雹局地性强,一天仅1县降雹的占44.79%,有2县降雹的占26.04%,3县降雹的占15.63%,4个及以上县（区）降雹的仅占13.54%。（2）通过统计分析得出,大部分冰雹过程均造成不同程度的气象灾害,灾害损失大都超过100万元。其中,损失100万元以下的6个降雹日,1001000万元的25个降雹日,1000万元1亿元的21个降雹日,有3次降雹过程造成损失1亿元以上。一般冰雹直径达到1厘米以上、持续时间超过2分钟就可能造成雹灾,而且大多数会伴有大风、暴雨等灾害。11年间滨州地区降雹最大冰雹直径为6厘米。（3）普查滨州地区降雹的天气形势,主要总结出四类主要天气类型:（1）低涡型降雹、（2）低槽型降雹、（3）横槽型降雹、（4）西北气流型降雹;另外,在切变线、高压脊边缘和西南气流影响下偶尔也有冰雹天气,但都是小范围降雹。其中,（1）低涡型降雹是指500hPa上在3745oN、105135?E范围内有冷性低涡活动,滨州受其影响产生冰雹,根据低涡中心分布给出了低涡降雹类第一关键区和第二关键区。（2）低槽型降雹是指500hPa在3545oN、105120oE范围内有低压槽自西向东移动影响滨州,且低层有低槽、切变或倒槽等低值系统相配合,几乎每次低槽型降雹850hPa都伴随有强的暖脊;低槽型降雹大都发生在白天,午后到傍晚最多,很少出现在夜间;将低槽型降雹又可分为四种:前倾槽、阶梯槽、较深低槽、与中低纬系统共同作用的槽;前倾槽、阶梯槽型降雹往往造成2个县（区）以上降雹,另外两种大都造成12个县（区）降雹。（3）横槽型降雹指500hPa上贝加尔湖附近存在高压脊（有时较弱）,我国东北或俄罗斯东部存在低涡或高空槽,在内蒙古东南部到华北上空存在横槽,在西北引导气流下,横槽携带较强冷空气在华北附近转竖南摆,影响暖下垫面的滨州,形成强对流不稳定,造成降雹;横槽型降雹范围广、破坏性大,大部分横槽降雹过程出现2个县（区）以上降雹。（4）西北气流型降雹表现为500hPa上两种环流形势:第一种是贝加尔湖附近有高压脊,我国东北到俄罗斯东部有槽或冷涡,脊前自内蒙古到山东有强西北气流;第二种是贝加尔湖高压脊不明显,自新疆到山东为一致的西北气流,在贝加尔湖或贝加尔湖东部为低值系统加强西北气流;700hPa以上风速较大,850hPa上表现为一稳定强暖脊,存在风场切变或者西南风加强,与高空构成强垂直风切变和上冷下暖层结不稳定形势,造成滨州降雹。（4）应用统计学方法,通过变异系数、散点图、箱线图、直方图等对K指数、SI指数等13类物理指标进行了分析,得出0℃层高度、-20℃层高度以及两者间厚度、T850-500、K指数、总指数TT、风暴强度指数SSI、强天气威胁指数SWEAT等8种物理量,它们集中程度高,稳定性较好;并从是否致灾、区域大小、直径大小、出现时间、影响系统等不同类别分别统计了物理量指标特征;利用单指标拟合方法确定了6月、78月和其它月份三类冰雹预报物理量指标组合,建立了滨州地区冰雹潜势客观预报方法。（5）结合建立的冰雹潜势客观预报方法,采用PHP、HTML5、AJAX、MySQL等技术开发了滨州地区冰雹潜势预报系统,将预报方法与现代信息技术融合起来,实现了研究结果查询、历史冰雹过程图文资料浏览查看,数据录入到潜势预报结果输出的直观显示,为进一步做好当地冰雹预报、服务及防御提供了新的技术支持。
二、冰雹天气的短期预报检验（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、冰雹天气的短期预报检验（论文提纲范文）
（2）国家级强对流天气分类预报检验分析（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 检验方法 |
| 1.1 检验指标 |
| 1.2 检验内容 |
| 1.3 指标计算 |
| 2 检验结果及分析 |
| 2.1 TS评分 |
| 2.2 预报空报率 |
| 2.3 预报漏报率 |
| 3 强对流天气预报产品对比分析 |
| 3.1 与美国强对流天气预报产品检验的对比分析 |
| 3.2 强对流过程预报检验结果对比 |
| 3.2.1 华东强对流过程检验分析 |
| 3.2.2 南方强对流过程检验分析 |
| 4 结论与讨论 |
（3）国家级强对流天气综合业务支撑体系建设（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 数据组织和主要功能 |
| 1.1 气象数据组织 |
| 1.2 气象信息的图形化表达 |
| 1.3 主要结构和功能 |
| 2 核心支撑技术 |
| 2.1 强对流天气短期预报分析技术 |
| 2.2 强对流短时预报技术 |
| 2.3 强对流监测和临近预报技术 |
| 3 预报检验和平台应用 |
| 4 未来展望 |
| 5 结论与讨论 |
（4）中国当代强对流天气研究与业务进展（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 雷暴和强对流天气产生的有利条件 |
| 2.1 雷暴和强对流的环境背景 |
| 2.2 雷暴和强对流的抬升触发机制 |
| 3 强对流系统的组织形态 |
| 3.1 超级单体风暴 |
| 3.2 飑线与弓形回波 |
| 3.3 中尺度对流系统 |
| 4 强对流天气和预报 |
| 4.1 强冰雹 |
| 4.2 下击暴流和雷暴大风 |
| 4.3 龙卷 |
| 4.4 强对流天气预报 |
| 5 中央气象台强对流天气业务进展 |
| 5.1 业务发展历史和成效 |
| 5.2 客观支撑技术 |
| 6 总结和展望 |
（5）基于流型识别和物理量要素分析河南强对流天气特征（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 研究个例、资料选取和方法介绍 |
| 2.1 研究个例 |
| 2.2 资料选取 |
| 2.3 方法介绍 |
| 3 强对流天气流型 |
| 3.1 东北低涡槽后型(Ⅰ型) |
| 3.1.1 要素特征 |
| 3.1.2 典型个例 |
| 3.2 华北低涡型(Ⅱ型) |
| 3.2.1 要素特征 |
| 3.2.2 典型个例 |
| 3.3 低槽型(Ⅲ型) |
| 3.3.1 要素特征 |
| 3.3.2 典型个例 |
| 3.4 副高边缘西南气流型(Ⅳ型) |
| 3.4.1 要素特征 |
| 3.4.2 典型个例 |
| 4 各类强对流天气物理量统计特征 |
| 4.1 同一物理量在不同天气类型下的表现特征 |
| 4.2 同一流型下不同类别强对流天气物理量比较 |
| 4.3 雷雨大风、冰雹、混合三类强对流天气物理量特征 |
| 5 小结 |
（6）京津冀地区强对流天气特征和预报技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、意义和目的 |
| 1.2 强对流天气的国内外研究进展 |
| 1.2.1 强对流天气的天气形势和环境条件 |
| 1.2.2 强对流天气的潜势预报 |
| 1.2.3 强对流天气的短临预报 |
| 1.3 冰雹研究现状 |
| 1.3.1 冰雹形成机理 |
| 1.3.2 冰雹的雷达特征和识别方法 |
| 1.3.3 冰雹短临预报 |
| 1.4 论文主要内容、研究方法和使用资料 |
| 1.4.1 论文主要内容 |
| 1.4.2 论文研究方法 |
| 1.4.3 论文使用资料 |
| 第二章 京津冀地区强对流天气特征分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 强对流天气的时空分布特征 |
| 2.2.1 资料和方法 |
| 2.2.2 强对流天气的气候概率 |
| 2.2.3 强对流天气的时间分布特征 |
| 2.2.4 强对流天气的空间分布特征 |
| 2.2.5 强对流天气的强度特征 |
| 2.3 冰雹天气的气候特征 |
| 2.3.1 资料和方法 |
| 2.3.2 气候区划分 |
| 2.3.3 冰雹的年际和年代际变化 |
| 2.3.4 冰雹的变化周期 |
| 2.3.5 冰雹的集中度和集中期 |
| 2.3.6 冰雹的气候突变分析 |
| 2.4 冰雹变化趋势成因分析 |
| 2.4.1 风场 |
| 2.4.2 温度场 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于SOM天气分型的强对流天气特征分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 SOM方法介绍 |
| 3.2.1 天气分型概述 |
| 3.2.2 SOM的工作原理 |
| 3.2.3 SOM的具体算法 |
| 3.3 天气形势聚类分型 |
| 3.3.1 天气分型 |
| 3.3.2 分型结果统计 |
| 3.3.3 各型形势场和强对流天气 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 强对流天气预报因子选取和客观预报方法改进 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 资料 |
| 4.3 改进的预报因子选取方法 |
| 4.3.1 传统方法 |
| 4.3.2 改进方法的思路 |
| 4.3.3 改进方法的应用 |
| 4.3.4 改进方法的检验 |
| 4.4 改进的人工神经网络方法(ANN) |
| 4.4.1 传统BP方法 |
| 4.4.2 改进的BP算法 |
| 4.4.3 传统和改进方法的模拟试验 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 京津冀地区强对流天气潜势预报方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 资料 |
| 5.2.1 实况资料 |
| 5.2.2 数值产品资料 |
| 5.3 潜势预报方法改进 |
| 5.3.1 概率预报方法(PRO方法) |
| 5.3.2 神经元网络方法(ANN方法) |
| 5.3.3 聚类方法(ASOM方法) |
| 5.4 三种潜势预报方法的效果对比分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 一次大冰雹过程的中尺度特征和成因分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 天气实况和环流形势 |
| 6.3 中尺度系统结构特征和发生发展 |
| 6.3.1 中尺度对流系统 |
| 6.3.2 强风暴系统 |
| 6.4 大冰雹过程的成因分析 |
| 6.4.1 不稳定层结条件 |
| 6.4.2 水汽条件 |
| 6.4.3 风的垂直切变 |
| 6.4.4 触发机制 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 基于BJ—RUC输出产品诊断参数的冰雹短时预报 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 BJ-RUC系统模式地面要素预报效果评估 |
| 7.2.1 BJ-RUC系统简介 |
| 7.2.2 资料与方法 |
| 7.2.3 地面要素预报效果检验 |
| 7.2.4 日变化预报效果检验 |
| 7.2.5 累积降水量预报效果检验 |
| 7.3 冰雹中尺度概念模型 |
| 7.3.1 暖湿切变型 |
| 7.3.2 冷涡型 |
| 7.3.3 西北气流型 |
| 7.3.4 西风槽型 |
| 7.4 基于综合指标叠加法的冰雹单站点预报 |
| 7.4.1 资料及方法 |
| 7.4.2 预报因子的选取 |
| 7.4.3 预报因子的物理意义 |
| 7.4.4 基于综合指标叠加法的冰雹单站点预报 |
| 7.5 小结 |
| 第八章 基于雷达三维格点参数的冰雹提前识别预警方法探索 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 资料选取和处理方法 |
| 8.2.1 资料选取 |
| 8.2.2 雷达资料的三维格点插值方法 |
| 8.3 冰雹识别参数 |
| 8.3.1 组合反射率因子(CR)和高度(CRH) |
| 8.3.2 回波底高(EL)和回波顶高(ET) |
| 8.3.3 强回波45dBZ底高(RL)和顶高(RU) |
| 8.3.4 垂直累积液态含水量(VIL) |
| 8.3.5 垂直累积液态含水量密度(DVIL) |
| 8.3.6 强冰雹指数(SHI) |
| 8.3.7 强冰雹概率(POSH)和最大预期冰雹尺寸(MEHS) |
| 8.4 风暴单体的识别和跟踪 |
| 8.4.1 单体识别和跟踪方法介绍 |
| 8.4.2 单体识别最低阈值(T_(zmin))选取 |
| 8.5 降雹单体的选取 |
| 8.6 风暴单体雷达参数追踪结果对比分析 |
| 8.7 冰雹识别参数的选取及特征 |
| 8.7.1 静态指标 |
| 8.7.2 动态指标 |
| 8.8 基于ANN的冰雹提前识别方法及预警 |
| 8.8.1 冰雹提前识别方法 |
| 8.8.2 降雹的识别及预警 |
| 8.9 小结 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 主要工作和研究成果 |
| 9.2 论文特色与创新点 |
| 9.3 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（7）南疆重点地区雷暴（冰雹）天气学成因与预报研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 雷暴（冰雹）的气候特征研究 |
| 1.2.2 雷暴（冰雹）的环流形势研究 |
| 1.2.3 与雷暴（冰雹）相关的对流参数研究 |
| 1.2.4 雷暴（冰雹）的潜势预报研究 |
| 1.3 本文主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容与章节安排 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 研究区域 |
| 2.2 资料 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 天气型自动判别法 |
| 2.3.2 多指标叠加法 |
| 2.3.3 多元逐步回归法 |
| 2.3.4 BP神经网络法 |
| 2.3.5 TS评分最高原则 |
| 2.3.6 双线性插值法 |
| 2.3.7 预报效果检验标准 |
| 2.3.8 完全预报法（PP法） |
| 第三章 南疆地区雷暴（冰雹）天气的时空分布特征 |
| 3.1 空间分布特征 |
| 3.2 时间变化特征 |
| 3.2.1 阿克苏及邻近地区雷暴（冰雹）天气的时间变化特征 |
| 3.2.2 南疆西部高山区雷暴（冰雹）天气的时间变化特征 |
| 3.2.3 南疆东部地区雷暴（冰雹）天气的时间变化特征 |
| 3.2.4 和田地区雷暴（冰雹）天气的时间变化特征 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 南疆阿克苏及邻近地区雷暴天气分型及判别 |
| 4.1 环流形势特征 |
| 4.2 入型标准的定量描述及判别 |
| 4.3 天气型判别效果检验 |
| 4.4 典型个例分析 |
| 4.4.1 实况 |
| 4.4.2 环流形势及物理量特征分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 南疆阿克苏及邻近地区雷暴预报因子选取 |
| 5.1 物理量说明 |
| 5.2 预报因子选取 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 南疆阿克苏及邻近地区区域雷暴预报模型 |
| 6.1 多指标叠加法 |
| 6.1.1 巴湖低槽型多指标叠加法 |
| 6.1.2 急流强垂直切变型多指标叠加法 |
| 6.1.3 乌脊前西北气流型多指标叠加法 |
| 6.1.4 温度槽型多指标叠加法 |
| 6.2 多元逐步回归法 |
| 6.2.1 巴湖低槽型多元逐步回归法 |
| 6.2.2 急流强垂直切变型多元逐步回归法 |
| 6.2.3 乌脊前西北气流型多元逐步回归法 |
| 6.2.4 温度槽型多元逐步回归法 |
| 6.3 BP神经网络法 |
| 6.3.1 预报思路 |
| 6.3.2 具体流程 |
| 6.4 三种预报方法回代检验效果比较 |
| 6.5 三种预报方法试预报结果与效果比较 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 南疆阿克苏及邻近地区单站雷暴预报模型 |
| 7.1 多元逐步回归法 |
| 7.1.1 巴湖低槽型多元逐步回归法 |
| 7.1.2 急流强垂直切变型多元逐步回归法 |
| 7.1.3 乌脊前西北气流型多元逐步回归法 |
| 7.1.4 温度槽型多元逐步回归法 |
| 7.2 BP神经网络法 |
| 7.3 两种预报方法回代检验效果比较 |
| 7.4 两种预报方法试预报效果比较 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 南疆阿克苏及邻近地区雷暴业务预报系统 |
| 8.1 数值预报产品释用技术 |
| 8.2 雷暴业务预报系统的组成模块和运行流程 |
| 8.3 试运行预报结果 |
| 8.4 雷暴业务预报系统特点 |
| 8.5 本章小结 |
| 第九章 总结与讨论 |
| 9.1 全文总结 |
| 9.2 特色与创新点 |
| 9.3 存在不足与下一步工作计划 |
| 参考文献 |
| 在学期间学术成果 |
| 致谢 |
（8）基于中尺度数值模式的分类强对流天气预报方法研究（论文提纲范文）
| 1引言 |
| 2资料 |
| 2.1强对流历史个例统计 |
| 2.2对流参数的计算与历史个例的匹配 |
| 3方法构建 |
| 3.1对流参数权重分配 |
| 3.2对流参数历史频谱分布特征 |
| 3.3分类强对流概率预报方法构建 |
| 4客观化预报业务流程的设计和实现 |
| 5分类强对流天气预报业务试验 |
| 5.1 2014年7月27日淮河以南强对流过程 |
| 5.2 2014年8月24日青奥会期间飑线过程 |
| 5.3 2014年9月28日苏皖地区飑线过程 |
| 6结论和讨论 |
（9）基于数值模式产品的广西冰雹客观预报方法研究（论文提纲范文）
| 引 言 |
| 1 资料及相关技术定义 |
| 2 环流特征 |
| 3 关键物理量参数选取及冰雹预报指标确定 |
| (1)不稳定能量指标 |
| (2)水汽条件指标 |
| (3)对流触发指标 |
| (4)垂直风切变指标 |
| (5)0 ℃层和-20 ℃层高度 |
| 4 预报方法 |
| 5 预报效果检验 |
| 6 结论与讨论 |
（10）滨州地区冰雹天气分型和物理量指标研究及应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 |
| 第二章 资料和方法 |
| 2.1 资料说明 |
| 2.2 研究方法 |
| 第三章 滨州地区冰雹天气的时空分布特征 |
| 3.1 冰雹时空分布统计标准 |
| 3.2 滨州地区降雹时间变化特征 |
| 3.2.1 滨州地区降雹年际变化 |
| 3.2.2 滨州地区降雹逐年逐月变化 |
| 3.2.3 滨州地区降雹日变化 |
| 3.3 滨州地区降雹地理分布特征 |
| 3.3.1 降雹区域特征 |
| 3.3.2 降雹县（区）分布 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 滨州地区冰雹天气过程环流形势与天气系统分型 |
| 4.1 降雹天气形势和系统分型依据 |
| 4.2 降雹形势和系统普查分型结果 |
| 4.3 各类降雹天气型年际变化特征 |
| 4.4 各类降雹天气型逐月变化特征 |
| 4.5 各类降雹天气形势特征 |
| 4.5.1 低涡型降雹 |
| 4.5.2 低槽型降雹 |
| 4.5.3 横槽型降雹 |
| 4.5.4 西北气流型降雹 |
| 4.5.5 其他小范围降雹 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 滨州地区冰雹过程物理量特征及其阈值确定 |
| 5.1 滨州地区降雹物理量总体特征 |
| 5.1.1 K指数总体特征 |
| 5.1.2 总指数TT总体特征 |
| 5.1.3 温度直减率T850-500总体特征 |
| 5.1.4 对流有效位能CAPE总体特征 |
| 5.1.5 沙氏指数SI总体特征 |
| 5.1.6 850 与 500hPa假相当位温差 θse_(850-500)总体特征 |
| 5.1.7 抬升指数LI总体特征 |
| 5.1.8 风暴强度指数SSI总体特征 |
| 5.1.9 强天气威胁指数SWEAT总体特征 |
| 5.1.10 风暴相对螺旋度SRH总体特征 |
| 5.1.11 0℃层高度ZH总体特征 |
| 5.1.12 -20℃层高度ZH20总体特征 |
| 5.1.13 0～-20℃层厚度 ΔH总体特征 |
| 5.2 物理量的分类分月特征 |
| 5.2.1 K指数统计特征 |
| 5.2.2 总指数TT统计特征 |
| 5.2.3 温度直减率T850-500统计特征 |
| 5.2.4 对流有效位能Cape统计特征 |
| 5.2.5 风暴强度指数SSI统计特征 |
| 5.2.6 强天气威胁指数SWEAT统计特征 |
| 5.2.7 风暴相对螺旋度SRH统计特征 |
| 5.2.8 沙氏指数SI统计特征 |
| 5.2.9 假相当位温差 θse850-500统计特征 |
| 5.2.10 抬升指数LI统计特征 |
| 5.2.11 0℃高度ZH统计特征 |
| 5.2.12 -20℃高度ZH20统计特征 |
| 5.2.13 0～-20℃层厚度 ΔH统计特征 |
| 5.3 物理量阈值的选取 |
| 5.3.1 0℃层高度阈值的确定 |
| 5.3.2 K指数阈值的确定 |
| 5.3.3 TT指数阈值的确定 |
| 5.3.4 T850-500 阈值的确定 |
| 5.3.5 CAPE阈值的确定 |
| 5.3.6 SSI阈值的确定 |
| 5.3.7 SWEAT阈值的确定 |
| 5.3.8 SRH阈值的确定 |
| 5.3.9 SI阈值的确定 |
| 5.3.10 θse_(850-500)阈值的确定 |
| 5.3.11 LI阈值的确定 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 冰雹潜势预报方法和潜势预报业务系统建立 |
| 6.1 分月物理量指标的建立 |
| 6.2 物理量指标预报方法的确定及检验 |
| 6.3 滨州地区冰雹潜势预报系统 |
| 6.3.1 研究内容查询 |
| 6.3.2 潜势预报制作 |
| 6.3.3 系统应用情况 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与讨论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 论文特色与创新点 |
| 7.3 存在不足和下一步工作计划 |
| 参考文献 |
| 在学期间学术成果 |
| 致谢 |
四、冰雹天气的短期预报检验（论文参考文献）
- [1]强对流天气监测预报预警技术进展[J]. 郑永光,周康辉,盛杰,林隐静,田付友,唐文苑,蓝渝,朱文剑. 应用气象学报, 2015(06)
- [2]国家级强对流天气分类预报检验分析[J]. 唐文苑,周庆亮,刘鑫华,朱文剑,毛旭. 气象, 2017(01)
- [3]国家级强对流天气综合业务支撑体系建设[J]. 杨波,郑永光,蓝渝,周康辉,刘鑫华,毛旭. 气象, 2017(07)
- [4]中国当代强对流天气研究与业务进展[J]. 俞小鼎,郑永光. 气象学报, 2020(03)
- [5]基于流型识别和物理量要素分析河南强对流天气特征[J]. 张一平,吴蓁,苏爱芳,徐文明,梁俊平,李周. 高原气象, 2013(05)
- [6]京津冀地区强对流天气特征和预报技术研究[D]. 闵晶晶. 兰州大学, 2012(09)
- [7]南疆重点地区雷暴（冰雹）天气学成因与预报研究[D]. 柳志慧. 兰州大学, 2016(08)
- [8]基于中尺度数值模式的分类强对流天气预报方法研究[J]. 曾明剑,王桂臣,吴海英,谌芸,李昕. 气象学报, 2015(05)
- [9]基于数值模式产品的广西冰雹客观预报方法研究[J]. 莫丽霞,高宪权,欧徽宁,周云霞,梁维亮. 干旱气象, 2020(03)
- [10]滨州地区冰雹天气分型和物理量指标研究及应用[D]. 王培涛. 兰州大学, 2017(04)