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基于偏差分析的风力预报订正释用技术
第一作者单位：舟山市气象局 联系方式：1175158455@qq.com
本文介绍了一种风力预报订正释用技术，深入分析EC模式风力预报误差和站点平均风极大风关系，发现：①站点0-33h逐3h的预报实况误差绝对值较为稳定。②站点前后时次平均风预报实况误差，存在一元线性关系，且系数稳定。③站点平均风极大风关系与地形遮蔽、风力大小、下垫面等有关，一元二次模型能更精确地反映两者关系。基于以上发现，进行订正释用，指标站平均风预报实况绝对误差分别精减至1.16m/s 、0.86m/s、0.94m/s 、0.94m/s，改进百分比为：12% 、62%、17%、10%,极大风平均绝对误差分别为2.12m/s、2.58m/s、2.69m/s、2.86m/s。
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第十八届长三角气象科技论坛
为进一步落实《长江三角洲区域一体化发展气象保障行动方案》和2021年华东区域气象中心工作会议精神，推动气象高质量一体化发展“长三角模式”的建立，加强开放合作、协同创新，经上海、江苏、浙江、安徽三省一市气象学会商定，主题为“聚焦城市群气象服务保障 助力长三角一体化发展”的第十八届长三角气象科技论坛拟于2022年7月中旬举行。此次论坛共设有长三角城市群综合观测技术与应用，区域高分辨率数值预报技术研发与应用，长三角海洋、交通等智慧气象服务技术研究以及长三角城市精细化管理气象服务保障技术研究等四个分论坛。为更加充分展示本届论坛交流成果，本次论坛所录用的论文在本网站进行展示和交流。
2、区域高分辨率数值预报技术研发与应用分论坛
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基于机器学习的宁波智能网格降水预报订正研究
第一作者单位：宁波市气象服务中心 联系方式：zjj000@yeah.net
基于2019年1月-2021年7月宁波地区智能网格0-48 h逐时预报数据和实况降水资料，利用机器学习的方法对08时和20时两个起报场智能网格预报逐12 h降水预报产品进行分析订正。通过对比6种模型训练学习效果，发现XGBoost模型效果最佳。该模型经训练优化后对各时效降水预报准确率均提升至0.8以上,对不同时效和不同量级的降水均有明显的订正效果，随着降水量级增加订正效果趋于明显。对于不同起报时次的订正效果，20时的订正效果总体略好于08时。
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不同分辨率大涡模拟热带气旋眼墙垂直运动特征分析
第一作者单位：宁波市镇海区气象局 联系方式：1102464847@qq.com
采用边界层大涡技术下，三组不同水平分辨率（333 、111 和37 m）的WRF模拟结果，分析台风眼墙垂直运动的分布特征。结果表明垂直运动近似满足对数正态分布，约70%介于-2~2 m/s之间，同时在低、中和高层存在极端垂直运动；气流（0.5 m/s）与核（1 m/s）呈现为低（高）层个数多（小）、半径小（大）的统计特征；随着分辨率的提高，极端垂直运动速度增加，统计得到的气流与核的个数增多，半径减小，质量通量垂直分布更接近观测结果。
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基于非平稳时序分析的蚌埠市降水预测方法研究
第一作者单位：安徽省蚌埠市五河县气象局 联系方式：1178076748@qq.com
本文利用蚌埠市1980-2015年的月降水量数据，建立非平稳时间序列模型，并预测未来五年降水量。对2016-2018年预测数据的检验可知，无论是从年降水量还是月降水量来看，效果都很好，特别是年降水量预测误差分别是1.6%、7.2%和2.9%，对降水量异常偏多或者偏少的月份预测效果较差；而对2019-2020年的降水量据预测效果相对较差。此结果与程敏等、王晓鹏等研究结果一致，他们的研究认为时间序列预测模型对越近的数据预测越准确，随着预测时间的延长预测效果越差，这是时间序列模型本身的缺陷。
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巢湖对周边城市热环境影响的模拟研究
第一作者单位：安徽省马鞍山市气象局 联系方式：276567495@qq.com
应用WRF( weather research and forecasting)模式，耦合考虑室内外大气能量交换的多层城市冠层模式BEP+BEM（Building Effects Parameterization and Building Energy Model），对2016年7月24-26日巢湖地区的一次夏季高温过程进行模拟。结果表明日间，巢湖的湖风能够明显减小周围城市热岛效应范围，减弱城市热岛强度，对城市热岛的垂直发展有日变化特征，使巢湖市、合肥市的边界层高度显著下降。
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合肥“7.8”和“7.17”两次大暴雨过程对比分析及数值模式的预报性能检验
第一作者单位：安徽省合肥市气象局 联系方式：33667266@qq.com
2021年7月8日和7月17日合肥地区出现了两次强降雨过程，合肥国家观测站出现大暴雨，强降水主要集中在中北部地区。两次大暴雨天气共同特征是副高北抬，低涡切变线提供了大暴雨发生的环境背景条件；高空槽、低涡、切变辐合区的汇合、叠加为中小尺度系统的生成和发展提供了有利条件；在高层辐散、低层辐合的形成区，对流发展，小尺度辐合区的形成与大暴雨过程同步，辐合中心附近出现大暴雨，是造成大暴雨的直接影响系统。整层形成较强的持续垂直上升运动，导致了强降雨的持续，形成了大暴雨。两次大暴雨天气不同点是在对流发展过程中，有无冷空气的侵入，有没有急流的建立及中小尺度气旋式环流中心及辐合线的持续时间、位置的差异决定了大暴雨落区；能量条件、垂直风切变的差异决定了对流的强弱，也影响了大暴雨的强度。模式预报效果来看，大尺度数值模式预报效果较差，均未预报出强降水，落区预报偏差较大；中尺度区域数值模式预报效果相对较好，24小时预报时效对强降水落区有明显体现，其中HUADONG_3KM模式预报效果最好。
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台风“烟花”长时间维持以及引发强降水成因分析
第一作者单位：安徽省合肥市气象局 联系方式：nanj120@163.com
本文对台风“烟花”的环流背景、强度维持机制和影响其移动路径的关键因子进行详细诊断，分析其登陆后长时间维持并产生强降水的主要原因有1、台风烟花处于鞍型场内，引导气流弱，自旋且稳定少动。2、来自洋面上的2条水汽通道给台风的维持提供了所需的能量，低层水汽辐合高层水汽辐散配合上升运动，也利于降水的维持。3）台风中层持续地正涡度输送，使台风衰减缓慢并维持一定的强度。4）台风暖心结构，有利于台风的发展。
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2011-2019年影响安徽致暴江淮气旋统计分析
第一作者单位：安徽省池州市气象局 联系方式：342901wzx@163.com
采用安徽国家基本站逐小时降水及欧洲ERA5再分析资料，统计分析了2011-2019年影响安徽致暴江淮气旋气候概况、雨区、路径及环流场特征。结果表明，影响安徽致暴江淮气旋多发生于湖北、湖南等地，约占同期总气旋数的18.9%，年均2.8次；降雨大值中心主要位于大别山南麓至皖南山区西南一带，高海拔山区尤其明显。根据斜旋转T模态主成分客观分析法，将影响安徽致暴江淮气旋主要划分为高压脊型（SP1型）、高空槽型（SP2型），暖式切变型（SP3型）；其中，SP1型致暴天气过程最多，占40%，SP2型次之，占36%，SP3型占20%。高压脊型（SP1型）江淮气旋一般偏南东移，安徽以西有一高压脊，高压脊东侧有显著的经向环流，中高层有明显干侵入过程，低层暖湿舌伸向皖南山区，暖湿不稳定层结的配置有利于皖南山区对流性强降水的产生；高空槽型（SP2型）江淮气旋一般向偏东方向移动，安徽中北部中高层为东北-西南向高空槽，低层表现为冷锋南侵，与南方暖湿气流汇合于安徽长江流域，导致雨区分布于安徽长江一线；暖式切变型（SP3型）江淮气旋一般偏北东移，低涡位于安徽以西，西南强盛的暖湿气流经大别山区向东北方输送，整层均为大湿区，低层有较强的辐合抬升，降水效率高，雨区主要分布于大别山区，属于暖区暴雨或强降水类型。
