| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-32页 |
| ·研究背景、意义和目的 | 第13-14页 |
| ·强对流天气的国内外研究进展 | 第14-22页 |
| ·强对流天气的天气形势和环境条件 | 第14-18页 |
| ·强对流天气的潜势预报 | 第18-20页 |
| ·强对流天气的短临预报 | 第20-22页 |
| ·冰雹研究现状 | 第22-28页 |
| ·冰雹形成机理 | 第22-24页 |
| ·冰雹的雷达特征和识别方法 | 第24-27页 |
| ·冰雹短临预报 | 第27-28页 |
| ·论文主要内容、研究方法和使用资料 | 第28-32页 |
| ·论文主要内容 | 第28-29页 |
| ·论文研究方法 | 第29-31页 |
| ·论文使用资料 | 第31-32页 |
| 第二章 京津冀地区强对流天气特征分析 | 第32-51页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·强对流天气的时空分布特征 | 第32-37页 |
| ·资料和方法 | 第32-33页 |
| ·强对流天气的气候概率 | 第33页 |
| ·强对流天气的时间分布特征 | 第33-35页 |
| ·强对流天气的空间分布特征 | 第35-36页 |
| ·强对流天气的强度特征 | 第36-37页 |
| ·冰雹天气的气候特征 | 第37-46页 |
| ·资料和方法 | 第37-39页 |
| ·气候区划分 | 第39-40页 |
| ·冰雹的年际和年代际变化 | 第40-42页 |
| ·冰雹的变化周期 | 第42-43页 |
| ·冰雹的集中度和集中期 | 第43-45页 |
| ·冰雹的气候突变分析 | 第45-46页 |
| ·冰雹变化趋势成因分析 | 第46-49页 |
| ·风场 | 第47页 |
| ·温度场 | 第47-49页 |
| ·小结 | 第49-51页 |
| 第三章 基于SOM天气分型的强对流天气特征分析 | 第51-59页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·SOM方法介绍 | 第52-54页 |
| ·天气分型概述 | 第52页 |
| ·SOM的工作原理 | 第52-53页 |
| ·SOM的具体算法 | 第53-54页 |
| ·天气形势聚类分型 | 第54-58页 |
| ·天气分型 | 第54-55页 |
| ·分型结果统计 | 第55-57页 |
| ·各型形势场和强对流天气 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第四章 强对流天气预报因子选取和客观预报方法改进 | 第59-70页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·资料 | 第60页 |
| ·改进的预报因子选取方法 | 第60-63页 |
| ·传统方法 | 第60页 |
| ·改进方法的思路 | 第60-61页 |
| ·改进方法的应用 | 第61-62页 |
| ·改进方法的检验 | 第62-63页 |
| ·改进的人工神经网络方法(ANN) | 第63-68页 |
| ·传统BP方法 | 第64-65页 |
| ·改进的BP算法 | 第65-68页 |
| ·传统和改进方法的模拟试验 | 第68页 |
| ·小结 | 第68-70页 |
| 第五章 京津冀地区强对流天气潜势预报方法研究 | 第70-81页 |
| ·引言 | 第70-71页 |
| ·资料 | 第71页 |
| ·实况资料 | 第71页 |
| ·数值产品资料 | 第71页 |
| ·潜势预报方法改进 | 第71-78页 |
| ·概率预报方法(PRO方法) | 第71-74页 |
| ·神经元网络方法(ANN方法) | 第74-75页 |
| ·聚类方法(ASOM方法) | 第75-78页 |
| ·三种潜势预报方法的效果对比分析 | 第78-80页 |
| ·小结 | 第80-81页 |
| 第六章 一次大冰雹过程的中尺度特征和成因分析 | 第81-96页 |
| ·引言 | 第81-82页 |
| ·天气实况和环流形势 | 第82-83页 |
| ·中尺度系统结构特征和发生发展 | 第83-87页 |
| ·中尺度对流系统 | 第83-85页 |
| ·强风暴系统 | 第85-87页 |
| ·大冰雹过程的成因分析 | 第87-94页 |
| ·不稳定层结条件 | 第88-90页 |
| ·水汽条件 | 第90-91页 |
| ·风的垂直切变 | 第91-92页 |
| ·触发机制 | 第92-94页 |
| ·小结 | 第94-96页 |
| 第七章 基于BJ—RUC输出产品诊断参数的冰雹短时预报 | 第96-113页 |
| ·引言 | 第96-97页 |
| ·BJ-RUC系统模式地面要素预报效果评估 | 第97-105页 |
| ·BJ-RUC系统简介 | 第97-98页 |
| ·资料与方法 | 第98-99页 |
| ·地面要素预报效果检验 | 第99-103页 |
| ·日变化预报效果检验 | 第103-104页 |
| ·累积降水量预报效果检验 | 第104-105页 |
| ·冰雹中尺度概念模型 | 第105-108页 |
| ·暖湿切变型 | 第107页 |
| ·冷涡型 | 第107页 |
| ·西北气流型 | 第107页 |
| ·西风槽型 | 第107-108页 |
| ·基于综合指标叠加法的冰雹单站点预报 | 第108-112页 |
| ·资料及方法 | 第108页 |
| ·预报因子的选取 | 第108-110页 |
| ·预报因子的物理意义 | 第110-111页 |
| ·基于综合指标叠加法的冰雹单站点预报 | 第111-112页 |
| ·小结 | 第112-113页 |
| 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 | 第113-132页 |
| ·引言 | 第113页 |
| ·资料选取和处理方法 | 第113-114页 |
| ·资料选取 | 第113-114页 |
| ·雷达资料的三维格点插值方法 | 第114页 |
| ·冰雹识别参数 | 第114-118页 |
| ·组合反射率因子(CR)和高度(CRH) | 第114-115页 |
| ·回波底高(EL)和回波顶高(ET) | 第115页 |
| ·强回波45dBZ底高(RL)和顶高(RU) | 第115页 |
| ·垂直累积液态含水量(VIL) | 第115-116页 |
| ·垂直累积液态含水量密度(DVIL) | 第116-117页 |
| ·强冰雹指数(SHI) | 第117页 |
| ·强冰雹概率(POSH)和最大预期冰雹尺寸(MEHS) | 第117-118页 |
| ·风暴单体的识别和跟踪 | 第118-120页 |
| ·单体识别和跟踪方法介绍 | 第118-119页 |
| ·单体识别最低阈值(T_(zmin))选取 | 第119-120页 |
| ·降雹单体的选取 | 第120-122页 |
| ·风暴单体雷达参数追踪结果对比分析 | 第122-125页 |
| ·冰雹识别参数的选取及特征 | 第125-128页 |
| ·静态指标 | 第125-126页 |
| ·动态指标 | 第126-128页 |
| ·基于ANN的冰雹提前识别方法及预警 | 第128-131页 |
| ·冰雹提前识别方法 | 第129-130页 |
| ·降雹的识别及预警 | 第130-131页 |
| ·小结 | 第131-132页 |
| 第九章 总结与展望 | 第132-137页 |
| ·主要工作和研究成果 | 第132-135页 |
| ·论文特色与创新点 | 第135-136页 |
| ·问题与展望 | 第136-137页 |
| 参考文献 | 第137-146页 |
| 在学期间的研究成果 | 第146-147页 |
| 致谢 | 第147-148页 |
