山东省2015年夏季(6—8月)数值预报产品检验
第一历史个天气预报所选个例将个例的真实时间均换
第一，“历史个例天气预报”所选个例将个例的真实时间均换成假定时间。
个例均给出季节提示：春季（3－5月），夏季（6－8月），秋季（9－11月），冬季（12－2月）从天气分析入手，详细分析各种资料才能做出较好的预报。
第二，提高了现场问答的权重，理论知识仍维持较高权重。
在理论知识维持比较高的权重的同时提高现场问答的权重，就是为了考核选手分析问题和技术总结以及语言组织和表达能力。
二、竞赛成绩较好这次参加竞赛的108名选手成绩均不错，综合平均成绩285.02分，个人全能第一、二、三名得分分别为349.07、341.05、336.95分。
团体总分第一、二、三名得分分别为1008.64、1000.28、954.0分。
单项竞赛：理论知识和业务规范平均得分 54.8分（80满分）MICAPS3.0操作平均得分9.65分（20满分）历史个例的天气预报平均得分70.67分实时天气预报得分81.85分现场问答平均得分75.28分1、理论知识比较扎实天气预报的理论知识是做好天气预报的基础，不懂天气学和动力气象学，不了解数值预报及产品应用，不了解天气雷达、气象卫星等资料和产品的应用，是必然做不好天气预报的，提高天气预报准确率也就成了无米之炊，因此测试预报员天气预报理论知识的掌握程度是十分必要的。
这次竞赛理论知识和业务规范考题题型分配如下（表中括号中的数字为分数）：增加了多项选择题数量，并规定多选少选均不得分，增加了竞赛的难度。
从各项分数的分布看，天气学、雷达、卫星、规范各占50.0、12.5、7.5、10.0分（总计80分）其中天气学、雷达和卫星应用平均得分折合百分制为67.4、68.8和66.7分。
填空题平均得分折合百分制为77.8分。
从答题情况看，答得比较好和差的题都是属于天气学范畴的内容（共16分），答得比较好的是地转风概念、青藏高原的热力作用；答得较差的题是影响我国降水的主要行星尺度系统、典型梅雨出现的时间；也就是说对天气学中基本概念的掌握比较牢固，而对影响我国的天气系统的掌握还有差距。
不同数值预报产品对比分析及其效果检验
2021.08科学技术创新随着数值与预报产品的快速发展,数值预报产品不断完善,预报精度也越来越高,但各种数值预报产品都有各自的优缺点,并且在预报时还要考虑地形、边界条件、初始场、物理过程及模式自身的影响,尤其是对定量降水预报无论是从量级大小,还是从空间分布来看都不可避免的会存在一些误差[1]。
因此,对数值预报产品的对比检验和分析,需要选择更好的数值预报产品来提高预报的准确率。
预报员应用数值预报产品时,对数值模式预报的形势场、要素场在时效、移动、强弱等方面,时常感到有定性的预报偏差,这给天气预报带来了一定的困难,并且随着预报时间的增加,预报误差也逐渐增大,准确率随之减弱[2-4]。
除此之外,预报员应该在预报的过程中要对预报误差检验并且分析,了解预报产品性能,从而得出结论,提高对数值预报产品的利用率[5]。
1资料与研究方法本文采取四川省2015年8月1日-30日20时的24h 累计降水量资料、ECM W F 、T639模式20时24h 和48h 的网格点降水资料,把当天20时ECM W F 和T63924h 、48h 传真降水预报资料分别插值到四个(温江站,西昌站,甘孜站,红原站)站点上,获得两种预报产品,其中西昌站实况降水观测资料中8月2日和7日缺测,在统计过程中降水以0.0m m 处理。
本文对四川盆地的降水量级进行检验,从而了解降水模式的预报性能。
2模式预报对降水量的检验降水过程是由各种天气尺度系统相互作用产生的,而这种相互作用是复杂多变的,因此,主观分析无法对各种降水预报时效的预报效果作长时间的尺度分析,本节资料选择8月的降水预报24h 、48h 预报时效的24h 预报值与其对应时间段的24h 实况值进行检验分析,检验的客观方法选择TS 评分检验和预报偏差B 值检验,另有空报率和漏报率辅助检验。
降水检验时,定义24小时降水量为8月每日20时到次日20时的累计降水量,相对应模式预报为24h 降水量。
区域高分辨率数值预报检验评估系统
区域高分辨率数值预报检验评估系统陆天舒1 孙鑫2 陈昊明1 李普曦1 朱峰2 霍庆3 周佰铨1 杨琳韵1（1 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室，北京 100081；2 内蒙古气象台，呼和浩特 010051；3 国家气象信息中心，北京 100081）摘要：近年来我国区域高分辨率数值预报业务发展迅速，目前传统检验方法已不能满足高分辨率模式降水检验评估需求。
区域高分辨率数值预报检验评估系统在吸收降水传统检验方法优势的同时，融入基于降水发展演变过程的检验评估方法，旨在建立一套适用于高时空分辨率观测资料的精细化降水检验评估系统，为促进区域模式改进和高分辨率数值预报产品的偏差理解提供了重要参考，也为理解区域数值预报的模拟能力及其偏差提供了新的视角。
关键词：数值天气预报，高分辨率模式，检验，评估 DOI：10.3969/j.issn.2095-1973.2024.01.005Verification and Evaluation System of Regional HighResolution Numerical Weather PredictionLu Tianshu 1, Sun Xin 2, Chen Haoming 1, Li Puxi 1, Zhu Feng 2, Huo Qing 3, Zhou Baiquan 1, Yang Linyun 1(1 State Key Laboratory of Severe Weather, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081; 2 Inner Mongolia Meteorological Observatory, Hohhot 010051; 3 National Meteorological Information Centre, Beijing 100081)Abstract: In recent years, regional high resolution numerical weather prediction has developed rapidly. On the contrary, the traditional verification methods can’t meet the needs for the verification and evaluation of precipitation forecast by high-resolution models. The verification and evaluation system of regional high resolution numerical weather prediction takes advantages of traditional verification means while incorporating the verification and evaluation methods based on the precipitation development and evolution process, aiming to establish a refined precipitation verification and evaluation system suitable for high spatiotemporal resolution observation data. It not only provides an important reference for promoting the improvement of regional model and the understanding of deviation of high resolution numerical weather prediction products, but also provides a new perspective for understanding the simulation ability and deviation of regional numerical weather prediction.Keywords: numerical weather prediction, high resolution model, verification, evaluation收稿日期：2022年9月6日；修回日期：2023年7月24日第一作者：陆天舒（1988—），Email ：************.cn 通信作者：孙鑫（1981—），Email ：****************资助信息： 国家自然科学基金项目（U2142214）；中国气象科学研究院科技发展基金项目（2023KJ028）0 引言数值模式的发展是气象乃至地球系统科学的核心内容，模式检验评估是理解模式偏差、完善数值模式和提升预报服务产品质量的有效方法，是现代数值模式发展的基础环节之一[1]。
山东WRF集合预报系统对“麦德姆”台风预报检验
山东WRF集合预报系统对“麦德姆”台风预报检验盛春岩;范苏丹;刘诗军;夏凡;荣艳敏【摘要】2014年第10号台风“麦德姆”登陆北上，对山东造成较大的影响。
此文对业务上常用的各种数值模式对于“麦德姆”台风的预报情况进行了对比检验，重点检验了山东 WRF集合预报系统对此次台风的预报性能。
结果表明，山东WRF集合预报系统对于此次台风预报具有较高的参考价值。
WRF 确定性预报台风路径预报类似EC细网格预报，在23日20时以前预报较好，23日20时后预报最好的为T639。
WRF集合预报对于台风路径预报具有较好的指示意义。
WRF确定性预报02时、14时更新预报效果好于其前面6h起报结果，体现了HYBRID-3DVAR集合混合同化对于改进预报效果的作用。
通过中尺度模式与其外层全球背景场模式预报对比发现，由于中尺度模式具有自身的物理参数化方案和同化系统，其对于台风路径的预报效果可以显著优于其全球背景场模式。
WRF 确定性预报对于“麦德姆”台风降水预报与实况最为接近。
对于台风大风预报，WRF集合预报最大值最好。
【期刊名称】《山东气象》【年(卷),期】2016(036)001【总页数】7页(P1-7)【关键词】台风;数值模式;对比检验;WRF集合【作者】盛春岩;范苏丹;刘诗军;夏凡;荣艳敏【作者单位】山东省气象科学研究所，济南 250031;山东省气象科学研究所，济南 250031;山东省气象科学研究所，济南 250031;山东省气象科学研究所，济南250031;山东省气象科学研究所，济南 250031【正文语种】中文【中图分类】P456.7资助项目：山东省超级计算科技专项项目（2011YD01106）和气象关键技术集成与应用项目（CMAGJ2014M29）共同资助随着数值预报、资料同化技术以及动力统计预报技术的发展，近年来，中国台风路径预报准确率逐步提高[1-6]。
对1991—2012年中央气象台台风路径预报误差分析表明[7]，24 h台风路径预报误差由1991年的200 km减小到2012年的100 km以下，台风路径预报误差首次在100km以下。
2010年夏季_6_8月_山东天气评述
2010年第3期2010年9月山东气象第30卷总第123期2010年夏季（6—8月）山东天气评述张景珍1，胡桂芳2，顾伟宗2，孙兴池1（1．山东省气象台，济南 250031；2．山东省气候中心，济南 250031）摘要：利用2010年6—8月山东省的气温、降水、日照以及北半球500hPa平均高度场和距平场等资料，分析了2010年夏季山东省天气气候特点、环流特征和主要天气过程，对季内的主要天气及其影响进行了评述。
关键词：夏季；天气气候；环流特征；主要天气过程；评述中图分类号：P459 文献标识码：E 文章编号：1005–0582（2010）03–0074–031 天气气候概况2010年夏季（6—8月），山东省天气气候主要特点为：气温略偏高，降水略偏多，日照时数偏少。
季内中后期降水过程频繁，强度大且分布不均，局部地区出现内涝。
个别县市降水突破历史极值。
全省季平均气温为25.8℃，较常年偏高0.6℃。
各地平均气温在23.9（文登、青岛）～27.0℃（德州）之间，半岛东部至鲁东南沿海地区在25℃以下，鲁西北、鲁中西部和鲁南大部分地区在26℃以上，其他地区在25～26℃之间。
与常年同期相比，鲁西北和鲁中的局部地区略偏低，其他地区略偏高。
全省季平均降水量为481.3mm，较常年偏多18.1%，是2007年以来连续第4年偏多。
各地降水量在355.0（莱阳）～709.0mm（惠民）之间，鲁西北大部分、鲁中局部、鲁南和半岛的部分地区在500mm以上；半岛局部地区在400mm以下；其他地区在400～500mm之间（图1）。
与常年同期相比，鲁东南部分地区、鲁中和半岛局部地区偏少，其他地区偏多，鲁西北部分地区偏多50%以上。
图1 山东省2010年夏季降水量分布图（单位：mm）1.1 6月气温与降水6月全省平均气温为24.2℃，较常年偏高0.1℃，各地平均气温在20.7（青岛）～26.3℃（菏泽）之间。
鲁西南、鲁西北大部分和鲁中西部地区在25℃以上；半岛大部分和东南沿海地区在23℃以下；其他地区在23～25℃之间。
山东省农业厅关于印发2015年全省夏玉米生产技术意见的通知
山东省农业厅关于印发2015年全省夏玉米生产技术意见的通知【法规类别】农业管理【发文字号】鲁农技字[2015]6号【发布部门】山东省农业厅【发布日期】2015.05.21【实施日期】2015.05.21【时效性】现行有效【效力级别】XP10山东省农业厅关于印发2015年全省夏玉米生产技术意见的通知（鲁农技字〔2015〕6号）各市农业局（农委）：为了大力推广玉米“一增四改”、“精量播种”等关键增产技术，推动农机农艺融合、良种良法配套，进一步挖掘全省玉米增产潜力，促进玉米生产持续稳定发展，省农业厅组织省农业专家顾问团玉米分团和农技推广专家，研究制定了《2015年全省夏玉米生产技术意见》，现印发给你们，请结合当地实际，认真组织实施。
附件：2015年全省夏玉米生产技术意见山东省农业厅2015年5月21日2015年全省夏玉米生产技术意见为了大力推广玉米“一增四改”、“精量播种”等关键增产技术，推动农机农艺融合、良种良法配套，进一步挖掘全省玉米增产潜力，促进玉米生产持续稳定发展，制订技术意见如下：一、播前准备小麦玉米一体化设计栽培方案，统筹考虑，合理耕作，培肥地力。
小麦玉米双季秸秆还田，小麦播前隔年深耕或深松，增施有机肥和磷肥，夏玉米免耕直播。
夏玉米播前做好精选良种、前茬处理、精播机械选型等准备工作，为适期播种、提高播种质量创造良好条件。
（一）品种选择。
选用适合机械化作业、耐密植、抗倒伏、适应性强、熟期适宜、高产潜力大的品种。
可采用郑单958、登海605、浚单20、金海5号、聊玉22号、鲁单818、天泰33号、鲁单9066、登海618、宇玉30、济玉901、农星129等品种。
（二）精选种子。
选择纯度高、发芽率高、活力强、适宜单粒精量播种的优质种子。
要求种子要经过精选，确保精播后苗全、苗匀、苗壮。
种子纯度≥98%、种子发芽率≥95%，净度≥98%，含水量≤13%。
同时必须为包衣种子。
（三）秸秆处理。
提高小麦秸秆粉碎质量，改善玉米播种作业环境。
CMA-GEPS_极端温度预报指数及2022_年夏季极端高温预报检验评估
doi:10.11676/qxxb2024.20230017气象学报CMA-GEPS极端温度预报指数及2022年夏季极端高温预报检验评估*彭 飞 陈 静 李晓莉 高 丽PENG Fei CHEN Jing LI Xiaoli GAO Li1. 中国气象局地球系统数值预报中心，北京，1000812. 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室，北京，1000813. 中国气象局地球系统数值预报重点开放实验室，北京，1000811. CMA Earth System Modeling and Prediction Centre，Beijing 100081，China2. State Key Laboratory of Severe Weather，Chinese Academy of Meteorological Sciences，Beijing 100081，China3. Key Laboratory of Earth System Modeling and Prediction，China Meteorological Administration，Beijing 100081，China2023-02-08收稿，2023-11-03改回.彭飞，陈静，李晓莉，高丽. 2024. CMA-GEPS极端温度预报指数及2022年夏季极端高温预报检验评估. 气象学报，82（2）：190-207Peng Fei， Chen Jing， Li Xiaoli， Gao Li. 2024. Development of the CMA-GEPS extreme forecast index and its application to verification of summer 2022 extreme high temperature forecasts. Acta Meteorologica Sinica， 82（2）:190-207Abstract Extreme Forecast Index (EFI) provides an effective tool to extract extreme weather information from ensemble forecasts. To improve the ability of the CMA global ensemble prediction system (CMA-GEPS) for extreme weather forecast and address the difficulty of reasonably calculating the model climate distribution due to small samples of historical forecasts by CMA-GEPS and the lack of re-forecast data, this study develops a method to build the model climate distribution required by EFI using insufficient samples of deterministic forecasts. Based on the CMA global high-resolution (0.25°×0.25°) deterministic operational forecast data from 15 June 2020 to 22 July 2022, the model climate distributions are constructed for each month at different forecast lead times (1—10 d) that match the lower-resolution (0.5°×0.5°) CMA-GEPS forecast model version through extending the forecast samples in both time and space. By employing the operational forecast data of CMA-GEPS and the ERA5 reanalysis data, the forecast ability of CMA-GEPS for extreme high temperature in four representative regions both domestic and abroad for the summer of 2022 (June to August) is evaluated. Results from the relative operating characteristic curve show that the CMA-GEPS EFI has the ability to detect extreme high temperature within the short- and medium-range forecast lead times of 1—10 d. Taking the maximum TS score as the criterion, the critical threshold of EFI for issuing warning signals of extreme high temperature is determined. The forecast ability of EFI decreases with increasing forecast lead time, and different performances exhibit in different regions: the forecast ability for extreme high temperature in the middle and lower reaches of the Yangtze river in China is higher than that in North China for all lead times; the forecast ability of EFI in western Europe is better than that in central Europe for the 1—7 d lead times, yet the EFI forecast ability in central Europe for the 8—10 d lead times is better. Above results are related to the variation of ensemble forecast quality of 2 m temperature with forecast lead time and spatial location. Evaluation results from the economic value model reveal that risk decisions based on the EFI forecast information demonstrate certain economic values and reference values. Analysis results from a* 资助课题：国家自然科学基金专项项目（42341209）、国家重点研发计划项目（2021YFC3000902）、国家自然科学基金项目（U2242213、41905090、42175015）。
数值模式产品在山东省暴雨中的预报效果检验
数值模式产品在山东省暴雨中的预报效果检验（1.山东省垦利县气象局，山东东营 257500；2.山东省东营市气象局，山东东营 257500）摘要：利用数值模式产品对山东省2011年6月23日的暴雨天气过程的预报效果进行了检验，结果表明t639模式和ec模式对500hpa高空槽、700hpa切边线等影响山东天气系统有较好的预报；底层的偏南气流为此次暴雨天气提供了丰富的水汽。
这对于提高数值预报的适用能力有重要的现实意义。
关键词：数值模式；预报；效果检验；山东；暴雨中图分类号：p459.9 文献标识码：a1 引言ec模式、t639模式以及日本传真预报是目前我国气象业务中参考较多的模式。
模式的预报效果的对比检验也一直是国内气象人研究的重点问题。
t639模式采用了国际上先进的三维变分同化分析系统，具有较高的时空分辨率，是我国自主研发和大力推广的业务气象模式。
周慧等利用t639模式对2008年长江流域重大灾害性降水天气过程进行了分析和检验，发现t639模式对2008年长江流域的灾害性降水天气有较好的预报能力。
郑婧等选取2010年江西省11次暴雨天气过程,对t639模式的短期预报效果进行检验，发现t639模式对江西省2010年6月中下旬的罕见暴雨天气过程做出了准确预报：预报结果与实况均基本吻合,预报的850 hpa风场辐合中心与江西大暴雨、特大暴雨实际中心基本一致。
其他有关t639与ecwmf 和日本数值模式的对比研究也有很多。
本文结合当日的天气实况，对t639模式、ec等常规业务模式的预报效果进行了检验，这对了解常规业务模式的预报性能，提高数值预报产品在山东本地的适用能力，均具有重要的现实意义。
2 2011年6月23日山东暴雨的发生发展原因暴雨的产生必须具备充足的源源不断的水汽、强盛而持久的气流上升运动以及不稳定的大气层结构等几个必要条件。
从2011年6月23日山东暴雨的发生发展原因来看，由于大尺度冷暖空气交汇于山东半岛附近，南支气流携带充分的水汽，且中高空辐散与低空辐合的动力配置较利于山东省暴雨的发生，2011年6月23日山东省出现了较强的降水。
关于提高山东天气预报准确率的调研报告
关于提高山东天气预报准确率的调研报告山东省气象台杨成芳天气预报准确率，是大气科学最重要任务之一，是气象事业的立命之身、事业根本。
郑国光局长提出要“依靠科技进步，千方百计地提高预报预测准确率和服务能力，全力以赴做好气象预报服务工作，是中国气象局党组考虑的首要工作。
”如何提高天气预报准确率，是气象工作者共同的责任，是各级领导和预报员们都应该思考的问题。
为了进一步提高我省天气预报准确率，省气象台组织开展了一次专题调研。
根据存在的问题进行思考与分析，并建议我省主要从整合天气预报技术方法、完善灾害性天气预报预警系统和加大预报员队伍的建设力度三方面提高预报准确率。
一、调研的基本情况本次调研采用与预报员座谈、省气象台领导班子讨论、根据有关资料分析、问卷调查等方式，从预报技术方法、科研业务化情况、指导预报应用、预报员队伍建设等方面展开。
省气象台组织首席预报员、一般预报员、市局来济南进修的预报员以及已退休的老预报员分别进行了三次座谈，就如何提高天气预报准确率进行深入讨论。
问卷调查由省气象台组织，面向全省十七市气象台进行全方位的调研，调查问题涉及指导预报、天气会商、科研等，主要目的是了解市级对省级预报业务的意见和建议，各市气象台均进行了认真的回答与反馈。
二、现状分析对调查情况进行分析，发现目前制约我省天气预报准确率提高的因素主要存在以下问题：（一）省级天气预报技术方法较少且亟待整合1.特色预报技术方法有待集成。
2000年以来，我省预报员在本地预报方法研究方面做了大量的工作，基于实践研发的暴雨、冰雹、雷暴等预报技术方法曾经在业务上发挥重要作用，由于编程技术不统一，造成这些方法分散独立，运行环境有差异，客观产品的显示各自为政，有的没有实现自动化运行，有的基于当时国家下发的数值预报产品，而目前的数值预报产品已升级造成了业务系统无法运行，有的由于人员工作变动等原因无法继续在业务上运行，预报员们辛辛苦苦研制的预报技术方法没有继承下来。
2015年肥城市气候特点及其影响评价
2015年肥城市气候特点及其影响评价作者：刘云田培龙赵衍春纪凌燕来源：《现代农业科技》2016年第11期摘要分析肥城市气候要素季节变化特点、主要天气气候事件及影响，同时对小麦生育期间气象条件和玉米生育期间气象条件进行探讨。
关键词气候影响；评价；山东肥城；2015年中图分类号 S162.3 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2016）11-0258-02肥城国家一般气象站位于肥城市新城路007号。
根据该站观测资料，对2015年肥城市气候特点进行分析，并根据当地气象条件，分析其对农作物生长的影响。
1 2015年肥城市气候特点1.1 气温2015年平均气温14.1 ℃，比上年低0.2 ℃，比常年高0.5 ℃，为偏高年份。
年极端最高气温38.5℃（7月13日）；年极端最低气温 -11.4 ℃（1月1日）。
其中，4月、6月、8月、11月、12月比常年偏低，其余月份比常年偏高。
冬季（2014年12月至2015年 2月）平均气温0.9 ℃，比上年偏高0.2 ℃，比常年高0.8 ℃。
12月平均气温-0.5 ℃，比常年偏低0.8 ℃；1月平均气温0.6 ℃，比常年偏高2.2 ℃；2月平均气温2.6 ℃，比常年偏高1.0 ℃。
其中季极端最高气温17.4 ℃（2月14日）；季极端最低气温 -11.4 ℃（1月1日）。
春季（2015年3—5月）平均气温15.5 ℃，比上年同期偏低0.9 ℃，比常年偏高1.2 ℃。
3月平均气温9.4 ℃，比常年偏高1.9 ℃；4月平均气温14.2 ℃，比常年偏低0.7 ℃；5月平均气温20.7 ℃，比常年偏高0.1 ℃。
季极端最高气温32.5 ℃（5月18日），季极端最低气温-9.0 ℃（3月10日）。
夏季（2015年6—8月）平均气温为25.9 ℃，比上年高0.5 ℃，与常年同期持平，为平均气温正常年份；6月平均气温25.1 ℃，比常年偏低0.3 ℃，7月平均气温27.4 ℃，比常年偏高0.7 ℃，8月平均气温25.1 ℃，比常年低0.4 ℃。
数值预报产品检验和评估
数值预报产品检验和评估总结归纳近年来煤炭地区集合预报模式检验中出现的新方法，结果表明：可靠性图能展现概率预报系统性能，概率分布包含了概率预报系统所能提供的所有信息，对概率预报持怀疑态度的人认为，预报员可能通过夸大预报的不确定性来掩盖预报不准的事实。
通过分析预报概率的“可靠性”等方式，可以检验出预报员所作概率预报的不足之处。
标签：集合预报;概率预报;确定性预报;检验方法1 前言集合数值预报是估计数值预报中不确定性的一种方法，将单一确定性预报转变为概率预报。
集合预报的关键在于如何刻画和表征初值不确定性、模式本身不确定性和边界条件不确定性，由此衍生出不同的集合预报技术。
近几年来，集合预报系统建设日趋成熟，相关研究成果也为集合预报的理解和应用提供了更为充实的依据，集合应用工作开始全面展开。
目前，在国外各主要业务预报中心所采用的数值预报产品中，集合预报产品已经成为最重要的组成部分，同时也是提高预报技巧最有效的途径之一。
面对众多的集合预报模式，预报员如何在有限的时间内对集合产品进行分析应用，综合集成多个集合成员的优势，得到适合本区域的最优确定性预报，是实际业务中需要深入探讨的问题。
2 可靠性图2.1 可靠性和锐度可靠性（Reliability）是用来衡量预报概率和实况观测频率的匹配程度。
如果预报概率与事件发生频率一致，绘图点将分布在45°对角线上，这表明概率预报系统的结果是可信的。
另外，以气候概率的平均作为预报容易产生极高的可靠性，而在实际中又缺乏实用性。
理论上，我们希望概率预报系统在保持较高可靠性水平的条件下，尽可能给出偏离气候平均而趋近0%或100%的概率预报。
预报概率偏离气候平均的性质被称为锐（Sharpness）。
在预报概率与事件发生频率一致且锐度良好的情况下，预报概率群趋近于0%或100%而偏离气候频率（50%）;锐度欠佳的情况下，预报概率群趋近于气候频率。
实际上，在可预报性较低的情况下，虽然概率预报有时能表现出较高的可靠性，但预报概率群往往分布在气候平均附近。
农作物统计数据 山东
农作物统计数据（2015年，山东）2017年6月目录1. 2015年山东省主要农作物种植面积统计数据 (1)2. 2015年山东省主要农作物单产统计数据 (2)3. 2015年山东省主要农作物总产统计数据 (3)4. 2015年山东省粮食种植面积统计数据 (4)5. 2015年山东省小麦种植面积统计数据 (5)6. 2015年山东省玉米种植面积统计数据 (6)7. 2015年山东省水稻种植面积统计数据 (7)8. 2015年山东省棉花种植面积统计数据 (8)9. 2015年山东省花生种植面积统计数据 (9)10. 2015年山东省大豆种植面积统计数据 (10)11. 2015年山东省谷子种植面积统计数据 (11)12. 2015年山东省高粱种植面积统计数据 (12)13. 2015年山东省蔬菜＋食用菌面积统计数据 (13)14. 2015年山东省粮食单产统计数据 (14)15. 2015年山东省小麦单产统计数据 (15)16. 2015年山东省玉米单产统计数据 (16)17. 2015年山东省水稻单产统计数据 (17)18. 2015年山东省棉花单产统计数据 (18)19. 2015年山东省花生单产统计数据 (19)20. 2015年山东省大豆单产统计数据 (20)21. 2015年山东省谷子单产统计数据 (21)22. 2015年山东省高粱单产统计数据 (22)23. 2015年山东省粮食总产统计数据 (23)24. 2015年山东省小麦总产统计数据 (24)25. 2015年山东省玉米总产统计数据 (25)26. 2015年山东省水稻总产统计数据 (26)27. 2015年山东省棉花总产统计数据 (27)28. 2015年山东省花生总产统计数据 (28)29. 2015年山东省大豆总产统计数据 (29)30. 2015年山东省谷子总产统计数据 (30)31. 2015年山东省高粱总产统计数据 (31)32. 2015年山东省蔬菜总产统计数据 (32)1. 2015年山东省主要农作物种植面积统计数据（10地市粮食种植面积占全省粮食总种植面积的83.1%）（10地市小麦种植面积占全省小麦总种植面积的84.7%）（10地市玉米种植面积占全省玉米总种植面积的81.9%）（10地市水稻种植面积占全省水稻总种植面积的99.6%）（10地市棉花种植面积占全省棉花总种植面积的97.9%）（10地市花生种植面积占全省花生总种植面积的92.8%）（10地市大豆种植面积占全省大豆总种植面积的89.1%）（10地市谷子种植面积占全省谷子总种植面积的92.0%）（10地市高粱种植面积占全省高粱总种植面积的90.3%）13. 2015年山东省蔬菜＋食用菌面积统计数据（10地市面积占全省总面积的87.7%）（10地市粮食总产占全省粮食总产的84.1%）（10地市小麦总产占全省小麦总产的85.8%）（10地市玉米总产占全省玉米总产的82.6%）（10地市水稻总产占全省水稻总产的99.7%）（10地市棉花总产占全省棉花总产的97.5%）（10地市花生总产占全省花生总产的93.5%）（10地市大豆总产占全省大豆总产的89.5%）（10地市谷子总产占全省谷子总产的90.4%）（10地市高粱总产占全省高粱总产的89.3%）（10地市蔬菜总产占全省蔬菜总产的87.4%）。
ECMWF集合预报在安徽大别山区降水预报中的检验
ECMWF集合预报在安徽大别山区降水预报中的检验武英娇;杨浩;钱仙桃;曹晋娟;李冰【摘要】利用2015年6月1日至8月31日ECMWF集合预报系统(EPS)51个成员的降水预报结果,基于安徽省大别山区12个代表站点1～3 d的逐12 h降水观测资料,采用TS评分、箱须图、泰勒图等方法,研究ECMWF集合预报降水结果在安徽省大别山区降水分级预报中的应用效果.主要结论如下:ECMWF集合降水预报中,08时起报的24 h降水量和20时起报的48 h降水量可参考性较大;降水分级检验中,晴雨预报正确率在70％以上,小雨和中雨的空报率较高,对大雨以上量级的预报能力相对较差;大型降水过程中,暴雨以上量级的预报需关注不同预报时效下降水量预报的变化趋势,个别成员对极端降水的表现也值得关注.【期刊名称】《暴雨灾害》【年(卷),期】2019(038)001【总页数】6页(P66-71)【关键词】集合预报;大别山;预报检验【作者】武英娇;杨浩;钱仙桃;曹晋娟;李冰【作者单位】安徽省六安市气象局,六安237000;中国气象局武汉暴雨研究所,武汉430000;安徽省六安市气象局,六安237000;安徽省六安市气象局,六安237000;安徽省六安市气象局,六安237000【正文语种】中文【中图分类】P435引言随着集合预报技术的发展，越来越多的集合预报产品在业务或科研中得到应用，有效地改善了降水预报效果[1－4]。
欧洲中期天气预报中心（ECMWF，以下简称EC）的集合预报系统在实际业务中应用广泛，且具有很高的参考价值，Roberto Buizza等[5]对比了EC、美国国家环境预报中心（以下简称NCEP）和加拿大气象中心（以下简称MSC）的集合预报结果，指出EC的综合预报系统整体性能最好；张宏芳等[6]对比了EC和日本高分辨率模式的降水预报能力，研究结果表明EC对降水的预报优于日本模式，尤其是对晴雨和暴雨的预报能力。
EC集合预报系统在科研中也获得了更多认可[7－9]，张华龙等[10]利用EC的降水集合预报历史资料，对广东省86个地面气象站的集合统计量产品进行分级统计检验，发现对于东部和西南部沿海地区的站点降水，集合预报能显著改善确定性预报对暴雨的预报效果；李俊等[11]选取湖南4个典型山洪个例，分析嵌套模式不同分辨率的预报效果，并采用多物理过程组合的集合预报方法，研究区域集合数值预报技术在山洪预报中的应用。
《数值预报产品释用》课程中统计检验方法介绍
《数值预报产品释用》课程中统计检验方法介绍作者：郭志荣来源：《教育教学论坛》2017年第23期摘要：随着气象部门业务发展的需要，南京信息工程大学大气科学学院在2013版的教学计划中新增了《数值预报产品释用》这一门必修的集中性实践课程。
在课程没有开始授课之前，作为课程负责人，有必要对课程内容进行详细的了解和介绍。
预报意味着对将来状态的预测，检验就是评估预报质量的过程，所以产品检验是该课程中非常重要的一环。
本文主要介绍目前业务中常用的几种统计检验方法。
关键词：大气科学；数值预报产品释用；统计检验方法中图分类号：G642.41 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）23-0206-02数值预报逐渐成为业务天气预报的重要基础，在气象业务与服务中发挥了重要的作用。
目前，在国内业务天气预报应用中比较多的是全球中期数值天气预报系统T639、欧洲中心（ECMWF）数值预报和日本数值预报。
就大多数数值预报产品本身而言，虽然目前已经具有较高的质量，但由于分析误差和模式自身的误差，对局部地区的天气形势和要素预报不可能预报得非常准确，因此我们不可能将任何数值预报产品直接用于天气预报，而通过发展数值产品的释用技术来制作气象要素预报是可行的。
开展数值预报产品检验有利于加深对数值模式认识，是择优使用数值预报产品，提高天气预报准确率的有效途径，同时也可为研究数值预报产品释用方法提供一定的参考依据。
一、业务中常用的检验方法目前业务中常用的主要检验方法有：目视检验方法、常规的统计检验方法（两分类预报检验方法、多级分类预报检验方法、连续变量检验方法、概率预报检验方法）、空间预报方法等方法。
本文只介绍常规的统计检验方法当中最常用的几种两分类预报检验方法。
二、常规的两分类预报统计检验方法两分类预报是指当事件发生时为“有”，事件没有发生时为“无”。
例如降水和雾的预报通常用“有”和“无”来表示。
在一些应用中可以指定一个阈（如风速大于10米/秒）来定义“有”和“无”的界限。
提升天气预报准确率调研报告
提升天气预报准确率调研报告提高天气预报准确率，是大气科学最重要任务之一，是气象事业的立命之身、事业全然。
郑国光局长提出要“依赖科技进步，千方百计地提高预报预测准确率和服务能力，全力以赴做好气象预报服务工作，是中国气象局党组思考的首要工作。
”怎么提高天气预报准确率，是气象工作者共同的责任，是各级领导和预报员们应该考虑的咨询题。
近年来我省天气预报准确率取得了一定的提高。
但是，在日益增长的社会需求下，任何成绩在一次预报失误面前都显得苍白，尤其是重大活动的保障，容别得预报失败（如XX年奥运会火炬传递济南站的预报）。
从中国气象局预测减灾司发布的全国各省（市）城镇天气预报质量来看，XX年，我省0～24小时、24～48小时和48～72小时的晴雨预报分别名列第6、5、5位，XX年，我省0～24小时、24～48小时和48～72小时的晴雨预报分别名列第9、15、12位，但是气温预报水平位居下游，我省的天气预报水平还有很大的进展空间。
一、目前制约我省天气预报准确率提高的要紧咨询题今年11月10日到20日，省台领导班子分别到业务科室召开了三个座谈会，环绕提高预报准确率、气象服务、人才培养等各方面存在咨询题听取大伙儿意见和建议。
对十七市气象台采取咨询卷调查的方式进行了一次全方位的调研，调查的咨询题要紧涉及指导预报、天气会商、天气联防、科研等，各市气象台均进行了仔细的回答与反馈。
并且，省气象台领导班子也进行了深入的考虑讨论。
总体而言，制约天气预报准确率提高的因素有不少，要紧存在以下咨询题：（一）省级天气预报技术办法较少且亟待整合1、特色预报技术办法有待集成。
XX年以来，我省预报员在本地预报办法研究方面做了大量的工作，基于实践研发的暴雨、冰雹、雷暴等预报技术办法曾经在业务上发挥重要作用，由于编程技术别统一，造成这些办法分散独立，运行环境有差异，客观产品的显示各自为政，有的没有实现自动化运行，有的基于当时国家下发的数值预报产品，而目前的数值预报产品已升级造成了业务系统无法运行，有的由于人职员作变动等原因无法在业务上运行，预报员们辛辛苦苦研制的预报技术办法没有继承下来。
2O10年夏季(6—8月)山东天气评述
山 尊 乞 象
第３ 卷 ０
总第 １ ３期 ２
２ ０年 夏 季 （ — ８月 ） 山 东 天 气 评 述 １ Ｏ ６
张景 珍 ，胡桂 芳 ，顾 伟 宗 ，孙兴 池
（ ． 山东省气象 台 ，济南 １ ２ ０ ３ ； ２ 山东省 气候 中心 ，济南 ５０ １ ． ２０３ ） ５０ １
关键词：夏季；天气气候 ；环流特征 ；主要天气过程 ； 评述
中图分类 号：Ｐ ５ ４９ 文献标 识码 ：Ｅ 文章 编号 ：１ ０ — ５ ２（ ０ ０ ３ ０ ７ — ３ ０ ５ ０ ８ ２ １ ）０ — ０ ４ ０
１ 天 气 气候 概 况
２ １ 夏 季 （ — ８月 ） ０ ０年 ６ ，山东省 天 气气 候 主
摘要：利 用 ２ １ ０ ０年 ６ ＿ ＿ ８月山 东省 的 气温 、降水、 日照以及 北半球 ５ ０ Ｐ 平 均 高 ０ｈ ａ
度场 和距 平场 等资料 ，分析 了 ２ １ ００年 夏季 山 东省 天 气气候特 点 、环流特 征和 主 要 天气过程 ，对季 内的主要 天 气及 其影 响进行 了评 述 。
水 量 在 ３ ５０（ 阳 ）～７９Ｏ ５． 莱 ０ ．ｍｍ （ 民 ）之 间 ， 惠
鲁西北大部分 、 中局部 、鲁南和半岛的部分地 鲁
区在 ５０ ｍ以上 ； ０ｒ ａ 半岛局部地区在 ４０ ｍ以下 ； ０ｍ
其他 地 区在 ４ ０ ０ｍｍ 之 间 （ １ ０ ￣５ ０ 图 ｏ与常 年 同 期相 比 ，鲁 东 南部 分 地 区 、鲁 中和半 岛 局部 地 区
１ ７月 气温 与 降 水 ． ２
７ 月 全 省 平 均 气 温 为 ２ ．℃ ，较 常 年 偏 ３ 为 ９１ 位高值 ， ２ ０ 年以 为 ０１ 来最高值。 各地平均气温在 ２ ．（ ５ 青岛 ） ９１ ３ ～２ ． ℃
中短期天气预报质量检验办法
中短期天气预报质量检验办法（试行）本办法适用于检验单站和区域中短期天气预报质量，包括指导预报和公众预报。
一、检验的区域范围预报责任区内的所有预报地点和预报区域。
二、检验内容1、降水预报降水分级检验：将降水量分为小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨、特大暴雨和小雪、中雪、大雪、暴雪10个等级（见表1），检验各级降水、一般性降水[小雨（雪）至大雨（雪）］和暴雨（雪）以上（暴雨至特大暴雨和暴雪）预报情况。
累加降水量级检验：检验对≥0.1mm、≥10.0mm、≥25.0mm、≥50.0mm降水的预报情况。
晴雨（雪）检验：对有降水、无降水两种类别进行检验。
表1：降水等级划分表达≥10.0毫米时，不作为“暴雪”处理。
若“雨夹雪”（雨和雪同时下）24小时的总量值达≥10.0毫米且雪深南方达≥5厘米，北方达≥10厘米时才算暴雪。
2、温度预报最高、最低气温和定时气温预报误差。
3、灾害性天气落区预报冰雹、雷暴、冻雨、霜冻、雾（雾、浓雾、强浓雾）、强降雪（中雪、大雪、暴雪）、强降雨（暴雨或大雨以上等级）、沙尘天气（沙尘暴、强沙尘暴）、大风（≥6级、≥8级、≥10级、≥12级）、高温（≥37℃、≥40℃）、强降温（≥8℃、≥12℃）等11类23项灾害性天气预报检验。
灾害性天气标准参照《灾害性天气及其次生灾害落区预报业务暂行规定》。
对于强降水落区预报，新疆、西藏、青海、甘肃、宁夏、内蒙古等6省(区)评定大雨以上等级（含大雨）落区预报，其余省（区、市）评定暴雨以上等级（含暴雨）落区预报。
各级气象台另外需要检验的预报项目由各省气象局根据所属气象台实际情况确定，并向中国气象局备案。
三、检验方法1、降水预报对降水分级检验和累加降水量级检验，TS 评分： %100⨯++=kk k kk NC NB NA NA TS技巧评分： '=k k k -T S TS SS 漏报率： kk kk NC NA NC PO +=⨯100%空报率： kk kk NB NA NB FAR +=⨯100%式中NA k 为预报正确站（次）数、NB k 为空报站（次）数、NC k 为漏报站（次）数，见表2，TS ′为数值预报或上级指导预报的TS 评分。
2015年夏季(6—8月)山东天气评述
2015年夏季(6—8月)山东天气评述
王文青;万明波;孟祥新;康桂红;李静
【期刊名称】《山东气象》
【年(卷),期】2015(035)003
【摘要】利用2015年6—8月山东省气温、降水资料以及500hPa月平均位势高度场、距平场等资料,结合逐日高空环流形势,分析了山东省 2015 年夏季的天气气候特点、环流特征和主要天气过程,对季内的主要天气及其影响进行了评述.
【总页数】4页(P52-55)
【作者】王文青;万明波;孟祥新;康桂红;李静
【作者单位】山东省气象台,济南 250031;山东省气象台,济南 250031;山东省气候中心,济南 250031;山东省气象台,济南 250031;山东省气象台,济南 250031
【正文语种】中文
【中图分类】P459
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基于数值产品的乡镇天气预报方法研究与应用
基于数值产品的乡镇天气预报方法研究与应用
张继赢;费杰;邢宇航;汪丽新
【期刊名称】《气象与环境学报》
【年(卷),期】2007(23)1
【摘要】通过对数值预报模式产品的对比分析,应用MM5和T213数值模式产品,对乡镇天气预报的降水和温度预报进行研究.将2005年8-10月模式预报结果分别进行效果检验和分析,得到主客观预报订正规律,可以有效地提高乡镇天气预报准确率,由此形成基于数值模式预报产品的乡镇天气预报方法.
【总页数】5页(P22-26)
【作者】张继赢;费杰;邢宇航;汪丽新
【作者单位】葫芦岛市气象局,葫芦岛,125000;葫芦岛市气象局,葫芦岛,125000;葫芦岛市气象局,葫芦岛,125000;葫芦岛市气象局,葫芦岛,125000
【正文语种】中文
【中图分类】P4
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树峻
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参 与 检验 的数值 模 式 主要 包 括 Ｔ ６ ３ ９ 、Ｅ Ｃ细
网格 、ＷＲ Ｆ确 定 性预 报 （ Ｅ ｎ ＷＲＦ ）１ ２ ｋ ｍ和 ４ ｋ ｍ 分 辨 率 及 不 同集 合 百分 位 （ 包括集合最 小值 ，
１ ０ ％，２ ５ ％，５ ０ ％，７ ５ ％，９ ０ ％，集 合 最 大值 ） 、 上 海 区域 模 式 （ Ｂ ＣＳ Ｈ） 、 中 国 气 象 局 下 发 的
关键词：夏季 ；数值预报 ；降水 ；风速 ；气温
中图分类号 ：Ｐ ４ ５ ６ ． ７ 文献标识码 ：Ｂ 文章编号 ：１ ０ ０ ５ — ０ ５ ８ ２（ ２ ０ １ ５ ）０ ３ — ０ ０ ５ ６ — ０ ４
１ 天 气 概述
２ ． ２ 实况 资料 实 况 资料 主 要 包 括 全 省 陆地 （ １ ２ ０ ）站 和 沿
Ｔ ６ ３ ９ ． ＭＯＳ释 用 产 品 。统 一对 各 模 式 ２ ０时 的预
方法 》 （ Ｑ Ｘ ／ Ｔ ２ ２ ９ ． ２ ０ １ ４ ） 中对风 力等 级 的检 验方 法 ， 包括 预报准 确率 、预报 偏强率 、预报 偏 弱率 。
３ 地 面要 素 预 报检 验 结果
３ ． １ 降水预报检 验
报 进 行检 验 评 分 ，其 中 Ｔ ６ ３ ９ ． ＭＯＳ 检验 时效 为
４ ８ ｈ ，其他 各 模 式检 验 时效 为 ７ ２ ｈ 。
收稿 日期 ：２ ０ １ ５ － ０ ９ － ２ ８
资助 项 目：山东 省 超级 计 算科 技专 项 项 目 （ ２ ０ １ １ Ｙ Ｄ ０ １ １ ０ ６ ）和 气象 关 键技 术集 成 与应 用 项 目 （ Ｃ ＭＡＧ Ｊ ２ ０ １ ４ Ｍ２ ９ ）共 同 资助 作 者 简介 ：范苏 丹 （ １ ９ ８ ５ 一） ，女 ，汉 族 ，云南 会 泽人 ，硕士 ，工程 师 ，主 要从 事 海洋 气象 和 数值 预 报研 究 。
２ － ３ 检 验 办 法
气温检验 主要根据 中国气象局 《 关于下发 中短
期天气预 报质 量检验 办法 （ 试 行 ）的通知 》（ 气 发
（ ２ ０ ０ ５ ）１ ０ ９号 ）中有 关规定进行检验 ，分小 于等 于１ ℃、小于等 于 ２ ℃的预报准确 率和预报误 差 。 风 力等 级预 报检 验 则根 据 山东 省气 象科 学研 究所 盛春 岩 等起 草 的气 象行 业标 准 《 风 预报 检 验
６月 ２次 ，７月 ２次 ，８月 ３次 。 ２ 资 料 与 方法 ２ ． １ 数 值模 式 资料
１ ２ ０站 是 指 山东 省 １ ２ ０个 国家级 气 象观 测 站 （ 其
中泰 山站属 于 高 山站 不参 与 评分 ，成 山头 和长 岛 站 参 与 沿海 站 部分 的评分 ） ；沿 海 １ ２站 是 指按 照 《 山东 省海 洋 气 象业 务规 定 》（ 鲁 气 办发 （ ２ ０ １ １ ］ １ ２ ５号 ）中 的规 定 ，将 距 山东海 岸线 １ ０ ｋ ｍ 以内 的海 区划分 为 １ ２个精 细 化海 区 。
２ ０ １ ５年 夏季 （ ２ ０ １ ５年 ６ — ８月 ， 下 同 ） ，全
海 １ ２个精 细 化海 区 （ １ ２站 ）两 部 分 。全 省 陆地
省 平均 降水量 为 ３ ２ １ ． ０ ｍｍ，较 常年 偏 少 １ ９ ． ８ ％，
比上年 偏 多 ５ ８ ． ２ ｍｍ。全 省 平均 气 温 为 ２ ５ ． ７ ℃， 较 常年 偏 高 ０ ． ３ ℃ ，比上年 偏 高 ０ ． ４ ￣ Ｃ。季 内共 出 现了 ２ ２次 降水 过程 ，分 别 为 ６月 ５次 、７月 ８ 次 、８月 ９次 ，出现 ７次 大风 天 气过 程 ，其 中 ３ 次 为海 上 和 内陆大 风 ，４次 为海 上大 风 ，分别 为
２ ０ １ ５年 第９ ３期 ２ ０ １ ５ 年 月
山 东 乞 象
第３ ５ 卷
总第 １ ４ ３期
山东省 ２ ０ １ ５ 年夏季 （ ６ —８ 月 ）数值预报产 品检验
范 苏丹 ，盛 春 岩
（ 山东省气象科 学研究所 ，济南 ２ ５ ０ ０ ３ １ ）
摘要： 根 据短期天 气预报质 量检验 办法 ， 对２ ０ １ ５ 年６ — ８月 Ｔ ６ ３ ９ 、 Ｅ Ｃ细 网格 、 ＷＲ Ｆ
确 定性预报 （ Ｅ ｎ ＷＲ Ｆ）１ ２ ｋ ｍ和 ４ ｋ ｍ 分辨 率及 不 同集合 百分位 、上 海 区域模 式
（ Ｂ Ｃ Ｓ Ｈ） 以及 Ｔ ６ ３ ９ 一 ＭＯＳ 在 山东省 陆地 １ ２ ０ 站 和沿海 １ ２个精 细海区的降水、日最
大风速 以及 日最 高最低 气温预报 进行检 验 ，分析 了不同数值模 式产品 的预报 能力。
・ ５ ６ ・