天津市多模式气温集成预报方法

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天津微型气象站实施方案

天津微型气象站实施方案一、项目背景随着气候变化和环境污染问题日益突出，气象监测成为了城市管理和环境保护的重要组成部分。

天津作为中国北方重要的城市之一，气象监测工作显得尤为重要。

为了更好地监测和预警天津地区的气象情况，我们决定实施天津微型气象站项目。

二、项目目标1. 提高气象监测精度：通过建设微型气象站，实现对天津地区气象情况的实时监测，提高监测数据的准确性和精度。

2. 提升灾害预警能力：借助微型气象站的监测数据，加强对自然灾害的预警和预测能力，提高城市的防灾减灾能力。

3. 为城市规划提供数据支持：通过收集气象数据，为城市规划和建设提供科学依据，促进城市可持续发展。

三、项目实施方案1. 确定站点布局：根据天津地区的气象特点和城市布局，确定微型气象站的布设位置，保证监测数据的全面性和代表性。

2. 选型采购设备：选择符合天津地区气象监测需求的微型气象监测设备，并进行采购和安装。

3. 建设监测网络：将各个微型气象站联网，实现数据的实时传输和共享，构建完善的气象监测网络。

4. 完善数据处理系统：建设气象数据处理中心，对监测数据进行集中存储和分析，为城市管理和科研提供数据支持。

5. 加强人员培训：对气象站工作人员进行专业培训，提高他们对气象监测设备的操作和维护能力，确保设备正常运行。

四、项目实施效果1. 提高气象监测精度：微型气象站的建设将大大提高对天津地区气象情况的监测精度，为城市气象预测和科研提供更加准确的数据支持。

2. 加强自然灾害预警：微型气象站的实施将有助于加强对自然灾害的预警和预测能力，提高城市的防灾减灾能力，保障市民生命财产安全。

3. 促进城市规划和建设：通过收集气象数据，为天津城市规划和建设提供科学依据，推动城市可持续发展，提升城市形象。

五、项目实施进度安排1. 确定站点布局：预计耗时1个月。

2. 选型采购设备：预计耗时2个月。

3. 建设监测网络：预计耗时1个月。

4. 完善数据处理系统：预计耗时2个月。

天气预报具体步骤

卫星遥感
气象卫星
通过气象卫星获取大范围的气象数据，如云层分布、温度、湿度等。
遥感技术
利用遥感技术获取地表温度、植被覆盖、水体分布等信息，为天气预报提供辅助。
雷达监测
雷达探测
通过雷达设备发射电磁波，探测云层和降水情况，获取降水强度、降水区域等信息。
雷达拼图
将多个雷达探测数据拼接在一起，形成雷达拼图，提高对降水区域的监测精度。
将预报结果以数值表格或数据文件的形式输出，供用户分析和使用。
可视化工具
提供可视化工具，帮助用户更好地理解和分析预报结果。
04
预报结果分析
预报误差分析
误差来源
分析天气预报误差的来源，如观测误差、模型误差、参数化误差等。
误差评估
对预报误差进行定量评估，包括均方根误差、平均绝对误差等指标。
误差校正
根据误差分析结果，对预报模型进行校正，以提高预报精度。
预报不确定性分析
不确定性评估
对预报不确定性进行定量评估，包括概率分布、置信区间等指标。
不确定性来源
识别影响天气预报不确定性的因素，如观测资料的限制、模型分辨率的限制等。
不确定性传播
研究不确定性如何影响天气预报的输出结果。
预报结果可视化
可视化工具
参数估计和误差分析
通过数据同化方法，估计气象变量的最优值，并分析误差的传播和影响，以提高天气预报的精度和可靠性。
03
天气预报模型
物理方程组
描述大气运动的方程组
包括质量守恒、动量守恒、能量守恒等基本物理定律，用于描述大气的运动状态和变化。
气象要素的演变方程
描述温度、湿度、风速、气压等气象要素随时间和空间的变化规律。

天气预报的基本原理和技巧

天气预报的基本原理和技巧天气预报是指根据已有的气象资料，结合大气物理、气象学、数学等领域的理论知识和分析技巧，推断未来天气变化情况的一项重要技术。

天气预报对于人们的生产生活以及交通运输、公共安全等方面有着极大的影响。

本文就来简单介绍一下天气预报的基本原理和技巧。

一、气象要素天气预报所需要考虑的气象要素及其变化，主要包括温度、湿度、大气压力、海平面气压、风等。

这些要素的变化对于后续天气的变化有着直接的影响。

二、观测技术为了精确获取气象要素的变化情况，气象台、气象站等地方安装了相应的观测设备，如温度计、湿度计、气压计、风速仪等。

这些设备能够实时检测气象要素的变化情况，并将数据传输到气象中心进行处理和分析。

三、分析预报技术作为天气预报的重要环节，分析预报技术主要包括大气物理、气象学和数学等领域的知识。

如地面气压场分析、风流场分析、水汽场分析等。

通过对这些要素进行分析，就可以得到未来一段时间内天气的变化情况。

四、数值模拟技术数值模拟技术是一种重要的天气预报手段，主要是通过计算机等设备对大气物理的再现，来预测未来天气的变化情况。

数值模拟预报分为中长程和短期预报两种。

五、实况监测技术实况监测技术是天气预报中不可缺少的一环，其主要作用是对天气实况进行检测，与预报结果进行比较，及时修订预报结果。

实况监测技术包括气象雷达、卫星遥感等技术手段。

六、准确预报的技巧准确的天气预报需要根据气象要素及其变化情况进行分析和判断，在此基础上采取合适的预报技巧。

下面介绍几种预报技巧：1、趋势预报。

即根据天气前后变化的趋势进行预报。

例如，霾天前后通常会有明显的温差变化和大风天气，根据这些变化可以预报未来几天的天气变化。

2、对比预报。

即根据历史同期数据进行对比，判断未来天气的变化情况。

例如，历史同期的天气通常会出现相同或相似的变化情况，根据这些情况可以预报未来天气的变化。

3、物候预报。

即根据物候现象进行预报。

例如过去几年同期的开花时间、树木叶芽的生长情况、动物的啼声、飞鸟的趋向等，都可以用来预测未来天气的变化情况。

国家气候中心多模式解释应用集成预测

应用。目前，亚太经济合作组织气候中心（ＡＰＣＣ）、
２０１３－０４一Ｏ８收到，２０１３－０８ — ２７收到再改稿。
资助项Ｉｇ：国家重大科学研究计划（２Ｏ１２ｃＢ９５５９Ｏ２），公益性行业（气象）科研专￣．（ＧＹＨＹ２０１３０６０２４，ＧＹＨＹ２０１００６０３８），中国气象局关键技术
１Ｏ年来，以ＤＥＭＥＴＥＲＥ “ 和ＣＬｉＰＡＳ＿７］两个项目为标志，多模式集合技术得到日益广泛的研究和业务
温度通常具有更高技巧。因此，对模式预测进行降尺度解释应用是世界气象组织推荐并在国内外较多使用的一类气候预测技术。在具体应用方面，主要通过区域模式嵌套或统计方法间接提高与环流场密切相关的气温和降水的预测准确性＿】。引。这两类方
在单一模式预测能力有限的情况下，集合技术
被用来提高模式对气温和降水的预测能力。集合技
术从单模式多初始场集合逐渐发展到采用多样本和
多模式进行综合预测来减小模式预测的不确定
性。多初始值集合可以减小动力模式初值条件
性降水等复杂小尺度物理过程通常用参数化方案做近似描述，从而导致气温和降水难以完全准确模拟和预测。大气环流主要受海陆差异、海表温度、积雪等空间和时问上连续性较强的大尺度要素影响，其

气象服务精细化多模式集成预报效果检验

气象服务精细化多模式集成预报效果检验作者：张大伟来源：《农家科技》2019年第05期摘要：选取对兴安盟地区最高温度预报的效果检验为例，以2018年1-12月的最高温度预报为检验数据，分析在5个预报检验站点的最高温度预报效果，初步分析气象服务精细化多模式集成预报对兴安盟地区最高温度的预报能力。

本次选取时间间隔为12小时、预报时效为24和48小时的最高气温为检验对象。

检验的方法为小于或等于2℃的温度预报准确率。

结果显示，气象服务精细化多模式集成预报的24和48小时最高温度预报的平均准确率分别达到了77%和71%，可供预报员制作最高温度预报时参考。

24小时产品在9月份的预报准确率最高，达到了82%，48小时产品在8月份的预报准确率最高，达到了75%。

关键词：集成预报;最高温度;准确率;检验一、气象服务精细化多模式集成预报产品气象服务精细化多模式集成预报产品（简称OCF）是包括最高气温、最低气温、降水量和风向风速等16类预报要素的指导预报产品。

产品预报时间间隔为3/6/12小时（1-15天为不同时间间隔，即1-3天逐3小时、4-7天逐6小时、8-15天逐12小时）和12小时（1-15天均为12小时间隔）。

二、检验方案1.检验站点考虑到地域分布和监测实况数据获取两个因素，分别在扎赉特旗选取1个、科右前旗选取1个，乌兰浩特市选取1个，突泉县选取2个，共5个预报检验站点（见表1）。

2.檢验对象12小时间隔、时效为24小时和48小时最高温度的OCF预报数据。

选取了2018年1月至12月共12个月数据。

3.检验方法检验预报准确率，定义为：TT=（NR/NF）100%。

其中，NR为预报正确的站（次）数，NF为预报的总站（次）数。

温度预报准确率的实际含义是温度预报误差≤2℃的百分率。

NR判定规则为：|Fi-Oi|≤2℃即为预报正确，否则预报错误。

Fi为第i站（次）预报温度，Oi为第i 站（次）实况温度。

4.检验结果分析（1）24小时预报效果检验。

多模式对东北地区月气温的预测性能对比评估

多模式对东北地区月气温的预测性能对比评估王莹;李永生;段春锋【摘要】基于BCC的DERF 2.0(中国)、CFSv2(美国)、EC(欧洲)、TCC(日本)4种模式开展的1983 2010年对东北地区的回报试验结果、2011-2014年业务应用结果和国家气象信息中心提供的东北地区172个台站气象观测资料,利用距平相关系数(ACC)、趋势异常综合检验(PS)评估和距平符号一致率(PC)3种定量方法对比评估了4种模式对东北地区月气温的预测性能.结果表明,EC模式和CFSv2模式与BCC模式和TCC模式相比,对月气温的总体预测效果较好,有一定的预测技巧.从空间上来看,CFSv2的PC在前半年表现的比后半年的略好,PC超过80％的范围比较大.CFSv2和EC模式对东北地区夏季典型低温年有一定的预测能力.【期刊名称】《气象科技》【年(卷),期】2016(044)005【总页数】6页(P749-753,762)【关键词】气候模式;月气温;预测性能;评估【作者】王莹;李永生;段春锋【作者单位】黑龙江省气象服务中心,哈尔滨150036;黑龙江省气候中心,哈尔滨150030;安徽省气候中心,合肥230031【正文语种】中文东北地区是中国最主要的粮食产区和最大的商品粮基地，粮食多年平均产量占全国的十分之一左右[1]，因此短期气候预测对农业生产显得尤为重要。

目前短期气候预测的主要技术手段是基于动力和统计相结合的方法进行预测[2-3]，但面对社会日益提高的需求，以及现代气候业务发展，模式的直接预测产品也要求的越来越精细[4-5]。

作者已经分析了基于BCC的DERF2.0(中国)、CFSv2(美国)、EC(欧洲)、TCC(日本)4种模式开展的对东北地区月降水的预测性能，本文继续分析对比多模式对东北地区月气温的预测能力，评估各模式的预测性能，并对东北地区典型夏季低温年的预测能力进行了分析，以期为农业生产提供科学决策的依据。

本文所用气温资料为中国气象局信息中心提供的相对完整的东北地区172站气温资料，模式资料为国家气候中心提供的BCC(中国的DERF2.0)、CFSv2(美国)、EC(欧洲)、TCC(日本)4种模式资料，为了对比评估方便，DERF2.0用BCC代替。

浅谈短期天气预报的分析流程与技巧

浅谈短期天气预报的分析流程与技巧短期天气预报是指对未来1-3天内的天气情况进行预测和分析的工作。

准确的短期天气预报对于人们出行、农业生产和防灾减灾等方面具有重要意义。

下面将浅谈短期天气预报的分析流程与技巧。

短期天气预报的分析流程主要包括以下几个步骤：1. 数据收集：收集和获取各类气象观测数据，如气温、湿度、降水、风速等。

还需要获取气象卫星、雷达和气象雷达等卫星和雷达资料。

2. 数据处理：对收集到的数据进行处理，包括数据的质量控制、格式转换和插值等。

这一步是确保后续分析准确性的基础。

3. 特征提取：根据收集到的数据，利用气象统计和数学统计的方法，提取出与天气现象相关的特征。

通过分析降水量的分布和变化规律，提取出降水的强度和范围等特征。

4. 模型建立：根据收集到的特征和历史天气数据，建立数学或统计模型来预测未来的天气情况。

常用的模型包括回归模型、时间序列模型和神经网络模型等。

5. 模型验证：通过对历史天气数据的预测，并与实际观测数据进行对比，评估模型的准确性和可靠性。

如果模型预测结果与实际观测结果较为一致，可以认为模型具有较好的预测能力。

6. 预报发布：根据模型预测的结果，将预报结果进行整理和编制，并及时发布给用户。

预报结果通常包括天气的类型、强度、持续时间和空间范围等信息。

除了以上的流程外，还有一些重要的技巧可以帮助提高短期天气预报的准确性：1. 多元数据融合：将不同观测数据、卫星和雷达资料进行有效融合，可以充分利用各类数据的优势，提高预报的准确性。

2. 小尺度和局地化预报：针对小区域和局部地区，利用高分辨率模型和数据，进行更细致的预报分析，提高预报的精度。

3. 多模式集合预报：利用不同模型的集合成员预测结果，通过对集合结果进行统计和分析，可以提高预报的可靠性和确定性。

4. 实时观测数据的利用：及时获取最新的气象观测数据，充分利用实时数据进行模型修正和预报更新，提高预报的准确性。

5. 经验和专家判断的融合：将经验和专家知识结合到模型预报中，利用经验规则和专家推理，提高预报的判断能力和准确性。

基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报

基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报智协飞;黄闻【摘要】Based on the data from the TIGGE datasets of European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), Japan Meteorological Agency (JMA), National Centers for Environmental Prediction (NCEP), China Meteorological Administration (CMA) and United Kingdom Met Office (UKMO), the Kalman filter method was applied to conduct multimodel ensemble forecasts of the surface air temperature and precipitation.The results showthat the multimodel ensemble forecasts by using Kalman filter are superior to those of the bias-removed ensemble mean (BREM) and other individual models.However, the forecast results of Kalman filter method vary for different meteorological elements and different forecast lead times. For the surface air temperature forecast in China, Kalman filter method shows the best forecast capability while for the precipitation forecast, it has a higher TS score than the BREM.However, with longer forecast lead time, the TS scores for heavy rains are approximately equivalent to those of the best individual model UKMO.So the Kalman filter method does not improve the forecast capability of heavy rains significantly.To sum up, the root mean square error (RMSE) of surface air temperature and precipitation forecasts based on Kalman filter is the smallest among those of the multimodel ensemble forecasts and each individual model forecasts.%利用TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心(ECMWF) 、日本气象厅 (JMA) 、美国国家环境预报中心 (NCEP) 、中国气象局(CMA) 和英国气象局 (UKMO) 5个模式预报的结果, 对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究.结果表明, 卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均 (BREM) 和单模式的预报, 但是对于地面气温和降水, 其预报效果也存在一定的差异.在中国区域2 m气温的预报中, 卡尔曼滤波的预报结果最优.而对于24 h累积降水预报, 尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM, 但随着预报时效增加, 其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当, 改进效果不明显.卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优, 预报效果更佳且稳定.【期刊名称】《大气科学学报》【年(卷),期】2019(042)002【总页数】10页(P197-206)【关键词】卡尔曼滤波;消除偏差集合平均;多模式集成预报;TIGGE【作者】智协飞;黄闻【作者单位】南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室/大气科学学院,江苏南京 210044;南京大气科学联合研究中心,江苏南京 210008;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室/大气科学学院,江苏南京 210044【正文语种】中文近年来,数值天气预报及其释用技术迅速发展,其在天气预报中的地位也越来越高,并且其发展方向也由单一确定性预报转向了集合数值预报(王太微和陈德辉,2007)。

气候预测研究报告,未来天气一目了然!

气候预测研究报告，未来天气一目了然！引言天气对我们的日常生活有着重要的影响。

无论是计划户外活动、选择出行时间，还是关注农业生产和自然灾害，我们都离不开对未来天气的预测和了解。

而随着科技的不断发展，气候预测研究也取得了长足的进步，未来天气如同打开一本书，一目了然。

气候预测的意义与挑战意义气候预测对人类的生活和社会经济发展具有重要意义。

准确的气候预测可以帮助我们做出合理的决策，减少损失和风险。

比如在规划农田面积和作物品种时，了解未来的天气模式可以减轻农作物的灾害风险，提高农业生产效益。

此外，天气预测还可以帮助人们合理安排交通运输，预防自然灾害和气候变化对人类社会造成的影响。

挑战然而，气候预测并非一项简单的任务，它面临着诸多挑战：1.复杂性：气候是由大气、海洋等多个要素相互作用而形成的，预测气候需要综合考虑这些要素的影响，复杂性非常高。

2.时空尺度：气候变化的时空尺度广泛，有小时到年、有局地到全球的不同尺度，对预测方法提出了更高的要求。

3.不确定性：气候系统具有一定的随机性，预测结果无法完全确定，需要考虑不确定性的存在。

4.观测数据不足：气候预测需要大量的观测数据作为基础，但是观测网络有限，数据缺乏是一个很大的挑战。

然而，尽管面临这些挑战，气候预测研究还是不断取得突破和进展，为我们提供了更准确的天气预报。

气候预测方法为了能够准确预测未来的天气，科学家们开发了多种气候预测方法，其中主要包括：统计预测法统计预测法是最早采用的一种气候预测方法，它基于对历史气候数据的统计分析，利用历史数据和现象之间的关系来预测未来天气。

该方法认为，过去的气候模式很可能会在未来重复出现，因此通过分析过去的数据可以预测未来的天气。

数值模拟预测法数值模拟预测法是现代气候预测中应用最广泛的方法之一。

它基于物理方程、观测数据和模型参数，利用计算机来模拟大气和海洋系统的运动和变化，预测未来的天气。

这种方法通过数值模拟来预测天气变化，具有较高的精度和准确性。

天气预报系统及其预报基本原理

天气预报系统及其预报基本原理1.观测数据收集和预处理：天气预报系统首先收集和获取大量的气象观测数据，包括气象卫星、雷达、风洞观测、气象探空、气象站点等多种方式。

这些数据被传输到观测数据中心进行质量控制和预处理，包括数据校正、统一格式转换、缺失值填补等。

2.气象要素分析：通过分析观测数据，系统可以得到各种气象要素的实况情况，比如温度、湿度、风向、风速、气压等。

这些要素对于天气的变化和发展具有重要意义，为后续预报提供基础。

3.数值天气预报模型：天气预报系统利用数值天气预报模型来模拟和预测大气的物理过程，包括能量传递、辐射传输、湍流混合等。

这些模型是由多个方程和参数组成的复杂数学模型，通过计算机进行数值求解。

4.初始场生成和更新：数值天气预报模型的运行需要一个初始场，通常通过观测数据进行生成，并利用预处理算法对其进行插值和填补。

初始场生成后，根据预报需要，系统还会进行实时更新，将最新的观测数据融合到初始场中。

5.数值预报模型的运行和输出：数值天气预报模型根据初始场和模型参数进行运行，通过迭代计算，模拟大气的演变过程。

模型的运行结果会输出为数值预报产品，包括各种气象要素的时空分布图、变化趋势图等。

6.天气预报解译和显示：将数值预报产品进行解译和显示，以供气象预报员和公众使用。

通过对预报产品的解读，可以提供天气趋势、天气现象、强度等信息，帮助人们做出相应的应对措施。

天气预报系统的预报准确性和时效性取决于多个因素，包括观测数据的质量、数值模型的准确性、初始场的更新频率以及预报员的经验等。

近年来，随着气象卫星、雷达等观测技术的发展，气象数据的获取和更新能力得到了大幅提升，同时数值模型和算法的改进也使得预报精度有所提高。

总的来说，天气预报系统是基于气象学原理和大量观测数据，通过数值预报模型对大气物理过程进行模拟和预测，从而提供准确和及时的天气预报。

随着科学技术的不断进步，天气预报系统的预报能力将会进一步提高，为人们的生活和工作提供更加可靠的天气信息。

天津市西青区人民政府办公室关于印发推进更高水平气象现代化助力西青高质量发展实施方案的通知

天津市西青区人民政府办公室关于印发推进更高水平气象现代化助力西青高质量发展实施方案的通知文章属性•【制定机关】天津市西青区人民政府办公室•【公布日期】2022.05.23•【字号】西青政办发〔2022〕3号•【施行日期】2022.05.23•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】气象综合规定正文天津市西青区人民政府办公室关于印发推进更高水平气象现代化助力西青高质量发展实施方案的通知各镇人民政府、街道办事处，区政府有关委、办、局，有关区属机构：经区人民政府同意，现将《推进更高水平气象现代化助力西青高质量发展实施方案》印发给你们，请照此执行。

西青区人民政府办公室2022年5月23日推进更高水平气象现代化助力西青高质量发展实施方案为深入贯彻习近平总书记关于气象工作重要指示精神，全面提升气象服务保障能力，着力推进更高水平气象现代化，助力西青区高质量发展，按照《天津市人民政府办公厅关于推进更高水平气象现代化助力天津高质量发展的意见》（津政办发〔2020〕25号）和《天津市气象局关于印发〈天津高质量推进气象现代化建设实施方案（2021—2025年）〉的通知》（津气发〔2021〕52号）等文件要求，结合我区实际，制定本方案。

一、发展目标到2025年，全区基本建成监测精密、预报精准、服务精细的气象现代化体系，气象综合实力位居全市前列。

气象灾害监测率达到99%，强对流天气预警提前60分钟以上，暴雨预警准确率达到92%以上，晴雨预报准确率达到93%。

全面打造更高水平气象现代化新格局。

二、重点建设任务（一）着力提高气象监测精密水平1. 提升地面观测智能化水平。

布设自动雪深观测站、多要素智能气象站。

加强高新技术在观测领域的体系化应用，实现非结构化观测资料、公共基础设施等社会资源的集约和挖掘利用，建设智慧城市自适应观测系统。

充分利用铁塔基站、智能灯杆等社会资源，建立社会化智能气象观测系统。

加强新型观测技术与装备的应用。

天气预报的数值模拟方法和技术

天气预报的数值模拟方法和技术天气预报是一种依靠科学方法研判天气现象，提供人们对未来天气情况的推断和预测服务。

天气预报的准确性对于人们的日常生活、农业生产和社会经济发展都有着重要的意义。

而现代天气预报的数值模拟方法和技术，为天气预报的准确性和可靠性提供了强有力的支持和保障。

一、数值模拟方法数值模拟方法是指依靠计算机技术对大气中复杂的运动、热力和水平分布等现象进行计算和模拟的一种方法。

它以数学模型为基础，通过对模型的实现和计算机模拟来预测未来的天气变化。

目前，天气预报中最常用的数值模拟方法是数值天气预报模式。

数值天气预报模式主要分为两大类：一是静态模式（统计模式），另一类是动态模式。

静态模式主要依靠数学和统计分析的方法来预测天气的变化，其主要特点是简单易行，计算速度快，但准确率并不高；动态模式则基于大气动力学原理，利用数学模型来模拟天气变化的过程，并对未来天气变化进行预测。

动态模式由于其更准确的结果，目前已成为国际上最常用的天气预报方法之一。

其中，最为常用的数值模拟方法是欧洲中心模式（ECMWF）和美国国家环境预报中心（NCEP）模式。

二、数值模拟技术数值模拟技术是指通过数值模拟，对各种天气现象进行分析和预测的一系列技术手段。

数值模拟技术主要包括以下几个方面：1.气象要素获取技术数值模拟预报需要获取大量的气象要素数据，包括温度、湿度、气压、风向、风速等。

近年来，卫星遥感技术和地面气象观测技术的日益发达，让气象要素数据的获取更加及时、准确，也为数值模拟技术的发展提供了更多的支撑。

2.数值模拟模型优化技术数值模拟模型是数值天气预报的核心，是实现天气预报准确性的重要手段。

目前，天气预报预测模型的发展已经较为成熟，但模型的不足还存在一些问题，例如模拟过程中可能出现的误差和偏差等。

为了提高数值模拟的准确性和可靠性，需要进行不断的模型优化和调整。

3.数据同化技术数据同化技术是指将观测数据融合到预报模型中，以实现预报结果的更加准确和可靠。

《天气预报是怎样制作出来的》知识清单

《天气预报是怎样制作出来的》知识清单在我们的日常生活中，天气预报已经成为了不可或缺的一部分。

无论是决定出门是否需要带伞，还是规划一次长途旅行，天气预报都能为我们提供重要的参考。

那么，你有没有想过，这些看似简单的天气信息是如何制作出来的呢？下面就让我们一起来揭开天气预报制作的神秘面纱。

首先，数据收集是天气预报制作的第一步。

气象部门会通过各种手段来获取大量的气象数据。

地面气象观测站是其中的重要一环，这些观测站分布在全国各地，配备了专业的仪器，如温度计、气压计、风速仪等，能够实时监测当地的气温、气压、风速、风向、湿度等基本气象要素。

除了地面观测站，气象卫星也是获取气象数据的重要工具。

气象卫星在太空中围绕地球运行，能够从太空视角对地球的大气进行观测。

它们可以拍摄云层的分布、云顶的温度、水汽的含量等信息，这些数据对于了解大范围的天气系统非常有帮助。

此外，还有雷达系统。

气象雷达能够发射电磁波，并接收反射回来的信号，从而探测到降水的区域、强度和移动方向。

飞机、船舶等平台上的气象观测设备也会提供一些特定区域的气象数据。

收集到大量的数据后，这些数据会被传输到气象中心的超级计算机中。

超级计算机就像是一个强大的大脑，开始对这些数据进行分析和处理。

计算机中运行着复杂的气象模型。

这些模型是基于物理学、数学和气象学的原理建立起来的。

它们会考虑大气的热力过程、动力过程、水汽的相变等各种因素，对未来的天气状况进行模拟和预测。

在模型运算的过程中，需要对初始数据进行同化。

初始数据的准确性对于预测结果的可靠性至关重要。

同化的过程就是将各种来源的观测数据与模型中的初始场进行融合，以得到更准确的初始条件。

经过模型的运算，会得到初步的天气预报结果。

但这还不是最终的预报，气象预报员会对这些结果进行人工分析和修正。

预报员会综合考虑各种因素，比如当前的天气形势、历史天气数据、地形和地理环境等。

他们会根据自己的经验和专业知识，对模型预报结果中可能存在的偏差进行判断和调整。

天气预测技术的使用方法

天气预测技术的使用方法天气预测是人类社会中一项重要的技术，它对我们的日常生活、农业、交通等方面都有着重要的影响。

随着科技的不断进步，天气预测技术也在不断发展，为我们提供更准确、可靠的天气预报信息。

本文将介绍几种常见的天气预测技术的使用方法。

一、气象卫星气象卫星是目前最常用的天气预测技术之一。

它通过搭载在卫星上的仪器，可以对地球大气层进行观测，获取大气层的温度、湿度、云量等信息。

这些信息可以用来分析天气系统的演变趋势，从而预测未来的天气情况。

使用气象卫星进行天气预测的方法主要有两种。

一种是利用卫星图像进行观测和分析，通过观察云的形态、移动速度等特征，判断天气系统的演变趋势。

另一种是利用卫星获取的温度、湿度等数据，结合数学模型进行计算和预测。

这种方法可以提供更精确的天气预报信息。

二、气象雷达气象雷达是另一种常用的天气预测技术。

它通过发射雷达波束，接收并分析波束与降水粒子的相互作用，从而获取降水的强度、类型、分布等信息。

这些信息对于预测降水的时间、范围和强度非常重要。

使用气象雷达进行天气预测的方法主要有两种。

一种是利用雷达回波的强度和分布，结合气象模型进行分析和预测。

这种方法可以提供较准确的降水预报信息。

另一种是利用雷达回波的频率和相位变化，分析降水粒子的类型和形态，从而预测降水的类型和强度。

这种方法对于预测冰雹、暴雨等极端天气非常有帮助。

三、数值模型数值模型是一种基于物理方程的天气预测方法。

它通过将大气运动、能量传递等过程用数学模型来描述，利用计算机进行模拟和预测。

数值模型可以提供较长期的天气预报，通常可以预测几天甚至几周的天气情况。

使用数值模型进行天气预测的方法主要有两种。

一种是利用已有的观测数据，通过数据同化方法将观测数据融合到数值模型中，从而提高预测的准确性。

另一种是利用数值模型的初始场和边界条件，进行数值模拟和预测。

这种方法需要对大气的物理过程和数值算法有较深入的了解。

总结天气预测技术的使用方法多种多样，每种方法都有其独特的优势和适用范围。

天气形势的天气学预报方法

天气形势的天气学预报方法天气学预报方法是一种定性的、经验性的传统预报方法。

虽然，目前天气形势与气象要素预报已愈来愈依靠数值预报方法，但在很多情况下，特别是局地天气、航线天气等的预报中，天气学方法仍然是十分重要的方法。

下面简单介绍几种应用天气图进行天气形势预报的基本方法。

一、外推法根据最近一段时间内天气系统的移动速度和强度变化的规律，顺时外延，预报出系统未来的移动速度和强度变化，这种方法叫做外推法。

外推法又可分为两种情况：一种是等速外推。

等速外推就是假定系统的移动速度或强度变化基本上不随时间而改变，即与时间成直线关系，外推按这种规律进行，故等速外推又叫做直线外推；另一种是变速外推。

变速外推假定系统的移动速度或强度变化接近“匀变速”状态，即与时间成曲线关系，这时外推时要考虑它们的“变速”情况，故变速外推又叫做曲线外推。

直线外推只需要根据当时和上一时次的两张天气图即可进行，而曲线外推需要利用三张（或以上）天气图进行比较才能进行。

显然，曲线外推要比直线外推更全面些，但是由于实际天气过程的复杂性，曲线外推并不一定比直线外推更准确，因此，使用外推法时必须结合其他预报方法。

应用外推法可以对高、低压系统和槽、脊的移动和强度作出预报。

下面以闭合系统为例说明外推法的应用。

直线外推。

设12 h前低压中心位于点“1”(图11.2 (a))，其中心气压为1008 hPa，作预报时的低压中心位于点“2”，其中心气压为1006 hPa，加深了2 hPa，移动距离为S1。

按直线外推可以预报，12 h后该低压中心将移至点“3”，移动的距离S2=S1；中心气压将继续降低2 hPa，达1004 hPa。

曲线外推。

设24 h前低压中心的位置在点“1”(图11.2 (b))，中心气压为1 011 hPa；1 2 h前中心位置在点“2”，移动距离为S1，中心气压为1002 hPa，加深了9 hPa；作预报时的中心位置在点“3”，中心气压为995 hPa，过去12 h移向向左偏了一个角度，移动距离为S2，加深了7 hPa。

多模式集成的概率天气预报和气候预测研究进展

多模式集成的概率天气预报和气候预测研究进展智协飞;彭婷;李刚;王佳;王晶【期刊名称】《大气科学学报》【年(卷),期】2014(037)002【摘要】基于大气的混沌特性,单一的确定性预报逐步向多值的不确定性概率预报转化已成为一种趋势.本文系统地评述了概率天气预报产生的背景,介绍了概率预报的相关概念及国内外的研究状况,着重讨论了多模式集成的概率预报的两种集成方法,即贝叶斯模式平均(Bayesian model avera-ging,BMA)和多元高斯集合核拟合法(Gaussian ensemble kernel dressing,GEKD),并给出了两个例子的概率预报试验结果.利用BMA方法制作的概率预报的方差较小,减小了预报的不确定性,因此预报结果更接近大气的真实值.作为另一种多模式集成方法,多元高斯集合核拟合法回报的地面气温距平均值及趋势的概率预测结果与实测结果基本一致.利用此方法建立了地面气温年代际变化的概率多模式集合预测模型,并从中提取年代际气候变化特征,对东亚季风区年代际预测具有重要应用价值.【总页数】9页(P248-256)【作者】智协飞;彭婷;李刚;王佳;王晶【作者单位】气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学),江苏南京210044;气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学),江苏南京210044;气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学),江苏南京210044;气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学),江苏南京210044;气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学),江苏南京210044【正文语种】中文【中图分类】P456.7【相关文献】1.极端降水天气预报指数对气候累积概率分布敏感性研究 [J], 汪娇阳;陈静;刘琳;田华2.国家气候中心多模式解释应用集成预测 [J], 刘长征;杜良敏;柯宗建;陈丽娟;贾小龙;艾(子兑)秀3.年际气候变化的一种概率预测模式及其试验 [J], 金莲姬4.如何提高天气预报和气候预测的技巧 [J], 张乃元;李海阔;张艳芳;刘航图5.如何提升天气预报和气候预测的准确性 [J], 李小霞;李瑱因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

日极端气温的多模式集成预报应用及检验

日极端气温的多模式集成预报应用及检验罗聪;孙广凤;李怀宇;张羽【期刊名称】《广东气象》【年(卷),期】2015(037)002【摘要】基于Grapes、T639、ECMWF和JMA精细化数值模式,利用平均集成(EMN)、反误差加权集成(IEWE)、消除偏差加权集成(BRWE)法进行广州5个观测站的日极端气温集成预报研究.结果表明:(1)数值模式对最高气温的预报较为接近,其中Grapes模式的预报效果相对较优;模式对最低气温的预报普遍优于最高气温,ECMWF模式明显优于其余3种数值模式.(2) BRWE的效果最好,尤其对最高气温预报有明显改善,其24～72 h预报效果较最优的Grapes模式分别提高了27.6％、17.1％、9.9％;对最低气温的预报亦有改进,24 h预报误差较最优的ECMWF模式提高12.5％,但48～72 h的改进效果则不明显.(3)集成预报在不同季节的效果有一定差异,在夏秋、冬季节,BRWE的最高气温预报效果明显高于春季;而BRWE的最低气温预报在春、夏季节具有较高的应用价值.【总页数】6页(P7-12)【作者】罗聪;孙广凤;李怀宇;张羽【作者单位】广州市气象台,广东广州510080;广州市气象台,广东广州510080;广州市气象台,广东广州510080;广州市气象台,广东广州510080【正文语种】中文【中图分类】P45【相关文献】1.基于TIGGE数据的西太平洋副热带高压多模式集成预报及检验 [J], 颜妍;周任君;柯宗建;刘长征;杜良敏;苏琪骅2.基于多模式的巢湖降水集成预报检验及应用 [J], 刘汉武;王文本;范裕祥;金社军;王玉红3.多模式温度集成预报的检验分析 [J], 张玉荣4.多模式温度集成预报的检验分析 [J], 张玉荣5.多模式降雨集成预报在盘锦地区的应用与检验 [J], 蒋鹏飞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

天气预报模型改进及准确性提高

天气预报模型改进及准确性提高天气预报是日常生活中的重要组成部分，人们通过天气预报来做出衣着和出行等决策。

然而，由于天气预报模型的不准确性，人们常常遇到意料之外的天气变化。

为了提高天气预报的准确性，科学家们一直在进行研究和改进。

本文将探讨几种常见的天气预报模型改进方法，旨在提高天气预报的准确性。

首先，引入机器学习方法是一种有效的天气预报模型改进方式。

机器学习是一种基于数据驱动的方法，可以从历史气象数据中学习规律并进行预测。

通过训练大量数据，并利用各种算法和模型，机器学习可以有效地识别气象模式并提高预报的准确性。

例如，深度学习模型如卷积神经网络可以用于识别云图中的云层类型、预测温度等。

机器学习方法的引入可以提高天气预报的准确性，并且可以较好地适应复杂的气候变化和非线性规律。

其次，考虑到天气系统的多尺度特性，多模式融合是一种重要的天气预报模型改进方法。

天气系统的变化涉及多个尺度，从全球到细小的区域，从数小时到数天的时间尺度。

因此，单一模式往往难以准确地预测天气。

多模式融合方法通过结合多个模式的预报结果，可以充分利用不同模式的优势，并提高整体的预报准确性。

一种常见的多模式融合方法是集合预报，即通过集成多个预报模型的结果来得到最终的预报。

集合预报方法通过考虑每个模型的权重和偏差，可以减小个别模型的误差，并提高整体的准确性。

此外，数据同化技术也是一种改进天气预报模型的重要方法。

传统的天气预报模型通常根据数值模型和观测数据之间的差异来做出预报。

然而，由于观测数据的不完全和误差，这种方法容易导致预报的不准确性。

数据同化技术通过将数值模型的预报结果与观测数据进行优化融合，可以减小模型和观测之间的差异，提高预报的准确性。

常用的数据同化方法包括卡尔曼滤波和变分同化等。

这些方法可以有效地整合观测数据，并将其融合到模型中，从而提高整体预报的准确性。

最后，提高模型精度和参数化方案也是改进天气预报模型的重要方法。

天气预报模型需要考虑大量的气象参数和物理过程，但这些参数和过程往往有一定的不确定性。

多点数值天气预报风速和辐照度集中式修正方法研究

多点数值天气预报风速和辐照度集中式修正方法研究多点数值天气预报风速和辐照度集中式修正方法研究随着气候变化的影响日益凸显，精确的天气预报对于人们的生产生活具有重要的意义。

而风速和辐照度是影响天气变化的两个关键因素。

然而，由于气象观测点的分布不均匀性，导致天气预报中的风速和辐照度数据存在一定的误差。

因此，研究多点数值天气预报风速和辐照度的集中式修正方法具有重要的意义。

首先，我们需要了解什么是多点数值天气预报。

多点数值天气预报是利用数值模型对地球大气进行模拟，通过计算大气动力学和热力学过程，预测未来一段时间内的天气变化。

然而，由于模型参数的不确定性和初始条件的误差，数值天气预报的结果通常与观测数据存在一定的偏差。

因此，为了提高数值天气预报的准确性，我们需要对预报结果进行修正。

针对风速和辐照度这两个重要的天气要素，我们提出了一种集中式修正方法。

该方法基于多点观测数据，通过分析和比较不同观测点的数据，对模型预报结果进行修正。

首先，我们收集了多个观测点的风速和辐照度数据。

利用这些数据，我们可以分析不同观测点的数据之间的差异。

通过比较不同观测点的数据，我们可以发现其中的规律和趋势。

例如，如果有一个观测点的风速较高，而其他观测点的风速较低，我们可以推测在预报区域中可能存在较大的风速差异。

类似地，对于辐照度数据也可以进行类似的分析。

然后，我们可以利用这些差异信息对预报结果进行修正。

以风速为例，如果我们发现一个观测点的风速较高，我们可以将预报结果中的风速值进行修正。

修正的方法可以有多种，例如通过线性插值或加权平均的方式来对风速进行调整。

同样的方法也可以应用于辐照度数据的修正。

通过这样的修正，我们可以更准确地预测出未来一段时间内的风速和辐照度变化。

需要注意的是，集中式修正方法并不意味着简单地对预报结果进行线性加权平均。

在实际应用中，我们需要考虑到不同观测点的位置和距离对修正结果的影响。

对于风速而言，如果两个观测点之间的距离较近，则其修正结果可能更为接近。

天气预报的原理和方法是什么

天气预报的原理和方法是什么天气预报的原理和方法是什么天气预报的原理和方法是什么？天气预报是根据气象站观测的数据来实现的，气象站越多，预报越准确。

今天小编整理了天气预报的原理和方法供大家参考，一起来看看吧!天气预报的原理和方法是什么天气预报是以大气科学理论为依托,以各种气象探测手段为基础,以数值天气预报为核心,依靠预报人员的综合判断分析,最终形成的。

天气预报，又称气象预报（测），是指使用现代科学技术对未来某一地点地球大气层的状态进行预测。

从史前人类就已经开始对天气进行预测来相应地安排其工作与生活（比如农业生产、军事行动等等）。

今天的天气预报主要是使用收集大量的数据（气温、湿度、风向和风速、气压等等），然后使用对大气过程的认识（气象学）来确定未来空气变化。

由于大气过程的混乱以及今天科学并没有最终透彻地了解大气过程，因此天气预报总是有一定误差的。

我国中央气象台的卫星云图，就是从“风云一号”等气象卫星摄取的。

利用卫星云图照片进行分析，能提高天气预报的准确率。

天气预报就时效的长短通常分为三种：短期天气预报（2～3天）、中期天气预报（4～9天），长期天气预报（10～15天以上）。

中国中央电视台每天播放的主要是短期天气预报。

天气预报的具体方法是什么目前气象台使用的天气预报方法，大体分为三类，即天气图法、数值预报法和数理预报法等。

天气图法和数值预报法主要用于短期预报，近年来也在向中期预报方向延伸。

数理统计预报法主要用于长期预报，近年来也向短期预报方面发展。

在实际预报工作中三种方法是相互结合、相互补充使用的。

1、天气图预报法天气图预报法是出现最早的一种天气预报方法，目前仍然是大多数气象台采用的主要的方法。

天气图法是以天气图为基本工具的预报方法。

它从同一时刻的各层天气图上分析出天气系统及其结构和天气状况，又从前后连贯的几个时刻天气图上判断出这些天气系统的生成、移动、发展、消亡等等变化，以及各个天气系统之间的相互关系。