我国精细化客观气象要素预报分析

我国精细化客观气象要素预报分析
作者：卿海群向林李蕊
来源：《农业开发与装备》 2017年第10期
摘要：随着社会经济的不断发展，我国气象预报方面取得了明显的进步，自2007年以来MOS预报方法在业务应用、降水的预报等方面进步的比较明显，综合集成预报和精细化气象要
素预报的业务流程也取得的进展，与此同时上下对接精细气象预报业务流程的建立和集约化预
报技术开发方面能够促进精细化气象要素的发展。

根据气象中心精细化气象的方法在业务中的
使用来看，对近几年的预报方法进行科学的分析，对业务的应用和精细化气象要素预报建设进
行研究。

关键词：精细化；客观；气象要素；预报；研究；分析
0引言
在社会经济的不断发展中，我国各个行业的建设对气象服务的需求量都在不断的增加，这
样就希望气象部门可以在时间和空间上提供精准的预报，提供出要素呈现多元化的的预报产品。

在这种状况下，精细化客观气象预报的参与是十分重要的。

所以，现阶段数值预报产品释用相
关的技术在精细化客观气象预报中的应用越来越广泛。

1数值预报产品释用技术的有效分析
数值预报产品释用主要讲述的是对数值预报产品的解释和利用。

从实际意义上来讲，充分
的利用统计、动力和人工智能等形式，并且充分的按照预报的经验情况，实现对数值预报的结
果进行更准确的分析和校对，从而交付出更加精准的客观要素预报，在此基础上也能够提供特
殊服务的预报产品。

精细化气象要素客观预报技术是现阶段气象要素预报的主要数值预报产品
释用技术，能够保证对数值预报产品进行分辨的前提之下，能够根据历史的相关资料以及数据
的统计、动力的预报分析形式来创建预报的模型，这样就能够得到比较客观的结果。

美国是使用数值预报产品释用技术最早的国家，从20世纪50年代就已经逐步开始实验，
在60年代开始正式开始利用，在这个过程中，许多的发达国家都对MOS和PP方法进行不断的
实验和利用。

到目前为止，利用较为广泛的的预报方法主要有MOS方法、相似预报方法和动力
方法等。

我国在数值预报产品释用的实验和使用的时间与发达国建还是存在一定的差距的，这
与我国数值预报的发展的速度有着紧密的联系。

通过这些年来的不断努力和开发，现阶段我国
在数值预报产品的使用技术方面已经有了明显的突破，并且也收获了一定的成效。

在对数值产
品的使用过程中，运用最为广泛的要MOS法、相似法和神经网络法等。

在不断的开发与研究中，我国气象工作人员在数值预报产品释用技术的研究方面也取得了
优异的成绩。

在2007年以前，业务的应用和流程的建设方面比较零散，并没有系统化的开发和利用，但是在2007年之后，我国气象局在这一方面取得了进步，数值预报产品释用技术在气象要素预报中获得了进步的空间，特别是全国上下对接精细化气象要素预报业务流程方面取得了
突破性的进展，并且在不断的研究和发现，这对于预报业务和对外业务来讲，具有十分重要的
作用。

2精细化气象要素预报方法的相关分析
2.1DMO预报方法
DMO预报方法主要指的是把插值中的格点模式要素预报的结果在实际的站点中进行研究，
这样就能够得到站点中的相关要素预报。

若是模式不是直接输出的要素，就要按照经验公式来
处理。

DMO方法的主要优势就是不用创建预报方程，即使是相同的程序也会有不同形式的的应用，这样形式下就可以获取任意多站点的预报结果，在此基础上也可以得到任意的要素的相关
预报结果。

对于非模式直接输出量而言，能够通过其他的量来做出判断。

但是有利就有弊，DMO 的劣势就是对于模式出现误差，没有良好的方式来处理，预报的精准程度也存在较大的差异，
与其他预报模式相对比来讲，要素预报的精准程度没有很高，这些因素也间接说明了DMO预报
的成效。

在业务的利用过程中，DMO方法具有其他方法不可代替的优势，虽然说预报的结果存在一
定的局限性，但是在实际精细化气象要素预报业务的利用中还是具有明显的优势的。

因此，在
以前DMO方法的条件上来不断的创新和研究就能够提升DMO预报的成效。

国家气象中心对温度
以及地形的高度等要素方面进行了误差的改进，主要的原因就是模式地形的高度与实际的高度
具有较大的差异。

对高度修正的方法是是随着高度的变化而发生整改的。

在温度的预报方面，
最便捷的形式就是利用地形高度增加100m温度就下降0.6℃的温度递减形式来进行。

在插值期
间要将插值计算的格点温度在站点高度方面进行修正，之后才能够进行插值。

2.2MOS预报方法
2.2.1MOS预报因子初选方案的影响。

随着现阶段对MOS预报业务的不断实践期间，主要存
在了两种温度预报具有异常的状况。

第一是预报方程的建立中表现十分正常，试报的结果也处
于正常，但是在实际的预报中就会存在严重的误差。

正常在5℃或者10℃以上时，预报就不能
够运用。

虽然出现这种状况的站点不是太多，占有1%左右的比例，但是这也对业务的精准性造
成了严重的影响。

这种情况下最主要的方式就是在进行预报方程替换之前，就开始试报，这样
就能够将出现异常的站点方程精准的找出来，并且运用其它站点方程来将其替换，并且在使用
之前要进行多次的检测。

从实际意义上来讲，这种方法不能够将实质性的问题真正的处理。

第
二是资料很完整，但是在实际的利用中不可以建立预报方程。

这个异常问题的出现在通过对比
就能够看出，导致这些问题出现的主要原因就是MOS预报因子在方案初步确定时对因子之间的
关系没有进行仔细的判定。

在MOS预报过程中，因为预报因子过多，又要掌控好计算量。

就使
得在存在大量基本因子的装况下，利用合理的方式来选择数量达到标准的因子进入再回归的过程，利用这个过程就能够选择出最佳的因子组合，这样就能够创建预报方程，这个过程就叫做
因子初选。

原有的因子初选方式是先将因子与预报要素之间的联系计算出来，再从中选择出关
联较大的因子进入到回归的过程。

因为因子在初选的过程中只对因子和预报要素之间的关联进
行了思考，而对因子之间的关联性缺乏了思考。

这样就会导致在进入到回归的过程中因子的代
表性存在一定的差异，就使得回归方程不能够实现较好的因子组合，这样就使得上述两种异常
情况的出现。

2.2.2MOS预报中季节划分的问题。

在MOS预报期间，最主要的问题就是建模期间时段的选择，正常情况下会选择与天气情况相似的历史样本来创建预报方程，这样才能够实现最佳的效果。

所以，从理论层面上来讲，建模的时段要分的特别仔细，建模的天气背景在选择过程中与
历史样本越相似就越具有（下转第73页）合理性，预报模型呈现的效果就越佳。

2.2.3概率回归的降水等级预报。

我国气象中心和部分省台的MOS预报中，之前的降水预
报主要运用的是分级建立预报方程的形式，预报的结果就是不同等级降水的方案。

其中，具体
的预报方案是：小雨的预报模型主要是将降水量来作为预报的对象，在实际的预报方程建立中
要选取样本相似的方程来作为判别值。

在实际的预报中预报量要是比判别值高那就是有小雨。

中雨预报方程是将原始样本中小于中雨样本的预报量为0，中雨以上的预报量要保持原有的量，在处理之后要建立预报方程。

在此基础上还要确定样本拟合中中雨TS评分值达到最大的方程拟合值为判断值。

3结语
综上所述，在社会的不断发展中，各行业对于气象要素预报都提出了更高的要求。

现阶段，我国精细化客观气象要素预报已经取得了巨大的进步，在数值预报产品释用技术方面的应用也
比较扎实。

此外，精细化客观气象要素预报在方法以及研究发布方面也取得了明显的突破。

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