WRF短期气候预测数据分析
WRF使用说明范文
WRF使用说明范文WRF (Weather Research Forecasting model) 是一个高分辨率的天气模式系统，用于模拟和预测各类天气现象。
它由国家大气研究中心（NCAR）和国家环境保护署（EPA）共同开发，已成为全球范围内天气预报、气候研究和环境模拟的重要工具。
本文将介绍WRF的基本使用说明。
一旦配置完成，用户可以使用WRF模式进行多种类型的模拟和预测。
WRF可以模拟从几十米到数百公里尺度上的天气现象，并且可以针对不同的气候区域进行区域定制。
使用WRF之前，用户需要准备好输入数据，包括地形数据、气象观测数据、近地面条件数据等。
WRF模型的运行包括两个主要步骤：预处理和模拟。
预处理步骤主要用于准备输入数据，包括将地形数据转换为模型所需格式，插值气象观测数据到模型网格，生成气象初值和边界条件等。
WRF提供了多个辅助工具，如WPS (WRF Preprocessing System) 来帮助用户完成这些预处理任务。
模拟步骤是WRF模型的核心部分，主要用于模拟和预测天气现象。
用户需要选择合适的模拟选项，包括时间步长、水平和垂直分辨率、物理参数化方案等。
WRF提供了多种物理参数化方案，如微物理方案、积云方案和辐射方案，用户可以根据需要进行选择。
总结起来，WRF是一种功能强大的天气模式系统，可以用于模拟和预测各类天气现象。
但是，使用WRF需要较高的计算机配置和编程基础，以及一定的气象和数值模式理论基础。
用户需要准备好输入数据，进行模拟参数配置，运行模拟，并使用后处理工具进行结果分析和可视化。
建议用户从官方文档和培训材料入手，学习相关的数值模式理论和编程技巧，并与其他用户和研发人员进行交流和讨论。
只有通过不断地实践和学习，用户才能更加熟练地使用WRF模型，并获得准确和可靠的模拟和预测结果。
WRF模式及数据介绍
模式及数据介绍1 模式介绍近年来，随着大气科学、计算机技术以及地基与空基遥感技术等多个学科领域的发展，数值天气预报学科也得到了飞跃性的发展。
为了提高中小尺度灾害性天气预报的准确率，近30年的时间里中尺度数值模拟的研究得到了更多的重视。
虽然仍无法避免模式带来的预报误差，但其值已明显的减小。
宁贵财【16】等，采用WRF V3.3.1 中尺度预报模式研究北京地区2012年7月的一次暴雨过程时很好的模拟出了暴雨落区和24小时累积降水量等。
何由【17】等利用WRF 模式采用无嵌套方案模拟青藏高原一次暴雨过程时也较好地模拟出了强降水雨带的位置和中心、降水强度以及降水范围等。
因此WRF中尺度数值预报模式对暴雨过程的模拟时有着良好的效果。
WRF 模式是由美国国家大气研究中心（NCAR）、美国国家海洋和大气管理局（NOAA）以及天气预报系统实验室（FSL）等研究机构和大学联合开发的新一代高分辨率、非静力平衡的中尺度数值模式，简称WRF（Weather Research and Forecast）【18】。
WRF 模式主要包括四个部分组成：WRF的标准初始化模块（WRF SI）、同化系统（包括三维变分同化）、动力内核以及后处理模块【19】。
模式中动力内核部分可分为ARW（用于科学研究）和NMM（用于业务预报）两种模块。
后处理部分（图形软件）主要对模式的输出结果进行分析并处理，将模式面物理量转换到标准等压面、诊断分析物理场和图形数据转换等，模式流程图见图2.1。
图2.1 WRF 模式流程图2.2 资料介绍本文所用的降水资料为甘肃省加密雨量站实际观测资料。
模式模拟的初始资料采用NCEP （National Centers for Environmental Prediction ）提供的每6小时一次的（经度） 格点的再分析资料【20】。
目前，数值预报被视为最主要的天气预报工具，而数值预报常常被归结为一个初值问题，因此模式初值的改善一直是数值预报本地化研究的重要内容【21】。
WRF短期气候预测实验介绍
WRF短期气候预测实验介绍2.1 WRF模式简介：WRF模式是以美国国家大气研究中心（NCAR）、美国环境预测中心（NCEP）等美国的科研机构为中心开发的新一代中尺度天气预报模式和同化系统。
WRF 模式系统具有可移植、易维护、可扩充、高效率、方便等诸多特性，各模式下端应用行业可以便捷地将各自的行业业务预测模式耦合链接于该模式。
由于该模式集成了过去几十年所有中尺度模式研究的成果，在数值计算、模式框架、程序优化等方面采用了当前最为成熟和最优的技术，因此世界上大多数国家选用该模式作为中尺度预报模式应用业务和科研[13]。
在软件设计方面，WRF模式应用了继承式软件设计、多级并行分解算法、选择式软件管理工具、中间软件包（连接信息交换、输入/输出以及其他服务程序的外部软件包）结构，并引入了更为先进的数值计算和资料同化技术、多重移动嵌套网格性能以及更为完善的物理过程（尤其是对流和中尺度降水过程）。
因此，WRF模式在天气预报、大气化学、区域气候、数值模拟研究等领域有着广泛的应用。
和其他的中尺度模式比较，该模式具有许多优越性。
2.1.1 主要特点（1）适用于全球各地，灵活的设置选择（2）是一个完全可压的、非静力模式（3）资料输入方便（4）采用了成熟和新的物理参数化方案（5）新的积分方案和网格形式（6）后处理方便（7）可在多操作平台、不同UNIX、Linux环境下运行2.1.2 模式基本方程组及差分方案方程取地形追随静力气压垂直坐标，即垂直质量坐标，形式为：η=（p h-p ht）/μ其中μ=p hs-p ht 。
由于μ(x,y)可看作是区域内（x,y）格点上的单位水平面积上气柱的质量，预报量和守恒通量都可写成近似的通量形式。
水平空间差分格式采用Arakawa C跳点格式，热力学变量和水汽变量定义在整数格点上，而υ、ν、ω交错排列与0.5dx、0.5dy、0.5dz上，这样ω与υ、ν在垂直方向上相差半个格距，使得连续方程求解ω时的计算精度更高，而T 与υ、ν在水平方向上错开半个格距以提高Φ的精度，而减少了由于地形引起的误差。
风电场短期风况预测研究
风电场风况短期预测研究岳捷（中能电力科技开发有限公司）摘要：利用中尺度气象模式Weather Research and Forecasting Model (WRF)为工具，研发了风电场短期风况预测技术，以我国江苏如东地区的风电场，探讨对风电场未来48小时风速进行预报的数值方法，并对数值模式预报的风速误差进行分析，目的是为将来建立上述地区的短时风速和功率预测系统以及相应的误差订正系统提供理论依据。
关键词：WRF；中尺度；短期风况预测1 WRF数值气象模式简介数值气象模式是根据大气实际情况，在一定初值和边界条件下，通过数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学方程组。
本项目采用中尺度数值气象模式WRF(WeatherResearchForecast)。
WRF模式是由美国多个研究部门及大学共同参与开发研究的新一代中尺度预报模式。
其具有以下特征：（1）WRF是一个完全可压的非静力模式，控制方程组都写为通量形式。
（2）网格采用有利于在高分辨率模拟中提高准确性的ArakawaC格点。
垂直方向WRF采用质量追随坐标。
（3）WRF模式提供单向或双向网格嵌套。
（4）WRF模式中包括了辐射过程、边界层参数化过程、对流参数化过程、次网格湍流扩散过程以及微物理过程等物理过程。
WRF可选择的物理过程及参数化方案包括：微物理过程、长波辐射、短波辐射、积云参数化、边界层方案、表面层和陆面过程方案等。
（5）WRF中尺度数值预报模型是进行中尺度天气预报的有效手段，随着近年来计算机技术的迅速发展，WRF中尺度数值模型已日趋成熟，成为中尺度气象的一个重要的研究和应用手段，在气象预报、航空航海、环保、军事等领域获得广泛应用。
2 风电场局地气象模型的建立和预报工作电场局地气象模型的建立主要分为以下几个步骤：（1）风电场数据收集阶段；（2）风电场气象特性分析阶段；（3）风电场气象模型建立阶段；（4）风电场气象模型测试阶段；（5）风电场历史气象信息模拟和每日气象预报实现阶段。
新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介
新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介随着天气预报技术的不断发展，中尺度天气预报模式在提高天气预报精度方面发挥着重要的作用。
其中，Weather Research and Forecasting（WRF）模式作为全球最先进的天气预报模式之一，受到了广泛的关注和应用。
WRF模式是一种静力、非静力和灵敏度完全隐式的非守恒型大气模式。
它采用了一套复杂的物理参数化方案，包括辐射、湍流、微物理、大气边界层以及土壤等过程。
此外，WRF模式还融合了大量的观测数据，利用数据同化方法对模式进行修正，进一步提高了预报精度。
WRF模式具有以下几个显著特点：首先，WRF模式具有较高的空间分辨率。
通过细化网格的划分，WRF模式能够更准确地描述天气系统的演变过程。
在中尺度天气预报中，空间分辨率是至关重要的因素，决定着模式对局地天气系统的刻画能力。
WRF模式通常能够在预报中实现3到10公里的空间分辨率，这对于捕捉短时天气变化和强对流天气的发展至关重要。
其次，WRF模式具有灵活多样的参数化方案。
模式中包含了多种物理参数化方案的选择，可以根据不同的预报需求和研究目标进行调整。
例如，在预测降雨过程时可以使用不同的降水方案，如Grell、Thompson等方案，以最优地模拟不同类型的降水。
这使得WRF模式在不同的气候区域和降水系统的预报中都能够取得良好的效果。
再次，WRF模式支持多种初始和边界条件。
它可以灵活地使用不同精度和来源的观测数据来初始化模拟，包括卫星观测和地面观测。
对于边界条件，WRF模式通常利用全球或大区域的模式预报数据作为输入。
这使得WRF模式具有较好的扩展性和适应性，能够在不同区域和时间尺度上提供准确的预报结果。
此外，WRF模式具有良好的可视化和后处理功能。
WRF模式提供了丰富的预报输出变量，并支持将结果以多种形式进行可视化展示。
这极大地方便了用户对预报结果的分析和使用。
WRF模型原理解析
WRF模型原理解析标题: 深入解析WRF模型原理引言:WRF模型（Weather Research and Forecasting Model）是一种广泛应用于天气和气候研究的大气数值模型。
它能够模拟和预测天气系统的发展和演变，为气象学家、气候学家和其他相关领域的研究人员提供了强大的工具。
本文将深入探讨WRF模型的原理，包括其基本方程、物理参数化方案、数值算法和模拟能力等方面。
第一部分: WRF模型概述与基本方程WRF模型是基于非静力学方程组构建的数值模型，可描述大气的动力学和热力学过程。
它的基本方程包括连续性方程、运动方程、热力学方程和状态方程。
我们将逐一解释这些方程的含义和作用，并说明它们在模拟天气系统中的重要性。
第二部分: WRF模型的物理参数化方案WRF模型的物理参数化方案用于模拟大气中的子网格尺度过程，如辐射、湍流、云微物理和大气边界层。
我们将重点介绍这些物理参数化方案的原理、应用范围和有效性，并讨论在不同气象事件中使用的最佳配置。
第三部分: WRF模型的数值算法WRF模型的数值算法是指用于离散化基本方程的数值格式和求解器。
我们将探讨WRF模型中常用的数值算法，如有限差分法、有限体积法和有限元法，并讨论它们在模拟天气现象中的优缺点和适用性。
第四部分: WRF模型的模拟能力与评估方法WRF模型的模拟能力是指其对实际天气系统的精确度和准确性。
我们将介绍常用的评估方法，如观测对比、统计指标和模拟验证等，并分析WRF模型在不同气象事件和地区的模拟表现。
同时，我们也将探讨模型参数和初始条件对模拟结果的敏感性。
结论: 对WRF模型原理的深入解析在本文中，我们全面解析了WRF模型的原理与机制。
通过对基本方程、物理参数化方案、数值算法和模拟能力的分析，可以更好地理解该模型在天气和气候预测方面的应用。
此外，我们还提供了对WRF模型的观点和理解，强调了其在科学研究和气象预测中的重要性和潜力。
通过本文，读者可以深入了解WRF模型的内部机制和运行原理，为其未来的研究工作和实践应用提供指导和参考。
wrf模型预测的知识
wrf模型预测的知识1. 引言WRF模型（Weather Research and Forecasting Model）是一种用于天气和气候预测的数值模型。
它是由美国国家大气研究中心（NCAR）和美国国家海洋和大气管理局（NOAA）共同开发的，广泛应用于全球各地的天气预报和气候研究中。
本文将深入探讨WRF模型的基本原理、应用领域以及其在天气预测中的优势。
2. WRF模型的基本原理WRF模型是一种基于数学和物理方程的数值模型，通过将大气系统划分为一个个离散的网格点，对每个网格点上的物理过程进行模拟和计算，从而得到对未来天气的预测。
WRF模型的基本原理可以总结为以下几个步骤：2.1 网格划分WRF模型将大气系统划分为水平和垂直两个方向上的网格点。
水平方向上的网格点通常采用经纬度坐标系，垂直方向上的网格点则采用气压坐标系或高度坐标系。
2.2 物理参数化方案WRF模型使用物理参数化方案来模拟和计算各种物理过程，如辐射传输、湍流混合、云微物理过程等。
这些参数化方案基于数学和物理原理，通过对各种过程进行近似和模拟，得到对未来天气的预测。
2.3 初始和边界条件WRF模型需要提供初始和边界条件作为模拟的起点。
初始条件包括大气的温度、湿度、风场等，边界条件则包括大气系统与周围环境的交换过程。
这些初始和边界条件可以通过观测数据、卫星观测数据或其他数值模型的输出结果来获得。
2.4 数值求解WRF模型使用数值方法对模型的物理方程进行求解。
常用的数值方法包括有限差分法、有限元法和谱方法等。
通过迭代计算，WRF模型可以得到在未来一段时间内的天气预测结果。
3. WRF模型的应用领域WRF模型广泛应用于天气预报和气候研究的各个领域，包括但不限于以下几个方面：3.1 短期天气预报WRF模型可以对未来几天内的天气进行准确的预测。
它可以提供高分辨率的天气预报结果，对于城市气象、灾害预警等方面具有重要意义。
3.2 长期气候预测WRF模型还可以用于对未来几个月或几年的气候进行预测。
WRF模式入门指南
WRF模式入门指南WRF（Weather Research and Forecasting）是一种用于天气预报和气候研究的大气模式。
它是由美国国家大气研究中心（NCAR）、美国海洋和大气管理局（NOAA）、五国共同研究中心（UCAR）和其他合作机构共同开发的。
WRF模式具有高分辨率、多尺度、灵活性和可拓展性等特点，可以模拟各种天气系统，从小尺度的雷暴到大尺度的气压系统。
WRF模式的使用可以帮助气象学家、气候学家和环境科学家等研究人员预测天气现象，了解气候变化，并提供有关空气质量、灾害风险和海洋环境等方面的信息。
以下是一个WRF模式的入门指南，帮助初学者开始使用该模式。
安装完成后，你需要创建一个工作目录，并设置WRF模式的运行环境。
这包括设置环境变量和路径，以及配置模型运行参数。
这些信息可以在WRF模式的用户指南中找到，你需要仔细阅读并按照指导进行设置。
在模型运行之前，你需要准备输入数据。
WRF模式的输入数据包括初始条件和边界条件。
初始条件是指在模型开始时的大气状态，通常是由一个初始观测和分析数据集生成的。
边界条件是在模拟区域外部的边界上提供的数据，用于模拟区域和外部大气之间的相互作用。
这些数据可以来自全球或区域的气候模式输出。
一旦你准备好了输入数据，就可以开始运行模型了。
WRF模式提供了多种运行方式，包括单节点运行和并行运行。
单节点运行适用于小规模模拟，而并行运行适用于大规模或高分辨率模拟。
你可以根据自己的需要选择适当的运行方式，并使用相应的命令将模型提交到计算节点上运行。
模型运行完成后，你可以使用WRF模式的后处理工具来分析模拟结果。
这些工具可以帮助你提取和可视化模拟数据，例如气温、风速、降水量等。
你可以使用Python或其他编程语言编写自己的后处理脚本，以满足特定的分析需求。
最后，进行模型验证和评估是非常重要的。
你可以将模拟结果与观测数据进行对比，以评估模型的性能。
这可以帮助你了解模型在不同天气事件中的表现如何，并识别模拟结果中的误差和不确定性。
《2024年新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介》范文
《新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介》篇一一、引言随着科技的不断进步和人们对气象预报精准度的要求不断提高，中尺度天气预报模式应运而生。
WRF（Weather Research and Forecasting）模式作为一种新型的中尺度天气预报模式，已经在气象领域中发挥着越来越重要的作用。
本文将对该模式的背景、特点、应用和未来展望进行简要介绍。
二、WRF模式的背景WRF模式是由美国国家大气研究中心（NCAR）和多个国际合作伙伴共同研发的一款中尺度气象预报模式。
该模式采用了先进的数值计算方法和物理参数化方案，能够更准确地描述和预测中尺度天气现象，如暴雨、龙卷风、强风等。
WRF模式的开发旨在提高天气预报的准确性和可靠性，为气象研究和应用提供有力支持。
三、WRF模式的特点1. 高分辨率：WRF模式具有较高的空间分辨率和时间分辨率，能够更详细地描述和预测中尺度天气现象。
2. 灵活性：该模式支持多种物理参数化方案和边界条件设置，可根据不同需求进行定制化设置。
3. 先进性：WRF模式采用了最新的数值计算方法和物理参数化方案，能够更准确地预测天气变化。
4. 广泛的适用性：该模式可应用于各种气候条件和地理环境下的天气预报和气候模拟。
四、WRF模式的应用1. 天气预报：WRF模式被广泛应用于各种天气预报业务中，包括短时预报、中期预报和长期预报等。
通过该模式，气象部门能够更准确地预测天气变化，为公众提供更可靠的天气信息。
2. 气候模拟：WRF模式还可用于气候模拟研究，帮助科学家了解气候变化的原因和影响。
通过模拟不同气候条件下的天气变化，科学家可以更深入地了解气候系统的运行规律。
3. 灾害预警：在自然灾害预警方面，WRF模式也发挥着重要作用。
通过预测暴雨、龙卷风等灾害性天气的发生和发展趋势，为灾害预警和应急救援提供有力支持。
五、未来展望随着科技的不断进步和气象研究的深入，WRF模式将继续得到改进和完善。
未来，该模式将进一步提高空间分辨率和时间分辨率，改进物理参数化方案，提高预测精度和可靠性。
新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介
新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介天气预报对于人们的日常生活和经济活动至关重要。
随着科技的进步，天气预报模式也在不断改进和发展。
其中一种重要的天气预报模式是WRF（Weather Research and Forecasting Model），它是一种新一代的中尺度天气预报模式。
WRF模式最早于2000年由美国国家大气研究中心开发，旨在提供更高分辨率、更准确的天气预报。
WRF模式可根据不同的用途和需求，进行多尺度、多物理过程、多特定领域的模拟预报。
WRF模式具有良好的可伸缩性，可以灵活地适应不同的计算设备和计算资源。
WRF模式的核心是基于非静力学方程组的数值预报模型，并包含了大气、海洋和陆地等多个组件。
WRF模式使用有限差分法将大气非静力学方程组离散化，并通过数值算法进行求解。
同时，WRF模式还考虑了大气中的各种物理过程，如辐射、湍流、云微物理等，以更准确地模拟真实的天气系统。
WRF模式还具有可配置性和可扩展性的特点。
用户可以根据具体需求选择不同的物理参数方案、模式配置和输入数据，以满足特定的预报需求。
同时，WRF模式还支持并行计算，可同时利用多个计算节点进行计算，加快模拟和预报的速度。
WRF模式在过去的几十年中，在全球范围内得到了广泛的应用和验证。
不论是对于全球气候系统的模拟，还是对于地面局地天气的预测，WRF模式都展现出了良好的预报性能和可靠性。
WRF模式在高分辨率的天气模拟中特别突出，能够提供真实感觉的细节和变化，为人们提供更精确的天气预报和预警信息。
WRF模式在气象科学研究和天气预报中的应用也越来越广泛。
它被广泛用于天气预报机构、气象研究机构、学术研究等领域。
同时，WRF模式也成为了许多国家和地区气象预报系统的基础。
不仅如此，WRF模式还为气候研究、环境影响评估、气象灾害预警等提供了重要的支持。
然而，WRF模式也面临一些挑战和局限性。
由于WRF模式需要大量的计算资源，其运行和预报所需的计算时间较长。
WRF模式对江苏如东地区风速预报的检验分析
WRF模式对江苏如东地区风速预报的检验分析汪君;王会军【摘要】探讨了WRF模式在风电场的风速或者功率预报中应用的可行性,主要研究和评估了WRF模式对地处东亚季风区及海陆交界的江苏如东地区夏季和冬季风速的短期预报效能.研究发现 WRF 模式可以比较好地预报如东站冬季的风速,24 h 预报的风速时间序列和观测资料的相关系数可以达到0.61,通过置信度99%的检验,48 h和72 h的预报与观测风速相关系数分别为0.54和0.47,也能通过置信度99%的检验；相对而言,模式对夏季风速的预报则要差一些,24 h的相关系数有0.59,48 h和72 h的相关系数只有0.47和0.30,但仍能通过置信度99%的检验.在量值上,模式预报的风速比观测值都略偏大一些.而江苏南通市预报结果显示,模式的预报效能要比如东稍高一些,和如东类似,模式对该地冬季的预报要好于对夏季风速的预报.从更大尺度范围的分析也表明,模式对不同地区预报的准确度是不一样的,对海面以及海陆交界的海岸预报精度要高一些,在平坦的内陆地区预报也比较好,但在山区预报效能则较差.总体说来,WRF能胜任风速短期预报,值得进一步研究和应用.%To discuss the possibility of applying a numerical Weather Research and Forecasting (WRF) model to wind power forecasting, the summer and winter hourly wind speed forecasting performance of the WRF model used in Rudong, Jiangsu Province, is analyzed in this paper. It is determined that the WRF model can forecast winter wind speed in Rudong 24 h in advance very well with a correlation coefficient as high as 0.61 compared to observations and is statistically signifi-cant at the 0.01 level. Similarly, the forecasts with leading times of 48 h and 72 h are also sufficiently accurate, according to the correlation coefficients. In summer, however, forecastingis less accurate, although the correlation coefficient of the 24 h leading forecast is 0.59, which is still statistically significant at the 0.01 level. The forecasting of wind speed in Nantong was also examined with observed data and was determined to be more accurate than that in Rudong in both winter and in summer. For a larger domain, the performance of wind forecasting is also analyzed. Results show that the performance of the WRF model is better for ocean than for land and is better in winter than in summer. In general, the forecasted wind speed is greater than the actual wind speed and the performance of the WRF model foresting differs significantly accord-ing to location and season. Essentially, short-term wind forecasting is valuable and is worthy of further investigation.【期刊名称】《气候与环境研究》【年(卷),期】2013(000)002【总页数】11页(P145-155)【关键词】风电功率预报;风速预报;WRF模式【作者】汪君;王会军【作者单位】中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心，北京100029; 中国科学院大学，北京100049;中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心，北京100029【正文语种】中文【中图分类】P456.7KeywordsWind power forecasting, Wind speed forecasting, WRF model随着科技的日益发展，人们生活水平的提高，人类对能源的需求也越来越多，但是由于目前人类采用的能源主要来源于煤、石油和天然气等不可再生资源，在未来的发展中受限于这些资源的储量，并且对这些能源的使用可能导致环境的恶化，因此寻求清洁的可再生能源日益受到人们的重视。
WRF中尺度天气预报模式简介
WRF中尺度天气预报模式简介ARW模式系统简介一.概述1997年美国国家大气研究中心(NCAR)中小尺度气象处(MMM)、国家环境预报中心(NCEP)的环境模拟中心(EMC)、预报系统试验室的预报研究处(FRD)和俄克拉荷马大学的风暴分析预报中心(CAPS)四部门联合发起新一代高分辨率中尺度天气研究预报模式WRF(WeatherReearchForecat)开发计划,拟重点解决分辨率为1〜10Km、时效为60h以内的有限区域天气预报和模拟问题。
该计划由美国国家自然科学基金会(NSF)和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)共同支持,1998年已形成共同开发的标准,2000年2 月被确定为实现美国天气研究计划(USWRP)主要目标而制定的研究实施计划之一。
现在,这项计划吸引了许多其它研究部门及大学的科学家共同参与。
WRF在发展过程中由于科研与业务的不同需求，形成了两个不同的版本,一个是在NCAR的MM5模式基础上发展的ARW(AdvancedReearchWRF),另一个是在NCEP的Eta模式上发展而来的NMM(NonhydrotaticMeocaleModel)[1、2]。
ARW 作为一个公共模式，由NCAR 负责维护和技术支持,免费对外发布。
第一版发布于2000年11月30 日，随后在2001年5月8日发布了 1.1版。
2001年11月6日，很快进行了模式的第三次发布,只是改了两个错误,没有很大的改动,因此版本号定为1.1.1。
直到2002年4月24日，才正式第四次发布,版本号为1.2。
同样,在稍微修改一些错误后,2002年5月22日第五次发布模式系统,版本号为1.2.1。
原定于2002年10月前后的第六次发布,直到2003年3月20才推出，版本号为1.3。
2003年11月21日进行了更新。
2004年5月21日推出了嵌套版本V2.0。
2004年6月3日进行了更新，至2006年1月30日为止最新版本为2.1.2［3］。
WRF模式介绍(数值预报)
WRF模式介绍
WRF模式为完全可压缩以及非静力模式，采用F90 语言编写。
水平方向采用Arakawa C(荒川C)网格点，垂直方向则采用地形跟随质量坐标。
WRF 模式在时间积分方面采用三阶或者四阶的Runge-Kutta 算法。
WRF模式是由美国环境预测中心(NCEP)，美国国家大气研究中心(NCAR)等美国的科研机构为中心开始着手开发一种统一的气象模式，于2000问世。
为使研究成果能够迅速地应用到现实的天气预报当中去，WRF模式分为ARW和NMM两种，即研究用和业务用两种形式，分别由NCEP和NCAR管理维持着。
WRF是为数不多的开源的既可用作研究又可用作业务的中尺度预报模式，且对机器要求不高。
目前WRF模式运行比较稳定，生成的预报产品丰富多样。
预报产品的时间分辨率可以达到1h，空间分辨率为3km，目前可发布气压、降水、温度、风场、湿度等多个气象要素产品，该系统每日早晨7点左右更新一次预报结果，预报时效为60h。
该预报系统一方面可以提高预报产品的时空分辨率，解决无观测气象资料区的降雨预估，同时可以实现精细化和定量化防洪降雨预报，预报结果与洪水预报模型相结合，可为防洪降雨预报提供一种重要的手段。
新一代中尺度预报模式(WRF)国内应用进展
新一代中尺度预报模式(WRF)国内应用进展新一代中尺度预报模式(WRF)国内应用进展近年来，随着气象科学与技术的迅速发展，气象预报技术也取得了长足的进步。
作为中尺度气象预报领域的重要工具，新一代中尺度预报模式(WRF)在国内的应用进展备受关注。
1. WRF的基本原理和特点新一代中尺度预报模式(WRF)基于Nonhydrostatic Mesoscale Model (NMM)和Advanced Research WRF (ARW)两种不同的动力框架。
NMM框架适用于计算效率要求高的中尺度预报，ARW框架则更适用于研究和高精度预报。
WRF模式具有良好的可配置性和可扩展性，可以根据具体需要选择不同的物理方案和参数配置，适用于不同的气象预报需求。
2. WRF在国内气象预报中的应用自WRF模式引入国内以来，其在气象预报工作中的应用不断扩展。
通过对WRF预报模式的定制和改进，国内气象机构已成功将其应用于不同尺度和时间范围的气象预报中。
在台风预报中，WRF模式被广泛应用于台风路径、强度和降水预报等方面，为台风预警提供了重要支持。
同时，在局地天气预报和短期强对流天气预报中，WRF模式也表现出良好的效果。
3. WRF在气候模拟中的应用除了短期天气预报，WRF模式还能够用于气候模拟和预测。
WRF模式可以在不同时间尺度上模拟气候变化和极值事件，为气候系统研究提供了重要工具。
国内的气候研究机构利用WRF模式建立了多个气候模式集合系统，用于对中国地区气候变化进行模拟和预测。
4. WRF模式的改进和挑战尽管WRF模式在国内的应用取得了一些进展，但仍面临一些改进和挑战。
首先，WRF模式在局地细节和复杂地形的处理上仍然存在一定的不足，需要进一步提高模式的分辨能力和物理参数方案。
其次，大尺度全球模式与WRF模式的耦合仍需要进一步研究和改进，以提高数值预报的准确性和可靠性。
5. 未来发展方向随着计算机技术和观测数据的不断进步，WRF模式在国内的应用前景值得期待。
短期气候预测工作总结
短期气候预测工作总结短期气候预测是指对未来一个季度或几个月内的气候变化进行预测和预报的工作。
它在气象、农业、水资源管理、能源规划等领域都具有重要的应用价值。
为了更好地了解短期气候预测工作的具体内容和实施过程，本文将对短期气候预测工作进行总结。
一、短期气候预测的基本原理和方法短期气候预测主要基于气候系统的动力和统计模型，通过分析和挖掘气象资料、观测数据、气象遥感资料等信息，利用气象数值模式和统计方法进行预测。
其中，动力模式主要基于大气环流、海洋温度等因素的运动方程来模拟和预测天气和气候的演变过程；而统计方法则基于历史观测数据和统计关系来建立和验证预测模型。
二、短期气候预测工作的数据处理和分析短期气候预测工作首先需要进行气象数据的收集、整理和处理工作。
这包括了气象台站观测数据、探空观测数据、气象遥感数据等多种数据来源的搜集。
然后，对这些数据进行质量控制、填补缺失、标准化等处理，以保证数据的可靠性和一致性。
接着，通过统计分析、时间序列分析、空间插值等方法来探索和发现数据中的规律和相互关系，为后续的预测模型建立提供支持。
三、短期气候预测模型的建立和验证短期气候预测模型是短期气候预测工作的核心。
建立一个准确可靠的预测模型是保证预测结果准确性的关键。
常见的预测模型包括神经网络模型、逻辑回归模型、支持向量机模型等。
在建立模型之前，首先需要对训练数据和测试数据进行划分，以保证模型的独立性和可靠性。
然后，通过对数据的特征提取和变量选择，建立合适的预测模型。
最后，对已建立的模型进行验证和评估，包括检验预测结果的准确性和稳定性，以及比较不同模型之间的优劣。
四、短期气候预测结果的分析和应用短期气候预测结果的分析和应用是短期气候预测工作的重要环节。
在得到预测结果之后，首先需要对结果进行解读和分析。
这包括对预测结果的准确性、信度和不确定性进行评估，以及对预测结果的时空特征和规律进行分析。
然后，根据预测结果的不同应用场景，进行进一步的研究和应用。
《2024年中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究》范文
《中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究》篇一一、引言随着风能资源日益受到重视，风电功率预测成为了提高风能利用率、确保电网稳定运行的关键技术之一。
而中尺度气象模式，如WRF（Weather Research and Forecasting）模式，在气象预报领域具有广泛的应用，其高分辨率的模拟能力为风电功率预测提供了有力的支持。
本文旨在探讨中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究。
二、WRF模式简介WRF模式是一种先进的中尺度气象模式，可模拟各种天气现象和气候状况。
其具有较高的时空分辨率，可针对不同地区、不同尺度的气象变化进行精细化的模拟和预测。
此外，WRF模式具有开源、灵活、可定制等特点，使其在气象领域得到了广泛的应用。
三、WRF模式在风电功率预测中的应用1. 数据获取与处理在风电功率预测中，首先需要获取风电场所在地区的气象数据。
这些数据包括历史气象数据、实时气象数据以及未来气象预报数据。
通过WRF模式，可以模拟出未来一段时间内的气象变化情况，为风电功率预测提供基础数据支持。
同时，还需要对数据进行预处理，如缺失值填充、异常值处理等，以保证数据的准确性和可靠性。
2. 模型建立与训练基于WRF模式模拟的气象数据，可以建立风电功率预测模型。
常见的模型包括线性回归模型、神经网络模型等。
通过训练模型，可以使其具备根据气象数据预测风电功率的能力。
在训练过程中，需要使用历史风电功率数据和对应的气象数据进行训练，以优化模型的参数和性能。
3. 预测结果分析与应用通过模型预测出的风电功率结果，可以与实际风电功率进行对比分析。
通过对预测结果的评估，可以了解模型的性能和预测准确度。
同时，还可以根据预测结果进行风电调度和优化，以提高风电的利用率和降低运行成本。
此外，预测结果还可以为风电场的规划和建设提供参考依据。
四、研究现状与展望目前，中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用已经得到了广泛的研究和探索。
许多学者和研究者通过不同的方法和手段，对WRF模式在风电功率预测中的应用进行了深入的研究和探讨。
《2024年中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究》范文
《中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究》篇一摘要：随着风力发电的快速发展，风电功率预测对于电网的稳定运行至关重要。
本文研究了中尺度WRF（Weather Research and Forecasting）模式在风电功率预测中的应用，通过详细分析WRF模式的数值模拟技术、数据同化方法以及其在风电功率预测中的具体应用，探讨了该模式在提高风电功率预测精度方面的潜力和挑战。
一、引言风能作为一种清洁的可再生能源，在全球能源结构中扮演着越来越重要的角色。
然而，风力资源的间歇性和不稳定性给风电功率的准确预测带来了挑战。
因此，利用先进的数值天气预报模型，如WRF模式，对风电功率进行精确预测成为了一个重要的研究方向。
二、WRF模式概述WRF模式是一种中尺度气象数值预报模式，具有较高的空间和时间分辨率。
它能够提供详细的天气信息，包括风速、风向、气压、温度等，为风电功率预测提供了重要的气象数据支持。
WRF模式通过数值模拟技术，结合数据同化方法，可以实现对未来一段时间内气象条件的准确预测。
三、WRF模式的数值模拟技术WRF模式的数值模拟技术主要包括气象动力框架、物理过程参数化方案、数值解法等。
其中，气象动力框架是WRF模式的核心部分，它通过求解大气运动的基本方程组，得到未来一段时间内的气象场变化。
物理过程参数化方案则是对大气中的物理过程进行参数化处理，以便更好地描述大气运动。
数值解法则是对气象方程组进行求解的方法，包括有限差分法、有限元法等。
四、数据同化方法在WRF模式中的应用数据同化是将观测数据与模型预测结果进行融合的过程。
在WRF模式中，数据同化方法可以有效地提高气象预测的准确性。
常用的数据同化方法包括最优插值法、卡尔曼滤波法等。
这些方法可以将观测数据与模型预测结果进行加权平均，得到更为准确的气象预测结果。
五、WRF模式在风电功率预测中的应用WRF模式在风电功率预测中的应用主要包括两个方面：一是提供准确的气象数据支持，二是通过数值模拟技术对未来一段时间内的风速、风向等进行预测。
2024短期气候预测工作总结(2篇)
2024短期气候预测工作总结摘要：短期气候预测是预测未来几个月内的气候变化趋势，具有重要的实践意义。
本文总结了2024年短期气候预测工作的相关研究成果和工作经验，分析了存在的问题，并提出了改进策略。
研究表明，2024年短期气候预测工作取得了一定的成果，但仍面临着挑战和难题。
未来需要加强技术研发、数据共享和国际合作，提高短期气候预测能力，为社会经济发展和应对气候变化提供科学依据。
关键词：短期气候预测；2024年；成果；问题；改进策略第一章：引言1.1 研究背景1.2 研究目的与意义1.3 研究内容与方法第二章：2024年短期气候预测成果2.1 数据收集与整理2.2 模型建立与验证2.3 成果展示与应用第三章：2024年短期气候预测问题分析3.1 数据不足问题3.2 模型不准确问题3.3 经验不足问题第四章：2024年短期气候预测改进策略4.1 加强技术研发4.2 数据共享与开放4.3 加强国际合作第五章：未来展望与建议第一章：引言1.1 研究背景气候变化对人类社会和自然生态系统造成了严重的影响，因此，准确预测短期气候变化趋势具有重要的实践意义。
短期气候预测是指预测未来几个月内的气候变化趋势，可以为农业生产、水资源管理、能源规划等提供科学依据。
1.2 研究目的与意义本研究旨在总结2024年短期气候预测工作的相关研究成果和工作经验，分析现有问题，并提出改进策略，推动短期气候预测的发展。
1.3 研究内容与方法本研究主要内容包括数据收集与整理、模型建立与验证、成果展示与应用等方面。
在方法上，采用了实地观测、模型建立与验证、统计分析等方法。
第二章：2024年短期气候预测成果2.1 数据收集与整理2024年短期气候预测工作的第一步是收集和整理足够的气象观测数据。
在本年度的工作中，我们广泛收集了全球各地的气象观测数据，并对数据进行了严格的质量控制和处理，确保数据的准确性和可靠性。
2.2 模型建立与验证在数据准备工作完成后，我们建立了一系列短期气候预测模型，包括统计模型、动力学模型和机器学习模型等。
《2024年新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介》范文
《新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介》篇一一、引言随着科技的不断进步，气象学领域也在持续发展和创新。
其中，中尺度天气预报模式作为现代气象学的重要组成部分，对提高天气预报的准确性和精细化程度起到了关键作用。
WRF （Weather Research and Forecasting）模式作为新一代中尺度天气预报模式，具有较高的空间分辨率和时间分辨率，能够更准确地模拟和预测各种天气现象。
本文将对新一代中尺度天气预报模式——WRF模式进行简要介绍。
二、WRF模式概述WRF模式是一种数值天气预报模型，由美国国家大气研究中心（NCAR）和多个合作机构共同开发。
该模式采用先进的物理过程描述和数值方法，能够模拟和预测各种中尺度天气现象，如暴雨、龙卷风、强风、雾等。
WRF模式具有较高的空间分辨率和时间分辨率，可以提供更为精细的天气预报信息。
三、WRF模式的特点1. 高度灵活性：WRF模式具有高度的灵活性和可定制性，可以根据不同的需求和区域特点进行参数设置和模型调整。
2. 先进物理过程描述：WRF模式采用了先进的物理过程描述，包括大气湍流、云微物理过程、辐射传输等，能够更准确地模拟和预测天气现象。
3. 高分辨率模拟：WRF模式具有较高的空间分辨率和时间分辨率，可以提供更为精细的天气预报信息。
4. 广泛的适用性：WRF模式可以应用于全球及区域范围内的天气预报和气候模拟，适用于不同尺度和不同领域的科学研究。
四、WRF模式的应用WRF模式广泛应用于气象学、环境科学、农业气象等领域。
在天气预报方面，WRF模式能够提供更为精细的预报信息，包括降雨量、风速、温度等，为人们的生产生活提供更为准确的参考依据。
在环境科学领域，WRF模式可以用于空气质量模拟和预测，为环境保护和治理提供科学依据。
在农业气象方面，WRF模式可以用于农业气象灾害的监测和预警，为农业生产提供保障。
五、结论新一代中尺度天气预报模式——WRF模式的出现，为气象学领域的发展带来了新的机遇。
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WRF短期气候预测数据分析1.1降水分析1.1.1 降水图分析a、月尺度分析图1.1 TRMM卫星3、4、5月份降水图图1.2 实验一3、4、5月份降水图图1.3 实验二3、4、5月份降水图通过比较图1.1、1.2、1.3，可以看出实验一和试验二在3、4、5月份的降水预测中、基本都能准确的预测出中国降水的地区、但是在降雨量的预测中存在一些偏差、对降水中心的预测也存在偏差。
在3月份降水预测中、实验一的预测值比观测值略大，而实验二的预测值比观测值略小；在4月份的降水预测中，两个实验的预测值均比观测值大，但实验二的误差更小；在5月份的降水预测中，实验一的预测值和观测值较为接近，而实验二的预测出现较大偏差，预测降水量远大于观测值，较3、4月份来说，5月份预测误差增大，而且从5月份开开始，海上地区预测误差开始变大。
图1.4 TRMM卫星6、7、8月份降水图图1.5 实验一6、7、8月份降水图图1.6 实验二6、7、8月份降水图通过比较图1.4、1.5、1.6可以看出实验一和试验二在6、7、8月份的降水预测中，实验一和实验二的预测降水量误差开始变大，预测降水区域和降水中心也出现偏差，预测值均比观测值偏大，海上地区尤为明显，误差更大，总体来说两个实验预测效果都较差。
图1.7 TRMM卫星9、10、11月份降水图图1.8 实验一9、10、11月份降水图图1.9 实验二9、10、11月份降水图通过比较图1.7、1.8、1.9，可以看出实验一和实验二在9、10、11月份的降水预测中对中国区域的降水预测较为准确，误差主要出现在海上区域，但是降水中心预测均存在偏差。
在9月份的降水预测中，两个实验对中国区域的降水量预测偏大，是这三个月中误差最大的；10、11月份降水量的预测和观测值相比误差不大，但是在对南海区域的降水预测中，降水量预测值均偏大，误差较大。
总体来看，每个月两个实验的预测效果相当。
图1.10 TRMM卫星12、1、2月份降水图图1.11 实验一12、1、2月份降水图图1.12 实验二12、1、2月份降水图通过比较,1.10、1.11、1.12，可以看出两个实验在12、1、2月份的降水预测中，降水中心仍预测不准确。
中国区域的降水量预测值偏小，但误差较小，而南海地区的预测值偏大，且误差较大，是误差出现的主要地区。
两个实验每个月的预测效果相当b、季度尺度分析图1.13 TRMM春季月平均 1.14 实验一春季月平均图1.15 实验二春季月平均降水图降水图降水图通过比较图1.13、1.14、1.15，可以看出两个实验在春季月平均降水的预测中，预测降水量比观测降水量的值略大，且降水中心不准确，误差较大的区域主要集中在东南沿海地区和台湾地区，相比较而言，实验二的误差更小一些。
图1.16 TRMM夏季月平均图1.17 实验一夏季月平均图1.18 实验二夏季月平均降水图降水图降水图通过比较图 1.16、1.17、1.18，可以看出实验一和实验二预测的夏季月平均降水误差比春季要大，尤其是东南亚地区、南海地区以及中国河北山东地区预测误差较大，而且出现误差的范围也开始扩大，降水中心预测仍不准确。
图1.19 TRMM秋季月平均图1.20 实验一秋季月平均图1.21 实验二秋季月平均降水图降水图降水图通过比较图 1.19、1.20、1.21，可以看出实验一和实验二在秋季月平均降水的预测试验中对中国大陆地区的降水预测误差较少，比起夏季来说预测误差减小，但是对南海和黄海地区的预测误差较大，且降水中心存在偏差。
总体来说，相对于夏季，误差有所减小。
图1.22 TRMM冬季月平均图1.23 实验一冬季月平均图1.24 实验二冬季月平均降水图降水图降水图通过比较图 1.22、1.23、1.24，可以看出实验一和实验二在冬季月平均降水的预测试验中对中国大陆地区的预测较为准确，但是对南海和黄海地区的预测仍然存在较大误差，且降水中心预测不准确问题仍然存在。
通过对月降水图和季度降水图进行定性分析看出：①中国区域的预测误差主要出现在降水较多的5、6、7、8、9月份，像降水较少的10、11、12、1、2月份，误差较小。
②通过季度月平均值分析，看出中国区域的预测误差中，冬季月和秋季的平均误差最少，春季次之，夏季月平均误差最大，但是四个季度中海上区域的月平均误差均较大。
③海上区域的降水预测误差比大陆地区误差要大；降水多的区域（如东南沿海）误差大。
④降水中心无论是从月尺度还是从季节尺度分析，看出预测均不准确。
⑤对月尺度3、4月份的降水预测和季节尺度春季月平均降水的预测，实验二的预测误差比实验一要小一些。
⑥两个实验都能预测出南多北少的降水形势以及降水随季节先增多后减少的变化。
1.1.2 降水误差图分析a、月尺度分析图1.25 实验一3、4、5月份降水误差图图1.26 实验二3、4、5月份降水误差图通过比较图 1.25、1.26，可以看出在中国大部分地区两个实验预测的误差较小，误差较大的地区主要出现在东南部地区。
在3月份的预测中，实验一和实验二的预测效果相当；在4、5月份的预测中，实验二出现的误差较大的区域明显要比实验一出现的少，所以说实验二对4、5月份的预测效果要比实验一好。
图1.27 实验一6、7、8月份降水误差图图1.28 实验二6、7、8月份降水误差图通过比较图 1.27、1.28，可以看出两个实验预测的中国区域的降水误差开始变大，误差较大的区域已经从东南部沿海扩展到整个东部地区，两个实验的预测效果均较差。
图1.29 实验一9、10、11月份降水误差图图1.30 实验一9、10、11月份降水误差图通过比较图1.29、1.30，可以看出两个实验预测的中国区域的降水误差在9月份时仍较大，但是从10月份开始误差减小，误差较大的区域从东部地区缩小到东南部沿海地区。
两个实验的预测结果具有一致性，效果相当。
图1.31 实验一12、1、2月份降水误差图图1.32 实验二12、1、2月份降水误差图通过比较图 1.31、1.32，可以看出两个实验预测的中国区域的降水误差均比较小，主要误差区域还是集中在东南沿海地区，而且两个实验预测的结果一致性非常好，预测效果相当。
b、季度尺度分析图1.33 实验一春季月平均降水误差图图1.34 实验二春季月平均降水误差图通过比较图 1.33、1.34，可以看出两个实验预测的中国区域的春季月平均降水误差均比较小，误差较大的地区和月尺度分析的一样，主要出现在东南部沿海地区。
相比较而言，实验二的预测效果要更好一些。
图1.35 实验一夏季月平均降水误差图图1.36 实验二夏季月平均降水误差图通过比较图 1.35、1.36，可以看出两个实验预测的中国区域的夏季月平均降水误差均比较大，误差较大的区域已经从春季的东南部沿海扩展到整个东部地区，和月尺度分析中6、7、8月份的一致，两个实验的预测效果均较差。
图1.37 实验一秋季月平均降水误差图图1.38 实验二秋季月平均降水误差图通过比较图 1.37、1.38，可以看出两个实验预测的中国区域的秋季月平均降水误差均比较小，误差较大的地区和月尺度分析的一样，主要出现在东南沿海地区，两个实验的预测效果相当。
图1.39 实验一冬季月平均降水误差图 图1.40 实验二冬季月平均降水误差图 通过比较图 1.39、1.40，可以看出两个实验预测的中国区域的冬季月平均降水误差均比较小，主要误差区域还是集中在东南沿海地区，但误差绝对值几乎没有超过80mm 的区域，可以看出冬季降水月平均值是四个季度中误差最小的，而且两个实验预测的结果一致性非常好，所以说两个实验的冬季预测效果最好。
通过降水误差图分析可以看出：①误差较大的区域主要是东南沿海降水较多的区域。
②误差较大的月份主要是降水较多的6、7、8、9月份，降水少的10、11、12、1、2月份，误差较小。
③通过季度降水误差月平均值分析，看出冬季的月平均误差最少，春季和秋季次之，夏季月平均误差最大。
④实验二在4、5月份和春季月平均的降水误差要比实验一要小一些。
这些结论与通过分析降水图得出的结论①②③⑤基本一致。
下面我们将通过对比降水距平百分率（100⨯-三十年平均值三十年平均值模式值或观测值）图，分析气候变化的趋势，并进一步探究WRF 的预测能力以及初始时间对气候预测的影响。
1.1.3 降水距平图分析a 、月尺度分析图1.41 TRMM 卫星3、4、5月份降水距平图图1.42 实验一3、4、5月份降水距平图图1.43 实验二3、4、5月份降水距平图通过比较图 1.41、1.42、1.43，可以看出两个实验都出现了预测值降水距平百分率与观测值相反的趋势，尤其是3月份，这种趋势出现的范围最大，5月份相反趋势出现的范围最小。
总体来说，在3、4月份的预测试验中，实验二预测误差更小一些；5月份的预测中，两个实验预测效果相当，相反趋势范围均比3、4月份要小。
图1.44 TRMM卫星6、7、8月份降水距平图图1.45 实验一6、7、8月份降水距平图图1.46 实验二6、7、8月份降水距平图通过比较图 1.44、1.45、1.46，可以看出两个实验都仍存在预测值降水距平百分率与观测值相反的趋势，且比3、4、5月份的范围要大。
总体来说，在6、7月份的预测试验中，实验二的误差更小一些；在8月份的预测中实验一和实验二的预测效果相当，都比较大。
图1.47 TRMM卫星9、10、11月份降水距平图图1.48 实验一9、10、11月份降水距平图图1.49 实验二9、10、11月份降水距平图通过比较图 1.47、1.48、1.49，可以看出两个实验预测值距平百分率与观测值相反的趋势范围要比6、7、8月份小，但误差仍然较大。
总体来说，在9月份的预测中两个实验预测效果相当；在10月份的预测中，实验二的的预测误差要更小一些；相反在11月份的预测中，实验一的预测误差更小一些。
图1.50 TRMM卫星12、1、2月份降水距平图图1.51 实验一12、1、2月份降水距平图图1.52 实验二12、1、2月份降水距平图通过比较图 1.50、1.51、1.52，可以看出两个实验出现的预测值降水距平百分率与观测值相反的趋势范围是四个季度中最少的。
总体来说，在12月份的预测中两个实验的预测效果相当；在1、2月份的预测中，都是实验一的预测误差更小一些。
b、季度尺度分析图1.53 TRMM春季距平图图1.54 实验一春季距平图图1.55 实验二春季距平图通过比较图 1.53、1.54、1.55，可以看出两个实验在预测春季月平均降水时，都仍存在预测值降水距平百分率与观测值相反的趋势，但是实验二的预测误差明显要比实验一小。
图1.56 TRMM夏季距平图图1.57 实验一夏季距平图图1.58 实验二夏季距平图通过比较图 1.56、1.57、1.58，可以看出两个实验在预测夏季月平均降水时，预测值降水距平百分率与观测值趋势相反的范围变大，两个实验的误差均比较大。