数值模式2014年福建省气象要素预报检验

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《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。

检验这一类预报，用列联表来表示预报事件“有”和“无”的发生频率。

击中：预报发生，实况也发生的事件（A）；漏报：预报不发生，但实况发生了的事件（B）；空报：预报发生，但实况未发生的事件（C）；反击中：预报不发生，实况也未发生的事件（D）。

1.准确率。

PC= A+DT×100%PC值域：0%～100%，理想值：100%。

准确率简单、直观。

但由于“反击中”的权重与“击中”一样，反应不出极端天气的预报准确性。

在降水预报中，用对晴雨预报的检验，击中（A）表示有降水预报正确，反击中（D）表示无降水预报正确。

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。

数值预报方法

v v v v 1 P u v w fu Fry t x y z y
w w w w 1 P u v w g Frz t x y z z
u v w V t x y z
t
为局地变化项
w z
u v , x y
分别为水平输送项（平流项）和垂直输送项。
直到目前为止，这套大气动力方程组还没有解析解，只能求它的数值解。于是发展了数值天气预报方法。
把大气动力方程组写成如下形式：
u u u u 1 P u v w fv Frx t x y z x
§5. 卫星、雷达探测资料的应用
一．气象卫星探测资料的应用卫星自上而下观测地球大气，所拍摄的云图直观、形象，加深了预报人员对天气系统的理解，特别是在资料稀少的高原、沙漠、海洋上，卫星资料起着更为重要的作用。
卫星图像提供了在空间上连续的资料，从而提高了预报员解释常规观测报告的能力。因而卫星资料的应用促进了天气预报准确率的提高。在实际工作中，可以应用卫星探测资料估计降水，分析和预报热带气旋、对流尺度天气和天气尺度系统。
1959 年 Klein 等人首先提出了应用数值预报产品制作局地天气预报的方法，从而开创了把客观预报的两大分支— —数值预报和统计预报结合起来的动力一统计预报方法。目前在数值预报产品释用中，最常用的方法有完全预报方法和模式输出统计方法。
1．完全预报方法 (1) 利用历史观测资料和统计方法来确定局地气象要素的预报方程， (2) 把数值预报模式的输出结果代入统计预报方程中制作预报。这个方法是假定模式输出值与实测值完全一致的，即它认为数值预报是完全对的，所以称为完全预报方法。

基于数值天气预报预测电波雨衰的关键问题分析

基于数值天气预报预测电波雨衰的关键问题分析张驭龙;张健【摘要】随着Ka频段卫星通信产品的推广应用，降雨衰减在卫星通信系统中的影响越来越大。

经典雨衰预测方法利用年固定时间百分比降雨率数据计算，在卫星通信系统设计中发挥了重要作用，但并不能用于天气对全网各节点的影响分析。

随着气象科技的不断进步，小时降水量预报不断精细，使得在特定通信保障任务中评估预测各节点雨衰值成为可能。

在充分介绍了经典雨衰模型ITU-R和数值天气预报的基础上，从降雨率换算、降雨率平均化、雨顶高度判定三个角度出发，提出了构建基于降水预报数据雨衰预报模型的关键问题，并指出了相关改进方法。

%With the promotion and application of Ka-band satellite communications products,the influence of rain attenua-tion has been increasing on the satellite communication system. The rain attenuation of the fixed percentage of the time in a year is used in the prediction method of the classic rain attenuation,which plays an important role in the design of the satellite com-munication network,but it can not be used in the impact analysis of weather effects on satellite communication network. With the continuous improvement of meteorological science and technology,hour-precipitation forecast has become more and more pre-cise,that makes it possible to forecast the rain attenuation of each node during a communication support task. Basis on introducing of the classic rain attenuation model ITU-R and numerical weather prediction,start from rain rate conversion,rain rate averaged, rain top height determination,the keyissues of building rain attenuation model are proposed,and the relative improved methods are given out.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2014(000)001【总页数】4页(P27-30)【关键词】数值天气预报;电波;雨衰;预测模型【作者】张驭龙;张健【作者单位】解放军理工大学通信工程学院，江苏南京 210007; 北京应用气象中心研究所，北京 100029;中国电子设备系统工程公司研究所，北京 100141【正文语种】中文【中图分类】TN927-340 引言由于高频段卫星通信系统具有传输速率高、用户终端小、多波束覆盖、用户容量大的优势，卫星通信向更高频发展的观点现已广为认可。

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]。

数值天气预报的基本原理

数值天气预报的基本原理数值天气预报是基于数学模型和现代气象学理论实现的一种预报方法，它的基本原理主要包括以下几个方面：一、数值模型的建立数值模型通常会将大气划分成网格，通过对每个网格的物理方程进行离散化、数值求解，来模拟大气在不同高度、不同时间的物理过程。

其中，物理方程通常包括质量、能量、动量守恒方程等，而数值求解采用的是数值计算方法，如有限差分、有限元等。

二、数据输入和处理数值预报需要大量的气象数据来提供给数值模型，包括观测数据和数值预报资料。

观测数据主要来自气象观测站、卫星遥感等，而数值预报资料则包括历史数据、其它数值预报模型的预报资料等。

这些数据需要进行质量控制、插值等处理，以提高预报的准确性。

三、初始化初始化是对数值模型的第一次运算，利用已有的观测数据和预报数据，对数值模型进行初始值设定，以便预报未来的天气状况。

初始化中涉及到的要素包括气压、温度、湿度、风向、风速等。

四、数值预报在数值模型完成初始化之后，便可以进行数值预报，预报的时间可以从数小时到数天不等，具体预报时间由模型的运算能力和实际需要而定。

预报的过程中，数值模型将各个网格中的数值连成数列进行求解，最终预报出各种气象要素的空间分布和时间变化。

五、后处理数值预报完成后，还需要进行后处理以制作出直观有效的预报图，为大众提供使用。

所谓的后处理包括对预报数据的插值、网格剖分、等值线绘制等等。

预报数据的直观展示是数值预报实际应用中不可缺少的环节。

总之，数值天气预报以其高准确度、快速更新的特点，成为了现代气象预报的重要方法之一。

在未来，随着大数据处理和人工智能等技术的发展，相信数值天气预报仍将有更加广阔的应用前景。

气象统计与预报方法

气象统计与预报方法
气象统计与预报方法是一个广泛应用的领域，涉及到大量的数据分析和模型预测。

以下是一些常用的气象统计与预报方法：
1. 回归分析：通过找出气象要素之间的关系来进行预测。

例如，可以建立温度、湿度、气压等气象要素与未来天气状况之间的回归模型，从而预测未来的天气情况。

2. 时间序列分析：将气象数据按照时间顺序进行排列，并分析其随时间变化的特点。

通过对时间序列数据的分析，可以了解气象要素的长期变化趋势以及周期性变化规律，从而预测未来的天气情况。

3. 神经网络模型：基于人工智能和机器学习的方法，通过训练神经网络来识别气象数据中的模式和关系。

神经网络模型可以处理复杂的非线性关系，并且能够处理大量的数据，从而提高了天气预报的准确性和可靠性。

4. 数值预报模型：基于物理和数学方程模拟大气运动的方法。

通过求解这些方程，可以预测未来的天气情况。

数值预报模型是现代天气预报的主要工具之一，尤其在短期和中期天气预报中广泛应用。

5. 统计与物理相结合的方法：结合统计方法和物理方程，对大气运动进行模拟和预测。

这种方法能够更好地解释气象现象的物理过程，并且可以提高天气预报的准确性和可靠性。

6. 数据挖掘技术：通过分析大量的历史和实时气象数据，挖掘出隐藏在数据中的模式和关系。

例如，可以使用数据挖掘技术来分析过去的温度、湿度、气压等气象要素数据，找出它们与未来天气状况之间的关系，从而预测未来的天气情况。

总之，气象统计与预报方法的应用需要根据具体情况选择合适的方法，综合考虑数据的质量、模型的准确性和实际的应用需求等因素。

(完整版)天气预报准确度

北半球500hPa位势高度年平均距平相关系数与国外主要系统的对比
距平相关系数
— 国外数据引自美国国家环境预报中心 /gmb/STATS_vsdb/
15
2012年韦森特（1208）台风路径（左）和强度（右）的24小时预报（粗黑线为实况，其余是集合预报中的一些个例）
在预报服务中发挥了重大决策参考作用
17
实事求是踏实钻研通力合作稳步向前
18
5
✓ 要实事求是地告诉政府和人民大众；
✓ 切不可包揽一切，作茧自缚； ✓ 我们必须努力做到报出那些本
该预报准的，努力缩小那些因认知不足而误报的。
6
二、天气现象（或气象要素）与天气系统预报的区别
天气预报是通俗来说的一个笼统的概念（名词），科学地说应细分。 ✓ 天气系统（Weather system, synoptic system） ——指天气现象分布有明确结构的格局（可见或可分辨的），例如作为一个系统来说的气旋、冷高压、副高、台风等。它们是确定性的，从而可以用现代“科学推理方法”作预告（例如求解动力学方程即数值天气预告方法），尽管有一定的不确定性。
一、天气演变的自然不确定度和人们认知的时代局限性
“天气预报不准”，真相如何？
✓ 日月蚀报得很准（确定性问题）太阳风和磁暴报得怎样？（带有偶然性和时限）
✓ 小行星轨道的计算（受观测误差限制，具有时限性）
3
✓ 锅炉中的流体运动，湍流的湍涡元无人计算，湍流元（单体）具偶然性，不可预测。某些统计特性（如平均温度，平均流量等量的宏观具确定性）可以计量，但精度受测量技术和对统计规律认识的限制。
• 计算误差的限制 • 天气演变自身的混沌特性及其与上述误差的

关于影响气象预报准确率的因素分析

关于影响气象预报准确率的因素分析气象预报的准确率受到多种因素的影响，这些因素可以分为气象要素、观测技术、数值模式和人为因素等几个方面。

气象要素是影响气象预报准确性的重要因素之一。

主要的气象要素包括温度、湿度、气压、风向风速、降水等。

这些要素的准确度直接影响到预报的准确性。

如果观测站点附近缺乏气象要素观测设备，或者设备的故障或校准不准确，都会导致无法准确获得气象要素的数据，从而影响预报的准确性。

观测技术也是影响气象预报准确率的因素之一。

目前常用的观测技术包括气象卫星观测、雷达观测、地面气象观测等。

观测技术的准确度和频率，直接决定了预报的数据源的质量。

气象卫星观测器的精度和分辨率决定了卫星图像能否准确地反映大气活动的变化；雷达观测的精度和强度监测能力影响着对降水、风暴等天气系统的准确追踪和预报。

数值模式是气象预报准确率提高的关键因素。

数值模式通过运行物理方程和数学模型，将大气的演变表示为数学方程组的求解问题，进而进行预报。

数值模式的准确度和参数设定直接关系到预报的准确性。

如果数值模式中使用的物理参数与实际情况不符，或者边界条件设置不准确，都会引起预报误差。

人为因素也是影响气象预报准确率的重要因素之一。

气象预报员的经验和判断能力对预报结果至关重要。

气象预报员需要对气象数据进行准确地解读和分析，并结合历史数据和经验进行判断和预报。

预报的沟通和传达也是影响准确性的因素。

如果预报结果无法及时准确地传达给用户和决策者，就无法及时采取相应的应对措施，从而影响预报的准确性。

气象预报准确率受到多种因素的影响，包括气象要素、观测技术、数值模式和人为因素等。

提高气象预报准确率需要不断改进观测技术、提高数值模式的准确度，同时加强预报员的培训和经验积累，并加强预报结果的传达和应用。

气象数据分析与预测模型研究

气象数据分析与预测模型研究一、引言气象数据是预测天气变化和气候变化的重要依据。

随着气象科学的发展和气候变化的日益严重，气象数据分析和预测模型的研究变得越来越重要。

本文将探讨气象数据的分析方法以及常用的气象预测模型。

二、气象数据分析1. 数据采集与处理气象数据的采集通常通过各类气象观测仪器和设备进行。

这些观测仪器可以测量温度、湿度、气压、风速、降水等气象要素。

采集到的原始数据通常需要进行预处理，包括数据清洗、数据校准和数据插值等，以提高数据的准确性。

2. 数据统计与可视化对气象数据进行统计分析可以揭示其潜在规律和特征。

常用的统计方法包括均值、方差、相关系数、频率分布等。

此外，通过绘制气象要素的时序图、空间分布图和相关图等，可以直观地展示气象数据的变化趋势和空间分布特征。

3. 数据挖掘与模式识别数据挖掘和模式识别技术可以从大量的气象数据中发现潜在的关联规律和趋势。

常用的方法包括聚类分析、关联规则挖掘和时间序列分析等。

通过这些分析方法，可以发现气象要素之间的相互作用以及其对天气和气候变化的影响。

三、气象预测模型1. 统计模型统计模型是一种基于历史数据的气象预测方法。

常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型和ARIMA模型等。

通过分析历史数据的变化趋势和周期性，建立模型预测未来的气象变化。

然而，统计模型往往无法考虑到气象要素之间的复杂关系和非线性特征。

2. 数值模型数值模型是一种基于物理方程的气象预测方法。

数值模型通过将大气动力学和热力学等物理过程建模，模拟大气的演化和运动规律。

常用的数值模型包括大气环流模式（GCM）和区域气象模式（RCM）等。

数值模型可以提供较为准确的天气预报和气候预测，但其计算复杂度和对初始条件的敏感性较高。

3. 人工智能模型人工智能模型是一种基于机器学习和深度学习等技术的气象预测方法。

常用的人工智能模型包括人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和深度神经网络（DNN）等。

这些模型可以通过学习历史数据中的模式和规律，实现精确的气象预测。

气象预报的方法与不确定性

气象预报的方法与不确定性气象预报的方法与不确定性气象预报是通过研究大气运动和变化规律，利用各种气象观测资料，运用数学模型和计算机技术，对未来一段时间内的天气情况进行预测的科学技术。

它对人们的生产、生活和交通等方面具有重要的指导作用。

然而，由于天气系统的复杂性和气象观测的限制，气象预报存在一定的不确定性，这给气象预报工作带来了一定的挑战。

一、气象预报的方法1. 经验法：人们在长期的观察和积累中发现，某些天气现象出现的规律性很强，可以根据历史气象资料和经验规律进行预测，这就是经验法。

例如，临近黄立夏，一些地方常会发生雷雨天气，根据多年的观测，可以较为准确地预测该地即将出现雷雨。

2. 统计法：统计法是根据过去一段时间的气象观测资料，通过统计分析和计算，建立数学模型，预测未来某一时刻的天气。

例如，根据历史资料统计得出某地11月的平均温度为15℃，可以预测该地在未来11月的天气平均温度也会接近15℃。

3. 数值模式法：数值模式法是基于数学模型和计算机技术，通过将大气分割成网格，利用大气的物理方程和数值方法，对每个网格点的气象要素进行计算和模拟，从而预测未来一段时间内的天气。

数值模式法是目前气象预报的主要方法，其预报结果具有较高的准确度。

二、气象预报的不确定性1. 天气系统的复杂性：天气系统是由大气中各种气象要素相互作用形成的复杂系统，其中包括了地球自转、大气运动、地形和地理位置等多种因素，这使得天气系统难以准确预测。

尽管数值模式法能够对气象系统进行计算和模拟，但由于气象系统的非线性、混沌性等特点，预测结果仍存在不确定性。

2. 数据的不确定性：气象预报需要大量的观测数据作为输入，然而观测数据的获取和精度也会影响预报结果的准确性。

气象观测设备可能存在故障、误差和不连续性等问题，观测数据的收集也可能受限于地理位置和资源等因素，这都会引入不确定性。

3. 数值模型的不确定性：数值模拟是气象预报的核心方法之一，但模式的初始化、参数的设定和数值计算过程中的近似等都会对预报结果产生影响。

气象预报技术的数值和统计分析方法研究

气象预报技术的数值和统计分析方法研究一、引言随着经济和社会的快速发展，气象预报技术的重要性日益凸显。

准确地预报天气对于航空、海洋、农业、交通等行业至关重要，也对人类生命财产的安全产生至关重要的影响。

为了提高气象预报的准确性和可靠性，需要不断探索新的数值和统计分析方法。

二、气象预报的数值方法气象预报的数值方法是通过对大气环流和气象要素的物理模拟来预测未来的天气情况。

数值方法通常使用大气数值模式（ANM）来模拟地球大气系统，并根据数学物理方程组的解决方案来计算未来的天气。

数值模式技术是气象学中最基本和最重要的技术之一。

数值模式将大气分成小的网格，并在每个网格中求解质量、动量和热力学方程式。

这种方法可以提供大气的详细物理信息，并根据初始状态和各种可能的天气预报情况计算未来的气象变化。

数值模型捕捉了地球大气的物理过程，包括风、温度、湿度、云和降水等。

数值模型有多种，如全球大气模型、区域气象模型、嵌网模型等。

这些模型互为补充，每个模型都有其优点和适用范围。

模型的准确性取决于许多因素，如水平分辨率、时间步长、初始和边界条件、物理方程的精度和参数选择等。

三、气象预报的统计方法气象预报的统计方法是将气象预报看作是一种随机过程，并用概率和统计方法来描述未来天气的随机变化。

针对不同的应用场景，可以采用不同的统计方法，如时间序列分析、回归分析、变异系数方法、特征值方法等。

时间序列分析是指对时间序列数据进行分析和预测的方法。

常用的方法包括滑动平均法、指数平滑法、自回归模型等。

时间序列分析可以预测未来一定期间内的气象变化情况，以及局部气象现象的发生概率。

回归分析是指通过建立统计模型，分析气象因素对某一关键参数（如温度、湿度、降雨量等）的影响。

常用的方法包括线性回归分析、多元回归分析等。

回归分析方法可以找到气象预报和关键参数之间的关系，从而提高气象预报的准确性。

变异系数方法是一种描述数据变化程度的统计方法，通常用于衡量气象数据的稳定性。

ECMWF 数值预报模式简介

Single executab 14km/28kmOperational
from day 0 since 2013
ORCA1_Z42
Solar and non solar fluxes, E-P
Roughness Air density
Gustiness
Ice concentration
Ice concentration
atmECoEMsapWrthhFeromcecooeudapenlelsd land wavessea ice
Karl and Trenberth 2003
New coupled assimilation system (CERA) for the coupled Earth model:
•
atmospheric and ocean observations assimilated simultaneously
• Work is ongoing on using a higher resolution ocean components (ORCA025z75) planned for end of 2016 in the Ensemble forecasts and later in the High resolution system.
reloacxeaatnion increments are
comanpaulytesids in dpyanraamlleiclatloly cocnosrisrteecnttthweith
Conclusions:
• ECMWF has a coupled atmosphere-wave-ocean circulation forecasting system, currently operational in the Ensemble Prediction System.

浅谈气象数值预报

要素观测值。３大气运动的控制方程组
几乎所有的天气现象均与大气运动息息相关。大气运动必须遵循一定的流体力学和热力学定律，在数学上则表现为所谓大气运动控制方程组。数值天气预报就是用数值方法来求解这组控制方程，得出未来的气象要素场。大气运动控制方程组包括：运动方程（牛顿第二运动定律）、热力学方程（热力学第定律）、连续方程、水汽守恒方程、气体状态方程和静力方程。这些方程在很多地方都可以看到，在此不做赘述。４数值预报模式中的物理过程在气象数值预报中，有２个问题必须要解决，要有一个好的描述大气运动的数学方程组，要有较好的数值求解方案。这些方程组主要是要能较好地描述大气中的一些基本物理过程，如：地形影响、扩散和摩擦、辐射、降水、下垫面感热和水汽输送等。以上这些物理因素对于气象数值预报是非常重要的。有人用原始方程组模式对数值预报中各种因素所起的误差做了分析，其中物理因素所引起的预报误差占有相当大的比重。当然，由于对数值预报所要求的预报时效长短不同，对这些因素的考虑也有侧重。比如，辐射、下垫面加热，由于他们在短期内的作用并不十分显著，计算量也较大，对短期预报可以不考虑，但对于中期预报则不可忽略。不同的数值模式，这些物理过程面展开：的处理方案也不完全相同，有的精细，也有的简单。对它们处研究中小尺度的灾害性剧烈天气预报，建立中尺度数值预理的繁简与计算机条件，模式的结构和要用此模式达到的目的报模式；利用全球大气模式研究１０～１５ｄ的中期预报；从气都休戚相关。下面简要介绍一些主要的物理过程：候过程的热力学和动力学的观点，探索１个月以上的长期，乃４．１地形的影响至气候数值预报。地形对大气运动的影响主要表现为热力作用和动力作用。２数据处理和客观分析它对各种尺度的波动都有显著的影响。如研究表明，北半球１对具体的天气进行预报之前，要掌握当前的大气状态。尤月份５０ｋＰａ平均高度场上，全球呈三槽三脊。这种环流形势的其是气象数值预报，它是通过解流体力学方程组、热力学方程特点与地形作用有着密切的关系。和水汽方程等来预报未来天气变化，更必须有正确的大气状态４．２次网格尺度的水平扩散作为初值。随着大气探测手段的发展，除了常规资料，还有通大气不断从降水、辐射等过程中获得热量，一部分变为内过如飞机等各种高空设备和火箭等不同类型的非常规探测手段能或位能，另一部分转化为动能。能量的耗散机制是维持大气获取的信息，这些对天气分析和提高预报质量起着非常重要的的能量平衡的关键。研究表明，能量的耗散主要发生在近地面

2014年综合气象业务竞赛试题

锡林郭勒盟首届综合气象业务竞赛试题—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————综合业务基础理论试卷一、填空题：（每空0.5分，100个空，合计50分）1. 气象灾害防御工作实行（以人为本）、（）、（）、（）的原则。

2.《气象灾害防御条例》中的气象灾害，是指（台风）、（）、（）、（低温）、（）、（）、（）、（）、（）、（）、（）等所造成的灾害。

3.预警信号由（）、（）、（）和（）组成，气象部门根据对各类气象灾害的发展态势，综合预评估分析确定预警级别，从重到轻的颜色分别用（）、（）、（）、（）四种颜色标示。

4.《中国气象局关于加强农村气象灾害防御体系建设的指导意见》提到，2010年实现县、乡两级政府有分管领导，每个乡有一名（），实现每个县至少有一个乡建有（），至少75%的村（屯）要设有（）。

每个地（市）至少要有一个县开展社区（村）（）气象灾害工作。

5、《暴雨诱发中小河流洪水和山洪地质灾害气象风险预警服务业务规范》中气象风险等级按（）级划分，即（）级（有一定风险）、（）级（）、（）级（）、（）级（）。

６.《现代农业气象业务发展专项规划》的基本原则：（需求牵引，服务引领）（，）（，）（，）。

７.统一仪器的规格指标，安装方法和操作步骤，可使系统性误差的数值比较稳定，使观测资料在时间和空间上具有（）。

8. 干旱预警信号分（）级，预计未来一周综合气象干旱指数达到（）(气象干旱为25～50年一遇)，或者某一县（区）有（）以上的农作物受旱，应发布干旱橙色预警信号。

9.《国务院办公厅关于加强气象灾害监测预警及信息发布工作的意见》中，力争到2015年，灾害性天气预警信息提前（）分钟以上发出，气象灾害预警信息公众覆盖率达到（）以上。

数值天气预报第十章_几种数值模式及模拟试验举例

数值天气预报第十章几种数值模式及模拟试验举例兰州大学大气科学学院中小尺度天气系统常与暴雨、冰雹、雷雨大风等剧烈天气过程联系在一起。

随着探测手段的进步，监测和跟踪能力的提高，对中小尺度天气系统发生、发展机制的探讨及预报方法的研究，近年来取得迅速的进展。

1986——1990 年期间，中国建立了京津冀地区的中尺度天气系统的监测和预报基地。

数值模拟是用试验的手段分析中小尺度天气系统的理论工具。

用其研究中小尺度天气过程，可以避免研究中求解非线性方程组的困难，但却较真实的揭示出影响中小尺度天气过程的物理因子以及演变的细节。

本章内容描述中小尺度天气系统的基本方程组描述中小尺度天气系统的线性方程组的动力学特征模拟中小尺度天气系统应考虑的物理因子中尺度天气系统数值模拟实例3.其他方程的简化热流量方程、水分方程及其他气体和气溶胶方程，一般较少做简化，采用原有方程形式。

只有当源汇项较小时，可将它们略去。

小结：简化的中小尺度系统的方程组，其连续方程根据系统深厚或浅薄分别取(10.20)式或(10.22)式；其垂直运动方程根据系统的水平尺度分别取(10.27)或(10.28)式；水平运动方程采用(10.32)式和(10.33)式；而其他方程一般仍取原有形式，即(10.2)及(10.4)至(10.8)式。

这些方程则构成了描述中小尺度系统的基本方程组。

(10.75)(10.76)引入这两个参数的目的是为了在分析中追踪它们所代表的项；以便很清楚地了解采用流体静力假设或滞弹性假设应被忽略的项。

二、形式解与频率方程上述方程组中含有6个未知数及，有6个方程，则方程组闭合，可以求解。

设各未知数有下列形式的解：11,0,λ⎧=⎨⎩21,0,λ⎧=⎨⎩表示流体是非静力的表示流体是静力平衡的表示流体是可压缩的表示流体是滞弹性的u v w p ρ′′′′′、、、、θ′(10.77)将上述形式解代入方程组(10.69)～(10.74)中，可得含有6个未知数的线性齐次代数方程：%()()()() ()() ()()()()%()(),,,,,,,,,,,,x z x z x z x z x z x z i k x k z t x zi k x k z t x z i k x k z t x z i k x k z t x z i k x k z t x z i k x k z t x z u u k k e v v k k ew w k k e p p k k e k k e k k eωωωωωωωωωωρρωθθω+−+−+−+−+−+−⎧′=⎪⎪′=⎪′⎪=⎪⎨′=⎪⎪′=⎪⎪′=⎪⎩%力假定或滞弹性流体假定去除。

《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。

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。

不同相对湿度下大气污染物对能见度影响的研究

四、不同相对湿度下大气污染物对能见度的影响
不同的相对湿度下大气污染物对能见度的影响是不同的。
宋明等研究发现，大气能见度与相对湿度线性相关系数最高，PM2.5次之，大气能见度随相对湿度的增大而明显降低。相对湿度低于60%时，大气能见度与PM2.5的非线性相关性较好，与PM10次之，与PM10和PM2.5差值的相关性最差。相对湿度高于60% 时，大气能见度与PM10的非线性相关性较好，与PM2.5相关性次之。大气能见度与相对湿度非线性相关系数高于线性相关系数。
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3、温度
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4、相对湿度
陈燕在《南阳市大气能见度变化趋势及影响因子分析》中表明，能见度与相对湿度的变化呈明显的反位相。
（二）天气现象对能见度的影响
雾和霾
近年来国际上关于大气棕色云(ABC)的讨论与交流中，统一用相对湿度 (RH)80%来界定灰霾与雾。雾和霾对能见度的影响很大，RH<80%时导致的能见度恶化是霾造成的，RH>90%是雾造成的，RH 介于80%~90%之间则是二者共同造成的。
二、一般来说，也可分为两类：一是大气污染，二是气象因子
研究表明，大气颗粒物特别是细颗粒物是造成能见度下降的主要原因。它们是通过散射和吸收消光作用来降低能见度的。能见度除受大气污染的影响外，还与风速、温度、相对湿度等气象条件及雾、降水、浮尘等天气有密切关系。
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（一）气象要素对能见度的影响 1、风速白爱娟等在成都市大气能见度变化特征及影响因子研究中得出以下结论
当RH<20%时，大气气溶胶质量浓度与大气能见度相关性较差随RH的逐渐增大，能见度与PM2.5、PM10的相关系数逐渐增大，当相对湿度介于20%-59%，能见度与pm2.5的相关系数大于PM10的相关系数。当RH>60%时情况相反。能见度与与 PM2.5、PM10差值相关系数也较高，说明RH较大时，气溶胶的吸湿增长作用使得粗粒子在影响大气能见度方面贡献逐渐增大。

气象预报技术

气象预报技术随着现代科技的迅猛发展，气象预报技术也得到了极大的提升和改进。

气象预报技术是通过收集、分析大量的气象数据，运用各种工具和模型，对未来天气情况进行预测和预报的一项科学技术。

它在农业、交通、航空、海洋等领域起着重要的作用，不仅能够提供给人们准确的天气信息，还能够帮助人们做出正确的决策。

一、气象预报技术的发展历程随着时代的变迁，气象预报技术也经历了多个时期的发展。

最早的气象预报技术是人工观测和判断，通过观察云形、风向、气温等参数来推测天气变化。

而现在，随着先进的气象卫星、雷达和气象探测仪器的出现，气象预报技术实现了从人工推测到科学预测的转变。

1954年，美国气象学家罗斯比推出了数值天气预报方法，开创了数值预报的先河。

该方法以一系列的数学方程模拟大气的动力学和热力学过程，通过计算机模拟来预测未来的天气情况。

这种方法的出现，使得气象预报具备了可靠性和科学性，而不再依赖主观判断。

二、气象预报技术的主要手段1.气象卫星气象卫星是指在地球周围轨道运行的人造卫星，通过携带各种传感器，可以实时观测地球的云系、降水、温度、风速等气象要素。

这些观测数据可以传回地面，为气象预报提供重要的依据。

气象卫星技术的应用，使得气象预报变得更加精确和灵活。

2.气象雷达气象雷达是一种利用微波辐射来探测大气中降水的仪器。

它通过发射微波信号，接收反射回来的信号，可以识别出雨滴、雪花、冰雹等降水的类型和强度。

气象雷达技术的出现，可以实时监测降水的分布和发展态势，为气象预报提供全面准确的数据支持。

3.数值模式数值模式是气象预报中最重要的一种手段，它是将大气动力学、热力学等运动方程以及大量的观测数据输入到计算机模型中，通过模拟计算来预测未来的天气情况。

数值模式不仅可以提供准确的预报结果，还可以进行不同方案的对比和优化，为制定应对策略提供科学依据。

三、气象预报技术的应用领域1.农业气象预报技术在农业领域的应用十分广泛。

农民可以通过气象预报获取到未来的降水情况和气温变化，从而合理安排种植和施肥的时间，提高农作物的产量和质量。