CMA-RA陆面气温再分析产品在陕西的检验评估
CLDAS-V1.0产品说明书
CMA Land Data Assimilation System Version1.0（CLDAS-V1.0）中国气象局陆面数据同化系统第一版本产品说明编写：姜立鹏师春香张涛国家气象信息中心2013-07-24目录1.CLDAS简介 (3)2.CLDAS-V1.0输入数据 (3)3.CLDAS-V1.0技术方法 (5)4.CLDAS-V1.0产品 (6)5.CLDAS-V1.0验证与评估 (8)5.1驱动场产品验证评估 (8)5.1.1 气温、气压、湿度和风速 (8)5.1.2 太阳短波辐射 (9)5.1.3 降水 (11)5.1.4土壤湿度产品验证评估 (15)6.CLDAS-V1.0产品使用 (22)6.1数据可视化 (22)6.2数据读取 (22)6.3技术支持 (25)参考文献 (25)1.CLDAS简介中国气象局气象信息网络十二五计划中明确提出到2015年研制出高分辨率的多源土壤温湿度业务产品的目标。
为此国家气象信息中心在研制多源土壤温湿度融合分析产品方面进行了较长远的发展规划，并进行了总体目标和实施方案的设计。
陆面数据同化技术是获取高质量土壤湿度数据的有效手段,根据国内外陆面数据同化技术的发展情况，制定了分阶段实现CMA陆面数据同化业务系统的计划,该计划分为四个阶段，即CLDAS-V1.0--CLDAS-V4.0。
CLDAS-V1.0的科学目标是利用数据融合与同化技术，对地面观测、卫星观测、数值模式产品等多种来源数据进行融合，获取高质量的温度、气压、湿度、风速、降水和辐射等要素的格点数据，进而驱动陆面过程模型，获得土壤温湿度等陆面变量。
研究重点是对于陆面驱动数据的处理和合适陆面过程模型的选择。
CLDAS-V1.0的业务目标是设计一个可扩展性强的陆面数据同化系统框架，开发一个可用于业务运行的CLDAS-V1.0系统，并为版本升级预留接口。
CLDAS-V2.0将实现多个陆面模式的运行和多模式集成，并继续改进地表、土壤和植被参数和陆面驱动数据；CLDAS-V3.0将实现地面观测土壤湿度、卫星反演土壤湿度数据的同化；CLDAS-V4.0将实现卫星观测亮温数据同化。
浙北一次雷暴大风天气过程空报原因分析
浙北一次雷暴大风天气过程空报原因分析
邱吉东;沈易安;奚雷
【期刊名称】《浙江气象》
【年(卷),期】2024(45)1
【摘要】利用各种常规资料以及中国气象局全球大气和陆面再分析产品(CMA-RA)的0.25°×0.25°再分析资料,回顾了2022年6月14日雷暴大风过程的预报思路,并诊断分析了空报原因。
结果表明:(1)实况副热带高压位置相比于模式预报明显偏西,阻隔了水汽输送;低层湿度条件差,潜热不足,不利于强对流的发生;高低层形势配置差,700hPa及850hPa没有明显系统,同时模式预报有利于强对流的“前倾槽”形势并没有在实况中出现;不稳定能量相比于模式预报低;模式预报的上下层冷暖平流的配置在实况中也没有出现。
(2)面对分歧较大的模式预报以及偏重的上级指导预报,预报员主观订正能力有限,过分依赖模式预报和指导预报。
(3)预报员应增加多元资料分析,根据上游天气实况,及时订正更正预报结论。
【总页数】5页(P6-10)
【作者】邱吉东;沈易安;奚雷
【作者单位】湖州市气象局
【正文语种】中文
【中图分类】P45
【相关文献】
1.绵阳机场一次雷暴天气过程空报原因分析
2.2017年秋季河北一次飑线引发的雷暴大风过程分析
3.浙北地区春季一次弓形回波造成的雷暴大风天气过程成因分析
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陕西省环境气象条件评估指数时空变化特征研究
沙漠与绿洲气象Desert and Oasis Meteorology第18卷第2期2024年4月随着经济的高速发展和工业化、城镇化加快，雾霾天气频发，大气环境污染等环境气象问题凸显。
2013年以来，我国相继出现多次大范围持续性雾霾天气[1-4]，PM 2.5大范围严重超标，对城市交通和人民的健康生活造成严重影响，大气环境问题已成为政府和相关学者关注的焦点[5-7]，迫切需要对颗粒物污染的复杂形成机制和气象影响进行深入探究[8-11]。
国内外学者针对不利气象条件对空气污染影响展开了广泛深入的研究。
Seinfeld 等[12]研究了大气气溶胶和空气污染及其之间的关系，Flocas 等[13]、Pope 等[14]研究表明天气环流在污染事件的形成中起着至关重要的作用。
Wang 等[15]认为气候因子也会影响雾—霾的形成。
张小曳等[16]指出我国现今雾—霾问题的主因是严重的气溶胶污染，但气象条件对其形成、分布、维持与变化的作用显著，通过对比排放和气象条件对区域霾形成的贡献，发现一次排放的气溶胶与排放强度关系密切，而二次气溶胶的形成与变化受气象条件影响大。
陈镭等[17]研究发现槽后西北气流、垂直层结稳定及地面气压场较弱的条件有利于上海地区污染物积聚和维持。
马学款等[18]发现一定的大气扩散能力和强有力的减排措施，是形成“APEC 蓝”的主要原因。
也有学者[19-21]从不同角度研究了京津冀、长江三角洲气象条件对大气污染陕西省环境气象条件评估指数时空变化特征研究苏静1，孙娴2*，胡琳2，林杨3，王琦2（1.陕西省大气探测技术保障中心，陕西西安710014；2.陕西省气候中心，陕西西安710014；3.陕西省气象科学研究所，陕西西安710016）摘要：基于陕西省10地市2015—2020年PM 2.5浓度实况监测数据和气象条件评估指数EMI ，统计分析EMI 和PM 2.5相关性及近年EMI 的时空分布特征，定量评估气象条件变化及综合治理措施对陕西环境空气质量的影响。
多源气象数据融合格点实况产品研制进展
中央气象台精细化预报产品检验及误差分析
西
气 象
１ ９
杨 睿 敏 ，杨 波 ，胡 江 波 ，等 ．中央 气 象 台精 细化 预报 产 品 检验 及 误 差 分 析 ［ Ｊ ］ ．陕 西 气 象 ，２ ０ １ ４（ ６ ） ：１ ９ ～ ２ １ ．
文章编号 ：１ ０ ０ ６ —４ ３ ５ ４（ ２ ０ １ ４ ）０ ６ — ０ ０ １ ９ — ０ ３
１ ． ８℃ ，４ ８ 、７ ２ ｈ平 均 绝 对误 差 、均 方 根 误 差均 在 ２℃ 以上 ，预 报偏差 较 大 ，２ ４ 、４ ８ 、７ ２ ｈ的气 温预报 准确率 分别 为 ６ ５ ％、５ ７ ９ ／ ６ 、５ ４ 。最低
最 低 气 温 预 报 准 确 率 明 显 高 于 最 高 气 温 ，对 本 地 预 报 有 较 好 的 指 导 性 。 气 温 预 报 存 在 季 节 性 误
差 ，最 高气 温误 差 夏 季 大 于 冬 季 ，而 最 低 气 温 误 差 冬 季 大 于 夏 季 。气 温 预 报 误 差 还 受 天 气 变 化 影 响 ，转 折 性 天 气 时 最 高 气 温 预 报 误 差 较 大 ， 晴 转 阴 或 晴 转 小 雨 时 为 正 误 差 ，晴 转 明 显 降 水 时
收 稿 日期 ：２ ０ １ ４ —０ ７ —２ ３
作 者 简 介 ：杨 睿 敏 （ １ ９ ６ ５ 一） ，女 ，汉 族 ，陕西 汉 中人 ，高工 ，主要 从 事短 期 天 气 预 报 ｌ Ｔ作。
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气 温预报 准确 率 Ｔ 一 Ｎ ／ Ｊ ｖ 】 ｒ ×１ ０ ０ ， 其 中， Ｆ 为第 ｉ 站 的 预报气 温 ， ０ 为第 ｉ 站 的
细 化预 报 产 品 报 文 （ ２ ０时 起 报 ） ，汉 中 市 ｌ １县
NCC月气候预测产品对陕西预测能力评估
NCC月气候预测产品对陕西预测能力评估
雷向杰
【期刊名称】《陕西气象》
【年(卷),期】2012(000)005
【摘要】为了分析国家气候中心（NCC）月气候预测产品对陕西各气候区域和不同月份的预测能力，充分发挥其指导作用，利用现行评分方法和同号率统计方法，对2000--2010年NCC月气候预测产品对陕西月降水和气温预测情况进行分析，结果表明：月降水及其异常级评分多年平均值分别为57．9和63．4，同号率56．3％和57．7％。
3月、5月、7—9月、11月和汉中、安康、商洛的评分及同号率较高。
月气温及其异常级评分多年平均值分别为74．3和76．4，同号率70．8％和72．0％。
3月、6—7月、11月和榆林、延安的评分和同号率较高。
异常级预测的漏报率较高。
【总页数】5页(P29-33)
【作者】雷向杰
【作者单位】陕西省气候中心,西安710014
【正文语种】中文
【中图分类】P457
【相关文献】
1.2010年国家级和自治区级业务预测产品对内蒙古短期气候预测能力的检验 [J], 马清霞;陈廷芝;尤莉;郝文俊;包福祥
2.DERF2.0模式对江西月尺度气候预测能力的检验评估 [J], 马锋敏; 谢佳杏; 唐传师
3.BCC第二代气候系统模式对东亚夏季气候预测能力的评估 [J], 程智;高辉;朱月佳;史跃玲;刘俊杰;汪栩加
4.NRSM短期气候模式对温州台汛期预测能力检验(I):月和季降水检验 [J], 郑峰;苗长明;张小伟;万寒;周功铤;吴孟春;SUN Liqiang
5.中国区域月气候预测方法和预测能力评估 [J], 陈丽娟;李维京;刘绿柳;张培群因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
cma认证的检测项目
CMA认证的检测项目简介CMA（中国合格评定国家认可委员会）认证是指中国合格评定国家认可委员会对于检测机构的能力进行评定和认可，以确保其检测结果的准确性和可靠性。
CMA认证是国际上公认的检测机构能力认可体系之一，对于提高检测机构的竞争力、增强产品质量监管能力具有重要意义。
CMA认证的检测项目涵盖了多个领域，包括物理检测、化学检测、生物检测等。
本文将详细介绍CMA认证的检测项目及其相关要求。
检测项目分类CMA认证的检测项目主要分为以下几个类别：1.物理检测：包括力学性能测试、电磁兼容性测试、声学性能测试等。
2.化学检测：包括有机物分析、无机物分析、重金属分析等。
3.生物检测：包括微生物检测、生物学特性检测、遗传学检测等。
4.环境检测：包括水质检测、大气检测、土壤检测等。
5.食品检测：包括食品安全检测、食品成分分析、食品微生物检测等。
6.医药检测：包括药物分析、药物残留检测、生物制品检测等。
检测项目要求CMA认证的检测项目有严格的要求，主要包括以下几个方面：1.质量体系要求：检测机构必须建立和实施符合国际标准的质量管理体系，包括质量手册、程序文件、工作指导书等。
2.检测设备要求：检测机构必须配备先进的检测设备和仪器，确保检测过程的准确性和可靠性。
3.人员要求：检测机构必须配备具有相关专业知识和经验的检测人员，包括技术人员、质量管理人员等。
4.校准和验证要求：检测机构必须进行设备的校准和方法的验证，以确保检测结果的准确性和可靠性。
5.技术要求：检测机构必须掌握先进的检测技术和方法，能够满足不同领域的检测需求。
6.报告要求：检测机构必须按照规定的格式和要求出具检测报告，包括检测结果、检测方法、检测标准等信息。
检测项目流程CMA认证的检测项目一般包括以下几个步骤：1.样品接收和登记：检测机构接收样品，并进行登记和标识，确保样品的追踪和管理。
2.样品准备：根据不同的检测项目，对样品进行必要的准备工作，例如样品的提取、制备、稀释等。
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）。
国家级格点实况分析资料在陕西的检验评估--以一次暴雨过程为例
@青海气象 »>国家级格点实况分析资料在陕西的检验评估----以一次暴雨过程为例曹帮军1肖贻青2刘菊菊2马晓华2（1.中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所，乌鲁木齐830002; 2.陕西省气象台，西安710014）摘要：利用国家级格点实况分析资料与地面自动气象站实况数据，采用误差分析和技巧评分等方法对 2019年9月9日至11日发生在陕西省一次暴雨过程的降水和2m 气温进行了逐时的检验分析，结果表明：24h 累 积降水与自动气象站观测基本一致，对暴雨和大暴雨落区表征较好。
格点降水1h 产品的降水准确率为60.9%〜61.9%，TS 评分为0.54〜0.56；3h 降水准确率为74.3%〜76%,TS 评分为0.72〜0.74。
格点降水产品对小时降水量<1mm 的降水准确率较低，存在较大的漏报，尤其是降水初期降水范围较小时，漏报率高达60%〜70%，漏报率 随着降水范围和量级的增加明显减小。
2m 格点逐时气温的准确率稳定性较差，1°C 准确率为8.1%〜81.8%,2°C准确率为13.1%〜98%,平均绝对误差（MAE ）为1.7°C ，平均均方根误差（RMSE ）为2.1°C ;最高温和最低温2°C 的 正确率接近100%。
高山站点例如华山站、太白站温度误差较大，未来需要对其进行订正使用。
关键词：格点；实况;检验；暴雨引言近年来,我国精细化天气预报业务发展迅速,地面观测站点密集度不断增加，而站点数据一般采用 离散的记录形势，虽然在科研和业务应用中非常广 泛和应用，但格点数据更加规范整齐、分布均匀、精细化程度高，有着自己独特的优势。
在国内外都大力推动无缝隙精细化预报的背景下，实况格点数据的分析场研究受到相当重视 （ChenF 等叫Jacbos 等倒）。
实况格点数据是精细化网格预报发展的基础，若能代替气象观测站点反映出大 气真实的状态，则可为精细化预报及模式评估检验提供更多的数据支撑。
国家气候中心预测产品对陕西预测能力分析
国家气候中心预测产品对陕西预测能力分析1雷向杰（陕西省气候中心，陕西西安 710015）摘 要为了客观了解国家气候中心预测产品对陕西月尺度降水和气温的预测能力，为动态客观集成预测提供定量化信息，促进气候预测工作客观化，对国家气候中心2000-2010年预测产品中月降水量和月平均气温预测结果进行客观化处理，利用现行评分方法和同号率统计方法，对其预测能力进行分析。
结果表明，月降水量预测年评分平均值57.9，同号率56.3%，其中降水异常级预测年评分平均值63.4，同号率57.7%；月平均气温年评分平均值74.3，同号率70.8%。
其中气温异常级预测年评分平均值76.4，同号率72.0%。
国家气候中心预测产品中月降水量、月平均气温及其异常级的预测评分和同号率年际、月际、区域差别明显，对陕西防汛关键期（7-9月）和重点区域（陕南秦巴山地）月降水量及其异常级的预测能力较强。
关键词：国家气候中心；业务发布预测产品；异常级预测；漏报情况；陕西引言现代气候业务的显著标志是气候预测的客观化和气候评价的定量化。
气候预测业务是一项重要而又基础性的工作，要坚定动力统计相结合的发展方向，坚持气候预测的客观化。
有了客观的预测、集成方法和结果，才会有客观的检验评估，才可能有正确的改进思路和方法[1]。
各种预测方法和客观集成预测结果定量评估方面的成果较多[2～13]。
国家气候中心业务发布的预测产品（简称预测产品）是党中央、国务院以及有关部门防灾减灾等重大决策的重要参考依据，是省级气候预测工作的重要参考。
对国家气候中心和省级预测产品预测能力进行定量评估的成果也不少。
例如，陈丽娟等[14]研究表明，国家气候中心业务发布月平均温度和降水预测的技巧平均低于动力方法和统计方法的预测结果。
业务发布月降水预测技巧很低，温度预测明显优于降水预测；月降水和温度的可预报性一般在El Nino状态下较高,而在La Nina发生时偏低。
陈桂英[15]研究认为国家气候中心月尺度预报中，温度预报好于降水预报，年度降水预报以对春季预报为最好，汛期降水预报水平有明显提高。
中国北方冬季降水的多源资料产品评估和融合优化
中国北方冬季降水的多源资料产品评估和融合优化潘旸;谷军霞;师春香;王正【期刊名称】《气象学报》【年(卷),期】2022(80)6【摘要】为了考察不同来源降水产品在中国北方冬季(特别是固态降水)的精度和可用性,优化融合降水产品质量,利用2019年12月—2020年2月美国CMORPH和IMERGE卫星反演降水、日本GSMaP、中国气象局雷达定量估测降水(MOC-QPE)、CMAMESO模式预报以及地面观测插值等不同来源分析的降水产品,以地面站观测逐小时降水量数据为基准,从KGE评分、相关系数、平均误差和均方根误差等精度统计指标以及命中率(FOD)、虚警率(FAR)和TS评分等降水事件发生角度开展评估,结果表明:中国区域单源降水产品中地面插值分析产品对冬季降水描述精度最高也最稳定,但存在明显的系统偏低;其次是MOCQPE和IMERG卫星产品,对中国北方偏南部地区的降水有一定的描述能力,但对北方高纬度地区固态降水的反映能力较差;卫星产品中IMERG精度最高,CMORPH则基本没有反演能力;CMA-MSEO模式产品虽然误差较大但与地面站观测的降水特别是固态降水存在较高相关,明显优于雷达和IMERG、GSMaP等卫星产品。
采用BMA技术融合雷达、模式、卫星降水形成优化背景场,评估逐步引入不同的数据源对融合降水在冬季的精度影响,引入IMERG卫星和CMA-MESO模式产品均能提升高分辨率融合产品的质量,其中模式产品的改进效果最显著。
【总页数】14页(P953-966)【作者】潘旸;谷军霞;师春香;王正【作者单位】国家气象信息中心【正文语种】中文【中图分类】P468【相关文献】1.基于江西省水文资料对中国融合降水产品的质量评估2.地面站点观测降水资料与CMORPH卫星反演降水产品融合的试验效果评估3.再分析资料和陆面数据同化资料土壤湿度产品在中国北方地区的适用性评估4.多源融合降水实况分析产品在山东一次强降水过程中的质量评估5.三源融合降水产品在陕西省的适用性评估因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
cma认证的检测项目
cma认证的检测项目
摘要：
1.引言
2.cma认证的背景和意义
3.cma认证的检测项目分类
4.各类检测项目的具体内容
5.cma认证在相关行业的重要性
6.总结
正文：
cma认证的检测项目是衡量一个实验室或机构检测能力的重要标准。
cma 认证的背景和意义在于，只有通过cma认证的实验室或机构，才能够提供具有法律效力的检测报告，为相关行业的发展提供重要的技术支持。
cma认证的检测项目主要分为八大类，包括建筑工程、食品及农产品、化学分析、环境监测、计量器具、电磁兼容、轻工及纺织、医学及临床。
每一类检测项目都有其具体的内容和标准，需要实验室或机构按照相关要求进行检测。
以建筑工程为例，其检测项目主要包括建筑材料检测、建筑工程质量检测、建筑节能检测等。
这些检测项目对于保证建筑工程的安全性和节能性具有重要作用。
在食品及农产品领域，检测项目主要包括食品成分检测、食品添加剂检测、农产品质量检测等。
这些检测项目对于保证食品安全和农产品质量具有重
要意义。
cma认证在相关行业的重要性不言而喻。
它不仅能够提高实验室或机构的检测能力，还能够为相关行业的发展提供重要的技术支持。
同时，cma认证也是保证检测报告具有法律效力的必要条件。
总的来说，cma认证的检测项目是衡量实验室或机构检测能力的重要标准。
CMA-GFS对一次强降水过程预报评估及诊断改进
第 63 卷第 2 期2024 年 3 月Vol.63 No.2Mar.2024中山大学学报（自然科学版）（中英文）ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS SUNYATSENICMA-GFS对一次强降水过程预报评估及诊断改进*王蕾，陈起英，徐国强，胡江林中国气象局地球系统数值预报中心 / 中国气象局地球系统数值预报重点开放实验室，北京100081摘要：2022年6月6~10日我国江淮-华南地区发生一次大范围强降水过程，造成重大洪涝灾害。
强降水发生在850 hPa切变线附近，当切变线南压至华南地区时，配合西南暖湿气流，造成华南地区大暴雨降水。
利用ERA5再分析数据及降水融合产品，评估了中国气象局全球同化预报系统（CMA-GFS）对此次过程的预报效果，诊断了预报偏差来源，进行了针对性敏感试验。
结果表明：CMA-GFS对影响此次雨带位置和移动的南亚高压脊线移动、副高范围变化趋势以及850 hPa切变线移动预报与再分析结果一致，因此对雨带位置和移动趋势预报效果较好，但存在切变线降水偏弱，福建东部沿海、广东北部及广西中部的分散性大暴雨漏报，广东北部雨带偏北及暖区暴雨漏报问题；偏差诊断显示，CMA-GFS对切变线北侧风速预报偏弱3～8 m/s，广西、广东中北部水汽辐合偏弱2×10-5～5×10-5 g/（m2·Pa·s），导致切变线降水偏弱，南侧南风分量偏强3～5 m/s导致广东北部雨带偏北约60 km，华南沿海850 hPa急流偏弱4～6 m/s，暖区水汽输送偏少4～10 g/（cm·hPa·s），导致暖区暴雨漏报；采用美国全球预报系统（NCEP-GFS）分析场初始化明显改善了雨带位置预报，采用WSM6云微物理方案及收紧积云对流参数化方案中对流触发条件改善了切变线降水中心位置和量级预报，暖区降水量级也由小到中雨增强至中到大雨。
基于统计降尺度方法的陕西省月气温预测分析
基于统计降尺度方法的陕西省月气温预测分析魏娜;贺晨昕;刘佩佩【期刊名称】《干旱区地理》【年(卷),期】2018(41)6【摘要】从短期气候预测的实际出发,针对月尺度的气温分县预测,使用逐步回归和主成分分析(即经验正交函数)的统计降尺度方法,利用地面观测站的气温资料、美国国家环境预报中心和美国大气科学研究中心的大尺度气候变量(NCEP/NCAR)和国家气候中心月动力延伸预报模式资料(DERF),对1982—2015年陕西省96个县区的1月和7月气温进行预测,建立统计降尺度模型,并采用交叉检验方法检验模型的预测效果,表明基于经验正交函数和逐步回归的统计降尺度方法在陕西省1月和7月气温的预测中是合理可用的。
全省96个县区1月份预测值与观测值距平符号一致率大于60%达到了50个县区,7月份大于60%达到了60个县区。
预测值可以较好的预测出气温变化趋势,但预测值变化幅度明显小于观测值。
【总页数】6页(P1178-1183)【关键词】月气温;统计降尺度;气候变化;预报模型【作者】魏娜;贺晨昕;刘佩佩【作者单位】西北大学城市与环境学院,陕西省地表系统与环境承载力重点实验室,陕西西安710027;陕西省气候中心,陕西西安710015;云南农业大学,云南昆明650201;陕西省安康市气象局气象台,陕西西安725600【正文语种】中文【中图分类】P457.3【相关文献】1.统计降尺度方法对青海湖地区气温变化的适用性分析及未来情景预估 [J], 郝美玉2.中国地面气温统计降尺度预报方法研究 [J], 陈国华;郭品文3.华东地区月平均气温统计降尺度方法比较 [J], 高红霞;汤剑平4.径流响应评估中基于动力与统计相结合的降尺度方法是否优于单一的降尺度方法[J], 刘寒; 陈杰; 吴桂炀5.鄱阳湖流域未来降水和气温变化模拟预测——基于SDSM统计降尺度方法 [J], 严文武;余丽华;程海洲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
三种再分析气温资料在中国西部地区的可信度评价
三 种再 分 析气 温 资 料在 中 国西部 地 区的可 信 度评 价
钞 振 华
（． １ 中国科学院 寒 区旱 区环境 与工程研究所 ， 甘肃 兰州 ７０ ０ ２ 南通大学 地理科学学 院， ３０ ０；． 江苏 南通 ２ ６０ ２ ０７）
摘要 ： 再分析资料质量检验和可信度分析是其合理使 用的必要前提 ， 是提 高气候变化研 究成果可靠
Ｃ ａ ｈｎｈａ２ １ ． ｈ ｅ ａｉｔ ｖ ｌａ ｏ ｆｈｅ ｐ ｓ ｆ ｉｔｍｐｒｔｒ ａａ ｓ ａ ｓ Ｃ ｉａ Ｊ ． ｒｎ ｍｏ ｃ，４ ２ ：６ —６ ｈｏＺ ｅ —ｕ ．０ １Ｔ ｅｒｌ ｂｌｙｅ ａ ｔ ｎｏ ｔｒｅｔ ｅ ｒ ｅ ｅａ ｅｒ ｎｌ ｉ ｄｔ ｉ Ｗｅｔ ｈｎ ［ ］ Ｔａ ｓ ｉ ｉ ｕｉ ｙ ｏ ａ ｕ ｅ ｙ ｓ ａｎ Ａｔ ｓ ｉ３ （ ） １２ １９ Ｓ
（ ． ｏｄａｄＡ ｉ ｅｉｎ ｎ ｉ ｎ ｎａ ａｄＥ ｇｎｅｉｇＲ ｓａｃ ｎｔｕｅ Ｃ ｉｅｅＡｃｄｍｙｏ ｃ ｎｅ ， ａｚｏ ３ ００， ｈｎ １Ｃ ｌ ｎ ｒ Ｒ ｇｏｓＥ ｖｒ ｍｅｔｌ ｎ ｎｉｅｒ ｅｅｒ Ｉｓｔｔ， ｈｎｓ ａｅ ｆＳｉ ｃｓＬ ｈ ｕ７ ０ ０ Ｃ ｉａ ｄ ｏ ｎ ｈ ｉ ｅ ｎ
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SCMOC温度精细化指导预报在陕西区域的质量检验
SCMOC温度精细化指导预报在陕西区域的质量检验王丹;高红燕;马磊;王建鹏;杨新【期刊名称】《气象科技》【年(卷),期】2014(042)005【摘要】利用2012年陕西区域99站共366天北京时间08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报与实况资料的比较,检验分析了定时温度、日最高气温和日最低气温的预报质量.结果表明:陕西区域SCMOC温度精细化指导预报08:00起报的准确率高于20:00起报的,且预报准确率有明显的季节变化,夏、秋季节较高,冬、春季节较低,日最高(低)气温的预报准确率与预报时效成反比.地形高度影响温度预报准确率,二者之间的相关系数通过了显著性检验.08:00起报的48 h内逐3h气温多出现负误差,20:00起报的多出现正误差.08:00起报的日最高气温和20:00起报的日最高(低)气温多出现负误差,08:00起报的日最低气温多出现正误差.从对典型天气过程的温度预报质量检验来看,强冷空气影响下的降温天气过程的温度预报难度较大,预报准确率较其他天气类型偏低一些.【总页数】8页(P839-846)【作者】王丹;高红燕;马磊;王建鹏;杨新【作者单位】陕西省气象服务中心,西安710014;陕西省气象服务中心,西安710014;陕西省气象服务中心,西安710014;陕西省气象台,西安710014;陕西省气象服务中心,西安710014【正文语种】中文【相关文献】1.SCMOC温度精细化对黑龙江省温度预报的订正分析 [J], 关铭;齐铎;王婷婷2.川西高原地区SCMOC温度精细化指导预报质量检验及影响因子分析 [J], 武敬峰;黄超;陈茂强3.递减平均法对陕西SCMOC精细化温度预报的订正效果 [J], 王丹;黄少妮;高红燕;马磊;王建鹏4.精细化气象要素温度指导预报在山西区域的误差及特征 [J], 张红雨;李毓富;张国勇;赵刚5.2008年汛期国家精细化温度指导预报在河南区域的检验 [J], 李朝兴;吴蓁;李周;王振亚;姬鸿丽;贺哲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
降水融合格点产品在陕西2019年暴雨过程中的检验
降水融合格点产品在陕西2019年暴雨过程中的检验刘菊菊;陈小婷;肖贻青;马晓华;梁绵【期刊名称】《陕西气象》【年(卷),期】2022()2【摘要】利用陕西省2019年8次区域性暴雨天气过程对中国区域融合降水分析系统(CMPAS-V2.1)的降水融合分析实时产品进行检验。
结果表明:(1)降水融合产品的降水量空间分布与站点实况空间分布基本一致,但强降水落区有所偏差。
相对于站点实况,融合产品的小雨和中雨数值偏大,大雨和暴雨的数值偏小。
(2)融合产品的降水准确率随着降水量级的增大而减小,平均误差绝对值和TS评分随着降水量级的增大而增加。
中雨的均方根误差最小,其次是小雨,大雨,暴雨。
(3)稳定性暴雨过程的降水准确率远大于对流性暴雨。
对于大雨和暴雨,融合产品在稳定性暴雨过程的准确性明显优于对流性暴雨过程。
(4)三源融合产品的平均TS评分高于二源融合产品,对流性过程的大雨及以上量级降水可参考三源融合产品,稳定性过程的大雨及以上量级降水可更多参考二源融合产品。
(5)暴雨落区随海拔高度的变化影响降水误差随海拔高度变化。
当暴雨落区位于高海拔地区时,降水误差与海拔高度呈显著负相关,暴雨落区位于低海拔地区时,降水误差与海拔高度呈显著正相关。
(6)暴雨及对流性大雨的误差较大,应用中需特别关注。
【总页数】9页(P1-9)【作者】刘菊菊;陈小婷;肖贻青;马晓华;梁绵【作者单位】陕西省气象台;陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室【正文语种】中文【中图分类】P456.7【相关文献】1.陕西省2014年汛期ECMWF集合预报降水产品评估检验2.基于SWAN雷达拼图产品在暴雨过程中的对流云降水识别及效果检验3.国家级格点实况分析资料在陕西的检验评估--以一次暴雨过程为例4.陕西中短期网格客观预报降水产品在西安地区的检验5.GPM卫星降水产品在“7·21”河南极端暴雨过程中的误差评估因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
中国第一代再分析产品CRA Interim气温在东南极中山站-Dome A断面的适用性分析
中国第一代再分析产品CRA Interim气温在东南极中山站-Dome A断面的适用性分析朱江萍;谢爱红;丁明虎;赵聪;郭晓寅;胡婉嫔;徐冰;秦翔【期刊名称】《冰川冻土》【年(卷),期】2020()4【摘要】2017年中国气象局发布中国第一代全球大气和陆面再分析产品(以下简称"中国再分析产品")CRA Interim,通过对比CRA Interim气温资料与中国在南极考察区域中山站-Dome A断面气象站实测2m气温、欧洲中期数值预报中心再分析产品(以下简称"欧洲再分析产品")ERA Interim和ERA5相应的气温资料,分析了CRA Interim气温在东南极中山站-Dome A断面的适用性。
结果表明:三种再分析产品均能反映研究区域的气温变化,均具有一定适用性,但是都存在一定偏差且适用性存在区域差异和季节差异。
CRA Interim、ERA Interim、ERA5对中山站-Dome A断面气温的解释方差分别为81.3%、87.1%、87.2%。
中国与欧洲再分析产品对日均值与最低温的反演都呈现负偏差,CRA Interim对最高温的反演表现为负偏差(-1.8℃),欧洲再分析产品则表现为正偏差(ERA Interim和ERA5偏差分别为0.5℃和0.8℃)。
中国与欧洲再分析产品在位于冰盖边缘的中山站适用性最好,位于冰盖内陆的Dome A次之,对Eagle站气温的反演偏差较大。
三种再分析产品对冬季气温反演最差,ERA Interim对秋季气温反演最好,CRA Interim和ERA5对夏季气温反演最好。
CRA Interim、ERA Interim、ERA5对极端低温事件发生时最低温的解释方差分别为46.1%、76.9%、87.3%,对极端高温事件发生时最高温的解释方差分别为59.9%、65.1%、73.6%,极端事件发生时ERA5对极端气温的反演更为准确。
陕西省10～20天降水预报方法及业务化试验
陕西省10～20天降水预报方法及业务化试验
杨文峰;刘瑞芳;吴林荣;胡浩
【期刊名称】《气象》
【年(卷),期】2009(35)12
【摘要】介绍了一种制作延伸期降水预报的方法,其步骤是采用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)全球模式500hPa高度场格点预报场,与历年同期NCEP再分析资料500hPa高度场进行相关分析,按相关性由大到小排列,取前三个相关系数大的年份.利用历年逐日实况降水资料,得到晴天、小雨、中雨、大雨及暴雨以上5个级别的出现频率,把它当作背景概率,通过背景概率控制获取3个年份中降水场最可能年份,作为最终相似年份,从而获得10～20天的降水预报值.使用该方法进行业务化试验,经检验有较好的预报效果.
【总页数】5页(P139-143)
【作者】杨文峰;刘瑞芳;吴林荣;胡浩
【作者单位】陕西省气象台,西安,710014;陕西省气象台,西安,710014;陕西省气象台,西安,710014;陕西省气象台,西安,710014
【正文语种】中文
【相关文献】
1.北京降水概率预报业务试验 [J], 周兵;雷振发
2.青藏高原东部定量降水数值预报试验及业务化应用评估 [J], 钟晓平;卿清涛
3.夏季降水概率分片预报的业务试验 [J], 牛叔超;李燕
4.973"中国暴雨"项目成果在2003年汛期降水预报中发挥作用--中尺度暴雨数值
预报模式系统准业务试验 [J], 史历
5.基于因子分析的广东省短时强降水预报模型及其业务试验 [J], 张华龙;伍志方;肖柳斯;涂静
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CMA-RA陆面气温再分析产品在陕西的检验评估
樊丹丹;贺音
【期刊名称】《陕西气象》
【年(卷),期】2022()6
【摘要】基于陕西99个国家自动气象站和1884个区域自动气象站逐小时气温数据,采用相关系数、平均误差、均方根误差等指标,评估分析了2020年1-12月CMA-RA陆面(CMA-RA/Land)气温数据与站点气温的相关性及偏差分布特征,并
分别按不同区域、不同高度、不同等级气温对CMA-RA/Land气温数据进行评估。
结果表明:①CMA-RA/Land气温数据能较好地反映陕西的气温特征,但不同区域有所差异,在陕北的适用性最好,关中次之,陕南较差,沿秦岭山脉--带的误差明显偏
高;②CMA-RA/Land气温数据在陕北不存在明显高估或低估,在关中除2-5月外均有所低估,在陕南低估最明显,但3-4月存在高估;③CMA-RA/Land气温数据在1000~1499 m海拔范围内与站点气温差异最小,其次为800~999 m,海拔超过1500 m时差异最大;④CMA-RA/Land气温数据对0℃以下气温存在高估,对0 C
以上气温存在低估,气温在一10~19.9℃时CMA-RA/Land气温与站点气温差异最小;⑤CMA-RA/Land气温数据与国家自动气象站气温的一致性优于区域自动气象站。
【总页数】6页(P64-69)
【作者】樊丹丹;贺音
【作者单位】陕西省气象信息中心;陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重
点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】P423.7
【相关文献】
1.陆面气温资料的一种推广三维变分同化方法及其在简化情形的检验
2.WRF模式夏季气温和降水模拟对陆面方案敏感性的评估
3.2019—2020年1—3月降水和气温的多源数据融合产品检验评估及对比分析
4.ECMWF再分析气温资料在天山山区的可信度检验
5.再分析资料和陆面数据同化资料土壤湿度产品在中国北方地区的适用性评估
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