数值预报方法
预测天气的方法

预测天气的方法
预测天气是一项非常重要的工作,对于人们的生产、生活和安全都具有至关重要的意义。
目前,预测天气的方法主要包括以下几种: 1.气象观测法
气象观测是预测天气的基础,通过对气象要素的观测和分析,可以预测未来一段时间内的天气变化趋势。
常用的气象观测方法包括气象站观测、卫星遥感观测、雷达观测等。
2.数值预报法
数值预报法是基于数值天气预报模型,通过计算机模拟大气运动规律,预测未来一段时间内的天气变化。
数值预报法具有高精度、可靠性强的特点,是目前预测天气的主要方法之一。
3.统计预报法
统计预报法是通过对历史气象数据的分析和研究,建立一些统计模型,预测未来一段时间内的天气变化。
统计预报法主要用于预测近期的天气变化趋势和概率性天气事件。
4.专家判断法
专家判断法是通过气象专家的经验和判断力,结合气象观测数据和预报模型,进行天气预报。
专家判断法具有对突发性天气事件的预报准确性较高的特点。
以上是目前预测天气的主要方法,不同的预报方法各有优缺点,需要综合应用,才能提高预报准确率和可靠性。
- 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。
数值分析在天气预报中的应用

数值分析在天气预报中的应用数值分析是一种基于数学模型和计算机算法的方法,用于解决实际问题。
在天气预报领域,数值分析已经成为一种主要的预报手段,并发挥着重要的作用。
本文将探讨数值分析在天气预报中的应用,并分析其优势和局限性。
一、数值预报原理数值预报是基于对大气运动和物理过程的数学模型进行推演,通过计算机程序模拟并预测未来一段时间内的天气变化。
其基本原理是将地球大气系统划分为一个个网格,通过对这些网格中的物理参数进行离散和求解,得到一个时间序列的天气变化模拟结果。
二、数值预报模型数值预报模型是数值分析在天气预报中的核心部分。
常用的数值预报模型包括欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的欧洲中尺度天气预报模型(ECMWF-IFS)、美国国家环境预报中心(NCEP)的全球预报系统(GFS)等。
这些模型基于大气动力学方程、热力学方程和水汽运输方程等,通过特定的数值算法对这些方程进行离散和求解,得到大气运动和物理过程的模拟结果。
三、数值预报数据源数值预报模型需要大量的初始条件和外部边界条件数据来进行计算。
这些数据包括气象观测数据、卫星遥感数据等。
在实际应用中,数值预报数据还需要通过数据同化处理,将观测数据与模型预报结果进行融合,提高预报的准确性。
四、数值预报在天气预报中的应用1. 天气预报预警数值预报模型可以提供高时空分辨率的天气信息,帮助气象部门实施及时、准确的天气预警。
通过对模拟结果的分析,可以及时发现有可能发生的极端天气事件,并为公众和决策者提供预警信息,从而减少灾害损失。
2. 天气预报精细化数值预报模型可以提供对细小尺度天气现象的预测,例如雷暴、龙卷风和局地性降雨等。
这对于农业、交通运输、建筑工程等行业来说非常重要,可以帮助人们做出更准确的决策,减少经济损失。
3. 气候预测数值预报模型不仅可以进行短期天气预报,还可以用于气候变化的长期预测。
通过模拟大气系统的长期演变趋势,可以预测未来几个月甚至几年的气候变化情况。
数值天气预报简介

数值天气预报数值天气预报(Numerical Weather Prediction, NWP)是根据大气实际情况,在一定初值和边值条件下,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,预报未来天气的方法。
和一般用天气学方法、并结合经验制作出来的天气预报不同,这种预报是定量和客观的预报。
预报所用或所根据的方程组和大气动力学中所用的方程组相同,即由连续方程、热力学方程、水汽方程、状态方程和3个运动方程(见大气动力方程) 共7个方程所构成的方程组。
方程组中,含有7个预报量(速度沿x,y,z三个方向的分量u,v,w和温度T,气压P,空气密度ρ以及比湿q)和7个预报方程。
方程组中的粘性力F,非绝热加热量Q 和水汽量S一般都当作时间、空间和这7个预报量的函数。
通过高性能计算机求解方程组,获得未来7个未知数的时空分析,即未来天气分布。
数值天气预报与经典的以天气学方法作天气预报不同,它是一种定量的和客观的预报,正因为如此,数值天气预报首先要求建立一个较好的反映预报时段的(短期的、中期的)数值预报模式和误差较小、计算稳定并相对运算较快的计算方法。
其次,由于数值天气预报要利用各种手段(常规的观测,雷达观测,船舶观测,卫星观测等)获取气象资料,因此,必须恰当地作气象资料的调整、处理和客观分析。
第三,由于数值天气预报的计算数据非常之多,很难用手工或小型计算机去完成,因此,必须要用高性能的计算机。
在中国,1982年开展数值预报业务。
目前数值预报已经成为各种业务天气预报的最重要的基础和持续提高业务天气预报准确率的根本途径。
在全球气候变化的大背景下,今年以来中国极端天气事件发生频繁,且呈多灾并发、点多面广的特点,并有多项局部地区灾害强度超过历史纪录。
其中包括南方暴雨洪涝,淮河流域性大洪水;北方多省局地强降雨;川渝地区继去年有气象记录以来最严重干旱,今年又最强降雨;北方和南方同时出现长时间、大范围高温干旱;今年雷击致人死亡为历年之最。
数值预报方法

能相当准确地报出 3 天以内的高空、 地面形势,预报准确率己超过主观预报。 对气象要素(如降水、温度、风、云、 能见度等)的预报,准确率不高,且耗费 太多的计算时间,而且有的项目还难以直 接用数值预报方法作出预报
统计预报的优缺点: 优点: 不仅对气象要素预报, 而且对形 势预报也取得了一定的成效。 缺点: 缺乏物理基础, 特别是对预报量 有时间滞后的预报因子的相关 关系的优良性不容易提高 统计关系的稳定性也不够好。
。
有很多方法用来建立统计预报方程。 以回归法为例: 假定我们要做温度预报,从历史 资料中我们已经找到与温度 (T) 有关的 因子若干个,设为 x1, x2, x3, x4, x5,…..。 可以假设它们满足以下的方程:
T a1 x1 a2 x2 a3 x3 a4 x4 a5 x5
2.资料分析和初始化
对观测资料进行处理形成初值
观测资料与模式不匹配:
来源于每天不同时刻 来自不规则分布的观测站 是标准等压面上的数据, 与预报模
式的垂直分层不同 观 测数据可能有误差和与模式不 协调
资料处理包括以下工作: (1)资料检误 (2)客观分析 (3)资料初始化 (4)四维同化
(3)台风路径业务预报模式: 每天在世界时 00 点和 12 点做两次 48 小时的台风路径预报。 (4)环境紧急响应业务系统: 对事故紧急响应,预测核污染物扩 散和迁移的路径、浓度和沉降量. 及时提供给 WMO。
1996 年我国国家气象中心被世界气象组织 (WMO)确认为亚洲区域的环境紧急响应中心,
§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。
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。
天气预报系统的数值模拟技术

天气预报系统的数值模拟技术天气预报是现代社会生活中不可或缺的一部分,它直接关系到人们的生产和生活。
随着现代科技的不断发展,天气预报也取得了巨大的进步。
其中,数值模拟技术是影响天气预报准确度的关键因素之一。
数值模拟技术指的是通过计算机模拟大气运动所采用的一种天气预报方法。
它首先将大气分成若干网格,并对每一网格内的大气物理量进行计算和模拟,然后根据计算结果推算出未来某一时刻的天气情况。
这种预报方法可以更加准确地预测天气变化,因此被广泛应用于各种天气预报系统中。
数值模拟技术的关键是精确的初始条件和边界条件。
对于大气运动模拟来说,这些条件涉及到大气物理量的广泛范围,包括温度、风向、风速等等。
因此,在进行数值模拟预报之前,需要进行大量的观测和计算,以收集相关数据并进行处理,使得模型可以准确地刻画大气物理量的变化规律。
此外,数值模拟预报过程中也需要涉及到各种数学和物理模型,并进行复杂的计算。
这需要大量的计算能力和计算资源支持,因此,天气预报系统中的计算机硬件和软件也得到了迅速的发展。
在数值模拟技术的不断完善和发展下,天气预报也取得了显著的进步。
现在,许多天气预报系统都采用数值模拟技术进行预报,这大大提高了预报的准确度和精度。
同时,数值模拟技术也为人们提供了更多的天气信息,让人们可以更好地掌握天气的变化情况,从而更好地规划和安排自己的日常生活。
总之,数值模拟技术是当前天气预报中不可或缺的一部分,对于提高预报准确度和精度具有重要意义。
通过不断完善和发展该技术,我们相信未来的天气预报将会更加准确、更加可靠,为人们的生产和生活带来更多便利和安全。
气象学中的数值预报方法研究

气象学中的数值预报方法研究第一章气象学中的数值预报方法概述气象学是一门研究气象现象及其变化规律的科学,而数值预报方法则是利用数值模型预测气象变化的科学技术。
数值预报方法在气象学中具有重要的应用价值,能够为人们提供准确的天气预报和气候预测信息,为社会生产生活带来诸多便利。
数值预报方法最初是从二十世纪四十年代开始引入气象学领域的。
在此之前,气象预报并不是科学化的,主要依赖于人类经验、传统知识和日常观察。
受到计算机技术的影响,数值预报方法得到了极大的发展。
随着计算机和气象软件技术的加快发展,数值预报方法越来越被广泛应用于气象学中,不断提高着人们对天气和气候的预测准确度。
目前,国内外主流的数值预报模型有:欧洲中心数值天气预报模型(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)、全球预报系统(GLOBAL)、美国国家大气研究中心(National Center for Atmospheric Research,NCAR)等。
不同的数值预报模型各有其优缺点,具体应用需要结合实际情况进行选择。
第二章数值预报方法的理论基础数值预报方法的理论基础是热力学、动力学和物理学等基础学科,也涉及到大气科学、地球物理学、数学等交叉学科。
其中,大气动力学和热力学对数值预报方法起着至关重要的作用。
大气动力学研究大气运动的物理规律、动力学方程式、流体力学和大气数值模拟等问题。
数值预报方法利用大气动力学的基本理论,将地球大气划分成数以百万计的小网格,通过数值模拟预测未来气象变化,为人们提供准确的天气预报和气候预测信息。
热力学研究热过程和热力学方程组等问题。
气象现象是由大气中物质和能量的运动产生的。
它们受到物理和化学反应的影响,而这些反应又产生热能的变化,从而影响大气的运动和气象现象的产生。
热力学等基础知识为数值预报方法提供了理论基础和数学工具。
第三章数值预报方法的应用技术数值预报方法的应用技术主要包括数值模型的建立、数值模拟的技术、数据处理技术和可视化技术等。
数值计算方法在天气预报中的应用

数值计算方法在天气预报中的应用数值计算方法是一种基于数学和物理模型的预测方法,通过对大气动力学和热力学等因素进行建模和计算,来预测未来一段时间内的天气情况。
在现代天气预报中,数值计算方法被广泛应用,并在提高预报准确度和预报时间上取得了显著的突破。
一、数值计算方法的基本原理数值计算方法利用计算机对大气的物理过程进行数值模拟,基于大气的基本方程和边界条件,通过分割空间和时间,将大气划分成网格点,并对每个网格点进行计算和模拟,从而得到未来一段时间内的天气情况。
在数值计算方法中,常用的模型包括大气动力学方程、热力学方程、辐射传输方程等,这些方程考虑了大气中的动力学、热力学和辐射过程,通过数值方法对这些方程进行求解,得到大气中温度、湿度、风速等物理量的变化,从而推测出未来时刻的天气情况。
二、数值计算方法在天气预报中的应用1. 初始场和边界条件的获取数值计算方法中,初始场和边界条件的获取对于预报准确度起到关键作用。
其中初始场是指预测起始时刻的大气状态,而边界条件是指大气与周围环境(如海洋、陆地)之间的交互条件。
通过观测数据和各类气象探测资料,可以获取到大气的初始状态,例如温度、湿度、气压等信息。
同时,通过与相邻区域进行信息交换,获取边界条件,如近海的海洋温度、陆地的地表状态等。
这些数据将作为数值模拟的初始条件,为天气预报提供了基础。
2. 数值模拟和预报输出利用计算机对大气的物理过程进行数值模拟之后,得到了未来一段时间内的天气情况。
这些预报结果将以图表形式呈现,包括未来时刻的温度、湿度、风速、降水等信息,图表可以用于直观地观察和分析天气的发展趋势。
数值模拟还可以输出一些特定的参数,如风场、位势高度场等,这些参数可以为专业气象人员提供更加详细的信息,帮助他们进行进一步的分析和预测。
3. 模式的改进和验证数值计算方法在天气预报中不断进行模式的改进和验证,以逐步提高预报准确度。
通过改进物理参数化方案、优化模型网格、改进初始场和边界条件等手段,可以提高数值模拟的精度和预报的可靠性。
数值预报

1第一章、1 什么是数值天气预报? 根据大气的运动方程组,在一定初始条件和边界条件下,即从现在时刻的天气状况或大气运动状态(边界条件和初始条件),通过数值计算,用计算机求解描写天气演变过程的大气运动(流体力学和热力学)方程组,得到(预报出)未来天气状况和大气运动变化状态的方法。
不同于传统的天气学方法的定性的和主观的预报,数值天气预报是定量的和客观的预报。
2 大气运动遵守的基本定律和大气运动的基本方程组。
运动方程(牛二定律):连续方程(质量守衡定律):状态方程(理想气体实验定律):一般干空气 未饱和湿空气热力学方程(能量守衡定律):一般,绝热,考虑水汽相变,假绝热过程,水汽方程(水汽质量守恒定律):水汽质量守恒定律,水汽质量守恒方程,饱和假绝热过程,凝结函数. 3 模式大气和大气模式的概念。
模式大气:在不失去大气主要特征的情况下,把非常复杂的实际大气理想化、简单化的大气。
大气模式:为了预报某种天气(如短期或中期预报),在一定的客观条件下,设计出的合适的描述模式大气的动力学和热力学方程组。
4 数值天气预报模式及其分类:什么是过滤模式,什么是原始方程模式。
过滤模式:采用准地转近似或准无辐散近似(非地转)虑掉了模式中的重力惯性波、声波。
原始方程模式:模式中包含有重力惯性波,根据模式大气的垂直结构的不同假设,又分为正压原始方程模式和斜压原始方程模式。
第二章、1 地图投影的一般概念,正形投影的概念和性质。
地图投影的概念:按照一定的数学条件,把球形的地球表面绘于平面图上,,或者说把地球表面投影到一个简单的曲面上.正形投影的概念和性质:又称等角投影,在等角投影面上角度不发生变异,即经过投影后地球表面上任意两条交线的夹角保持不变,从而使地球表面上无限小的图形以相似的形式展绘于投影面上,并且在投影面上任意一点的各个方向上长度的放大或缩小倍数均相等.这种地图投影没有角度误差,但有面积误差. 2 地图放大系数的概念,三种基本正形投影及其适用范围和参数。
气象数值预报中的数值模拟方法

气象数值预报中的数值模拟方法气象数值预报是利用计算机模拟大气运动规律,预测未来几天、十天、数十天甚至更长时间内的天气变化趋势。
数值模拟方法是气象数值预报的核心技术之一,也是气象学、计算机科学和数学的交叉领域。
在这篇文章中,我们将探讨气象数值预报中的数值模拟方法,包括数值模拟的基本原理、模拟过程中的误差和校正方法、以及数值预报的发展趋势等方面。
1. 数值模拟的基本原理气象数值预报中的数值模拟方法是基于大气的动力学、热力学和水文学定律的数学模型。
它通过数学方程组求解来预测未来的大气状态。
数值模拟的基本流程是将大气分成一系列网格,然后在每个网格内求解大气的物理量(如气压、温度、湿度、风速等)和动力学量(如上升速度、水平速度等)。
这些物理量和动力学量是根据气象学原理和观测数据、资料进行计算的,同时也会受到气体运动的摩擦、辐射、降水等作用的影响。
具体来讲,数值模拟的过程可以被分为时间步进和空间离散两个部分。
时间步进将连续时间转化为离散的时间步,即将预报时段分为若干个小的时间段,每个时间段内大气的状态是一个离散的数值。
空间离散将大气分成若干个网格,每个网格内气压、温度、湿度等物理量以及经度、纬度等位置信息都是一个离散的数值。
在数值模拟的过程中,可以使用不同的模型和算法来求解方程组。
基于前述基本原理,刘一霖等人(2007)把数值模拟方法分为两种:一类是基于大气动力学方程组的全球模式和区域模式,另一类是基于统计方法的天气预报模式。
前者包括众多模型,如欧洲中心数值预报模式(ECMWF)、美国大气研究中心全球气象模式(GFS)、中国气象局气象数值预报模式(CNMNM)、日本气象局全球数值预报模式(JMA-GSM)等。
后者包括集合平均模式、人工神经网络模型、回归模型等。
2. 模拟过程中的误差和校正方法气象数值预报的数值模拟精度受许多因素影响,如初始场选择、模型选择、参数调整等。
在数值模拟过程中,误差来源较多,可分为三类:物理误差、数值误差和初始场误差。
天气预报中用到的算法

天气预报中用到的算法天气预报中常用的算法包括以下几种:1. 数值预报算法:根据当前的气象数据和历史数据,运用数学模型对未来一段时间内的气象变化进行预测。
常见的数值预报算法包括数值天气模型如GFS(全球预报系统)、ECMWF (欧洲中期天气预报中心)等。
2. 统计预报算法:根据历史天气数据,通过统计分析的方法进行预测。
常见的统计预报算法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析等。
3. 机器学习算法:使用机器学习模型来对气象数据进行分析和预测。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、随机森林、神经网络等。
4. 混合预报算法:将多种算法进行组合,综合考虑不同算法的优劣,以提高预报准确性和稳定性。
常见的混合预报算法包括集成学习方法如Bagging、Boosting和Stacking等。
5. 数据同化算法:将实测观测数据与模型输出数据进行融合,通过迭代计算,使模型结果逼近实测数据,提高预报准确性。
常见的数据同化算法包括卡尔曼滤波、变分数据同化方法等。
6. 气象灾害预警算法:根据气象数据及其变化趋势,以及与特定气象灾害相关的指标,通过建立相应的预警模型,进行灾害预警。
常见的气象灾害预警算法包括降水预警、风力预警、气温预警等。
不同地区和不同的气象需求可能使用不同的算法组合,以适应具体的气象预报场景。
除了上述提到的算法之外,天气预报中还可以使用以下算法:7. 基于物理模型和观测数据的同化算法:结合数值模型和实测观测数据,使用数据同化方法进行模型优化和预报结果调整。
常见的同化算法包括4DVar(四维变分数据同化)和EnKF (集合卡尔曼滤波)等。
8. 空间插值算法:根据已知的气象数据在空间上的分布,使用插值算法填补未知区域,获得完整的气象场数据。
常见的空间插值算法包括克里金插值、反距离权重插值、样条插值等。
9. 时间插值算法:根据已知的时间序列气象数据,使用插值算法填补缺失的时间点上的数据,以实现连续的气象信息。
常见的时间插值算法包括线性插值、拉格朗日插值、Hermite插值等。
气象学中的气象数值预报算法

气象学中的气象数值预报算法气象数值预报算法是现代气象学预报技术中的重要组成部分,它涉及到数学、物理、计算机科学等多个学科的交叉应用。
相比传统的基于统计方法的预报技术,气象数值预报算法具有更高的精度和更长的预报时间范围,因此得到了广泛应用。
气象数值预报算法的基本思想是将大气环流、水循环等复杂过程用数学模型进行描述,然后使用计算机对其进行求解得出预报结果。
在这个过程中,气象学家需要针对不同的气象现象,选择不同的数学模型,并且根据地面气象观测数据、卫星遥感数据等多种数据来源,调整模型参数、初值条件等,以得出更为准确的预报结果。
气象数值预报算法中的主要模型有:大气环流模型、气象物理过程模型、边界层模型等。
其中大气环流模型是预报模型的核心,其目的是模拟大气环流的演化过程,计算出大气各个层次的风场、温度、湿度等参量,并依据海拔高度将大气分为不同的层次。
大气环流模型的求解方法主要有有限差分、有限体积、谱方法等多种,其中有限差分法应用最广,其基本思想是将连续函数用有限个差分代替,然后通过计算差分方程得出近似解。
气象物理过程模型主要用于描述气体物理性质的变化,例如空气密度、特定湿度等,以及大气中凝结和降水的过程。
它包含了许多不同的参数和变量,如云微物理过程、水汽输送、辐射平衡等。
在实际预报工作中,气象学家会针对不同气象现象选取不同的物理过程模型,例如对于气旋、锋面等天气系统,需要考虑大气的动量方程和能量守恒等物理过程。
边界层模型主要用于描述大气边界层的特征。
边界层是指大气与地面的接近区域,其风速、湿度、温度等参量常会受到大气运动、地形、太阳辐射等多种作用影响。
边界层模型通过计算数值模拟来模拟这些影响的物理机制,以提高模型的精度,其中著名的模型包括Yamada–Monin模型、Mellor-Yamada模型。
气象数值预报算法的优缺点气象数值预报算法相比传统的统计预报方法,其优点主要有以下几个方面:1. 精度高气象数值预报算法是基于物理原理建立的,可以更细致地描述气象现象的物理机制,从而得到更精确的预报结果。
科普了解气象预报的原理与方法

科普了解气象预报的原理与方法气象预报是指通过分析大气现象、天气要素的观测数据和模型预测结果,对未来一定时间范围内的天气情况进行预测和预报的一项科学技术。
准确的气象预报对人们的生活、农业生产、交通运输、疾病预防等方面都有着重要的影响。
本文将从气象预报的原理和方法两个方面进行科普介绍。
一、气象预报的原理1. 大气观测:气象预报的基础是对大气现象和天气要素进行观测。
通过各种传感器和仪器,如气压计、温度计、湿度计、风向风速仪等,获取大气状态的各种参数数据,包括温度、湿度、气压、风速、降水等。
2. 数据分析:基于观测数据,将数据进行整理、分析和处理。
利用统计学方法、数值模型等技术手段,对观测数据进行综合和分析,理清气象要素之间的相互关系和影响,形成气象系统的整体观测资料。
3. 模型预测:基于数据分析的结果,利用气象模型进行预测。
气象模型是基于物理定律和大气动力学原理,利用计算机模拟大气运动和变化规律的数学模型。
模型通过输入各种气象要素的观测数据和边界条件,通过数值计算得出未来一段时间内天气的变化趋势。
4. 预报评估:对模型预测结果进行评估和验证。
通过与实际观测数据进行对比,检验预测结果的准确性和可靠性。
如果预测结果与实测数据相符,说明预报准确,否则需要对模型进行调整和改进。
二、气象预报的方法1. 经验预报法:基于长期观察和经验总结,根据过去类似天气形势下出现的天气变化规律,对未来天气进行预测。
这种方法适用于短期预报和简单的天气情况,如晴雨、寒暖等。
2. 数值预报法:利用物理模型和数学方法,根据初始观测数据和边界条件,通过计算机模拟大气运动和变化规律,得出未来一段时间内的天气情况。
数值预报法适用于中长期预报,具有较高的科学性和客观性。
3. 统计预报法:基于历史观测数据和统计分析方法,寻找天气要素之间的相关性和规律,建立统计模型进行预测。
这种方法适用于某些具有明显周期性和相关性的天气现象,如季节变化和气候变化。
数值天气预报检验方法研究进展

数值天气预报检验方法研究进展数值天气预报检验方法研究进展一、引言天气预报在现代社会中起着至关重要的作用,它对于农业、交通、航空等多个领域都有着重要的影响。
为了提高天气预报的准确性和可靠性,研究人员不断探索更先进的数值天气预报检验方法。
本文将探讨数值天气预报检验方法的研究进展,并对其应用前景做出展望。
二、数值天气预报检验方法的分类数值天气预报检验方法可以分为两大类:点评价方法和场评价方法。
点评价方法主要是以单个站点观测资料为基础,通过对比观测值和预报值之间的差异来评估数值天气预报的准确度。
常见的点评价方法有观测值和预报值的平均误差、均方根误差和相关系数等。
场评价方法则是以局地场的观测资料为基础,通过比较观测场和预报场之间的差异来评估数值天气预报的准确性。
常见的场评价方法有风场对比、位势高度对比和降水场的比较等。
三、数值天气预报检验方法的研究进展1. 敏感性分析方法敏感性分析方法主要以数值模型的敏感性为基础,通过对输入参数的微小扰动来分析数值模型输出结果的变化情况。
常见的敏感性分析方法包括Monte Carlo方法、Sobol敏感度分析和Morris敏感度分析等。
这些方法可以帮助研究人员了解数值天气预报模型对输入参数的敏感性,从而提供模型优化的依据。
2. 聚类分析方法聚类分析方法主要是以相似性为基础,将某一时刻的预报场和观测场进行聚类分析,以得到相似的天气态势。
常见的聚类分析方法有k-means方法、层次聚类和Fuzzy C-means等。
聚类分析方法可以帮助研究人员更好地理解预报误差的空间分布规律,进而优化数值天气预报模型。
3. 统计降水预报方法统计降水预报方法是通过统计学方法对降水预报进行评价和优化。
常见的统计降水预报方法包括概率预报方法、直接统计预报方法和最优组合预报方法等。
这些方法可以提供可靠的降水预报,从而更好地指导农业灌溉和防灾减灾等工作。
四、数值天气预报检验方法的应用前景随着科学技术的不断发展,数值天气预报检验方法将会有更广阔的应用前景。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
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。
其中 A 代表 u, v, w, ρ ,T 等变量,F 代表等式右边算出来的值 (用空间差 分代替微分来计算) 。
第一步我们用初始时刻的 u, v, w, ρ ,T 和 p(通常记作 u , v , w , ρ ,T 和 p )计算出初始时刻的 F , 这时应有:
A t
0
0 0 0 0 0 0 0
由于雷达提供频繁的、详细的、 空间连续的观测资料,它与静止 气象卫星一起,成为识别重要的 中尺度天气现象的极为有用的工 具,在灾害性天气的预报中起着 重要的作用。
§7.天气预报业务现代化系统简介: 天气预报作为一种实用技术,其发 展离不开大气科学理论和其他相关科 学技术的发展与进步。在大气观(探)测 技术、数值天气预报和计算机可视化技 术迅猛发展的推动下,天气预报业务正 向着自动化、客观化、定量化、综合化 和智能化方向发展。
(3)台风路径业务预报模式: 每天在世界时 00 点和 12 点做两次 48 小时的台风路径预报。 (4)环境紧急响应业务系统: 对事故紧急响应,预测核污染物扩 散和迁移的路径、浓度和沉降量. 及时提供给 WMO。
1996 年我国国家气象中心被世界气象组织 (WMO)确认为亚洲区域的环境紧急响应中心,
(1) 资料检误: 在气象观测和资料传递中有可 能出现一些错误,分析判断出这些 错误资料并加以订正或删除的过程 叫做资料检误。
(2)客观分析: 客观分析 -- 直接将观测资料输入计算 机, 由计算机将空间分布不均匀的测站 观测资料插值到规则分布的格点上。 采用客观分析方法需要先确定联 系格点值与台站值的方程, 事先编好程 序放在计算机中。 每次做数值预报前将 观测资料输入, 为数值预报模式产生初 值。
3.业务数值预报
每天按时将观测资料处理好,输 入模式中运行,计算出以后若干天或 更长时间的各种气象要素值,推知未 来天气的变化, 并对外发布预报。
我国的两类业务数值预报模式
国家级的预报模式 区域预报模式
国家级的模式(四个): (1) 全球业务预报系统: 包含中期和短 期预报模式。 主要做天气形势预报。 目前在国家气象局北京气象中心的 Cray-c92 计算机上运行。 (2) 有限区域业务模式: 主要用于我国 的降水预报。其空间网格距和时间 步长比全球业务预报系统大大减 小,分辨率高。
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
。
有很多方法用来建立统计预报方程。 以回归法为例: 假定我们要做温度预报,从历史 资料中我们已经找到与温度 (T) 有关的 因子若干个,设为 x1, x2, x3, x4, x5,…..。 可以假设它们满足以下的方程:
T a1 x1 a2 x2 a3 x3 a4 x4 对观测资料进行处理形成初值
观测资料与模式不匹配:
来源于每天不同时刻 来自不规则分布的观测站 是标准等压面上的数据, 与预报模
式的垂直分层不同 观 测数据可能有误差和与模式不 协调
资料处理包括以下工作: (1)资料检误 (2)客观分析 (3)资料初始化 (4)四维同化
— x 方向运动方程 — y 方向运动方程 — z 方向运动方程 — 连续方程 — 热通量方程
dw 1 P g Frz dt z
d V 0 dt
dT d dQ Cv P dt dt dt
其中
d u v w dt t x y z
§2. 数值预报方法
20 世纪初,V.Bjerknes 首先把天气 预报问题提成数学上的初值问题: 根据某时刻实测的气象资料,通过 描述大气运动的动力方程组,可以计算 出将来某时刻大气的运动和状态。
大气的动力方程组:
du 1 P fv Frx dt x
dv 1 P fu Fry dt y
能相当准确地报出 3 天以内的高空、 地面形势,预报准确率己超过主观预报。 对气象要素(如降水、温度、风、云、 能见度等)的预报,准确率不高,且耗费 太多的计算时间,而且有的项目还难以直 接用数值预报方法作出预报
统计预报的优缺点: 优点: 不仅对气象要素预报, 而且对形 势预报也取得了一定的成效。 缺点: 缺乏物理基础, 特别是对预报量 有时间滞后的预报因子的相关 关系的优良性不容易提高 统计关系的稳定性也不够好。
F
0
经过第一个时间步长t 后 变量值 A 为:
A A F t
1 0 0
1
由计算出的 A (即 u , v , w , ρ ,T 1 和 p )的空间分布又可以计算一个时 间步长 t 以后的局地变化值:
A t
1
1
1
1
1
1
1
F
1
接着可求出第二个时间步长的 A
A 2 A1 F 1 t
(3)资料初始化:
不同的仪器测得的气象要素有不同的系 统误差。如果把仪器的观测误差引入方 程组,就等于引入了虚假的作用力。这 些虚假的力往往会激发出一些快波,不 但使预报结果不正确,还可能使计算出 现不稳定。因此对经过客观分析的数据 还要做进一步处理,使初始数据与预报 模式协调。这工作称为资料的初始化。
数值天气预报包含的几部分工作 1.报模式的建立。 2.资料分析和初始化。 3.业务数值预报。
1. 预报模式的建立
进行数值天气预报首先要有预报模 式。须将大气动力学方程组的各部分用 计算的语言表示出来,存于计算机内, 以便每天做预报用。
建立数值预报模式的各项工作:
(1) 根据不同的预报要求,对方程 组进行必要的简化; (2) 选择坐标系,包括选择垂直坐 标系和给定上下边界条件; (3) 确定计算范围和垂直分层(如 果是区域预报模式,则要确定 侧边界条件) ;
2.模式输出统计方法: 此方法与完全预报方法的差别是其 预报因子是从数值预报模式输出的归档 资料中选取的, 用这些因子确定统计预报 方程后, 在做预报时, 就把数值预报输出 结 果 代入 预 报方 程 中。 这 种方 法 简 称 MOS 法。优点是在建立预报方程时自动 地考虑了数值预报的系统误差, 同时大量 利用了数值预报的物理量场,效果较好。
(4)四维同化: 自从气象卫星升空以后,不定期 的非常规的观测资料大量增加。这些 卫星资料的利用,对弥补洋面和沙漠 地区观测资料的不足以及适时更新预 报值很有帮助。于是在初始资料处理 上出现了四维同化方法。
四维同化就是把不同时刻(t) ,不同地 区( x, y),不同高度(z),不同性质(常 规或非常规)的、具有不同观测误差的 资料源源不断地输入计算机, 通过一定 的程序对它们进行分析处理, 把它们协 调起来,融合成常规的、定时的资料。 为数值预报提供初值或及时更新预报 值。
dQ T T T T Cv u v w RT V t x y z dt
上述方程组的方程右边各项只与各气 象要素值的空间分布有关,可以从某 时刻的观测资料计算出来。也就可以 计算出方程左边的各个气象要素的局 地变化率,进一步计算出未来各个气 象要素值的大小。
用统计预报方法预报天气 的主要工作: 1.选择预报因子。 2.建立统计预报方程
。
1. 预报因子的选择: 首先要积累大量的气象观测资料, 在大量的气象要素中选择出与预报 量有关的预报因子(特别是要注意选 择有物理意义的因子) 。 分析预报量与预报因子之间的相关 性,进行统计检验。
2. 建立统计预报方程: 选择一种统计预报方法,找出预 报因子与预报量之间的数量关系, 建立统计预报方程
(A)
把历史资料带入方程(A)中,求出系 数 a1, a2, a3, a4, a5,……。 (通常是用最 小二乘法来求) 。 有了系数 a1, a2, a3, a4, a5,……之后,就 可以用实际观测的预报因子的数据带 入方程(A) ,求出温度的预报值。
§4. 动力—统计预报
数值预报的优缺点:
§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。
§6. 雷达探测资料的应用
雷达能够迅速、准确、细致地测定 降水区的位置、范围、强度、性质,以 及它们随时间的变化情况,它是一种掌 握降水动态和提供降水临近预报的有效 工具。自 1950 年代以来,天气雷达在中 尺度天气研究中发挥了重要的作用。
S 波段(10cm)和 C 波段(5cm)天气雷 达所观测到的回波,绝大多数来自于降 水,它能够随时探测到测站周围一定范 围内降水的发生、发展、消散以及移动 等情况。多普勒雷达可以探测到降水云 内和晴空大气中的水平风场和垂直风 场,降水滴谱和大气湍流等,可以探测 冰雹、龙卷、下击暴流等。
数值天气预报的两种方法
(1) 差分法—用差分代替微分求解大气动 力方程组,制作天气预报。 (2) 谱方法 — 把变量展开成球面调和函 数,取有限项,通过积分运算,把偏 微分方程变成以展开系数及其对时间 的微商的常微分方程组,再求解。