数值预报产品统计释用的原理及其数学方法
天气原理第5章 -06-数值预报产品释用(ppt文档)
1. 数值预报产品的定性应用方法 2 数值预报产品的定量应用方法
1 数值预报产品的定性应用方法
定性应用数值预报产品制作天气预报，实际上就是把天 气学理论和天气图预报方法进行移植和扩展。不同于传统天气 预报方法的是，将对前期和现时实况天气图的时间、空间分析 延伸到了未来(利用了数值预报结果)，并把传统天气图方法中 对气压场、高度场(风场)及温度场、湿度场的分析和预报扩展 到对物理量场的分析和预报，我们把这种分析预报过程称之为 “纵横分析”。在形势分析、预报的基础上，与天气学方法相 应的一些具体预报方法也可用于数值预报产品的应用。
PP法由于应用了数值预报结果，其预报精度一般可高于由前 期因子报后期状态的经典统计预报法(Classic Statistics，简 称CS)。又因它可利用大量的历史资料进行统计，因此得出的 统计规律一般比较稳定可靠。它可以利用不同的数值模式的 输出产品进行预报，且随着数值模式的改进，PP法会自动地 随之提高预报准确率。且由于数值模式改动时，事先建立的 统计关系不会受到影响，因而不会影响业务工作的连续进行。
目前用得最多、效果较好的统计动力预报法主要以完全预报 (Perfect Prediction，简称PP)法和模式输出统计(Model Output Statistics，简称MOS)预报法为代表。后来，人们在实践中发现， 把预报员的经验、诊断量与模式输出产品相结合(称为MED方 法)，预报的效果可更好，从而以此为思路产生了相应的一些综 合预报方法。
用传统的相似形势法作气象要素预报，要在事先用历史资 料把各种天气出现时的地面或空中形势归纳成若干型天气－气 候模型，并统计各型的相似天气过程与预报区天气的关系。作 预报时；只要根据当时的天气形势及其演变特点，找到历史相 似天气型，即可作出相应的天气预报。
日本数值预报产品在温度预报中的释用
春站冬 季最低 温度 的数据为 例 ， 做散 点 图 ， 出结 输
能 ，得 出关 于最低 温度 和最 高温 度 的多元 回归方
程。
年 ６ 月份 的试用 ， ～８ 收到 了 良好 的使用效 果 。
２ 资料与 方法
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
３ 统计 分析 并建 立 回归 方程 ３１筛选 因子 ． 以上 数据 中的预报 因子是 通 过预报 经 验初 步
回归分析 是 目前气 象统计 分析 中较 为常 用 的 方法 之一 。其 中逐步 回归法 有利 于建 立 最优 的 回 归模 型 ， 但过 程较 为复杂 。 ＰＳＳａｉｉ ｌ ａｋｇ Ｓ Ｓ （ｔ ｓｅ ｅａｅ ｔｔａＰ ｆ ｅＳｃａＳｉ ｃ） ｏ ｔ ｏｉ ｃ ｎｅ社会 科 学应 用软 件 包 是 国际 ｒｈ ｌ ｅ 上最 有影 响的三大统 计软件 之一 ，该 软 件功 能强
段 的客观化 与 自动化 还需 要进一 步 的发 展 ，更 多 的工作 需要 利用数值 预报 产品来 处理 。
Ｖ： 报 日 １ 起 ４时气 温 ， 取 到小数位 。 读 Ｖ ： 日下午 日 起报 本传真图 Ｆ Ｆ ０ Ｓ Ｅ ２的地面降水
预报 定性 化值 。 Ｖ ：Ｘ Ｅ ８ Ｆ Ｆ ７ ２图对 ７ ０ Ｐ 垂直 速度 的定 性 化 ０ｈａ 预报值 。 Ｖ ：Ｘ Ｅ ７ Ｆ Ｆ ５ ２图预报 的 ７ ０ Ｐ ０ ｈ ａ温度露 点差 。 Ｖ ：Ｘ Ｅ ８ ，Ｆ Ｆ ７ ２图预报 的 ８ ０ Ｐ ５ ｈ ａ温度 。
Ｖ ：Ｓ Ｅ ３图对地 面降 水预 报 的定 性化 值 。 Ｆ Ｆ ０ Ｖ ：Ｘ Ｅ ８ Ｆ Ｆ ７ ３图对 ７０Ｐ 垂 直 速度 预报 的定 ０ｈ ａ
性 化值 。 Ｖ。Ｆ Ｆ ５ ３图 预报 的 ７ ０ Ｐ 温度 露点 差 。 ：Ｘ Ｅ ７ ０ｈａ Ｖｌ Ｆ Ｆ ７ ３图 预报 的 ８ ０ Ｐ 温度 。 ｌＸ Ｅ８ ： ５ｈａ 以 Ｖ 为预报 量 ，从 Ｖ ～Ｖ 中选 取预 报 因子 进 入 回归 ， 用 Ｓ Ｓ 利 Ｐ Ｓ软件 的线性 逐 步 回归 分 析功
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。
第九章 数理统计预报方法
159.0444 /144.6356 1.0996
a y bx 7.7778 (1.0996 37.0778) 48.5485 （天）
直线回归方程为：
ˆ 48.5485 1.0996 x y
上述回归方程的显著性还有待检验。
（2） 相关系数的显著性检验： 相关系数 r: 自由度为 n – 2， r > r 0.01 或 r > r 0.05 ，两个变量间有极显 著或显著相关性； r < r 0.01 或 r < r 0.05 ，两个变量间没有极 显著或显著相关性。
B 相关系数方法（达到显著水平时） 相关系数（r）为±1，x和y相关性好； 相关系数（r）大于0，x和y正相关； 相关系数（r）小于0，x和y负相关； 相关系数（r）等于0，x和y不相关。
2 相关系数的计算及其显著性检验 （1） 相关系数的计算 LXX = ∑X2 – (∑X)2 ／n LYY = ∑Y2 – (∑Y)2／ n LXY = ∑XY – (∑X∑Y) ／ n r = LXY ／ ( LXX ·LYY)1/2
三 相关分析和回归分析 相关分析和回归分析都是研究变量之间相随 变动的统计关系 相关关系分析特点：研究一个或一组变量与 另一个或一组变量之间的相随变动程度； 无自变量和因变量之分，都是随机变量； 评估两类变量之间的线性联系的强弱。 y = f(x)
回归分析特点：研究一个或一组变量（自变 量）与另一个或一组变量（因变量）之间 的相随变动影响程度；因变量是随机变量 （只有一个），自变量非随机变量（有多 个）；评估两类变量之间的线性联系的强 弱，还可以根据自变量的已知固定值估计 或预测出因变量的条件平均值。 在害虫测报中，常首先对预报量和与之相关 因子进行相关分析，以选取与预报量关系 的预报因子，然后对预报量和选取的预报 进行回归分析，建立回归模型。
数值预报释用
• 螺旋度与暴雨落区
1、上述的螺旋度是指垂直螺旋度（不包括水 平螺旋度）
Hp
(
v x
u )dp y
• MOS、PP、KF、诊断分析等方法的技术要 点：
MOS方法：用多元回归方法建立预报对象与 其相关好的数值产品因子之间的统计关系。
PP方法：用多元回归方法建立预报对象与其 相关好的实况要素因子的统计关系，在制 作预报时，用与实况要素因子相类同的数 值产品因子代替。
KF方法：与MOS 、PP方法所不同的是反映 预报对象与相关好的数值产品因子（或实 况要素因子）之间的统计关系是随预报时 间变化的。
诊断分析方法：应用天气尺度场资料，用适 当的热力学、 动力学方程，对个例进行分 析，概括出某种天气现象或天气过程的概 念模型，以此来制作短期天气预报。
漏报率=漏报的日数/实际出现的日数
空报率=空报的日数/预报暴雨的日数
• 暴雨预报的动力相似过滤方法
1、选与暴雨关系密切的一些物理量（几十个）
2、从历史探空报中求出相应的要素并从测站插值到 网格点上并作标准化处理（或极差化处理）。
3、找相似：计算与历史样本中的物理量距离，从一 项产品或物理量选出30个最相似的样本，再以另 一项产品或物理量从上述的30个样本中进行第二 次相似过滤，选出15个样本，再从15个样本中另 选产品或物理量找出5个最佳相似样本。
BP神经网络算法在数值预报产品释用中的应用
BP神经网络算法在数值预报产品释用中的应用作者：赵冬玉王利伟来源：《科技视界》2016年第20期【摘要】根据2015年3月份的GTS实测数据及渤海区域内海洋站的实况数据，建立BP 神经网络数值预报产品释用模型，在模式数值预报的基础上，进行0-24小时、24-48小时以及48-72小时渤海区域气象要素模拟预测。
模式业务试用结果表明，BP神经网络模型具有较强的自适应学习和非线性映射能力，其拟合值与实际值相吻合的较好，预报准确率精度较高。
【关键词】BP神经网络；数值预报产品释用；预报准确率0 引言数值预报产品的释用是解决数值预报产品本地化的一项重要技术，也是提高本地区预报准确率的一种有效手段。
目前数值预报产品的释用工作大都基于统计的分析方法，如MOS法[1]、PPM法[2]中的多元线性判别与回归方程、卡尔曼滤波等。
本文采用人工神经网络方法中应用最为广泛的BP算法开展数值产品定点释用，实现站点要素客观量化预报。
1 数值预报产品释用原理BP网络是人工神经网络中的一种多层前馈网络的学习算法，它可以通过神经网络的自学习功能，确定神经元之间的耦合权值，从而使网络整体具有近似函数的功能，非常适用于非线性系统的建模研究。
图1给出数值预报产品释用流程。
2 BP神经网络数值预报产品释用模型2.1 建立数值预报产品释用模型图1 具有两个隐层的BP网络两个隐层的BP网络结构如图1所示，该网络共分4层：第1层为变量输入，xj（j=1，2，…，n0）为输入变量，no为输入变量的个数。
若设x0为第一隐层中激活函数的域值，则输入向量总共为no+1维。
x0一般取为-1将其增广到输入量中，作为一个分量，则有x=（x0，x1，…，xn0）。
第2层为第1隐层，设有n1个神经元，则其输出向量g=（g0，g1，…，gn1），其中g0为第一隐层中激活函数的域值，一般取为-1。
第3层为第2隐层，设有n2个神经元，其输出向量h=（h0，h1，…），第4层为输出层，设有m个神经元，网络的输出向量为y=（h1，h2…，hm）[3-4]。
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。
《数值预报产品释用》教学大纲
数值预报产品释用Interpretation of Numerical forecasting Products一、课程基本情况教学周数：1周学分：1学分开课学期：第6学期课程性质：选修先修课程：天气学原理、中国天气、天气学分析基础、典型天气过程分析、天气预报综合实习、临近和短时天气预报实习、数值天气预报等适用专业：大气环境教材：开课单位：大气科学学院气象台二、实习目标目前，制作天气预报时的重要手段就是依托数值预报产品。
定时、定点、定量的精细化天气预报，更是依赖于数值预报产品，由于各地域天气的特殊性，使得数值预报产品必须本地化和精细化。
而数值预报产品的解释应用,是解决数值预报产品本地化的一项技术，也是提高本地区预报准确率的一种有效手段。
数值预报产品释用目标就是为了提高数值天气预报的准确率而对数值预报产品的进一步解释和应用，具体来说就是利用统计、动力、人工智能等方法，并结合实际预报经验，对数值预报的结果进行分析、订正，最终给出更为精确的客观要素预报结果或者特殊服务需求的预报产品。
通过该课程使学生对数值预报概况、各种数值预报业务系统、数值预报产品释用技术与方法以及数值预报产品的检验与释用技术的改进等有所了解，对当前业务的需求有所了解，重点使学生掌握当前数值预报产品释用的主要技术和方法。
三、实习基本要求要求学生遵守各项规章制度，认真听取教师讲解和辅导，服从教师安排，按照《实习流程》，细心操作，独立完成，课后广泛阅读相关文献，对数值预报产品释用技术和方法有深刻了解，认真书写实习报告。
要求学生爱护设备，保持卫生，不做与实习内容无关的事。
教师可根据先行课程的实际情况安排、调整实习内容&进度。
下面所列仅供参考。
四、实习内容及时间安排五、课程考核（1）实习报告的撰写要求：根据每堂课的学习内容和课程要求写出相应的实习报告。
报告内容要求字迹清楚，表述完整，思路清晰。
（2）实习报告： 2 次课程设计论文： 1篇；（3）考核及成绩评定：平时成绩10%、作业成绩20%、课程论文70%六、参考书目1、矫梅燕主编，《现代数值预报业务》（第一版），气象出版社，2010年出版2、廖洞贤等，《数值天气预报原理及其应用》，气象出版社，19863、苗春生等，《现代天气预报教程》，气象出版社，2013。
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。
第六章 数值预报产品
第六章数值预报产品数值天气预报（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。
数值预报模式简介在中国，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。
日常工作中，我们经常要用到ECMWF全球谱模式、日本的全球谱模式（GSM）和远东区域谱模式（ASM）、美国NCEP模式、中国国家气象中心的T639模式以及MM5、WRF、GRAPES、AREMS等中尺度模式，下面分别进行简要介绍。
6.1 全球模式6.1.1 ECMWF全球谱模式TL511L60欧盟主要国家于1976年组建了ECMWF，至1979年建立了全球中期数值预报业务系统，并正式投入运行。
《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。
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。
19 数值预报产品解释应用及数值预报检验
第十九章数值预报产品解释应用及数值预报检验目前，“以数值预报产品为基础，综合运用各种气象信息和预报技术方法”已经成为天气预报的基本技术路线，数值天气预报业务的快速发展，数值预报准确率以及预报产品精细化水平的不断提高，使得数值预报产品在天气分析和业务预报中数值分析预报产品得到越来越广泛的应用。
数值预报产品以其种类丰富、时空分辨率高等特点在天气预报工作中占有重要的地位，但也由于资料量太大而给预报人员的使用造成一定的困难。
数值预报产品的解释应用基于动力、统计学方法，通过天气发生机制的动力学解释、统计模型的建立等方法，不仅解决了数值预报产品的有效应用问题，同时，也能够针对不同天气现象和预报需求开发客观预报方法。
因此，数值预报产品解释应用成为目前数值预报产品应用中最为有效的技术。
另一方面，尽管数值预报准确率日益提高，但作为预报产品不可能做到绝对准确，同时，不同的数值预报模式也由于其模式动力框架、模式物理方案、模式初值和边界条件、模式资料同化等的不同而表现出不尽相同的预报效果，进行数值预报检验，揭示不同数值预报模式、不同预报产品、不同预报时效等的预报效果，对于预报人员有效应用数值预报产品无疑具有重要的指示意义。
为此，本章将就数值预报产品解释应用的基本方法进行简单的介绍，同时，就预报工作中接收到的主要数值预报产品对内蒙古主要天气影响系统和内蒙古降水和形势场的预报效果进行初步的检验，为预报员在业务、科研工作中的数值预报应用提供参考。
19.1 常用数值预报解释应用方法简介数值预报产品的定量应用，主要通过统计解释来实现。
从早期开发现仍适用的PP，MOS 方法，到近些年来开发并不断完善的动力释用方法和有关综合集成方法，使数值预报产品定量应用的技术和方法不断改进，有力地促进了预报水平的提高。
19.1.1 数值预报产品统计释用的一般方法大气运动既有确定性的一面，又有随机性的一面。
数值预报本身主要是以确定性的大气动力学为基础的，而大气运动的随机性的描述则主要靠统计学。
2011-05-01强对流天气过程中数值预报产品的释用
（ 贵州省剑河县气象局 ， 贵州 剑河 ５ ６０ ） ５ ４ ０
摘 要 ： 该文利用高空、 地面及 自动观测站资料 ， Ｅ Ｍ 、６９ 对 Ｃ ＷＦＴ３ 等数值预报产品在 ２１ 年 ４ ３ ０１ 月 ０日岫５ 月２日贵州
发生大范围的强对 流天气 过程进行 检验分析。分析结 果表 明 ： 值预报产 品对此 次强对流 天气过程 的影响 系统 、 响时 间、 数 影 影 响区域 等都进行 了较准确的预报 ， 中 ２ 其 ４ｈ预报场普遍精于 ４ ８ｈ预报 ， ２ ：０时初始 场的 ４ 且 ０ｏ ８ｈ预 报较 ０ ：０时 的更准 ８Ｏ 确 。在 日常预报工作 中 ， 可结合前 日及当 日０ ：０时起报场进行分析 ， ８Ｏ 是跟踪影响系统和分析系统影 响时间的必备 条件 ， 对提 高强对 流天气 预报 的准确 率有重要 作用。
关 使用 部 门的欢 迎 。在 国 际上 ， 日本 发 展 了 细 网格 区域 降水预 报模 型 ； 国积极 发 展 了超 短期 预 报 美
系统 和 中尺 度数值 模 式 ； 再香 等 利用 Ｐ Ｕ 池 Ｓ／
州 省 的西北 部 地 区 开 始 发 展 ， 逐 渐 先 后 向南 、 并 向 东 移 动 ， ２ 日凌晨 开始 ， 空气 从 正 北路 径 开 始 ５月 冷
图 ３是 ５月 ２日 ０ ：０８ ０ｈ ａ观 测实 况 、 ８ ０ ５ Ｐ ５月
初 始场 时 ４ ８ｈ预报 图。对 比分 析可 以看 出 ，４ｈ的 ２
１日 ０ ：０为 初 始场 时 ２ ８０ ４ ｈ和 ４月 ３ 日 ０ ：０为 ０ ８０
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集合数值预报产品应用方法概述
科技与创新┃Science and Technology&Innovation ·76·2018年第08期文章编号：2095－6835（2018）08－0076－02集合数值预报产品应用方法概述孙令东（巴彦淖尔市气象局，内蒙古巴彦淖尔015000）摘要：简要介绍了集合数值预报产品应用方法。
通过对集合平均、集合离散度、集合概率预报、集合分位值预报、集合中位数、集合预报邮票图、集合预报面条图和集合箱线图的定义和使用方法进行概述，为预报服务人员使用集合预报产品提供了参考依据。
关键词：集合数值预报产品；集合平均；集合概率预报；集合预报面条图中图分类号：P457.6文献标识码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2018.08.0761集合平均或中位数集合平均是所有集合成员预报值的算数平均值。
集合中位数是集合成员预报值按数值大小排序后的中间值。
由于集合平均平滑掉了可预报性较低的信息而保留了可预报性较高的信息，因此，集合平均的检验评分通常优于控制预报或单个成员预报。
集合平均一般适用于气温、气压等符合正态分布的气象要素，而对于降水、风速等呈非正态分布的要素则不太适用，对这些非正太分布的要素用集合中位数可能比用集合平均更好，因为集合平均可能会受到降水、风速等异常大（或异常小）的值影响。
由于集合平均对预报信息进行了平滑和过滤，因此，对于可预报性较低的高影响天气或极端天气事件以及尺度较小的天气特征，集合平均的预报值可能无法反映。
此时，需要考虑概率较低、但天气剧烈的灾害性天气发生的可能性。
2集合离散度集合离散度是所有集合成员预报值的标准差，用来表示成员之间的差异程度。
集合离散度可用于评估预报的不确定性，通常而言，离散度越大，预报不确定性（或可信度）越高；离散度越小，预报不确定性（或可信度）越小。
集合平均和集合离散度经常在一张图上表示，便于预报员综合地了解集合预报的平均状态和不确定性特征。
数学统计的基本原理与应用
数学统计的基本原理与应用数学统计是一门以数据分析为基础的科学，研究各种自然或人造现象的统计规律和特征。
它可以对各种领域的现象、过程和数据进行分析和研究，得出一些关于总体特征、分布情况、变量关系、因果关系等方面的结论。
在现代科学技术与生产生活中，数学统计的应用几乎无所不在。
本文将介绍数学统计的基本原理、常用方法、应用领域等方面的内容。
一、数学统计的基本原理数学统计的基本原理是概率论和数理统计。
概率论研究随机事件发生的概率，为数理统计提供理论基础；数理统计则是基于概率论，以研究各种统计现象为主的数学科学。
具体来说，数理统计包括描述统计、推理统计和模型统计三个方面。
描述统计是对数据以图表、统计量等方式进行整理、总结和描述的过程。
例如，通过绘制直方图、柱状图或箱线图等图表，可以了解数据的分布情况、中心位置、离散程度等特性；通过计算均值、方差、标准差等统计量，可以对数据进行概括和比较。
推理统计是根据从样本中抽取的信息来推断总体特征的方法。
它利用统计推断方法，估计总体参数、检验假设、比较差异等，以确定样本信息是否可以推广到总体中。
例如，通过构造置信区间、进行假设检验等方法，可以判断总体均值、方差是否存在显著差异，从而对总体特征作出判断。
模型统计是对数据进行建模和预测的过程。
它建立起数据与变量之间的函数关系，并根据这种关系进行预测和推测。
例如，回归分析、时间序列分析等方法，可以将数据与自变量建立函数关系，进而预测未来的趋势、结果等。
二、数学统计的常用方法数学统计的常用方法包括假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析等。
这些方法的选择取决于数据的类型、变量之间的关系、目的等。
假设检验是用来判断总体在某一方面是否存在差异，以便作出有关的推断。
例如，有两个总体，判断它们的均值是否有显著差异，可以采用t检验、z检验等方法，对样本均值进行比较，从而决定是否拒绝某种假设。
方差分析是用来判断不同样本之间是否存在显著差异。
《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
郭志荣
【期刊名称】《教育教学论坛》
【年(卷),期】2017(000)023
【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.
【总页数】2页(P206-207)
【作者】郭志荣
【作者单位】南京信息工程大学大气科学学院,江苏南京 210044
【正文语种】中文
【中图分类】G642.41
【相关文献】
1.多种数值预报及其释用产品在宁夏天气预报业务中的检验评估 [J], 张成军;纪晓玲;马金仁;杨洋;陈迪
2.基于EC细网格数值预报产品在一次降雪预报中的释用分析 [J], 逯野
3.数值预报产品在石岛春季最高气温预报中的检验和释用 [J], 张守龙; 程立渤; 彭雯; 林修栋
4.数值预报产品释用技术在高原短期天气预报中的价值探讨 [J], 王永玲;李成伟
5.数值预告产品在乌鲁木齐单站降水预报中的应用——平均温度场预报方法介绍[J], 于锋
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194-常见问题-数值预报产品的释用常见问题
§5.10
9.数值预报产品释用中的“PP”法是何含义?
完全预报方法（Perfect Prognostic Method ，简称PP 法）首先从历史天气图资料中，用统计学方法，找出相同时刻天气形势特征因子0x 与预报要素量0y 之间的
相关关系式：)(00x f y = ，0x 表示0t 时刻的预报因子，0y 表示0t 时刻的预报要
素量。
然后用数值预报的形势特征因子t x 代入上式，而求得t 时刻预报要素量
)(,t t t x f y y =。
PP 法是假定数值预报结果完全正确的情况。
事实上，数值预报结果是有误差的。
因此，用这个方法作预报也会有误差。
不过当数值预报模式得到改进，其预报准确率也会相应得到提高。
10.数值预报产品释用中的“MOS”法是何含义?
MOS （Model Output Statistics Method ）首先从历史的数值预报资料中选取预报因子向量t x ，求出预报量t y 的同时性或近于同时性的预报关系：)(t t x f y =。
在应用时，就把数值预报的结果代入相应得预报关系中，求得t 时刻预报要素量t y 。
用数值预报产品预报暴雨的一种统计释用方法
用数值预报产品预报暴雨的一种统计释用方法
王丽丽;温汉光
【期刊名称】《山西气象》
【年(卷),期】1999(000)002
【摘要】引言目前，我国Ｔ１０６数值预报产品提供了多层次、多要素、多时效、多种物理量的丰富资料，为预报员开展各种统计释用奠定了良好的基础，而且有了Ｍｉｃａｐｓ这一多功能气象信息处理系统，可以把各种释用挂接在Ｍｉｃａｐｓ软件平台上，完成二次开发。
本文是利用Ｔ１０...
【总页数】3页(P12-14)
【作者】王丽丽;温汉光
【作者单位】晋中地区气象局;晋中地区气象局
【正文语种】中文
【中图分类】P456.7
【相关文献】
1.《数值预报产品释用》课程中统计检验方法介绍 [J], 郭志荣
2.辽宁暴雨数值预报产品释用预报方法 [J], 陈力强;张立祥;曹汝佶
3.数值预报产品动力—统计释用方法与寒潮预报 [J], 陈静;桑志勤
4.基于模糊聚类分型的数值产品暴雨预报释用方法 [J], 严明良;王锰;于波;范淦清
5.辽宁暴雨数值两报产品释用预报方法 [J], 王锦贵
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