数值天气预报
《2024年数值天气预报业务模式现状与展望》范文
《数值天气预报业务模式现状与展望》篇一一、引言随着科技的飞速发展，数值天气预报已成为现代气象业务的核心组成部分。
数值天气预报通过运用先进的数学模型和计算机技术，对大气环境进行数值模拟和预测，为人们提供准确、及时的气象信息。
本文将重点探讨数值天气预报业务模式的现状及未来展望。
二、数值天气预报业务模式现状1. 技术发展目前，数值天气预报主要依赖于高性能计算机和先进的数值模拟技术。
通过建立大气环流模型，对大气中的物理过程进行数值求解，进而预测未来的天气变化。
此外，卫星遥感、雷达探测、地面观测等多种观测手段为数值天气预报提供了丰富的数据来源。
2. 业务流程数值天气预报的业务流程包括数据收集、模式运行、结果分析、预报发布等环节。
数据收集阶段，通过各种观测手段获取大气环境的相关数据；模式运行阶段，将收集到的数据输入到数值模式中，进行计算和模拟；结果分析阶段，对模拟结果进行解释和分析，提取有用的气象信息；预报发布阶段，将分析结果以适当的方式发布给用户。
3. 业务应用数值天气预报在气象业务中发挥着重要作用，广泛应用于农业、航空、航海、能源、城市规划等领域。
通过数值天气预报，人们可以提前了解天气变化，做好相应的防范和应对措施。
此外，数值天气预报还为气候预测和气候变化研究提供了重要的数据支持。
三、数值天气预报业务模式展望1. 技术创新未来，数值天气预报将更加依赖高性能计算机和先进的数值模拟技术。
随着人工智能、大数据等新兴技术的发展，数值天气预报的准确性和时效性将得到进一步提高。
同时，多元同化技术、高分辨率模拟等技术的发展将为数值天气预报提供更丰富的数据来源和更精细的预测结果。
2. 业务模式创新随着气象服务的不断发展，数值天气预报的业务模式也将不断创新。
一方面，气象部门将加强与相关行业的合作，推动数值天气预报在更多领域的应用；另一方面，气象部门将不断改进业务流程，提高预报的准确性和时效性。
此外，个性化、定制化的气象服务将成为未来数值天气预报业务模式的重要方向。
数值天气预报的数学物理基础
数值天气预报是一种利用数学和物理模型来模拟大气运动以进行天气预测的方法。
这个过程包含了数学、物理学和计算科学的多个方面，下面是一些数值天气预报的数学物理基础：1. **大气动力学：** 大气动力学是研究大气中运动的学科，它涉及到质量、动量和能量的守恒，以及由气体的运动引起的各种现象。
数值天气预报中的大气动力学模型是基于Navier-Stokes方程的，这是描述流体运动的基本方程。
2. **热力学：** 热力学是研究能量转移和转化的物理学科。
在数值天气预报中，考虑到大气的温度、压力和密度的分布，以及气体的热力学性质，是建立准确模型的关键。
3. **边界条件：** 数值模型需要边界条件来描述系统的边界处的影响。
对于大气模型，这包括地表条件、海洋表面温度等，这些条件在数值计算中起着重要的作用。
4. **数值方法：** 解决Navier-Stokes方程等巨大的数学模型通常需要数值方法。
这包括有限差分法、有限体积法和有限元法等。
这些方法将偏微分方程离散化，转化为计算机可以处理的形式。
5. **初始条件：** 数值模型需要一个初始状态，通常使用观测数据来提供。
这些初始条件包括大气中的温度、湿度、风向等参数。
6. **数值实验：** 大气模型是一个非常复杂的系统，而且存在许多未知因素。
因此，数值天气预报通常使用集合预报和蒙特卡洛方法来估计不确定性，并进行多次模拟来提高准确性。
7. **数据同化：** 将观测数据与模型输出结合起来的过程被称为数据同化。
这有助于提高模型的准确性，使其更好地反映真实大气的状态。
这些基础原理和技术共同构成了数值天气预报的核心，使得我们能够通过计算机模拟大气的运动状态，从而提供准确的天气预报。
《数值天气预报 》复习总结
引言数值天气预报的定义在给定初始条件和边界条件的情况下，数值求解大气运动方程，由已知初始时刻的大气状态预报未来时刻的大气状态数值预报模式的主要内容初始场（资料同化）数值天气预报模式需要一个初始时刻的状态作为初始场，而初始场一般由常规观测资料和雷达、卫星及其他费常规观测资料同化而成。
动力框架(数值方法)基于七个基本方程，根据预报的时空尺度和预报对象对方程组进行简化，使用不同的差分方式进行数值计算。
物理过程(参数化)数值模式基于动力框架通过物理过程参数化来描述不同尺度的天气过程。
其中对参数化过程的优化和改进对数值模式预报准确率的提高起着关键的作用。
数值天气预报的特点种类繁多；空间、时间分辨率高；时空分布的连续性好；预报误差特征极其复杂促进数值预报迅速发展的因素探空技术及先进的探测技术的发展；通讯技术的发展；动力气象和天气学的发展；计算机和计算技术的发展数值预报的主要挑战次网格尺度的物理过程由于大气是一种具有连续运动尺度谱的连续介质，故不管模式的分辨率如何高;总有一些接近于或小于网格距尺度的运动(见数值天气预报常用计算方法)，无法在模式中确切地反映出来，这种运动过程称为次网格过程。
非线性方程的数值解虽然在适当条件下，可以证明某些线性微分方程组的稳定格式的数值解，能够近似表示相应的微分方程组的真解，但对于非线性微分方程来说，两种解却可能不完全一致。
已有证据表明虽然有时候数值解是计算稳定的;但却与真解(这是特殊情况，真解是已知的)毫无相似之处。
初值形成问题它包括初值处理、卫星资料的应用和四维同化等问题，这些问题至今尚未很好解决。
误差(1)分析误差:目前，观测系统并不完全按照天气预报的要求建立的，而且观测资料包含各种不同类型、不同分布密度、不同观测频率和观测精度。
基于这种不完善的观测系统基础，所得到的资料同化分析场与真实大气之间必然存在差异，这种来自分析场上的误差导致了模式计算上的误差。
(2)模式误差:模式的水平和垂直分辨率不够精细，物理过程参数化不够完善，难免有这种或那种的假定或简化，很难完全描写真实大气特征而造成误差。
数值天气预报第五章_原始方程模式
数值天气预报第五章_原始方程模式1.引言数值天气预报是指通过计算机模拟大气运动的数值模型，预测未来一段时间内的天气情况。
原始方程模式是数值天气预报的基本模型，它通过求解大气运动的基本方程，来模拟大气的运动和演化过程。
本章将介绍原始方程模式的基本原理和求解方法。
2.基本原理原始方程模式是基于大气运动的基本方程来描述大气的运动和演化过程的。
它包括连续性方程、动量方程、热力学方程和状态方程。
这些方程描述了大气中的质量、动量、能量和热力学状态的变化。
通过求解这些方程，可以得到未来一段时间内的大气状态，进而预报天气。
连续性方程描述了大气中质量的守恒关系，即质量在空间和时间上的变化率等于质量流入和流出的差值。
动量方程描述了质点在外力作用下的运动规律，包括质点的加速度和速度与质量和外力之间的关系。
热力学方程描述了大气中的能量变化规律，包括热量的传递、辐射和物理过程等。
状态方程描述了大气中热力学参数之间的关系，例如温度、压强和密度之间的关系。
3.求解方法求解原始方程模式需要使用数值方法，将连续的方程离散化为离散点上的方程，并通过迭代求解得到解。
求解方法包括有限差分法、有限元法和谱方法等。
有限差分法是最常用的求解原始方程模式的方法。
它将连续方程离散化成网格上的差分方程，然后通过迭代求解差分方程得到解。
差分方程的求解可以使用迭代算法，如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代和逐次迭代法等。
有限元法是一种将连续问题离散化为离散问题的方法。
它将连续方程离散化为有限数量的元素上的方程，然后通过迭代求解元素上的方程得到解。
有限元法适用于复杂的几何形状和不规则网格。
谱方法是一种基于特定函数的展开形式的方法。
它将连续方程以特定函数（如Trigonometric函数、Legendre多项式和Chebyshev多项式）为基函数展开，然后通过求解展开系数得到解。
谱方法适用于光滑的函数和边界条件。
4.模型评估在应用原始方程模式进行天气预报之前，需要对模型进行评估，以保证预报结果的可靠性和准确性。
《2024年数值天气预报业务模式现状与展望》范文
《数值天气预报业务模式现状与展望》篇一一、引言随着科技的进步和计算机技术的飞速发展，数值天气预报已成为现代气象业务的重要组成部分。
数值天气预报通过运用先进的数学模型和大量的气象观测数据，对大气环境进行数值模拟和预测，为人们提供了更为准确、及时的天气信息。
本文将就数值天气预报业务模式的现状及未来展望进行详细阐述。
二、数值天气预报业务模式现状1. 数据获取与处理数值天气预报的基础是气象观测数据。
目前，各国气象部门通过地面观测站、气象卫星、雷达等设备，实时收集大量的气象数据。
这些数据经过预处理和质量控制后，被用于数值天气预报模型中。
此外，随着大数据和人工智能技术的发展，数值天气预报还充分利用互联网、社交媒体等渠道获取更多元化的数据资源。
2. 数值模型建立与应用数值天气预报的核心是建立气象学上的数学模型。
这些模型通过对大气环境的物理过程进行数学描述，实现对未来天气的预测。
目前，国内外气象部门广泛使用的数值模型包括全球气候模型、区域气候模型、中尺度气象模型等。
这些模型在不断提高预报精度的同时，也更加注重对复杂天气的模拟和预测。
3. 业务运行与服务平台数值天气预报业务需要一套完善的运行和服务平台。
这包括高性能计算机、数据处理系统、通信网络等基础设施，以及在线预报服务平台、预报产品制作与发布系统等软件系统。
这些设施和系统为气象部门提供了强有力的技术支持和服务保障。
4. 预报产品制作与发布基于数值天气预报结果，气象部门制作各种形式的预报产品，如天气图、预报图表、文字说明等。
这些产品通过电视、广播、互联网等多种渠道，及时向公众发布。
此外，针对不同行业和用户的需求，气象部门还提供定制化的预报服务。
三、数值天气预报业务模式的未来展望1. 更高精度的预报模型随着计算机技术的不断进步，数值天气预报模型将更加复杂和精细，能够更好地模拟和预测大气环境的物理过程。
这将进一步提高天气预报的精度和可靠性。
2. 大数据与人工智能的深度融合大数据和人工智能技术将为数值天气预报提供更多的数据资源和智能分析手段。
数值天气预报的英语
数值天气预报的英语
数值天气预报是一种基于物理学原理和数学模型的天气预报方法，通过收集大量的天气观测数据和气象要素，利用计算机模拟大气环流和气象变化，可以预测未来数天的天气情况。
数值天气预报中使用的英语词汇较多，以下是一些常用的词汇及其意义：
1. Numerical Weather Prediction (NWP) 数值天气预报
2. Weather model 天气模型
3. Atmospheric parameters 大气参数
4. Meteorological variables 气象变量
5. Surface observations 地面观测
6. Upper air observations 高空观测
7. Ensemble forecast 集合预报
8. Probability forecast 概率预报
9. Forecast error 预报误差
10. Verification 验证
使用这些词汇，可以更加准确地描述和交流数值天气预报的相关内容。
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数值天气预报模型的优化与应用
数值天气预报模型的优化与应用天气预报对于我们的日常生活、农业生产、交通运输以及许多其他领域都具有极其重要的意义。
随着科技的不断进步，数值天气预报模型已成为现代天气预报的重要工具。
数值天气预报模型是基于物理定律和数学方程，通过对大气状态的模拟和计算来预测未来天气的变化。
然而，要想获得更准确、更可靠的天气预报，就需要不断对数值天气预报模型进行优化，并拓展其在各个领域的应用。
数值天气预报模型的核心是一组描述大气运动、热力学和水汽变化等物理过程的数学方程。
这些方程通常非常复杂，需要借助高性能计算机进行求解。
在模型的建立过程中，需要对大气进行离散化处理，即将大气划分为一个个小的网格单元，并在每个网格单元上计算物理量的变化。
网格的分辨率越高，模型对大气细节的描述就越精确，但同时计算量也会大大增加。
为了提高数值天气预报模型的准确性，优化工作主要集中在以下几个方面。
首先是数据同化。
数据同化是将各种观测数据（如地面观测站、气象卫星、雷达等获取的数据）与模型的初始场进行融合，以得到更准确的初始状态。
通过数据同化技术，可以有效地减少模型初始误差对预报结果的影响。
例如，利用卡尔曼滤波、集合卡尔曼滤波等方法，能够将观测数据与模型模拟结果进行最优组合，从而提高初始场的质量。
其次是物理过程参数化。
大气中的许多物理过程（如云的形成、降水过程、辐射传输等）由于其复杂性和尺度较小，无法在模型中直接求解，需要进行参数化处理。
不断改进和完善这些参数化方案，使其更准确地反映实际的物理过程，是提高模型预报能力的关键。
例如，对于云的参数化，新的研究成果能够更好地考虑云的微物理过程和垂直结构，从而提高对降水和能量收支的模拟精度。
再者是模型分辨率的提高。
随着计算机技术的飞速发展，数值天气预报模型的分辨率不断提高。
更高的分辨率能够捕捉到更小尺度的天气系统和地形影响，从而提高对局部天气现象的预报能力。
例如，在城市天气预报中，高分辨率模型能够更好地模拟城市热岛效应和复杂的地形对气流的影响，为城市规划和应对极端天气提供更有针对性的建议。
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大气科学的精髓是：
要掌握在地球系统多圈层相互作用影响 下大气的动力、物理和化学的演变规律，依 据已知的信息，预知大气未来的演变过程和 状态。
地球系统圈层结构
气象工作者的主要使命是：
希望能准确告诉人们未来的大气状态。 但气象问题的复杂性使得人们无法通过自身 大脑的直接思维去准确掌握大气的演变趋势， 也没有一个科学家能以理论方式直接求解数 学物理方程得到大气未来的状态，也难于直 接通过物理实验来客观地认识大气的演变规 律。
二战以后，随着高空探测的增多和世界高空探测站的逐 渐加密，天气分析从二维扩展为三维。
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天气预报的演进
地面观测初始时期 极锋学说应用时期 探空发展时期 斜压理论发展时期 卫星观测初始时期 气象雷达推广应用时期 动力数值天气预报应用时期
动力统计预报应用时期 人工智能系统应用时期
二 什么是数值天气预何级数式地增长,对 计算机资源的需求也随之急速增加。大规模并行计算机是能 满足这一需求。气象数值预报模式运行要达到最高的计算效 率,模式程序的并行化是不可避免的。
另一方面,数值预报模式性能的完善化,使得模式程序规 模进一步扩大,加之全球/ 有限区、天气气候一体化模式的 提出,模式程序更进一步复杂化,使得模式程序的研制、运行、 维护、发展变得更加困难。
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。
(完整版)数值天气预报习题
大气数值模式及模拟（数值天气预报）习题第一章大气数值模式概论1．试述原始方程组、全球模式、区域模式和非静力模式之间的区别。
2．试述天气模式、气候模式的主要区别？3．区域气候模式、大气环流模式、中尺度模式、陆面模式、边界层模式各有什么特点？第二章 大气运动方程组1. 试证明球坐标系中单位矢量i 的个别变化率为(sin cos )cos di u j k dt r ϕϕϕ=- 2.试说明局地直角坐标系（即z 坐标系）中的运动方程与球坐标系中的运动方程有何异同？3．用球坐标导出下面两个方程：(sin cos )cos d i u j k dt r ϕϕϕ=- tan d j u v i k dt r rϕ=-- 4.由热力学方程v dT d C p Q dt dtα+=推导出如下方程： p dT C Q dt αω-= ()dp dtω= 式中v dT C dt为单位质量理想空气内能的变化率，v C 为空气的定容比热，d p dtα为可逆过程中单位质量非粘性气体在单位时间里膨胀所作的功。
Q 为外界对单位质量空气的加热率。
第三章 数值计算方案1. 什么是差分格式的收敛性和稳定性？二者之间有何关系？2. 试证明一阶偏微商u x ∂∂的三点差商近似式：3(,)(,)213(,)4(,)(2,)22u u x x t u x t x x u x t u x x t u x x t x ∂+∆-⎡⎤=⎢⎥∂∆⎣⎦-++∆-+∆⎡⎤-⎢⎥∆⎣⎦的截断误差为2()O x ∆。
3. 用中央差分将涡度方程()()()l l u u u v l t x y x y∂Ω∂Ω+∂Ω+∂∂++=-+∂∂∂∂∂ 写成有限差形式。
设(,)l l x y =，并取水平坐标步长为s δ，时间步长为t δ。
4. 分别对x 轴上的i+1和i+3格点，以d 和2d 为步长，写出一阶微商dF dx的前差、后差和中央差的差分近似式，以及二阶微商22d F dx 的二阶中央差分近似式。
数值天气预报
《数值天气预报》课程教学大纲课程简介数值天气预报是大气科学中近50年来迅速发展的一个分支学科，已经成为气象业务中天气预报的基本手段之一。
本课程主要讲述数值天气预报的基本原理和方法，并适当介绍近年来数值预报领域中的一些新进展和新成果。
通过对本课程的学习，要使学生能够系统地掌握数值天气预报中最常用的基本概念和基本方法，具备从事数值天气预报业务工作的基本技能。
课程大纲一、课程的性质与任务：本课程是大气科学专业的一门专业课，本课程主要介绍数值天气预报的基础知识、基本原理和基本方法；本课程的教学任务是使学生系统地理解数值天气预报的基本原理；切实地掌握制作数值天气预报的方法；初步具备设计数值天气预报模式的能力；为从事数值天气预报业务、数值预报产品释用、数值模拟研究等打下基础。
二、课程的目的与基本要求：通过本课程的理论教学和教学实习，使学生加深理解数值天气预报的基本理论，掌握在计算机上应用简单的模式制作数值天气预报的方法，提高编制大型计算程序和操作计算机的能力，提高认真、踏实的科学素质，为学生今后从事气象业务工作和科研工作打下良好的基础。
三、面向专业：大气科学专业及相关专业本科生。
四、先修课程：高等数学、计算方法、程序设计、流体力学、气象学、天气学、动力气象学。
五、本课程与其它课程的联系：本课程直接建立在天气学、动力气象学基础之上，因此要扎实掌握这两门基础课程的知识；同时要能够熟练操作计算机，应用高级编程语言编程计算。
本课程为现代天气预报提供主要手段，也为进一步开展气象科研奠定基础。
六、教学内容安排、要求、学时分配及作业：第一章大气运动方程组（6 学时）1、教学内容：§1 基本方程组（A）。
§2 球坐标系方程组（B）。
§3 铅直坐标变换（C）。
§4 地图投影坐标系（B）。
§5 地图投影放大系数（A）。
§6 在Lambert投影图上计算网格点的m值（A）。
数值预报ch1
牛顿第二定理： f ma
物体受力与其运动状态变化的基本关系。 dV 1 p 2V g F 运动方程: dt
气压梯度力 偏向力 重力 摩擦力 摩擦力：
2、连续方程
大气运动的连续方程表明了大气运动和大气质量分 布的关系（质量守恒）。
d V 0 dt
数值天气预报：就是给定初始和边界条件，通过数值方 法求解大气运动方程组，从而有已知初始时刻的大气状态预报 未来时刻的大气状态。
二、数值预报的发展背景和发展简史 1、传统的预报方法 ● 天气学方法 (19世纪中叶）：外推法
● 统计学方法： 找相关因子
2、数值预报的发展背景
●科学基础： （1）动力气象学理论的发展; （2）大气探测技术的发展－－更丰富、更准确资料； （3） 计算机技术及计算数学的发展；
斜压原始方程模式 （考虑热力过程） （多层）
第一章小结
球坐标、局地直角坐标、P坐标、 坐标系的优、 缺点 过滤模式和原始方程模式有何区别？
二、p 坐标系中的大气运动方程组 dVh p fk Vh Fh dt p
RT p p p V 0 p
T T T /C v ( ) Q u d p y t x g P P P
d V u v w 其中： dt t t x y z
四、p 坐标系下的大气运动方程组 一、
Z 、P
坐标系的转换基础
通常垂直方向采用Z坐标
天气尺度的大气运动具有准静力平衡的特点，满足方程：
p g z
因此可以引进 ( x, y, p, t ) 坐标系，称之为P坐标系。
《数值天气预报》全册完整教学课件 (一)
《数值天气预报》全册完整教学课件 (一)本文将介绍《数值天气预报》全册完整教学课件，帮助读者更好地了解这份教材，方便教学、学习和应用。
一、教学课件概述《数值天气预报》全册完整教学课件是一套系统完整的教材资源，经过多次优化和更新，内容丰富、结构清晰、操作简单。
该课件的主要特点有：1.内容包含全面：课件内容涵盖了大气环流、天气系统、数值预报模型、数值预报应用等多个方面的内容，既有基础理论又有前沿技术。
2.操作性强：课件配备了多媒体演示、实验仿真、操作练习等多种配套资源，实现了理论与实践相结合的教学模式，帮助学生有效掌握知识点。
3.适应性强：教材内容严谨，适用于气象及相关专业的大学本、研究生及科研人员使用，也适用于各级气象工作者及科普人员。
二、教学课件内容概述该教学课件共分为5个部分，包括“大气环流与天气系统”、“数值预报基础”、“多种数值预报模型介绍”、“数值预报技术应用”和“数值预报发展趋势”，具体内容如下：1.大气环流与天气系统：介绍大气环流的基本概念、大气成分和基本状态、地球运动和气候、天气系统和气象物理等方面知识。
2.数值预报基础：介绍数值预报的基本概念、历史沿革、数值预报模型的基本构成和原理、气象要素及其预报方法等方面。
3.多种数值预报模型介绍：对目前国际上较为流行的NCEP GFS、ECMWF、NCEP WRF等数值预报模型进行介绍，使学生了解不同数值模型的特点和适用范围。
4.数值预报技术应用：介绍数值预报在天气预报、气候预测、灾害预警和资源管理等方面的应用，以及如何利用数值预报信息制定气象服务，提高人们对天气的了解和适应能力。
5.数值预报发展趋势：介绍国际上数值预报技术的最新动态与发展趋势，以及数值预报技术对气象服务的提高和改进所产生的作用和影响。
三、应用前景《数值天气预报》全册完整教学课件适用于大学气象以及相关专业本、研究生课程的教学，还可以为各级气象工作者和科普人员提供学习和应用方面的参考。
中尺度数值天气预报模式图文
物理过程参数化方案
01 02
辐射过程
辐射过程是大气中重要的物理过程之一，对中尺度天气系统的形成和发 展有重要影响。模式中通常采用辐射传输方案来计算太阳辐射和大气辐 射对天气系统的影响。
边界层过程
边界层是大气中与地面直接接触的一层，其中发生着复杂的湍流交换过 程。模式中通常采用边界层方案来计算湍流交换对天气系统的影响。
03
微物理过程
ห้องสมุดไป่ตู้
微物理过程是指云、降水等天气现象中发生的微观物理过程。模式中通
常采用微物理方案来计算云的形成、发展和降水过程对天气系统的影响。
初始化和边界条件处理
初始化
要点二
强对流天气过程分析 技术
中尺度数值天气预报模式能够模拟强 对流天气过程的动力学、热力学和微 物理特征，揭示其发生发展的物理机 制。结合雷达观测、卫星遥感等技术 手段，可以对强对流天气过程进行实 时监测和分析。
要点三
强对流天气过程防范 建议
针对强对流天气过程的突发性和破坏 性，公众应关注天气预报和预警信息 ，及时采取防范措施，如加固房屋、 准备急救物资等。同时，政府和相关 部门也应加强应急管理和救援工作， 以应对可能发生的灾害。
入等方式进行改进。
边界条件误差
由于模式边界条件处理不当导致的 误差，可通过改进边界条件处理方 案、引入更准确的边界条件数据等
方式进行改进。
05 图文展示：中尺度数值天 气预报模式应用实例
暴雨洪涝灾害预警应用实例
暴雨洪涝灾害概述
简要介绍暴雨洪涝灾害的定义、成因及危害。
中尺度数值天气预报模式
集合预报技术的发展
集合预报技术是一种概率预报方法， 通过将多个不同初始条件的模式结果 组合起来，提供更全面的气象信息。 随着超级计算机技术的不断发展，集 合预报的分辨率和覆盖范围将得到进 一步提高，能够更好地揭示中尺度气 象系统的演变和传播。
VS
集合预报技术还可以与其他数据源 （如卫星观测、雷达观测等）进行融 合，提高预报的准确性和精细化程度。 通过集合预报技术，气象部门可以提 供更加全面和客观的气象服务，满足 不同用户的需求。
中尺度模式的设计
中尺度模式是数值天气预报的一种，特别适用于预测局地性强、时间尺度较短的 天气系统，如雷暴、锋面和低气压等。
中尺度模式的设计需要考虑大气的中尺度特征，如气流、水汽和不稳定能量等。 这些特征在模式中通过特定的参数化方案来处理，以更准确地模拟中尺度天气系 统的演变。
模式的初始化与更新
初始化是数值预报的关键步骤之一，它决定了预报的 初始状态和随后的演变。正确的初始化对于提高预报
模式在台风路径预测中的应用
中尺度数值天气预报模式在台风 路径预测中具有较高的准确率， 能够较为准确地预测台风登陆地
点和时间。
通过分析台风周围的中小尺度环 境因素，如地形、气流等，模式 能够更准确地模拟台风的移动路
径和强度变化。
模式在台风预报中的应用，为政 府和公众提供了关键的决策依据，
有助于减少台风灾害的影响。
中尺度数值天气预报模式能够提供高 分辨率的短时气象信息，如风向、风 速、温度、湿度、降水等，有助于预 测未来几小时内的天气变化。
精细化预报
中尺度模式能够提供更精细的地域气 象信息，如局部地区的气象状况，有 助于气象部门为特定区域提供更准确 的预警和防范措施。
灾害预警
暴雨预警
数值天气预报的基本原理
数值天气预报的基本原理
数值天气预报是一种基于物理方程的数值模型，通过对大气、海洋、地表等各个要素的数值计算，预测未来的天气情况。
其基本原理是利用计算机对大气运动方程、热力学方程、水气运动方程、辐射传输方程等进行数值求解，并通过各种观测资料的输入和数据同化，不断修正和提高模型的预测精度。
数值天气预报的优点是能够提供较为准确的天气预报信息，可以预测出较长时间范围内的天气变化趋势，同时还可以为气象灾害预警和应急管理提供重要的科学依据。
但也存在一些不足，比如对于复杂地形和海洋等情况的预测精度仍有待提高，同时预报误差也受到各种因素的影响，需要不断优化算法和更新数据。
总的来说，数值天气预报是一种科学、先进的天气预报方法，其基本原理在不断发展和完善中，为我们提供了重要的气象服务。
- 1 -。
第3章 中期数值天气预报
(3.5)
q 1 Uq 1 Vq Dq q
t a(1 2 ) a
(3.6)
(6)地面气压的倾向方程
t
ln
ps
1
(D V
0
• ln
ps )d
(7) 坐标中的垂直速度方程
(3.7)
1
0 (D V •ln ps )d 0 (D V • ln ps )d (3.8)
(8)P坐标中的垂直速度方程
2、地形的动力影响（阻塞、摩擦、绕流、 爬坡），如青藏高原、落基山（背风槽和龙 卷风）。 3、其它（植被、水面、土壤湿度和温度等）
地形描写不好是我国降水模拟不好的主要原因 之一。
（三）行星边界层和边界条件对大气运动的作用
1、行星边界层距离地面1~1.5km。 2、下垫面供给大气热量和水分的实质表现为动量
一、天气学预报方法的移植和应用： 即根据中期数值天气预报产品提供的天 气形势预报结果，应用天气学基本原理 进行物理分析，判断在这种天气形势下 可能出现怎样的天气过程。在结合预报 地区的自然地理条件等因素，作出具体 的要素预报。
二、数值预报产品的误差分析和订正： 系统误差。
第四节 中期数值预报产品应用的 自动化系统
（4）此后，数值天气预报迅猛发展。到20世纪70年代中期以来， 由于波谱技术的应用，所以目前许多国家都采用谱模式制作全 球或半球的中期数值天气预报，并取得了较大的成功，其中，
以ECWMF的中期数值天气预报水平最高。
2、国内：
（1）我国中期数值天气预报起步较晚，发展较快 。
（2）1976年中国科学院大气所发展了我国第一个原始方 程组数值预报模式，为我国开展中期数值天气预报奠定 了基础，
2.凝结热流量（1）大尺度凝结（锋面），（2）小 尺度对流凝结。小尺度对流凝结参数化方法有两 种方案：（对流调整方案（空气饱和、空气未饱 和）、水汽辐合方案（郭晓岚方案及假设、积云 产生的条件、模式云、降水））
数值天气预报
数值预报课
通过学习数值天气预报：
编写简单数值模式：
—求解微分方程组—帮助分析理解大气-海洋运 动规律—验证新的理论，进行科学研究 利用数值模式： —对大气-海洋进行数值模拟，再现过去的大气海洋现象，验证关于大气-海洋变化规律的猜想， 进行科学研究 —根据已知的观测数据，计算和预报未来的天气 状况，得出数值天气预报结果，结合天气图、云 图等进行天气预报
2. 数值预报产品应用
数值天气预报产品应用有三个方面：
⑴以大尺度数值预报的结果作为边界和初始条件，利用
中尺度数值预报模式进行区域的或局部地区的中尺度天 气预报；
⑵通过人机结合，由预报员根据天气学原理或统计数据，
对数值预报产品进行人工订正，从而对天气形势做出诊 断分析；
⑶以数值预报产品作预报因子，用统计学方法进行气象
v n gdt v n 1
y
n
v
n 1
dt y
n 1
数值天气预报的局限性：
各类数值模式均存在误差（差分方程的误 差，时间积分的误差，初始条件、边界条件 带来的误差…） 因分辨率及各类参数的取值不同，不同模 式适用于不同的预报目的 实际预报时，必须和天气图、云图等结合， 经过预报员的分析才能够完成天气预报
1. 数值预报现状
GRAPES全球和区域多报系统并存,造成业务系统运行 维护、改进、发展成本高和时间周期长的局面,
核心技术包括三维变分同化,并可向四维变分同化拓展;半 隐式\半拉格朗日时间积分方案;可自由组合的、优化的物 理过程参数化方案;全球、区域一体化的同化与预报系统; 标准化、模块化、并行化的同化与模式程序 目前GRAPES- Meso 区域中尺度预报系统( 2. 0 版本)正式 投入使用, GRAPES- Global全球模式正在完善中
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数值天气预报
数值天气预报可以简单的概括为：
将已知微分方程和定解条件（初始条件和边界条件）求方程的解的问题作为正问题，那么，已知方程的解（部分解）或解的某种函数反求定解条件或者方程的一些未知项的问题被称之为微分方程的反问题。
四维变分同化也是一类微分方程的反问题。
求反问题的解的过程称之为反演。
我们可将观测y近似看作预报模式（方程）的解的某种函数，那么四维变分同化就是由观测反演初值的问题。
四维变分同化的一个显著特点是利用了过去时间的观测资料，而且同化后的场是模式的一个预报场。
三维变分中，假定观测资料y与模式的控制变量x0都是在同一时间的。
四维变分中，不同时间的观测资料可以同时影响初始时间的模式控制变量
（何为控制变量？控制变量（目标函数对该变量求极小）是模式的初始态
x0，而时间区间上终止时刻的分析由模式的积分给出）。
这里先来说明一下四维同化的基本步骤：
（1）在同化时间窗的起始时刻以上次预报为初始场积分预报模式到同化时间窗的终点，并将预报变量（可以称为背景预报）记录下来以备后边计算使用。
（2）按照时隙的划分来组织观测资料并进行预处理使之成为适于同化使用的格式。
（3）利用与观测同时的背景预报计算所有有效观测的模式观测相当量以及与实际观测值的差，即新息量。
（4）从同化时间窗的终点时刻开始，反向积分伴随模式，并在每个观测时隙增加相应的观测资料的贡献，直至同化时间窗的起点。
（5）计算目标函数及其梯度，用适当的最优化算法估计状态变量的修正值。
（6）返回到（1），开始下一轮的优化循环，直至达到预期的精度。
说明：（1）目标函数与梯度的计算是为了利用最优化方法来求使目标函数取极小值的模式初试状态值。
这种大规模的最优化问题一般都是迭代求解的。
（2）从步骤中可以看出，单次计算即涉及预报模式及其切线性的正向积分与伴随模式的反向积分，计算量已经很大，再多次迭代其计算量又要大幅度增长。
因此四维变分同化的实施严重地受到计算量的制约。
（3）与三维变分分析相比，四维变分同化的主要优势在于考虑了背景误差的分布随着环流变化的特点并更合理地使用了多时刻观测资料。
与四维变分同化相比，三维变分同化的略处在哪里？
下图为三维变分同化示意图：
从此图可以看出：（三维变分同化的缺点）
（1）分析结果时间上时不连续的。
（2）后边时刻的观测资料没有用来获得当前的分析场（正如图中所示：第一个时刻的分析场，只是加入了第一时刻的观测资料，并没有加入第二和第三两个时刻的观测资料）（3）无法运用模式的预报信息来压制模式的预报误差的增长。
（这点图中是看不出来的）
所谓动力模式就是dx/dt=F(x)
这就是四维变分同化要解决的问题！
解释：给定一个观测同化时间窗口（t0,tn)（如果一次同化考虑时间区间[t0,tn]的观测资料，我们将这一时间区间称之为时间窗，并将其进一步划分为若干个相等长度的小时间段，并称之为观测间隙，对于同一个时隙内的观测资料我们认为它们是同时观测的，例如认为它们都是在该时隙的中间瞬间或起始瞬间进行观测，使得计算较容易实施）,求在t0时刻模式的初始场x0,使得代价函数最小，即使得模式在该窗口内最小地拟合观测和背景场。
问题：如果已经求出了最优解,那么在这个时间窗口内的分析场是什么？
解答：分析场就是模式以为初值的解：
但是这里隐含了一个假设，那就是模式是无误差的，也就是完美模式的假设（4DVAR中假设模式是完美的，这是一个缺点，因为，它将给予初始时刻旧的观测和终止时刻新的观测同样的信任）。
这就是为什么叫做叫做强约束四维变分方法的原因。
example：
设控制变量为一个标量，模式为
xi = xi-1，i=1,…,n
在第0时刻的背景场为xb，背景场误差方差为1。
第1,…,n时刻的观测为y1,…,yn, 观测误差方差都为1，求在第0,1,…,n时刻的分析场。
解答：。