数值预报产品应用资料
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。
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。
数值预报产品在宝鸡市温度预报中的应用
ｗ ｅ ａ ｔ ｈ ｅ ｒ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ｉ ｓ ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ｗ ｅ ｓ ｔ ． Ｔ ｈ ｅ ２ ４ － ７ ２ ｈ ｏ ｕ ｒ ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ｌ ｏ ｗ ｅ ｓ ｔ ｔ ｅ ｍ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ ｅ ｑ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｂ ａ ｏ ｊ ｉ ｉ ｓ
数值预报产品效果检验及应用
农业与技术
※ 气象科学
数值预 报产 品效 果检验及应用
陈 臻 皓 ，颜 新春 ，陈 少明 ，郑 长发 ，徐 才 华
（ 福建省德化县气 象局 ，德化 ３ ６ ２ ５ ０ ０ ） 摘 要 ：通过在 目前天气预报业务 中使用的 中央 台、天气在线和 日本数值 ３种数值预报 产品，对德化县 降水预报效
２ ． １ 天气 形势 分析 ２ ０ ０ ６ 、２ ０ ０ ７ 年 汛期 德 化 出现 降水 的天 气 形 势大 致 可 分 为 以下 几 类 ：８ ５ ０ ｈ ｐ ａ切 变 线 、５ ０ ０ ｈ ｐ ａ高 空槽 东 移 ； 台 风 或 热 带低 压 影 响德 化 县 ；副 高 边 缘 或副 高 控 制 ，午 后 出 现不 稳 定 天 气 ；副 高 位置 偏 北 ， 其南 侧 东 风 波 影 响 ； 两 副 高之 间低 压 区 内气 流 辐 合 。对 一般 降水 预 报 ，在 低
果的检验 、对 比和分析 ，发现 ：数值预报产品在一般 降水预报 中有一 定指 导作 用，对低压 、高空槽型 的降水预报 准 确率较 高，对副 高型较低 ；暴雨预报效果都较差 ；当 ３种产品均预报 有降水时 ，其 出现的准确率为 ９ ３ ． １ ％。
关键词 ：数值预报 ；效果检验 ；降水预报 ；预报 员 中图分类号 ：Ｐ ４ ５ ７ ． ３ 文献标识码 ：Ａ
降水预报评分办法 ，采用 Ｔ Ｓ 评分对逐 日降水预报量进行 评 定 ，分 一般 降水 和 暴 雨 两部 分 ， 凡预 报 降水 出 现暴 雨 及 以上量 级 ，均列入 暴 雨统 计 。 １ ＿ ２ 一般 降水预 报 检验 般 降 水预 报 检 验 结 果表 明 ：汛 期 ３ 种 降 水 数值 预 报水 平相 当， 中央 Ｔ Ｓ最 高 ，天气 在线 的最 低 。但 ５ 月 天 气在 线 效 果好 且稳 定 ，Ｔ Ｓ ９ ４ ． ４ ％， 比 日本 高 出 １ １ ． ９ ％，中 央次之；６ 、７月中央最高，天气在线最低 ；８ 、９月天气 在线 、 日本准 确率 均 高于 中央 台 。７月份 预报 质量 低 ，变 幅 大 ，天 气 在 线 ２ ０ ０ ６ 年Ｔ Ｓ 评 分不 到 ４ ０ ％，其 它 各 月 的 降 水预报 准确 率都 超过 ６ ０ ％。 ３ 种 降水 预报 产 品的 突 出特 点 ：空报 多 ，漏报 少 。平 均空报率大于漏报率，中央漏报率最小，但空报率最高； 日本 反 之 ，天 气 在线 两 者 均 处 于 中 间 。各 月 之 间空 报 率 差异 大 ，５ 、６ 月 空报 率较 小 ，７ 月 最 高，天气 在线 最 高 ，
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。
重点区域三公里数值天气预报模式产品说明说明书
区域数值预报产品说明1grib2数据来源为GRAPES-RAFS中尺度数值模式，数据压缩方案为jpeg2000。
2所有产品逐小时提供一个文件，文件名按“中华人民共和国气象行业标准”（详见附件）如下：Z_NAFP_C_BABJ_20160318000000_P_NWPC-GRAPES-3KM-CN-FFFMM.grib2,其中，Z：为数据类型编码方式，为不符合WMO编码格式的气象传输标识;NAFP：为数据类型识别，数值预报模式获得的预报产品;C：为数据生成中心编码方式，按编报中心进行编码;BABJ：为数据生成中心标识,北京;20160318000000为文件的生成时间yyyyMMddhhmmss，使用国际协调时（UTC）;P：为文件属性，预报产品;NWPC：固定编码，标识数据制作单位。
“NWPC”表示中国气象局数值预报中心。
GRAPES：固定编码，标识模式名称。
RAFS：固定编码，表示区域预报模式系统。
CN：固定编码，表示该数据为高分辨率中国区域。
FFFMM：预报输出的时效。
“FFF”为小时（000－240）“MM”为分钟grib2：固定编码，标识文件为grib2格式编码。
每个文件正常大小约27MB,其中000时效约24MB，其他时效27MB4提供利用wgrib2方式直接提取数据转为二进制码和使用GRADS软件直接绘图的说明(附件3)5在/warms9km/readme提供NCL绘图范例draw_case.ncl(附件4) 。
附件3 应用GRADS画图的方法：使用grads绘图需要先使用wgrib2里的g2ctl.pl和gribmap建立数据索引g2ctl.pl -verf GRIB2filename.grb2 > filename.ctlgribmap -i filename.ctl你会看到filename.ctl 和 GRIB2filename.grb2.idx两个数据索引文件然后使用建立的数据索引使用grads读取数据绘图Grads>open filename.ctl>q fileFile 1 : GRIB2filename.grb2Descriptor: filename.ctlBinary: GRIB2filename.grb2Type = GriddedXsize = 751 Ysize = 501 Zsize = 10 Tsize = 1 Esize = 1Number of Variables = 16apcpsfc 0 0,1,8,1 ** surface Total Precipitation [kg/m^2]capesfc 0 0,7,6 ** surface Convective Available Potential Energy [J/kg]cinsfc 0 0,7,7 ** surface Convective Inhibition [J/kg]deprprs 10 0,0,7 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) Dew Point Depression (or Deficit) [K]hgtprs 10 0,3,5 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) Geopotential Height [gpm]pressfc 0 0,3,0 ** surface Pressure [Pa]prmslmsl 0 0,3,1 ** mean sea level Pressure Reduced to MSL [Pa] rhprs 10 0,1,1 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) Relative Humidity [%]rh2m 0 0,1,1 ** 2 m above ground Relative Humidity [%]tmpprs 10 0,0,0 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) Temperature [K]tmp2m 0 0,0,0 ** 2 m above ground Temperature [K]ugrdprs 10 0,2,2 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) U-Component of Wind [m/s]ugrd10m 0 0,2,2 ** 10 m above ground U-Component of Wind [m/s] vgrdprs 10 0,2,3 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) V-Component of Wind [m/s]vgrd10m 0 0,2,3 ** 10 m above ground V-Component of Wind [m/s] var016224sfc 0 0,16,224 ** surface desc [unit]>d apcpsfc附件4 应用NCL绘图脚本范例（animate.ncl）：;==================================================================== ==; animate_2.ncl;; Concepts illustrated:; - Creating animations; - Animating TMP of all levels;==================================================================== ==load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_code.ncl"load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_csm.ncl";==================================================================== ==; The main code;==================================================================== ==begin;---Read desired datasrcFileName = "/cma/g1/nwp_sp/NWP_PST_DATA/TOGRIB2/rundir/output/test/shanghai_2016 080212024.grb2"sfile = addfile(srcFileName,"r")TMP = sfile->TMP_P0_L100_GLL0TMP@lat2d = sfile->lat_0 ; for plottingTMP@lon2d = sfile->lon_0printVarSummary(TMP)printVarSummary(sfile->lat_0)printVarSummary(sfile->lon_0);---For zooming in on mapminlat = 15.0maxlat = 55.0minlon = 70.0maxlon = 140.0;---Get dimensionsdims = dimsizes(TMP)nlev = dims(0)nlat = dims(1)nlon = dims(2);---Set some resourcesres = Trueres@gsnMaximize = Trueres@cnFillOn = Trueres@cnLinesOn = Falseres@cnLineLabelsOn = Falseres@cnLevelSelectionMode = "ExplicitLevels"res@cnLevels = ispan(200,323,3)res@cnFillPalette = "WhViBlGrYeOrReWh"res@mpMinLatF = minlatres@mpMaxLatF = maxlatres@mpMinLonF = minlonres@mpMaxLonF = maxlonres@mpCenterLonF = (minlon+maxlon)*0.5res@mpCenterLatF = (minlat+maxlat)*0.5res@pmTickMarkDisplayMode = "Always"res@lbLabelFontHeightF = 0.01res@gsnAddCyclic = False ; this is regional data;---Loop across each level and plot to a different PNG file every time do n=0,nlev-1wks = gsn_open_wks("png","animate"+sprinti("%02i",n)) ; animate_00.png, animate_01.png, etcprint("level(" + n + ") = " + TMP&lv_ISBL0(n))res@gsnRightString = "level = " + TMP&lv_ISBL0(n) + " (" + TMP&lv_ISBL0@units + ")"plot = gsn_csm_contour_map(wks,TMP(n,:,:),res)delete(wks) ; Make sure PNG file is closedend do;---Convert PNG images to animated GIFcmd = "convert -delay 25 animate*.png animate_2.gif"system(cmd)end。
EC产品在沙尘暴天气预报中的应用
EC产品在沙尘暴天气预报中的应用EC细网格数值预报产品广泛应用于日常天气预报，是现代天气预报的基础，应用数值预报可以提前发现冷空气的演变，即冷空气酝酿、堆积和爆发南下的过程，因而可提前做出预报，尽早采取预防措施，本文利用EC细网格数值预报产品找出阿克苏机场沙尘暴天气预报指标。
2016～2020年阿克苏机场共出现29场沙尘暴天气，其中24场主导能见度≤800m，严重影响当日阿克苏机场航班的正常起降。
分析发现，冷空气翻山、东灌、对流、混合等四种天气形势是预报阿克苏机场大风的关键。
东灌造成沙尘暴的频率最多、影响程度最大，因此，本文以东灌型为例，分析EC细网格数值预报产品在阿克苏机场日常天气预报的可用性。
东灌，即高压中心在北疆或更偏西的地区，前沿冷锋已移至蒙古和我国甘肃一带，天山阻滞了冷空气的大举南侵，而在塔里木盆地东侧山势较低的“大缺口”中却有大量的冷空气灌入盆地，造成了东疆，南疆东部地区的大风天气，它常与翻越天山的冷空气汇集在一起。
东灌东风完全是由于帕米尔、天山山脉阻挡，冷空气作绕流运动的结果。
一沙尘暴天气形成条件沙尘暴是由多种因素形成的，包括气候背景、地貌特征、季节变化、大气环流条件等，其形成需同时具备三个基本条件：即沙尘源、强风和不稳定的大气层结。
沙尘源有内源地和外源地，内源地包括我国的八大沙漠和四大沙地，即塔克拉玛干沙漠、古尔班通古特沙漠、库姆塔格沙漠、柴达木盆地沙漠、巴丹吉林沙漠、腾格里沙漠、乌兰布和沙漠、库布齐沙漠、科尔沁沙地、浑善达克沙地、毛乌素沙地、呼伦贝尔沙地；外源地指蒙古国南部戈壁地区。
二阿克苏机场地形特征阿克苏机场位于塔里木盆地北沿，天山南麓，天然戈壁滩，北部20公里外为山区，机场以东2公里处有乌－喀公路通过，西和西南为库马里西克河和阿克苏河。
阿克苏机场所属位置为两面环山（分别为西侧乌什南山和北侧的天山山脉分支），东侧为佚名沙源地，南侧为塔克拉玛干沙漠。
其中影响阿克苏机场的主要沙源地有以下几个：首先是位于南疆腹地，阿克苏机场南侧最大的沙漠-塔克拉玛干沙漠，塔克拉玛干沙漠范围大，沙土充足，当出现东灌天气时，塔克拉玛干沙漠将影响阿克苏-库车一线；其次东侧的佚名沙源地也是出现东灌天气时影响阿克苏机场的另一沙源地；北侧的沙源地为天山山脉-阿克苏地区之间的广袤的沙源；小石峡电站和乌什南山则为西侧的沙源地。
基于数值天气预报产品的气象水文耦合径流预报
基于数值天气预报产品的气象水文耦合径流预报基于数值天气预报产品的气象水文耦合径流预报一、引言气象和水文是密切相关的两个学科领域。
气象给予水文的辅助预报以天气、降水和温度数据，从而使得水文预报可以更加准确。
而水文也为气象预报提供了重要的反馈信息，通过对径流的监测，可以更好地评估气象预报的准确性。
本文将探讨基于数值天气预报产品的气象水文耦合径流预报的原理、方法和应用。
二、气象水文耦合预报的原理气象水文耦合预报是指将气象模型和水文模型相结合，利用数值天气预报产品来驱动水文模型，从而进行径流预报的一种方法。
其基本原理是将气象预报的降水和温度数据作为水文模型的输入，通过模型计算得到径流。
1. 气象模型气象模型是基于物理学原理和统计学方法建立的模型，可以模拟大气的运动和气象要素的变化。
它通过数值计算和近似处理，对未来一段时间内的气象要素进行预测。
常用的气象模型有气象中心的数值天气预报模式、区域气象模式和嵌套模式等。
这些模型能够提供较为准确的降水和温度预报数据。
2. 水文模型水文模型是描述流域内水文过程的数学模型。
它通过描述降水、蒸发、融雪、流域内径流生成和径流汇入干流等过程，来模拟流域内水文变化。
常用的水文模型有单线和多线水文模型、分布式水文模型和概念模型等。
水文模型通过计算流域内的水量平衡和径流转化过程，可以反映出前期降水对于流域内径流的影响。
3. 耦合方法将气象模型和水文模型进行耦合的方法有多种，常见的有物理耦合和统计耦合。
- 物理耦合通过解耦合方程和迭代计算的方法，将气象模型和水文模型相连接，实现二者之间的相互影响。
这种方法需要考虑两者之间的物理过程以及复杂的算法。
物理耦合方法准确性较高，但计算量较大。
- 统计耦合通过建立统计模型，将气象预报数据和历史观测数据进行统计关系的拟合，从而得到径流的预测结果。
这种方法的优势是计算量相对较小，但对于极端天气事件的预测能力较差。
三、气象水文耦合预报的方法1. 数据获取气象水文耦合预报需要大量的气象和水文数据，包括观测数据和气象模型预报数据。
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。
国家气象中心数值模式及其产品
计算机 CRAY-C92 CRAY-C92 DEC-ALPHA
SP-2 神威-1
CRAY-C92 IBM-SP 神威-1 神威-1
DEC-ALPHA IBM-SP IBM-SP IBM-1S0P
集合数值天气预报系统
• 建立了多套集合数值天气预报系统：
业务模式系统 区域台风路径预报系统（MTTP）
核污染扩散传输模式系统 核污染扩散传输模式系统(HYSPLIT4)
北京地区中尺度模式系统 华北地区中尺度模式系统（HB-MM5）
NMC中尺度模式系统 森林火险气象条件预报(模型)
森林火险气象等级预报系统 中期集合预报系统 T106L19/32成员 城市空气质量预报系统(47个城市)
5
国内80-90年代的数值模式发展
中期数值预报模式（李泽椿、 纪立人等）
2层全球格点模式（曾庆存、梁信忠等） 4层海洋环流模式（张学洪等） HLAFS 模式（张玉玲、郭肖容等） p-混合坐标模式（钱永甫等） YH模式（颜宏等） TL系列模式（薛纪善等） REM -坐标（宇如聪、曾庆存等） 海气耦合模式（曾庆存、张学洪等）
短期气候预测动力模式系统（BCC，IAP等）
不完全！ 耦合气候系统模式（IAP等）
2020/8/16 ••••••
6
中国数值预报业务的进步
2000以后
90年代 (全球、区域)
1991 1992 1995 1996 1997 1998
80年代(A\B模式)
T42L9 LAFS T63L1 HLA T106 HLA 6 FS L19 FS05
时间
1980
1982
航空气象预报中数值预报产品的应用探究
引言 ：众所 周知 ，天 气的变化 会影响飞行 活动 ，严 重时其至 可危及飞行安 全 ，因此在 日常 １ ： 作 中提 高预报 准确 率和预报 服务水平 已经成为大 家关注的重 点 ，而 目前我 国在航空 气象预报 中所应用 的数值预报 主要是通过质 量监控 、气 象 资料 的采集 、四维 同化 、统计 的解 释 、预报模 式 、模 式输出产 品的检验及动 力诊 断等步骤 之后 ，从 而实现 了由天气形势 到天气要素 的气 象数值 预报。近年 来伴随着科技水平的提高 ，计算机技术的不断提高，互联网的得以全面普及， 使我们 可以丢弃几十年 来一 直延续下来 旧的气 象业务的运行模式 ，利用新 技术 、 新产 品来不断提 高我们的 预报质量 ，通 过改进传统 的观测技术 ，来提高 气象数 值预报的正确率。另外，由于数值预报模式的客观时效性与定量化，数值天气 预报 产品在航空气象 预报中的应用成为— 个非常重要的方 面。 航 空气 象预 报 中的数 值预 报格 点 资料 大 约是 在 １ ９ ９ ６ 年， 世 界气 象组 织 和国际 民航 组织 专 门为航 空气 象设 计 了 套 航 空气象 服 务系 统 ，当时被 称为 世界 区域 预报 系统 ， 是一 套具 有统 一 的 全球化的字符形式、图形和数字的数值预报产品 ，是专为航空用户提供的， 而 伦敦 和华 盛 顿 分别 为 该系 统 的两 个 中心 。后 来 随着 民航 气象 数 据库 的建 立，民航气象系统远程数据共享和硬件资源实现了共享 ， 数值预报产品因此 在我 国航 空气 象 预报 中得 到广 泛 的应用 。 （ 一 ）航空 气象 预报 中数 值预 报格 点资 料 的种类 研究 表 明航 空气象 预 报的侧 重 点是 由飞 机运行 的特定 要求 来决 定 的 ， 也 就是说 航 空气 象 预报 的主要 内容 包 括风 向风 速 、能见 度 、云 、 天 气 现象 、 飞 机积 冰 、颠簸 和 风切变 等 的预报 。在过 去的 很长 一段 时 间里 ，我 国航空 天气 预报主要是依据常规的天气图以及传真机接受的部分气象中心所发布的部 分数 值预 报产 品来 对上 述 天气现 象 进行 预报 的 ， 预报 员只 能依 靠有 限 的气象 资料来 预 报具 有 至关重 要影 响 的某些 物理 量 在时 间和 空间 上的变化 ， 后 来随 着通 信 的快速 发展 和计 算机 成本 的 下降 ， 使得 预 报员有 机会 运用 更 多数值 预 报产 品 ，从而 优化 航空 预报 的制 作过 程 ，进一 步提 高 预报 的准 确性 。 （ 二 ）航 空 气象 预报 中格 点资 料在 预报 判断 中 的运用 数值预报产品为预报员提高航空服务的质量提供了新的资料来源， 这些 产品可以对各种气象要素以及当地特定的天气现象进行预报， 预报员需要熟 练操作 并 且显 示 出这些 网格 化 的模式 预报 产 品 ， 这 样才 能 体现 出这 些资料 的 优势 ， 另外 预报 员不 但可 以获 取产 品 资料 ，而且 可以将 这些 格点 资 料生成 更 丰富 的 图形来 显示 ， 并且 能够 计算 出许 多物 理量 ， 用 于诊 断天气 的 动力演 变 过程 ，以前 ，这些 气象 变量 只 能从传 真 图 中推算 出来 ， 但 是现 在可 以十 分容 易的 利用 各种 格点 资料 来计 算 出大量 附加 的气 象变 量 ， 例如 露点 温度 、 位温、 比湿 、 相当位温和涡度。而数值预报格点资料还可以计算得到一些矢量 ， 有 利于对 急 流 、降水 等 的诊断 分析 。 ＝ ．航空 气象 预报 中数 值预 报产 品的 应用 近年来 ， 大家 面临 的共 同任 务是将 数 值预 报产 品应 用 于机场 的航 站预 报
浅析数值预报产品在支线机场中应用
浅析数值预报产品在支线机场中应用`摘要】为了提高支线机场的气象预报准确率，本文以GFS数值模式产品为例，从资料获取、处理以及释用等方面进行介绍，探讨了模式产品的优势和缺陷，指出了预报员对待模式产品的合理思路，强调了预报准确率的提高应经验、数值和统计预报相结合。
【关键词】数值预报支线机场产品释用1 引言改革开放以来，我国天气学研究及其业务天气预报取得了长足进步，特别是在预报业务手段与方法上有了很大的发展[1]。
数值预报作为业务天气预报最重要的手段之一，已成为预报员日常工作不可或缺的工具，尤其在航空气象领域。
我国新建支线机场地理位置往往较为偏僻，在气象资料获取方面存在较大困难，精细化预报也处于从无到有阶段，制约着机场气象预报准确率的提高。
随着民航业快速发展，对天气预报精度越来越高，为了促进预报水平迅速提高，本文以美国国家环境中心的GFS模式产品为例，从数据下载、处理以及释用等方面进行介绍，以期对支线机场预报员提高业务水平有所帮助。
2 模式简介GFS模式基于一些常用表达式，包括质量守恒方程、动量守恒方程、能量守恒方程、水汽方程等，采用谱展开的数值计算方法，水平截断波数为382，水平分辨率为34km，垂直分层数为64层。
其输出数据插值于0.5°×0.5°网格点，以3h为间隔，有效时段180h，垂直分层为47层，存储于NOMADS上。
3 数据下载0.5°×0.5°数据资料每天更新4次，起始时间分别为00、06、12、18（UTC），大约在起始时间 3.5h后上传至服务器，下载链接为：http：///pub/data/nccf/com/gfs/prod。
然而每天下载四个时次的数据需要占用大量时间和带宽，因此我们将采用分字段分时间下载。
首先下载get_gfs.pl（ftp：///wd51we/fast_downloading_grib/get_gfs.pl）、perl（http：///）和cURL（http：//curl.haxx.se/）；其次安装perl，将get_gfs.pl的首行perl路径修改为指向本地perl编译器，37行的cURL路径修改为指向本地cURL可执行文件；最后在命令提示行中执行：perl get_gfs.pl data DATE HR0 HR1 DHR V ARS LEVS DIRECTORY。
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。
多模式数值预报降水产品在云南主汛期的应用分析
多模式数值预报降水产品在云南主汛期的应用分析摘要：利用云南省125个国家站逐日降水资料，对ECMWF_HR、GERMAN_HR、JAPAN_MR三种数值模式降水预报产品在云南2020年主汛期（6～8月）的预报质量进行了检验，结果表明：三种模式对云南的晴雨预报准确率不高,24h分辨率0-168h晴雨预报正确率仅为57%～63%，并存在着明显的地区差异，三种模式对滇西及滇西南边缘区域的预报水平相对较高。
降水分级检验结果：小雨TS评分，GERMAN_HR最高，ECMWF_HR最低；中雨TS评分，JAPAN_MR最高，GERMAN_HR最低；大雨TS评分，ECMWF_HR及JAPAN_MR最高，GERMAN_HR最低；暴雨及以上降水TS评分，ECMWF_HR最高，GERMAN_HR模式最低。
若将≤2.0mm的降水预报作消空处理，则三种模式各预报时效的晴雨预报正确率均有明显提高，其中ECMWF_HR模式消空效果最好，0～168h晴雨预报正确率较消空前提高了8～16个百分点。
三种模式的48h降水预报产品对云南大范围大雨以上强降水过程均具有较好的趋势预报能力，其中ECMWF_HR模式预报效果相对较好，预报与实况的偏差相对较小。
关键词：数值模式晴雨预报检验引言随着高分辨率数值模式预报性能的不断提高，各种数值模式预报产品已成为各级气象台站分析制作中短期天气预报的重要参考资料。
目前，基层台站能够接收到的数值模式产品主要有ECMWF_HR、GERMAN_HR及JAPAN_MR等三种模式产品。
在日常对数值预报模式产品的解释应用中发现，这三种全球主要的数值预报模式的降水预报产品在不同季节、不同地区、不同时段、不同量级的降水预报中其预报能力有较大的差异，各有所长。
因此，对以上三种数值预报模式的降水预报产品进行系统性检验具有重要的意义，可以为预报员订正预报提供参考，进而提高晴雨预报和降水分级预报的准确率。
1资料和方法1.1资料本文选取2020年云南省主汛期6～8月20时起报 ECMWF_HR、GERMAN_HR、JAPAN_MR三种模式的降水预报产品和云南省125个自动气象站同期逐日降水资料进行检验，目前，ECMWF_HR、JAPAN_MR模式提供了24～240h的降水预报产品,而GERMAN_HR仅提供了24～168h的降水预报产品,为便于多模式对比分析，这里的检验时效统一选取24～168h。
数值预报在航空气象中的应用
1996年此系统安装调试，1997年在北京民航气象中心开 始业务运行。
SADIS和ISCS的所有数据已入民航气象数据库。
美国WAFC模式的简介
The NWS Global Aviation Model
目的：为航空气象用户提供图象和数字格式 的气象预报产品。
世界区域预报中心--WAFC
WAFS有两个中心，即伦敦世界区域预 报中心（英国国家气象局）和华盛顿 世界预报中心（国家环境预报中心 NCEP）。
负责模式的运行与航空气象预报产品 的制作
WAFS卫星广播系统组成
WAFS的产品通过三个卫星组成的卫星广播系统向外广播
气象数据库 中定时提取 GRIB资料
系统流程图
根据不同天 气类型图形 分类打包
数据插值计算
输出显示
数据分类、统一计 算处理成为二进制 、无格式数据
业务运 行资料
降水资料
常用 资料
大风资料
GRADS 基 ห้องสมุดไป่ตู้ 图形制作
最大风速资料
对流层顶资料
图形产品 二次处理
积冰指数 对流指数
美国数值预报产品
▪ 地面气压、总降水资料、对流降水资料。 ▪ 最大风速层所在高度、风向、风速。 ▪ 对流层顶所在气压、温度。 ▪ 2米高度上的温度和湿度。 ▪ 10米高度上的风向和风速。 ▪ 标准气压层：1000hPa～70hPa九个层次的风向、风速、位势
Insert figures
hi_res_model_fig1.ps hi_res_model_fig3.ps
WAFS产品种类
T4传真图 BUFR(Binary Universal Form for the
数值预报释用
4、数值产品诊断预报方法 区域性强降水的Q矢量诊断预报方法 螺旋度与暴雨落区
• 区域性强降水的Q矢量诊断预报方法
1、根据Q矢量（有准地转、半地转等）计算 公式计算Q矢量、 Q矢量散度和锋生函数。
2、结合个例得到Q矢量散度和锋生函数和强 降水落区的关系，建立概念模型，制作强 降水落区预报。
• 双判据、双重MOS预报方程设计
对已求出的MOS预报方程, 根据拟合结果, 找 出两个临界值作为判据，（当拟合值大于 上限临界值，预报对象常常出现，当拟合 值小于下限临界值，预报对象常常不出现， 而当拟合值介于二临界值之间时，预报对 象有时出现，有时不出现）, 再对拟合预报 值在两个临界值之间的样本另建方程，并 找出其临界值。
• 应用数值产品的几点经验： 1、可预报时效与天气系统尺度密切相关。 2、不同预报时效的要素预报应注重分析不同的天气
系统。
3、利用最近的观测实况资料来提高预报水平的作用 与预报时效有关。
4、在高原和山区预报较差。 5、低纬度地区比中高纬度地区预报差。 6、预报形势场比预报天气要素场好。
• 数值预报产品的应用方法： 1、卡尔曼滤波方法 2、数值产品的统计释用方法 3、数值产品动力释用预报方法 4、数值产品诊断预报方法 5、神经网络方法 6、支持向量机（svm)
3、递推滤波的时间间隔一般为短时或短期预 报
4、预报滞后现象
5、预报精度
2、数值产品的统计释用方法 暴雨的动力过程相似预报方法 暴雨预报的动力相似过滤方法 模式大降水概率预报 双判据、双重MOS预报方程设计
• 暴雨的动力过程相似预报方法
1、将历史个例分为有暴雨和无暴雨两类，对 这两类个例分别求取38个场之各自平均场， 得到暴雨和无暴雨的动力过程模型。
国家气象中心数值模式及其产品——【天气预报 精品资源】
◆ 1999年建立了32个成员的基于T106L19模式的全球中期 集合预报系统（采用奇异向量法（SVs）生成扰动初值）， 并于2000年3月投入业务应用；
◆ 2006年12月15个成员的新一代全球中期T213L31集合数 值天气预报系统（采用增长模繁殖法（BGM）生成扰动初 值）实现了准业务化运行 。
1998.4 HLAFS 2002.9 T213L31
2003.3 HLAFS
2007.12 T639
2020/9/15
水平 分辨率
320KM 200KM 200KM 110KM 120KM
55KM 60KM
27KM
30km
垂直 分析同化 计算机
分辨率
9- 层 15- 层 16- 层 15- 层
OI
48h 20km1km
OI
IBM-SP IBM-SP IBM-SP
2007年12月， T639L60全球 水平分辨率30 公里，垂直分 辨率60层，模 式顶到达0.1 百帕；
7
国家气象中心数值预报最近10多年的发展
时间 模式
1991.6 1992.3 1995.6 1995.5 1997.6
T42L9 LAFS T63L16 HLAFS T106L19
CYBER
OI
CYBER
OI
CRAY-C92
OI
19- 层
OI
CRAY-
20- 层
OI
C92
31- 层
OI
IBM-SP
20- 层
OI
IBM-SP
60- 层 三维变分同化 IBM-SP
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。
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。
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对于12~48小时的短期预报，应关注锋面、 槽线位置及斜压发展；
对于3~7天的预报，重点考虑大尺度系统 的移动问题。
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应用数值预报产品的几点经验
3. 利用最近的观测实况资料来提高预报水 平的作用与预报时效有关
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涡度场分析
700hPa云南北部到四川盆地为大片正涡 度区，大值区正好位于川南上空，中心 强度达13.9×10-5／s，正涡度大值与低 涡控制区位置一致。
850hPa四川盆地南部也为正涡度大值区， 中心强度达15.7× 10-5 ／s，正涡度大 值区的位置与偏南气流辐合区的位置较 吻合。
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预报经验有助于提高36小时以内的预报； 对于3天以上的预报几乎不起作用。 局地预报员应充分利用本地的最近实况资
料，在上级指导产品基础上，提高当地的 短期预报水平； 上级指导预报重点放在3天以上的预报。
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应用数值预报产品的几点经验
4. 预报员常用于制作日常预报的产品：
1) 850hPa温度和湿度
应用数值预报产品的几点经验
6. 低纬度地区比中高纬度地区预报差 7. 预报形势场比天气要素场好
现有的预报模式对于72小时的形势预报已 达到相当高的预报能力；
而要素预报（降水预报）特别是暴雨预报 还不理想，需要预报员做更多的经验订正。
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850hPa温度及地面气压预报
在强对流预报中的应用
盆地前期增温降压
代表了对流层的平均流场，适用于分析大尺度 流场的变化。
尤其是槽脊位置及温度分布特征，对预报员有 重要指导作用。
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应用数值预报产品的几点经验
5. 在高原和山区预报较差
特别是在大气底层，如在喜马拉雅山以东 地区，在冬季地面图上有虚假的低压；
高原上的系统预报误差较大，部分新生的 系统不能报出。
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谢谢！
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安徽省台暴雨集成预报方案
数值预报产品（ECMWF）释用预报
1. 地面24小时和48小时与0小时和24小 时的平均气压差≤0；
2. 500hPa的24小时和48小时与0小时和 24小时的平均变高≤0；
3. 500hPa地转涡度≥15×10-5/s ； 4. 500hPa的24小时与0时地转涡度差
700hPa盆地有气旋曲度；盆地西南部有切变 形成；切变演变成低涡，云贵地区到川南为西 南辐合气流；
四川盆地南部有气旋式辐合流场，广西、云南 经贵州有指向盆地的偏南气流。
因此，从风场的预报分析可以看出，在对流层中低 层有发展的低值系统控制本地，说明在暴雨的形成 过程中上升运动是始终存在的，水汽的输送也是明 显的。
预示盆地天气持续晴好
后期的降温增压
提示转折天气的开始 明显的降温增压预示冷空气有可能在当天大
举入侵
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风场的预报
在强对流预报中的应用
低空急流的存在为强天气的产生提供了 有利的动力条件，为暴雨区输送了能量 和水汽
流场（uv）及全风速合成图(wind)
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风场的预报
在强对流预报中的应用
500hPa四川盆地有切变形成，川西北高原有 低涡形成；
数值预报产品应用
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T213产品
1. 温度 temper 2. 高度 height 3. 相对湿度 rh 4. 气压 pressure 5. 流场 uv 6. 风 wind 7. 比湿 q0 8. 温度露点差 t-td 9. 水汽通量 rf 10. 水汽通量散度 ra 11. 假相当位温 tb
12. K指数 ki 13. 地面气压 ps 14. 地面气温 ts 15. 涡度 vor 16. 散度 div 17. 垂直速度 wp 18. 温度平流 tc 19. 涡度平流 vb 20. 12h降水量 rain 21. 3小时降水量 rain3 22. 3小时对流降水量 rc3
反映了摩擦层以上大气状况，并能追踪气团的 性质，反映了锋面位置及活动。
2) 700hPa图
适用于分析温度平流及对流系统的活动，尤其 是700hPa相对湿度与锋面及云系有很密切的 相关；
对于预报垂直运动也有重要指导作用。
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应用数值预报产品的几点经验
4. 预报员常用于制作日常预报的产品：
3) 500hPa图
≥10×10-5/s ；
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安徽省台暴雨集成预报方案
数值预报产品（ECMWF）释用预报
5. 850hPa的24小时与48小时平均涡度 ≥5×10-5/s ；
6. 850hPa的48小时与24小时涡度差 ≥10×10-5/s ；
7. 850hPa的24小时与48小时平均散度≤2×10-5/s ；
8. 850hPa的24小时与48小时平均平均饱和水 汽通量散度≤-2 ×10-8g/cm2·hPa ·s ；
能量
前期，θse(850) ，四川盆地为假相当 位温大值区，值为9O℃ 左右
降水出现后，整个盆地850hPa假相当位 温减小为60℃左右
不稳定度条件
层结稳定度为参数θse(500-850)
降水前为-13～14℃ ，表明大气层结构不 稳定，极易引发暴雨的产生。
降水后值增大为16～18℃ ，大气层结转变 为完全的稳定状态，能量得到了彻底的释放
2
应用数值预报产品的几点经验
1. 可预报时效与天气系统尺度密切相关
尺度越大，可预报时效越长。
如锋面系统可在数天（3天左右）前就能 报出；
而局地雷暴只有12~18小时； 局地突发性暴雨只有30~60分钟的预报时
效。
3
应用数值预报产品的几点经验
2. 不同预报时效的要素预报应注重分析不 同的天气系统