辽宁江苏省气象代表团访日考察报告

根据中国气象局关于加强地方对外科技交流与合作,促进气象业务现代化建设的部署精神,在中国气象局国际合作部的大力支持下,经辽宁、江苏两省人民政府批准,以辽宁省气象局副局长李波为团长的中国辽宁、江苏省气象代表团一行14人,于1997年10月13日至21日对日本进行了访问考察。1访问概况这次辽宁、江苏两省联合组团出访,中国气象局对此非常重视,局领导亲自过问组团工作和访问重要事项,国际合作部对出访总体安排进行精心设计,并多次与日本气象厅联系商洽,还派出有关负责同志随团给予具体指导。代表团行前在北京进行了集训,额宏副局…     

2005年访问日本总结报告

以山西省气象局张世英局长为团长的中国气象局代表团一行18人于2005年2月20日至3月1日对日本气象厅进行了为期10天的访问。访问期间，代表团考察了日本气象厅、日本气象协会、大阪管区气象台，认真听取了各业务部门的介绍，并与日方进行了积极的交流。大家感到这次访问受益匪浅，感触很深，特别是日本气象厅在气象现代化建设、充分发挥设备效益、预报服务、业务管理和人员素质、     

区域大气成分数值预报系统（CAPPS-3）在全国推广应用

2005年中国气象局新技术推广项目“区域大气成分数值预报系统”开发了CAPPS第3版，将原来的单箱模式升级为与中尺度数值模式一致的网格化模式，可预报区域范围内的污染浓度分布；为区域气象中心和省级气象业务部门开展区域空气质量预报提供技术方法和业务平台。2006年5月CAPPS-3在中国气象局大气成分中心开始进行全国范围的空气质量业务预报试验，并建立了产品发布平台，每天发布SO2和PMIO的浓度预报图和预报结论，     

江西省城市环境气象指数预报及其业务系统

根据江西省的气候特点与经济发展水平,结合中国气象局环境气象业务服务系统"十五"建设工作指导方案,对全省环境气象指数预报的工作流程、指数分级、预报用语和运行方式进行了规范与调整,设计了省、市、县3级配套的环境气象指数预报服务系统.     

北京2008年奥运气象服务预报员培训总结

为了更好地为2008年北京奥运会提供气象服务，并借鉴奥运主办国先进的服务经验，在中国气象局各级领导的大力推动和澳大利亚气象局的通力合作下，“北京2008年奥运气象服务预报员培训”代表团一行10人（毕宝贵、吴洪、廖晓农、盛春岩、漆梁波、赵玉春、罗慧、涂小萍、曹彦、张迎新）于2005年11月4日前往澳大利亚进行为期4个月的奥运气象预报服务经验及精细化预报技术的培训。     

世界气象中心(北京)全球预报服务共享平台设计与实现

世界气象中心(北京)建设是中国气象局承担世界气象组织(WMO)的全球数据处理和预报系统(GDPFS)要求的任务,为全球实时气象预报预测业务提供高效丰富的无缝隙天气气候监测、预报、预测分析指导产品及数据产品服务共享,提高区域性国际天气业务会商交流效率,国家气象中心设计并实现了世界气象中心(北京)全球预报服务共享平台,通过分析全球监测、预报预测等业务数据海量、异构、实时性强等特征,采用浏览器/服务器(B/S结构)多层架构和分布式实时处理、任务调度等关键技术实现了全球实况监测、天气模式、气候模式、模式检验数据的高效加工预处理、产品分析制作、产品自动流转、网络服务共享和业务指导等全流程业务功能,并提供了国际天气预报会商等专业化功能。平台自2018年6月6日业务运行以来,已有13个国家和地区注册会商用户,超过15万次全球访问量,为全球专业用户高效提供了全球实时天气监测、预报服务产品业务指导,未来将成为中国气象局对外气象业务指导和气象服务的重要窗口和纽带。     

沙尘暴数值预报技术取得新进展

（1）中国气象科学研究院自主开发的沙尘暴预报系统CUACE／Dusl与天气预报模式GRAPES实现了在线双向耦合运行。目前中国气象局业务运行的沙尘暴数值预报系统CUACE／Dust中的气象模式是MM5,大气成分中心利用我院自主开发的中尺度气象模式GRAPEs—Meso替换了MM5,建立了GRAPES_CUACE／Dust沙尘暴数值预报系统。同时把模式分辨率提高到0．5～0．5°,     

日本气象现代化管理及对我们工作的启示

日本气象现代化管理及对我们工作的启示蒋伯仁（山东省气象局．济南．２５００３１）１９９４年１１月１６日至２５日．我随同由中国气象局副局长李黄同志率领的中国气象代表团访问了日本气象厅及其下属机构。中国气象代表团这次出访主要是对日本气象管理和１９９１年以来...     

天津市多模式气温集成预报方法

在遗传算法和粒子群算法的基础上,采用权重分配方法开展基于混合演化算法的多模式气温集成预报方法研究。利用2012年5—10月中国气象局GRAPES模式、北京市气象局BJ-RUC模式、中国气象局T639模式、天津市气象局TJWRF模式24 h预报时效的逐6 h地面2 m高度气温和35个天津区域自动气象站点资料,通过逐日滚动建立集成预报模型,对混合演化算法的多模式气温集成预报方法进行了绝对误差在2℃以内的分级、分类及分站检验分析。结果表明:使用该方法建立的气温集成预报模型具有比较可靠的预报能力,预报误差明显小于任一成员,预报准确率高。按绝对误差不大于2℃的检验标准,2012年35个站逐6 h气温、最低气温、最高气温的集成预报平均准确率分别为76.34%,77.88%,78.00%。     

中国气象应用网格

“中国气象应用网格”是国家863重大专项支持的一个应用网格项目，主要针对中国气象局计算资源及科研人员分散在全国各地，气象预报面向政府、社会和公众服务的特点，建立了连接中国气象局行业内部和国防科技大学等单位在内的跨地域网格平台；在该网格平台上建立全面支持我国新一代中尺度数值天气预报系统的协同攻关环境和基于GRAPES的中尺度有限区数值天气预报业务系统，实现了应用层面的互联互通、资源共享和协同工作，提高气象部门的资源利用率、业务预报和自动化水平。“中国气象应用网格”包括网格中尺度数值预报模式GRAPES、网格门户、网格计算、资源和服务共享平台、基于Ganglia的网格资源监控、数值天气预报控制界面、气象预报产品发布和可视化、源代码管理系统、网格用户注册与管理等系统。     

中德气象科技合作双边会谈总结

应德国气象局局长Wolfgang Kusch先生的邀请,中国气象局副局长王守荣率中国气象代表团一行7人于2007年8月27～31日访问了德国气象局。在此期间,中国气象代表团与以Wolfgang Kusch先生为团长的德国气象代表团举行了双边合作会议,并于8月31日考察了Hohenpeissenberg观象台。根据出访预案,在王守荣副局长的带领下,代表团成员共同努力,圆满完成了任务,达到了预期目的。     

“中国气象数值预报技术创新研究”项目公开发布成果获得强烈反响

中国气象局预测减灾司和科技发展司于2004年3月15日在中国气象局联合举办了“十五”国家科技攻关计划“中国气象数值预报系统技术创新研究”(GRAPES)阶段成果发布会。中国气象局局长秦大河在会上称赞能取得这样的成绩令人振奋,这不仅仅是中国气象局数值预报创新基地的光荣和骄做, 也是中国气象工作者的骄傲。有关业务和研究单位的代表对GRAPES模式的引进与试用表示了极大兴趣,表示要在本单位业务和研究巾试用GRAPES模式。从成果发布至今,全国近50家单位与我中心签     

赴英国气象局考察总结

在“中国气象局与英国气象局大气科学技术合作联合工作组第6次会议纪要”第“4．2．2洪水预报”项目的支持下,以国家气象中心应用气象室赵琳娜主任为团长的一行5人（应用气象室齐丹、王志,天气预报室张芳华,预报系统试验室李月安）组成的代表团,于2010年1月4～9日对英国气象局进行了考察。     

基于集合成员订正的强降水多模式集成预报

基于TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、英国气象局（UKMO）、美国国家环境预报中心（NCEP）和中国气象局（CMA）5个气象预报中心2016年5月1日—8月31日中国地区逐日起报预报时效为24~168 h的24 h累积降水量集合预报的结果,对各个集合预报成员进行了频率匹配法的订正,并对订正前后的多模式集成预报效果进行评估。结果表明:采用频率匹配法订正后的降水预报,有效改善了集合平均预报中强降水（日降水量25 mm以上）预报由平滑作用产生的量级偏小现象,使预报的降水量级更接近实况,但对降水落区预报改进不明显。基于卡尔曼滤波技术的集成预报效果优于基于线性回归的超级集合预报和消除偏差集合平均预报,对强降水落区的预报较单模式更优。基于集合成员订正的降水多模式集成预报在强降水的落区预报和降水中心的量级预报更接近实况,效果优于原始多模式集成预报与单模式结果。     

中国夏季降水多模式集成概率预报研究

基于TIGGE资料中的中国气象局（CMA）、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、日本气象厅（JMA）、美国国家环境预报中心（NCEP）以及英国气象局（UKMO）五个中心2007-2011年5月25日-8月31日中国地区逐日12-36 h、36-60 h、60-84 h、84-108 h、108-132 h与132-156 h累积降水集合预报资料,分别利用PoorMan （POOL）和多模式消除偏差（MBRE）两种方法对2011年各中心降水概率预报进行集成,并采用RPS和BS评分方法对预报效果进行评估。结果表明,对于12-156 h逐24 h累积降水量概率预报,多模式集成预报效果优于单模式预报效果,且多模式消除偏差概率预报效果最好;针对小雨、中雨以及大雨以上降水,PoorMan和MBRE概率预报较单中心预报效果均有提高,MBRE概率预报效果优于PoorMan方法。     

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。     

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。     

黑龙江省副省长吕维峰慰问省气象局业务单位一线气象职工

2008年6月12日,黑龙江省副省长吕维峰到省气象台等业务单位慰问一线气象职工。在听取了黑龙江省气象局副局长孙永罡的工作汇报后,吕维峰指出,多年来气象部门按照省委、省政府和中国气象局的要求,认真做好天气预测预报工作,为黑龙江的经济发展作出了重要贡献。同时要求全省广大气象工作者要以更大的干劲加倍努力,为政府决策提供科学依据,为广大人民群众提供准确及时的气象信息,并希望全省各级气象部门,认真落实中国气象局对预测预报工作要求,全面做好防汛气象服务及早霜的预报工作,为农业增产、农民增收做出更大贡献。     

精细化天气预报订正制作编报系统

为了快速准确编辑中国气象局制定的精细化天气预报报文,以Excel作为开发平台,采用VBA技术和构造的嵌套函数,建立了以中国气象局指导预报产品为基础的订正预报报文编译系统,该系统可变更预报台站、预报要素和时效,并具有自动编译功能,并在十一届全运会菏泽赛区的气象服务中进行应用,制作时效为1小时的精细化天气预报,取得了较好效果。     

区域业务模式6 h降水预报检验方案比较

对我国华东、华南、华北区域气象中心和中国气象局数值预报中心业务运行的区域模式2011年5—9月的6 h降水预报, 采用不同检验结果平均方案进行对比检验。对比结果表明:不同的检验结果平均方案基本不影响与中国气象局数值预报中心模式 (NMC-GRA) 在相同区域关于TS评分比较的相对检验结论,即当两个模式评分差距较大时,评分高的模式在两个方案中是一样的,但评分比较接近时,若有一个模式对该区大尺度降水预报较好时,则可能在新方案中有较高的TS评分,而此模式原方案评分则可能略低于局地小尺度降水预报较好的模式。但对于较少发生的强降水预报的预报偏差的评价有很大不同,当新方案的结果显示多数模式对强降水的预报偏少,原方案则可能显示偏多,说明模式对大尺度的强降水预报较实况偏少,但对小尺度局地降水的预报则可能偏多。