大气中各种尺度的运动

一、天气学是综观分析大 气运动的学科 围绕地球周围的大气,是人类生活的环境,它是在不断地运动着。人们为了认识大气,预报天气,进一步控制天气,首先是在地球上一定的地点建立测站,观测气象要素(气压、温度、风等等)。然后把这些观测值通过电讯系统收集起来,填在特制的地图上,叫做“天气图”。然后再将图上所包含的天气事实,进行从现象到本质的综合分析,“天气学”就是如何对大气作“综观分析”的学科。     

京、津、冀中尺度危害性天气监测和超短期预报试验计划梗概

近三十年来,随着全球大尺度探测网的建立和健全,对大尺度天气学的掌握有了长足的进展,使中、短期天气形势预报的准确性有了明显提高;但是对于一些危害性强对流或局地气象过程还了解得不多,其预报也困难重重。其原因主要有二。一是这类天气过程常常是由空间尺度较小(十到百公里)、时间生命较短(一到几小时)的所谓中小尺度系统造成的,而现有的常规观测网空间格距太大,观测时间的间隔太长,捕捉不住它们,因而对它们的发生     

数值预报传真图再分析在台站业务预报中的应用

一、引言 数值预报传真图在基层台站的推广应用已经有5、6年了,通过这些年的实际应用,提出了如何提高数值预报传真图使用效果的问题。数值预报传真图再分析(以下简称“再分析”)就是途径之一。 对于基层台站来说,“再分析”是指预报员运用天气学、数值预报、动力气象学和经验,对数值预报传真图进行再加工、再分析、再诊断,以提高地方天气预报的水平。 二、“再分析”的必要性 1.对于数值预报产品的统计解释方法有很多,例如MOS和PPM等。这些方法现已推广到基层台站,成为有效的客观天气预报     

天气系统预报效果的量化检验方法及应用

对中国天气过程进行了分类,并介绍了一种针对模式对于降水及各种天气系统预报效果的天气学检验方法,将此方法应用于AREM模式对2007年降水个例预报及2005—2007年汛期天气过程的批量预报检验,得出结论如下:(1)此天气学检验方法能够对各类天气系统及降水进行有效的检验,(2)对于中国典型高空槽类降水,AREM模式总体上对高空槽预报较为稳定、强度接近实况,对降水预报稳定性相对较差、强度偏弱,槽预报的较好(差)与降水预报的较好(差)不完全对应,(3)对于梅雨锋类降水,AREM模式对副高预报总体偏西、偏北、偏强,对高空槽、降水预报均总体偏弱,副高预报的较好(差)对应降水预报的较好(差)。     

几种长期预报方法使用效果的比较

随着时间的推移,长期预报方法也由简到繁,由单一到多种;资料从单站到面上,从单站要素到海温、天文等。使长期预报工作取得了一定的进展。但由于种种原因,长期天气预报效果不能达到令人满意的地步。 基层台站处于生产服务的第一线。但资料年代短,资料来源缺乏,计算工具极为落后。这样要采用比较复杂的预报方法是困难的,就是能用一些较为复杂的预报方法来做预报,所花的时间也是相当多的,远远满足不了服务的需要。从实践中体会到,预报方法的复杂程度与预报效果不是绝对成正比的。预报因子有一定的物理意义或天气学意义,又经过严格的选择,用简单或复杂的方     

初(终)霜冻的“灰箱”预报方法

初(终)霜冻日期的准确预报对于考虑秋(春)播的早晚进行有着不可忽视的参考价值,而长期天气过程是一个非常复杂的过程,是由多种因素相互影响,相互制约的综合结果,其物理机制一直是有待于研究的难题。对于初终霜冻日期的长期预报更是很难找到在理论上能阐明确切因果关系的预报方法和预报指标。但是在机制问题得以解决之前,由于社会的需要,人们总还得制作长期天气预报。现代系统论为我们提供了一种在不清楚物理机制的情况下制作长期天气预报的有效方法,这就是所谓的“灰箱”方法。     

天气预报相关因子的选择和使用

1引言预报因子的选择是天气预报中最关键的问题，预报因子选择成功与否决定预报的成败。目前，由于大气变化本身的复杂性和人们对大气变化规律认识的局限性，特别对于长期天气形成的前期物理机制还了解很少，加之长期预报的空间和时间尺度大，预报量和预报因子相隔几个月以上或     

几个预报的统一

目前,为了预报某一天气现象,预报员通常使用动力学、统计学和天气学等几种预报方法。这时,经常发现各种预报方法的成功率只有很小的差别,或者说,根据某个统计判据,它们之间几乎没有差别(例如在长期天气预报中)。但在实际工作中,对每个具体问题,各种预报方法可得出相当矛盾的结果。因而不知道如何将它们统一起来。但是,一般来说,     

集合预报的现状和前景

综合论述了近年来已在国际上引起高度重视的新一代动力随机预报方法 ——— 集合预报。 随着计算机技术的迅猛发展和由于大气初值和数值模式中物理过程存在着不确定性的事实, 这一方法无疑代表了数值天气预报未来演变发展的方向。 未来的天气预报产品预计将从“决定论”的预报转变为“随机论”的预报来正确地表达气象科学中这一所谓“可预报性问题”, 以便更好地为用户服务。 文中扼要地叙述了集合预报的概念、基本问题及其最新的研究动态和发展, 包括(1)如何建立和评估一个集合预报系统;(2)如何正确地表征大气初值和模式物理过程的不确定性与随机性;(3)如何从集合预报中提炼有用的预报信息和合理地解释、检验集合预报的产品, 特别是概率预报。 除了直接在天气预报上的应用, 还提到集合预报在气象观测和资料同化方面应用的动态, 以引起有关研究人员的注意。     

关于强对流天气预报的几点思考

结合2015年6月1日长江监利"东方之星"客轮沉船事件及在强对流天气预报中长期积累的一些经验,可以认为目前强对流天气预报存在的主要问题是对于强对流天气监测能力不足、强对流天气形成的机理认识不足、数值预报模式对强对流天气预报能力不足和强对流天气预报方法不足。在实际业务工作中较为可行的强对流天气预报的思路是:首先要具有较全面的本地区强对流天气发生的气候背景知识,然后按照配料法为主的强对流潜势预报方法和天气学分型的强对流天气预报方法等进行强对流天气的落区预报,最后按照雷达、卫星资料等相结合的强对流外推临近预报方法进行强对流天气预警预报。     

试用经验完全预报方法作4-5月中强天气

一、前言本文着重考虑县站预报的特殊性,从预报员的经验出发,充分考虑到县站所处地理位置、地形和天气、气候特点,选取天气学意义明确,并在长期预报工作的实践中好用的指标或预报工具作为预报因子,建立预报回归方程,制作4-5月未来24小时内焉耆地区有无中强天气过程.     

条件非线性最优扰动在可预报性问题研究中的应用

本文总结了近年来条件非线性最优扰动方法的应用研究的主要进展.主要包括四个方面:(1)将条件非线性最优扰动(CNOP)方法拓展到既考虑初始扰动又考虑模式参数扰动,形成了拓展的CNOP方法.拓展的CNOP方法不仅能够应用于研究分别由初始误差和模式参数误差导致的可预报性问题,而且能够用于探讨初始误差和模式参数误差同时存在的情形;(2)将拓展的CNOP方法分别应用于ENSO和黑潮可预报性研究,考察了初始误差和模式参数误差对其可预报性的影响,揭示了初始误差在导致ENSO和黑潮大弯曲路径预报不确定性中的重要作用;(3)考察了阻塞事件发生的最优前期征兆(OPR)以及导致其预报不确定性的最优增长初始误差(OGR),揭示了OPR和OGR空间模态及其演变机制的相似性及其局地性特征;(4)研究了台风预报的目标观测问题,用CNOP方法确定了台风预报的目标观测敏感区,通过观测系统模拟试验(OSSEs)和/或观测系统试验(OSEs),表明了CNOP敏感区在改进台风预报中的有效性.具体地,台风OGR的主要误差分布在某一特定区域,空间分布具有明显的局地性特征,在台风OGR的局地性区域增加观测,有效改进了台风的预报技巧,该区域代表了台风预报的初值敏感区.事实上,上述El Ni(n)o事件、黑潮路径变异以及阻塞事件的OGR的空间分布也具有明显的局地性特征,这些事件的OGR刻画的局地性区域可能也代表了初值敏感区.     

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

近年来,由于数值预告产品的引用,大尺度数值预告的天气学解释,已成为一种行之有效的形势预报方法,使形势预报的时效延长,准确率也有很大地提高.但对于要素预报并没有明显的改善.为了把数值预告产品引用到单站降水预报中,本文采用1985、1986两年1000-500hpa平均温度场与乌鲁     

基于最新全球集合预报系统的可预报性评估

为了提供有价值且可靠的概率(或者不确定性)预报,最新的全球集合预报系统已在美国国家环境预报中心日常业务运行,以满足社会需求。通过对各个关键要素的概率预报统计检验,可为广大用户提供这些概率预报的信心指数。但是预报(或集合预报)能力不仅取决于我们使用的预测要素,而且与时间和空间分辨率,极端事件或者高影响天气,以及预报时效有关。以大尺度天气系统预报为例,通常选择北半球500 hPa位势高度距平相关指数或概率指数表征模式的预报能力。如参照北半球500 hPa位势高度的距平相关指数(60%AC)或概率预报技巧指数(25%CRPSS),美国全球集合预报系统能够提供大约10 d的技巧预报。从全球集合预报系统输出的各预报要素,满足不同时空尺度需求的角度进行讨论,其可预报性(或预报极限)能够为模式研发人员、一线预报员和用户提供参考。尤其是对大气可预报性的深入研究,对于从科学与技术角度全面提升数值预报系统水平非常重要。当能够确定可预报性(或是预报误差)的真实来源时,科学家(包括模式研发人员)就能够有针对性地修改与完善。将传统的可预报性研究与改进的能够更客观地表述预报不确定性的集合预报相结合,所得可预报性将提供另一种有价值的参考。可预报性研究总体表明,全球集合预报系统对行星波、大尺度和天气尺度的系统(或者过程)可能分别具备约15、12、10 d的预报能力。对于热带天气过程的预报,如果进一步改善模式偏差和物理参数化过程,其MJO(Madden-Julian Oscillation)预报技巧可以延长至32.5 d。     

关中陕南1980年汛期第一场暴雨分析

近年来对于暴雨的分析认为中尺度系统是造成暴雨的直接系统,但中分析在日常业务预报中难于实现。因此,深入分析发生暴雨的大尺度环流背景,了解暴雨过程的若干天气学条件,提供预报线索,是非常必要的。为此,本文从天气动力学角度分析了一九八○年汛期第一场暴雨,以求进一步认识汛期第一场暴雨发生的大尺度环流演变特点,影响系统,以及产生这场暴雨所具备的天气学条件。     

集合预报方法在山西暴雨预报中的应用试验

利用ECMWF高分辨率确定性预报和大气模式集合预报产品,采用本地统计量融合方法和联合概率方法,对2014年山西省9次暴雨天气过程的降水预报进行检验分析。结果表明:(1)2014年山西省9次暴雨过程影响系统差异较大,强降水多集中在山西中南部地区,暴雨落区表现为区域性、局地性或大范围分散性特征;(2)本地统计量融合方法对于大雨落区的预报与实况较为接近,而联合概率预报方法的大概率范围对于暴雨落区预报具有较好的指示意义;(3)TS评分检验表明,对于区域性或局地性暴雨天气过程,可更多参考本地统计量融合方法,而对于大范围分散性的暴雨天气过程,本地统计量融合方法空报较多,ECMWF确定性预报更具参考价值。     

夏季中亚低涡降水预报方程

一、引子为了使预报客观定量化,目前普遍采用动力与统计相结合的方法进行要素预报.从天气学规律和统计理论可知:不可能建立一个适用于任何形势、任何时段的预报方程.本文试图建立一个在典型形势下某一时段的降水预报方程,以提高其准确性和稳定性. 二、因子的挑选和方程的建立中亚低涡是阿克苏市降水的一个典型形势.根据天气学分析结果和预报员多年的经验,认为在中亚低涡稳定加深或西退阶段一     

天气预报区域的划分

天气变化存在着各种不同的尺度,长期天气预报的主要对象为数千公里到几万公里的超长波系统。在超长波系统异常的情况下会导致大范围的长期天气的异常。可见长期天气异常具有相当大的范围。气象台在作长期天气预报时,根据气候特点将所预报的范围划分为若干预报区域,不仅可以节省大量工作量,而且还可提高预报质量。本文以我地区夏季(6—8月)降水为例,说明区域划分的方法和一些体会。 一、划分预报区城的相关系数法 根据预报量逐年变化特点,把变化特点相似的各站点划为同一预报区域,这就是区域预报的基础。划分预报区域的方法很多,如:相关系数法、聚类分析法等。本文采用了相关系数法,以诸站点间的相关系     

相似-动力模式的由夏季报冬季的季节预报试验

近些年来,世界上接连不断地发生大范围持续性的气侯异常,给许多国家带来严重的灾害和经济损失。长期(月以上)天气预报愈来愈受到重视,但预报所使用的都是统计及经验的方法,预报准确率低,且无明显的改进趋势,人们寄希望于动力学方法的长期数值天气预报。目前一般用大气环流模式(GCM)和距平模式作月预报,已取得一定进展,但季节预报比月预报困难更多。由于长期预报的对象是统计平均值,将动力和统计方法结合起来是进行季节预报的一条有希望的途径。多年来的统计长期预报已积累了不少经验,但人们还没有能够在动力学方法的预报中考虑这些经验。黄建平等在这方面进行了一些探索,建立了一个动力与统计相结合的相似-动力季节长期数值预报模式,并进行了月预报和由冬季预报夏季的隔季预报试验。本文利用该模式进行了8年由夏季预报冬季的隔季预报试验,结果表明模式具有一定的季节预报能力。     

预报青岛9—11月降水的“MOS”方法

一、基本思路 根据天气学原理和预报员的经验进行天气分型,每型下由数值预报输出产品、天气实况资料选取预报因子,并利用点聚图、多因子组合做“线性化”处理,进而建立“MOS”预报方程。这是把天气学方法,数值预报(其中包括完全预报和“MOS”预报)、人的经验结合起来,取各方之长,融为一体的方法。