信息网络监测系统简介

随着9210系统在地州局投入使用,各地州辅以其它形式的通信线路(X.32分组拨号线路,话音电路拨号线路)和网络扩展(WINDOWSNT及其应用或INTRANET)形成了国家局—省局—地州局—县局,集基础业务、电子传输、信息共享的四级现代化信息网络。它为气象工作提供了新的工作平台、技术方法和手段,是气象现代化的重要依托和内容。涉及到如下的气象业务:(1)地面发报,预报发报。(2)预报原始数据的接收、处理和显示。(3)行政办公文件及相关资料传输。信息网络系统的运行情况直接或间接地影响着以上各项业务质量和相关工作人员的业务指标。因此如何…     

对我区热带气旋综合预报业务工作的评价

前言 区局业务处于1991年发文区海洋气象台、钦州、玉林、梧州、南宁地区台开展热带气旋综合预报发报业务。现就收集到的有关资料,对此项工作做一阶段性评价。这对改进我区热带气旋预报、警报服务工作,进一步提高热带气旋预警报能力,从而为防灾减灾工作取得更佳的社会效益和经济效益将是有益的。     

L波段雷达发报程序的设计与应用

从业务实际应用出发,通过分析汕头探空站发报程序的设计,从程序设计思路、报文传输流程、程序设计流程、程序框架设计等方面,以及在发报程序中集成备份发报措施,简述了探空站L波段雷达发报程序设计的方法.应用程序在本站探空业务中使用,取得良好效果.     

黑龙江省新一代地市级预报业务流程建设

在ＭＩＣＡＰＳ系统支持下的地市级预报业务流程包含了工作子系统、会商子系统、信息子系统、预报制作分发子系统、预报管理子系统、监控子系统等６个子系统。从此改变了资料获取、天气会商、天气预报制作、信息传递、预报产品制作、指导预报等工作的传统方式,实现预报制作无纸化、预报产品传递自动化、产品格式规范化、预报评分客观化。这里简要介绍了该系统的研制技术及其各项功能和特点。     

常州市气象预报业务工作平台

应用网页制作、办公自动化和图像处理软件,利用VB 6.O语言编程研制开发了常州气象预报业务工作平台.常州气象预报业务工作平台入库了1952～2003年常州气候整编资料,建立以资深预报员预报经验指标的天气系统模型,规范以"9210工程"和省市县网络互通互联为依托的预报业务工作流程.应用过程表明,该平台全面实现了人机交互作业方式进行检索、分析、制作和分发各种气象信息,有效地提高了工作效率和预报服务质量.     

热带气旋路径客观综合集成预报方法的研制

在正确评估我国现有发报的７种客观预报方法性能的基础上，分别对西北太平洋，东海，南海３个责任海区，采用典型相关，条件概率组合，新回归系数估计法等多种统计模型，建立包括数值预报产品在内的热带气旋路径的综合集成预报方法。     

贵州省土壤水分业务软件设计及应用

在贵州省气象局监测网络处的指导下,黔西南州气象局组织开发了“贵州省土壤水分业务软件”,目的是把观测、计算、发报、报表制作等通过软件来完成,从而减轻业务人员的工作负担,减少错情的发生,提高工作效率和业务质量。     

宽波段太阳紫外线强度监测仪器的设计和应用

采用ATML89C52,ADC0809等微控制器、集成电路和紫外线Ua、Ub宽波段传感器,结合计算机通讯技术,设计出实时宽波段太阳紫外线强度监测仪器,并用RS232通讯口与PC机组成监测、预报、发报一体化的应用系统.     

基于MICAPS系统预报流程的实现

给出温州海洋气象台在MICAPS系统功能如综合图定义、预报制作及管理、打印等本地化应用基础上,建立新预报业务工作流程的思路和作法。     

一切从我做起——关于怎样当妤站长的几点体会

我们吴旗县气象站是一九五六年建立的国家基本站。地处海拔1272米,距县城二十多华里。职工由建站初期的三、四人,发展到现在的十二人。每天二十四小时坚持观测发报,并开展预报服务,工作任务比较繁重。这里工作和生活条件比较艰苦。从自     

2003年汛期淮河流域降水的集合预测试验研究

利用并行化全球中期数值预报模式MPGM,对2003年夏季淮河流域特大降水作了集合预报试验。试验中提出一种繁殖循环初始扰动生成方法,产生9个集合成员的初值场,利用该初值集合对这次降水过程进行了集合模拟,然后对集合预报试验的结果同对照试验进行了对比分析,并对降水期间的物理量场及降水情况的模拟结果进行了分析。结果表明:集合预报试验的结果优于不加扰动的对照试验的结果,说明集合预报技术在一定程度上能够减小甚至消除数值预报中的不确定性,提高数值预报的精度;集合预报试验较好地模拟出了降水期间的物理量场与天气形势,并对此次降水情况作了较好的预报,可以对降水预报提供有益的参考。     

风能模式预报的相似误差订正

采用一种基于相似误差的模式后处理方法,对2011年10月18日—2012年1月5日WRF模式24 h预报的陕西延长风电场风速进行误差订正。该方法通过寻找与当前预报相似的历史预报来进行误差订正,克服了一般基于时间顺序的误差订正方法的不足,即不能处理由于天气系统的剧烈转变引起的预报误差的快速变化。相似误差订正方法减小了预报的均方根误差和中心均方根误差,相对原始预报分别减小9%和10%左右。该方法不仅可以减小系统误差,还可以减小随机误差,从而提高预报准确率。同时,订正结果相对原始预报具有更好的Taylor图模态相关。相似误差订正方法对风能预报敏感区的订正效果更为显著,均方根误差和中心均方根误差分别减小了12%和22%左右。该方法尤其适用于基于风能模式预报的风速误差订正,同时该方法对其他的预测系统和预报变量也有很好的应用潜力。     

Reducing the prediction uncertainties of high-impact weather and climate events: An overview of studies at LASG

This paper summarizes recent progress at the State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics (LASG), Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences in studies on targeted observations, data assimilation, and ensemble prediction, which are three effective strategies to reduce the prediction uncertainties and improve the forecast skill of weather and climate events. Considering the limitations of traditional targeted observation approaches, LASG researchers have developed a conditional nonlinear optimal perturbation-based targeted observation strategy to optimize the design of the observing network. This strategy has been employed to identify sensitive areas for targeted observations of the El Niño–Southern Oscillation, Indian Ocean dipole, and tropical cyclones, and has been demonstrated to be effective in improving the forecast skill of these events. To assimilate the targeted observations into the initial state of a numerical model, a dimension-reducedprojection- based four-dimensional variational data assimilation (DRP-4DVar) approach has been proposed and is used operationally to supply accurate initial conditions in numerical forecasts. The performance of DRP-4DVar is good, and its computational cost is much lower than the standard 4DVar approach. Besides, ensemble prediction, which is a practical approach to generate probabilistic forecasts of the future state of a particular system, can be used to reduce the prediction uncertainties of single forecasts by taking the ensemble mean of forecast members. In this field, LASG researchers have proposed an ensemble forecast method that uses nonlinear local Lyapunov vectors (NLLVs) to yield ensemble initial perturbations. Its application in simple models has shown that NLLVs are more useful than bred vectors and singular vectors in improving the skill of the ensemble forecast. Therefore, NLLVs represent a candidate for possible development as an ensemble method in operational forecasts. Despite the considerable efforts made towards developing these methods to reduce prediction uncertainties, much challenging but highly important work remains in terms of improving the methods to further increase the skill in forecasting such weather and climate events.     

晴雨(雪) 和气温预报评分方法的初步研究

利用全国逐日天气预报产品和对应实况数据, 分析了目前普遍使用的晴雨(雪) 和气温预报评分方法存在的问题, 并进行了改进尝试和研究。结果表明:由于没有考虑降水概率的影响, 在降水概率全国差异较大的多数月份, 晴雨(雪) 预报正确率与单站无降水频率表现为正相关, 具有无降水频率越大评分越高的趋势; 采用绝对标准值(1 ℃或2 ℃) 作为阈值进行气温预报准确率评分, 评分结果与气温日际变化呈明显负相关, 气温日际变化偏小则评分值偏高的趋势比较明显。该文提出的晴雨(雪) 和气温预报改进评分方法能有效减少降水概率和气温日际变化对晴雨(雪) 和气温预报评分的影响, 提高不同气候背景地区天气预报评分结果的可比性, 在天气预报质量检验和评估业务中具有一定的应用和推广价值。     

回溯时间积分格式的有效性研究

采月正压准地转模式作为动力核,用Rossby-Haurwitz波函数作为理想场,同时使用回溯时间积分格式和普通中央差格式进行数值试验.结果表明,在短时积分的情况下,回溯格式能减小数值解误差1～2个量级,而且它对时间步长的增大不敏感.因此使用回溯格式可以减少积分计算量,延长积分时效.     

三峡库区流域面雨量预报模糊检验

采用面雨量模糊评分方法，对三峡库区流域面雨量预报中3种客观预报(相似预报、T213降水预报、MM5模式预报)和面雨量综合集成预报结果进行综合评定。检验结果表明，3种预报模式对流域面雨量预报水平相差不大，冬半年的预报评分高于夏半年。在业务中采用动态权重系数法对3种预报方法预报结果进行集成，其集成预报的评定质量高于每种单独预报质量。在流域面雨量预报质量检验中采用了模糊评分法，该方法能够较为客观地反映预报和实况之间的差距，也可以用于降水定量预报评定中。     

基于邻域最优概率的GRAPES快速更新循环同化预报系统逐时降水订正方法

针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。      

基于T639数值预报产品的气温本地化应用及检验

基于T639数值预报产品下发的多个物理量资料,利用多元回归方法,开展本地化的分县气温客观预报方法研究,结合常规气象观测资料、美国NCEP/NCAR 1°×1°网格点逐6 h再分析资料,开展业务应用并进行了效果检验,得出以下结论:最低气温预报准确率要好于最高气温,同时夏季的气温预报也明显好于其他季节;在最高气温中对扬中的预报准确率高于其他站点,在最低气温中对丹阳的预报效果相对比较好;客观预报方法存在明显的系统性负偏差,通过使用每个预报时效预报误差的7 d滑动平均进行订正,结果表明通过订正,预报效果有所提高,特别是最高气温订正效果较明显;通过主客观预报准确率的对比分析,发现虽然客观预报对最高气温的预报效果比较差,但是在气温趋势预报上具有一定的参考价值;最低气温客观预报准确率明显高于江苏省的平均水平,和主观预报相比,虽然仍然低于主观预报水平,但是差距不大,基本上可以替代主观预报;分县气温客观预报方法对高温、寒潮等灾害性天气具有一定的预报能力,但是和实况相比,预报强度偏弱.     

概率密度匹配方法在我国近海海面10 m风速预报中的应用

海面风速对航运及海上生产作业影响重大,但数值模式对于海面的风速预报仍存在较大误差。为降低数值模式海面10 m风速预报的系统性误差,提高海上大风预报准确率,基于2017—2019年中国气象局地面气象观测资料对ECMWF确定性模式的10 m风场预报结果进行检验评估,并采用概率密度匹配方法对模式误差进行订正。分析结果表明,概率密度匹配方法可有效地改善数值模式10 m风速预报的系统性误差,订正后风速在各个预报时效和风速量级的平均误差均较订正前有所降低。对于大量级风速的预报,经概率密度匹配方法订正后的风速预报的漏报率可减少10%以上。订正后12 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差分别由4.15 m/s、5.61 m/s降低至3.12 m/s、4.08 m/s,120 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差由7.38 m/s、9.35 m/s减小至6.46 m/s、8.07 m/s。在冷空气、台风大风天气过程中,基于概率密度匹配方法订正后的风速与实况观测更接近,能够为我国近海洋面10 m风速的预报提供更准确的参考。      

PCA-BP神经网络在SO2浓度预报中的应用

将基于主成分分析(PCA)的BP神经网络预报方法引入大气污染预报,建立SO2浓度预报模型.结果表明:应用主成分分析对数据进行前处理,以原始预报因子的主成分作为BP神经网络的输入,降低了数据维数,消除了样本间存在的相关性,大大加快了BP神经网络的收敛速度.对模型进行预报验证,预报值与实际值之间的绝对误差为0.0098,预报值与实际值的相关系数达到0.885,得到较好的预报效果.并且比一般的BP神经网络模型具有较高的拟合和预报精度.