高精度高空风预报技术探讨

针对航天气象保障中高分辨率高空风的预报需求，利用欧洲数值预报、GRAPESGFS、导航探空数据，通过WRF模式直接输出、高空风模式产品融合、动力统计订正等方法实现了20 km以下逐250 m的高空风短期预报，并选择2019年11月—2020年3月进行试验，结果表明：U风预报好于V风；5～14 km高空风预报效果好于其它层次；在模式产品融合基础上进行的动力统计订正，预报效果最好，对于同层U、V风，4 m/s偏差内预报准确率为77.4%,6 m/s偏差内预报准确率为93.2%。     

乌鲁木齐市大降水特征分析

通过对乌鲁木齐市45年的降水资料分析，探讨大降水的气候统计特征以及形成大降水的天气形势特点，通过分析数值预报格点值的变化，得出了大降水产生时96s剖面图和48s小时格点温度值的变化与乌鲁木齐大降水的关系。     

贵州省数值预报风速产品检验及订正

运用概率统计的方法,检验了的ECWMF、GRAPES和JAPAN模式对于贵州省范围内84个站点的风速预报的平均绝对误差、标准差、相关系数和正确率,EC模式平均误差在-1.9～1.7 m/s之间,GAPES模式在-3.1～0 m/s之间,JAPAN模式在-3～1.9 m/s之间;平均绝对误差EC模式在0.6～2.1 m/s之间,GAPES模式在1.1～3.3 m/s之间,JAPAN模式在0.6～3.1 m/s之间,全省站点相关系数平均数EC模式和JAPAN模式为0.5,GRAPES模式为0.4,风速预报误差绝对值为2 m/s的准确率全省平均值EC为83%,最低为织金的54%;GRAPES模式为56%,最低为长顺的32%;JAPAN模式为75%,最低为长顺的29%。并分9个地州对3个模式的预报效果进行对比,发现EC模式的预报效果明显优于其他两个模式。其中,EC模式对铜仁地区的预报效果最好,黔西南的预报效果最差;GRAPES模式对遵义地区的预报效果最好,毕节地区的预报效果最差;JAPAN模式对遵义地区的预报效果最好,黔西南地区的预报效果最差。3个模式中有两个在黔西南地区的预报效果不佳。运用BP神经网络方式对3种模式风速预报进行订正,对于3个模式订正后的预报效果均有明显改善,其中误差、正确率的改善较为明显,相关系数的提高较小。     

热带气旋强度资料的差异性分析

通过对比西北太平洋3个主要预报中心(中国气象局(CMA)、日本东京台风中心(RSMC Tokyo)和美国联合台风警报中心(JTWC))的16 a数据,分析了不同来源的热带气旋(TC)强度资料的差异性。结果表明:CMA与RSMCTokyo和JTWC的TC强度均值分别相差0.6和1.7 m/s,均通过1%信度的统计检验,即存在显著差异;3个中心对同一TC确定的强度最大差异超过30 m/s;CMA资料的台风数多于RSMC Tokyo和JTWC,年台风频数的均方差也最大,但是3个中心资料的各级TC频数差异均无统计显著性。对比有、无飞机探测时段的资料发现,对TC进行飞机探测可在一定程度上减小各中心在确定TC强度方面的分歧。为了初步了解上述资料问题对TC强度预报的可能影响,采用一个气候持续性预报方法,取不同来源的TC强度资料进行了4 a(2000—2003年)的预报。发现据JTWC资料所得TC强度预报有最大的均方根误差,RSMCTokyo的最小,CMA居中;据CMA和RSMC Tokyo(CMA和JTWC)资料,对相同TC相同时次24 h预报的平均绝对偏差达2.5(4.0)m/s,最大可相差16(21)m/s。可见,西北太平洋TC强度的基本资料问题增加了预报的难度。     

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。      

多元分析中相关稳定性问题

统计预报是目前台、站长期天气预报的主要手段。相关分析被广泛地用于统计预报。由历史资料样本计算预报量与预报因子间的相关系数,选取达一定信度的相关因子作为预报因     

手选洞卡在模式输出统计预报中的应用

模式输出统计预报是根据数值预报的输出结果,应用统计的工具制做局地气象要素预报的一种较客观、定量的预报方法,它将在基层台站广泛应用。目前,国内外的模式输出统计预报中统计工具普遍采用回归分析的方法。由于回归分析特别是逐步回归的计算量大,对于缺少一定计算条件的台站是难以实现的。因而,计算简单的事件概率回归     

灾害天气国家重点实验室奥运气象服务

（1）奥运开幕式、闭幕式重要天气过程的分析和多模式预报。参加奥运天气会商的预报方法包括经典统计方法、动力统计方法及中尺度数值模式预报。其中中尺度数值预报模式有：GRAPES_Meso模式、AREMS模式、WRF模式及ARPS模式。此外,中尺度分析LAPS系统也参与了对中尺度系统的诊断分析。     

舟山群岛冬半年灾害性大风的成因与预报

利用舟山市1994—2003年的实测风资料分5类统计了舟山群岛冬半年大风的发生规律。对一次冷空气个例进行诊断分析结果表明:大风是强冷平流、高空急流、动量下传等共同作用的结果。对一次低气压引起的大风的分析认为涡度平流、温度平流、潜热释放对低压发展有重大贡献。根据大风的成因和预报经验选择有关物理量进行t统计分析, 选择有异常表现的物理量作预报因子。最后用人工神经网络方法建立预报模型, 并进行了试报, 试报误差都在4.5 m/s以下。     

上海浦西地区雾持续时间的统计释用预报

丰海浦西地区雾持续时间释用预报（PPM）的结果分析和中尺度数值预报资料基础上，应用模式输出统计（MOS）方法，构造了与上海地区成雾条件和雾的维持有一定关系的数值预报要素组成的预报因子，并进行逐步回归分析，建立了雾持续时间的统计释用预报方程，同时，提出了在小样本情况下应用交互验证分析法时克服因子不稳定的一种方法，研制了雾时业务预报的统计释用集成方案，并进行了对比分析，结果表明，统计释用预报集成方案较完全预报（PPM）的结果有明显改进。可供业务试用。     

渭南市长期预报业务系统

系统是为地市气象台开发的长期预报业务软件 ,由数据库模块、气象要素的时间序列预报模块、关键农事季节预报模块及统计预报方法制作模块 4部分组成 ,将预报结果采用“多元决策加权法”进行集成 ,得出最终的预报结论 ,还可以用相关分析、点聚图等方法选取因子 ,建立统计预报模型     

信阳市汛期强降水短期数值预报产品释用技术研究报告

通过对ＨＬＡＦＳ物理量预报场的诊断分析,建立了信阳市汛期强降水短期动力诊断预报模型、相关统计预报模式和综合预报业务系统。     

基于数值模式的月尺度近地层气象要素预报技术研究

利用WRF模式对美国NCEP发布的CFS气候预测业务产品在中国区域内进行动力降尺度预报,可得到预报时效为45天的逐6小时、30 km分辨率基础气象要素预测产品。再利用全国气象站观测资料和3个风电场70 m高度风速、温度观测资料对2015年冬季预测结果进行检验评估和分析,最后通过线性方法对地面要素预测结果和70 m高度风速、温度预测结果进行统计订正。结果表明:（1）2 m温度和相对湿度的全国预报平均绝对误差分别为4.71 ℃和18.81%,在华东、华中和华南地区误差较小;（2）10 m风速预报平均绝对误差为2.42 m/s,在东北、华北和西北地区误差较小;（3）线性订正后,2 m气温、相对湿度和10 m风速的预报绝对误差分别减小1.05 ℃、5.29%和1.47 m/s,并且订正后误差随时间变化更平稳;（4）订正后70 m高度风速和温度的预报绝对误差均减小,风速平均误差减小最大可达1.29 m/s（B塔）,气温平均绝对误差减小最大可达3 ℃（C塔）。研究结果表明,基于CFS产品和WRF模式的、与月尺度风电预报关系密切的气象要素预报性能较好,未来可将该方法尝试于风电场的月尺度功率预测产品研发。      

西北太平洋热带气旋频次的延伸期动力-统计预报方法和评估

介绍了西北太平洋热带气旋(TC)频次的延伸期预报方法,比较了新构建的动力-统计和统计预报模型的预测技巧,并探讨了预报误差来源及改进方向。动力-统计预报模型是基于动力模式预测的热带季节内振荡(ISO)信号及ISO-TC生成的同期统计关系来进行预报;统计预报模型则是基于TC生成的前兆ISO信号建模预报。预报评估结果显示,动力-统计混合预报模型的预报技巧高于统计预报模型,原因在于影响TC次季节变化的前兆信号并不稳定,且随着预报超前时间迅速消散,无法提供有效且稳定的可预报源;相反地,TC生成与同期的ISO背景场显著相关,动力模式对ISO(预报因子)有较好的预报能力,因此动力-统计相结合的预报方法为TC延伸期预报提供了有效途径。虽然目前动力-统计预报模型的预报技巧可达5～6周,但仍有进一步改进和提高的空间。通过对不同类型TC预报技巧检验和误差分析,研究认为年际和年代际背景场对ISO调控TC活动的影响不可忽略,且热带外ISO信号(如罗斯贝波破碎和西风急流强度等)对TC频次和轨迹也有显著影响,这些因子为TC延伸期预报提供了潜在可预报源。     

热带气旋登陆华东的客观预报方案

热带所旋登陆华东属小概率事件。构造适当划分区间的阶梯函数能较好地反映登陆事件条件概率的非线性分布。应用阶梯函数变换的因子对登陆事件概率的预报性能优于线性相关的标准化因子。预报方案应用阶梯函数变换因子，通过非线性相关比筛选和REEP分析构造热带气旋登陆华东的预报模式。应用初始场资料与数值预报产品分别构造了统计－天气学、统计－气候学和统计－动力学的分类预报模式。应用分类预报模式的预报结果进行综合的预报集成提高了预报技巧。预报检验与试验表明本方案对热带气旋登陆华东具有一定的预报能力。     

白城、松原两市一般降水MOS预报的建立和应用

白城、松原两市一般降水ＭＯＳ预报的建立和应用王成山（白城市气象局．１３７０００）１前言做气象要素预报主要有三大类技术方法，既天气学方法、数值预报方法、统计预报方法。统计预报是我国广大台站预报员比较熟悉，普遍使用的预报方法。它分纯统计方法、天气统计、完...     

统计预报中500百帕高度场相关因子的时间尺度分析

目前,数理统计方法在长期天气预报中仍占有显著地位。大部份统计方法是建立在某种相关统计的基础上。尽管目前还没有掌握这种相关的物理原因,但相关分析却已被广泛应用于长期预报中。在相关统计中选取具有一定物理意义、相关稳定的预报因子,是提高统计预报效果的有效途径。统计长期预报实践发现,隔季相关、遥相关是提供稳定预报因子的重要线索。 500百帕高度场是长期预报广泛采用的因子来源。目前,500百帕高度场资料是以天文年历中的候、旬、月为时间单位分别统计计算的。月这一时间单位的采用往往把一个完整的自然天气阶段分割在两个相邻的天文月份中,     

桂林暴雨分析与预报

通过分析历年汛期各类暴雨过程的日本数值预报产品资料，统计出桂林历年暴雨过程的天气形势和数值产品要素特征，并检验了日本短期预报产品对各类暴雨的预报能力。然后通过对预报桂林暴雨的各种日本数值产品临界值的分析，挑选出一些相关性较好的要素产品预报因子，统计出桂林局部暴雨过程和致洪暴雨过程预报指标，最后对大暴雨过程预报指标及连续性暴雨过程的数值产品特征作了初步分析。     

桂林暴雨分析与预报

通过分析历年汛期各类暴雨过程的日本数值预报产品资料,统计出桂林历年暴雨过程的天气形势和数值产品要素特征,并检验了日本短期预报产品对各类暴雨的预报能力。然后通过对预报桂林暴雨的各种日本数值产品临界值的分析,挑选出一些相关性较好的要素产品预报因子,统计出桂林局部暴雨过程和致洪暴雨过程预报指标,最后对大暴雨过程预报指标及连续性暴雨过程的数值产品特征作了初步分析。     

回归方程的预报稳定性检验

回归分析是气象统计预报中应用十分广泛的一种定量预报方法,农MOS(模式输出统计)预报中应用很多。由一定的样本资料建立的回归方程,有的方程的预报效果与拟合效果差异不大,有的方程的预报效果显著低于拟合效果。回归方程预报效果的这种改变情况,称为回归方程的预报稳定性。一个回归方程,如果预报效果与拟合效果差异