SWAN2.0系统的设计与实现

强对流天气短时临近预报系统（Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN）是面向短时临近监测、分析、预报、预警制作等功能为一体的业务平台。SWAN2.0基于MICAPS4（Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System Version 4.0,人机交互气象信息处理和天气预报制作系统）二次开发框架,采用C/S架构,服务器部署在省级,负责收集数据,运算SWAN产品;客户端部署在气象台站,实现具体的预报业务,并形成算法二次开发接口。SWAN2.0新增了三维变分风场反演、基于分雨团技术的雷达降水估测、冰雹识别等方法,实现了算法管理、产品生成、分析处理、资料检索显示、实时监控报警、预警产品制作等功能。SWAN2.0业务系统已在全国试用,在强对流天气监测、分析和短时临近预报预警中发挥了重要作用。     

关于提高天气预报准确率的几个问题

提高天气预报准确率是气象业务的一项基础性、系统性的工作。作者从天气预报的业务技术体系着眼,借鉴发达国家的发展经验,分析了提高天气预报准确率的若干问题,提出了发展精细化的预报技术体系,将数值预报模式、天气学预报方法、动力诊断和统计释用及基于卫星和雷达等现代探测技术的短时临近预警技术相结合的预报技术路线;提出了有利于精细化预报的业务体系,即发展以定量降水预报、台风预报和灾害性天气短时临近预警为重点的专业化预报业务体系;指出专家型预报队伍的建设是提高预报业务水平的关键环节。     

长江中游临近预报业务系统 (MYNOS) 及其应用

针对长江中游强风暴天气特点和现代预报业务需求,在借鉴世界临近预报系统, 特别是美国的Auto-Nowcaster和WDSS-II以及英国的GANDOLF等先进经验的基础上,以我国多普勒天气雷达网为重要技术手段,结合数值预报等信息资源,于2007年研究建成长江中游临近预报业务系统 (MYNOS)。MYNOS主要技术方法包括:雷达与雨量计实时同步积分结合的降水估算方法 (RASIM),雷达反演参量与中尺度模式输出物理量相结合的强风暴性质自动识别和追踪技术,基于暴雨回波生命史特性约束下的多尺度合成降水量临近预报,基于数值预报模式和模糊逻辑学的强对流天气分类落区潜势预报,集GIS功能并整合各种定量监测与预警产品于一体的短时预报工作站。MYNOS已成为短时临近预报业务的支撑平台,其中实时生成的流域定量降水估算与临近预报、强对流天气分类潜势诊断与识别预警产品等成为日常预报业务的重要参考依据。     

宁夏灾害性天气短时临近监测预警平台简介

根据完善气象预报预测系统的规划和需求,在继承和改进短时临近预报业务工作多年成果的基础上,宁夏气象台建立了灾害性天气短时临近监测预警平台。该平台设计为B／S和C／S架构有机结合,由数据运算程序集、数据库和网站3个部分交互协作的业务系统。本文从平台设计思路、结构特点、各模块主要功能等对宁夏灾害性天气短时临近监测预警平台作一简单介绍。该平台根据宁夏气象业务发展和防灾减灾实际需要研发,评估、优化、更新、整合了已有研究成果,融合多种探测资料与方法,突出短时临近灾害性天气实时监测预警和多模式预报产品检验评估与综合集成预报技术,建成以集成预报、国家指导预报、中尺度数值预报等定量化预报产品为基础,集“实时监测预警与综合分析、强对流灾害天气预报方法、检验评估与集成预报、预报预警快速制作分发”等为一体的业务平台。     

陕西省短时临近智能预报服务系统简介

陕西短时临近智能预报服务系统(简称NIFS短临系统)是一套集实况监测、智能报警、预警发布、人机交互和上下联动为一体的多功能预警业务系统。主要面向省、市、县三级气象部门的一线业务人员,通过与陕西省气象智能网格预报一体化平台、SWAN系统、国家突发事件预警信息发布系统等集约衔接,实现对省、市、县突发气象灾害临近预警服务的及时有效支撑。NIFS短临系统首创性研发了陕西0～2 h分钟降水预报、对流天气分类识别、暴雨客观预警等产品,通过报警信息自动推送、预报指导客观定量、上下在线互动留痕等方式,帮助各级气象台加快改进现有短时临近预报业务流程体系,并为决策部门改进和完善陕西现行短临预报业务制度提供一定帮助。本文介绍NIFS短临系统主要功能及部分关键技术,包括天气实况监测、智能报警、强对流天气预报制作、人机交互订正、预报检验评估、智能管理等系统功能与暴雨预警信号智能报警关键技术,为其他省份气象部门研究开发本地短临业务系统提供参考。     

基于数值模式和多普勒雷达的强对流天气预报技术

基于数值预报模式MM5,结合不稳定指标和能量指标的诊断结果,得到短时潜势预警指标,进行强对流天气0~12 h的短时预报;利用多普勒雷达信息产品提供的强对流天气风暴追踪信息,提取回波的移向和移速信息,进行强对流天气0~1 h的临近预报;均用一个强对流天气过程,来具体说明短时潜势预报和临近预报状况及其与实际情况的对比;应用短时潜势预报技术对近年来强对流天气过程进行了试用。结果表明,上述方法对强对流天气的短时预报、临近预报技术有一定的预报价值。     

短时临近天气预警集约化业务系统研究

为实现短时临近预警业务集约化智能化运行和管理,采用B/S结构模式及Web GIS技术开发了省、市、县三级一体化的短时临近天气预警集约化业务系统。该系统集天气监控、预报预警产品制作、服务分发和业务管理为一体,具有业务整体性强、集约化程度高、有一定智能化功能等特点。系统开发集成的主要关键技术包括突发天气短时临近预报概念模型的建立,预警产品的制作与订正,强对流天气区的自动识别和追踪技术等。目前该系统已投入业务运行,成为广西区、市、县三级短临监测、预报一体化平台,实现了各级台站之间气象信息的快速交流共享,达到上下级台站短时天气快速联防互动的效果,预警产品制作比旧的业务系统效率更高效,流程更规范,生成的产品内容更标准,上下级业务互动更快速。该系统推进了气象业务的集约化、智能化运行及维护,服务器布置于省局,客户端以网页方式推送、展示,用户通过浏览器就能完成天气监测及预报预警产品制作到发布的所有流程。     

云南高原山地机场强对流短临预报系统研究

基于天气雷达、地面和探空观测资料、NCEP再分析资料、FNL 数值预报产品,应用强对流天气分类识别技术和短时临近预报技术,开展风暴临近预报、强对流天气分类预警、基于数值预报的强风暴潜势诊断等研究,获得大理、丽江、西双版纳等高原山地机场及周边区域强降水、雷暴、大风、冰雹等灾害性天气的0～2h实时定量预报产品和0～12h强对流天气潜势预报产品,建立可业务运行的机场强对流天气短时临近预报系统。通过检验,证明该预报系统有较好的强对流天气预报预警能力,满足机场业务需求。     

多元加权决策法在四川短时临近降水预报中的应

以解析分析后的多普勒雷达资料、数值预报资料、地面自动站观测资料、卫星云图资料等精细化资料为基础,采用多元加权决策法构建起了四川短时临近降水预报系统,实现了短时临近天气预报中降水的定点、定时、定量预报,为综合各种精细化资料来制作短时临近降水预报寻求到了一种有效方法.     

区县级短时临近预报预警中三圈预警的探索

针对区县级短时临近预报预警培训实习中,预报预警服务人员普遍反映的预警产品质量低,预报服务滞后的情况,提出了提高短时临近预报预警培训质量的三圈预警,并介绍了建立三圈预警的方法、三圈预警区预报服务产品的制作及三圈预警方法的培训,是对提高区县级短时临近预报预警培训质量的探索。     

物理量场诊断分析在短期天气预报中的应用

阐述了T213数值预报产品中，重要物理量预报值在短期天气预报中的应用。对局地性的阵性降水过程、微量降水过程和有明显天气尺度系统影响的大范围降水过程的重要物理量值，进行了验证和分析，总结出了产生降水的重要物理量预报临界值。     

辽宁省乡镇天气预报业务系统

辽宁省乡镇天气预报业务系统以高分辨率中尺度数值预报和自动气象站等加密观测数据为基础,以数值预报解释应用技术为依托,应用PP方程组和相似法结合制作乡镇站点的降水预报,建立起比较完善的乡镇天气预报业务流程,开发了辽宁省乡镇天气预报网站,实现了未来24 h辽宁省952个乡镇站点的降水、最高气温和最低气温3个要素的乡镇短期基本气象要素预报产品在网页上的下发、订正、保存、上报、评分和管理等功能。同时,概述了辽宁省乡镇天气预报系统的技术方法和工作流程。     

用数值产品制作阳泉分县降水预报

根据天气学动力学原理及日常天气预报工作的实际经验，对短期时效的数值预报产品进行分析，从天气形势、单站要素、物理量资料归纳出不同季节分县分级降水预报模式指标，通过逐步判别，制作分县短期降水预报，采用VB编程，自动生成客观预报产品。     

美国天气预报技术的发展

介绍了美国天气预报技术的发展现状。指出在大气探测技术、数值预报及可视化技术发展的推动下美国传统的天气预报向定量与定时方向发展。定量降水预报的实现是天气预报由定性走向定量的重要标志。在充分利用数值模式产品的基础上综合应用卫星与雷达资料建立客观预报工具在暴雨和强对流天气预报中取得较好效果;中尺度分析业务系统的不断改进使降水预报的技巧有明显提高。作者还介绍了美国数值预报产品释用及预报业务系统的概况。最后     

人工神经网络在梅雨期短期降水分级预报中的应用

将人工神经网络应用于南京夏季梅雨期短期降水分级预报。根据梅雨期天气特点,用统计和动力学方法从HLAFS（高分辨率有限区域预报系统）资料中寻找预报因子;然后分别用两种方法选取输入因子对人工神经网络进行训练,并分别利用抽取的五天做降水分级预报检验。通过对人工神经网络方法预报降水的结果与HLAFS降水预报以及逐步回归预报的结果对比发现：与HLAFS降水预报相比,降水预报准确率由原来的66．7％提高到88．2％,漏报、错报明显减少;与逐步回归预报相比,大到暴雨的预报准确率得到了明显提高。     

一次天气过程预报失败的分析

２０００年４月１４日，广西受一次锋面、切变线、低槽的共同影响，却没有出现强降水和强对流天气，本文对这次过程的几个物理量进行计算分析，从短期预报的角度探讨造成空报的原因。     

沈阳市降水概率预报服务系统

沈阳市降水概率预报服务系统是在日本数值预报的基础上应用多种统计方法建立MOS预报方程,对其预报结果应用概率回归集成制作降水概率预报。TS评分结果表明:MOS预报的降水确率高于日本数值预报,MOS集成预报的结果在各种MOS预报结果平均偏上的水平。概率预报的Brier评分结果表明:在MOS综合基础上的概率回归(REEP)方法得出的概率预报结果较为理想。     

一次全区性较强降水空报的重大预报失误过程分析

通过对2004年广西入汛以来第一场全区性较强降水空报个例进行综合分析,结果表明,天气系统的一致快速东移,湿层浅薄,以及广西锋前明显的下沉运动等,是这次降水过程空报的主要原因。指出制作降水预报时综合运用预报指标、数值预报产品分析系统移速及降水产生必备物理量场条件的重要性。     

一次短期集合预报试验

数值模式中物理过程描述不准确是造成数值预报误差的主要来源之一,采用数值模式中不同物理过程的集合预报方案是减小模式预报误差的有效方法。本文结合一个典型的夏季东北冷涡型降水天气过程,选用不同的积云对流参数化方案、显式降水方案、辐射方案以及模式采用不同的地表分辨率构成10集合预报成员,进行了48h的预报。结果显示集合预报在总体预报效果上比各个集合成员的预报效果好,简单的集合平均就可以提高模式形势场和降水要素场的预报准确率。在集合平均提高预报准确率的同时,采用天气系统移动路径图、面条图以及降水概率预报等方法,可以增强小概率事件的预报能力。