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。     

智能网络预报业务发展前景下预报员作用的思考

利用MICAPS常规数据,陕西现代气象一体化智能网格预报平台预报检验数据,以及陕西天气业务实时评估平台预报评分数据,选取2017年1—6月省级预报员综合主观预报结果与智能网格平台的多模式集成结果进行对比分析,同时选取2017年8月11—14日在西安周边发生的一次分散性强对流天气的预报服务作为个案分析,研究在智能预报发展前景下,预报员在预报业务体系中的位置与作用。研究结果表明,智能预报体系中预报员的作用是不可取代的,但是,预报员的职能将根据气象业务现代化的推进实现角色的转变,常规精细化预报产品将越来越不需要预报员的人工干预,预报员需要更加快速准确地进行灾害性天气的精细化订正,制作针对性服务产品,深入研究灾害性天气的机理,总结预报经验,改进数值预报模型的算法,为提高人工智能的效果提出建议和方法;对预报员的评价体系应该从预报准确率评分转变为灾害性天气订正技巧评分,以订正技巧来衡量一个预报员的业务水平。     

美国NOAA试验平台和春季预报试验概要

美国国家海洋大气局（NOAA）从2000年开始以试验平台（Testbed）的形式逐步探索了气象科研向业务转化工作。目前,试验平台已成为美国气象事业的有机组成部分。本文首先简要介绍了美国各个试验平台的概况及其主要成果,重点介绍了灾害天气试验平台（hazadous weather testbed,HWT）的组织、春季预报试验和取得的进展。强对流天气、定量降水、飓风和航空气象等的预报试验结果表明,发展包括不同类型强对流天气和对流风暴、定量降水预报、热带气旋大风等的各种概率预报是美国天气业务的重要发展方向。2003年以来的灾害天气试验平台春季试验表明,“对流可分辨”（Convection Allowing）的高分辨率集合数值预报是发展精细化概率预报业务的基础;数值模式同化技术及其预报检验和应用技术的开发是提高强对流天气和定量降水预报概率预报的技术支撑。美国地球静止业务环境卫星R系列 (GOES R)资料应用试验场的工作方式和成果可作为我国风云4号 (FY 4)静止试验卫星相关工作的借鉴。     

MICAPS4预报业务系统建设进展与未来发展

以精细化预报为标志的现代天气预报业务对高时空分辨率气象数据的应用提出了更高的需求,而传统的预报分析制作系统MICAPS3（Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System Version 3）无法满足符合大数据特征的实时预报相关的数据应用。同时,模式预报和集合预报应用已在各专业预报领域中发挥越来越重要的作用,网格预报产品正在涵盖全部的预报业务流程,而MICAPS3无法提供便捷高效的支撑。为解决上述问题,国家气象中心启动了MICAPS4建设,一方面建立了基于大数据的气象实时预报应用技术体系,解决了气象大数据处理、存储、分析和显示效率的关键技术难题;另一方面搭建了多个满足不同复杂预报业务需求的专业化版本。MICAPS4将信息化技术与预报技术、预报业务流程紧密结合,解决了现代化预报方法的平台化集成应用与精细化预报制作的关键技术难题,基于MICAPS4基础框架的多个专业版在中央气象台和部分省级气象台进行业务化应用推广。基于CIMISS（China Integrated Meteorological Information Sharing System）-MICAPS4的海量数据存储环境,极大减轻了系统部署和本地化工作量,显著提升了数据解析及数据存储访问效率。     

深圳市重大天气过程的决策服务模式

为有效地识别灾害、及时应对,将灾害影响降到最低,筑牢气象防灾减灾的第一道防线,在总结1822号超强台风“山竹”和2020年深圳近10年最强季风暴雨过程成功服务经验的基础上,提炼重大天气过程决策服务节奏、产品形式、内容和发布方式,确定了深圳市重大天气过程动态递进式决策服务“31631”模式:灾害影响前(1)提前3d,给出过程风雨预测;(2)提前1d,给出精细到区的落区预报灾害性天气影响;(3)提前6h进入临灾精细化气象预警状态;(4)提前3h跟踪给出精细到区的临灾精细化预警产品;(5)提前1h发布精细到街道的风险预警的决策服务模式。     

论江西气象预报预测体系改革与建设

从改革思路、主攻方向和业务分工等方面,对江西气象预报预测体系改革与建设的主要内容进行了论述,认为预报预测体系是整个基本业务系统的核心,是实现预报预测准确率提高的关键,应按照中国气象局业务技术体制改革总体方案,结合江西经济社会发展的需要,开展天气、气候、气候变化、农业气象与生态、大气成分、人工影响天气、雷电等多轨道的预报预测业务,并紧紧依托气象基础业务系统,加强与有关部门和行业的合作,围绕提高气象预报预测准确率,以数值预报产品为基础,以信息处理技术为依托,综合利用多种监测资料和预报预测技术方法,以预报人机交互系统为工作平台,加强雷达、卫星等遥感应用产品对多轨道业务的支持,充分发挥预报员的作用,发展多轨道、无缝隙、精细化预报预测业务,连续滚动制作空间上完整、时间上连续的预报预测产品。     

奥运气象服务中的短时预报及预警

2008年奥运会和残奥会期间,北京正值盛夏和主汛期,天气系统复杂多变。为北京奥运会提供有特色、高水平的一流气象服务,采取了滚动天气会商,跟进式服务的方案。在短期预报的基础上,加强短时临近预报。在工作中应用了临近天气预报业务系统(BJ-ANC)、短时临近交互预报预警平台(VIPS)等新型系统平台和资料,为奥组委和公众提供了准确的精细化预报。尤其是局地突发性天气,如强降水、雷暴和强风等天气的短时临近预报,及时提供精细化服务,为比赛避开不利的天气时段、抓住降雨间歇时段,使比赛得以顺利进行。优质的气象服务受到中央领导和奥组委官员高度评价。     

智能网格预报业务发展前景下预报员作用的思考

利用MICAPS常规数据,陕西现代气象一体化智能网格预报平台预报检验数据,以及陕西天气业务实时评估平台预报评分数据,选取2017年1—6月省级预报员综合主观预报结果与智能网格平台的多模式集成结果进行对比分析,同时选取2017年8月11—14日在西安周边发生的一次分散性强对流天气的预报服务作为个案分析,研究在智能预报发展前景下,预报员在预报业务体系中的位置与作用。研究结果表明,智能预报体系中预报员的作用是不可取代的,但是,预报员的职能将根据气象业务现代化的推进实现角色的转变,常规精细化预报产品将越来越不需要预报员的人工干预,预报员需要更加快速准确地进行灾害性天气的精细化订正,制作针对性服务产品,深入研究灾害性天气的机理,总结预报经验,改进数值预报模型的算法,为提高人工智能的效果提出建议和方法;对预报员的评价体系应该从预报准确率评分转变为灾害性天气订正技巧评分,以订正技巧来衡量一个预报员的业务水平。     

《广东气象》征稿简则

1、《广东气象》以贴近业务、推进气象科技创新为办刊宗旨,立足广东,面向全国,面向三气象发展的需求。国内外公开发行。已入编中国学术期刊网(光盘版)、万方数字化期刊网、中文科技期刊数据库等期刊数据库。2、《广东气象》刊登气象科技各有关领域的综合评述及研究论文、短论:天气、气候诊断分析与预报技术(含数值预报产品在天气预报中的应用);气象防灾减灾研究及预警信号发布技术;气象业务技     

国家级强对流天气综合业务支撑体系建设

国家级强对流天气预报业务正在从以短期预报为主调整到短期和短时预报并重的业务格局。文章从强对流天气预报技术发展与服务需求的角度,重点介绍了国家级强对流天气综合业务支撑平台及其核心技术。该平台以气象数据组织和图形化表达两个核心要求为牵引,发展了数据分析处理系统、自动气象绘图系统和WEB检索与显示系统。数据分析处理系统基于多源观测资料、中尺度数值预报和全球数值预报,发展了集约、高效的强对流天气监测和临近预报、短时预报和短期预报等数据分析处理技术,是整个平台的核心;主要核心技术包括:从不稳定与能量、水汽、抬升与垂直风切变等条件出发,以归纳总结的分类强对流天气概念模型为基础的分类强对流短期预报分析技术;应用"配料法"发展的分类分等级的强对流天气客观概率预报技术;强对流短时预报技术包括高分辨率数值预报释用、多模式预报集成、对流尺度分析、实况和模式探空分析等多项技术,重点实现了从过去3 h实况到未来12 h预报的无缝隙衔接;强对流的监测和临近预报技术在基于多源资料的强对流天气实况与强对流系统监测技术基础上,发展了基于雷达特征量、强对流实况、各类强对流指数和预警信号等多源信息的报警技术。自动气象绘图系统实现了高效、便捷地接入多种数据、自动进行数据分析和制图等多项功能。在预报服务方面,基于WebGIS发展了县级分类强对流预警信号和国家级分类强对流预警预报产品共享技术,实现强对流短时预报业务的高交互性与上下互通的功能。     

西北太平洋(含南海)热带气旋路径集成预报分析

基于2004—2009 年中国中央气象台、日本气象厅、美国联合台风警报中心、欧洲中心对西北太平洋和南海编号热带气旋主客观预报资料,利用算术平均、多元回归以及历史平均误差等三种集成方法,建立了热带气旋路径集成预报业务化系统。通过2007—2009 年的业务运行结果分析发现,欧洲中心客观预报参与的24、48 和72 h 集成比主观预报三个成员集成预报水平分别提高约2%、3%～5%和3%～5%,减小误差2.5 km左右、6～9 km 和10～12 km。技巧分析发现,24～72 h 集成预报有正技巧,多元回归集成技巧相对稍低,而算术平均和以各成员平均误差的平方倒数为权重系数的集成技巧对于各集成成员来说技巧差异不大。96 h 集成预报对欧洲中心的客观预报没有正技巧。      

哈尔滨市短时临近预报业务系统

从短时临近预报业务系统流程、地面要素加密信息收集显示、多普勒雷达预警信息和预报指标、重大灾害性短时临近预报的气象要素信息／预警信息／预报指标及物理量、不稳定指数预警信息／预报指标及合拼显示、卫星云图降水／冰雹估计、3h降水／温度预报方法、短时临近预报编辑系统设计等方面，阐述了哈尔滨市短时临近预报业务系统的建设过程，由此揭示短时临近预报业务开展的方式和方法。     

OPERATIONAL ENSEMBLE FORECASTING AND ANALYSIS OF TROPICAL CYCLONES OVER THE WESTERN NORTH PACIFIC (INCLUDING THE SOUTH CHINA SEA)

Based on the tropical cyclone data from the Central Meteorological Observatory of China, Japan Meteorological Agency, Joint Typhoon Warning Center and European Centre for Medium-Range Weather Forecasts （ECMWF） during the period of 2004 to 2009, three consensus methods are used in tropical cyclone （TC） track forecasts. Operational consensus results show that the objective forecasts of ECMWF help to improve consensus skill by 2%, 3%-5% and 3%-5%, decrease track bias by 2.5 kin, 6-9 km and 10-12 km for the 24 h, 48 h and 72 h forecasts respectively over the years of 2007 to 2009. Analysis also indicates that consensus forecasts hold positive skills relative to each member. The multivariate regression composite is a method that shows relatively low skill, while the methods of arithmetic averaging and composite （in which the weighting coefficient is the reciprocal square of mean error of members） have almost comparable skills among members. Consensus forecast for a lead time of 96 h has negative skill relative to the ECMWF objective forecast.     

天气预报评分方法评述

本文按定性预报、百分率预报和形态预报3类预报形式，分别概述了常用的验证评分方法。提出了预报评分方法应遵循的7条准则，并以此为依据，针对强对流天气等小概率事件的预报，讨论了各种评分方法的适用性。最后，对各类预报形式的验证评分，提出了最佳的方案。     

兰州市空气质量预报系统结构及效果检验

文中从潜势预报、浓度预报、统计预报和数值预报 4方面介绍了兰州市空气质量预报业务系统的研究方法和结构特点。对 2 0 0 1年 4～ 10月兰州市空气质量预报与日报 (实况 )进行了分析研究 ,结果表明 ,该系统对兰州市空气质量预报有较强的预报能力 ,适用于兰州市空气质量预报业务。     

OTS、MOS和OMOS方法及其优化组合应用于72 h内逐3 h降水预报的试验分析研究

开展了夏半年72 h内逐3 h降水预报试验,针对ECMWF模式预报、基于ECMWF的模式输出统计(MOS)预报、纳入超前空间实况信息的OMOS预报,以及三种预报的最优TS评分订正(OTS)预报,对比分析预报效果,探讨一种多方法结合能够提供良好预报性能的3 h定量降水预报技术方案。结果表明:在短期预报中,MOS预报与OTS订正相结合的MOSOTS综合预报方法的预报性能最好,而且MOS-OTS方法的3 h强降水预报与业务运行的城镇指导预报中融合主客观预报的降水预报相比,也具有一定优势;而在临近3 h预报中,则OMOS预报与OTS订正相结合的OMOS-OTS综合预报方法最优,3 h内0.1、3和10 mm以上降水的TS评分最高,比原始模式预报分别提高73%、198%和483%,Bias评分接近于1,在夏半年的逐日晴雨预报中,OMOS-OTS方法在大部分日期都稳定优于MOS-OTS预报和城镇指导预报。     

ECMWF集合预报统计量产品在重庆降水预报中的检验与分析

利用ECMWF集合预报降水资料和重庆市自动站降水资料,运用晴雨、TS评分、预报偏差等检验方法对重庆地区2014—2016年ECMWF集合预报降水产品在短期时效的预报性能进行检验分析。结果表明:最小值的晴雨预报准确率最高。对于TS评分检验,小雨量级可优先参考最小值、10%分位数和融合产品,中雨量级参考平均数和概率匹配平均,大雨和暴雨量级分别参考75%分位数和90%分位数。对于预报偏差检验,小雨量级可优先参考最小值、Mode,中雨量级参考融合产品、中位数,大雨量级参考控制预报、融合产品,暴雨量级参考90%分位数。对于百分位值预报产品和概率预报产品,小雨量级可参考5%～10%分位数和80%～90%概率预报产品,中雨量级可参考45%～55%分位数和40%概率预报产品,大雨量级可参考70%～80%分位数和20%概率预报产品,暴雨量级可参考90%～95%分位数和10%概率预报产品。     

一种集成预报技术——最优调合法

为使多种方法的预报结果集成一个优化的预报,作者提出了一种称为最优调合法的集成预报技术。该技术既考虑了持续性预报又考虑了预报方法所具有的系统性误差。首先运用多种方法建立多年试报数据集,随后对数据集构建线性模型,用此模型对我国汛期（６～８月）降水场进行了试验,证明最优调合法能显著提高预报技巧,但其效果有明显的年际差别     

COMPARATIVE EXPERIMENTS OF DYNAMICAL FORECAST AND STATISTICAL FORECAST*

After analyzing the advantages and disadvantages of dynamical system and statistical system.some simple models with the equations of Lorenz system and auto-regresslon model have been respectively set up,and comparative experiments conducted.The result of the research demonstrates that in chaotic parametric domain,the accuracy of statistical forecast is higher than that of dynamical forecast,while in non-chaotic parametric domain,dynamical forecast is more accurate than statistical forecast.     

COMPARATIVE EXPERIMENTS OF DYNAMICAL FORECAST AND STATISTICAL FORECAST

After analyzing the advantages and disadvantages of dynamical system and statistical system.some simple models with the equations of Lorenz system and auto-regresslon model have beenrespectively set up,and comparative experiments conducted.The result of the research demonstratesthat in chaotic parametric domain,the accuracy of statistical forecast is higher than that of dynamicalforecast,while in non-chaotic parametric domain,dynamical forecast is more accurate than statisticalforecast.