国家气象中心数值预报业务的进展

在最近的１５年中，国家气象中心的数值预报业务高速度发展，预报模式从北半球模式发展为全球谱模式，并配套建立了资料同化系统和用于降水预报的有限区预报模式，暴雨和台风预报模式正在研制中。目前数值预报时效已延至７天，Ｔ６３９３丙上时的预报水平已优于的数值预报产品的应用技术在不断改进，最高（低）气温下两天ＭＯＳ预报精度已接近预报员制作的综合预报结果。     

涡旋系统运动可预报性的一种简单动力学分析

运用简单的动力学方程，考察了旋转运动和辐合运动的初值问题，由此探讨了天气系统运动的可预报时限。对于天气尺度系统，确定性可预报时限约２－５天；对于１０＾７ｍ量级天气系统，可预报时限约１０多天；对于中小尺度天气系统，可预报时限约１天。其结果同Ｓｍａｇｏｒｉｎｓｋｙ等、Ｆｒａｅｄｒｉｃｈ等的结论基本一致。讨论还发现，在不同外部参数条件下，涡旋运动可预报性是差异的。     

多日逐日日平均气温预报为合理供暖服务

介绍1993～1994年度冬半年服务中的5天逐日日平均气温预报工作，简述了此项工作的预报方法，总结了预报经验。     

ECMWF模式的延伸期日最高气温预报偏差估计及订正分析

使用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的20年集合预报回算数据，检验分析了延伸期第16天至第30天预报时效其对我国日最高气温的预报性能。结果表明，西部地区预报误差明显大于中东部地区。全国平均而言，模式预报较实况偏低1.1℃~1.39℃，均方根误差为4.6℃~4.9℃。进一步分析指出，第16天均方根误差最小、且随着时效的延长其略有增大。夏季模式预报效果最好，春季和秋季的部分时段预报效果较差。基于历史偏差订方法，本文还对2018年6月至2019年6月的日最高气温预报进行了误差订正试验。结果显示，订正后的预报准确率提升了15.2%~19.2%。聚焦2018年7月的一次中东部地区大范围高温过程，模式原始预报明显低估了高温强度，订正预报更接近实况，显示其具有一定的订正效果。     

多时刻信息在大—暴雨释用预报中的应用及其集合预报模式

应用NCEP／NCAR逐日再分析资料，进行了不同时刻环境要素场与大—暴雨的相关分析，结果表明，从大—暴雨发生前2天至发生后2天的不同时刻，环境要素场都能提供大—暴雨的预报信息。应用不同时刻的环境要素为预报因子构造的预报方程对大—暴雨都具有预报能力。用大—暴雨发生前后信息进行预报，对应用当天信息进行预报的错误具有修正作用。应用多时刻环境要素为预报因子和统计释用方法构造的大—暴雨集合预报，由于独立预报信息的增加，有利于捕获大—暴雨的预报信息，有效地提高了大—暴雨的预报准确率。     

概率匹配订正法在湖北襄阳地区降水预报中的应用

数值预报产品在天气预报预警中有着重要的作用。2016—2020年汛期ECMWF模式预报降水与湖北襄阳区域站观测降水的对比分析表明：ECMWF对中雨及以上降雨的预报，第1、2天预报偏小，而第3天预报偏大；三个预报时段强降雨中心位置偏差无规律。为了更好地对ECMWF产品进行释用，提高汛期降水预报准确率，从概率匹配角度研究了不同降水量级订正值，并对2021年汛期ECMWF降水预报进行逐日检验。结果显示：概率匹配订正法可有效地改善模式预报性能，对中雨及以上降雨预报均有良好的订正效果，尤其对第1天暴雨预报改进最为明显。228站平均的TS评分提高了6个百分点，由11.1%增加到17.1%，漏报情况改良了13.5个百分点，由85.0%降为71.5%。采用该订正法开展定量降水预报，由于增加了当地降雨概率分布的背景信息，能表现出比原模式更高的参考价值。     

利用数值预报资料制作7—8月天气预报

本文以５００ｈｐａ五天平均日特征为主，参改逐日５００ｈｐａ天气图，对１９７５—１９８６年７—８月份的多降水过程，少雨时段进行分型，分别找出各型的形势特征。预报时使用欧洲预报中心５００ｈｐａ数值预报资料，预报日前一天的零时高度场和以其为初始场的２４—９６小时预报的格点高度资料，在计算机上打印出５天平均高度场图，然后套用各型指标，作完全预报，当符合某型时，将其预报结果向地、市台发布。     

数字滤波方法在月尺度数值预报中的应用Ⅰ.初始场滤波的作用

本工作将数字滤波方法用于Ｔ４２Ｌ９谱模式的月预报实验。为了去除高频扰动误差的影响，保留对月预报有意义且可预报性较强的低频过程，用滤波器对观测资料的序列进行处理，得到１０天以上的低频分量作为初始场进行预报。结果说明，与不进行滤波的控制实验相比，误差增长明显减慢，预报效果在１０～２０天时段内提高最显著。进一步分析表明，延伸预报效果随时间的变化主要是由其中低频分量的预报效果决定的。初始场滤波后预报效果的提高也主要是由于其低频分量报得更好，而在此低频背景下新产生出来的高频扰动误差也相应较小，因而总体的预报效果好于控制实验。而如果在控制实验预报后提取低频分量进行检验，则对逐日预报的改进不明显。经过初始场滤波后对１～１０天至１～３０天平均场的预报也有较显著的提高。对旬平均预报改进最大的是在第二个１０天。对５００ｈＰａ环流形势的预报也更接近实际。本工作的结果说明，在中长期预报中如果能用适当的方法提取出低频过程的信息，则可望提高预报水平     

数字滤波方法在月尺度数值预报中的应用 I. 初始场滤波的作用

本工作将数字滤波方法用于T42L9谱模式的月预报实验。为了去除高频扰动误差的影响，保留对月预报有意义且可预报性较强的低频过程，用滤波器对观测资料的序列进行处理，得到10天以上的低频分量作为初始场进行预报。结果说明，与不进行滤波的控制实验相比，误差增长明显减慢，预报效果在10～20天时段内提高最显著。进一步分析表明，延伸预报效果随时间的变化主要是由其中低频分量的预报效果决定的。初始场滤波后预报效果的提高也主要是由于其低频分量报得更好，而在此低频背景下新产生出来的高频扰动误差也相应较小，因而总体的预报效果好于控制实验。而如果在控制实验预报后提取低频分量进行检验，则对逐日预报的改进不明显。经过初始场滤波后对1～10天至1～30天平均场的预报也有较显著的提高。对旬平均预报改进最大的是在第二个10天。对500 hPa环流形势的预报也更接近实际。本工作的结果说明，在中长期预报中如果能用适当的方法提取出低频过程的信息，则可望提高预报水平。     

降水温度分县客观预报方法研究

应用国家气象中心T106数值预报产品和MOS预报方法，研究建立了贵州省81个站1～5天的降水分级预报和最高、最低温度预报方程，并投入业务应用，检验证明效果较好，为业务提供了有效的省级客观预报指导产品，重点探讨了建立分县MOS预报方程中的关键技术，分析了其在业务应用中的误差特点并提出了改进方法。     

CFSv2在湖北省梅雨特征量延伸期预报中的应用

利用NCEP的气候预报系统第二版(CFSv2)提供的逐日降水模式资料,采用集合预报方法开展区域性夏季降水预报,使用出入梅日期均方根误差(RMSE)、准确率(ACCU),梅雨期长度均方根误差(RMSE)及梅雨雨强距平符号一致率(Pc)等3种方法评估模式资料对湖北省梅雨特征量的预报能力。结果表明:入梅预报提前13 d的ACCU可达0.5以上、RMSE小于3 d,出梅预报提前14 d的ACCU可达0.5以上、RMSE小于3 d,梅雨期长度预报提前14天的RMSE小于5 d,梅雨雨强预报提前14 d的Pc可达0.5以上。梅雨特征量总体预报时效为14 d左右,CFSv2模式资料对区域性夏季降水在梅雨延伸期时段表现出一定的预报技巧。     

ECMWF细网格2米温度在新疆及周边地区的预报效果检验

本文对2013年1～12月ECMWF细网格2米温度在新疆区域的预报效果进行了统计检验。结果表明：ECMWF细网格2米温度预报为系统性偏高,预报效果随预报时效的延长而逐渐变差。三天内温度预报的绝对误差小、预报准确率高,对实际温度预报有很好指导作用;七天内温度预报的绝对误差较小,预报准确率较高,对实际温度预报具有参考价值;八到十天预报误差大、准确率低,对实际温度预报参考价值不大。温度预报精度在蒙古国西部最低,北疆盆地次之,南疆盆地最高。     

河西走廊东部大风气候特征及预报

利用河西走廊东部1971—2010年4个气象站大风（≥6级,即10min平均风速≥10.8～13.8m/s）资料,系统分析了该区大风的时空分布、强度和持续性等气候特征。结果表明,河西走廊东部大风天气主要发生在山区和沙漠边缘;年、年代际大风日数总体呈减少趋势,3—5月是大风的高发期,占全年大风日数的34.8%～56.8%,其次是2月、6月和11月;各强度大风日数的变率较大,随着大风强度的增强,大风日数迅速减少;大风天气具有持续性特征,最大风速大多出现在持续大风时段内。采用2003—2007年逐日20时ECMWF数值预报格点场资料,按照Press准则进行预报因子初选,运用逐步回归预报方法进行预报因子精选,使用最优子集回归建立大风预报方程,并用双评分准则（CSC,couple score criterion）确定各季节各地大风预报全局最优的显著性方程,预报方程通过了α=0.01的显著性检验。预报方程回代拟合率为66.7%～73.4%,预报准确率为58.8%～67.5%,达到了一定的预报水平,可为大风的业务预报提供客观有效的指导产品。采用最大靠近原则确定了大风预报临界值和预报、预警的级别。     

Station-based verification of qualitative and quantitative MM5 precipitation forecasts over Northwest Himalaya (NWH)

Weather forecasts by any forecast system are verified using either distributions-oriented or measures-oriented forecast verification measures. Both the forecast verification schemes represent different aspects of the forecast quality, and advantages of them can be utilized to get better insight and to identify particular strengths (deficiencies) in the forecast performance of any forecast system. Keeping this in view, multi-faced verification (binary and continuous) of quantitative precipitation forecasts for consecutive 3 days by a Regional Meso-scale Weather Simulation Model (MM5 Model) has been carried out to get complete insight into its performance. The MM5 model forecasts at 10-km resolution for 792 days of six winters (winter 2003/2004 to winter 2008/2009) are compared with the observational data of six stations in the complex topography of Northwest Himalaya (NWH) in India. The model forecasts are verified using binary categorical forecast verification measures such as Probability of Detection, False Alarm Rate, Miss Rate, Correct Non-occurrence, Critical Success Index and Percent correct, and continuous forecast verification measures such as Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE). BIAS is computed to know over-forecast/under-forecast tendency of a precipitation day (PT day) by the MM5 model. MAE (RMSE) of the MM5 model is computed separately for all days, PT days and no precipitation days (NPT days). MAE (RMSE) of PT days is found to be relatively larger as compared to NPT days and all days. These findings indicate that MAE (RMSE) computed separately for all days, PT days and NPT days provides better insight into the performance of the MM5 model. Results also suggest that the MM5 model shows reasonably good performance for binary forecasts (PT days/NPT days) for day 1 (0–24 h), day 2 (24–48 h) and day 3 (48–72 h). However, large errors are seen in predicting the observed precipitation amount of PT days over NWH.     

国外气象业务中心核心预报能力的比较和发展

基于文献和世界气象组织(WMO)世界气象中心以及部分国家气象中心网站的信息,梳理了世界主要气象业务中心的全球天气预报模式预报指标,分析了当前领先气象业务中心的预报水平,并对反映其核心预报能力的天气和气候预报技巧指标进行了比较。在对过去10多年来预报技巧进步趋势分析的基础上,对领先气象业务中心在2025和2035年可能达到的预报指标进行了推测。尽管未来各主要气象业务中心预报系统的提升速率将明显放缓,但是可预报时效将会大大提高:到2025和2035年,500 hPa位势高度的预报时效将分别提高至8.5和10.5 d,高分辨率模式的预报时效将分别提升至7.6和8.4 d,而多种模式要素预报的有效性将全面接近并可能进入10 d。天气型转变预测和MJO预测是反映气候预测的两个核心指标。针对Ni?o 3.4海温距平的未来3和6个月预测,相关性未来分别可能达到93%和86%(2025年)以及96%和90%(2035年),而气候模式对MJO的预报时效在2025年将可能达到49 d。新预报量的设计和业务化、下一代数值预报模式以及资料同化技术的研发等,将成为数值天气预报领域发展的新趋势。     

云海-2掩星探测资料在全球数值天气预报模式中的同化效果评估

本文基于T799L91全球数值天气预报模式及其四维变分同化系统,构建了云海-2掩星探测资料的同化流程,并以2019年7月开展了为期一个月的云海-2掩星探测资料同化预报试验。对东亚区域、北半球和南半球的同化预报结果评估表明:在全球数值天气预报模式中,同化云海-2掩星探测资料能够有效提高预报场的准确性,提高的幅度随着预报时效和预报日数的增加逐渐增大;在更长时效的72 h、120 h、168 h预报中,云海-2掩星探测资料与GPS（Global Positioning System）掩星探测资料的同化效果在中前期相当,在中后期,同化云海-2掩星探测资料逐渐优于GPS掩星探测资料;随着预报日数的增加,联合同化云海-2掩星探测资料和GPS掩星探测资料的优势逐步显现。     

小麦赤霉病产量损失预测方法研究

赤霉病是影响小麦产量的主要病害之一，开展小麦赤霉病产量损失预报对农业生产和国家粮食安全都具有重要意义。利用全国小麦赤霉病产量损失资料、旬平均气温、旬降水量、旬日照时数、旬阴雨日数等资料，根据动态综合聚类指标，建立了赤霉病对小麦产量造成损失的动态预测方法。预测结果表明，10年增减符号预测正确率达90％，产量损失预测平均准确率达90%。     

Ensemble Forecast： A New Approach to Uncertainty and Predictability

Ensemble techniques have been used to generate daily numerical weather forecasts since the 1990s in numerical centers around the world due to the increase in computation ability. One of the main purposes of numerical ensemble forecasts is to try to assimilate the initial uncertainty （initial error） and the forecast uncertainty （forecast error） by applying either the initial perturbation method or the multi-model/multiphysics method. In fact, the mean of an ensemble forecast offers a better forecast than a deterministic （or control） forecast after a short lead time （3-5 days） for global modelling applications. There is about a 1-2-day improvement in the forecast skill when using an ensemble mean instead of a single forecast for longer lead-time. The skillful forecast （65% and above of an anomaly correlation） could be extended to 8 days （or longer） by present-day ensemble forecast systems. Furthermore, ensemble forecasts can deliver a probabilistic forecast to the users, which is based on the probability density function （PDF） instead of a single-value forecast from a traditional deterministic system. It has long been recognized that the ensemble forecast not only improves our weather forecast predictability but also offers a remarkable forecast for the future uncertainty, such as the relative measure of predictability （RMOP） and probabilistic quantitative precipitation forecast （PQPF）. Not surprisingly, the success of the ensemble forecast and its wide application greatly increase the confidence of model developers and research communities.     

近50a阿勒泰地区大风的环流分型及预报

利用1961~2010年阿勒泰地区7个观测站地面大风观测资料,统计分析了阿勒泰地区大风日数的时空分布规律及变化特征,结合2007~2012年35个大风个例的历史天气图、ECMWF和T213数值预报产品,进一步分析了大风天气环流特征,总结归纳出不同天气形势下大风预报指标和预报方法,并进行检验。结果表明:阿勒泰地区年大风日数为30 d,春季最多,冬季最少;各县市大风日数年际变化差异较大,均呈明显减少趋势,就全区而言,其气候倾向率为-8.5 d/10 a;受地形显著影响,西北部为大风多发区,东部最少。根据环流形势特征,该区大风主要分为冷锋型、动量下传型、回流型、中小尺度型4种类型。根据归纳的大风预报指标及预报方法,得出该地区2011~2012年大风预报准确率为77%,效果较好,在预报业务中具有重要的参考价值。     

Application of a serial extended forecast experiment using the ECMWF model to interpret the predictive skill of tropical intraseasonal variability

The extended-range forecast skill of the ECMWF operational forecast model is evaluated during tropical intraseasonal oscillation (ISO) events in the Indo-West Pacific warm pool. The experiment consists of ensemble extended serial forecasts including winter and summer ISO cases. The forecasts are compared with the ERA-40 analyses. The analysis focuses on understanding the origin of forecast errors by studying the vertical structure of relevant dynamical and moist convective features associated with the ISO. The useful forecast time scale for circulation anomalies is in average 13 days during winter compared to 7–8 days during summer. The forecast skill is not stationary and presents evidence of a flow-dependent nature, with states of the coupled system corresponding to long-lived convective envelopes associated with the ISO for which the skill is always low regardless of the starting date of the forecast. The model is not able to forecast skillfully the generation of specific humidity anomalies and results indicate that the convective processes in the model are associated with the erosion of the ISO forecast skill in the model. Circulation-associated anomalies are forecast better than moist convective associated anomalies. The model tends to generate a more stable atmosphere, limiting the model’s capability to reproduce deep convective events, resulting in smaller humidity and circulation anomalies in the forecasts compared to those in ERA-40.