对我省长期天气预报业务工作的几点建议

长期天气预报以时效长而受到领导决策部门和广大用户的欢迎.随着国民经济的不断发展,各行各业都增强了科学管理意识,为了有效安排工作计划及工程建设,对长期天气预报需求也越来越迫切,都希望进一步提高时间空间的精度、增加预报项目、加强服务的针对性.特别是对经济建设和人民生命财产有重大影响的灾害性天气的预报.按中国气象局规定,长期天气预报由省地二级发布.省台制作全省范围的长期天气预报,地(市)气象台以省台预报为指导,对本地负责的天气区作解释预报,并结合地方经验和技术方法,对省台预报作出补充、订正.目前,我省长期天气预报一般分赣北、赣中、     

地市级新型城镇精细化预报评分系统简介

介绍地市级新型城镇精细化预报评分系统的研发和业务化应用,系统基于VB6．0和．NET开发平台,结合SQL数据库技术,实现精细化天气预报由报文导入、实况值由自动站异地备份资料导入,根据预报和实况自动完成评分,并最终利用．NET页面响应用户请求完成对预报评分及相关统计值进行显示。     

读取中央气象台城市精细化预报程序设计

1引言 为满足社会公众对气象服务日益增长的需求,中国气象局提出了改进公众气象服务方式、丰富天气预报服务内涵、扩大服务覆盖面、提高精细化服务水平等相关要求。为了解决读取中央气象中心下发的城市精细化指导预报产品费时费力、不便记忆等问题,设计了读取中央气象中心下发的城市精细化指导预报产品程序。     

T639数据格式及其读取方法

完善的数值预报技术是发展现代天气预报业务的基础。T639为日常业务提供了更加精细化、时效长的预报资料。为天气预报服务提供了强有力的保障。以T639为基础制作自动化的预报工具,必须读取T639的数据资料。简要介绍了T639的基本含义和主要内容．剖析了T639的数据格式,提供了T639数据的读取方法。     

高分辨率快速循环同化预报系统在内蒙古地区汛期预报性能检验和评估

利用中国气象局制定的中短期天气预报质量检验办法,选择了内蒙古地区119个国家地面气象观测站和12个探空观测站,检验并分析了高分辨率快速循环同化预报系统24h内地面和高空要素预报性能。结果表明:该模式提供的0~24h要素预报有较高的准确性和可用性,降水、温度和探空要素预报在0~12h内一致性最好,模式预报性能随预报时效的延长有减弱趋势,但在业务中具有很好的参考价值。     

精细化城镇天气预报的有效打包和传输

对新业务流程精细化城镇天气预报的文件命名、内容格式及时效进行介绍,并就提高新业务流程精细化城镇天气预报传输时效进行探讨.     

基于百度地图的精细化格点预报显示

精细化格点要素预报是目前中国气象局的主推业务和未来天气预报的发展方向,如何有效地将预报产品提供给用户使用,是精细化格点预报的最终环节。本文介绍了基于百度地图API的陕西精细化格点预报显示系统,系统主要实现了:(1)降水预报,以CMORPH(NOAA Climate Prediction Center Morphing Method)卫星与全国3万个自动观测站的逐时降水量融合资料为基础,通过动态偏差订正的方法来提高格点降水的预报能力;温度预报,采用滑动线性回归的方法来改善温度预报效果。(2)任意位置的地理信息获取及对应格点240h预报时效的气象要素实时展示。(3)格点气象要素向站点转换,通过格点值提取全省98个观测站逐3h站点预报值,实时分析过去24h降水、温度预报与观测值的误差,供用户预判未来预报值的可能误差趋势;并提供未来168h逐日要素预报。(4)与以往的数据库后台支撑不同,本系统直接将3.5GB格点预报数据一次性读入内存,进行侦听,解决了数据库检索、调用效率低下的问题。     

河南省精细化预报评分系统

根据中国气象局预测减灾司的相关文件,河南省气象台自主开发了一套针对精细化预报产品的评分系统.目前,该系统已投入了业务运行,并被纳入河南省短期天气预报业务平台.运行结果表明,该系统运行稳定,使用方便,已经成为河南省气象台日常业务工作中的重要评分工具.     

上海精细化格点预报业务进展与思考

针对大城市天气预报服务和精细化预报需求,借鉴美国的图形化格点预报编辑器(GFE)和中国气象局的气象信息综合分析处理系统(MICAPS),上海市气象局于2013年研究建成基于浏览器/服务器(B/S)框架的精细化格点预报系统,2014年6月正式投入业务应用。目前,精细化格点预报系统已成为上海市气象局预报业务的主要支撑平台,系统包括数值模式指导产品、格点编辑工具库和预报产品生成器等核心功能模块,制作发布短临、短期格点预报产品,以及基于订正格点场的图片和乡(镇)、重点功能区预报。主要介绍了系统设计开发和业务应用情况,并对业务应用中的相关问题进行了总结分析。     

基于集合预报的中国极端强降水预报方法研究

极端强降水天气属于小概率事件,其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。根据Anderson-Darling检验原理研究基于集合预报资料的极端强降水天气预报方法,利用2007—2010年中国T213集合预报资料和2001—2010年6—8月中国降水观测资料,分析观测与集合预报累积概率密度分布函数的特征,建立基于集合预报与模式历史预报累积概率密度分布函数连续差异的数学模型——极端降水天气预报指数(EPFI),并对2011年7月中国极端强降水天气进行预报试验。结果表明,极端降水天气预报指数可以充分利用集合降水累积概率密度分布的尾端信息,为极端强降水提供科学合理的预报,基于中国气象局(CMA) T213集合预报的极端降水天气预报指数可提前3—7 d发出极端强降水预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。研究还表明,模式气候累积概率分布的合理性将直接影响极端强降水天气识别能力。