内蒙古精细化格点气象要素预报的应用分析

文章基于内蒙古精细化格点气象要素预报,采用普通克里格、反距离加权、双线性插值法,优选气温和相对湿度的最优插值方法,制作站点预报并检验。结果表明:(1)对气温和相对湿度应用效果最好的插值法分别是双线性插值法和普通克里格法;(2)08时起报当天气温和相对湿度的预报效果均好于前一日20时起报预报,日最高气温预报准确率最高,为77.83%,预报与实况相关系数达到0.8211,日最低气温、日平均气温及日平均相对湿度相关系数达到0.6以上;(3)高温预报值总体小于实况值,08时预报准确率为70%～93.94%,20时预报准确率为54.55%～93.33%。     

应用日本数值预报产品预报青岛地区冰雹

本文应用日本传真图资料对1983—1989年7—10月降雹日的850hPa风场,结合地面系统进行天气学分类后,再用数理统计方法筛选出预报因子,并经过0,1化处理,绘出判别式,预报当天20时到第二天20时青岛地区(包括市区及郊区6县)有无冰雹。 一、所用资料 本文使用08时日本传真图资料,有FXFE_(782)、FXFE_(783)、FUFE_(502)、FUFE_(503)、FSAS和FSFE_(03),用来分类和选取预报因子。     

陕西省短时天气预报业务系统简介

前言短时预报业务系统是为西安市短时预报研制的,同时也兼顾了关中整个地区.我们研制本系统的基本思想是在短期预报的背景上做出独立的短时(0—12小时)预报.短期预报主要是以20点资料为依据,短时预报则是用当天08点资料.即08点资料,必须在上午11点(夏令时)计算完并做出未来0—12小时的预报结论.     

应用B模式和日本八层模式输出结合作72小时降水量预报

日本中期模式数值预告均在每周一、四发布,限制了应用日期,而72小时数值预告每天都有,我们试想利用日本72小时数值预告来逐日制作第三天降水预报。做法是对日本72小时500毫巴和地面预告图的27个格点资料(图1)和中央台B模式16个格点的高     

西太平洋热带气旋影响惠州的降水预报

众所周知，热带气旋会带来狂风暴雨，但每次对降水的影响程度有轻重之分，对登陆本地以外的热带气旋是否对本地有影响，影响程度如何又是一个问题。我们曾对这些问题进行过探索，并得出一些预报指标，现简单介绍如下。l几点说明1．1预报思路将海上划分为三个区，20”N以北、125”E以西为1区，17～20oN、120～125”E为11区，17～20oN、120oE以西为m区。当08时热带气旋进入这些区域内，当天做热带气旋登陆地段预报，并在此基础上分类做降水预报，预报的时段从登陆当天起48小时内。1．2热带气旋资料、图次和预报因子据统计，在22”N以北进入…     

精细化逐时滚动温度预报方法及检验

以Grapes数值模式预报为基础,首先利用卡尔曼滤波方法对Grapes模式的温度预报进行释用,再将模式统计输出方法应用于卡尔曼滤波结果,从而得到站点逐时滚动温度预报,最后通过站点-格点映射方法将站点预报误差反馈到最匹配的格点上,实现精细化逐时滚动温度预报(SHUF)。检验结果表明,Grapes模式的24小时温度预报CSI评分稳定在0.4左右;卡尔曼滤波方法的CSI评分介于0.47～0.43之间;而SHUF的CSI评分在1～6小时内由0.91降至0.64,7～16小时的CSI评分由0.6逐渐降低至0.52,17～24小时的CSI介于0.5～0.45之间,均优于同期Grapes模式预报和卡尔曼滤波释用结果。精细化逐时滚动温度预报方法利用最新的气象观测要素对数值模式预报的结果进行订正,可有效改进数值模式的短时温度预报能力。     

温州市区5——6月中到大雨短期预报的MOS方法

为摸索日本传真预告图在我市(32°N以南)的预告能力,我们以80—82年5—6月日雨最(20—20时)>10毫米,共34个样本为预报对象,应用JMH台广播的08时FUFE_(502)(500mb高度,涡度24小时预报)、FSFE_(02)(地面气压、降水量24小时预报)和FX FE_(782)中的700毫巴垂直速度24小时预报以     

全国网格化多模式集成空气质量预报的初步建立

为降低单个模式预报的不确定性和提高多模式集成空气质量预报系统的精细化程度,利用Cressman插值初步建立了我国0.25°X0.25°网格化污染物实况。结合4套空气质量数值预报模式,通过均值集成、权重集成和多元线性回归集成分别逐格点建立了集成预报。在预报当天各单一模式和集成方法前50 d预报效果评估基础上,建立了最优集成预报。对2018年12月19一22日一次重污染过程中集成预报的PM_(2.5)浓度评估结果显示:在污染较重时刻,最优集成预报与观测之间的归一化平均偏差(NMB)值在重污染地区保持在—20%～40%,对污染程度为良及以上区域的预报范围相较于单个模式更接近观测。整个过程中,最优集成在大部分污染区域与观测之间的NMB值为—20%～20%,均方根误差(RMSE)值为35～75μg·m~(-3),相关系数(R)值大于0.4。相较于所有单一模式和其他集成方法,最优集成在全国最多的格点有着较高的总体评分。在污染最重区域的8个城市,最优集成预报的污染过程平均开始和结束时间分别比观测时间早1.8和6.9 h。未来需融合卫星反演和地表观测来提高网格化污染物实况的精细化程度,利用降尺度、主客观融合和滚动订正等方法进一步提高网格化多模式集成空气质量预报的准确率。     

欧洲中期天气预报中心的十年(1975-1985)(二)

四、ECMWF的业务 1.业务预报中心每天作间隔是12或24小时的10天预报,目前没有其它业务预报工作.每天从12时(格林威治时间,下同)开始分析,17时出来对头一天18时的分析结果,这是第一预测值.18、18.30、20时分别完成00、06、12时的分析(参见图3),从开始分析到截止约8小时.再从这个结果制作10天预报,完成时间是第二天02时.     

七月份中期降水预报的PP方法

环流形势及天气系统与其产生的天气现象是配合的,因此,我们可以直接将其预报方程结果匹配在ECMWF72小时、96小时、120小时的预告图上,分别作出第3、4、5天的预报。本文就是在ECMWF和20时500百帕历史高空图资料的基础上利用PP法制作的中期(3、4、5天)降水预报方法。     

试用欧洲中心500毫巴120小时予告图做秋季中期逐日晴雨“MOS”预报

每年秋季都为在忙季节,特别我县多丘陵地,地瓜较多,切晒瓜干需要3—5天的预报。本文介绍了使用欧洲中心500毫巴120小时预告图,试做五天的晴雨预报的情况。 一、雨日标准规定 我们规定凡是本站20点—20点24小时内雨量≥0.0毫米为一雨日,为了提高预报因子的预报能力,我们又采用了外延雨日,20点—20点再后延12小时(即单预报因子符合     

成都冬季雾在夜间探空资料上的反映

本文利用成都机场1985～1990年冬季近600个逐日实况及19点探空资料对成都冬季雾的统计分析发现,夜间存在近地面逆温层使出雾时间提前4～15分钟,大雾形成时间推迟20分钟左右;夜间存在中空逆温层时对大雾减弱成中雾的时间影响不大,而使中雾消散或减弱,为轻雾的时间推迟50分钟～2小时20分钟;夜间少云时,第二天成雾率为85～90％;夜间多云时,当空间(900—600hPa)平均最小(T—T_d)<1℃时,第二天出大雾;当(T—T_d)≥2℃时,第二天出中雾。其结果可为成都冬季雾的定量化预报提供参考。     

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。     

用数值模式作降水量级和温度距平预报

日本中期模式数值预告均在周一、四发布,这样限制了我们发布中期预告的时间。我们试想通过72小时日本数值预告制作第三天降水、温度来达到每天可以发布中期预告与修正要素预告的目的。下而的工作就是建筑在这个基础上的。对72小时日本500百帕和地面预告图的27个格点资料和 B 模式16个格点高度资料(图1)进行优选因子,最后通过权重集成数学方法进行预报。     

乌鲁木齐春季24小时降水MOS预报方法

近年来,如何充分应用数值预告产品进行区域的或局部地区的天气预报和要素预报,区气象台预报员在这方面做了很多工作.本文介绍的是应用48小时地面数值预告图中的气压场和850hpa的温度场,来制作乌鲁木齐的降水预报.具体做法是:通过对地面气压场和温度场中所选格点值的变化进行统计分析,寻找其格点的变压差及变温差与乌鲁木齐降水量的相关关系,然后,利用     

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。     

基于神经网络和地理信息的华东及华南地区降水概率预报

基于欧洲中期天气预报中心(the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)2015年2月8日—2016年12月31日中国华东及华南地区24～168 h预报时效的逐日24 h累积降水集合预报资料,利用前馈神经网络建立NN(Neutral Network)模型及NN-GI(Neutral Network-Geographic Information)模型进行概率预报试验,并对两个模型输出的概率预报结果进行评估。结果表明,经NN模型和NN-GI模型订正后,降水概率预报结果得到明显改进,在168 h预报时效时,降水概率预报的CRPS值与原始集合预报相比分别下降了约16.00%、21.27%。与NN模型相比,NN-GI模型由于考虑到各格点的地理信息差异,在区域内预报技巧整体改进更优。这表明,在利用机器学习方法改进降水预报时,在模型中加入各个格点的地理信息非常重要。     

天气雷达回波资料与本站短期降水分析

1985年,我站开始利用雷达回波综合图进行短期降水预报,应用的实践表明,雷达回波综合图对短期降水预报是一个有力的工具。 一、基本的统计关系 因为是应用于短期降水分析,所以我们确定: 5时雷达观测对应08—20时(白天)天气, 09~(30)时雷达观测对应12—24时(上午到上半夜)天气; 15~(30)时雷达观测对应20—08时(夜间)天气。 根据天气雷达的基本功能,确定以本站为圆心,从本站到宜昌的距离(约155km)为半径的区域作     

七月份区域大风预报方法

1 选用资料与思路1.1 选用资料选用1960—1990年共31年历史天气图,日本24小时地面预告图（08时FSAS）,本站08时单站气压要素值作为制作预报方法的资料。区域大风的标准定为全区有2站或2站以上瞬时大风≥17m/s或10分钟平均风速≥11m/s。1.2 思路全面分析产生区域大风的天气形势,在核实了日本24小时地面预告图（08时FSAS）准确性基础上,以单站要素,当日地面实况图及日本24小时地面预告图为依据,采取步步深入的方法,先确定预报大风的信号,然后作出适用于不同系统的区域大风预报方法。     

1998年7～8月HLAFS山东降水预报检验

以站点方式对1998 年7 ～8 月HLAFS08 时的12 ～36 小时降水预报进行了评分,统计了预报有降水时实况出现降水的几率。结果表明:HLAFS改进模式对大雨以上降水的预报效果有明显改善,预报有降水,实况出现降水的几率随预报值的增大而提高。另外对主要过程降水分布趋势预报效果的评价表明,HLAFS对较大暴雨过程的预报效果较好,优于日本传真图。