中尺度业务预报试验数值模式系统

以引进的美国Penn State/NCAR中尺度模式（MM2和MM4）为基础，按照实时业务预报需要和我国资料特点，在PC/386微机上研制了中尺度业务预报试验数值模式系统。在1989—1990年进行的实时业务预报试验中，该系统运行稳定，预报时效能满足实时业务预报要求，预报结果对12—24小时短期天气预报具有参考价值，适合于省（市）级气象台站等业务单位使用。     

中尺度数值天气预报的初步试验

通过用中尺度MM4模式对2004年11月14日到15日天气过程进行数值模拟预报试验，了解MM4模式和用数值预报模式进行天气预报的全过程。对MM4模式的初次应用表明，中尺度数值模拟及预报的研究在一般台站是可行的，中小尺度数值预报模式为今后发展地县精细化预报及中尺度过程诊断分析提供了良好的工具。     

一次降雪过程的中尺度模式(MM5)站点预报试验

本文利用中尺度数值预报模式(MM5)进行业务预报试验。对2002年12月6日前后一次降水过程进行应用分析，重点对阳泉市站点预报进行对比检验，得出该模式在站点有无降雪、降雪量级及降雪起报、结束时间等方面具有重要参考价值的结论，对于进一步开发降水预报精细产品有重要意义。     

中尺度数值模式MM5的四维变分资料同化系统

应用伴随方法求解以数值预报方程作为约束条件的四维变分资料同化方案，关键问题是如何构造伴随模式。以中尺度数值模式MM5为例，讨论了如何用伴随码技术建立MM5伴随模式，以及伴随模式系统中权重、尺度因子的选取；最后对MM5伴随模式系统进行了梯度检验，并利用实际资料进行四维变分资料同化试验。试验表明该系统有较强的同化能力，能够提高MM5降水预报的准确性。     

中尺度数值模式(MM5V3)在沈阳区域气象中心的试用

简单介绍了沈阳区域气象中心在微机上调试和试用中尺度数值模式MM5V3的情况，MM5V3在前、后处理上使用Fortran90编程，与MM5V2有一定差别，利用T106L19资料和常规探空报形成经、纬网格的初值，预处理场和侧边界，代入模式前处理系统中，模式运行完毕后，预报产品直接进入MICAPS、Vis5d、Grads系统，进行图形显示，在2000年汛期试用中发现，MM5V3对东北地区的强降水过程有一定的预报能力，预报评分表明，MM5V3的降水预报结果和MM5V2互有优劣，总体来看，MM5V3的预报质量略高于MM5V2。     

MM5中尺度非静力模式对云南省降水预报检验

根据MM5／V3中尺度非静力模式数值预报结果，检验了该模式在云南2001年汛期（6－10月）的降水预报效果。结果表明，MM5模式降水预报对云南大部分地区的小雨有较高的TS评分，对于全省性大雨过程，MM5模式24小时降水预报的TS评分高于同期预报员的主观预报，但对暴雨及以上量级的降水预报，模式结果不太理想。     

中尺度数值天气预报的初步试验

通过用中尺度MM4模式对2004年11月14日到15日天气过程进行数值模拟预报试验,了解MM4模式和用数值预报模式进行天气预报的全过程。对MM4模式的初次应用表明,中尺度数值模拟及预报的研究在一般台站是可行的,中小尺度数值预报模式为今后发展地县精细化预报及中尺度过程诊断分析提供了良好的工具。     

中尺度模式MM5在山西预报业务中的应用

介绍了山西省气象台在微机上调试和试用中尺度数值模式MM5V3的情况，包括模式的特点，运行状况，以及对2002年汛期降水个例的预报检验，并对6月和9月的降水预报分量级评分，分析模式预报优劣。     

MM5模式移植及业务应用系统

MM5模式是国际上应用比较广泛的一种中尺度气象模式，因为它采用了非静力平衡动力框架、可选择的多种物理过程以及四维同化(FDDA)等先进技术，在气象科研和业务预报领域取得了广泛的应用。由于技术的原因，MM5模式一直运行在UNIX系统之下，直接在Windows系统下运行的个例还不多。作者尝试将MM5模式由UNIX系统移植到Windows系统并据此建立了微机业务应用系统。详细介绍了模式在移植过程中所要注意的几个问题、微机业务技术系统的结构及预报方案。     

用MM5中尺度数值模式产品制作气温预报

应用MM 5中尺度数值模式预报产品,结合实时观测资料、当地气象台站的地理信息资料和预报员经验,建立陕西省气温预报的模式输出统计预报方法。结果表明,该方法对MM 5中尺度数值模式产品具有良好解释应用能力。     

利用MM5开展精细化预报业务

介绍了怀化市气象台利用中尺度数值预报模式系统（MM5）开展精细化预报制作的情况。提出随着地市气象卫星综合应用业务系统（9210工程）和计算机网络的全面建成。特别是微机版本的中尺度数值预报模式（MM5）在地市级气象台站应用，使得地市级气象台开展精细化预报业务服务成为可能。并简单地介绍了精细化预报的制作方法、预报产品种类、精细化预报产品对外发布的方式以及预报效果。     

中尺度模式的四维伴随同化系统及其同化试验

以中尺度模式MM4为基础，利用伴随码技术改进、完善了MM4伴随模式同化系统，并利用该系统进行了常规资料和非常规资料的伴随模式同化试验，例如加入了可降水量资料等。试验表明：在伴随模式同化系统中加入常规和非常规资料，可以改进初始场，从而改善预报场。     

应用MM5模式对一次冬季降水过程的预报

应用MM5非静力中尺度模式(以下简称MM5模式)对2001年1月5-6日发生在湖北省的一次强降水过程作了尝试预报。结果表明，MM5模式对此次过程的降水发生和加强的时间及其降水强度的预报均较为准确。     

飞机积冰业务预报技术研究

分析研究了飞机积冰的物理过程和影响因子，试验对比积冰算法。采用MM5中尺度数值模式和预报产品，建立了飞机积冰预报模型，用历史飞机报告检验及业务运行验证，预报效果较好。     

MM5在国家气象中心CRAY-C92的实时预报试验尝试

该文利用国家气象中心CRAY-C92计算机上初步建成的一个可与实时资料连接的MM5中尺度预报试验系统,探讨在目前国家气象中心计算机资源和可获取的实时资料条件下,进行实时预报服务的可行性及可能达到的精度,采用30 km水平分辨率的模式,在1996年夏季北方汛期进行了一个半月的实时预报试验,在1997年6～7月间“庆香港回归”天气服务过程中作了实时预报服务。预报及检验结果表明:MM5模式在强降水预报方面比业务模式HLAFS有较明显的改进,能预报出某些中尺度降水的细化特征,对暴雨和大暴雨区预报有较好的参考价值;该模式可以作为城市预报的补充工具;就目前计算机和资料条件,比6 h时段更短的高频城市降水模式预报尚很难得到满意效果。     

BP人工神经网络在MM5预报福建沿海大风中的释用

利用MM5中尺度数值模式输出的福建沿海6个气象站2004年5月到2007年10月每天08、20时48 h每6 h间隔的风速预报和实况资料,采用不同隐层以及节点数,按照风速大小分类建立人工神经网络模型,以此为基础应用BP人工神经网络建立风速预报模型,并将该模型应用到2008年1月至2009年2月福建沿海平潭、崇武、东山三站风力预报,对其效果进行检验。结果表明,采用一层隐层3个隐层节点数的人工神经网络模型是预报风速的最佳模型;经人工神经网络订正后,沿海风速预报比MM5模式预报有很大改善,特别是对大风(10 m.s-1)预报能力有极大提高,其Vs评分比MM5模式提高60分;经检验,经人工神经网络订正后的风速预报精度比MM5模式提高约32.3分,总体上,随风力增大,订正后的风速预报效果越好。     

利用中尺度模式作辽宁省空气污染气象条件预报

利用非静力中尺度数值模式（MM5V2），试验预报辽宁省空气污染气象条件。在模式中着重加密近地面的垂直分层，使用中期数值预报模式（T106L19）预报场作为初值背景场和侧边界。采用美国污染潜势预报方法，在模式预报输出市场中，通过对近地面层的混合层高度和混合层平均风速的判定，预测未来空气污染气象条件，并用SO2实测值进行检验。     

GPS观测资料应用于中尺度数值预报模式的初步研究

利用建立在长江三角洲地区GPS观测网中 11个站点的可降水量资料 ,对 2 0 0 2年 6月 2 3～ 2 4日影响长江三角洲地区的降水过程进行了MM5模式初始湿度场调整和Nudging同化试验。试验表明 :利用GPS测量的可降水量对模式初始湿度场进行调整能明显增强模式初始场描述水汽分布的能力 ,从而有效地控制模式积分初期对可降水量预报的误差 ,并对模式 6h累积降水量预报有较明显的改善作用。利用Nudging技术同化GPS可降水量资料对MM5预报效果改善较小 ,并且Nudging系数的增加对预报效果的影响不大。总体上 ,利用GPS可降水量资料调整模式初始湿度场对模式 6h累积降水预报效果的改善明显好于连续Nudging同化。试验还表明 :GPS资料对模式初始湿度场调整改善模式对累积降水量的预报主要是通过改善网格降水预报来实现的 ,而Nudging同化主要是通过改善次网格降水而提高模式降水预报能力的。     

MM5数值产品在大同地区短期预报中的应用

本文主要通过研究MM5数值预报产品在大不同地区短期降水预报中的释用，发现MM5数值产品具有较好的降水预报能力，对中小尺度的局地对流性降水预报效果更为明显，对强降水的预报量级亦有很好的指导意见。     

2003年汛期3种中尺度数值预报模式降水预报检验

利用2003年汛期降水实况及河南省气象台引进的3种中尺度数值预报模式(REM、MM5、MAPS)的降水预报资料，对模式预报性能作了检验对比分析。结果发现：REM模式对于大雨以上降水的预报效果较好；MAPS模式的12h预报有明显优势；MM5模式对小雨和中雨的预报效果较好，并且预报结果具有稳定性。