国家气象中心气象要素的客观预报——MOS系统

面向全国2000多个台站，应用数值预报产品释用MOS技术制作温度、降水、相对湿度、风、云量及能见度等要素预报，并实现了预报业务运行。通过建立MOS预报系统，表明预报因子和预报对象的处理，建方程前的参数选择以及预报因子的选取都会影响要素预报的质量，需要做大量的细致工作。预报检验结果显示，降水预报尚未达到可用程度，温度和相对湿度的短期预报在大多数情况下是可用的或是可参考的，但还有待进一步改进。降水预报尚需在预报因子和充分运用多种探测信息方面着手加以改进。     

1991年江淮流域梅雨结束预报的分析与讨论

１９９１年江淮梅雨结束，在预报上具有相当难度。由于ＥＣＭＷＦ数值预报出现重大偏差，曾一度造成业务预报的重大分歧，增加了预报决策的困难。作者客观地反映当时预报的实况，其目的在于剖析预报分歧中的症结，并由此提出预报员的经验可以弥补单一预报工具的不足，修正数值预报产品的误差，从而提高预报准确率。     

宝丰县汛期长期天气预报趋势

根据本站历史资料，从可能与汛期降水量、平均气温密切相关的气象要素中筛选预报因子，建立预报方程，制作预报。１ 预报因子 对气压、气温、相对湿度、水汽压等气象要素进行逐时段计算，形成预报因子数据文件。 以预报因子与预报对象的相关系数为判据，从预报因子中筛选出与预报对象密切相关的预报因子。２ 预报方程及效果检验 选取宝丰县１９７１年至１９９９年６～８月降水量和平均气温为预报对象，以１９９９年４月３０日以前的气象资料为预报因子，建立预报方程。２．１ 降水量预报方程及准确率 Ｒ６、８＝一 １８１８４．７２－８．３…     

国家气象中心客观要素预报--MOS系统

面向全国2000多个台站，应用数值预报产品释用MOS技术制作温度、降水、相对湿度、风、云量及能见度等要素预报，并实现了预报业务运行。通过建立MOS预报系统，表明预报因子和预报对象的处理、建方程前的参数选择以及预报因子的选取都会影响要素预报的质量，需要做大量的细致工作。预报检验结果显示，降水预报尚未达到可用程度．温度和相对湿度的短期预报在大多数情况下是可用的或是可参考的，但还有待进一步改进。降水预报尚需在预报因子和充分运用多种探测信息方面加以改进。     

主客观天气预报质量对比分析

对2001年4~12月5种信息源广州市区的天气预报进行预报质量检验，预报时效为24、48、72 h；检验要素针对降水、温度。对降水预报进行一般晴雨、暴雨业务评分和Ts评分；对温度预报进行方差、分级等统计检验。对预报员和模式预报产品的预报质量进行对比分析，结果表明对于一般性晴雨天气预报，热带所中尺度模式的预报质量普遍较好，并且具有良好的稳定性，预报员的24 h预报质量与模式的预报质量相当，48~72 h预报总体而言，模式预报明显优于其它预报方法；各种方法对暴雨的预报能力偏低；Ts评分表明模式对有、无降水的预报能力较强；对于温度预报，总体上，预报员的预报准确率最好，热带所中尺度模式的温度预报存在系统误差，预报普遍比实况偏低；对于降水和温度，各种预报方法质量均随预报时效的增长而下降，且最高温度的预报误差总比最低温度的预报误差大。     

数值预报产品释用若干问题的初步分析

本文就数值预报模式产品在业务预报 中的释用预报方法进行了 初步分析，提出了数值预报产品检验的一套方法；分析了数值预报产品的季节适用性问题； 就 预报对象和预报着眼点作了进一步分析，在此基础上，提出了汛期和非汛期主要预报对象的 释用预报思路，并列出了相应的释用预报方法。在去冬今春的业务应用中，取得了明显成效 。     

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。     

月降水量的神经网络混合预报模型研究

以均生函数表征预报量自身周期变化，结合500hPa月平均高度场和月平均海温场预报因子，采用神经网络方法建立了一种新的短期气候预报模型。分别以广西桂北、桂中和桂南6月降水量作为预报对象进行预报试验，结果表明，这种新的预报方法比均生函数回归预报模型及高度场、海温场预报因子的回归预报模型，具有更好的物理基础和预报能力。     

三峡库区流域面雨量预报模糊检验

采用面雨量模糊评分方法，对三峡库区流域面雨量预报中3种客观预报(相似预报、T213降水预报、MM5模式预报)和面雨量综合集成预报结果进行综合评定。检验结果表明，3种预报模式对流域面雨量预报水平相差不大，冬半年的预报评分高于夏半年。在业务中采用动态权重系数法对3种预报方法预报结果进行集成，其集成预报的评定质量高于每种单独预报质量。在流域面雨量预报质量检验中采用了模糊评分法，该方法能够较为客观地反映预报和实况之间的差距，也可以用于降水定量预报评定中。     

1991年江淮流域梅雨结束预报的分析与讨论

1991年江淮梅雨结束，在预报上具有相当难度。由于ECMWF数值预报出现重大偏差，曾一度造成业务预报的重大分歧，增加了预报决策的困难。作者客观地反映当时预报的实况，其目的在于剖析预报分歧中的症结，并由此提出预报员的经验可以弥补单一预报工具的不足，修正数值预报产品的误差，从而提高预报准确率。     

基于TIGGE资料的东亚地面气温预报的不一致性研究

基于TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)和中国气象局(CMA)3个集合预报系统的地面气温集合预报资料,运用跳跃指数研究了3个集合预报系统中东亚地面气温的控制预报及集合平均预报的不一致性。结果表明,各个集合预报系统地面气温预报的时间平均不一致性指数差异较大。ECM WF时间不一致性指数最小,NCEP次之,CM A最大。另外NCEP的控制预报、ECM WF的控制预报和集合平均预报,这三者的时间平均不一致性指数随预报时效延长而增加,且集合平均预报一致性优于控制预报。而对于CMA预报的不一致性,无论是控制预报还是集合平均预报总体上都稳定地保持在较高的水平。此外,ECMWF的地面气温冬(夏)季预报的不一致性相对较强(弱),且单点跳跃随预报时效延长变化不明显,而控制预报和集合平均预报的异号两点跳跃以及三点跳跃出现的频率总体上随预报时效延长略有增加。     

辽宁省分县指导预报评定检验系统

辽宁省分县指导预报评定检验系统是根据业务工作需要,以"辽宁省气象台中短期指导预报天气预报质量检验办法"为评分标准,使用VB语言为工具,应用分县指导预报及每日实况等基础资料开发研制的。系统实现了54个县站24—168 h的降水、温度等指导预报产品以及实况资料的自动入库、评定功能;建立了辽宁省指导预报评分统计平台,实现了对全省中短期指导预报产品按不同的预报项目、预报时段和预报区域的评定检验功能,基本实现了指导预报评分的标准统一化、操作简单化、报表规范化及评分自动化。通过对指导产品分站、分区和分时效的预报结果检验,可找出天气预报的薄弱环节,提高指导预报的水平,为各级台站提供具有一定可信度的指导预报产品具有重要的意义,有利于提高指导预报准确率及各市县级台站对指导预报的有效使用及评价。     

基于贝叶斯理论的单站地面气温的概率预报研究

基于贝叶斯理论,建立了将确定性预报向概率预报转换的基本模式,并利用TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF)地面气温预报资料及地面气温观测资料,对概率化后的预报进行了评估与释用。结果表明,概率化后的预报结果不但能提供丰富的预报产品,而且所提供的预报均值优于原始的确定性预报。应用贝叶斯模式平均法(BMA)将中国气象局(CMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)和ECMWF 3个模式的预报结果进行多模式集成,得到了更为合理的概率分布,其中分布的均值可作为模式的预报结果,方差和置信区间反映了预报量的可变范围。因此,基于贝叶斯预报模式的概率预报相对于确定性预报,不但能够提供更高精度的预报,而且能提供更全面的预报信息。BMA集成预报结果不但优于集合平均预报,而且还能定量描述预报的不确定性。利用ECMWF预报中心51个预报成员进行集成贝叶斯概率预报试验,发现BMA预报融合了各成员对预报不确定性的描述,还对概率预报的均值进行了调整,使之与观测值更为接近。BMA预报的概率密度分布更能反映大气的真实分布情况。     

基于TIGGE资料的预报跳跃性特征

利用2011年3月—2013年2月TIGGE资料中ECMWF,NCEP及CMA 3个中心的500 hPa位势高度场、850 hPa温度场和海平面气压场的集合预报资料,采用Jumpiness指数同时结合单点跳跃、异号两点跳跃等预报跳跃相关概念,研究了集合控制预报和集合平均预报的预报跳跃特征问题,并进行对比分析。结果表明:平均而言,短时效预报之间的跳跃性低于长时效预报之间的跳跃性。集合平均预报的结果之间较其相应的控制预报具有更好的一致性。在预报跳跃的频率统计方面,集合平均预报结果总体上明显低于集合控制预报,两者在长时效的预报跳跃情况差别较大。该文研究了预报跳跃对不同区域、时间和变量的敏感性,结果表明:时间平均的预报跳跃性对区域和变量很敏感。不同预报跳跃类型出现的频率及集合控制预报和集合平均预报在预报跳跃性方面的差异对区域、时间和变量的敏感性有限。     

ECMWF模式地面气温预报的四种误差订正方法的比较研究

采用均方根误差对欧洲中期天气预报中心（ECWMF）确定性预报模式2007年1月至2010年12月的地面气温预报结果进行评估,并分别利用一元线性回归、多元线性回归、单时效消除偏差和多时效消除偏差平均的订正方法,对ECMWF模式地面气温预报结果进行订正。结果表明,4种订正方法都能有效地减小地面气温多个时效预报的误差,改进幅度约为1℃。在短期预报中仅考虑最新预报结果的一元线性回归订正方法要优于考虑多个预报结果的多元集成预报订正方法。在中期预报中考虑多个预报结果的多元集成预报订正方法更优,更稳定。在模式预报误差较大的情况下,多时效集成的订正方法能更稳定地减小误差。     

营口地区数值预报降水产品定量检验和预报指标研究

选取2010年8月至2011年7月天气在线、日本传真图、美国全球预报系统（以下简称GFS）、以及T639等数值预报降水预报产品,采用统计学方法和天气学方法,按照预报时效、预报降水量级、影响系统等不同方面对营口地区的降水预报产品进行检验分析,以便更好的利用数值产品做好降水预报,提高营口地区的降水预报准确率。结果表明：从整体角度看各种数值预报产品预报准确率随时间变化逐渐降低,但天气在线和GFS预报效果相对较好且稳定,日本传真图次之,T639稳定性最差;各种数值预报产品均存在预报偏小的情况,特别是对暴雨的预报效果均不太理想,稳定性差、量级偏小;小雨量级降水空报和漏报明显;各种数值预报产品对高空槽和冷涡漏报情况较明显,主要为小雨量级。     

最佳数值预报模式选取与订正系统设计——温度集成预报系统

本文依据国家指导预报产品,山西省MOS预报以及MM5数值预报产品,对山西省的温度预报进行集成,通过3种客观预报方法的前期准确率对比,建立数学模型,从而产生一种新的客观预报方法。系统对3种数值预报产品进行了集成,建立了一个统一的预报指导产品分析、对比平台,为省台预报员提供一种客观的温度预报参考手段。     

北半球中纬度地区地面气温的超级集合预报

基于TIGGE资料中的ECMWF、JMA、NCEP和UKMO四个中心2007年6月1日-8月31日北半球中纬度地区地面气温24～168 h集合预报资料,分别利用固定训练期超级集合(SUP, Superensemble)和滑动训练期超级集合(R-SUP, Running Training Period Superensemble )对2007年8月8-31日预报期24 d进行超级集合预报试验.采用均方根误差对预报结果进行检验评估,比较了两种超级集合方法与最好的单个中心模式预报、多模式集合平均的预报效果.结果表明,SUP预报有效降低了预报误差,24～144 h的预报效果优于多模式集合平均(EMN, Ensemble Mean)和最好的单个中心预报,168 h的预报效果略差于EMN.R-SUP预报进一步改善了预报效果.对于24～168 h的预报,R-SUP预报效果都要优于EMN.尤其对于168 h的预报,R-SUP改进了预报效果,优于EMN.     

数值预报产品在桂林暴雨预报中的应用研究

利用1998～2002年4～7月间欧洲、日本,2002年5～7月我国数值预报产品进行统计分析,总结出以数值预报产品为主的暴雨预报模式指标。这一模式指标,为日常预报工作中以天气学预报为主转向以数值预报为主奠定良好基础,也为预报员提供客观简捷的预报方法。通过一年的试报探索和一年的实际业务应用,其预报准确率较为理想。     

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.