诊断分析在数值预报产品释用中的探讨

针对地方性天气预报特点，根据现有数值预报产品及实时控空资料的接收情况，作者利用中尺度数值预报模式ＭＭ４引入了中尺度信息，提出了一个实际可行的夏季降水预报方案，以求提高区域范围内具有明显突发性对流降水的预报能力。     

风预报的数值产品释用研究

根据地转风和偏差风原理，建立了风预报的数值产品释用方案。通过一年试验预报和３年业务预报检验，证明此方案是一个有效的实用的方案。     

数值预报产品动力-统计释用方法与寒潮预报

从气温变化的物理过程出发,设计了一种数值预报产品的动力－统计释用方法,开发了一套四川盆地寒潮入侵时间和降温幅度的释用方案,并利用ＥＣＭＷＦ产品建立四川盆地寒潮自动预报系统,滚动预报未来１～６日内的寒潮过程。１９９５～１９９７年投入中短期业务运行,取得了显著效果。     

短期数值预报产品统计释用系统

短期数值预报产品统计释用系统是在吸收了各地ＭＯＳ预报应用研究和使用数值预报产品的经验的基础上，开展的以ＥＣＭＷＦ产品为基础的释用研究而建立起来的一套从资料处理、预报模型研制到日常业务运行的全自动化数值预报产品解释应用系统，该系统能够很好地应用于目前的Ｔ（６３）产品的释用。     

中尺度数值模式业务预报系统

中尺度数值模式业务预报系统是在美国大气研究中心（NCAR）提供的中尺度数值模式（简称MMT）的基础上,结合当地的特殊地形和天气特点进行修改而完成的。系统采用T106资料作为第一猜测场,用实时资料作为初始场进行积分计算,预报未来48小时的天气情况。系统直接从省台的NT网上读取所需资料,计算结果以图形的格式存放在省台的NT网上。系统运行自动化程度高,计算稳定,预报结果较令人满意,为业务天气预报提供了客观定量的预报指标。     

数值预报产品释用的阈值法研究

通过采用阈值法对数值预报产品进行释用,温度和晴雨预报的准确率有了明显提高,结果表明:阈值法是一种简单、快捷、准确的数值预报产品的释用方法,在实际天气预报中非常有效。     

日本气象厅数值预报产品释用技术——神经元网络的指导预报

日本气象厅数值预报产品释用技术──神经元网络的指导预报柳野健（日本）１数学原理与解释１．１概况简单地说，ＭＯＳ（模式输出统计法）是线性分析、一次求解；卡曼滤波是线性分析、逐步求解；而阶层型神经元网络则是非线性分析、逐步求解。先来大致看一下阶层型神经元...     

我国有限区中尺度数值天气预报进展和释用概况

扼要介绍了国内几个主要的有限区中尺度业务或准业务模式的特点、使用情况及近几年数值天气预报技术在要素预报（特别是降水预报） 方面的进展,并着重就模式释用问题进行了若干探讨,提出了一些看法。     

辽宁暴雨数值预报产品释用预报方法

综合应用天气动力统计方法,对T106 L19数值产品进行解释应用,制作辽宁夏季暴雨预报。首先将影响辽宁夏季降水的环流分为特定、低涡、台风型,再根据天气动力学逐型选取显著预报因子,最后进型建立进步判别预报方程。天气系统自动识别技术的应用使本预报系统完全客观、自动。对1997、1998年汛期的暴雨过程做出了较准确的预报。     

北京地区中尺度非静力数值预报系统的开发与实时预报应用

国家气象中心与北京市气象局联合开发并将于1999年底建成“北京地区中尺度数值天气预报业务系统”。作为开发的第一阶段,以PSU/NCAR的MM5非静力中尺度模式为基础,在国家气象中心IBM/SP2机并行运算环境下与国家气象中心资料源连接并应用北京地区加密地面观测资料,初步建成了“北京地区中尺度数值天气预报试验系统”（以下简称BJ-MM5V.1）。模式设计为垂直23层,水平分辨率分别为45和15km的两重双向嵌套网格。在IBM/SP2计算机上用24个节点作36 h预报所需机时为2 h 20 min,满足实时业务预报需要。该系统于1997年夏季进行了实时运行试验,可提供北京地区每小时降水量预报每3 h多种气象要素预报,预报产品在北京市气象局试用。结果表明,系统有较强的稳定性和实用性,对降水时空分布的预报效果较好。     

北京地区大雾日大气污染状况及气象条件分析

雾是北京地区秋冬季节常见的一种灾害性天气 ,对大气中污染物的扩散极其不利。该文着重分析了 1 998年北京地区出现大雾天气时的污染物浓度变化以及形成大雾的气象条件。     

利用MODIS光学厚度遥感产品研究北京及周边地区的大气污染

对2001年在北京地区利用太阳光度计观测的气溶胶光学厚度和NASA发布的MODIS气溶胶产品进行了比较,验证了这一卫星遥感产品的可靠性;比较了2001年MODIS气溶胶光学厚度(AOD)产品和由空气污染指数(API)计算的每日平均可吸入颗粒物(PM10)浓度,得到了比较高的相关系数,证实该气溶胶产品可用于污染分析.将北京地区AOD与气象能见度观测资料进行比较,得到了不同季节的气溶胶"标高".利用统计的不同季节的气溶胶标高,从光学厚度的季节分布得到了能见度(能见距离)的季节分布.气溶胶光学厚度图像的个例分析表明,除局地排放外,周边区域(主要为西南和南向)的输送对北京市区的空气污染贡献份额较大.卫星遥感气溶胶可以比较直观地再现污染物的区域分布和输送,不仅为研究全球气候变化也为研究区域环境的空气质量提供了一种有效手段.     

北京地区一次空气重污染过程的目标观测分析

针对北京市2016年12月16~21日的空气重污染过程进行了回报试验,探讨了该次事件预报的目标观测敏感区。使用新一代高分辨率中尺度气象模式（Weather Research Forecasting,WRF）和嵌套网格空气质量模式（Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS）,针对初始气象场的不确定性,通过4套初始场资料识别了影响北京地区细颗粒物（PM2.5）预报水平的目标观测敏感变量及其敏感区。结果表明:当综合考虑初始气象场的风场、温度、比湿不确定性的影响时,发现改善黑龙江区域上述气象要素的初始场精度,对北京地区PM2.5预报不确定的减小最显著;当分别考察风场、温度、比湿的不确定性的影响时,发现初始风场精度的改善,尤其是黑龙江区域风场精度的改善,能够更大程度地减小北京地区PM2.5的预报误差,对北京东南地区的PM2.5预报误差的减小甚至可达到40%以上。因此,优先对黑龙江区域的气象场,尤其是该区域的风场进行目标观测,并将其同化到预报模式的初始场中,将会有效提高初始气象场的质量,进而大大减小北京地区PM2.5浓度的预报误差,提高北京地区空气质量的预报技巧。初始风场代表了北京地区该次空气重污染事件预报的目标观测变量,而黑龙江地区则是该目标观测的敏感区域。     

影响北京大气污染物变化的地面天气形势分析

首先对影响北京地区大气污染扩散的地面天气形势进行了分类，然后结合1998－2000年北京南郊观象台的地面、高空资料，重点分析了在各类地面天气形势控制下北京地区局地低空、地面的气象条件特征。发现当低压类地面天气形势控制时，容易引起污染物在北京地区的汇聚和累积。比较各类地面天气形势对二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO）、可吸入颗粒物（PM10）、一氧化碳（CO）浓度的影响，说明同一种天气形势对不同污染的影响程度不同，进一步证实了在低压类地面天气形势控制时，容易出现重污染。     

京津冀采暖期大气污染天气特征

选取2004—2006年京津冀地区采暖期155个区域大气污染日,对当日08:00(或前一日20:00)海平面气压场,结合高空环流特征进行了分析。对影响京津冀区域污染的天气形势划分为5种类型,即高压型、冷锋型、低压型、华北干槽型和均压场型,其中高压型最多,占40.0%。区域污染过程通常对应一次高空环流调整过程,连续性区域污染过程往往由多种天气型影响。地面辐合加上低层逆温和下沉运动阻碍污染物在水平和垂直方向的扩散,在污染源一定的条件下,稳定的大气层结和区域内特殊地形的影响是导致区域污染形成的重要原因。     

北京城区空气污染浓度长期预测

通过分析北京城区４种主要空气污染物（ＳＯ２、ＮＯＸ、ＣＯ、ＴＳＰ）浓度的月、季变化特征,建立起均生函数预测模型。拟合及预报试验表明,这些预测模型不但可以很好地拟合空气污染浓度的变化趋势,而且还能够对未来几个月的空气污染浓度做出较准确的预测。     

北京地区一次重污染天气气溶胶分布与传输特征研究

针对北京地区2004年10月26～31日的一次典型重污染天气个例,分析了此次污染过程产生的天气背景和污染物对近地层接收太阳总辐射的削减作用,同时应用MODIS卫星遥感气溶胶产品和地面风场的分布分析了大气污染物的分布和输送特征。结果表明,此次污染过程与大尺度的天气背景有密切关系,地面气压减小和偏南气流导致了此次污染过程;通过比较中国科学院大气物理研究所325m铁塔观测到的2m和280m高度处太阳总辐射可知,在空气质量较好天气,地面以上2～280m大气能够减少太阳总辐射的15%;而在重污染天气时,地面以上2～280m大气能够使太阳总辐射减少20%以上,低层大气显著地影响城市区域下垫面和大气之间的辐射交换;分析MODIS气溶胶分布和地面风场可知,此次污染过程可能是局地污染物积累和外界污染输送造成的。     

北京地区严重大气污染的气象和化学因子

利用北京３２５ ｍ 气象塔进行了大气污染物臭氧、氮氧化物、一氧化碳和气象要素的同步观测, 对影响大气污染的气象和化学因子进行了分析,探讨大气污染物变化的规律, 为城市空气污染预报提供理论基础。     

一次局地特大暴雨的成因分析

在卫星云图分析的基础上,结合常规气象资料和Ｔ１０６数值产品分析了北京地区１９９８年７月２３日局地特大暴雨的成因和中尺度系统在ＩＲ云图中的特征。中尺度系统是在有利的天气北景下,水汽辐合中心和高能区中产生发展的。