城市空气污染数值预报试验

采用城市空气污染数值预报模式系统, 并结合天津市部分气象资料和浓度监测资料对１９９８ 年１ 月１～１５ 日的ＳＯ２、ＮＯｘ和ＴＳＰ浓度进行数值模拟和试预报。结果表明,该模式运行稳定, 计算满足预报时效要求, 对ＳＯ２和ＮＯｘ日均值预报的准确率可分别达到６４％ 和７０％ , 对ＳＯ２逐时预报的准确率为５５％ ～６２％ , 对ＴＳＰ预报的准确率低于ＳＯ２和ＮＯｘ。此次预报试验说明,该模式可作为城市空气污染数值预报的基本模式进行初步应用,但仍需进一步的研究、发展和完善     

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。     

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。     

实时海温对动力延伸（月）预报影响的数值试验研究

对1992年7月10日、19日和1997年7月1日3个个例,进行了实时海温和气候海温的对比数值试验,研究实时海温对月尺度数值预报的影响。个例试验结果表明,实时海温对10天以下的数值预报影响较小,但对月时间尺度的数值预报的影响则十分明显,实时海温对大气的强迫作用同模式大气的初值和预报模式包含的物理过程以及海温异常的强度有关。     

T63预报产品对暴雨增强预报业务系统的影响及效果分析

利用兰州区域气象中心暴雨增强数值预业务系统，对应Ｔ６３模式预报产品资料和不用Ｔ６３模式预报产品资料两种方案进行了对比试验，并逐日分析了１９９６年７月、８月西北区的降水及形势预报结果，对其中几次大的降水过程作了重点讨论。     

地形作用对月际长期数值预报效果的影响

利用改进的Ｔ４２Ｌ１０月长期数值预报谱模式，以１９９２年８月３１日国家气象中心日常客观分析资料为初始场，在模式中分别就考虑和不考虑地形两种情形对当所９月北半球环流形势进行了模拟预报，并对比分析研究了地形作用对月际长期数值预报效果的影响。改进的Ｔ４２Ｌ１０谱模式考虑了较完整的物理过程，同时具有以下特点：（１）非线性平衡方程初值化和σ面上模式初值精度的提高；（２）改进了模诊断云和模式水汽场方法；（３）     

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。     

LASG-REM对1994年中国汛期降水的实时预报实验

ＬＡＳＧ－ＲＥＭ对１９９４年我国汛期降水连续实时的预报试验结果再次表明了该模式对２４小时短期降水有很强的预报能力。本文给出了该模式从６月上旬到７月下旬连续５０天的降水实时数值预报试验的ＴＳ（ＴｈｒｅａｔＳｃｏｒｅ）技术评分以及发生在６、７、８月份主要降水过程的预报和根据大部分气象站观测降水量分析的２４小时降水量等值线的比较。从６月上旬到７月下旬，ＬＡＳＧ－ＲＥＭ连续５０天的实时降水数值预报试验的ＴＳ技术评分（模式范围）平均为：雨区范围（２４小时降水大于１ｍｍ）预报的ＴＳ值为５６％；２４小时降水大于１０ｍｍ、２５ｍｍ和５０ｍｍ的ＴＳ值分别为３６％、２３％和１５％，较１９９３年的ＴＳ评分有明显的提高。模式对１９９４年造成华南、华北严重洪涝灾害的暴雨都有很好的预报。由于模式中采用了保形水汽平流方案，在整个试验期间的水汽平流计算都未出现负水汽现象。初步的比较试验结果表明，模式中对地形的有效处理和给出较合适的水汽凝结参数对模式成功预报是重要的。     

高,低分辨率模式对典型个例的对比预报试验

利用实时观测资料Ｔ６３模式预报产品资料，对１９９５年７－８月发生在西北地区的３次大雨、暴雨天气过程进行了高、低分痃率数值预报模式的对比预报试验。     

台风路径统计预报的改进

应用数值预报产品并采用多种预报方案相结合建立了台风路径的统计释用综合预报模式，从而提高了台风路径预报的技巧。经１９９４年台风季节业务试用，其预报性能比原有的统计预报模式有较大的提高，试验表明，充分利用在预报时可得到的数值预报输出产品的采用多种方案集成是改进台风路径客观的有效途径。     

区域性暴雨过程的中尺度数值预报效果检验

本文从多个角度分析了黑龙江省中尺度数值预报系统对2003年8月22-23日区域性暴雨过程预报的质量。分析结果认为：该模式的降水预报对降水过程的开始、结束、落区和强度的预报都有一定的参考价值；全省82个站的分级降水预报的成功率可以达到百分之五十左右；扣除气候概率预报和盲目预报的成功机会，这个结果能够表现出一定的预报技术；根据TS评分、漏报率和空报率的统计，模式直接输出的小雨和中雨预报结果很有价值，大雨还可以参考应用，而仅靠简单插值直接利用输出结果作暴雨预报是很难获得成功的，应该利用该模式同时输出和计算的物理量进行再分析确定暴雨的发生和落区。     

1998年中国科学院大气物理研究所气候与环境预测研究中心汛期暴雨短期数值预测

对１９９８年夏季汛期（６～８月）天气过程进行了分析;在６～８月期间用ＩＡＰ－ＥＴＡ暴雨数值预报模式进行了每天的２４小时的降水实时预报;首次采用从Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网上获取的ＮＣＥＰ资料,作为初值。预报的结果表明,ＥＴＡ坐标有限区域模式对暴雨预报有较好的参考价值;ＮＣＥＰ资料是有用的,尤其是在高原和广大海洋资料稀少地区。     

2015年3-5月T639、ECMWF及日本模式中期预报性能检验

2016年3月8日起,欧洲中期天气预报中心全球模式（以下简称ECMWF模式）进行了全面升级。利用常规气象资料和相关ECMWF模式预报资料,对ECMWF模式改进后的春雨期（3—5月）降水预报进行检验和分析,同时总结不同天气背景下,ECMWF模式降水预报的误差分布特征及原因。结果表明：2016年ECMWF模式对流性降水的落区预报偏差成为我国南方春雨期降水落区预报误差的主要来源;当环流背景表现为北方无明显冷空气南下,江南和华南地区受南支槽前西南暖湿气流控制时,模式容易在西南地区预报过多的对流性降水,而其下游地区则存在少报或漏报。

     

一次局地大暴雨过程的数值模拟和诊断分析

采用中尺度数值模式MM5(V3)对2002年8月15-16日发生在江苏启东附近的一次局地大暴雨过程进行了数值模拟,较好地模拟出了本次过程的暴雨中心落区和降水量,以及相关的中尺度系统的发生、发展过程.探讨了中尺度涡旋、局地环流对这次暴雨过程的影响,结果表明,中尺度涡旋对暴雨的发生起了至关重要的作用,局地环流的存在,也有利于降水的发生.     

据1991年特大洪涝过程的物理分析试论江淮梅雨预测

本文以１９９１年江淮梅雨为个例,通过对特大洪涝形成过程的物理分析,就梅雨预测问题提出了一些认识。分析表明,１９９１年江淮流域较长梅雨期内所发生的３场大暴雨是很有代表性的,它们是大气环流季节转变不同进程中的产物,因而具有不同的环流背景和降水性质,且在洪涝的形成中起着不同的作用。据此,我们提出了江淮梅雨的３个模型,指出应在由春夏之交到盛夏这个较长时期内分阶段地考虑梅雨预测。另外还指出,确定雨带的落区,不但应强调副高和东南季风活动对雨带南北进退的作用,而且也要注意西南季风的活动会导致雨带东西向的摆动。最后,就旱涝形成物理过程的诊断研究在旱涝模式预测方法中的意义作了讨论     

中国近几年热带气旋研究进展

总结了中国过去几年尤其是“八五”结束后热带气旋领域取得的研究成果。主要包括以下几个方面的内容：热带气旋的结构、数值预报研究、业务数值预报评估、热带气旋暴雨、热带气旋的气候特征以及热带气旋的灾害等等。     

Comparative Experiments on the Effect of Radar Data Assimilation and Increasing Horizontal Resolution on Short-term Numerical Weather Prediction

To examine the effect of radar data assimilation and increasing horizontal resolution on the short-term numerical weather prediction, comparative numerical experiments are conducted for a Huabei (North China) torrential rainfall event by using the Advanced Regional Prediction System (ARPS) and ARPS Data Analysis System (ADAS). The experiments use five different horizontal grid spacings, i.e., 18, 15, 9, 6, and 3 km,respectively, under the two different types of analyses: one with radar data, the other without. Results show that, when radar data are not used in the analysis (i.e., only using the conventional observation data), increasing horizontal resolution can improve the short-term prediction of 6 h with better representation of the frontal structure and higher scores of the rainfall prediction, particularly for heavy rain situations. When radar data are assimilated, it significantly improves the rainfall prediction for the first 6 h, especially the locality and intensity of precipitation. Moreover, using radar data in the analysis is more effective in improving the short-term prediction than increasing horizontal resolution of the model alone, which is demonstrated by the fact that by using radar data in the analysis and a coarser resolution of the 18-km grid spacing, the predicted results are as good as that by using a higher resolution of the 3-km grid spacing without radar data. Further study of the results under the radar data assimilation with grid spacing of 18-3 km reveals that the rainfall prediction is more sensitive to the grid spacing in heavy rain situations (more than 40 mm) than in ordinary rain situations (less than 40 mm). When the horizontal grid spacing reduces from 6 to 3 km, there is no obvious improvement to the prediction results. This suggests that there is a limit to how far increasing horizontal resolution can do for the improvement of the prediction. Therefore, an effective approach to improve the short-term numerical prediction is to combine the radar data assimilation with an optimal horizontal resolution.     

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。     

Numerical weather prediction over the Eastern Caribbean using Florida State University (FSU) global and regional spectral models and multi-model/multi-analysis super-ensemble

Summary A month-long short-range numerical weather prediction experiment using the Florida State University’s (FSU) global and regional models and the multi-model/multi-analysis super-ensemble over the Eastern Caribbean domain is presented in this paper. The paper also investigates weather prediction capabilities of FSU global and regional models by examining the root mean square errors (RMSE) for the wind and precipitation fields. Super-ensemble forecasting, a new statistical approach to weather forecasting, is used over this domain. Here, forecasts from a number of numerical models provide the input and statistical combinations of these forecasts produce the super-ensemble forecast. A similar approach is used for the precipitation field where one model using different rain rate algorithms is used to generate different model outputs. The results show that the super-ensemble method produces forecasts that are superior to those obtained from the ensemble members. Received May 29, 2000/Revised February 15, 2001