MOS预报业务系统

MOS作为应用数值预报产品的一种方法,已被广大气象台站用于中、短期预报业务。目前,辽宁省MOS预报使用的数值预报模式资料主要是:(1)欧洲中心的中期数值预报资料,它可以直接从气象电报中得到格点值;(2)日本数值预报传真图提供的图形资料。过去实时的中、短期MOS预报业务流程是先从欧洲中心数值预报格点报中选择出MOS方程所需资料,通过手工置入机器;对日本传真图,则是逐张由人工读取网格点数     

山东省4—5月中期降水预报方法的综合应用

为实现中期降水预报业务客观、定量、自动化,在对欧洲中心和日本数值预告产品误差对比分析的基础上,采用欧洲中心(ECMWF)500hpa数值预报格点资料。以天气学原理为基础,以预报实践经验为依据,分析出各月份不同天气系统对我省天气的影响,在关键区选择天气学意义明确的物理因子,用MOS预报方法、PP预报方法、相似离度分析方法和天气学方法相结合,制做4—5月中期(72h—120h)降水预报,效果较好。     

贵州中西部道路结冰气象影响因子检验评估

该文利用日常业务应用的中央台精细化预报(CMA-thin)、中国T639、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)和日本气象厅(JMA)4个预报中心的预报资料,采用均方根误差和预报准确率对各预报中心中影响道路结冰的气象因子进行检验分析。结果表明在72 h预报内在不同时刻起报场中,T639在08时起报的相对湿度效果最好;日最高气温、最低气温及0℃以下的气温预报准确率EC细网格最高;降水预报以JMA最优。该结论一方面为贵州中西部道路结冰监测预警预报系统的建设提供最优要素选择;另一方面使预报员在多个数值预报中相对信任某个预报中心的要素预报,缩短了预报员的参考和选择时间。最后通过2012年12月29—31日道路结冰个例进行对比分析,很好地验证了上述检验结论。     

北京智能网格温度客观预报方法(BJTM)及预报效果检验

基于欧洲中心中期天气预报(ECMWF)精细化数值预报模式产品资料,采用一元线性回归以及克里金插值,发展了北京地区智能网格温度客观预报方法(Beijing intelligent grid temperature objective prediction method,BJTM),并对2017年1—12月北京地区55个考核站进行检验。结果表明,BJTM对ECMWF细网格模式的温度预报订正能力有显著提升,日最高、最低气温预报准确率分别提高25.4%和11.2%。2018年1—6月的业务运行结果也表明BJTM预报产品的预报结果优于同期ECMWF模式、中央台指导预报及预报员主观预报产品。BJTM可以有效提升北京地区温度预报的精细化能力和水平,有较好的业务应用价值。     

几种数值模式对盛夏西太平洋高压预报效果的检验

利用1983年7、8月的传真资料,对北京气象中心、日本气象厅和欧洲中期预报中心几种业务模式的副热带高压预报,进行了统计检验。检验结果表明:①各业务模式预报的副高脊线位置与实况有较好的相关;②预报的面积指数偏小,强度指数偏弱;③预报的588线西脊点位置明显偏东,且偏差大小不稳定;④预报的副高活动区域内网格点高度值和实况有比较满意的相关,但数值偏低。     

一次次天气尺度系统降水预报的数值试验

本文应用实测资料,探讨了夏季次天气尺度扰动的数值预报问题。利用细网格五层原始方程模式,成功地报出了产生暴雨的气旋的发生和低空急流的加强。对比干、湿模式的不同结果后,论证了水汽在这类系统发生发展中起的重要作用,初步结果表明:这类系统基本上是由湿对流驱动的。另外,还讨论了初始水汽场的变动对降水和形势预报的影响。使用卫星云图资料修正初始水汽场后,对降水预报有所改进。     

GRAPES全球三维变分同化系统的检验与诊断

中国气象局数值预报中心新近升级的GRAPES全球三维变分同化系统的大气基本状态变量在物理属性与定义的网格和坐标上与预报模式保持一致,是一个完全针对GRAPES预报模式的同化系统。该系统不仅有利于减小分析误差,也是构建GRAPES四维变分同化系统的基本环节之一。该文通过与观测资料的对比、与国际其他业务中心分析场的对比,以及中期数值预报的检验,对新的GRAPES全球三维变分同化系统性能进行较全面讨论,并通过对这一系统的检验,探索资料同化系统性能的检验方法,尤其是观测资料同化效果的定量评价方法。诊断结果表明:在宏观特征上,GRAPES变分同化系统的分析场与欧洲中期数值预报中心和美国国家环境预测中心的分析场十分相似, 但细节上仍有差别。这些差别主要源自GRAPES同化系统中探空、地面报、掩星以及飞机报观测的贡献偏大,而卫星垂直探测仪观测资料的作用尚未充分发挥。从探测单要素来讲,风及湿度观测的作用发挥不够。此外,青藏高原周围地区、模式高层及赤道地区分析场偏差较大,它们与模式地形及高层的处理等有关系,这些问题有待进一步改进。     

数值天气预报的进展和展望

该文系统地回顾了近10—15年来中期数值天气预报在数值模拟,资料同化,业务预报技巧,模式系统误差方面的研究进展。着重介绍了欧洲中期天气预报中心(ECMWF)业务预报模式和资料同化系统的主要变化。最后,对数值天气预报的未来前景作一展望。     

贵阳14时气温数值预报检验及拟合订正分析

利用2012—2014年T639、EC细网格24 h、48 h内2 m温度和站点观测气温,在对比分析T639和EC细网格模式优缺点的基础上,选择预报准确率更高的EC细网格14时2 m温度和14时观测气温求解最优回归拟合方程,考察在不同天气转换过程中模式和拟合方程对14时气温预报的优缺点可知:24 h内回归检验拟合方程比模式预报准确率高4.92%,对雨天和阴/多云天气比模式预报有显著提升,预报实时检验也比模式高4.25%,对提高最高气温预报具有一定的参考价值。     

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。     

安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。     

2019年汛期大渡河流域面雨量多模式预报效果检验

基于站点观测资料、格点实况资料和智能网格、西南区域中心业务运行的中尺度模式系统(southwest center WRF ADAS real-time modeling system, SWCWARMS)及欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式资料,以面雨量为研究对象,采用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等,对2019年6—10月大渡河流域面雨量预报效果进行检验评估。结果表明:预报平均绝对误差、预报正确率及模糊评分检验显示,智能网格的预报效果总体上优于其他模式。随着面雨量等级的增大,TS评分逐渐降低,空报率逐渐减小,漏报率逐渐增大,模式的预报能力逐渐降低。ECMWF模式在小雨和中雨面雨量预报中优势明显,智能网格在大雨和暴雨等级面雨量预报中表现较优。3个模式在小雨和中雨等级面雨量预报中预报的等级偏大,在大雨和暴雨等级面雨量预报中预报的等级偏小。各模式对典型降水过程面雨量预报结果表明,SWCWARMS模式对面雨量的预报等级均偏大,而智能网格和ECMWF模式对小雨和中雨的预报等级偏大,对大雨预报等级偏小。     

最优集合预报订正方法在客观温度预报中的应用

数值模式的直接输出预报在实际应用时常与实况产生一定的偏差,对模式预报进行有效的本地化订正是提高预报准确率的重要手段。以欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式细网格资料,采用最优集合(anolog ensemble,AnEn)预报订正方法对北京市各站1～7 d的日最高气温和日最低气温进行订正,并对相关参数进行了本地化。采用了滑动训练期、优化变量权重两种方案进行训练。检验评估结果表明:(1)滑动训练期采用60 d时能同时保证计算效率和预报准确率;采用最优变量权重方案后,与预报员主观预报准确率对比,AnEn的最低气温优于预报员主观预报,最高气温基本相当;增加训练期的长度(引入多年的历史资料)相比优化变量权重方案能更有效地提高预报准确率。(2)AnEn预报订正方法在改善数值模式预报的固有偏差(如对由数值模式对局地地形、边界层日变化等形成的误差)效果显著,有较好的应用价值;对于因局地天气(如霾、降水、大风等)影响下,AnEn的温度预报准确率虽优于ECMWF,但不如主观预报,未来还有改进空间。还对检验结果进行了时间和空间验证,确保在以后的业务尤其是智能网格预报业务中的运行效果。     

数值预报模式在新疆塔城地区降水预报中的检验

利用德国、日本、T639、EC细网格模式降水预报资料,采用客观分析和T_S评分检验方法对2012年1月至2016年3月塔城地区降水的预报效果进行检验和对比分析。结果表明:EC细网格模式对盆地强降水中心、最大降水量、降水开始及结束时间预报的T_S评分最高,T_S评分次高为南部地区,而和丰地区最差;德国模式对盆地降水落区预报的T_S评分最高,EC细网格模式对南部及和丰地区降水落区预报的T_S评分最高;除和丰外,4种模式对塔城地区冷季降水预报的T_S评分均高于暖季,对24 h各级别降雪预报的T_S评分高于降雨;随着预报时效延长、降水量级增大,4种模式对24—72 h降雨(雪)及24 h各级别降雨(雪)的预报准确率随之下降,其中24 h降雨(雪)、小雨(雪)的T_S评分最高。     

加密探空资料在华东区域业务模式中的应用试验

采用中国气象局2014年6月1日—30日14时加密探空资料,利用华东区域中尺度数值预报业务系统比较同化加密探空观测资料前后模式预报结果的差异。研究表明,同化加密探空资料后,对模式初始时刻不同高度的位势高度、比湿、温度、风速等变量均有一定的影响;对位势高度、温度和风场的影响在高层100—150 h Pa比较显著,而对比湿的影响主要体现在低层700—750 h Pa。同化加密探空资料后模式初始场更接近实况。批量数值试验的统计检验表明,同化加密探空观测资料后对强降水及形势场预报均有不同程度改进,24 h暴雨和大暴雨量级降水的预报技巧分别提高了2.5%和8.1%。     

榆林2017年7月26日区域性大暴雨数值预报降水检验及误差分析

采用2017年7月25日08时—26日08时地面观测资料与欧洲中期数值模式(ECMWF,简称“EC”)、中国气象局全球中期数值模式（GRAPES_GFS,简称“GFS”）和日本气象厅数值模式（简称“JMA”）的降水预报进行对比,分析各模式对此次区域性大暴雨过程的预报性能,并将各模式预报的环流形势、物理量场与NCEP1°×1°再分析资料做对比,分析模式降水误差的产生原因。结果表明：EC对降水量预报较好,达到大暴雨量级;GFS降雨量级预报为暴雨,中心位置比EC更接近实况;JMA中心位置预报最好,但降雨量与实况相差较大。各模式均为20时预报优于08时预报,且随着预报时效的临近,预报结果更接近实况。EC预报的低层切变、垂直速度中心、水汽通量散度大值区和假相当位温能量舌均偏北,因而预报的降雨区域偏北。GFS预报低层辐合、θse相对大值区、垂直上升运动中心均明显偏西,故降水大值区在内蒙地区,垂直运动次上升中心对应榆林上空降水中心。JMA的各因素均与实况位置一致,降水中心预报在各模式中最接近实况,由于低层气流较弱以及弱的水汽辐合,导致降水量预报与实况相差较大。     

台风路径预报套网格模式的试验

为了提高差分模式的分辨率,以改进台风路径预报。本文提出了原始方程模式的两种嵌套网格方案。试验表明,所提异模式嵌套网格交界域变量的衔接、协调处理是有效的;以轴对称正态分布模拟台风环流对于合风路径数值预报是适宜的。个例计算及1980年试用结果表明,套网格方案对路径预报有不同程度改进。     

广义熵权法在大连中期天气预报中的应用

为发挥不同模式数值预报产品的各自优势,提高数值预报产品的综合应用效果,通过引入广义熵权的概念,将数值产品的预报场与分析场或实况资料进行对比分析,进而动态分步跟踪评估不同模式数值预报产品的中期预报效果。利用该方法对大连地区历史天气个例进行中期天气预报模拟试验,并将其用于某次导弹发射任务气象保障。结果表明,该方法能够客观、定量地比较不同模式数值预报产品之间的异同,较好地挖掘各类数值预报产品的阶段性优势以便预报员决策时选用,从而在一定程度上提高中期天气预报的准确率。     

ECMWF模式副热带高压指数释用产品的应用

应用2006年6—8月欧洲中心数值预报资料,从计算出的副热带高压面积指数、强度指数和西伸脊点、脊线位置及北界位置分析入手,对副热带高压的特征预报进行统计学检验和误差对比分析。结果表明:基于欧洲中心数值预报模式的计算产品对于副热带高压的预报在96 h内误差较小,120—168 h误差较大,副热带高压的预报总体上呈现强度偏强、面积偏大、西脊点偏西和脊线及北界偏北的误差特点。     

谈谈数值预报模式

一、什么叫模式 在数值预报中扮演主角的是所谓模式,什么叫做数值预报模式呢?简单地说,模式就是进行预报的数学计算方案。这种方案首先包括预报方程及其适定条件(如边界条件与初始条件);其次是解方程的具体方法;因为求数值解还需设计一定的水平网格;根据预报的要求和资料条件确定适当的空间层次等,这些内容的整体就称为模式。由于这些内容有差别,所以模式也是各种各样的。如因为预报对象不同而有一般的