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国家级强对流天气综合业务支撑体系建设 总被引：1，自引：2，他引：1
国家级强对流天气预报业务正在从以短期预报为主调整到短期和短时预报并重的业务格局。文章从强对流天气预报技术发展与服务需求的角度,重点介绍了国家级强对流天气综合业务支撑平台及其核心技术。该平台以气象数据组织和图形化表达两个核心要求为牵引,发展了数据分析处理系统、自动气象绘图系统和WEB检索与显示系统。数据分析处理系统基于多源观测资料、中尺度数值预报和全球数值预报,发展了集约、高效的强对流天气监测和临近预报、短时预报和短期预报等数据分析处理技术,是整个平台的核心;主要核心技术包括:从不稳定与能量、水汽、抬升与垂直风切变等条件出发,以归纳总结的分类强对流天气概念模型为基础的分类强对流短期预报分析技术;应用"配料法"发展的分类分等级的强对流天气客观概率预报技术;强对流短时预报技术包括高分辨率数值预报释用、多模式预报集成、对流尺度分析、实况和模式探空分析等多项技术,重点实现了从过去3 h实况到未来12 h预报的无缝隙衔接;强对流的监测和临近预报技术在基于多源资料的强对流天气实况与强对流系统监测技术基础上,发展了基于雷达特征量、强对流实况、各类强对流指数和预警信号等多源信息的报警技术。自动气象绘图系统实现了高效、便捷地接入多种数据、自动进行数据分析和制图等多项功能。在预报服务方面,基于WebGIS发展了县级分类强对流预警信号和国家级分类强对流预警预报产品共享技术,实现强对流短时预报业务的高交互性与上下互通的功能。 相似文献
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应用VB6．0软件编写“地市级客观化乡镇天气预报系统”,采用逐步线性回归方法建立各县（市、区）春夏秋冬4个季节的气温和降水MOS预报方程,同县（市、区）乡镇采用同一套预报方程,对欧洲中心等多家数值预报产品进行释用和集成,得到客观化的乡镇天气预报,实现了利用大尺度环流背景下的数值预报产品,结合中尺度数值模式预报制作局部地区天气预报的一种方法;同时利用加密观测数据对乡镇预报进行检验,利用吉林省气象科学研究所MM5模式预报产品制作站点的逐时预报。本系统移植性好、操作简单、功能齐全,方便各地区台站使用。 相似文献
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引言随着气象现代化建设的发展,我国数值预报产品的准确性有了明显的提高,数值预报产品释用工作在全国进展很快。为了加强数值预报产品在地、市级的释用工作,我们研制了本系统。我们用１９９４～１９９６年６～９月的Ｔ６３多层数值预报格点资料,对晋城市中雨以上的降... 相似文献
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沙澧河流域致洪预警系统基于中小河流致洪预警气象服务需求,以气象与水文相结合,应用地理信息(GIS)先进技术,利用气象常规数据、地面自动雨量站资料、数值模式、卫星雷达资料及水文雨量、水位数据等资料,运用动力学诊断和统计分析、多元线性回归方法、模式输出法、相似预报等方法,输出暴雨和水位增量预报模型。该系统通过C/C++语言编程,集气象水文信息显示分析、数据库、预报模型和用户界面于一体,建立了涵盖流域暴雨预报、水位增量监测预测、洪涝灾害预警服务等多功能的可视化业务技术平台。在本地基层台站首次将气象和水文两个学科结合,建立降水、水文和洪涝数据库;首次对沙澧河流域进行暴雨形势分型,并建立流域暴雨预报模型;首次建立沙澧河流域五大水库水位增量预报模型。自系统运行以来,成功对沙澧河流域出现的几次致洪暴雨进行了预警,服务效果明显。 相似文献
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1引言 随着气象现代化的快速发展及预报技术手段的逐渐丰富，对预报质量要求也越来越高，如何将各种丰富的数值预报产品和制作精细预报相结合，是我们迫切需要解决的问题。数值预报要素预报一直是我们实际工作中预报降水量的主要参考依据，所以数值预报产品的正确释用是提高天气预报准确率、提高气象服务质量和水平的关键问题。 相似文献
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短期数值预报产品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Ｔ６３产品的释用。 相似文献
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目前,集合预报已成为天气预报业务的主要支撑。然而,由于数值模式本身的限制与不完善以及集合系统存在初值扰动、集合大小等方面的局限,常存在预报偏差。不同预报模式通常具有不同的物理过程参数化方案、初始条件等,导致其预报能力各有不同。为此,如何纠正预报偏差以及如何充分有效地利用不同模式的预报信息以获得更加准确的天气预报广受关注。近年来,利用统计理论与预报诊断,基于多个集合预报系统的多模式集成预报技术得到快速发展,已成为有效消除预报偏差从而提高天气预报技巧的一种统计后处理方法。针对气温、降水和风3个最基本的地面气象要素,首先依据预报形式将应用范围较广的简单集合平均、消除偏差集合平均、超级集合、贝叶斯模式平均、集合模式输出统计等加权或等权平均多模式集成技术,分成确定性预报和概率预报两大类,并做系统介绍。最后,讨论使用和发展多模式集成技术需要关注的问题,包括考虑参与集成的模式个数、发展降水及风速分级预报模型和发展基于机器学习的多模式集成新技术。 相似文献
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中期数值天气预报的集合预报试验 总被引：11，自引：3，他引：8
利用中国科学院大气物理研究所研制的Ｔ４２Ｌ９ 谱模式, 在中期数值预报领域中引入集合预报的概念和方法, 初始扰动场取为Ｔ４２Ｌ９ 谱模式２４ 小时预报误差的平均均方差乘随机数, 再综合利用蒙特卡洛预报（ ＭＣＦ） 和落后平均预报（ＬＡＦ） 两种方法作集合预报试验, 试验结果表明： 各成员预报的等权平均或不等权平均的集合预报明显优于单一的控制预报; 不等权平均与等权平均的集合预报结果相比较, 不等权平均的集合预报优势较明显; 在不等权平均的集合预报中, 区域性不等权平均又比全球性不等权平均的预报稍好。 相似文献
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湖北省梅雨期分级降水预报试验 总被引：4，自引：1，他引：4
以武汉中心气象台日常业务降水预报项目为研究对象，选择梅雨期１２－３６小时预报时段，以灰色系统理论的生成函数为基础，运用灰色预测模型将ＬＡＦＳ模式等降水量预报集成，制作了武汉单站降水量分级（弱降水，中等强度降水和强降水）预报。运用回归分析方法，将ＬＡＦＳ资料的降水量预告场订正到湖北省５个自然区，制作湖北省区域降水分级预报。经过１９９３年、１９９４年准业务试验，获得了较好的效果。 相似文献
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介绍了美国近20多年在强天气过程预报方面所取得的进展，并列举了若干有关龙卷风、雷暴大风和冰雹等的预报方法。 相似文献
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WRF模式对江苏如东地区风速预报的检验分析 总被引：3，自引：1，他引：2
探讨了WRF模式在风电场的风速或者功率预报中应用的可行性, 主要研究和评估了WRF模式对地处东亚季风区及海陆交界的江苏如东地区夏季和冬季风速的短期预报效能。研究发现WRF模式可以比较好地预报如东站冬季的风速, 24 h预报的风速时间序列和观测资料的相关系数可以达到0.61, 通过置信度99%的检验, 48 h和72 h的预报与观测风速相关系数分别为0.54和0.47, 也能通过置信度99%的检验;相对而言, 模式对夏季风速的预报则要差一些, 24 h的相关系数有0.59, 48 h和72 h的相关系数只有0.47和0.30, 但仍能通过置信度99%的检验。在量值上, 模式预报的风速比观测值都略偏大一些。而江苏南通市预报结果显示, 模式的预报效能要比如东稍高一些, 和如东类似, 模式对该地冬季的预报要好于对夏季风速的预报。从更大尺度范围的分析也表明, 模式对不同地区预报的准确度是不一样的, 对海面以及海陆交界的海岸预报精度要高一些, 在平坦的内陆地区预报也比较好, 但在山区预报效能则较差。总体说来, WRF能胜任风速短期预报, 值得进一步研究和应用。 相似文献
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Public weather services are trending toward providing users with probabilistic weather forecasts, in place of traditional deterministic forecasts. Probabilistic forecasting techniques are continually being improved to optimize available forecasting information. The Bayesian Processor of Forecast (BPF), a new statistical method for probabilistic forecast, can transform a deterministic forecast into a probabilistic forecast according to the historical statistical relationship between observations and forecasts generated by that forecasting system. This technique accounts for the typical forecasting performance of a deterministic forecasting system in quantifying the forecast uncertainty. The meta-Gaussian likelihood model is suitable for a variety of stochastic dependence structures with monotone likelihood ratios. The meta-Gaussian BPF adopting this kind of likelihood model can therefore be applied across many fields, including meteorology and hydrology. The Bayes theorem with two continuous random variables and the normal-linear BPF are briefly introduced. The meta-Gaussian BPF for a continuous predictand using a single predictor is then presented and discussed. The performance of the meta-Gaussian BPF is tested in a preliminary experiment. Control forecasts of daily surface temperature at 0000 UTC at Changsha and Wuhan stations are used as the deterministic forecast data. These control forecasts are taken from ensemble predictions with a 96-h lead time generated by the National Meteorological Center of the China Meteorological Administration, the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, and the US National Centers for Environmental Prediction during January 2008. The results of the experiment show that the meta-Gaussian BPF can transform a deterministic control forecast of surface temperature from any one of the three ensemble predictions into a useful probabilistic forecast of surface temperature. These probabilistic forecasts quantify the uncertainty of the control forecast; accordingly, the performance of the probabilistic forecasts differs based on the source of the underlying deterministic control forecasts. 相似文献