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本文总结了2014年以来我国无缝隙精细化网格天气预报业务的技术进展,讨论了未来发展所面临的关键技术难点。无缝隙精细化网格预报技术的发展,得益于综合气象观测数据和多源资料融合分析网格实况产品的支撑,更依赖于多尺度数值预报模式和实时快速更新同化预报系统的快速发展。经过近5年的探索和努力,我国已经初步建立了针对不同预报时效的无缝隙精细化网格预报技术体系。对于0～4 h预报时效,主要基于全国雷达拼图和GRAPES-Meso模式预报,发展临近分钟级滚动外推预报技术;对于4 h到30 d预报时效,主要通过对区域或全球不同时空分辨率模式预报进行偏差订正、客观解释应用以及降尺度分析,提高预报的准确度和精细度。与此同时,研发了自动化、智能化的交互式预报制作平台,以满足客观高效制作与预报员对极端或高影响天气主观预报优势相结合的需求。发展了以格点实况分析场为参照的空间分析检验方法,初步实现了对高分辨率网格预报的质量跟踪和性能评估。未来的网格预报技术体系,需要吸纳前沿的技术研究成果,包括人工智能应用技术、高级多模式统计后处理技术和协调一致性关键技术等,并且建立统一完整的技术架构和开发标准等。 相似文献
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为了适应精细化预报和业务管理的发展需求,国家气象中心建设开发了基于Web的国家级天气预报检验分析系统。系统分为预报检验、检验文件解析处理、检验数据查询分析与检验平台管理4个功能模块,关键技术包括标准化的数据管理、开放式的算法模块管理与调度和检验数据的可视化分析。系统建立了规范高效的检验业务数据流程,兼容处理预报分析制作系统（MICAPS）数据、GRIB2数据、城镇报数据、自动气象站数据等其他专业气象数据,涵盖了国家级省级智能网格预报、全国城镇天气预报、定量降水预报、大城市空气质量预报等数十项检验业务产品,给出了空间分布、柱状图及数据表格等展现形式。系统为全国各级预报员、模式开发人员和管理人员提供预报检验反馈信息,为各省以及国家级预报业务考核提供了信息支撑;同时系统提供逐旬、月、年度的智能网格预报以及城镇天气预报的检验结果对比,有力支撑了智能网格预报产品业务研发和业务试验。 相似文献
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利用1997—2006年GPCP(Global Precipitation Climatology Project)逐日卫星降水资料、上海台风研究所西北太平洋热带气旋资料,研究了近10年西北太平洋热带气旋降水的时空分布特征。发现整个西北太平洋区域多年平均TC(tropical cyclone)降水为175 mm,TC降水占总降水的比率为12%。年均TC降水场有两个极大值区域,分别位于菲律宾北部和菲律宾以东洋面。纬带平均的经向分布显示,总降水呈双峰分布,主、次峰值分别出现在6°N和35°N;而TC降水呈单峰分布,峰值出现在16°N。10年中TC降水以2004年最强;El Ni?o年TC降水在135°E以东偏多,而在南海中部和菲律宾至台湾等地区偏少;La Ni?a年TC降水在南海地区偏多,在菲律宾以东地区则显著偏少。 相似文献
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针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在较严重的“空报”“漏报”双重惩罚,没有考虑暴雨时空分布不均和预报评分可比性不够等问题,在分析预报员对暴雨预报评分期望值基础上,设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验评分新方法和计算模型,分析了理想评分,并对2015-2016年4-10月中国中央气象台5 km×5 km定量降水格点预报和降水落区等级暴雨预报进行评分试验,获得了以下结果和结论:（1）预报员对暴雨预报评分期望值呈现梯级下降特征,与传统的TS评分存在显著差异;（2）设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验新方法,通过引入e指数函数构建暴雨预报评分基函数,进而构建暴雨评分模型,该模型可以较好地拟合预报员对暴雨预报评分的期望值,同时改善了评分在不同量级阈值处的断崖式突变情况;（3）提出了预报与观测的邻域匹配方法,即一个预报点与所定义邻域中的一组观测相匹配,并利用距离加权最大值法确定暴雨评分值权重系数,预报与观测距离越近,距离权重系数越大,评分值权重越大,提高了评分的合理性,避免了距离较远的匹配站点得高分不利于鼓励预报员提高预报精度的问题;（4）对中国中央气象台逐日5 km×5 km水平分辨率的定量降水格点预报产品和中央气象台定量降水落区等级预报产品进行了评分试验,暴雨预报准确率全国平均值大于60分。基于可预报性的暴雨预报检验新评分与传统暴雨预报TS评分逐日演变特征相似,但可以较好地解析TS为0的预报评分,解析后的新评分与预报员和公众的心理预期更为接近。 相似文献
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2011年1月大气环流主要特征如下:北半球极涡中心位于北美北部,强度比常年同期偏弱.中高纬度地区环流呈现三波型分布,东亚大槽、北美槽强度偏弱,西欧槽接近常年同期,东亚锋区明显南压.南支槽位于90°E附近,强度与常年相当.西北太平洋副热带高压明显偏弱.1月主要气候特点:全国平均气温为-8.3℃,比常年同期(-5.9℃)偏低2.4℃,全国平均降水量为8.2 mm,比常年同期(12.1 mm)偏少3.9 mm.华北、黄淮等地区干旱持续发展,冷空气活动频繁,南方雨雪冰冻灾害严重.月内有3次中等强度冷空气及6次降水过程. 相似文献
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开展了夏半年72 h内逐3 h降水预报试验,针对ECMWF模式预报、基于ECMWF的模式输出统计(MOS)预报、纳入超前空间实况信息的OMOS预报,以及三种预报的最优TS评分订正(OTS)预报,对比分析预报效果,探讨一种多方法结合能够提供良好预报性能的3 h定量降水预报技术方案。结果表明:在短期预报中,MOS预报与OTS订正相结合的MOSOTS综合预报方法的预报性能最好,而且MOS-OTS方法的3 h强降水预报与业务运行的城镇指导预报中融合主客观预报的降水预报相比,也具有一定优势;而在临近3 h预报中,则OMOS预报与OTS订正相结合的OMOS-OTS综合预报方法最优,3 h内0.1、3和10 mm以上降水的TS评分最高,比原始模式预报分别提高73%、198%和483%,Bias评分接近于1,在夏半年的逐日晴雨预报中,OMOS-OTS方法在大部分日期都稳定优于MOS-OTS预报和城镇指导预报。 相似文献
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针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在的双重惩罚导致评分过低,没有考虑到中国暴雨可预报性时、空分布不均,不便于对比分析不同区域暴雨预报能力差异等问题,为了发展基于可预报性的新型暴雨预报评分方法,在综合分析影响预报员暴雨预报信心的主要因素（暴雨气候统计特征、天气影响系统运动尺度特征及数值模式预报能力等）基础上,利用2008—2016年4—10月中国国家气象信息中心5 km×5 km分辨率的多源降水融合格点分析资料、站点降水观测资料和中国国家级业务区域模式降水预报资料以及扩展空间暴雨样本统计方法,构建了一种新型的中国暴雨可预报性综合指数（Synthetic Predictability Index of Heavy Rainfall,以下简称SPI）数学模型,以定量描述中国各区域的暴雨可预报性特征。SPI数学模型由暴雨气候频率、暴雨面积比率和模式暴雨预报成功指数（Threat Score,TS）3个分量组成,计算了2008—2016年4—10月SPI的3个分量及其时、空变化特征。分析结果显示:暴雨面积比率对SPI的时间和空间变化影响最大,两者偏相关系数大于0.9;其次是暴雨气候频率的影响,两者偏相关系数值为0.8左右;第三是模式暴雨预报TS评分的影响,两者的偏相关系数为0.7左右。分析还发现,SPI大值区随季节而变化,空间分布不均匀:4—5月,可预报性大值区主要分布在华南地区;6—7月,主要分布在江淮流域;7月中旬至8月,大值中心从江淮北部移到华北和东北地区;9月,副热带高压南撤,大值中心也相应南撤。 相似文献
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为评估从数值预报、客观方法到主观预报产品各环节对天气预报准确率的贡献,研发了天气预报全流程检验评估程序库(Meteorological Evaluation Program Library,简称为MetEva)。MetEva以检验算法的全流程覆盖和检验结果的可对比性为目标,采用包含基础层和功能层的分层架构,基于统一的数据结构,设计了模块化的检验计算流程。围绕数据读取、数据合并与匹配、样本选取、样本分组、检验计算和结果输出等6个主要步骤,MetEva提供了6类400项功能函数。MetEva集成了5类54种检验算法,涵盖了大部分世界气象组织推荐和国内业务规范要求的检验算法,并对其计算流程进行改进,同时采用矩阵计算方式和并行算法来提升检验程序的计算效率。以温度和降水预报的检验评估为例,简要说明了MetEva的功能和使用方法,展示了MetEva在精细化检验评估方面的应用价值。该程序库已开源发布,可有效支撑全国各级气象部门开展天气预报全流程检验评估工作。 相似文献
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