气象预报系统
常见的天气系统 (2)

常见的天气系统
常见的天气系统有以下几种:
1. 气象观测系统:包括气象观测设备(如气象气球、气象雷达、卫星)和气象观测站点。
气象观测系统通过观测和收集大气环境的数据,提供天气预报和气象分析的基础。
2. 天气预报系统:通过分析大气现象、观测数据和气象模型,预测未来一段时间内的天气情况。
天气预报系统通常包括气象预报模型、气象数据分析系统和天气预报发布系统。
3. 气象数据分析系统:用于处理和分析气象观测数据,生成气象场数据和气象要素。
气象数据分析系统通常包括气象数据输入、数据质量控制、气象场分析和插值算法。
4. 气象预报模型:利用大气动力学方程和气象观测数据,模拟大气运动和变化的数学模型。
气象预报模型可以模拟大气的温度、湿度、风速等气象要素的变化,从而提供天气预报信息。
5. 气象预警系统:根据气象预报和观测数据,及时发布天气警报和预警信息,提醒公众和相关部门采取相应的防范措施。
气象预警系统可以包括天气预警发布系统、信息传输系统和应急响应系统等。
这些天气系统通常相互关联、协同工作,提供准确的天气预报和气象服务,帮助人们做出科学决策和规划。
气象计算网格模式预报系统的建立与优化

Esa ls me ta d o tmiain o d lp e ito y tm a e n tb ih n n p i z to fp tt n lgi to oo ia o u ai a rd o
第2 7卷第 1 期 1 21 0 0年 1 1月
计 算 机 应 用 研 究
Ap lc t n Re e r h o o u e s p i ai s a c fC mp t r o
Vo . 7 No 1 12 . l
NO . 2 O V 01
气 象 计 算 网格 模 式 预 报 系统 的建 立 与优 化 术
p o e sn r c d r s r c si g p o e u e .Ru n n e ut n ia e mu h p ro ma c mp o e n fMM5 mo e y tm n te d pa fr . n ig r s l i d c t c e r n e i rv me t s f o dl s s e o h lt m o
W ANG n Bi ,ZHOU n Bi ,W EIM i n
( . ai a t ro i l , mai et , . ainl t rl i l et , hn t rl i l d iirt n B i g108 , hn ) a N t n l e o gc , o Me o l a r tnCne bN t a e o gc ne C i Me o o c mnsai , e n 00 1 C i o r o Me o o a C r a eo g aA t o f a
常见的天气系统(常用)

影响
高原反气旋对天气系统有 重要影响,能够控制和影 响其他天气系统的移动和 强度。
04 其他天气系统
雷暴
总结词
雷暴是一种常见的天气现象,通常伴随着强烈的雷电和阵雨。
详细描述
雷暴通常发生在夏季或初秋季节,由积雨云产生,伴随着强烈的雷电和阵雨。雷 暴天气时,空气中的电荷积累,产生电场和磁场,引发雷电现象。阵雨则是因为 雷暴天气中,暖湿气流上升冷却凝结形成的水滴降落形成的。
施。
温带气旋
01
温带气旋是发生在中纬度地区的大型旋转的气旋性涡旋,也称为温带 低气压或锋面气旋。
02
它由低气压中心、冷心结构和周围的风暴组成,具有较大的风区和降 水区域。
03
温带气旋的生命周期包括形成、发展、成熟、锢囚和消亡五个阶段。
04
温带气旋对人类和自然环境造成的影响包括大风、暴雨、暴雪等,需 要采取相应的防范措施。
形成
温带反气旋的形成与冷空气南下 和地形等多种因素有关,通常在 冬季最为明显。
影响
温带反气旋对天气系统有重要影 响,能够控制和影响其他天气系 统的移动和强度。
高原反气旋
定义
高原反气旋是位于高原地 区的高压系统,其中心气 温较低,气流下沉,天气 晴朗。
形成
高原反气旋的形成与地形 等多种因素有关,通常在 夏季最为明显。
高压气旋
高压气旋是发生在高纬度地区的大型旋转的气旋性涡旋, 也称为高压系统或反气旋。
高压气旋的生命周期包括形成、发展、成熟和消亡四个 阶段。
它由高压中心、暖心结构和周围的风区组成,具有较小 的风区和降水区域。
高压气旋对人类和自然环境造成的影响较小,但有时会 引起干旱等气候现象。
03 反气旋系统
气象信息系统概述

用户界面与其他部分
用户界面接收用户的请求和反馈,与其他部 分交互,实现整个系统的闭环运行。
04
气象信息系统面临的挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
数据加密
采用先进的加密算法对气 象数据进行加密,确保数 据在传输和存储过程中的 安全。
访问控制
建立严格的访问控制机制, 对不同用户设定不同的权 限级别,防止未经授权的 访问。
数据存储方式:分布式存储和集中式存储,其中分布式存储可以降低数据存储成本 和提高数据安全性。
数据处理技术包括数据清洗、数据融合、数据同化等技术,以实现对气象数据的处 理和分析。
数据分析与可视化技术
数据分析与可视化技术是将处理 后的气象数据转换成易于理解的 形式,并提供给用户进行决策支
持。
数据分析方法:统计分析、模式 识别、机器学习等,以实现对气
气象信息系统的应用场景
气象预报
气象信息系统能够提供天气预 报、气候预测等服务,帮助人
们了解未来的天气状况。
灾害预警
气象信息系统能够实时监测气 象数据,及时发出灾害预警, 减少自然灾害对人类生命财产 的损失。
农业服务
气象信息系统能够提供农业种 植、养殖等方面的服务,帮助 农民科学合理地安排农业生产 。
数据传输技术
数据传输技术是将采集到的气象 数据传输到气象信息系统的关键
环节。
数据传输方式:有线传输和无线 传输,其中无线传输包括卫星通
信、移动通信和微波通信等。
数据传输技术要求高效率和低延 迟,以保证气象数据的实时性和
准确性。
数据存储与处理技术
数据存储与处理技术是气象信息系统的重要组成部分,负责对采集到的气象数据进 行存储、处理和分析。
气象灾害预警系统的原理

气象灾害预警系统的原理气象灾害预警系统是指利用先进的气象监测、预测技术和信息传输技术,及时预警和发布各种气象灾害信息,以便采取有效的措施减少损失、保护人民生命和财产安全的一种综合系统。
其原理是通过监测大气环境的各种参数,分析气象数据,利用气象模型进行预测,及时发布预警信息,提醒公众注意避险。
气象灾害预警系统的原理可以被分为以下几个步骤:一、监测与数据收集气象监测包括对大气环境中各种参数的实时监测,包括气温、湿度、风速、降水量等。
这些数据可以通过气象观测站、卫星遥感、雷达等多种手段获取。
通过实时监测和数据收集,系统可以获得准确、及时的气象数据,为后续的预警工作提供基础。
二、数据分析与模型预测收集到的气象数据被传输到气象预报中心,经过数据分析和处理。
利用气象模型结合先进的计算机技术,系统可以对气象参数进行预测,包括气候变化、风暴、降雨等事件的发生和发展趋势。
这样就可以在恶劣天气发生前提前做出预测和预警。
三、预警发布一旦发现有可能引发气象灾害的事件,系统会及时向公众发布预警信息。
预警信息可以通过各种途径传播,包括电视、广播、手机短信、互联网等。
预警信息应当包括事件的发生时间、地点以及可能引发的影响,以便公众做好防范和避险准备。
四、应急响应一旦接收到预警信息,各级政府部门和相关单位应立即启动应急响应机制,采取各种措施保护人民的生命财产安全。
这些措施可以包括疏散、关闭学校、停课、转移人群、加固建筑、提供紧急救援等。
五、评估和反馈预警发布后,还需要对预警效果进行评估。
包括预警信息的准确性、及时性,以及公众对预警信息的响应情况等。
通过评估可以为今后改进预警系统提供依据。
总体来说,气象灾害预警系统的原理是通过监测、数据分析、预测和发布预警信息等环节,及时向公众发布气象灾害预警信息,以减少损失,保护公众的生命和财产安全。
这一系统是一个综合性的系统,需要集成多种技术和资源,对气象数据的准确性和及时性有着严格要求。
同时,预警工作不仅依赖于技术手段,还需要政府部门和社会公众的积极参与和响应。
气象预报系统设计与实现

气象预报系统设计与实现一、绪论现代化的气象预报系统已成为现代社会不可或缺的技术设备之一。
气象预报系统主要通过获取气象数据,通过模型预测,提供气象信息服务供用户使用。
基于现代化技术和大数据分析技术,气象预报系统层出不穷,迅速提高了气象预报的准确性和及时性。
本文主要围绕气象预报系统的设计与实现展开。
二、气象预报系统设计1.系统架构设计气象预报系统的架构设计包括各个层次的模块和交互协议。
一般来讲,气象预报系统可以分为数据获取层、数据处理层、数据储存层和用户服务层。
数据获取层- 主要通过气象传感器获取实时气象数据,并将其传输到数据处理层。
数据处理层- 通过现代化的技术手段对气象数据进行处理和分析,运用机器学习和深度学习等算法,提高气象预报准确性。
数据储存层- 储存数据处理后的气象数据,并备份重要数据,以保证数据的安全性和稳定性。
用户服务层- 通过数据展示形式向用户提供气象预报信息,例如气象图形、文本信息等。
2.功能模块设计气象预报系统的主要功能包括气象数据的采集、处理、储存和用户服务。
系统开发人员应对气象预报系统进行分析和评估,确定系统的需求和功能模块。
其中,气象数据采集模块是气象预报系统的关键性能之一。
针对采集的气象数据,可以进行以下分析:气象数据分析模块- 对采集到的气象数据进行统计、分析,挖掘数据现象之间的关系。
气象数据预测模块- 基于气象数据的历史信息和现代数据分析技术,预测气象变化,提高气象预报的准确性。
气象数据展示模块- 通过图形化、文本化和音频化展示气象信息,提供更加直观的、便于理解的气象预报信息。
三、气象预报系统实现1.数据采集气象数据的采集一般采用传感器的方式,例如气温、气压、湿度、降雨等。
对于传感器采集的数据,需要考虑数据的实时性,一般使用数据传输协议,例如HTTP、MQTT等。
2.数据处理气象数据的处理可以使用机器学习和深度学习算法来预测天气,提高气象预报的准确性。
机器学习算法主要可以自适应地学习气象数据,例如随机森林算法、K-均值算法等。
《气象信息系统》课件

讨论传感器精度和稳定性的重要性,以及如何选择合适的传感器 以确保数据的准确性和可靠性。
通信技术
通信方式
介绍气象信息系统中常用的通信方式,如无线电、卫星、GPRS等 。
通信协议
解释气象信息系统中使用的通信协议,如TCP/IP、UDP等,以及 它们在数据传输中的作用。
数据传输效率
讨论如何提高数据传输效率,如采用压缩技术、多通道并行传输等 。
详细描述
气象信息系统可以为城市规划者提供详细的气象数据 和气候预测结果,帮助规划者了解城市所在地区的气 候特点和变化趋势。这些信息可以帮助规划者合理规 划城市空间布局和基础设施建设,例如合理安排城市 绿化、排水系统等设施的位置和规模,提高城市的适 应性和可持续发展能力。同时,气象信息系统还可以 为城市应急管理和防灾减灾提供重要支持。
网络化阶段
随着互联网技术的发展,气象信息系统逐渐实现网络化,数据共享和 远程访问成为可能。
现代化阶段
目前,气象信息系统正在向现代化发展,云计算、大数据、人工智能 等新技术的应用将进一步提高系统的智能化和自动化水平。
02 气象信息系统组成
数据采集子系统
数据采集子系统是气象信息系统的底层部分,负责从各种气象观测设备中 获取原始数据。
详细描述
气象信息系统通过收集和分析大量的气象数据,包括气温、气压、湿度、风速、风向等,结合气象学原理和算法 ,对未来的天气状况进行预测。天气预报对于农业生产、交通出行、旅游规划等方面具有重要意义。
气候预测
总结词
气候预测是气象信息系统的重要应用之一,它可以帮助人们了解未来一段时间的气候变化趋势,为长 期规划和决策提供依据。
它通常包括传感器、采集器和数据传输模块等组件,能够实时监测温度、 湿度、气压、风速、风向等气象参数。
常见的天气系统

常见的天气系统:一、锋面系统、低压(气旋)和高压(反气旋)系统锋面系统低压(气旋)和高压(反气旋)系统台风长江流域的伏旱天气我国北方秋季“秋高气爽”的天气二、锋面气旋地面气旋与锋面经常联系在一起,称为锋面气旋,主要活动在中高纬地区,多见于温带地区,也是影响我国北方的一种常见的天气系统。
1、锋面位置的判读:锋面往往与低压槽(将低压区等压线弯曲最大的各点连接起来,由于这条线各点气压比两侧低,所以称为槽线)重合,因为水平气流在低压槽中辐合上升,冷暖气流在此相遇。
2、锋面类型的判读:①找槽线:图中 、 为槽线。
②定半球:图中气旋是一个按 时针方向流动的漩涡,为 半球。
③定冷暖气流:判断出半球后,如果为北半球,则从偏北方吹来的为 气流(气团),如图中字母 、 ;从偏南方向吹来的为 气流(气团),如图中字母 、 。
④结合旋转方向,判断锋面类型:从图中可知A 、C 气流占主动地位,即甲为 锋,乙为 锋。
⑤判断天气状况:不管是冷锋还是暖锋,降水均主要分布于 气团一侧,如图中字母 、 降水较多。
三、全球气候变化1.气候变化的主要表现:不同时间尺度的冷暖干湿变化。
2. 不同时间尺度的的气候变化3.全球气候变化的可能影响及原因4.全球气候变化的适应对策(1)控制温室气体排放。
通过技术措施减少大气中二氧化碳、甲烷等温室气体排放; (2)增加温室气体吸收.如植树造林和采用固碳技术;(3)适应气候变化。
如培养新的农作物品种,调整农业生产结构,规划和建设防止海岸侵蚀的工程等;(4)加强立法和管理,如实行直接控制,应用经济手段,鼓励公众参与等措施; (5)努力加强国际合作,科学预测,积极应对未来气候变化。
【例1】读某地四种不同天气系统过境前后气压变化示意图(图4),完成1--3题。
1.关于四种天气系统的判断,正确的是A.甲是暖锋过境 B.乙是低压过境C.丙是冷锋过境 D.丁是高压过境2.在图中②时段中,天气以晴好为特点的是A.甲 B.乙 C.丙 D.丁3.四种天气系统与其影响下可能出现的天气现象的组合正确的是A.甲------寒潮 B.乙-------长江流域的伏旱C.丙------台风 D.丁-------我国北方夏季的暴雨天气参考答案:1C 2B 3B【例2】《齐民要术》有一段描述:“凡五果,花盛时遭霜,则无子。
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气象预报系统气象成就⑦党的十八大以来,在党中央、国务院的坚强领导下,现代气象预报业务体系基本建立,气象预报事业进入高质量发展阶段,气象服务国家重大战略、经济社会发展、人民福祉福祉的能力显著提升。
以预报精准为龙头,坚持将预报精准放在气象业务链条中的核心位置,带动监测精密和服务精细发展,推进观测预报服务业务共融互通,是中国气象局常抓不懈、在实践中不断深化发展的工作理念。
党的十八大以来,我国精细化预报实现0天至30天无缝隙网格-站点预报一体化,全球范围0天至10天10公里网格预报及1万多城市的逐3小时预报。
基于“云+端”的气象业务技术体制重点改革逐步展开,以智能网格预报为代表的现代气象预报业务体系基本建立,以高分辨率数值模式、多源融合实况分析等关键技术为代表的客观化精准化技术体系逐步完善,气象预报业务整体实力接近同期世界先进水平,初步具备全球监测、全球预报、全球服务能力。
十年来,气象预报预测准确率稳步提升。
暴雨预警准确率达89%,强对流天气预警时间提前至38分钟,均创历史新高;台风路径预报24小时误差为65公里,稳居国际先进行列。
预报准确率提升的背后,是气象预报预测关键核心技术的“井喷式”突破——锚定“地球系统框架”发展数值预报,构建短临、短期、中期、长期、延伸期-次季节、季节-年际、年代际无缝隙天气气候预报预测模式体系;自主研发应用四维变分同化系统,推动我国数值预报同化技术迈入国际前列,成为国际上少数具有研制四维变分同化能力的国家之一;实现第三代气候模式预测业务系统次季节-季节-年际尺度气候预测一体化,预测性能达到国际先进水平;推进中国气象局数值预报业务系统精细化发展,实现全球同化预报系统25公里分辨率、可用预报时长10天,区域同化预报系统3公里分辨率,全球气候预测系统45公里分辨率;发展1公里快速循环更新同化预报系统,为北京冬奥会“百米级、分钟级”天气预报服务提供有力支撑。
建设智能网格预报技术和产品体系,通过分钟级滚动外推临近预报技术、高分辨率模式的短时释用预报、多尺度模式短期综合集成、基于集合预报的神经网络延伸期预报等技术研发,结合大数据、人工智能等新技术,推进我国天气预报业务逐步从站点-落区向数字-格点转变;推进降水、温度等气象要素网格预报产品业务稳定运行,实现国内5公里分辨率24小时逐小时预报、1天至10天逐3小时预报、11天至30天逐24小时预报,全球范围0至10天10公里网格预报及1万多城市的逐3小时预报;建立智能网格气候预测业务,研发延伸期(15天至30天)每日滚动更新的主要环流和要素格点化预测产品等。
关键核心技术的突破,为推进气象预报预测业务高质量发展夯实了基础——围绕强基础、补短板,中国气象局先后出台了强对流(强风)、龙卷风监测预报预警能力、流域气象保障能力、西南和东北地区业务和科研能力提升等十余项专项工作方案。
着力解决制约精准预报能力提升的关键问题,实现重点突破,带动全局发展。
突出目标导向、需求导向,中国气象局于2021年首次面向公众常态化发布气候趋势预测产品,让气候预测信息惠及百姓生产生活;持续推动传统天气预报向影响预报和风险预警转变,开展面向灾害的气候预测业务;促进预报准确率与提前量科学有效兼顾,推进预警信号阈值调整和属地化发布;持续拓展空间天气业务,形成监测预报服务三位一体的业务体系,中俄联合体全球空间天气中心正式挂牌运行,为空间天气业务在服务、履行国际义务上开启了新篇章。
(谷星月)气象成就⑧气象预报篇预报准确率精细度稳步提升党的十八大以来,我国天气预报准确率和精细度持续提升,初步建成无缝隙智能网格预报产品体系,实现从站点、落区预报到数字格点预报的跨越,具备全球10天逐3小时10公里分辨率、全国24小时内逐小时5公里分辨率智能网格预报能力,可发布逐3小时滚动更新的强对流客观预报指导产品,台风路径预报等多项气象预报能力达世界先进水平。
从站点到格点——初步建立无缝隙智能网格预报产品体系从前,人们时常调侃,天气预报中的局部地区是一个神秘的地区,没人知道它在哪里。
而现在通过智能网格预报,气象预报已经可以精细到乡镇(街道),甚至社区。
在北京2022年冬奥会气象保障服务中,气象部门构建了冬奥气象“百米级”预报技术体系,实现了冬奥山地赛场的0至10天“百米级”网格气象预报,以及冬奥关键点位0至10天定时、定点、定量气象预报,为保障赛事运行提供了有力支撑。
这些都与我国大力发展的智能电网预测密切相关。
2014年以来,在中国气象局的统筹规划和推动下,我国初步建立了较为完善的智能电网预报技术、业务和产品体系。
从2400多个县级站的城镇预报开始,现代气象服务逐渐从全国10公里发展到5公里,从常规要素发展到包括灾害天气和环境要素在内的所有要素,从短期发展到覆盖短期临近和延长时期的无缝空间,从中国发展到全球拓展。
初步建立了分钟级滚动逼近预报、逐时更新短期预报、定时中短期预报和日延长期预报的业务系统。
截至目前,我国基本实现预报业务产品从离散站点或落区到数字格点的转变,形成全国5公里分辨率0—30天的逐1小时/3小时/12小时、全球10公里分辨率0—10天逐3小时的预报产品体系,建成国省共织一张“网”的业务流程。
各地根据实际也打造了深具特色的智能网格预报产品。
如陕西省气象局研发的适合本地实际的精细化智能网格气象要素客观预报方法及协同订正技术,建成具有陕西特色和自主知识产权的智能网格预报业务系统,推出系列高精细度、高准确率的智能网格预报客观产品,整体构成陕西“秦智”系统。
1月14日,冬奥北京气象中心北京城区预报服务组成员讨论冬奥开幕式演练期间天气。
图/文叶芳璐与灾害赛跑——啃下强对流天气预报这个“硬骨头”今年7月20日,江苏多地出现龙卷风。
中央气象台提前两天提醒有关部门和社会公众关注,并在20日当天早间全国天气会商中进行了细致分析,多渠道提示防范龙卷风。
龙卷风、冰雹、短时强降雨等强对流天气时空尺度小、发生突然、变化剧烈,极易造成严重灾害,对其发生发展的监测预报预警以及活动规律和机理的认识,一直以来是国际气象界面临的挑战性难题之一。
10年来,气象部门大力推进强对流天气的短期、短时临近预报预警能力建设,全力啃下强对流天气预报这个“硬骨头”。
近年来,气象部门加强新资料、新技术实战应用,依托多源观测资料综合分析技术和高分辨率数值模式产品,中央气象台建立了高频滚动的0—12小时主客观短临预报业务技术体系,并联合地方气象台共同形成覆盖0—3天的无缝隙短临短期预报预警业务。
从2021年开始,中央气象台基于多尺度变幅光流临近预报技术等构建快速滚动临近短时降水精细化预报,实现降水0—2小时逐10分钟精细化预报,各量级准确率明显优于持续性基准预报,提升幅度达5%—12%。
特别是在今年以来,针对龙卷风等极端灾害天气过程的预报预警业务能力建设取得新突破,中央气象台目前已初步建成包括基于全球模式的2—3天龙卷潜势预报、基于对流可分辨数值模式的2—6小时龙卷短时预报、基于雷达等多源资料的龙卷识别与外推预警以及龙卷灾调核查制度在内的龙卷风全流程监视与预报预警技术体系。
在推进“上下联通、左右贯通”的新型气象业务建设方面,2022年中央气象台联合国家气象信息中心,与河北、河南、四川、山东、北京等试点省份开展国省协同短临预报业务试验,积极探索与打造以中国气象局短临预报业务系统(SWAN 3.0)为载体,“直连互通、循环闭合”的新型短临业务流程。
而在地方,龙卷风预报预警能力也在不断提升。
作为国内首个专门研究龙卷风的科研机构——广东省佛山市龙卷风研究中心,在全国率先成功发布专门龙卷风预警,建立国内第一套最详细龙卷风灾情调查数据库,并建成省内首个面向铁皮屋和工棚的灾害天气预警信息靶向发布系统。
5月9日,中央气象台针对粤港澳地区即将出现的强降水天气组织专题会商。
图/文庄白羽从追赶到超越——台风预报能力已达世界先进水平我国是世界上受台风影响最严重的国家之一。
党的十八大以来,我国台风监测分析业务实现由定性分析向定量分析的转变,台风预报业务实现由主观经验方法为主向客观预报方法为主的重大技术转变。
2017年到2021年,中央气象台24—120小时西北太平洋和南海台风路径预报平均误差分别为73公里、129公里、196公里、260公里、342公里,预报能力优于美国联合台风警报中心和日本气象厅,达到世界先进水平。
随着全球热带气旋预报业务逐步拓展,我国先后开展了北印度洋热带气旋预报业务、北大西洋和西南印度洋高影响热带气旋预报业务试验。
去年9月,我国自主研发的全球同化预报系统实现版本升级,标志着我国已具备全球范围内热带气旋的预报能力。
实现全球预报的不仅仅是台风,还有高温、寒潮等高影响天气。
目前,气象部门已具备覆盖六大洲(除南极洲以外)的降水及相态落区预报,全球智能网格降水(含相态)、气温等要素预报,全球1万多个城市气象要素客观精细化预报,全球灾害性天气综合预警,全球重大灾害性及高影响天气监测分析,全球重大活动天气服务保障等全链条全球监测预报服务能力,定期提供全球天气公报、全球及“一带一路”243个重点城市当地时间的未来5天逐12小时预报,全球灾害性天气监测月报、季报及年报和全球灾害及高影响天气分析报告等产品。
依托这些产品,包括中欧班列运输、海外企业运行等,都有了更好的天气保障。
(:张明禄许映龙、孟庆涛、刘嘉慧敏、陈献朝、屈静玄、李兆明对本文有贡献)气象成就⑨ 气候预测篇完善自主模式摸准气候“脉搏”在全球变暖的背景下,干旱、暴雨等极端天气气候事件频发,百姓生产生活对长期气候预测的需求越来越大。
党的十八大以来,气象部门不断发展气候预测核心技术,研发改进气候模式,提高预测准确率,为防灾减灾、农业生产等提供决策依据。
完善监测业务全力捕捉多圈层变化今年4月,我国第二年面向公众发布汛期气候预测结果,“今年汛期(5月至9月),我国气候状况总体为一般到偏差,旱涝并重,区域性、阶段性旱涝灾害明显,极端天气气候事件偏多……”同样的气候预测信息,在国务院、国家防总部署防汛抗旱工作时,都是决策的重要参考。
通过数年的努力,我国气候系统模式不断完善,气候预测准确率评分超过70分,较过去10年提升近5%。
气候预测不是预测具体某一天的天气,而是预测一段时间的气候条件,比如春耕时节会不会干旱?夏季平均降水量是比常年多还是少?冬季会出现极端寒潮事件吗?这些都是气候预测需要回答的问题。
但是,回答这样的问题并不容易。
气候预测一直被认为是世界性的科学难题。
困难之一是需要庞大的数据,从北极海冰、海洋温度到陆地积雪数据,甚至是太阳黑子活动数据。
为此,气象部门不断完善全球气象要素监测业务,研发全球大气环流、海洋和陆面要素等监测产品。
开展全球大气环流和亚洲季风监测,包括海平面气压、风场、东亚夏季风、印度季风、澳大利亚季风监测等;开展全球及关键海区海表温度和次表层海温监测,海-气系统监测和厄尔尼诺/南方涛动(ENSO)动力学变量诊断、ENSO事件的气候影响分析等监测;开展北半球和欧亚积雪日数及距平,北半球、欧亚及各关键区积雪面积,南北极海冰密集度及北极关键海域海冰密集度等监测。