CMA-RA陆面气温再分析产品在陕西的检验评估
CLDAS-V1.0产品说明书
CMA Land Data Assimilation System Version1.0（CLDAS-V1.0）中国气象局陆面数据同化系统第一版本产品说明编写：姜立鹏师春香张涛国家气象信息中心2013-07-24目录1.CLDAS简介 (3)2.CLDAS-V1.0输入数据 (3)3.CLDAS-V1.0技术方法 (5)4.CLDAS-V1.0产品 (6)5.CLDAS-V1.0验证与评估 (8)5.1驱动场产品验证评估 (8)5.1.1 气温、气压、湿度和风速 (8)5.1.2 太阳短波辐射 (9)5.1.3 降水 (11)5.1.4土壤湿度产品验证评估 (15)6.CLDAS-V1.0产品使用 (22)6.1数据可视化 (22)6.2数据读取 (22)6.3技术支持 (25)参考文献 (25)1.CLDAS简介中国气象局气象信息网络十二五计划中明确提出到2015年研制出高分辨率的多源土壤温湿度业务产品的目标。
为此国家气象信息中心在研制多源土壤温湿度融合分析产品方面进行了较长远的发展规划，并进行了总体目标和实施方案的设计。
陆面数据同化技术是获取高质量土壤湿度数据的有效手段,根据国内外陆面数据同化技术的发展情况，制定了分阶段实现CMA陆面数据同化业务系统的计划,该计划分为四个阶段，即CLDAS-V1.0--CLDAS-V4.0。
CLDAS-V1.0的科学目标是利用数据融合与同化技术，对地面观测、卫星观测、数值模式产品等多种来源数据进行融合，获取高质量的温度、气压、湿度、风速、降水和辐射等要素的格点数据，进而驱动陆面过程模型，获得土壤温湿度等陆面变量。
研究重点是对于陆面驱动数据的处理和合适陆面过程模型的选择。
CLDAS-V1.0的业务目标是设计一个可扩展性强的陆面数据同化系统框架，开发一个可用于业务运行的CLDAS-V1.0系统，并为版本升级预留接口。
CLDAS-V2.0将实现多个陆面模式的运行和多模式集成，并继续改进地表、土壤和植被参数和陆面驱动数据；CLDAS-V3.0将实现地面观测土壤湿度、卫星反演土壤湿度数据的同化；CLDAS-V4.0将实现卫星观测亮温数据同化。
浙北一次雷暴大风天气过程空报原因分析
浙北一次雷暴大风天气过程空报原因分析
邱吉东;沈易安;奚雷
【期刊名称】《浙江气象》
【年(卷),期】2024(45)1
【摘要】利用各种常规资料以及中国气象局全球大气和陆面再分析产品(CMA-RA)的0.25°×0.25°再分析资料,回顾了2022年6月14日雷暴大风过程的预报思路,并诊断分析了空报原因。
结果表明:(1)实况副热带高压位置相比于模式预报明显偏西,阻隔了水汽输送;低层湿度条件差,潜热不足,不利于强对流的发生;高低层形势配置差,700hPa及850hPa没有明显系统,同时模式预报有利于强对流的“前倾槽”形势并没有在实况中出现;不稳定能量相比于模式预报低;模式预报的上下层冷暖平流的配置在实况中也没有出现。
(2)面对分歧较大的模式预报以及偏重的上级指导预报,预报员主观订正能力有限,过分依赖模式预报和指导预报。
(3)预报员应增加多元资料分析,根据上游天气实况,及时订正更正预报结论。
【总页数】5页(P6-10)
【作者】邱吉东;沈易安;奚雷
【作者单位】湖州市气象局
【正文语种】中文
【中图分类】P45
【相关文献】
1.绵阳机场一次雷暴天气过程空报原因分析
2.2017年秋季河北一次飑线引发的雷暴大风过程分析
3.浙北地区春季一次弓形回波造成的雷暴大风天气过程成因分析
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陕西省环境气象条件评估指数时空变化特征研究
沙漠与绿洲气象Desert and Oasis Meteorology第18卷第2期2024年4月随着经济的高速发展和工业化、城镇化加快，雾霾天气频发，大气环境污染等环境气象问题凸显。
2013年以来，我国相继出现多次大范围持续性雾霾天气[1-4]，PM 2.5大范围严重超标，对城市交通和人民的健康生活造成严重影响，大气环境问题已成为政府和相关学者关注的焦点[5-7]，迫切需要对颗粒物污染的复杂形成机制和气象影响进行深入探究[8-11]。
国内外学者针对不利气象条件对空气污染影响展开了广泛深入的研究。
Seinfeld 等[12]研究了大气气溶胶和空气污染及其之间的关系，Flocas 等[13]、Pope 等[14]研究表明天气环流在污染事件的形成中起着至关重要的作用。
Wang 等[15]认为气候因子也会影响雾—霾的形成。
张小曳等[16]指出我国现今雾—霾问题的主因是严重的气溶胶污染，但气象条件对其形成、分布、维持与变化的作用显著，通过对比排放和气象条件对区域霾形成的贡献，发现一次排放的气溶胶与排放强度关系密切，而二次气溶胶的形成与变化受气象条件影响大。
陈镭等[17]研究发现槽后西北气流、垂直层结稳定及地面气压场较弱的条件有利于上海地区污染物积聚和维持。
马学款等[18]发现一定的大气扩散能力和强有力的减排措施，是形成“APEC 蓝”的主要原因。
也有学者[19-21]从不同角度研究了京津冀、长江三角洲气象条件对大气污染陕西省环境气象条件评估指数时空变化特征研究苏静1，孙娴2*，胡琳2，林杨3，王琦2（1.陕西省大气探测技术保障中心，陕西西安710014；2.陕西省气候中心，陕西西安710014；3.陕西省气象科学研究所，陕西西安710016）摘要：基于陕西省10地市2015—2020年PM 2.5浓度实况监测数据和气象条件评估指数EMI ，统计分析EMI 和PM 2.5相关性及近年EMI 的时空分布特征，定量评估气象条件变化及综合治理措施对陕西环境空气质量的影响。
多源气象数据融合格点实况产品研制进展
中央气象台精细化预报产品检验及误差分析
西
气 象
１ ９
杨 睿 敏 ，杨 波 ，胡 江 波 ，等 ．中央 气 象 台精 细化 预报 产 品 检验 及 误 差 分 析 ［ Ｊ ］ ．陕 西 气 象 ，２ ０ １ ４（ ６ ） ：１ ９ ～ ２ １ ．
文章编号 ：１ ０ ０ ６ —４ ３ ５ ４（ ２ ０ １ ４ ）０ ６ — ０ ０ １ ９ — ０ ３
１ ． ８℃ ，４ ８ 、７ ２ ｈ平 均 绝 对误 差 、均 方 根 误 差均 在 ２℃ 以上 ，预 报偏差 较 大 ，２ ４ 、４ ８ 、７ ２ ｈ的气 温预报 准确率 分别 为 ６ ５ ％、５ ７ ９ ／ ６ 、５ ４ 。最低
最 低 气 温 预 报 准 确 率 明 显 高 于 最 高 气 温 ，对 本 地 预 报 有 较 好 的 指 导 性 。 气 温 预 报 存 在 季 节 性 误
差 ，最 高气 温误 差 夏 季 大 于 冬 季 ，而 最 低 气 温 误 差 冬 季 大 于 夏 季 。气 温 预 报 误 差 还 受 天 气 变 化 影 响 ，转 折 性 天 气 时 最 高 气 温 预 报 误 差 较 大 ， 晴 转 阴 或 晴 转 小 雨 时 为 正 误 差 ，晴 转 明 显 降 水 时
收 稿 日期 ：２ ０ １ ４ —０ ７ —２ ３
作 者 简 介 ：杨 睿 敏 （ １ ９ ６ ５ 一） ，女 ，汉 族 ，陕西 汉 中人 ，高工 ，主要 从 事短 期 天 气 预 报 ｌ Ｔ作。
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气 温预报 准确 率 Ｔ 一 Ｎ ／ Ｊ ｖ 】 ｒ ×１ ０ ０ ， 其 中， Ｆ 为第 ｉ 站 的 预报气 温 ， ０ 为第 ｉ 站 的
细 化预 报 产 品 报 文 （ ２ ０时 起 报 ） ，汉 中 市 ｌ １县
NCC月气候预测产品对陕西预测能力评估
NCC月气候预测产品对陕西预测能力评估
雷向杰
【期刊名称】《陕西气象》
【年(卷),期】2012(000)005
【摘要】为了分析国家气候中心（NCC）月气候预测产品对陕西各气候区域和不同月份的预测能力，充分发挥其指导作用，利用现行评分方法和同号率统计方法，对2000--2010年NCC月气候预测产品对陕西月降水和气温预测情况进行分析，结果表明：月降水及其异常级评分多年平均值分别为57．9和63．4，同号率56．3％和57．7％。
3月、5月、7—9月、11月和汉中、安康、商洛的评分及同号率较高。
月气温及其异常级评分多年平均值分别为74．3和76．4，同号率70．8％和72．0％。
3月、6—7月、11月和榆林、延安的评分和同号率较高。
异常级预测的漏报率较高。
【总页数】5页(P29-33)
【作者】雷向杰
【作者单位】陕西省气候中心,西安710014
【正文语种】中文
【中图分类】P457
【相关文献】
1.2010年国家级和自治区级业务预测产品对内蒙古短期气候预测能力的检验 [J], 马清霞;陈廷芝;尤莉;郝文俊;包福祥
2.DERF2.0模式对江西月尺度气候预测能力的检验评估 [J], 马锋敏; 谢佳杏; 唐传师
3.BCC第二代气候系统模式对东亚夏季气候预测能力的评估 [J], 程智;高辉;朱月佳;史跃玲;刘俊杰;汪栩加
4.NRSM短期气候模式对温州台汛期预测能力检验(I):月和季降水检验 [J], 郑峰;苗长明;张小伟;万寒;周功铤;吴孟春;SUN Liqiang
5.中国区域月气候预测方法和预测能力评估 [J], 陈丽娟;李维京;刘绿柳;张培群因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
cma认证的检测项目
CMA认证的检测项目简介CMA（中国合格评定国家认可委员会）认证是指中国合格评定国家认可委员会对于检测机构的能力进行评定和认可，以确保其检测结果的准确性和可靠性。
CMA认证是国际上公认的检测机构能力认可体系之一，对于提高检测机构的竞争力、增强产品质量监管能力具有重要意义。
CMA认证的检测项目涵盖了多个领域，包括物理检测、化学检测、生物检测等。
本文将详细介绍CMA认证的检测项目及其相关要求。
检测项目分类CMA认证的检测项目主要分为以下几个类别：1.物理检测：包括力学性能测试、电磁兼容性测试、声学性能测试等。
2.化学检测：包括有机物分析、无机物分析、重金属分析等。
3.生物检测：包括微生物检测、生物学特性检测、遗传学检测等。
4.环境检测：包括水质检测、大气检测、土壤检测等。
5.食品检测：包括食品安全检测、食品成分分析、食品微生物检测等。
6.医药检测：包括药物分析、药物残留检测、生物制品检测等。
检测项目要求CMA认证的检测项目有严格的要求，主要包括以下几个方面：1.质量体系要求：检测机构必须建立和实施符合国际标准的质量管理体系，包括质量手册、程序文件、工作指导书等。
2.检测设备要求：检测机构必须配备先进的检测设备和仪器，确保检测过程的准确性和可靠性。
3.人员要求：检测机构必须配备具有相关专业知识和经验的检测人员，包括技术人员、质量管理人员等。
4.校准和验证要求：检测机构必须进行设备的校准和方法的验证，以确保检测结果的准确性和可靠性。
5.技术要求：检测机构必须掌握先进的检测技术和方法，能够满足不同领域的检测需求。
6.报告要求：检测机构必须按照规定的格式和要求出具检测报告，包括检测结果、检测方法、检测标准等信息。
检测项目流程CMA认证的检测项目一般包括以下几个步骤：1.样品接收和登记：检测机构接收样品，并进行登记和标识，确保样品的追踪和管理。
2.样品准备：根据不同的检测项目，对样品进行必要的准备工作，例如样品的提取、制备、稀释等。
CMA-GEPS_极端温度预报指数及2022_年夏季极端高温预报检验评估
doi:10.11676/qxxb2024.20230017气象学报CMA-GEPS极端温度预报指数及2022年夏季极端高温预报检验评估*彭 飞 陈 静 李晓莉 高 丽PENG Fei CHEN Jing LI Xiaoli GAO Li1. 中国气象局地球系统数值预报中心，北京，1000812. 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室，北京，1000813. 中国气象局地球系统数值预报重点开放实验室，北京，1000811. CMA Earth System Modeling and Prediction Centre，Beijing 100081，China2. State Key Laboratory of Severe Weather，Chinese Academy of Meteorological Sciences，Beijing 100081，China3. Key Laboratory of Earth System Modeling and Prediction，China Meteorological Administration，Beijing 100081，China2023-02-08收稿，2023-11-03改回.彭飞，陈静，李晓莉，高丽. 2024. CMA-GEPS极端温度预报指数及2022年夏季极端高温预报检验评估. 气象学报，82（2）：190-207Peng Fei， Chen Jing， Li Xiaoli， Gao Li. 2024. Development of the CMA-GEPS extreme forecast index and its application to verification of summer 2022 extreme high temperature forecasts. Acta Meteorologica Sinica， 82（2）:190-207Abstract Extreme Forecast Index (EFI) provides an effective tool to extract extreme weather information from ensemble forecasts. To improve the ability of the CMA global ensemble prediction system (CMA-GEPS) for extreme weather forecast and address the difficulty of reasonably calculating the model climate distribution due to small samples of historical forecasts by CMA-GEPS and the lack of re-forecast data, this study develops a method to build the model climate distribution required by EFI using insufficient samples of deterministic forecasts. Based on the CMA global high-resolution (0.25°×0.25°) deterministic operational forecast data from 15 June 2020 to 22 July 2022, the model climate distributions are constructed for each month at different forecast lead times (1—10 d) that match the lower-resolution (0.5°×0.5°) CMA-GEPS forecast model version through extending the forecast samples in both time and space. By employing the operational forecast data of CMA-GEPS and the ERA5 reanalysis data, the forecast ability of CMA-GEPS for extreme high temperature in four representative regions both domestic and abroad for the summer of 2022 (June to August) is evaluated. Results from the relative operating characteristic curve show that the CMA-GEPS EFI has the ability to detect extreme high temperature within the short- and medium-range forecast lead times of 1—10 d. Taking the maximum TS score as the criterion, the critical threshold of EFI for issuing warning signals of extreme high temperature is determined. The forecast ability of EFI decreases with increasing forecast lead time, and different performances exhibit in different regions: the forecast ability for extreme high temperature in the middle and lower reaches of the Yangtze river in China is higher than that in North China for all lead times; the forecast ability of EFI in western Europe is better than that in central Europe for the 1—7 d lead times, yet the EFI forecast ability in central Europe for the 8—10 d lead times is better. Above results are related to the variation of ensemble forecast quality of 2 m temperature with forecast lead time and spatial location. Evaluation results from the economic value model reveal that risk decisions based on the EFI forecast information demonstrate certain economic values and reference values. Analysis results from a* 资助课题：国家自然科学基金专项项目（42341209）、国家重点研发计划项目（2021YFC3000902）、国家自然科学基金项目（U2242213、41905090、42175015）。
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CMA-RA陆面气温再分析产品在陕西的检验评估
樊丹丹;贺音
【期刊名称】《陕西气象》
【年(卷),期】2022()6
【摘要】基于陕西99个国家自动气象站和1884个区域自动气象站逐小时气温数据,采用相关系数、平均误差、均方根误差等指标,评估分析了2020年1-12月CMA-RA陆面(CMA-RA/Land)气温数据与站点气温的相关性及偏差分布特征,并
分别按不同区域、不同高度、不同等级气温对CMA-RA/Land气温数据进行评估。
结果表明:①CMA-RA/Land气温数据能较好地反映陕西的气温特征,但不同区域有所差异,在陕北的适用性最好,关中次之,陕南较差,沿秦岭山脉--带的误差明显偏
高;②CMA-RA/Land气温数据在陕北不存在明显高估或低估,在关中除2-5月外均有所低估,在陕南低估最明显,但3-4月存在高估;③CMA-RA/Land气温数据在1000~1499 m海拔范围内与站点气温差异最小,其次为800~999 m,海拔超过1500 m时差异最大;④CMA-RA/Land气温数据对0℃以下气温存在高估,对0 C
以上气温存在低估,气温在一10~19.9℃时CMA-RA/Land气温与站点气温差异最小;⑤CMA-RA/Land气温数据与国家自动气象站气温的一致性优于区域自动气象站。
【总页数】6页(P64-69)
【作者】樊丹丹;贺音
【作者单位】陕西省气象信息中心;陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重
点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】P423.7
【相关文献】
1.陆面气温资料的一种推广三维变分同化方法及其在简化情形的检验
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4.ECMWF再分析气温资料在天山山区的可信度检验
5.再分析资料和陆面数据同化资料土壤湿度产品在中国北方地区的适用性评估
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