中短期天气预报的进展
中短期数字化天气预报技术现状及趋势

量数据的分析ꎬ 对一些预报产品的便捷调整等ꎬ 同时
即发展高分辨率数值模式系统和发展集合预报系统ꎮ
还能实现智能化的订正能力ꎮ 预报员的工作内容是在
其中ꎬ 发展高分辨率模式能够实现对一些关键大气现
预报产品的基础上做出预报或者预警ꎬ 而技术数据和
象的模拟ꎮ 现阶段ꎬ 数值预报中心和许多气象中心都
技术支持的缺乏在一定程度上影响预报员做出准确的
※气象科学
农业与技术 2019ꎬ Vol 39ꎬ No 22 15 7
中短期数字化天气预报技术现状及趋势
修韶宇
( 张掖市气象局ꎬ 甘肃 张掖 734000)
1 4 预报主观编辑工具发挥人的作用
现阶段ꎬ 气象预报过程中起关键作用的仍是预报
经过多年的发展和努力ꎬ 我国气象服务开始向着
员ꎬ 因为预报员对天气概念、 模式预报的优点和缺点
现代化的方向发展ꎬ 并取得了一定的成就ꎬ 我国已经
比较了解ꎬ 同时有一定的经验ꎬ 能够在一定程度上提
建立了一些国家级和省级的数字化中短期气象业务技
1 2 数值模式系统是基础
为了保证中短期天气预报的精确度ꎬ 数值模式系
统起着重要的作用ꎮ 在具体的天气预报业务中ꎬ 气象
的需要ꎬ 我国的一些地区已经开发了预报编辑工具满
足使用的需要ꎮ
1 5 格点后处理提高产品的精细化水平
员能够参考国内外的模式产品ꎬ 随着数值模式预报能
我国一些地区和城市的格点化技术起到辐射的作
力的不断提高使我国的常规预报业务体系提高了一个
用ꎬ 目前全国许多省份也开始使用该技术ꎮ 我国国家
年已经进入业务流程ꎬ 这对降水预报准确性的提高很
得了一定的进步ꎬ 其为格点化气象要素预报产品中融
天气预测工作总结范文(3篇)

第1篇一、前言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,人们对气象信息的依赖性日益增强。
准确、及时的天气预报对于各行各业的生产、生活和防灾减灾具有重要意义。
本人在过去的一年中,担任了天气预测工作,现将一年来的工作情况进行总结,以便更好地提升预报准确率和服务质量。
二、工作回顾(一)气象监测与数据分析1. 气象观测数据收集:在过去的一年中,我们严格按照国家气象观测标准,确保了观测数据的准确性和时效性。
共收集了各类气象观测数据,包括地面观测、高空观测、雷达观测、卫星观测等。
2. 数据质量控制:对收集到的气象数据进行严格的质量控制,确保数据的可靠性。
通过对比、分析、校验等方法,及时剔除错误数据,保证了预报工作的数据基础。
3. 数据分析与应用:利用先进的气象分析软件,对收集到的数据进行综合分析,提取有用信息,为预报工作提供科学依据。
(二)天气预报与预警1. 短期天气预报:根据短期气象要素变化规律,结合数值预报产品,制作短期天气预报,包括温度、降水、风力等要素。
2. 中期天气预报:对短期天气预报进行延伸,制作中期天气预报,为用户提前做好准备。
3. 长期天气预报:根据季节性气象变化规律,制作长期天气预报,为农业生产、城市规划等提供参考。
4. 气象灾害预警:密切关注气象灾害发生发展趋势,及时发布预警信息,为防灾减灾提供有力支持。
(三)预报产品与服务1. 预报产品制作:根据不同用户需求,制作各类预报产品,包括文字预报、图表预报、视频预报等。
2. 预报服务提供:通过电视、广播、网络、手机短信等多种渠道,向公众提供天气预报服务。
3. 用户需求调研:定期开展用户需求调研,了解用户对预报服务的满意度,不断改进预报工作。
三、工作成效(一)预报准确率提升通过不断优化预报方法、提高数据质量、加强预报团队建设,预报准确率逐年提升。
以降水预报为例,准确率提高了5个百分点。
(二)服务质量提高加强预报产品与服务创新,提高了预报服务质量。
探析中短期数字化天气预报技术现状及发展趋势

探析中短期数字化天气预报技术现状及发展趋势发布时间:2021-07-16T03:20:21.429Z 来源:《中国科技人才》2021年第11期作者:王玲?陈艳[导读] 中短期数字天气预报技术是一种以需求为中心,不断改进,以满足服务对象日常需求的科学技术。
中国气象局在《天气预报发展规划》中表示,天气预报的重点是把短期天气预报变成长期预报,而把短期天气预报可以预测未来半个月的天气情况延长到一个月。
四川省阿坝州松潘县气象局 623300摘要:我们需要知道每天的天气预报,然后根据天气预报来确定自己的出路和准备。
所以为了及时了解天气信息,我们需要实时更新新的天气预报。
因此,在天气预报系统中加强中短期数字天气预报技术的发展是十分必要的。
发展中短期天气预报技术是建立无缝集约化天气预报系统的基础。
目前我国中短期的数字天气预报技术发展现状看,中短期的数字天气预报技术基本上已经可以适应我们的日常生活。
根据当前我国中短期的数字天气预报技术的发展趋势,随着现代科学技术的进步,将会促使中短期的数字天气预报技术更加完善。
下面,我们将从中短期数字天气预报技术的基本技术原理和发展现状以及当前我国中短期数字天气预报技术的发展趋势入手来深刻了解一下我国中短期数字天气预报的技术。
关键词:中短期天气预报、现状、发展趋势一、中短期数字化天气预报技术概括中短期数字天气预报技术是一种以需求为中心,不断改进,以满足服务对象日常需求的科学技术。
中国气象局在《天气预报发展规划》中表示,天气预报的重点是把短期天气预报变成长期预报,而把短期天气预报可以预测未来半个月的天气情况延长到一个月。
在中短期数字天气预报技术系统中,主要采用客观准确的技术系统,以满足客户对准确天气预报的需求。
中短期数字天气预报技术主要是针对当前形势下人们的需求,利用方便、准确的天气预报服务客户。
与此同时,大量服务对象在中短期的数字天气预报中需要保持数字天气预报的发展。
因此,为了使数字天气预报在中短期内得到发展和效益,天气预报技术人员也需要对天气预报技术进行整合,解决天气预报技术的使用问题。
我国短期气候预测技术进展

我国短期气候预测技术进展我国短期气候预测技术进展自20世纪60年代以来,我国气象科学家一直在努力发展和改进短期气候预测技术。
短期气候预测是指对未来数天到数周的天气和气候变化进行预测。
这项技术对于航空、农业、航海、交通等领域都具有重要的意义。
在过去的几十年里,我国在短期气候预测技术方面取得了显著的进展。
其中最重要的一项发展是气象卫星的应用。
气象卫星能够提供大范围的观测数据,包括云图、水汽图、海温等,为短期气候预测提供了重要的依据。
我国自主研发的静止轨道气象卫星已经成为我国短期气候预测的重要工具之一。
此外,我国的雷达技术也得到了长足的发展。
雷达能够提供高分辨率的气象观测数据,对于短期气候预测尤为重要。
我国的气象雷达网络已经覆盖全国范围,为短期气候预测和天气监测提供了更为准确的数据。
在数值预报模型方面,我国也取得了重大突破。
数值预报模型是短期气候预测的核心工具之一。
我国气象科学家通过多年的努力,已经发展出了一系列高分辨率、高精度的数值预报模型。
这些模型能够模拟大气的运动和变化,提供未来数天到数周的天气预测结果。
除了传统的观测手段和数值模型,我国还积极发展和应用机器学习和人工智能等新技术,来提升短期气候预测的准确性。
机器学习技术能够从大量的历史数据中学习并识别出气象模式和规律,提高模型的预测效果。
人工智能技术能够对大规模的数据进行快速处理和分析,加快预测的速度和准确性。
这些新技术的应用为我国短期气候预测技术的发展带来了新的契机。
此外,我国还积极参与国际合作,与其他国家的气象机构开展交流与合作。
通过与国际先进气象科学家的合作,我国的短期气候预测技术不断得到提升。
国际合作使得我国能够分享和学习其他国家的技术和经验,从而促进我国短期气候预测技术的不断进步。
然而,尽管我国在短期气候预测技术方面取得了巨大的进展,仍然存在一些挑战。
首先,我国气候复杂多变,气候系统存在许多不确定性因素,这给短期气候预测带来了困难。
其次,尽管我国已经建立了全国性的观测网络,但观测数据的空间分布和观测时间间隔仍然存在一定的局限性。
天气预报技术的现状与未来发展趋势

天气预报技术的现状与未来发展趋势天气对人们的生产和生活有着重要的影响,准确的天气预报可以帮助人们合理地安排时间、生产和生活。
目前,国内外的天气预报技术经历了长足的发展,但在实际应用中仍存在一些问题。
本文将介绍目前天气预报技术的现状与未来发展趋势。
一、现有天气预报技术的特点在中国,国家气象局负责制作天气预报,并向社会公众发布天气公报和相关的气象服务。
目前,国内的天气预报技术大致分为静态模型和动态模型两种。
静态模型主要是通过历史数据分析得到的统计学预报方法,比如常用的回归分析、聚类分析、人工神经网络等。
这种方法的优点是计算简单、速度较快,缺点是无法反映天气形势变化和动态性,适用范围有限。
动态模型则主要是通过数值预报方法得到的,它利用大量的观测资料、理论模型和计算机程序来预测未来的天气情况。
这种方法可以反映天气形势的动态变化,能够提供较为准确的预测结果。
但同时也存在计算复杂、数据量大和模型有偏差等缺点。
现有的天气预报技术在预测结果上仍然存在误差,这与多种因素有关,比如气象观测数据的不足、卫星和雷达等监测设备的精度问题、计算机模型的局限性等。
此外,天气的复杂性和不确定性也是影响天气预报准确度的重要因素。
二、未来天气预报技术的发展方向未来的天气预报技术将朝着更为智能化、精准化和定制化的方向发展。
以下是一些可能的技术趋势:1. 人工智能应用:未来的天气预报技术将更广泛地应用人工智能技术,比如自动学习、深度学习、机器学习等。
这将使得天气预报具有更强的智能化、自适应和预测能力。
2. 大数据分析:为了提高天气预报的精确度和可靠性,使用大数据分析技术对海量数据进行深度挖掘和分析,可以有效降低预报误差。
3. 移动化趋势:手机应用已经成为人们获取天气预报信息的重要途径,未来天气预报技术将更加倾向于移动化,比如提供更为智能便捷的APP、微信等。
4. 客户定制化:未来的天气预报技术还将更加向用户需求个性化发展,可以针对不同用户提供不同的预报方案和服务,以满足用户不同的需求。
2024年短时临近预报系统应用情况小结范本(2篇)

2024年短时临近预报系统应用情况小结范本一、引言短时临近预报系统是现代气象科学中的重要组成部分,广泛应用于天气预报、自然灾害预警等领域。
本文将对____年短时临近预报系统的应用情况进行总结和分析,以期为未来的短时临近预报系统的进一步发展提供参考和借鉴。
二、____年短时临近预报系统应用情况1.技术创新____年,短时临近预报系统在技术创新方面取得了显著进展。
首先,各个国家的气象机构和科研机构在卫星遥感、雷达探测、数值模式等方面的研究取得了突破。
卫星遥感技术的进一步发展提高了对大规模天气系统的观测和监测能力,雷达探测技术的提升使得对降水、风暴等天气现象的掌握更加准确,数值模式的改进使得短时临近预报的精度得到提高。
其次,人工智能在短时临近预报系统中的应用也取得了重要进展。
通过机器学习算法和深度学习模型,短时临近预报系统可以更好地处理大量的观测数据和模拟数据,并进行预测和预警。
2.预报精度____年的短时临近预报系统在预报精度方面有了显著提升。
首先,由于观测技术和模型改进带来的数据质量提升,短时临近预报系统对天气现象的描述更加准确。
其次,人工智能在预报模型中的应用使得短时临近预报的准确性有了大幅度提高。
人工智能可以通过学习历史数据和实时数据,提取特征并建立预报模型,从而提高预报的准确度。
此外,短时临近预报系统还引入了集合预报和融合预报的方法,通过多个模型和算法的融合可以得到更加准确的预报结果。
3.预警能力____年的短时临近预报系统在预警能力方面也得到提升。
首先,短时临近预报系统可以更加准确地预测极端天气事件的发生时间和地点,提前向公众发布预警信息,有效减少灾害损失。
其次,短时临近预报系统可以对不同地区和不同类型的灾害进行准确预测和评估。
不同地区的气象条件和地形环境差异较大,短时临近预报系统可以针对不同地区提供相应的预警信息。
此外,短时临近预报系统还可以预警其他灾害,如地震、海啸等非气象性灾害。
4.社会影响____年的短时临近预报系统的应用对社会产生了深远的影响。
浅谈短期天气预报的分析流程与技巧

浅谈短期天气预报的分析流程与技巧短期天气预报是气象预报的一个重要分支,是指对未来1-3天内的天气情况进行预测和描述的工作。
短期天气预报对人们的生产生活有着重要的指导意义,因此准确的短期天气预报是气象工作者的首要任务。
那么,如何进行短期天气预报的分析流程与技巧呢?一、收集资料天气预报的第一步是收集相关的资料。
这些资料包括气象卫星图像、雷达图像、地面气象观测数据、上空气象观测数据以及气象预报模式的输出数据等。
收集到的资料要充分综合利用,构建客观、全面的天气形势资料库。
二、分析天气形势在收集了足够的资料后,首先要对天气形势进行分析。
通过观察气象卫星图像和雷达图像,了解目前的天气状况,包括云系的位置、分布和移动趋势,降水的分布情况等。
对地面气象观测数据和上空气象观测数据进行分析,了解当前的气温、湿度、气压、风向风速等要素的变化情况。
综合考虑这些因素,可以得出当前的天气形势,为后续预报提供基础。
三、选择合适的模式在分析了当前的天气形势后,需要选择适合的气象预报模式进行预测。
目前,常用的气象预报模式包括数值天气预报模式和统计天气预报模式。
数值天气预报模式是利用物理方程和模拟方法对大气、海洋和陆地过程进行数值模拟,得出未来一段时间内的天气预报;统计天气预报模式则是根据历史数据和气象要素的统计规律进行预测。
根据实际需求和条件,选择合适的气象预报模式进行预报。
四、进行数据处理在选择了合适的气象预报模式后,需要对模式的输出数据进行进一步的处理。
这个过程包括数据的质量检验、插值处理、数据的后处理等。
数据的质量检验是保证预报数据准确性的重要环节,插值处理则是对模式输出的离散数据进行补充和平滑处理,以得到连续的预报结果。
五、分析预报结果经过了数据处理之后,就得到了最终的天气预报结果。
这时需要对预报结果进行综合分析,结合当前的天气形势,根据实际情况进行调整和修正。
预报结果呈现出来的是天气的一种可能性,需要根据实际情况进行判断和调整,确保预报结果的准确性和可靠性。
浅谈短期天气预报的分析流程与技巧

浅谈短期天气预报的分析流程与技巧短期天气预报是指对接下来几天内的天气进行预测,通常时间范围为1到3天。
它是气象预报的重要组成部分,对人们出行、生产、安全等方面都具有重要意义。
下面将对短期天气预报的分析流程和技巧进行浅谈。
短期天气预报的分析流程一般包括以下几个步骤:1. 数据收集:收集各种天气观测数据,如气温、湿度、风速、降水量等。
这些数据可以通过气象台、气象卫星、雷达等渠道获得。
2. 数据处理:对收集到的观测数据进行质量控制和验证,剔除异常数据,并进行数据的插值和插补,以获得完整和准确的数据集。
3. 特征提取:从收集到的数据中提取出具有较高预测能力的特征参数,如气温的变化趋势、湿度的变化幅度等。
这些特征参数将用于构建预测模型。
4. 模型选择:根据特征参数的性质和预测要求,选择合适的数学统计模型或机器学习模型进行预测。
常用的模型包括回归模型、时间序列模型和神经网络模型等。
5. 模型训练:使用历史观测数据对选定的模型进行训练,确定模型的参数和权重,以使模型能够较好地拟合历史数据。
6. 模型评估:使用一部分未使用过的观测数据对训练好的模型进行评估,计算模型的预测误差和准确率,判断模型是否能够满足预测要求。
7. 预报生成:使用训练好的模型对新的观测数据进行预测,生成短期天气预报。
在短期天气预报的分析过程中,还有一些常用的技巧可以提高预测的准确性和可靠性:1. 多源数据融合:将来自不同渠道的观测数据融合在一起,利用多源数据的互补性,提高气象场的分辨率和质量。
2. 特征组合:对多种特征参数进行组合,构建更加复杂和丰富的特征,以提高预测模型对天气变化的描述能力。
3. 模型集成:将多个不同类型或不同参数设置的模型进行组合,形成最终的集成模型,从而提高整体预测的准确性和稳定性。
4. 实时调整:根据实时的观测数据和预测结果,对模型进行实时的调整和校正,以适应不同时间段的天气变化。
5. 经验积累:在短期天气预报的实践中,不断总结经验和教训,积累和更新模型的参数和算法,提高预报的准确率和可靠性。
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这个关系是同时期的,不是落后的。在作预报时,
用各层形势场的数值预报结果代入预报方程就可得
到每天的要素预报。这个方法的缺点是数值预报的
误差不可避免的全部进入这种统计方法的预报结果 中去。即它认为数值预报是完全对的,因而它与数
值预报模式的改进关系很大。一般当数值模式有改 进时,PP方法也有改进。ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ种方法不适用概率预报。 其优点是由于用了较长时间的资料样本,所得到的
有二种主要的统计预报方法,一种是经典统计方法 (CS)。它需要得到初条件与某个以后时刻条件之 间的统计后延关系。例如用这种关系可直接由今天
的观测资料预报明天或后天的天气。这种方法完全
不考虑数值预报或动力模式的结果,是一种纯统计
方法。统计预报方法很多,这包括:概率天气预报 方法、分类预报(是/否预报,多类预报)、相关回 归预报(一元或多元回归,逐次回归,事件概率回
归等),判别分析(二元与多元判别,逐步判别),
时间序列分析(平稳分析,谱波分析)、谱分析与 过滤技术等。
第二种是统计-动力预报方法,这又包括完全预报 法(PP)和模式输出统计方法(MOS)。完全预报 法是建筑在数值预报模式能作出较好的环流型预报 的条件上。如同CS方法中一样,它用长期实测历史 资料(气象要素和各层形势场)统计得到局地天气
与数值预报方法平行发展的还有经验统计方法和统 计—动力方法,它们在历史上甚至在今天仍起着重 要的作用。
19.1 天气预报方法的分类
天气预报方法总的可分为两类:一是经验方法,也 称主观预报方法。主要依据天气图、卫星和雷达资 料以及各种经验规则和统计图表由预报员综合作出。 因而预报的正确性很大程度上取决于预报员的经验。 这种方法的缺点是不够客观和定量,但它有重要作 用。本节不讨论这种预报方法。第二类是客观预报 方法。这包括数值预报和统计预报。近三十年来, 统计预报又与数值预报相结合发展成统计-动力 (或数值)预报方法。
(1)超级计算机计算能力的提高,使得业务大气模 式中可以取更细的分辨率和更少的近似表达。
(2)模式中表示小尺度物理过程方法的改进(云、 降水、热量、水汽、动量的湍流输送和辐射)
(3)更精确的资料同化方法的使用,使得模式的初 始条件得以完善。
(4)观测网的改进,资料的可用性增加,尤其是海 洋和南半球的卫星资料和飞机资料。
高等天气学系列讲座 单元七:近代天气预报的进展
第十九讲 中短期天气预报的进展
丁一汇 国家气候中心
天气预报目前主要是用数值预报模式制作的, 即作为初值问题用大气模式在超级计算机上 算出未来几天到一周的天气发展。由于大气 模式的时间积分属于初值问题,因此制作天 气预报的能力不仅要求大气模式能真实地描 述大气,而且还要求大气的初值条件尽可能 正确。近40多年来数值天气预报的技巧有了 明显改进,这主要由四个因素造成(Kalnay, 2004):
从五十年代开始就研究数值天气预报方法。到六十 年代初,不少国家都已建立了数值预报的业务预报。 目前数值预报的业务预报能力不断提高,它是实现 预报客观化定量化的主要手段。
总的来说,由于数值预报的不断改进,预报准确率 到九十年代增加了一倍,从30 %增加到60 %(正 确率的评分为2×(70-S1),如得毫无价值的预报图, 得0,此时S1=70;对实际完全正确的预报图得100 (%),此时S1=20)。环流的预报能力也从3天 增加到一周或10天。从数值模式看,也变得愈来愈 复杂和完善。最早用的是正压模式和地转模式,以 后变成半球的原始方程模式,又发展到全球模式, 并用实际风观测资料直接输入。同时为满足要素预 报又发展了区域模式,细网格模式和套网格模式 (用大网格模式预报结果为中、小网格预报模式提 供边界条件)。
预报方程比较稳定,并且在推导方程时不需要用数 值预报的样本,也不受数值模式改进的影响。
MOS方法与PP方法相似也是把动力与统计方法组合 在一起,得到瞬时的预报关系,也即根据数值预报 的形势和物理量场的预报资料与所报的气象要素直 接联系建立统计预报方程。这种方法不必使用长期 的观测资料。MOS中的样本通常是一较短时期数值 预报模式作出的各种预报量。一般可把这种预报资 料存档,并且把这种资料与当地天气模式相对应, 然后用各种统计方法最后建立一套统计预报方程。 这个模式大的优点是在建立预报方程时自动地考虑 了数值预报的系统误差及局地气候学,同时大量利 用了数值预报的物理量场,效果往往较好。但是由 MOS得到的预报关系每当数值模式改变时,也要求 有相应的改变。
目前数值预报还有许多问题需要解决,例如对于可移动的套 网格有限区模式,不少国家都十分重视,但目前大部分这种 模式都是所谓单向的,即只有大尺度模式通过边界条件影响 有限区模式。目前正研究使用可移动的双向相互作用的细网 格模式来作某些重要天气系统(如温带气旋和台风)的预报。 对于中尺度模式的试验和研究也在积极进行,其分辨率为 50~70km到几km。这种中尺度模式对于预报暴雨,强天气 爆发是十分重要的。但一个关键的问题是如何取得合理的初 始资料问题。另外,时间尺度1个月的延伸数值预报虽然已 经取得了一定的进展,但仍有不少问题需要解决。这种预报 对工农业生产的价值非常大。中期预报是一个难题,目前正 在一些国家进行。欧洲中期天气预报的水平超过了气候预报 和持续性预报。但是要把预报准确率提供一定的程度还有许 多的问题需要解决。上述预报模式主要涉及中高纬地区的天 气预报,虽然进展明显,但在热带预报方面则进展不太大。 为改进热带预报尚需要许多研究工作。
统计预报方法在最近30年进展也十分明显。在统计 方法中,未来的天气状况可以根据现在天气状态和 气候平均的时间滞后相关用回归方程估计。统计方 法的优点是它以观测的实际大气的特点为依据。不 足之处在于,根据现有的气候资料序列建立起来的 一些简单的回归方程具有显著的抽样误差,也不能 反映大气中复杂的非线性物理过程和动力过程。统 计方法的可预报性极限,可以从时间滞后函数趋于 零这一观测事实来确定。随着时间的延长,预报的 效用越来越小。