全球区域同化预报系统的使用及其数值模拟
数值预报简介
日本气象厅数值预报模式
2、区域谱模式（ASM）
水平分辨率为20km，垂直40层。预报起始时刻为00（世界）时 和12（世界）时。预报时时效为0 - 72小时。 模式预报区域为以日本为中心的5100km x 4300km 的区域。我 国东部地区在其范围之内。该模式的预报结果大多以传真图的形 式向外发布。 我国单收站能收到ASM模式一天两次的0-72小时的地面气压和 降水（12-24h、24-36小时、24-48h、48-72h）、0-36小时 的500 hPa温度和700 hPa温度露点差、0-48小时的850 hPa温 度和风场、700 hPa垂直速度。
发展SISL而不是欧拉模式 大气中垂直方向的声波和水平方向的重力外波的传播速
度比局地风速快好几倍。显式欧拉差分方案的时间步长完 全依赖于快波的速度，对于一个全球经—纬度格点差分模 式来说，由于经线在极地汇合，这一问题变得尤其严重。 对那些包含有快波的项采用隐式（或半隐式）处理，可以 取较长的时间步长也不会降低计算稳定度和精度 （Skamarock et al., 1997）。Staniforth（1997）指 出隐式（或半隐式）时间差分方案还可“滞后”（retard） 有限区域模式的侧边界误差（或变网格模式的外区域误差） 向内的传播。
(3DVAR) 8. Kalman Filter (KF) 9. Variational over Space and Time (4DVAR)
二、业务数值预报种类
数值预报模式分： 气候模式 谱模式 全球模式 天气模式 格点模式 区域模式
几种模式简介
ECMWF全球谱模式 日本气象厅数值预报模式 美国NCEP模式
全球谱模式
美国国家环境预报中心的全球中期数值天气预报 模 式 ， 从 1995 年 的 T126L28 升 级 到 目 前 的 T170L42，即水平分辨率从1°× 1°增加到0.7°× 0.7°（约为80公里）。垂直层次从28层增加到42 层。每天在世界时00点用T170L42作7天预报， 随后用T126L28作第8天到第16天的预报。
数值计算在天气预报中的应用
数值计算在天气预报中的应用天气预报是人们日常生活中非常重要的一部分，而数值计算在天气预报中起着至关重要的作用。
通过运用数学模型和计算方法，科学家们能够预测未来几天乃至更长时间范围内的天气情况。
本文将探讨数值计算在天气预报中的应用，并分析其优势和挑战。
一、数值模型的创建数值计算是天气预报中必不可少的一环。
科学家们利用大量的气象观测数据和历史天气记录，构建数值模型来模拟天气系统的演变过程。
这些模型可以分为全球模型和区域模型两类。
全球模型覆盖整个地球表面，通过对大气、海洋和陆地等因素的综合考虑，预测各地的天气变化。
而区域模型则主要关注特定地区的天气情况，例如某个城市或国家。
这些模型需要大量的计算资源和算法支持，以准确地预测未来的天气。
二、初始条件和边界条件数值模型的运行需要准确的初始条件和边界条件。
初始条件包括大气温度、湿度、风速和压力等参数的初始值。
边界条件指定了模型运行的范围和外部影响因素，例如海洋温度、陆地地形等。
确定准确的初始条件和边界条件是天气预报的关键。
科学家们利用多种观测手段，如卫星观测、气象雷达和气球观测等，采集气象数据用于模型的初始化。
然而，由于观测设备的限制和不确定性，有时可能会在一定程度上影响数值计算的准确性。
三、数值模拟的计算方法数值计算主要采用数值逼近和迭代方法。
数值逼近是将天气系统的复杂方程转化为离散的数值问题，通过网格点上的数值近似来模拟天气的演变过程。
迭代方法是指在计算过程中不断更新数值结果，逐步得到趋近于真实情况的解。
由于天气预报模型涉及到大量的计算，计算效率是一个重要的考虑因素。
科学家们利用高性能计算机和先进的计算算法，以提高模型的计算效率和准确性。
此外，针对不同的天气现象，还可以采用不同的数值模拟方法，如有限元法、有限差分法等，以更好地模拟和预测天气变化。
四、数值计算的优势与挑战数值计算在天气预报中具有许多优势。
首先，数值模型可以处理大量的气象数据，全面而详尽地描述天气现象，为人们提供准确的预报信息。
气象卫星资料的时间序列分析与数值模拟
气象卫星资料的时间序列分析与数值模拟气象卫星是一种空间观测技术，为气象学提供了海量的气象资料，其中包括地表温度、云量、降雨量等多种气象参数，这些数据对于气象预测、灾害预警、气候变化研究等方面具有十分重要的意义。
而对于这些气象卫星资料的处理和分析，则需要借助时间序列分析和数值模拟等工具。
一、时间序列分析时间序列分析是指对一组随时间变化而产生的数据序列进行分析的方法，其主要目的是识别序列中存在的模式和趋势，并对将来的趋势进行预测。
对于气象卫星资料而言，时间序列分析可用于预测天气、灾害预警等方面。
1. 时间序列的分类时间序列通常分为两种类型：平稳型时间序列和非平稳型时间序列。
平稳型时间序列指在均值和方差等统计性质不随时间变化的时间序列，如白噪声序列；非平稳型时间序列则指在均值和方差等统计性质随时间变化的时间序列，如ARIMA模型。
2. 常见的时间序列分析方法时间序列分析有多种方法，常见的包括：（1）移动平均法：该方法将数据序列中连续的一定时间段的数值作平均，来逐步消除数据中的噪声，使数据序列更具有规律性。
（2）指数平滑法：该方法主要用于对非平稳时间序列的平滑处理，其基本思想是将未来预测值与过去数值以不同程度的权重相加，如Holt-Winters法。
（3）ARIMA分析：该方法通过寻找最优的ARIMA模型，来对时间序列进行预测。
ARIMA模型包括自回归模型、移动平均模型和差分模型三部分。
3. 时间序列在气象卫星资料中的应用在气象卫星资料中，时间序列分析可应用于：（1）天气预测：通过对过去的气象卫星数据序列进行时间序列分析，可以预测未来的天气情况，从而提前做好应对措施。
（2）灾害预警：通过对空间和时间上的观测数据，以及历史气象卫星数据的时间序列分析，可以预测并发出灾害预警，如飓风警报、洪水警报等。
（3）气候变化研究：通过对气象卫星资料中反映气候变化的时间序列进行分析，可以对气候变化规律进行研究和预测。
二、数值模拟数值模拟是指通过计算机程序对现实世界进行虚拟模拟的方法，其主要目的是在各种条件下进行虚拟实验，从而预测未来现象，并分析各种因素对结果的影响。
气象预测的数值模拟技术
气象预测的数值模拟技术气象预测是指根据大气环境的相关数据，运用一系列科学方法和技术手段，对未来一段时间内的气象演变进行预测和模拟。
在过去的几十年里，气象预测的准确度不断提高，而数值模拟技术则是其中一项重要的手段。
数值模拟技术是利用计算机对大气环流、温度、湿度等气象要素进行数值计算和模拟的一种方法。
它基于一套数学物理方程组，采用有限差分、有限元或谱方法等数值逼近技术，将大气运动方程、热力学方程、湿润空气运动方程等转化为计算机可以处理的形式，进而进行数值求解。
数值模拟技术的核心是数学物理方程组的建立和求解。
这些方程组描述了大气运动的动力学、热力学和湿力学过程，通过求解这些方程，可以获得大气的演变过程。
数值模拟技术的输入数据主要包括大气初始场和边界条件，初始场包括温度、湿度、风向等气象要素的分布情况，边界条件则是指影响大气运动的外部因素，如地表气压、海温等。
在气象预测中，数值模拟技术通常分为中尺度模式和细尺度模式两种。
中尺度模式适用于对几百到几千公里范围内的天气系统进行预测，如台风、暴雨等，而细尺度模式则适用于对几十到几百公里范围内的天气系统进行预测，如局地降雪、雷暴等。
中尺度模式采用的是全球或区域范围的模拟。
在这种模式下，数值计算的步长比较大，通常在几公里到几十公里之间，计算速度相对较快，可以预测数天的天气情况。
细尺度模式则采用更小的步长，通常在几百米到几公里之间，计算速度相对较慢，但可以提供更加详细和准确的天气预测，包括降水、风暴状况等。
数值模拟技术的核心是模型的设置和参数选择。
模型的设置涉及到模拟的空间范围、时间步长、相互作用的物理过程等等，而参数选择则关系到数值计算的准确性和稳定性。
不同的模型和参数选择会对模拟结果产生不同的影响，因此，科学家需要根据实际情况进行模拟参数的优化和调整，以提高预测的准确性。
数值模拟技术在气象预测中已经得到广泛应用，并取得了显著的成就。
通过数值模拟技术，气象预报员可以根据大气背景和相关数据，对未来的天气情况进行模拟和预测，提前做好各种天气变化的应对准备。
数值天气预报中卫星资料同化应用现状和发展
数值天气预报中卫星资料同化应用现状和发展数值天气预报中卫星资料同化应用现状和发展一、引言天气预报是人们生活中非常重要的一部分，它直接影响到人们日常生活、农业、交通等诸多方面。
随着科技的飞速发展，数值天气预报成为人们获取天气信息的主要途径。
数值天气预报是利用数值模型对大气现象进行模拟和计算，从而得到未来一段时间内的天气趋势。
但是，数值天气预报存在预报精度不高的问题，其中一个原因就是模型的初始场不准确。
而卫星资料同化技术则是通过将实测资料与数值模型结合起来，从而提高模型的初始场，进而提高数值天气预报的准确性。
本文将重点介绍数值天气预报中卫星资料同化的应用现状和发展。
二、数值天气预报中的卫星资料同化概述数值天气预报的发展离不开观测数据的支撑，其中卫星资料在天气预报中起着重要的作用。
目前常用的卫星资料包括卫星云图、卫星风场、卫星温度场等。
而卫星资料同化技术则是将这些卫星资料与数值模型进行融合，以获取更准确的初始场。
卫星资料同化技术主要包括两种方法：顺序同化方法和变分同化方法。
顺序同化方法是先将观测数据通过统计方法转化为初始场的估计值，然后将这个估计值与数值模型的输出进行比对，从而调整初始场；而变分同化方法则是将观测数据融入到数值模型的最优解中，从而得到更准确的初始场。
三、数值天气预报中卫星资料同化的应用现状卫星资料同化在数值天气预报中已经得到广泛应用。
目前，许多国家的气象预报中心都使用卫星资料同化技术来提高数值天气预报的准确性。
例如，美国的国家海洋和大气管理局（NOAA）通过使用雷达、卫星等多源观测数据进行同化，改进了数值天气预报系统的初始场，从而提高了预报的准确性。
同样，中国的国家气象中心也在数值天气预报中广泛应用卫星资料同化技术，通过将卫星资料融入到数值模型中去掉预报偏差，提高预报的准确性。
四、数值天气预报中卫星资料同化的发展趋势1. 多源数据同化目前，数值天气预报中主要使用卫星资料进行同化，但是单一的数据源往往难以获得全面准确的初始场。
全球区域同化预报系统的使用及其数值模拟解读
全球区域同化预报系统的使用及其数值模拟*陈建萍（江西省环境预报中心，江西，南昌，330046）摘要：介绍了中国气象科学研究院数值预报中心自主开发的GRAPES V2.1数值模式运行步骤，并利用该模式对2005年5月1日06～07时在江西南昌市区出现的30 mm/h 强降水过程,进行了数值模拟和诊断分析。
结果发现，北方干冷空气南下，到达30°Ｎ附近后，与南方暖湿空气在南昌市区上空低层形成交汇，促使暖湿空气沿着锋面迅速抬升凝结，触发不稳定能量的释放，是造成南昌强降水产生的主要原因；GRAPES模式能很好地模拟出高低空环流形势场特征和主要天气系统，能提供较准确的高分辨率诊断分析资料。
关键词：GRAPES模式强降水数值模拟诊断分析中图分类号：P456.7；P458.1+21 文献标识码：A 文章编号：1007-9033（2005）02-00023-041 GRAPES V2.1简介及模式运行1.1 模式简介GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）—全球区域同化预报系统，是中国气象局负责研究开发的、研究与业务通用的数值天气预报系统。
GRAPES系统是集常规与非常规变分同化、静力平衡与非静力平衡、全球与区域模式、科研与业务应用、串行与并行计算、标准化与模块化程序、理想实验与实际预报等为一体，中小尺度与大尺度通用的先进数值预报系统。
1.2 GRAPES V2.1模式的运行使用2005年4月29日20时的T213资料，以及2005年4月30日08时的探空资料，对2005年4月30日08时—5月1日08时的暴雨过程进行数值模拟。
1.2.1 资料准备2005年4月29日20时的Ｔ２13资料（BJ*.*）放在grapes/data/9210_t213目录下，2005年4月30日08时的探空资料（*.ABJ）则放在grapes/data/9210_obs目录下。
天气预报的数值模拟与预报技术研究
天气预报的数值模拟与预报技术研究天气预报是现代社会不可或缺的一项服务，在保障人民群众生产生活安全和社会经济发展中发挥着重要作用。
随着计算机科学技术的发展，数值模拟成为天气预报的重要手段之一。
本文将从数值模拟的基本概念、数值模拟的发展、数值模拟的应用以及未来数值模拟的发展趋势等几个方面探讨天气预报的数值模拟与预报技术研究。
一、数值模拟的基本概念数值模拟是指利用数值计算方法对某个物理问题进行模拟计算。
在天气预报中，数值模拟是指使用计算机模拟气象系统的运动和演化，利用大气动力学、热力学、辐射传输和化学反应等基本方程组，通过离散化的方法，将大气等复杂自然系统分解成一系列小区域进行精细计算，从而得出天气预报结果。
数值模拟的基本核心是数值模型。
数值模型是一个描述不同空间、时间尺度内气象变量的数学模型，是进行数值模拟的基础。
数值模型可以分为大气动力学模型、数值天气预报模型、高分辨率模型等。
其中数值天气预报模型是常用的数值模型之一，而国内最常使用的数值天气预报模型是中国气象局数值预报模式（CMA）。
二、数值模拟的发展数值模拟在天气预报中的应用可以追溯到20世纪50年代。
当时，美国气象学家Richardson开始尝试运用数学方法对天气系统进行模拟计算，从而开创了数值天气预报模型的研究之路。
60年代，英国气象学家Phillips最早提出了以质量守恒为基础的数值预报基本方程，并通过计算机模拟得到了第一批数值预报结果。
70年代初，欧洲气象中心（ECMWF）正式建立，开发出了世界上最早的数值天气预报模型，这标志着数值预报技术开始进入现代化。
近年来，人工智能技术在气象预报中得到了广泛应用。
例如，利用深度学习算法，可以更准确地预测沙尘暴、风暴等极端天气事件。
此外，基于云计算技术，国内外多个气象机构开发了自己的数值天气预报模型，实现了数值预报结果的快速更新和高精度预报。
三、数值模拟的应用数值模拟在天气预报中的应用已经非常广泛，可以预测天气变化趋势、降水、风、温度等气象要素。
台风“莫拉克”降水观测与云物理特征的模拟研究
９５ Ｐ ， ５ ｈ ａ近中心最大风速达 ４ｍ／。登陆后横穿 台湾中部地区， ８日Ｏ 时进入台湾海峡 ， ０ ｓ 于 １ 之后以每小时 ５ 里 公 左右 的速度缓慢地向偏北方向移动， 强度逐渐减弱。９日０ ８时 ２ 分 ，莫拉克” ０ “ 在福建省霞浦县再次登陆， 登陆 时中心气压上升至 ９ ５Ｐ ， ７ ｈ ａ 中心附近最大风速有 ３ｍ／。登陆福建后“ ３ ｓ 莫拉克” 继续 向偏北方 向移 动， 强度分别 于 ９日 １ ２时和 １ 时减弱为强热带风暴和热带风暴。到 ９日２ 时 ，莫拉克” ８ ２ “ 进入浙江省泰顺 县境 内， 在浙江停
辨 率为 ０ ２×０２ ， 式垂 直 方 向共 ２ ．。 ．。模 ２层 ， 式 层顶 气 压 为 １０ Ｐ 。在 模 式 物 理过 程 的参 数选 择 上 ， 波辐 射 模 ０ｈ ａ 长
选用 Ｒ Ｔ 方案 ， ＲＭ 短波辐射采用 Ｄ ｄ ｉ方案 ， ｕｈ ａ 积云对流采用 Ｋ ｉ Ｆ ｉｃ 方案 ， ａ —ｒｓ ｎ ｔｈ 微物理方案采用双参数混合相方
００ ９ ８号 台风 “ 拉克 ” 莫 具有 移 动速度 慢 、 降水 强度 大 、 续 时 间长 ３大特 点 。“ 拉 克 ” 陆 台湾 前 在 台 湾东 持 莫 登 部 近海 停滞 了近 １ 时 ， 台湾省花 莲市 登陆 后对 台湾省 中南 部造 成 了历 史 罕见 的 “ ２小 在 ＡＡ 水 灾 ” 自 ８月 ６Ｅ ０ ， １ ０
大 的损 失 ， 因此对 此 次暴雨 研究 具有 实 际意义 。选 取 此次 台风 作 为个 例 ， 云物 理 角 度通 过 Ｇ Ａ Ｅ 从 Ｒ Ｐ Ｓ中尺 度模 式 模 拟研究 此 次暴雨 过程 。
１ 个 例 介 绍
１ １ 台风 活 动概 况 ．
００ ９８号 台风“ 拉克 ”Ｍｏａｏ） ２ ０ 莫 （ ｒｋ ｔ于 ０９年 ８月 ３日 １ （ ８时 ＵＴＣ下 同 ） 在西 北 太平 洋 洋 面 Ｌ生成 ， 生成 后 以 每小 时 １ ～１ 里 的速度 向北偏 西方 向移 动 ， ５Ｅ ０ ０ ５公 于 ｔ ６时加强 为 台风 ， ７日“ 莫拉 克 ” 达 台湾 东部 近 海 时速 度 到 明显 减慢 ， 台 湾东 部 近海 停 滞 了 １ 在 ２小 时 左 右 ， １ 于 ５时 ４ ５分 在 台 湾 省 花莲 市 沿 海 登 陆 ， 陆 时 ｜心 气 压 为 登 ｝ １
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。