數值模式產品解釋應用系統

楊鐵鋼

摘要：該系統基于T639、ECMWF、GRAPES和WRF等模式產品，采用最近格點和格點插值方法建立氣象站點預報數據庫。根據氣象局預報檢驗有關規定或自行客觀分級實時檢驗各類模式產品。通過絕對平均誤差、平均誤差、均方根誤差和多元線性回歸等方法訂正模式產品誤差。基于模式產品研究精準化預報預警指標體系，研究探討最佳預報模型、預報準確率權重模型、天氣學解釋模型和天氣跟蹤預報模型等統計學預報模型。同時開展圖形化分析，實現物理量診斷解讀、天氣學診斷分析、模式產品對比分析等主觀精細化分析功能。

【關鍵詞】數值模式 解釋應用 誤差訂正 統計學預報模型

1 前言

目前地級市氣象臺站存在接收到國內外數值模式產品種類多，存儲數據量大、預報質量參次不齊等實際情況，預報員針對預報站點多（鄉鎮精細化預報）、預報時間緊、氣象要素多、預報時效長的要求下，怎么使用集成預報。集成預報方法中參與的成員和權重都是基于歷史樣本回代計算而得出，基本都是靜態的、固定的。但是對于復雜的天氣預報中使用這樣的固定指標是顯然效果不佳。

基于上述問題，本軟件平臺解決多模式產品分級實時自動檢驗功能，提供模式產品誤差訂正方法及自定義多級檢驗功能，基于模式產品自定義建立定量化、精準化預報預警指標、探討或研究統計學預報模型，提出了多模式動態變權的集成預報方法，可擺脫大量樣本實況資料的依賴性，實現多模式產品在集成預報中的權重系數能夠預報員要求動態調整，動態反應每一個模式產品在不同季節、不同時效、不同站點的預報水平。

2 業務系統設計

從模式特點來分析，使用區域中尺度模式產品，在24h預報時間分辨率上可以發揮更好的作用，更好的解決短臨災害性預報預警，開展新一代天氣雷達產品和實況信相結合的WRF th定量化精細化的要素預報；在lOd內以T639、ECMWF等模式產品開展累計降水量、平均氣溫定量預報和指數預報。

該軟件平臺系統以Microsoft .NET為框架，以Visual C#為編程語言，采用c/s結構（客戶端與服務器端），后臺服務器采用Microsoft SQL server 2008數據庫。基于不同時空尺度天氣系統特點，建立“高低分辨率搭配、長短時效兼顧、有限區域與全球模式相配合”的站點式精細化數值模式產品解釋應用系統。

3 檢驗方案

國際氣象組織（WMO）的基本系統委員會（CBS） 1985年確定數值天氣預報標準化檢驗方法，方法包括兩個部分，一是采用客觀分析檢驗，本系統按照天氣預報質量考核管理辦法進行客觀檢驗，二是用全球交換系統的探空觀測資料進行檢驗，由于通遼市本站是探空觀測站，所以只檢驗通遼本站高空模式產品。

4 誤差訂正方法

4.1 平均誤差

4.1.1 計算平均誤差

5 統計學天氣預報模型

（1）最佳預報模型，根據預報員定期計算情況（例如前面10天的誤差訂正）下，多模式產品分級檢驗誤差訂正后再次檢驗，最后得出預報準確率最高，平均絕對誤差最小的模式產品預報。

（2）預報準確率權重模型，根據最佳預報模型的基礎上，確定前三或前五，然后基于預報準確率計算權重系數，最后得出多模式產品的權重預報。

（3）天氣跟蹤模型，根據預報員定期計算情況下，模式預報針對不同的初始場預報同一個時次氣象要素或物理量，首先確定每一次預報時效的最佳預報，然后基于預報準確率計算權重系數，最后得出預報結果。

（4）天氣學解釋模型，根據預報員定期計算情況下，通過某一個預報時效的多模式產品采用多元線性回歸方法計算出回歸方程，最后用方程計算對應預報時效的氣象要素預報。

6 定量化預報預警指標

例如大風預報預警，預報員根據歷史樣本資料確定一個大風指標（200hPa的風速大于36m/s并且850hPa的風速大于18m/s并且十米風速大于8m/s）通過多模式產品計算出每一個站點的24h、48h內大風開始時間、結束時間和持續時間；基于業務的需求不斷修改完善指標，該系統實現自定義建立指標和自動檢驗預報指標功能。

7 結束

本文的誤差訂正方法、集成預報方法都是一種超級集合思想，最大特點在多模式產品權重系數的可變性和參與多模式產品數量的不確定性以及集成產品的多樣性。

提供模式產品對比診斷、天氣預報診斷分析、誤差訂正為一體的平臺，實現全自動模式產品檢驗功能，規范化模式產品入庫管理，開展鄉鎮精細化氣象要素預報和指數預報。

優化現有的算法，引入相似力度算法開展降水相似預報，引入EOF正交展開算法開展天氣分型預報。

參考文獻

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