中尺度数值天气预报的初步试验

通过用中尺度MM4模式对2004年11月14日到15日天气过程进行数值模拟预报试验,了解MM4模式和用数值预报模式进行天气预报的全过程。对MM4模式的初次应用表明,中尺度数值模拟及预报的研究在一般台站是可行的,中小尺度数值预报模式为今后发展地县精细化预报及中尺度过程诊断分析提供了良好的工具。     

“2004．7．21”广西柳江流域致洪暴雨的中尺度数值模拟及几种数值预报产品分析

利用非静力中尺度数值模式MM5736对2004年7月21日广西柳江流域致洪暴雨过程进行数值模拟并对几种数值预报产品进行分析，结果表明，MM5736模式对这次过程具有较强的模拟能力，数值预报产品能为防汛抗洪决策服务提供有力的参考依据。     

"2004.7.21"广西柳江流域致洪暴雨的中尺度数值模拟及几种数值预报产品分析

利用非静力中尺度数值模式MM5V36对2004年7月21日广西柳江流域致洪暴雨过程进行数值模拟并对几种数值预报产品进行分析,结果表明,MM5V36模式对这次过程具有较强的模拟能力,数值预报产品能为防汛抗洪决策服务提供有力的参考依据.     

一次辽宁大暴雨过程的数值预报和分析

利用天气学方法和中尺度数值预报模式(MM5)对1999年8月9～10日辽宁大暴雨天气过程进行预报结果分析。并将中尺度数值模式从SGI工作站上移植到安装Linux操作系统的微机上，对此个例进行数值预报。     

重庆市"5·29"暴雨天气过程诊断分析与数值模拟

在天气分析的基础上,利用非静力中尺度数值预报模式MM5和双向二重嵌套网格技术,对2004年5月29~30日重庆市暴雨天气过程进行数值模拟。诊断分析表明,高空低槽产生的冷锋云系发展东移是产生此次暴雨天气过程的主要大尺度天气系统,由高空槽诱发产生的中尺度涡旋是产生此次暴雨天气的主要中尺度系统。模拟结果与观测结果的对比显示表明,MM5中尺度数值预报模式能够成功模拟四川盆地东部的暴雨天气过程,同时揭示了高空槽东移过程中在重庆地区范围内产生的较强中尺度气旋性辐合和强烈上升运动促使了暴雨的产生。     

一次辽宁大暴雨过程的数值预报和分析

利用天气学方法和中尺度数值预报模式 (MM5)对1999年8月9～10日辽宁大暴雨天气过程进行预报结果分析 ,并将中尺度数值模式从SGI工作站上移植到安装Linux操作系统的微机上 ,对此个例进行数值预报。     

2001年4月8日宁夏强沙尘暴天气中尺度系统分析

对2001年4月8日宁夏出现的一次强沙尘暴过程进行了天气背景及中尺度天气学分析。根据不同地区出现大风的时间差异，讨论了地形对冷锋和沙尘暴运动的影响；利用非静力平衡中尺度数值预报模式MM5的导出量，通过宁夏精细化预报物理量分析子系统，计算、分析了这次过程中Q矢量、锋生函数及总温度的变化特征。结果表明：MM5数值模式输出产品与本次沙尘暴过程天气实况有较好的对应关系及预报指示意义。     

对MM4预报桂东一次冬季降雨的检验

应用MM4中尺度模式对2004年11月24～25日发生在广西东部的一次转折性降水过程进行模拟预报。结合贺州市20多个自动雨量观测点资料进行分析，结果表明，MM4模式在此次降水过程中对降水发生的时间、高低空形势演变都有较好的反应。     

区域酸性沉降的数值研究 II. 个例模拟和试验

利用建立的区域酸性污染物沉降模式，配合中尺度模式MM4预报的气象场，以1991年6月12～14日淮河流域的一次降雨过程作为实例，对我国东半部及其相邻地区的酸沉降进行了数值模拟和试验研究。结果表明，模式基本上能够模拟出区域酸性沉降的特征，具有良好的综合模拟性能和广阔的应用前景。     

MM5模式对四川"8.8"降水过程的数值试验

利用MM5中尺度模式,对2003年8月8～10日发生在四川盆地的一次强降水过程进行了数值预报和数值模拟.结果表明:(1)MM5模式对盆地西北部的强降水预报较好,在暴雨落区和中心强度的预报上非常接近实况.(2)一重区域MM5模式采用BETTS方案略好于GRELL方案.(3)二重区域双向影响嵌套侧边界处理更能清晰地预报发生强降水的落点,对预报有一定的指导意义.(4)40公里格距的一重区域MM5模式具有业务应用前景,但还需作进一步的最优方案选择调试.     

2005年8月21日桂西大暴雨天气分析与降水模拟

利用常规、红外云图、雷达资料对2005年8月21日发生在桂西的大暴雨天气过程进行诊断分析,发现造成桂西这次强降雨主要直接影响系统来自低层切变线、高空低槽和地面静止锋。低层切变线是引发此次强降水的主要系统。低层低涡是在桂西强降水发生后才逐渐发展起来的。采用非静力中尺度数值模式(MM 5)对这次大暴雨过程进行初步模拟试验,结果表明模式对这次强降水的雨带分布、暴雨中心强度及其位置的模拟也与实况较为接近。     

华北地区高速公路沿线雾预报

在数值预报产品(MM5)的基础上,建立了华北高速公路沿线及邻近460个气象站的高影响天气一雾的统计预报模型.抽样检验系统运行2年多来所积累的预报和实况资料的结果表明,北京24 h能见度V≤5 km预报的年临界成功指数(CSI:Critical Success Index)为0.61,京津塘高速公路沿线的7个站为0.68...     

WRF和MM5模式对辽宁暴雨模拟的对比分析

用近年开发的新一代中尺度预报模式WRF(Weather Research Forecast)和已被广泛应用的MM5模式分别模拟研究了2002年8月3~4日发生在辽宁的一次区域性暴雨过程。模拟结果显示WRF模式能够比较成功地反映出导致暴雨发生的高低空环流背景和暴雨的分布状况;WRF和MM5模拟结果的对比分析表明:由于WRF的动力框架具有一定的优越性使得模式结果得到改善,在前处理和所选物理过程相同的情况下,WRF模式对能够代表本次暴雨过程中中尺度天气系统的高度场、风场、散度场、水汽通量场以及垂直速度场等物理量的模拟效果要好于MM5。高空形势场的影响使WRF模拟的降水落区和强度更接近实况。     

地市级气象台开展数值天气预报的方法和途径

以宾西法尼亚大学（PSU）和美国国家大气研究中心（NCAR）联合研制的第四代中尺度数值天气预报模式MM4为例，介绍了地（市）级气象台开展数值天气预报的方法和途径，以推动地（市）一级定时、定点、定量精细预报的开展。并为地市级预报人员学习数值天气预报相关知识提供了一条快速入门的方法。     

MM5中尺度模式及其微物理过程

非静力平衡模式MM5，除掉了静力平衡假定，可以将模式格距减小到10km以下。由于在物理过程参数化、网格嵌套、资料四维同化等方面也有许多改进，大大改善了模式性能，扩展了其应用范围。应用MM5对我国中尺度天气系统的大量个例模拟研究及业务预报试验表明，MM5可以较好地模拟预报我国的中小尺度天气系统，适合制作乡镇短期天气要素预报。     

MOS方法在短时要素预报中的应用与检验

通过对MM5数值预报产品的释用,将MOS统计方法应用到短时要素预报中,综合利用MM5数值预报产品、自动站实况数据和雷达数据等资料,建立降水和温度的4 h预报模型;降水作为不连续变量,将其通过建立降水可能函数的方法转化为连续变量,利用统计预报方法,可以达到定量预报的目的。通过对4140个时次的样本进行检验。结果表明：MOS预报结果较MM5直接输出结果整体有所改进,当数值模式误差较大时,统计方法显示出一定的优势;降水预报检验结果显示,TS评分为65%,预报正确率PC为91%。降水明显的样本(3 h雨量>5 mm)平均误差在8 mm以内,弱降水样本(3 h雨量<3 mm)平均误差在1 mm以内,预报方程对非雨日样本的整体预报效果较好,优于MM5模式预报,预报正确率高达98%,但对流性降水仍是预报难点;对于温度预报,20-08时段误差较小、平均在1.0℃以内,而11-17时、误差平均在1.5℃左右,但经过误差的季节订正,可以控制在1.0℃左右。     

MM5微机模拟系统的简介和初步应用个例

本文将ＰＳＵ／ＮＣＡＲ ＭＭ５中尺度数值模式移植到微机上,利用改进的空军中尺度数值预报业务系统的前后处理技术,在微机（或工作站）上建立起了ＭＭ５中尺度模式模拟系统,介绍了该系统的各模块技术方案同时对南北方两次性质不同的暴雨个例进行了成功的模拟,并对一次梅雨锋暴雨进行了数值试验。实践表明,ＭＭ５中尺度模式诉建立十分成功,对天气形势、降水特别是暴雨等重大灾害性天气的模拟能力较强,模拟效果与实际基本一致     

利用数值预报产品制作广西大范围霜冻5天滚动预报

利用数值预报产品与广西大范围霜冻天气过程对照作为分析依据 ,建立广西大范围霜冻天气过程的概念模型 ,结合预报指标、相关因子普查 ,用多元回归方法建立广西 89站逐日最低温度预报方程及霜冻等级预报     

三种数值模式对山西降水预报性能的对比检验

利用MM5、T213和Grapes3种数值模式的降水预报产品和山西省108个标准测站的降水实况资料,采用客观统计检验方法,对2008年7月各模式在山西省的累加降水预报进行了对比检验。结果表明：24h中雨以下预报1、213优于MM5,中雨以上MM5则略优于T213,48h预报各级降水MM5都优于T213,T213和MM5对暴雨都有一定的预报能力。无论哪个预报时效和降水量级,Grapes均无明显优势。Grapes预报降水量级和降水范围都偏小,空报较少,漏报严重,尤其48h和72h10mm以上降水基本都漏报。MM5预报降水量级和预报范围都偏大,10mm以上降水TS评分较其它模式高,但同时空报也比较严重。3种模式TS评分均随降水量级的增大而减小,T213和Grapes的TS评分随预报时效的增加而减小,MM5的TS评分随预报时效的增加变化不大。