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数值分析在天气预报中的应用数值分析是一种基于数学模型和计算机算法的方法，用于解决实际问题。
在天气预报领域，数值分析已经成为一种主要的预报手段，并发挥着重要的作用。
本文将探讨数值分析在天气预报中的应用，并分析其优势和局限性。
一、数值预报原理数值预报是基于对大气运动和物理过程的数学模型进行推演，通过计算机程序模拟并预测未来一段时间内的天气变化。
其基本原理是将地球大气系统划分为一个个网格，通过对这些网格中的物理参数进行离散和求解，得到一个时间序列的天气变化模拟结果。
二、数值预报模型数值预报模型是数值分析在天气预报中的核心部分。
常用的数值预报模型包括欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的欧洲中尺度天气预报模型（ECMWF-IFS）、美国国家环境预报中心（NCEP）的全球预报系统（GFS）等。
这些模型基于大气动力学方程、热力学方程和水汽运输方程等，通过特定的数值算法对这些方程进行离散和求解，得到大气运动和物理过程的模拟结果。
三、数值预报数据源数值预报模型需要大量的初始条件和外部边界条件数据来进行计算。
这些数据包括气象观测数据、卫星遥感数据等。
在实际应用中，数值预报数据还需要通过数据同化处理，将观测数据与模型预报结果进行融合，提高预报的准确性。
四、数值预报在天气预报中的应用1. 天气预报预警数值预报模型可以提供高时空分辨率的天气信息，帮助气象部门实施及时、准确的天气预警。
通过对模拟结果的分析，可以及时发现有可能发生的极端天气事件，并为公众和决策者提供预警信息，从而减少灾害损失。
2. 天气预报精细化数值预报模型可以提供对细小尺度天气现象的预测，例如雷暴、龙卷风和局地性降雨等。
这对于农业、交通运输、建筑工程等行业来说非常重要，可以帮助人们做出更准确的决策，减少经济损失。
3. 气候预测数值预报模型不仅可以进行短期天气预报，还可以用于气候变化的长期预测。
通过模拟大气系统的长期演变趋势，可以预测未来几个月甚至几年的气候变化情况。
数值天气预报模型的优化与应用天气预报对于我们的日常生活、农业生产、交通运输以及许多其他领域都具有极其重要的意义。
随着科技的不断进步，数值天气预报模型已成为现代天气预报的重要工具。
数值天气预报模型是基于物理定律和数学方程，通过对大气状态的模拟和计算来预测未来天气的变化。
然而，要想获得更准确、更可靠的天气预报，就需要不断对数值天气预报模型进行优化，并拓展其在各个领域的应用。
数值天气预报模型的核心是一组描述大气运动、热力学和水汽变化等物理过程的数学方程。
这些方程通常非常复杂，需要借助高性能计算机进行求解。
在模型的建立过程中，需要对大气进行离散化处理，即将大气划分为一个个小的网格单元，并在每个网格单元上计算物理量的变化。
网格的分辨率越高，模型对大气细节的描述就越精确，但同时计算量也会大大增加。
为了提高数值天气预报模型的准确性，优化工作主要集中在以下几个方面。
首先是数据同化。
数据同化是将各种观测数据（如地面观测站、气象卫星、雷达等获取的数据）与模型的初始场进行融合，以得到更准确的初始状态。
通过数据同化技术，可以有效地减少模型初始误差对预报结果的影响。
例如，利用卡尔曼滤波、集合卡尔曼滤波等方法，能够将观测数据与模型模拟结果进行最优组合，从而提高初始场的质量。
其次是物理过程参数化。
大气中的许多物理过程（如云的形成、降水过程、辐射传输等）由于其复杂性和尺度较小，无法在模型中直接求解，需要进行参数化处理。
不断改进和完善这些参数化方案，使其更准确地反映实际的物理过程，是提高模型预报能力的关键。
例如，对于云的参数化，新的研究成果能够更好地考虑云的微物理过程和垂直结构，从而提高对降水和能量收支的模拟精度。
再者是模型分辨率的提高。
随着计算机技术的飞速发展，数值天气预报模型的分辨率不断提高。
更高的分辨率能够捕捉到更小尺度的天气系统和地形影响，从而提高对局部天气现象的预报能力。
例如，在城市天气预报中，高分辨率模型能够更好地模拟城市热岛效应和复杂的地形对气流的影响，为城市规划和应对极端天气提供更有针对性的建议。
区域数值预报产品说明1grib2数据来源为GRAPES-RAFS中尺度数值模式，数据压缩方案为jpeg2000。
2所有产品逐小时提供一个文件，文件名按“中华人民共和国气象行业标准”（详见附件）如下：Z_NAFP_C_BABJ_20160318000000_P_NWPC-GRAPES-3KM-CN-FFFMM.grib2,其中，Z：为数据类型编码方式，为不符合WMO编码格式的气象传输标识;NAFP：为数据类型识别，数值预报模式获得的预报产品;C：为数据生成中心编码方式，按编报中心进行编码;BABJ：为数据生成中心标识,北京;20160318000000为文件的生成时间yyyyMMddhhmmss，使用国际协调时（UTC）;P：为文件属性，预报产品;NWPC：固定编码，标识数据制作单位。
“NWPC”表示中国气象局数值预报中心。
GRAPES：固定编码，标识模式名称。
RAFS：固定编码，表示区域预报模式系统。
CN：固定编码，表示该数据为高分辨率中国区域。
FFFMM：预报输出的时效。
“FFF”为小时（000－240）“MM”为分钟grib2：固定编码，标识文件为grib2格式编码。
每个文件正常大小约27MB,其中000时效约24MB，其他时效27MB4提供利用wgrib2方式直接提取数据转为二进制码和使用GRADS软件直接绘图的说明(附件3)5在/warms9km/readme提供NCL绘图范例draw_case.ncl(附件4) 。
附件3 应用GRADS画图的方法：使用grads绘图需要先使用wgrib2里的g2ctl.pl和gribmap建立数据索引g2ctl.pl -verf GRIB2filename.grb2 > filename.ctlgribmap -i filename.ctl你会看到filename.ctl 和 GRIB2filename.grb2.idx两个数据索引文件然后使用建立的数据索引使用grads读取数据绘图Grads>open filename.ctl>q fileFile 1 : GRIB2filename.grb2Descriptor: filename.ctlBinary: GRIB2filename.grb2Type = GriddedXsize = 751 Ysize = 501 Zsize = 10 Tsize = 1 Esize = 1Number of Variables = 16apcpsfc 0 0,1,8,1 ** surface Total Precipitation [kg/m^2]capesfc 0 0,7,6 ** surface Convective Available Potential Energy [J/kg]cinsfc 0 0,7,7 ** surface Convective Inhibition [J/kg]deprprs 10 0,0,7 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) Dew Point Depression (or Deficit) [K]hgtprs 10 0,3,5 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) Geopotential Height [gpm]pressfc 0 0,3,0 ** surface Pressure [Pa]prmslmsl 0 0,3,1 ** mean sea level Pressure Reduced to MSL [Pa] rhprs 10 0,1,1 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) Relative Humidity [%]rh2m 0 0,1,1 ** 2 m above ground Relative Humidity [%]tmpprs 10 0,0,0 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) Temperature [K]tmp2m 0 0,0,0 ** 2 m above ground Temperature [K]ugrdprs 10 0,2,2 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) U-Component of Wind [m/s]ugrd10m 0 0,2,2 ** 10 m above ground U-Component of Wind [m/s] vgrdprs 10 0,2,3 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) V-Component of Wind [m/s]vgrd10m 0 0,2,3 ** 10 m above ground V-Component of Wind [m/s] var016224sfc 0 0,16,224 ** surface desc [unit]>d apcpsfc附件4 应用NCL绘图脚本范例（animate.ncl）：;==================================================================== ==; animate_2.ncl;; Concepts illustrated:; - Creating animations; - Animating TMP of all levels;==================================================================== ==load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_code.ncl"load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_csm.ncl";==================================================================== ==; The main code;==================================================================== ==begin;---Read desired datasrcFileName = "/cma/g1/nwp_sp/NWP_PST_DATA/TOGRIB2/rundir/output/test/shanghai_2016 080212024.grb2"sfile = addfile(srcFileName,"r")TMP = sfile->TMP_P0_L100_GLL0TMP@lat2d = sfile->lat_0 ; for plottingTMP@lon2d = sfile->lon_0printVarSummary(TMP)printVarSummary(sfile->lat_0)printVarSummary(sfile->lon_0);---For zooming in on mapminlat = 15.0maxlat = 55.0minlon = 70.0maxlon = 140.0;---Get dimensionsdims = dimsizes(TMP)nlev = dims(0)nlat = dims(1)nlon = dims(2);---Set some resourcesres = Trueres@gsnMaximize = Trueres@cnFillOn = Trueres@cnLinesOn = Falseres@cnLineLabelsOn = Falseres@cnLevelSelectionMode = "ExplicitLevels"res@cnLevels = ispan(200,323,3)res@cnFillPalette = "WhViBlGrYeOrReWh"res@mpMinLatF = minlatres@mpMaxLatF = maxlatres@mpMinLonF = minlonres@mpMaxLonF = maxlonres@mpCenterLonF = (minlon+maxlon)*0.5res@mpCenterLatF = (minlat+maxlat)*0.5res@pmTickMarkDisplayMode = "Always"res@lbLabelFontHeightF = 0.01res@gsnAddCyclic = False ; this is regional data;---Loop across each level and plot to a different PNG file every time do n=0,nlev-1wks = gsn_open_wks("png","animate"+sprinti("%02i",n)) ; animate_00.png, animate_01.png, etcprint("level(" + n + ") = " + TMP&lv_ISBL0(n))res@gsnRightString = "level = " + TMP&lv_ISBL0(n) + " (" + TMP&lv_ISBL0@units + ")"plot = gsn_csm_contour_map(wks,TMP(n,:,:),res)delete(wks) ; Make sure PNG file is closedend do;---Convert PNG images to animated GIFcmd = "convert -delay 25 animate*.png animate_2.gif"system(cmd)end。
EC产品在沙尘暴天气预报中的应用EC细网格数值预报产品广泛应用于日常天气预报，是现代天气预报的基础，应用数值预报可以提前发现冷空气的演变，即冷空气酝酿、堆积和爆发南下的过程，因而可提前做出预报，尽早采取预防措施，本文利用EC细网格数值预报产品找出阿克苏机场沙尘暴天气预报指标。
2016～2020年阿克苏机场共出现29场沙尘暴天气，其中24场主导能见度≤800m，严重影响当日阿克苏机场航班的正常起降。
分析发现，冷空气翻山、东灌、对流、混合等四种天气形势是预报阿克苏机场大风的关键。
东灌造成沙尘暴的频率最多、影响程度最大，因此，本文以东灌型为例，分析EC细网格数值预报产品在阿克苏机场日常天气预报的可用性。
东灌，即高压中心在北疆或更偏西的地区，前沿冷锋已移至蒙古和我国甘肃一带，天山阻滞了冷空气的大举南侵，而在塔里木盆地东侧山势较低的“大缺口”中却有大量的冷空气灌入盆地，造成了东疆，南疆东部地区的大风天气，它常与翻越天山的冷空气汇集在一起。
东灌东风完全是由于帕米尔、天山山脉阻挡，冷空气作绕流运动的结果。
一沙尘暴天气形成条件沙尘暴是由多种因素形成的，包括气候背景、地貌特征、季节变化、大气环流条件等，其形成需同时具备三个基本条件：即沙尘源、强风和不稳定的大气层结。
沙尘源有内源地和外源地，内源地包括我国的八大沙漠和四大沙地，即塔克拉玛干沙漠、古尔班通古特沙漠、库姆塔格沙漠、柴达木盆地沙漠、巴丹吉林沙漠、腾格里沙漠、乌兰布和沙漠、库布齐沙漠、科尔沁沙地、浑善达克沙地、毛乌素沙地、呼伦贝尔沙地；外源地指蒙古国南部戈壁地区。
二阿克苏机场地形特征阿克苏机场位于塔里木盆地北沿，天山南麓，天然戈壁滩，北部20公里外为山区，机场以东2公里处有乌－喀公路通过，西和西南为库马里西克河和阿克苏河。
阿克苏机场所属位置为两面环山（分别为西侧乌什南山和北侧的天山山脉分支），东侧为佚名沙源地，南侧为塔克拉玛干沙漠。
其中影响阿克苏机场的主要沙源地有以下几个：首先是位于南疆腹地，阿克苏机场南侧最大的沙漠-塔克拉玛干沙漠，塔克拉玛干沙漠范围大，沙土充足，当出现东灌天气时，塔克拉玛干沙漠将影响阿克苏-库车一线；其次东侧的佚名沙源地也是出现东灌天气时影响阿克苏机场的另一沙源地；北侧的沙源地为天山山脉-阿克苏地区之间的广袤的沙源；小石峡电站和乌什南山则为西侧的沙源地。
基于数值天气预报产品的气象水文耦合径流预报基于数值天气预报产品的气象水文耦合径流预报一、引言气象和水文是密切相关的两个学科领域。
气象给予水文的辅助预报以天气、降水和温度数据，从而使得水文预报可以更加准确。
而水文也为气象预报提供了重要的反馈信息，通过对径流的监测，可以更好地评估气象预报的准确性。
本文将探讨基于数值天气预报产品的气象水文耦合径流预报的原理、方法和应用。
二、气象水文耦合预报的原理气象水文耦合预报是指将气象模型和水文模型相结合，利用数值天气预报产品来驱动水文模型，从而进行径流预报的一种方法。
其基本原理是将气象预报的降水和温度数据作为水文模型的输入，通过模型计算得到径流。
1. 气象模型气象模型是基于物理学原理和统计学方法建立的模型，可以模拟大气的运动和气象要素的变化。
它通过数值计算和近似处理，对未来一段时间内的气象要素进行预测。
常用的气象模型有气象中心的数值天气预报模式、区域气象模式和嵌套模式等。
这些模型能够提供较为准确的降水和温度预报数据。
2. 水文模型水文模型是描述流域内水文过程的数学模型。
它通过描述降水、蒸发、融雪、流域内径流生成和径流汇入干流等过程，来模拟流域内水文变化。
常用的水文模型有单线和多线水文模型、分布式水文模型和概念模型等。
水文模型通过计算流域内的水量平衡和径流转化过程，可以反映出前期降水对于流域内径流的影响。
3. 耦合方法将气象模型和水文模型进行耦合的方法有多种，常见的有物理耦合和统计耦合。
- 物理耦合通过解耦合方程和迭代计算的方法，将气象模型和水文模型相连接，实现二者之间的相互影响。
这种方法需要考虑两者之间的物理过程以及复杂的算法。
物理耦合方法准确性较高，但计算量较大。
- 统计耦合通过建立统计模型，将气象预报数据和历史观测数据进行统计关系的拟合，从而得到径流的预测结果。
这种方法的优势是计算量相对较小，但对于极端天气事件的预测能力较差。
三、气象水文耦合预报的方法1. 数据获取气象水文耦合预报需要大量的气象和水文数据，包括观测数据和气象模型预报数据。
第六章数值预报产品数值天气预报（Numerical Weather Prediction, NWP）是根据大气实际情况，在一定初值和边值条件下，通过数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学方程组，预报未来天气的方法。
和一般用天气学方法、并结合经验制作出来的天气预报不同，这种预报是定量和客观的预报。
预报所用或所根据的方程组和大气动力学中所用的方程组相同，即由连续方程、热力学方程、水汽方程、状态方程和3个运动方程(见大气动力方程) 共7个方程所构成的方程组。
方程组中，含有7个预报量（速度沿x，y，z三个方向的分量u，v，w和温度T，气压P，空气密度ρ以及比湿q）和7个预报方程。
方程组中的粘性力F，非绝热加热量Q 和水汽量S一般都当作时间、空间和这7个预报量的函数。
通过高性能计算机求解方程组，获得未来7个未知数的时空分析，即未来天气分布。
数值天气预报与经典的以天气学方法作天气预报不同，它是一种定量的和客观的预报，正因为如此，数值天气预报首先要求建立一个较好的反映预报时段的（短期的、中期的）数值预报模式和误差较小、计算稳定并相对运算较快的计算方法。
其次，由于数值天气预报要利用各种手段（常规的观测，雷达观测，船舶观测，卫星观测等）获取气象资料，因此，必须恰当地作气象资料的调整、处理和客观分析。
第三，由于数值天气预报的计算数据非常之多，很难用手工或小型计算机去完成，因此，必须要用高性能的计算机。
数值预报模式简介在中国，1982年开展数值预报业务。
目前数值预报已经成为各种业务天气预报的最重要的基础和持续提高业务天气预报准确率的根本途径。
日常工作中，我们经常要用到ECMWF全球谱模式、日本的全球谱模式（GSM）和远东区域谱模式（ASM）、美国NCEP模式、中国国家气象中心的T639模式以及MM5、WRF、GRAPES、AREMS等中尺度模式，下面分别进行简要介绍。
6.1 全球模式6.1.1 ECMWF全球谱模式TL511L60欧盟主要国家于1976年组建了ECMWF，至1979年建立了全球中期数值预报业务系统，并正式投入运行。
