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ECMWF高分辨率数值预报产品

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探析ECMWF细网格产品在一次大到暴雨天气预报中的使用

探析ECMWF细网格产品在一次大到暴雨天气预报中的使用

探析ECMWF细网格产品在一次大到暴雨天气预报中的使用2018年第8期65农业科技1.ECMWF细网格产品概述。

ECMWF为建立在EPS之上的极端天气预报产品，由EFI 和SOT 构成，包含平均气温、降水量、10m阵风等多种天气要素。

所谓的EPS，则是集合预报系统，EFI则是极端天气预报指数，SOT为某极端事件发生概率相对气候概率大小，可以通过补充EFI更好的进行极端天气预报。

而ECMWF产品包含粗网格和细网格两类，前一种空间和时间分辨率分别为2.5°×2.5°和24h，后一种则为0.25°×0.25°和3h。

在过去天气预报业务中，主要依靠ECMWF粗网格产品提供数据依据，可以进行天气的准确、可靠预报。

但是相较于ECMWF细网格产品，利用ECMWF粗网格产品制作的预报产品依然不够精细，难以实现定点、定时和定量的预报，无法满足极端天气的预警需求，因此还应加强对ECMWF细网格产品的应用分析。

2.ECMWF细网格产品在大到暴雨天气预报中的使用2.1天气概况。

某地区在2017年7月23日出现暴雨天气，共6个国家站和区域站暴雨，降水中心过程降水量达74mm，降水强度较强，涉及范围较广，造成了部分地区基础设施受损，引起了洪涝灾害和经济损失。

针对该地区出现的暴雨天气，利用ECMWF细网格产品进行预报分析，从而确定暴雨天气预报的准确率。

采用的ECMWF细网格产品为中央气象台每日下发的大尺度降水分析资料，从北京时间20时开始预报，实效为未来1-2天。

2.2产品的使用。

对产品500hPa形势分析场进行分析可以发现，降雨地区位于副热带高压西侧外围，处于偏南风环流形势中，西部位于大陆高压东侧，处于偏西北环流中，而北侧和南侧分别位于高压低压槽偏西气流和高原低涡偏东气流中，造成了高压外围暖湿气流与低压槽中弱冷空气结合，继而导致大的降水在交汇区出现。

根据23日20点地面温度场情况来看，加密区域站附近存在较大的温度梯度，造成了地面锋生。

以ECMWF数值产品为基础的单站气温中短期预报

以ECMWF数值产品为基础的单站气温中短期预报
第２ ４卷第 １期
２１ ０ ２年 ２月
云 南 地 理 环 境 研 究
．
Ｖｏ． ４， Ｎｏ １ １２ ． Ｆｂ ｅ ．， ２ １ ０２
ＹＵＮ Ａ ＧＥＯＧＲＡＰＨＩ ＮＶＩ Ｎ Ｎ ＣＥ ＲＯＮＭ ＥＮＴ Ｒ Ｅ ＥＳ ＡＲＣＨ
以 Ｅ ＭＷＦ数 值产 品为 基 础 的单 站气 温 中短 期预 报 Ｃ
基金项 目：云南省气象局 预报员专项 （ Ｂ ０ １ １ Ｙ ２ １０ ）． 作者简介 ：吴星霖 （ ９ ２一） １７ ，女 ，云南省昭通市绥江县人 ，高级 工程师 ，主要从事天气气候分析研究
第２ ４卷
吴星霖等：以 Ｅ Ｍ 数值产品为基础的单站气温中短期预报 Ｃ ＷＦ
３ １
天气 现象 表 现下气 温 日较 差 差别 大 ） 。
的现 实 意 义 。 混 凝 土 中 产 生 裂 缝 有 多 种 具 体 原 因¨ ３ ，气 温 的 变 化 是 引 起 混 凝 土 裂 缝 的 重 要 原 Ｉ
对气温的客观预报 ，很多人从不 同角度做了不 少 的工作 引，归纳 起来有 ３类 ：
（ ）经 验 ＋ 计方 法 。刘 国忠等 通 过数 理统 １ 统 计 和气候 分析 的方法 ，得 出最 高 最低 气 温 突升 突 降 的概念模 型预报 工具 。王凤娇 等 在 分析单 站 气 温 变化基本 特征 的基 础 上 ，划 分 了云量 、风 向风速 等 对温度 变化影 响 的分级 ，研 究探 讨 采 用分 类气 温 平
报成果制作效率及预报准确率的提高。
０ 引言
国家 重点 工 程溪洛 渡水 电站 是西 部 能 源基 地 建 设 的重 要 组 成 部 分 ，主 体 工 程 大 坝混 凝 土 浇 筑 于 ２０ ０９年 ３月 ２ 日开 始 ，计 划 于 ２ １ ７ ０ ３年蓄 水 发 电 ， ２１ ０５年工程 完 工 。溪洛渡 水 电站工程施 工重 点 转 移 到大坝 混凝 土 浇筑后 ，施 工 中如何 有 效避 免 混 凝 土 裂缝 的产 生 ，以保 证砼 的施 工质 量 ，具 有非 常 重 要

不同数值预报产品对比分析及其效果检验

不同数值预报产品对比分析及其效果检验

2021.08科学技术创新随着数值与预报产品的快速发展,数值预报产品不断完善,预报精度也越来越高,但各种数值预报产品都有各自的优缺点,并且在预报时还要考虑地形、边界条件、初始场、物理过程及模式自身的影响,尤其是对定量降水预报无论是从量级大小,还是从空间分布来看都不可避免的会存在一些误差[1]。

因此,对数值预报产品的对比检验和分析,需要选择更好的数值预报产品来提高预报的准确率。

预报员应用数值预报产品时,对数值模式预报的形势场、要素场在时效、移动、强弱等方面,时常感到有定性的预报偏差,这给天气预报带来了一定的困难,并且随着预报时间的增加,预报误差也逐渐增大,准确率随之减弱[2-4]。

除此之外,预报员应该在预报的过程中要对预报误差检验并且分析,了解预报产品性能,从而得出结论,提高对数值预报产品的利用率[5]。

1资料与研究方法本文采取四川省2015年8月1日-30日20时的24h 累计降水量资料、ECM W F 、T639模式20时24h 和48h 的网格点降水资料,把当天20时ECM W F 和T63924h 、48h 传真降水预报资料分别插值到四个(温江站,西昌站,甘孜站,红原站)站点上,获得两种预报产品,其中西昌站实况降水观测资料中8月2日和7日缺测,在统计过程中降水以0.0m m 处理。

本文对四川盆地的降水量级进行检验,从而了解降水模式的预报性能。

2模式预报对降水量的检验降水过程是由各种天气尺度系统相互作用产生的,而这种相互作用是复杂多变的,因此,主观分析无法对各种降水预报时效的预报效果作长时间的尺度分析,本节资料选择8月的降水预报24h 、48h 预报时效的24h 预报值与其对应时间段的24h 实况值进行检验分析,检验的客观方法选择TS 评分检验和预报偏差B 值检验,另有空报率和漏报率辅助检验。

降水检验时,定义24小时降水量为8月每日20时到次日20时的累计降水量,相对应模式预报为24h 降水量。

ECMWF高分辨率模式降水预报能力评估与误差分析

ECMWF高分辨率模式降水预报能力评估与误差分析

ECMWF高分辨率模式降水预报能力评估与误差分析曹越;赵琳娜;巩远发;许东蓓;高迎娟【摘要】利用2015—2017年6—8月ECMWF高分辨率模式(ECMWF-Hi)的加工产品,结合我国2400多个国家级气象站逐小时降水观测资料,对ECMWF-Hi产品24 h降水预报的准确度、集中度和相关性进行了评估,并与ECMWF集合预报模式(ECMWF-EPS)24 h降水预报产品进行比较.为更好地描述预报的集中度,避免单纯用标准差比或平均值比刻画预报集中度的缺陷,建立一个综合标准差和平均值的R指数,用之定量描述模式预报的集中度.结果表明:(1)ECMWF-Hi在均方根误差的检验方面并未表现出优势;而分辨率较低的ECMWF-EPS集合平均预报误差最小.(2)ECMWF-Hi对研究区域降水预报的集中度的整体描述较为准确,离散度与观测较为相似,预报期望也与观测降水的期望最接近,EC-MWF-Hi比ECMWF-EPS的集合控制预报与集合平均对观测降水集中度的刻画较为准确.(3)研究区域内各站点R指数分布表明,ECMWF-Hi与ECMWF-EPS控制预报、平均预报相比,对平均值预报不足的站点较多,且这些站点的预报集中度普遍大于观测,ECMWF-Hi的降水预报更接近观测降水.(4)评估应用结果表明,R指数不仅能定性评估模式的集中度,也可定量描述集中度大小.【期刊名称】《暴雨灾害》【年(卷),期】2019(038)003【总页数】10页(P249-258)【关键词】ECMWF高分辨率模式;降水预报;误差分析;集中度;R指数【作者】曹越;赵琳娜;巩远发;许东蓓;高迎娟【作者单位】成都信息工程大学高原大气与环境四川省重点实验室,成都610225;中国气象科学研究院,北京100081;中国气象科学研究院,北京100081;成都信息工程大学高原大气与环境四川省重点实验室,成都610225;成都信息工程大学高原大气与环境四川省重点实验室,成都610225;成都信息工程大学高原大气与环境四川省重点实验室,成都610225;吉林省通化市气象局,通化134001【正文语种】中文【中图分类】P456.7引言数值天气预报是用一组流体力学和热力学方程组，根据一定初始条件和边界条件，积分求解未来一定时段大气运动状态的方法。

ECMWF-数值预报模式简介

ECMWF-数值预报模式简介
Orographic effects are better captured by higher resolution models. The surface parameters such as Tsurf might be predicted more realistically by those models.
式；承载数值模式计算、显示和通讯平台 驾驭观测、资料分析和数值模式发展和应 用的人才队伍
水圈
大气圈 人类圈
岩石圈
冰晶圈 /冰冻圈
生物圈
纷繁多样数值预报 产品
-什么会有差别？
分辨率不同 模式的表述的物理过程有差异 计算方案、网格、变量分布等
再分析资料分析的初值能代表大气实况吗？
Orography and Resolutions
14
fluxes.
Impact of Resolution on tropical cyclone forecast
For instance Typhoon Haiyan: forecasts from 4th, 5th and 6th November 2013, 0 U all from operational analysis.
ECMWF 数值预报 模式简介
气象预报的四个方面问题
*当前的天气或气候信息—完备的综合观测系统
完善的观测系统；资料信息识别；资料的综合处理（同化）
*天气或气候的演变规律—从资料得到新认识
从资料得到新认识；反映大气运动数学物理规律的微分方程 组。
*外力和强迫的变化—地形和边界强迫；太阳常数；引力等 *从已知预报未来的手段—完备的数值模
Stokes drift Stress
Adding active sea ice model

利用T213和ECMWF数值预报产品作暴雨落区概率预报

利用T213和ECMWF数值预报产品作暴雨落区概率预报
维普资讯
第２ ８卷
第 ２期
气
象
研
究
与
应
用
Ｖ ｏ ． ８ Ｎｏ．２ １２
２０ ０ ７年 ６月
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｍ ＥＴＥＯＲＯＬＯＧＩ ＣＡＬ ＲＥＳ ＥＡＲＣＨ ＡＮＤ ＡＰＰ ＣＡＴＩ ＬＩ ＯＮ
Ｊｎ ２ ０ ｕ． ０７
ｏ ｈｅ Ｈ ｅ ｖ ｉ ａ ｌＲｅ ｉ ｎ ｆｔ ａ ｙ Ｒａ ｎｆ ｌ ｇｏ
ＹＡＮＧ ａ —ｉ Ｘｉｏ ｌ ｎ，Ｗ ＥＮ ａ ｇ Ｑｉｎ
（ ｙ ｎ ｅｅ ｒ ｌｇｃ ｌＯｆｉｅ，Ｈｕ ａ ｏ ｉｃ Ｙｉａ ｇ Ｍ ｔ ｏ ｏｏ ｉａ ｆｃ ｎ ｎ Ｐｒ ｖ ｎ ｅ， ４ ３ ０ ） １０ ０
率不 同 ，怎样 将其 处理 成误 差 小 、分 相 同 、预 辨率
报能力强的指导预报赢品， 是基层台站对 数值 预 报
产 品释用 的重 要途 径之 一 。而 暴雨 是 种 小概 率 事
一
Ａ— ［∑Ｘ ） ］ Ｂ一 ［∑Ｙ） ］ Ｋ ｘ／（ ／ ｙ／（ ／
Ｋ 嚣１ 篙 １
得了满意的效果。
关 键 词 ：数 值 预 报 产 品 ；集 成 ；暴 雨 落 区 ；概 率 预 报
中 图分 类 号 ：Ｐ ５ ． ２ ． 文献 标 识 码 ：Ａ ４８１ １１
Ａｐｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｌｃ ｔｏ ｆ Ｔ２１ ｎｄ ＥＣＭ Ｗ Ｆ ＮＷ Ｐ ｉ ｏ ａ ｌｔ ｒ ｃ ｓ ３ａ ｎ Ｐｒ ｂ ｂｉｉｙ Ｆｏ ｅ ａ ｔ
目前 ，地 市 级 气 象 台制 作 天 气 预 报 通 常 运 用 Ｔ２ ３和 Ｅ ＭＷ Ｆ数 值 预 报产 品 以及有 关 资料 进 行 １ Ｃ 综合 分析 。但 两 种数 值 预报产 品 的 时效 和空 间分 辨

ECMWF高分辨率数值预报产品

ECMWF高分辨率数值预报产品附件2调整后的ECMWF高分辨率数值预报产品清单(2016年8月)ECMWF高分辨率数值预报产品全部都可通过全国地面宽带网(CMANet)提供各省下载,每时次合计38、6 GB(含大气模式集合预报中国区域裁剪产品,不含大气模式集合延伸预报产品与季节模式预报产品)。

通过CMACast广播下发的ECMWF高分辨率数值预报产品包括大气模式产品与大气模式集合预报区域裁剪产品,每时次合计16、2 GB。

1一、调整后的ECMWF高分辨率数值预报产品文件清单11.CMACast广播与下载文件名文件名模板:W_NAFP_C_ECMF_yyyyMMddhhmmss_P_ccSMMDDHHIImmddhhiiE[-ACHN]、bz2其中,2W:固定代码,用于指示产品文件采用的文件名格式。

NAFP:固定代码,用于指示通过数值分析预报模式获得的各种分析与预报产品。

C:固定代码,表示其后字段为产品中心的四码代号(CCCC)。

ECMF:固定代码,表示产品中心为ECMWF。

yyyyMMddhhmmss:文件发布时间,以国际时的年、月、日、时、分、秒表示。

P:固定代码,用于指示加工产品。

ccSMMDDHHIImmddhhiiE:ECMWF产品原文件名。

-ACHN:区域裁剪产品的文件名中包含-ACHN字段,表示中国区域产品。

bz2:固定代码,表示bzip2格式文件扩展名。

3二、调整后的ECMWF高分辨率数值预报产品要素清单1大气模式确定性预报产品(HRES)1.1地面层分析场分辨率:0、125° x 0、125°区域:全球(0°E - 359、875°E,90°N - 90°S)11.2地面层预报场分辨率:0、125° x 0、125°区域:全球(0°E - 359、875°E,90°N - 90°S)21.3气压层分析场与预报场层次(19个):1000,950,925,900,850,800,700,600,500,400,300,250,200,150,100,70,50,20,10 hPa3分辨率:0、25°x 0、25°区域:60°E - 150°E,60°N - 10°S1.4模式层分析场与预报场分辨率:0、25° x 0、25°区域:60°E - 150°E,60°N - 10°S42海浪模式产品(HRES WAM)2.1海面层分析场与预报场分辨率:0、25° x 0、25°区域:全球(0°E - 359、875°E,90°N - 90°S)3大气模式集合预报产品(ENS)3.1地面层预报场分辨率:0、5° x 0、5°原始数据区域:40°E - 180°E,70°N - 10°S裁剪数据区域:40°E - 180°E,70°N - 10°S集合成员:0-50(0为控制预报,其余为扰动预报)【注:“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

利用ECMWF数值产品制作逐日温度预报


利用Ｅ Ｍ 数值产品制作逐日温度预报 Ｃ ＷＦ
梁伟 群 ， 吉 贤 ， 永 成 ， 王 张 王伟 红
（． 鸭 山 市 气 象局 ， 龙 江 双 鸭 山 １５ ０ ； 龙 江 省 气 象局 ， １ 双 黑 ５ １ ０ ２黑 黑龙 江 哈 尔滨 １预 报 产 品 （ｃ ｆ２ ：０８ ０ｈ ａ的温 度 场 ， 照预 报 员 制 作 天 气 要 素 预 报 结 Ｅ ｍｗ ）０ Ｏ ５ Ｐ 按
温 度 预 报 是 天 气 预 报 的 重要 项 目之 一 。也 是 天 气 预 报 的 阴、 冷平流 一雨 、 暖平流 一晴 、 暖平 流 一阴和暖平流 雨六种 主要 内容 。 目前 国 内 多 采 用模 式 预 报 和 卡 尔 曼 滤 波 方 法 进 行 情 形 。 过计 算 提 取 本 站 格 点 数 据 ， 用 差 值 统 计 和 算 术 平 均 通 利 ｃｗ 产 ８ ０ 、Ｏ ０ ４ｈ变 温 度 预 报 ． 有采 用 多 极 相 似 等方 法 进 行 温 度 预 报 。由于 影 响 的 方 法 分别 计 算 出 Ｅ ｍ ｆ 品 ０ ：ｏ ２ ：ｏ２ 温 。同 时 还 － ２月 最 气 温 变 化 的 因 素 较 多 ， 很 复 杂 ， 天气 形 势 背景 、 响 系统 、 利 用 统 计 分 析 方 法 得 到 双 鸭 山 市 １ １ 最 低 、 高 气 温 在 相 也 如 影 天 空 状 况 等 气 象 因 素 ， 如 地 理 环 境 、 节 、 为 因 素 等 非 气 应 天气 形 势 下 变 温 的 订正 经 验 值 又 季 人 、 。 最后通过公式 （） １ 和公 式 （ ） 出 逐 日的 最 低 、 高 温 度 ２求 最 象 因 素 。综 合考 虑 这 些 因素 ， 们 通 过 “ 度 格 点 差 值 ” “ 我 温 一 形 势 分析 ” “ 气 分 型 ” “ 点差 值订 正 ” 一 天 一 格 的方 法 和 步 骤 ， 现 预报 值 。 实 了 双鸭 山市 温 度 预报 的本 地 化 、 序 化 、 字 化 、 程 数 自动 化 。 １ ＋ ＝ ， ｍ 锄 ） ／ｒ ｍ． １ ＋ Ｉ （） １ ２ 资料 的 选 取 其 中 为 最 低 气 温 预 报 值 ， 为 当 日最低 实 况 ， 由 于欧 洲 中 心 的 数 值 预 报 产 品 （ ｃ ｗ ） 较 高 的 准 确 率 ， Ｅ ｍ ｆ有 鼬 — 砌 ｍ Ｉ 为 Ｅ ｍ ｆ ｃ ｗ 产 品 ０ ：０ ８０ｈ ａ温 度 预 报 日与 前 ８ ０ ５ Ｐ 且 稳定 性 好 。 资料 积 累 时 间相 对 较 长 ； 自动 气 象 站 系 统 则 为 日 Ｅ ｍ ｆ 品 Ｏ ：０８０ｈ ａ温 度 格 点 差 值 ， ’ 为 相 应 天 而 ｃｗ产 ８ ０ ５ Ｐ ｋ 各 基 层 台站 提 供 了 自动 化 的探 测手 段 。 探 测 结 果 详 尽 准 确 ， 气 形 势 下 本 站 最 低 气 温 对 应 ８０ｈ ａ温 度 格 点 值 差 值 的 订 正 其 ５ Ｐ 具有很强的时效性。因此 。 们在精细化温度预报研究 中． 我 采 经 验 值 。 用 以数 值 预 报 产 品 为基 础 的技 术 路 线 。数 值 预报 格 点 资 料 选 Ｉ咖＝ ｜ 跚 １ ） Ｉ Ｆ ｌ Ｔ鲥 ＋ 枷． ・ ＋ （） ２ 用 Ｅ ｍ ｆ Ｏ ：ｏ和 ２ ：０８ ０ｈ ａ的格 点资 料 ， 格 范 围 选 ｃ ｗ 的 ８ｏ ０ Ｏ ５ Ｐ 网 其 中 Ｔ． 为 最 高 气 温 预 报 值 ， 为 当 日 最 低 实 况 ， ｆ 眦 取 （ ３ ￣ １ ２ 。 Ｅ （ ５ ７ 。 Ｎ 内 的格 点 ，格 点 间 距 为 ２５ １ ０ ￣ ３ ． ） 、 ４ 。４ ． ） ５ ５ ． 为 Ｅ ｍｗ 产 品 ２ ：０８ ０ｈ ａ温度 预报 日与 前 ｃ ｆ ０ ０ ５ Ｐ Ⅲ 个 经度 ， 用 内插 计 算 双 鸭 山本 站 的 格 点值 。 料 年 代 为 ２ ｏ 日 Ｅ ｍ ｆ 品 ２ ：０８ ０ｈ ａ温 度 格 点 差 值 ， 利 资 ０５ ｃｗ 产 ０ ０ ５ Ｐ 为 相 应 天 年 开始 的每 天 ０ １ ８ｈ的 温 度 预报 场 ．建 立 温度 格 点 数 据 库 。 气 形 势 下 本 站 最 高 气 温 与 ８ ０ｈ ａ温度 格 点 值 差 值 的 订 正 经 —６ ５ Ｐ 新 的 资料 每 天 追 加 到 数 据 库 中 ；实 况 资 料 读 取 自动 气 象 站 系 验 值 。 统 的最 低 、 高 气 温 。 最 ４ 统 计 结 果及 分 析 ３ 预 报 思 路和 方 法 由于 各 月 的 温 度 变 化 有 所不 同 ，将 天 气 分 型 细 化 到 每 个 不 同天 气 形 势 下 ， 度 的 变 化 不 同 ． 别 是 晴 雨 对 温 度 的 月 。 合 ４ａ的 气 象 观 测 资 料 和欧 洲数 值 预 报 资 料 。 用 统 计 温 特 结 利 影 响 非 常 大 ， 考 虑 到 冷 暖 平 流 的 强 度 决 定 气 温 升 降 的程 度 ， 分 析 方法 统 计 得 出 各 月 各种 天 气 形 势 下 订 正 值 变化 概率 （ 还 １月 系 统 性 垂 直 运 动 如 下沉 运 动可 使 局 地 气 温 增 高 、 上 升 运 动 可 为 例 ） 图 １： （ 见 ） 使 局地 气 温 下 降 。非绝 热 因子 对 气 温变 化 的作 用 也很 大 ， 晴 如 分析各 月不 同天气形 势 下格点 温度差 值 的订正值 （ 区 天、 阴雨 、 、 风 以及 地 表 等 。 会 对 温 度 产 生 影 响 。 因此 将 高 空 间 ） 取各 月相 应 天 气 形 势 下 订 正 值 概 率 之 和 在 ８％ 以上 对 应 都 ， ０

ECMWF 数值预报模式简介

Single executab 14km/28kmOperational
from day 0 since 2013
ORCA1_Z42
Solar and non solar fluxes, E-P
Roughness Air density
Gustiness
Ice concentration
Ice concentration
atmECoEMsapWrthhFeromcecooeudapenlelsd land wavessea ice
Karl and Trenberth 2003
New coupled assimilation system (CERA) for the coupled Earth model:
•
atmospheric and ocean observations assimilated simultaneously
• Work is ongoing on using a higher resolution ocean components (ORCA025z75) planned for end of 2016 in the Ensemble forecasts and later in the High resolution system.
reloacxeaatnion increments are
comanpaulytesids in dpyanraamlleiclatloly cocnosrisrteecnttthweith
Conclusions:
• ECMWF has a coupled atmosphere-wave-ocean circulation forecasting system, currently operational in the Ensemble Prediction System.

ECMWF 数值预报模式简介

Gustiness Neutral wind
Wave model (ECWAM)
All configurations Ensemble FC future operational
Single executable
Currents
Sea surface temperature
Ice concentration
Orographic effects are better captured by higher resolution models. The surface parameters such as Tsurf might be predicted more realistically by those models.
14
fluxes.
Impact of Resolution on tropical cyclone forecast
For instance Typhoon Haiyan: forecasts from 4th, 5th and 6th November 2013, 0 U all from operational analysis.
Ocean model (NEMO)
ORCA1_Z42
11
Solar and non solar fluxes, E-P
Atmospheric TCo1279/TCo639 model (IFS) 9km/18km
Towards
a
coupled
system
Roughness Air density
如何实现目标：
➢Observations ➢ High resolution ensemble ➢ Earth-system ➢ Scalability ➢ Funding ➢ People
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附件2调整后的ECMWF高分辨率数值预报产品清单（2016年8月）ECMWF高分辨率数值预报产品全部都可通过全国地面宽带网（CMANet）提供各省下载，每时次合计38.6 GB（含大气模式集合预报中国区域裁剪产品，不含大气模式集合延伸预报产品和季节模式预报产品）。

通过CMACast广播下发的ECMWF高分辨率数值预报产品包括大气模式产品和大气模式集合预报区域裁剪产品，每时次合计16.2 GB。

一、调整后的ECMWF高分辨率数值预报产品文件清单1注：1.CMACast广播和下载文件名文件名模板：W_NAFP_C_ECMF_yyyyMMddhhmmss_P_ccSMMDDHHIImmddhhiiE[-ACHN].bz2其中，2W：固定代码，用于指示产品文件采用的文件名格式。

NAFP：固定代码，用于指示通过数值分析预报模式获得的各种分析和预报产品。

C：固定代码，表示其后字段为产品中心的四码代号（CCCC）。

ECMF：固定代码，表示产品中心为ECMWF。

yyyyMMddhhmmss：文件发布时间，以国际时的年、月、日、时、分、秒表示。

P：固定代码，用于指示加工产品。

ccSMMDDHHIImmddhhiiE：ECMWF产品原文件名。

-ACHN：区域裁剪产品的文件名中包含-ACHN字段，表示中国区域产品。

bz2：固定代码，表示bzip2格式文件扩展名。

3二、调整后的ECMWF高分辨率数值预报产品要素清单1大气模式确定性预报产品（HRES）1.1地面层分析场分辨率：0.125° x 0.125°区域：全球（0°E - 359.875°E，90°N - 90°S）11.2地面层预报场分辨率：0.125° x 0.125°区域：全球（0°E - 359.875°E，90°N - 90°S）21.3气压层分析场和预报场层次（19个）：1000，950，925，900，850，800，700，600，500，400，300，250，200，150，100，70，50，20，10 hPa 分辨率：0.25°x 0.25°3区域：60°E - 150°E，60°N - 10°S1.4模式层分析场和预报场分辨率：0.25° x 0. 25°区域：60°E - 150°E，60°N - 10°S42海浪模式产品（HRES WAM）2.1海面层分析场和预报场分辨率：0.25° x 0.25°区域：全球（0°E - 359.875°E，90°N - 90°S）3大气模式集合预报产品（ENS）3.1地面层预报场分辨率：0.5°x 0.5°原始数据区域：40°E - 180°E，70°N - 10°S裁剪数据区域：40°E - 180°E，70°N - 10°S集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

】563.2气压层预报场层次（11个）：1000，925，850，700，500，400，300，200，100，50，10 hPa分辨率：1° x 1°原始数据区域：全球（0°E - 359°E，90°N - 90°S）裁剪数据区域：0°E - 180°E，90°N - 20°S集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

】74大气模式集合预报派生产品（ENS EFI）4.1地面层极端天气指数（EFI+SOT）分辨率：0.25° x 0.25°区域：全球（0°E - 359.75°E，90°N - 90°S）84.2气压层瞬时天气事件概率层次：850 hPa分辨率：1° x 1°区域：全球（0°E - 359°E，90°N - 90°S）4.3气压层集合标准差分辨率：0.25° x 0.25°区域：全球（0°E - 359.75°E，90°N - 90°S）5大气模式集合延伸预报产品（ENS EXT）5.1地面层预报场分辨率：0.5°x 0.5°9区域：全球（0°E – 359.5°E，90°N - 90°S）集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

】5.2气压层预报场分辨率：1° x 1°10原始数据区域：全球（0°E - 359°E，90°N - 90°S）集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

】6大气模式集合延伸预报派生产品（ENS EXT）6.1集合平均周平均（TAEM）6.1.1地面层集合平均周平均分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）116.1.2地面层集合平均周平均后报/追算（HINDCAST）分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）要素数：14变量清单与上节相同，追算日期范围是20年前至去年当日。

注：本组变量为C7H文件中dataType=taem6.1.3气压层集合平均周平均分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）126.1.4气压层集合平均周平均后报/追算（HINDCAST）分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）要素数：6变量清单与上节相同，追算日期范围是20年前至去年当日。

注：本组变量为C7H文件中dataType=taem6.2集合平均周平均异常6.2.1地面层集合平均周平均异常分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）136.2.2气压层集合平均周平均异常分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）14注：本组变量为C7F文件中dataType=taem6.3集合成员周平均异常6.3.1地面层集合成员周平均异常分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

】156.3.2气压层集合成员周平均异常分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

】6.4概率预报（周产品）分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）167海浪模式集合预报产品（ENS-WAM）7.1海面层异常事件概率分辨率：0.5° x 0.5°区域：全球（0°E - 359.5°E，90°N - 90°S）178季节模式预报产品（SEAS）8.1集合平均月平均8.1.1地面层分辨率：0.75° x 0.75°区域：全球（0°E - 359.25°E，90°N - 90°S）8.1.2气压层分辨率：0.75° x 0.75°区域：全球（0°E - 359.25°E，90°N - 90°S）188.2季节模式集合预报8.2.1地面层预报场分辨率：0.75° x 0.75°区域：全球（0°E - 359.25°E，90°N - 90°S）集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

】8.2.2气压层预报场分辨率：0.75° x 0.75°区域：全球（0°E - 359.25°E，90°N - 90°S）19集合成员：0-50（0为控制预报，其余为扰动预报）【注：“集合成员编号”存储于每个变量场的number属性中。

】20。