摘要: 在国家气象中心与北京市气象局联合开发的“北京地区中尺度数值预报业务系统”基础上,充分利用高分辨率中尺度数值预报产品和地面加密气象观测资料,采用动力—统计释用技术,建立北京城近郊区大雾预报方法、大气污染浓度的数值预报、夏季北京市逐日用电量... 展开 在国家气象中心与北京市气象局联合开发的“北京地区中尺度数值预报业务系统”基础上,充分利用高分辨率中尺度数值预报产品和地面加密气象观测资料,采用动力—统计释用技术,建立北京城近郊区大雾预报方法、大气污染浓度的数值预报、夏季北京市逐日用电量预报以及用卡尔曼滤波方法制作北京地区9个自动观测站逐3h温度、风和24h最高、最低气温.试用结果表明,用卡尔曼滤波方法建立的温度和风的预报效果高于中尺度数值预报直接输出结果;使用中尺度数值预报结果作为污染数值预报的气象背景场,SO<,2>、NO<,2>、CO的预报准确率在夏、秋、冬三季中均可达到65﹪以上;应用PPM方法制作北京地区大雾预报是可行的;利用实际气象资料和数值预报产品建立的回归方程,对北京市夏季每日最大、最小和平均供电量能作出较好的预报.目前,部分研究成果已用于业务预报. 收起