气象业务建立初期，天气预报尚处于经验性阶段，预报技术以天气学方法为主，预报员凭借对天气学知识的掌握和预报经验的积累来做预报。

进入到1990年代，随着数值预报技术的发展成熟，天气预报业务逐渐走上以数值预报为基础的发展道路。

今天，在强调提高预报准确率、促进预报精细化发展的阶段，也需要有明确的预报技术路线。

目前，数值预报已发展到了相当成熟的阶段。一个重要的标志是，数值预报对天气形势的预报水平已经超过了有经验的预报员。但是，即使是国际上最先进的数值预报模式，其预报的可用性也仍然有限。

现阶段，数值预报模式对气象要素的预报能力还十分薄弱；对暴雨、强对流等强天气，尚不能提供可用的预报。这体现了数值预报模式在表征天气系统发生和演变的物理过程方面存有局限性，而在弥补这些预报业务局限的过程中，恰恰是有经验的预报员在发挥着重要作用。

因此，要开展精细化预报，特别是灾害性天气的精细化预报，就需要以数值预报为基础，将动力统计分析与天气学方法紧密结合起来，即建立“数值预报—天气学方法—统计释用方法—动力诊断分析—短时临近预警”相结合的预报技术路线。为此，需要建立以下预报技术体系。

精细化的预报技术体系

（1）数值预报基础业务体系

面对世界上发达的气象业务中心数值预报模式快速发展的形势（欧洲中心2010年的全球谱模式将是T1024，其水平分辨率将达到10km），我国数值预报的发展要突出重点，讲求实效。首先要明确发展战略，即数值预报发展要有可持续性，建立起具有持续改进完善能力的数值预报模式体系。鉴于目前模式的发展已经取得阶段性进展，我国未来的数值预报模式系统应该明确基础的业务体系，实现持续性发展，逐渐转变目前多系统并存、技术体系散乱的局面。其次，要明确现阶段应以资料同化应用作为重点发展任务，加快解决多传感器卫星资料的同化，提升我国数值预报模式对卫星资料的应用能力；加强多种类观测资料融合技术的研究，建立基于区域高分辨率模式的变分同化系统上的资料快速同化预报业务系统，尽快实现大量非常规资料在业务数值预报中的应用，为灾害性天气的短时临近预报提供技术支持。

（2）动力诊断和统计释用预报技术体系

高时空分辨率的气象要素精细化预报的技术路线，即发展基于模式统计输出（MOS）、神经元网络等统计释用技术。在数值预报业务体系中建立数值预报模式的释用订正技术系统，提高数值预报模式输出的气象要素预报水平，实现气象要素预报的客观化。

对于提高台风、暴雨、强对流等灾害性天气的预报能力，必须要有天气系统发生发展机制及热动力条件的深入分析和认识，动力诊断技术应该成为预报这类天气的基本技术手段之一。近年来，国内外预报专家都在强调发展基于热动力学分析的动力诊断预报技术方法，美国学者提出的名为“配料法（INTEGREDIATE）”的预报方法，就是这种预报思路的具体表现。法国的预报业务专家也已将动力气象学的特征量“位涡”应用到了中高纬度低涡系统的预报中，结果证明“位涡”是一个十分有效的预报参量。为此，法国每年都组织关于“位涡”应用的国际培训班。这些实例说明，天气动力学方法已越来越多地应用于灾害性天气的预报当中。所以，在我们的预报技术体系中，也需要通过科学研究，分析总结出针对不同类型的灾害性天气的热动力条件基本特征，发展建立具有地域特征的台风、暴雨、强对流等天气的动力诊断分析系统，这应该成为预报员科研总结的目标之一。

（3）天气学分析预报体系

天气学的分析研究表明，灾害性天气的发生和发展都具有多种尺度天气系统相互作用的特征。在数值预报能够较好地预报出未来天气形势和天气系统的基础上，分析出在不同尺度、不同类型天气系统背景条件下，灾害性天气发生发展的有利条件和区域则是预报员预报能力的真实体现。这并非易事，不仅需要预报经验的积累，更需要应用天气动力学的基本原理进行提炼和总结，将积累的经验上升为预报方法。例如陶诗言先生近年来总结出的江淮暴雨洪涝天气学模型，就被预报员广泛接受和应用。因此，通过天气学分析和预报经验的积累，凝练出灾害性天气的预报方法，应该成为天气学预报技术发展的任务之一。

（4）中尺度灾害性天气的短时和临近预警技术体系

中小尺度灾害性天气的可预报性仅有几个小时、甚至十几分钟，发展基于雷达、卫星和地面观测系统的、以监测识别技术和外推预报技术为主的短时临近预警业务系统，是预报技术体系中的重要组成部分。目前，我国的短时临近预报尚未建立起比较成熟的技术体系。美国等发达国家的发展经验表明，解决稠密资料同化中的诸如资料质量控制、云微物理过程初始化等核心技术问题，尽快建立以1～3小时为同化周期的资料快速同化系统、多普勒雷达网资料的全国定量降水估测系统、静止卫星云图对中尺度强对流云系的识别追踪系统、基于天气系统外推预报技术的临近预警系统等，应该成为短时临近预警技术体系建设的重点任务。

专业化的预报业务体系

发展精细化预报，从根本上是对预报技术和预报能力不断提高的必然要求，需要我们强化对诸如台风、暴雨、强对流、海洋天气等预报的专业化程度，形成有效的专业化技术手段和预报方法，重视能够“把脉老天爷不同秉性特征”的专家经验的积累，即，要建立起真正专业化的预报业务体系。

针对我国的国情和气象服务需求，专业化预报业务体系的建设要突出三个重点。一是建立国家级的专业化预报业务，并以此带动全国精细化预报业务体系的建设。围绕气象服务需求，专业化的预报业务应针对暴雨等强降水的定量预报、台风预警、强对流天气预报、海洋预报等重点领域，建立有专门的岗位设置、明确的业务流程和相对完善的业务系统。目前，中央气象台在集约化业务流程改革中，已建立了台风与海洋气象的专业化气象业务以及灾害性天气、应用气象等的业务岗位体系。应在逐步增加预报员数量的基础上，不断完善专业化的业务体系结构。二是突出以国家和省级为重点的指导预报业务流程。我国的天气预报业务体系建设，既要考虑有限的人力资源条件，又要适应人才队伍布局的特点，应重点建立国家、省两级指导预报业务，在省级气象台建立与国家级专业预报业务相呼应的、更加精细化的预报业务体系，突出精细化的气象要素预报、短时临近预警等。三是加强专业化的研发体系建设并切实开展工作。充分发挥区域气象中心专业研究所的技术优势，加强台风、暴雨、强对流、海洋气象等专业预报的应用研究和技术开发，重点加强专业数值预报模式和预报技术方法的研究，为专业化的预报业务提供强有力的科研支撑和技术保障。针对我国强对流天气预警业务的发展需求，应考虑建立中小尺度天气研究的专业科研单位。

培养专家型的预报业务队伍

大气科学理论和预报业务实践都已表明，天气预报不可能完全客观化，预报的不确定性将永远存在。这就决定了预报员将成为提高预报准确率的关键因素。

然而，现代天气预报的发展，对预报员提出了多方面的能力要求，主要体现为：一是要有天气分析的实践能力，积累预报经验，熟悉责任区内天气气候及气象灾害特点；二是要有数值预报产品的订正和解释应用能力，使预报员的预报能够达到或高于数值预报水平；三是要有卫星、雷达等资料的分析应用能力，以开展中小尺度灾害性天气的实时监测预警；四是要有天气诊断分析和模拟能力，从热动力学的角度分析、认识灾害性天气的形成机理，以此做好强天气的预报。

专家型预报员的培养，需要有良好的激励促进政策环境。首先，预报员岗位的实践性特征决定了预报员的成长要确保一定的实践经验积累，因此，要通过良好的待遇和行政约束来稳定预报员队伍；其次，要建立完整的质量考核体系，明确“以预报质量论英雄”的评价标准；第三，要将预报员的预报技术总结与科研实践制度化，保证预报员有必需的时间对预报失败个例和预报实践经验及时进行总结提炼。要特别强调创造良好环境，培养预报员发表科研技术论文的积极性。对预报员所发表的论文，既不能过高要求其文章水平，也不能简单地予以否定。

近年来，随着气象科技的进步和社会经济发展对气象服务需求的增加，“天气预报准确率”这一概念具有了更加丰富的内涵。

一方面，为了表征天气预报科技水平，气象部门提出了一系列相对标准的预报准确率指标体系，如表征数值预报模式水平的距平相关系数，表征定量降水预报水平的24、48 小时等不同时效的降水预报Ts评分等，这些指标体系可以历史地或横向地比较预报技术和能力的状况。

另一方面，气象服务用户对天气预报准确率提出了更高的要求。应该说，随着科技的发展，天气预报准确率是在不断上升的，但用户对我们的评价却并不如此，这充分反映出当前的预报准确率与预报服务需求不相适应的状况。例如，为国家防灾减灾抗灾做好服务，需要我们对暴雨发生的地点、时间和量级以及降水可能产生的山洪和地质灾害等做出准确的预报；为人口稠密地区或大城市的居民做好服务，需要我们的气象要素预报在时间和空间上更加细致等。

因此，从面向气象服务需求的角度来看，提高预报准确率已不仅仅是气象部门内部评价预报水平的问题，实质上是提高预报精细化程度，充分考虑气象要素与地质、地理和环境的相互作用，从而提升服务能力和效益的问题。

空气质量预报工作的开展, 是环境管理的一大变革, 把对历史资料诊断性管理转变成实时定量超前管理, 可以使环境管理和决策部门有针对性地加大污染源控制、及时发出警报并采取措施, 以预防严重污染事件发生。

用预测浓度值和趋势曲线拟合程度作为检验标准，定义浓度值预测准确率精度如下：浓度预测准确率=（1 - |预测值-实测值|）/实测值

图2为部分重点城市目前环境空气质量预报所统计的首要污染物浓度预报准确率情况。

对风电场风速和风电功率进行相对客观、准确的预报，可以有效减缓风电并网对电网的影响，提高风能资源的利用率。许多单位、部门或个人研发了各自的风电功率预报系统，同时对风电场风速和风电功率预报误差或准确率进行分析。

根据预报误差或侧重点不同，准确率评判方法可分为常用数学预报准确率评判法、相对于风电场额定值的预报准确率评判法、等级预报准确率评判法和与风力发电特征紧密结合的风电场风速预报准确率评判方法4 类。

在风电场风速或风电功率预报早期，为了评判风电场风速或风电功率预报系统的预报准确性，将工程测量或气象预报的准确率评判方法直接引入，即常用数学预报准确率评判方法。该评判方法是风电场风速预报研究早期的一种相当普遍的方法。随着风电开发的快速发展，常用数学预报准确率评判方法在预报误差相同情况下，不能区分风电场容量大小对风电并网造成的不同影响的问题日益显现。为了解决这一问题，许多学者采用预报误差相对于风电场额定值的比率作为预报准确率的评判指标，即相对于额定值的预报准确率评判方法。该方法可以在一定程度上解决预报误差相同情况下风电场容量大小对风电并网影响不同的问题。但是，该方法的预报误差或准确率与常用数学预报准确率评判方法的误差是简单的倍数关系，由于风机存在不同风速下发电特性不同的特性，因此常用数学预报准确率评判方法和相对于额定值的预报准确率评判方法都不能充分建立预报误差或准确率大小与风机发电功率实际值与预估值之间的简单对应关系。为了反映不同风速段或不同风电功率段的预报效果，部分学者将风速或风电功率分为若干个等级，预报未来时刻风速或风电功率所在等级或范围，也就是等级预报准确率评判方法，用该方法评判风电场风速或风电功率预报的准确性较为客观、准确，但是评判指标繁多，不易于推广。近几年，为了更精细化评估风电场风速或风电功率预报效果，同时充分考虑风机发电功率与风速变化的关系，一些学者采用分段法或变换法进行风速预报准确率评判，即与风力发电特征紧密结合的风电场风速预报准确率评判方法。

气温作为常规气象预报的主要内容之一，其预报方法的研究与检验长期以来为广大气象工作者所关注，气温预报得到了快速的发展。气温变化与电力负荷、冬季采暖能耗、交通运输等均有着密切的关系。

众所周知，在实际业务中达到时间间隔为逐3h或逐时、空间间隔< 10 km 的气温预报精度，是非常具有挑战性的。目前，在逐时气温预报方面已有一些研究，但同时也存在着一些问题。崔新强等利用MM5 中尺度数值预报模式对湖北省7 个代表站的逐小时气温预报进行试验研究，发现模式的气温逐小时预报能力较弱。罗聪等利用最新的气象要素对Grapes 数值模式预报结果进行订正，改进了数值预报的短时预报能力，但是17 h 后的改进相对差些。佟华、徐枝芳等研究证明，以数值预报为主要方法的气温预报系统由于模式中的地形高度与实际地形高度的差异存在一定的系统误差，使气温的预报能力受到限制。张德山等利用统计方法建立的日较差分级的北京地面逐时气温预报模型，具有一定的推广应用价值，但该预报方法没有考虑晴天、多云、阴雨等天气条件对气温日变化的影响。

预报准确率是衡量预报方法是否可行的判断标准之一。为提高预报准确率而建立一种基于日最高气温和最低气温预报及临近气温实际观测值的逐时气温预报模型。该方法的建立是以气温日变化规律为基础，预报能力和稳定性与日最高( 低) 气温出现时间的集中程度密切相关。

该方法的预报质量依赖于日最高、最低气温的预报准确性，在实际业务中的预报准确率要比本文的检验结果偏低。但是，该方法在专业专项预报气象服务中具有较好的实用性，它可以将24 h 日最高( 低) 气温预报细化到逐时气温预报，同时考虑了气温日变化的地域差异、季节特征、以及晴天、多云和阴雨天气的不同情况，具有一定的业务应用价值。另外，针对阴雨天气温日变化的特殊性，下一步在增加分析样本的基础上，拟按照降水强度对阴雨天进行等级划分，并考虑引入冷空气或者降水开始和结束时间等影响因子，以进一步提高阴雨天的气温预报水平。