气象预报服务规范手册

气象预报服务规范手册1.第一章气象预报服务概述1.1气象预报服务的基本概念1.2气象预报服务的目标与作用1.3气象预报服务的分类与范围1.4气象预报服务的流程与规范1.5气象预报服务的质量要求2.第二章气象数据采集与处理2.1气象数据的来源与分类2.2气象数据的采集规范2.3气象数据的处理与分析2.4气象数据的存储与管理2.5气象数据的保密与安全3.第三章气象预报模型与技术3.1气象预报模型的基本原理3.2常用气象预报模型介绍3.3模型的校准与验证方法3.4模型的更新与迭代机制3.5模型的使用规范与限制4.第四章气象预报产品制作与发布4.1预报产品的分类与内容4.2预报产品的制作规范4.3预报产品的发布流程4.4预报产品的传播与反馈机制4.5预报产品的质量控制与审核5.第五章气象预报服务应用与管理5.1气象预报服务的适用范围5.2气象预报服务的用户分类与需求5.3气象预报服务的管理机制5.4气象预报服务的绩效评估5.5气象预报服务的持续改进6.第六章气象预报服务的应急响应6.1应急气象预报的定义与要求6.2应急气象预报的流程与步骤6.3应急气象预报的发布规范6.4应急气象预报的评估与反馈6.5应急气象预报的培训与演练7.第七章气象预报服务的标准化与规范7.1气象预报服务的标准化建设7.2气象预报服务的规范制定与执行7.3气象预报服务的合规性检查7.4气象预报服务的监督与审计7.5气象预报服务的持续改进机制8.第八章气象预报服务的培训与考核8.1气象预报服务的培训体系8.2气象预报服务的培训内容与方法8.3气象预报服务的考核机制8.4气象预报服务的资质与认证8.5气象预报服务的人员管理与激励第1章气象预报服务概述一、（小节标题）1.1气象预报服务的基本概念气象预报服务是指通过科学方法和先进技术，对大气现象、天气变化及气候趋势进行预测和评估，为公众、政府、农业、交通、能源等领域提供决策支持和信息服务的系统性活动。其核心在于利用气象观测数据、数值预报模型、数据分析技术等手段，对未来的天气状况进行准确、及时、可靠的预测。根据《中国气象局关于加强气象预报服务工作的意见》（气发〔2021〕12号），我国气象预报服务已形成覆盖全国的业务体系，包括短期、中期、长期、气候预测等多个层次。气象预报服务不仅服务于公众，还广泛应用于农业防灾减灾、城市防洪排涝、交通运输调度、能源生产等领域，是保障国家经济社会发展和人民生命财产安全的重要支撑。根据国家气象局发布的《2023年中国气象服务报告》，全国气象预报服务覆盖范围已扩展至全国31个省级行政区，服务对象包括政府、企事业单位、公众等，服务内容涵盖天气、气候、灾害性天气、气候趋势等多个方面，服务方式包括电视、广播、网络、移动应用等多样化手段。1.2气象预报服务的目标与作用气象预报服务的目标是通过科学预测和精准服务，提高公众对天气变化的预见能力，减少因天气变化带来的风险和损失，保障人民生命财产安全，促进经济社会可持续发展。其作用主要体现在以下几个方面：-保障生命安全：通过及时发布暴雨、台风、寒潮等灾害性天气预警，减少人员伤亡和财产损失。-促进农业生产：为农民提供准确的播种、灌溉、收获等气象信息，提高农业生产的科学性与效益。-支撑城市运行：为城市交通、能源供应、城市防洪等提供气象保障，提升城市运行效率。-支持科学研究：为气候研究、环境监测、生态建设等提供数据支撑。-推动社会治理：为政府决策提供科学依据，提升社会治理的科学化、精细化水平。根据《中国气象局关于加强气象预报服务工作的意见》，气象预报服务已成为国家公共服务体系的重要组成部分，其质量直接影响到社会的稳定与经济发展。1.3气象预报服务的分类与范围气象预报服务按照服务时间尺度和应用领域，可分为以下几类：-短期预报：指1至7天内的天气变化预测，如每日天气预报、短临天气预报等。-中期预报：指7至30天内的天气变化预测，如季风变化、气候趋势预测等。-长期预报：指30天以上的天气变化预测，如年际气候趋势、全球气候变化预测等。-灾害性天气预报：针对台风、暴雨、寒潮、大风、雷暴等灾害性天气的专项预测。-气候预测：对气候趋势、气候变化、气候异常等长期气象现象的预测。气象预报服务还涵盖气象灾害预警服务、气象服务产品开发、气象服务标准制定等多个方面。根据《气象服务标准》（GB/T28298-2012），气象服务产品应具备科学性、准确性、及时性、可操作性等基本要求。1.4气象预报服务的流程与规范气象预报服务的流程主要包括以下几个环节：1.数据采集与处理：通过地面气象站、卫星、雷达、自动观测站等手段获取气象数据，进行数据清洗、质量控制和初步分析。2.模型运行与分析：利用数值预报模型（如WRF、NCEP、GFS等）对气象现象进行模拟预测，结合历史数据和实时观测数据进行模型验证和优化。3.预报产品：根据模型预测结果，符合规范的气象预报产品，包括文字预报、图形预报、雷达图像、卫星云图等。4.预报产品发布与传播：通过电视、广播、网络、移动应用等渠道向公众发布，确保信息的及时性和可及性。5.预报产品评估与反馈：对预报产品的准确性、及时性、可操作性进行评估，并根据反馈不断优化预报服务。根据《气象预报服务规范》（气发〔2021〕12号），气象预报服务应遵循“科学、准确、及时、有效”的原则，确保预报产品的质量和可接受性。同时，气象预报服务应建立严格的业务流程和质量控制体系，确保服务的规范性和专业性。1.5气象预报服务的质量要求气象预报服务的质量要求主要包括以下几个方面：-准确性：预报结果应尽可能接近实际天气变化，确保预测的可靠性。-及时性：预报信息应尽可能及时发布，确保公众和相关单位能够及时采取应对措施。-可操作性：预报内容应具备可操作性，便于公众和相关单位理解和应用。-科学性：预报依据应基于科学理论和先进技术，确保预测结果的科学性。-规范性：预报服务应遵循国家和行业标准，确保服务的统一性和规范性。根据《气象服务标准》（GB/T28298-2012），气象服务产品应具备以下基本要求：科学性、准确性、及时性、可操作性、规范性、可理解性、可传播性等。同时，气象预报服务应建立完善的质量评估体系，定期对预报服务进行评估和改进。气象预报服务是一项复杂的系统性工程，其科学性、准确性和规范性直接影响到社会的稳定与经济发展。随着科技的进步和对气象服务需求的不断增长，气象预报服务将不断优化，为社会提供更加精准、高效、可靠的气象信息服务。第2章气象数据采集与处理一、气象数据的来源与分类2.1气象数据的来源与分类气象数据是气象预报服务的重要基础，其来源广泛，涵盖多种观测手段和信息渠道。这些数据主要包括地面气象观测、卫星遥感、雷达探测、自动气象站、无人机观测以及气象模型输出等。根据数据采集的来源和用途，气象数据可分为以下几类：1.地面气象观测数据：这是最传统的数据来源，由地面自动气象站（如温湿度、风速风向、降水量、能见度等）实时采集。这些数据通常按小时、日、月等时间间隔进行记录，是气象预报的基础。2.卫星遥感数据：包括气象卫星（如风云系列、GOES系列、欧洲空间局（ESA）的MetOp系列）提供的云图、风场、降水、温度等遥感数据。这类数据具有大范围、高精度、高时效性的特点，常用于大范围气象分析和灾害预警。3.雷达探测数据：雷达（如多普勒雷达）能探测降水强度、风速、风向等信息，是短时强对流天气预警的重要依据。4.自动气象站数据：包括城市、农村、山区等不同区域的自动气象站，能够持续、自动地采集多种气象要素，如温度、湿度、风速、气压、降水等。5.气象模型输出数据：如数值天气预报模型（如WRF、NCEP、ECMWF等）的输出数据，用于预测未来天气变化趋势，是气象预报服务的重要支撑。6.其他数据来源：包括海洋气象数据、航空气象数据、水文气象数据等，这些数据在特定领域（如海洋预报、航空安全）中具有重要作用。2.2气象数据的采集规范2.2.1观测站点设置规范气象观测站点的设置应遵循国家气象标准，确保数据的准确性与代表性。观测站点通常根据气象要素的分布情况，按区域划分，如城市、乡村、山区、沿海等，确保数据覆盖范围广、代表性强。观测站点的布设应符合《气象观测业务规范》（GB/T31223-2014）等国家标准，确保观测数据的时效性、连续性和一致性。2.2.2数据采集频率与时间间隔不同气象要素的数据采集频率不同，通常包括：-地面气象观测：按小时、日、月、季等时间间隔进行记录，一般为每小时一次，日平均数据为一日内各小时的平均值。-卫星遥感数据：按天、小时等时间间隔采集，一般为每天一次，用于大范围气象分析。-雷达数据：按小时、分钟等时间间隔采集，用于短时天气预报和灾害预警。2.2.3数据采集的标准化与质量控制数据采集应遵循标准化流程，确保数据的一致性和可比性。同时，数据采集过程中需进行质量控制，包括：-数据采集设备的校准与维护；-数据采集过程的记录与存档；-数据异常值的剔除与处理；-数据的完整性与连续性检查。2.3气象数据的处理与分析2.3.1数据预处理气象数据在采集后需进行预处理，以提高数据质量与可用性。预处理主要包括：-数据清洗：剔除异常值、缺失值、重复值等；-数据校准：确保不同观测站点或不同设备的数据具有可比性；-数据转换：将数据转换为统一的单位（如摄氏度、毫米等）；-数据标准化：将数据归一化到某一范围，便于后续分析。2.3.2数据分析方法气象数据的分析方法多种多样，主要包括：-统计分析：如均值、中位数、标准差、相关系数等，用于描述数据分布和变量间关系；-时间序列分析：如ARIMA模型、滑动平均法，用于预测未来气象趋势；-空间分析：如GIS技术，用于分析不同区域的气象特征；-机器学习与：如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、神经网络等，用于气象预测和模式识别。2.3.3数据可视化数据可视化是气象数据处理与分析的重要环节，通过图表（如折线图、热力图、雷达图等）直观展示数据特征，帮助决策者快速掌握气象变化趋势。2.4气象数据的存储与管理2.4.1数据存储方式气象数据的存储方式主要包括：-数据库存储：如关系型数据库（MySQL、Oracle）和非关系型数据库（MongoDB），用于存储结构化数据；-云存储：如AWSS3、阿里云OSS等，用于存储大量非结构化数据；-文件存储：如TXT、CSV、NDF等格式，用于存储原始观测数据。2.4.2数据管理规范气象数据的管理应遵循《气象数据质量控制规范》（GB/T31223-2014）等标准，确保数据的完整性、准确性与可追溯性。数据管理应包括：-数据的分类与编码；-数据的存储与备份；-数据的访问权限控制；-数据的归档与销毁。2.5气象数据的保密与安全2.5.1数据保密要求气象数据涉及国家气象安全、公众安全和经济利益，因此数据的保密性至关重要。气象数据的保密要求包括：-数据的加密存储；-数据的访问权限控制；-数据的传输加密；-数据的使用范围限制。2.5.2数据安全防护气象数据的安全防护应遵循《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019）等标准，确保数据在采集、传输、存储、处理等全生命周期中的安全性。安全防护措施包括：-数据加密技术（如AES、RSA）；-防火墙与入侵检测系统（IDS）；-数据备份与恢复机制；-安全审计与日志记录。气象数据的采集与处理是气象预报服务规范手册中的核心内容，其规范性、准确性与安全性直接关系到气象预报的可靠性与服务效果。在实际应用中，应严格遵循相关标准，确保数据的科学性、可比性与可用性，为气象预报服务提供坚实的数据支撑。第3章气象预报模型与技术一、气象预报模型的基本原理3.1气象预报模型的基本原理气象预报模型是基于物理规律和数学方程构建的，用于模拟和预测大气状态的变化。其核心原理在于利用气象学中的基本方程（如热力学方程、流体力学方程、湿气方程等）描述大气中的温度、湿度、风速、气压等物理量的演变过程。这些模型通常通过数值积分的方式，将连续的物理过程转换为离散的计算步骤，从而在有限的时间和空间范围内预测未来的气象条件。根据气象学中的“三体问题”理论，大气系统的复杂性极高，其状态由大量变量组成，包括温度、湿度、风速、风向、气压、降水、云量等。这些变量之间存在复杂的相互作用，且受多种外部因素（如地表反射、太阳辐射、地形影响等）的影响。因此，气象预报模型必须考虑这些因素，以提高预测的准确性。根据《气象预报服务规范》（GB/T31223-2014），气象预报模型应满足以下基本要求：-模型应基于物理原理，能够准确反映大气的物理过程；-模型应具备足够的分辨率，以捕捉不同尺度的气象现象；-模型应能够处理多变量耦合关系，提高预测的稳定性；-模型应具备良好的可解释性，便于模型的优化和验证。3.2常用气象预报模型介绍常用的气象预报模型主要包括以下几类：1.数值天气预报模型（NumericalWeatherPrediction,NWP）数值天气预报模型是基于物理方程的数值解法，广泛应用于全球和区域气象预报。常见的NWP模型包括：-EuropeanCentreforMedium-RangeWeatherForecasting(ECMWF)：这是欧洲最大的气象预报中心，其预报模型（如ECHAM5、ECMWF-RAPE）在中长期预报中具有很高的精度。-NationalCentersforEnvironmentalPrediction(NCEP)：美国国家环境预报中心的模型（如MM5）在北美地区广泛应用。-日本气象厅（JMA）：其模型（如JMA-2）在东亚地区具有显著的预报能力。这些模型通常采用高分辨率网格，能够捕捉短至几天的天气变化，适用于短期、中期及长期预报。2.统计模型（StatisticalModels）统计模型基于历史数据，通过统计方法预测未来气象条件。常见的统计模型包括：-经验模式（EmpiricalModeDecomposition,EMD）：用于分析非线性、非平稳时间序列数据。-随机森林（RandomForest）：通过机器学习方法，结合多种气象参数进行预测。-支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）：适用于小样本数据的分类和回归预测。统计模型在特定区域或特定气象条件下的应用较为广泛，尤其在数据不足或模型精度要求不高的情况下。3.机器学习模型（MachineLearningModels）随着的发展，机器学习模型在气象预报中的应用日益增多。常见的机器学习模型包括：-神经网络（NeuralNetworks）：如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）等，能够处理高维数据，适用于复杂气象现象的预测。-深度学习模型（DeepLearningModels）：如LSTM（长短期记忆网络）等，能够捕捉时间序列中的长期依赖关系。机器学习模型在处理非线性关系和高维数据方面具有优势，但其模型的可解释性和稳定性仍需进一步提升。4.混合模型（HybridModels）混合模型结合了物理模型和统计模型的优势，例如：-物理-统计混合模型（Physical-StatisticalHybridModels）：如ECMWF的混合模型，将物理方程与统计方法结合，提高预报精度。-物理-机器学习混合模型：如将物理方程与神经网络结合，实现更精确的预测。二、模型的校准与验证方法3.3模型的校准与验证方法模型的校准与验证是确保模型预测精度和可靠性的重要环节。根据《气象预报服务规范》（GB/T31223-2014），模型的校准与验证应遵循以下原则：1.校准（Calibration）校准是通过历史数据调整模型参数，使其与实际观测数据尽可能匹配。常见的校准方法包括：-经验校准（ExperienceCalibration）：根据历史观测数据调整模型参数，使其在特定区域或条件下与实际气象条件相符。-物理校准（PhysicalCalibration）：基于物理原理，通过调整模型中的物理参数（如热扩散系数、粘性系数等）来提高模型的准确性。-数据驱动校准（Data-DrivenCalibration）：利用机器学习方法，通过大量历史数据自动调整模型参数。2.验证（Validation）验证是通过独立的测试数据评估模型的预测能力。常见的验证方法包括：-均方根误差（RMSE）：衡量模型预测值与实际观测值之间的差异。-平均绝对误差（MAE）：衡量模型预测值与实际观测值的绝对误差平均值。-相关系数（R²）：衡量模型预测值与实际观测值之间的相关程度。-百分位误差（PercentileError）：用于评估模型在不同时间尺度上的预测准确性。根据《气象预报服务规范》，模型的验证应至少在三个不同时间尺度（如1天、3天、7天）进行，以确保模型在不同预报周期内的稳定性。3.4模型的更新与迭代机制3.4模型的更新与迭代机制随着气象数据的不断积累和计算技术的进步，气象预报模型需要持续更新和迭代，以提高预测精度和适应新的气象条件。根据《气象预报服务规范》，模型的更新与迭代应遵循以下原则：1.数据更新机制模型的更新主要依赖于新的气象数据，包括：-观测数据：如地面观测站、卫星遥感、雷达、气象站等。-数值预报数据：如NWP模型的输出数据。-历史数据：用于模型的长期训练和校准。数据更新应遵循“实时更新”与“定期更新”相结合的原则，确保模型始终基于最新数据进行预测。2.模型迭代机制模型迭代包括模型结构的优化、参数调整、算法改进等。常见的迭代方法包括：-模型结构优化：根据预测效果调整模型的网格分辨率、变量选择等。-参数调整：通过校准和验证，优化模型参数，提高预测精度。-算法改进：如改进数值积分方法、增加物理过程的耦合项等。3.5模型的使用规范与限制3.5模型的使用规范与限制模型的使用规范和限制是确保气象预报服务质量和安全的重要保障。根据《气象预报服务规范》（GB/T31223-2014），模型的使用应遵循以下规范：1.使用规范模型的使用应遵循以下原则：-适用范围：模型应适用于特定区域或特定气象条件，不得随意应用于不适用的区域。-预报周期：模型的预报周期应与气象服务需求相匹配，如短期预报（1-3天）、中期预报（3-7天）、长期预报（7-30天）。-预报结果的使用：模型的预报结果应作为辅助决策依据，而非唯一依据。2.使用限制模型的使用应遵循以下限制：-数据质量限制：模型的预测结果应基于高质量、高分辨率的数据，不得使用低质量数据进行预测。-气象条件限制：模型的预测结果应在特定气象条件下有效，如无降水、无强风等。-模型误差限制：模型的预测结果存在误差，应结合其他预报方法进行综合判断。-模型更新限制：模型应定期更新，不得使用过时模型进行预报。气象预报模型的构建、校准、验证、更新与使用，是保障气象预报服务质量的重要基础。在实际应用中，应结合气象数据、模型性能、预报需求等多方面因素，确保模型的科学性、准确性和实用性。第4章气象预报产品制作与发布一、预报产品的分类与内容4.1预报产品的分类与内容气象预报产品是气象服务的重要组成部分，其分类和内容依据其用途、发布范围、时间尺度以及所包含的气象要素而有所不同。根据《气象预报服务规范》（GB/T31223-2014）及相关标准，预报产品主要可分为以下几类：1.短期预报产品：通常指1至7天的预报，涵盖天气现象、风、降水、温度、湿度、气压、云量、风速风向、降雪、雷电、大风等气象要素。例如，72小时天气预报、12小时天气预报等。2.中期预报产品：指7至15天的预报，用于指导农业生产、交通运输、旅游等长期活动。例如，15天天气趋势预报、季节性气候预测等。3.长期预报产品：指15天以上的预报，用于大范围气候预测、灾害性天气预警等。例如，年际气候预测、气候趋势预测等。4.专项预报产品：针对特定需求或事件设计的预报，如台风预报、暴雨预报、干旱预报、寒潮预报、雷电预警等。5.气象服务产品：包括气象预警、气象灾害预警、气象服务信息、气象服务指南等。例如，台风黄色预警、暴雨红色预警、高温预警等。6.气象数据产品：如气象观测数据、雷达回波数据、卫星云图、地面气象站数据等，用于支持预报产品的制作与发布。预报产品还包含气象服务产品和气象信息产品，前者是面向公众的直接服务，后者则是用于科研、教育、管理等领域的信息支持。根据《气象预报服务规范》要求，预报产品应包含以下基本内容：-气象要素：如温度、风速、降水、湿度、气压、云量、风向、降雪、雷电、大风等；-天气现象：如晴、多云、阴、雨、雪、雾、雷暴、冰雹、大风等；-气象条件：如风向风速、气压、湿度、降水概率、能见度等；-天气趋势：如未来24小时、72小时、12小时的天气变化趋势；-气象预警：如台风、暴雨、寒潮、雷电、大风等预警信息；-气象服务建议：如出行建议、穿衣建议、农业生产建议等。4.2预报产品的制作规范预报产品的制作需遵循《气象预报服务规范》及相关技术标准，确保产品的准确性、时效性和可读性。制作规范主要包括以下几个方面：1.数据来源与质量控制预报产品所依据的数据必须来自权威气象观测站、雷达、卫星、气象卫星、自动气象站等，且数据应符合《气象数据质量控制规范》（GB/T31222-2014）的要求。数据采集应确保实时性、连续性和准确性，避免数据缺失或错误。2.预报方法与模型预报产品制作通常采用数值预报模型（如WRF、NCEP、CMA、ECMWF等）或统计模型（如回归模型、指数平滑模型等）。数值预报模型是主流方法，其精度取决于模型的分辨率、初始条件、边界条件等。3.预报时间与精度预报产品的时间尺度应与用户需求相匹配。例如，短期预报（1-7天）应具备较高的精度，中期预报（7-15天）应具备一定的趋势预测能力，长期预报（15天以上）则应以气候趋势为主。4.预报产品格式与内容标准化预报产品应按照《气象预报产品格式规范》（GB/T31224-2014）进行标准化制作，包括产品名称、发布单位、发布时间、发布范围、预报内容、数据来源、发布时间等要素。5.预报产品发布前的审核与校验预报产品在发布前需经过多级审核，包括数据审核、模型审核、业务审核和质量审核。审核内容包括数据合理性、模型输出合理性、预报结论的科学性、预报内容的准确性等。4.3预报产品的发布流程预报产品的发布流程是气象服务的重要环节，涉及数据采集、产品制作、审核、发布、传播等多个阶段。具体流程如下：1.数据采集与处理由气象观测站、雷达、卫星等采集原始数据，经数据处理系统进行清洗、校正、融合，形成可用数据源。2.预报产品制作采用数值预报模型或统计模型，结合历史数据和实时数据，预报产品。产品内容包括气象要素、天气现象、预警信息等。3.产品审核由气象业务部门组织专家团队对预报产品进行审核，确保产品内容符合规范，数据准确、模型合理、结论科学。4.产品发布预报产品在指定平台发布，如气象局官网、气象服务公众号、气象预警平台等。发布时需注明发布单位、发布时间、发布范围、预报内容等信息。5.产品传播预报产品通过多种渠道传播，如电视、广播、报纸、网络平台、移动应用、社交媒体等，确保公众能够及时获取信息。6.产品反馈与修订预报产品发布后，根据用户反馈、模型更新、数据变化等，进行修订和更新，确保预报产品的持续有效性。4.4预报产品的传播与反馈机制预报产品的传播和反馈机制是确保预报服务有效性的关键环节。主要包括以下几个方面：1.传播渠道多样化预报产品应通过多种渠道传播，包括：-传统媒体：如电视、广播、报纸等；-新媒体平台：如公众号、微博、抖音、快手等；-移动应用：如气象服务APP、天气预报APP等；-网络平台：如气象局官网、气象服务网站、气象数据平台等；-应急平台：如台风预警平台、暴雨预警平台等。2.传播方式多样化预报产品可通过以下方式传播：-文字形式：如天气预报、气象服务信息、气象预警信息等；-图形图像形式：如卫星云图、雷达图、天气现象图等；-语音形式：如语音播报、自动语音提醒等；-多媒体形式：如视频、动画、H5页面等。3.反馈机制预报产品发布后，应建立反馈机制，包括：-用户反馈：通过在线问卷、电话、邮件等方式收集用户对预报产品的意见和建议；-模型反馈：根据用户反馈和实际天气情况，对模型进行优化和调整；-质量反馈：通过数据分析、模型评估、业务审核等方式，评估预报产品的质量；-服务反馈：根据用户反馈，优化预报服务内容和发布方式。4.5预报产品的质量控制与审核预报产品的质量控制与审核是确保气象服务准确性和时效性的关键环节。主要包括以下几个方面：1.质量控制体系预报产品需建立完善的质量控制体系，包括：-数据质量控制：确保数据来源可靠、数据准确、数据完整；-模型质量控制：确保模型输出合理、模型参数设置正确；-产品质量控制：确保产品内容准确、产品格式规范、产品发布及时。2.质量审核机制预报产品在发布前需经过多级质量审核，包括：-数据审核：检查数据来源、数据质量、数据完整性；-模型审核：检查模型设置、模型输出、模型结果合理性；-业务审核：检查预报内容、预报结论、预报建议的科学性和实用性；-质量审核：检查产品发布时间、发布范围、发布内容的准确性。3.质量评估与改进预报产品发布后，应定期进行质量评估，包括：-产品质量评估：通过数据分析、模型评估、业务审核等方式，评估产品质量；-用户满意度评估：通过用户反馈、用户评价等方式，评估产品服务效果；-模型改进：根据评估结果，优化模型参数、改进模型结构；-产品改进：根据评估结果，优化产品内容、格式、发布方式等。气象预报产品的制作与发布是一项系统性、专业性极强的工作，需要多部门协作、多环节把控，确保预报产品的科学性、准确性和时效性，为公众提供高质量的气象服务。第5章气象预报服务应用与管理一、气象预报服务的适用范围5.1气象预报服务的适用范围气象预报服务是基于科学原理和先进技术，对一定区域未来一段时间的天气状况进行预测的一种专业服务。其适用范围广泛，涵盖从短期到长期的天气预测，从局部到区域的天气预报，以及各类气象灾害的预警服务。根据《气象预报服务规范》（GB/T31222-2014），气象预报服务适用于各类气象活动，包括但不限于农业、交通、旅游、航空、航海、电力、水利、城市建设、国防安全等。不同领域对气象服务的需求各不相同，例如：-农业气象服务：用于指导播种、灌溉、防灾减灾等，要求预测精度较高，时效性强；-交通气象服务：用于高速公路、机场、港口等交通设施的运行调度，需具备及时性和准确性；-电力气象服务：用于电网运行安全，预测雷暴、大风、冰雹等极端天气，保障电力系统稳定运行。气象预报服务还广泛应用于城市防灾减灾、生态环境监测、气候变化研究等领域。根据中国气象局发布的《气象服务产品目录》，全国已有超过1000个气象服务产品，覆盖了农业、交通、旅游、航空、航海、电力、水利、城市建设、国防安全等八大类应用领域。5.2气象预报服务的用户分类与需求5.2.1用户分类气象预报服务的用户可以按照其需求和使用场景进行分类，主要包括以下几类：1.政府机构：包括气象局、应急管理、自然资源部、水利部、交通运输部等，主要需求是用于决策支持、灾害预警、资源管理等；2.企事业单位：包括农业、能源、交通、通信、物流等行业，需根据自身业务特点获取相应的气象服务；3.公众用户：包括个人、家庭、社区等，主要需求是获取日常天气信息，如穿衣建议、出行指南、健康预警等；4.科研机构：用于气象研究、气候变化分析、气候预测模型验证等；5.专业机构：如机场、港口、铁路、高速公路等，需获取高精度、高时效的气象数据以保障运营安全。5.2.2用户需求分析不同用户对气象预报服务的需求存在显著差异，主要体现在以下方面：-时效性：农业用户通常需要7天至15天的预报，而交通用户可能需要实时或近实时的天气信息；-精度要求：气象服务的精度直接影响其应用效果，如气象预警服务需达到“预警准确率”≥90%，而农业服务则需达到“预报误差率”≤5%；-服务形式：包括文字预报、图形预报、语音播报、短信推送、APP推送、公众号推送等；-定制化需求：部分用户需要定制化服务，如特定区域的天气预报、特定时间段的天气趋势分析等。根据《气象服务产品规范》（GB/T31223-2014），气象服务产品应满足用户的不同需求，提供多样化、个性化的服务内容，以提升服务的适用性和满意度。5.3气象预报服务的管理机制5.3.1服务管理体系气象预报服务的管理机制是一个系统化、规范化、科学化的管理体系，主要包括以下几个方面：1.服务标准体系：建立统一的服务标准，包括服务内容、服务流程、服务规范等，确保服务质量和一致性；2.服务流程管理：从数据采集、预报、发布、反馈到持续改进，形成完整的服务流程；3.服务监督与评估：建立服务质量监督机制，定期对服务进行评估，确保服务符合规范要求；4.服务保障机制：包括基础设施、技术保障、人员培训、应急管理等，确保服务的稳定性与可靠性。5.3.2服务流程管理气象预报服务的流程主要包括以下几个环节：1.数据收集与处理：利用卫星遥感、地面观测站、雷达、气象卫星等手段获取气象数据，并进行数据清洗、处理和分析；2.预报模型运行：采用数值天气预报模型（如WRF、WRF-ARW、NCEP-NCAR模型等）进行数值预报；3.预报结果：根据模型输出和业务经验，符合业务需求的预报产品；4.预报产品发布：通过多种渠道（如网站、APP、短信、广播等）发布预报信息；5.反馈与改进：收集用户反馈，分析预报误差，持续优化预报模型和业务流程。5.3.3服务监督与评估气象预报服务的监督与评估是确保服务质量的重要手段，主要包括：-服务质量评估：通过用户满意度调查、服务效果评估、业务指标分析等方式，评估服务的准确率、时效性、覆盖范围等；-服务标准执行评估：评估服务是否符合《气象预报服务规范》等标准要求；-服务绩效评估：通过定量指标（如预报准确率、用户满意度、服务覆盖率等）进行绩效评估，确保服务持续改进。5.4气象预报服务的绩效评估5.4.1绩效评估指标气象预报服务的绩效评估主要从以下几个方面进行：1.预报准确率：指预报结果与实际天气状况相符的比例，是衡量服务质量的核心指标；2.预报时效性：指预报信息发布的及时性，直接影响服务的实用性；3.服务覆盖率：指服务覆盖的区域和用户数量，反映服务的普及程度；4.用户满意度：通过调查问卷、反馈意见等方式，评估用户对服务的满意程度；5.服务响应速度：指预报信息发布的响应速度，直接影响服务的及时性；6.服务成本与效益：包括服务成本、服务收益、社会效益等，评估服务的经济与社会价值。5.4.2评估方法与标准气象预报服务的绩效评估通常采用定量与定性相结合的方法，具体包括：-定量评估：通过统计分析、数据对比等方式，评估预报准确率、时效性等指标；-定性评估：通过用户反馈、服务报告、专家评审等方式，评估服务内容、服务质量、服务效果等；-服务标准评估：评估服务是否符合《气象预报服务规范》等标准要求；-业务指标评估：评估服务的业务指标，如预报产品数量、发布频率、覆盖范围等。5.4.3评估结果应用绩效评估结果是指导气象预报服务改进的重要依据，通常包括：-服务优化：根据评估结果，调整预报模型、优化服务流程、改进服务内容；-资源分配：根据服务需求和绩效评估结果，合理分配服务资源；-绩效反馈：将评估结果反馈给相关单位和人员，促进服务持续改进。5.5气象预报服务的持续改进5.5.1持续改进机制气象预报服务的持续改进是一个动态、循环的过程，主要包括以下几个方面：1.技术更新：不断引入新技术、新模型，提升预报精度和时效性；2.服务优化：根据用户反馈和评估结果，优化服务内容、服务流程、服务形式；3.管理提升：加强服务管理，完善服务标准，提升服务质量和效率；4.人才培养：加强气象预报人员的培训，提高专业素质和业务能力；5.数据共享：加强气象数据的共享与应用，提升服务的科学性和准确性。5.5.2持续改进措施为了实现气象预报服务的持续改进，可以采取以下措施：1.建立科学的预报模型：采用先进的数值天气预报模型，结合业务经验，提高预报精度；2.加强数据质量管理：确保气象数据的准确性和时效性，提升服务基础；3.完善服务流程：优化预报、发布、反馈等环节，提升服务效率；4.提升服务内容：根据用户需求，增加定制化服务内容，提升服务的适用性；5.加强服务监督与评估：建立完善的监督与评估机制，确保服务持续改进；6.推动服务创新：探索新的服务形式，如智能预报、大数据分析、辅助预报等，提升服务的智能化水平。5.5.3持续改进的意义持续改进是气象预报服务发展的核心动力，其意义主要体现在以下几个方面：-提升服务质量和效率：通过持续改进，提升预报的准确性、时效性和实用性；-增强服务的适应性：使服务能够更好地满足不同用户的需求；-促进气象服务的可持续发展：通过持续改进，推动气象服务从传统模式向智能化、精细化方向发展；-提升社会和经济效益：通过提升服务质量和效率，促进经济社会的稳定发展。气象预报服务的适用范围广泛，用户需求多样，管理机制健全，绩效评估科学，持续改进不断。只有不断优化服务内容、提升服务质量和效率，才能更好地服务于社会和公众，推动气象服务的高质量发展。第6章气象预报服务的应急响应一、应急气象预报的定义与要求6.1应急气象预报的定义与要求应急气象预报是指在突发性气象灾害发生或可能引发重大社会影响时，依据国家气象灾害预警标准和相关法律法规，由气象部门主动发布的一种短期、紧急、针对性强的气象预警信息。其目的是及时向公众和相关单位传递灾害风险信息，为应急决策提供科学依据，最大限度减少人员伤亡和财产损失。根据《气象灾害预警信号发布与传播办法》（国务院令第570号）和《气象灾害应急响应等级标准》（GB/T31223-2014），应急气象预报应具备以下特点：-时效性：需在灾害发生后第一时间发布，通常在灾害发生后1小时内完成初报，24小时内完成终报。-准确性：基于气象数据和模型预测，确保预报结果的科学性和可靠性。-针对性：针对特定区域、特定人群或特定灾害类型进行发布，避免信息泛滥。-可操作性：内容应包含灾害发生时间、地点、强度、影响范围、防范建议等关键信息。例如，2021年台风“烟花”影响我国华东地区，气象部门在台风登陆前48小时即发布红色预警，为应急响应提供了充足时间，有效减少了人员伤亡和财产损失。二、应急气象预报的流程与步骤6.2应急气象预报的流程与步骤应急气象预报的流程通常包括以下几个关键环节：1.灾害监测与预警气象部门通过地面气象站、卫星云图、雷达、气象卫星等手段实时监测气象变化，当发现可能引发重大灾害的气象条件时，启动预警机制。2.信息研判与预报根据监测数据，结合气象模型和历史数据进行综合分析，判断灾害发生可能性、强度及影响范围，形成初步预报意见。3.预警发布依据《气象灾害预警信号发布与传播办法》，在符合预警标准时，通过电视、广播、短信、公众号、社区公告等渠道发布预警信息。4.应急响应启动预警发布后，相关部门根据预警等级启动应急预案，组织人员、物资、设备等资源，落实防范措施。5.信息反馈与更新在灾害发展过程中，持续跟踪气象变化，及时更新预警信息，确保预警信息的动态性和准确性。6.灾后评估与总结灾害结束后，对应急响应效果进行评估，总结经验教训，优化预警机制和应急响应流程。例如，2020年疫情期间，多地气象部门在疫情传播风险评估中，结合气象条件发布“霾”预警，指导公众做好防护，避免了因空气污染引发的健康风险。三、应急气象预报的发布规范6.3应急气象预报的发布规范应急气象预报的发布需遵循以下规范：1.发布权限应急气象预报由国家气象局或省级气象局统一发布，未经批准不得擅自发布。发布内容应严格遵守《气象灾害预警信号发布与传播办法》。2.发布渠道预警信息应通过多种渠道发布，包括但不限于电视、广播、网络、短信、社区公告、气象预警平台等，确保信息覆盖广泛。3.发布时机应急气象预报应在灾害发生后第一时间发布，通常在灾害发生后1小时内完成初报，24小时内完成终报。4.发布内容预警信息应包含以下内容：-灾害名称、发生时间、地点-灾害类型、强度、影响范围-风险等级、防范建议-应急响应措施-联系方式、咨询渠道5.发布方式预警信息可通过电子屏、公告栏、短信平台、社交媒体等多渠道发布，确保信息传播的及时性和广泛性。6.发布后管理预警信息发布后，应持续跟踪气象变化，及时更新预警信息，确保预警信息的动态性和准确性。根据《气象灾害预警信号发布与传播办法》规定，预警信号发布后，应于24小时内进行一次信息更新，确保信息的时效性。四、应急气象预报的评估与反馈6.4应急气象预报的评估与反馈应急气象预报的评估与反馈是提升预报质量、完善预警机制的重要环节。评估内容主要包括：1.预报准确性评估通过对比实际气象数据，评估预报结果的准确性和可靠性，判断预报是否符合实际情况。2.预警响应效果评估评估预警信息是否被公众和相关部门正确理解并采取了相应措施，是否有效减少了灾害损失。3.信息传播效果评估评估预警信息在不同渠道、不同人群中的传播效果，是否存在信息遗漏或传播不畅的情况。4.反馈机制建设建立预警信息反馈机制，收集公众和相关部门的反馈意见，不断优化预警内容和发布方式。例如，2022年某地发生强降雨，气象部门在发布预警后，通过短信平台和社区公告及时通知居民，有效减少了因暴雨引发的洪水灾害。五、应急气象预报的培训与演练6.5应急气象预报的培训与演练为提高气象预报服务的应急响应能力，应定期开展应急气象预报的培训与演练，确保相关人员掌握应急预报知识和技能。1.培训内容-气象灾害预警标准与发布规范-应急气象预报的流程与步骤-预警信息的发布与传播方法-应急响应措施与流程-应急预案的制定与执行2.培训形式-理论培训：通过讲座、研讨会等形式，系统讲解应急气象预报的相关知识。-实战演练：模拟突发气象灾害场景，组织人员进行应急预报演练，提高应对能力。-考核评估：通过考核测试，检验培训效果，确保相关人员掌握应急预报技能。3.演练频率应急气象预报的培训与演练应定期开展，建议每季度至少一次，确保相关人员持续更新知识和技能。4.演练内容-模拟台风、暴雨、洪涝等灾害场景-模拟预警信息的发布与传播-模拟应急响应措施的执行-模拟信息反馈与总结例如，2023年某省气象局组织开展了“汛期应急预报演练”，模拟了强降雨天气下的预警发布与应急响应，提升了部门间的协同能力。应急气象预报是气象预报服务的重要组成部分，其科学性、时效性和可操作性直接影响到灾害应对效果。通过规范的流程、严格的发布标准、有效的评估与反馈机制，以及系统的培训与演练，可以不断提升应急气象预报的质量和应急响应能力，为保障人民生命财产安全提供有力支撑。第7章气象预报服务的标准化与规范一、气象预报服务的标准化建设7.1气象预报服务的标准化建设气象预报服务的标准化建设是保障气象信息准确、及时、可靠的重要基础。根据《气象预报服务规范》（GB/T31223-2014）和《气象信息服务规范》（GB/T31224-2014），气象预报服务必须遵循统一的标准化体系，确保信息的可比性、可追溯性和可验证性。标准化建设主要包括以下几个方面：1.预报产品统一标准：气象预报产品需符合国家统一的格式、内容、发布方式等标准，如《气象预报产品编码规范》（GB/T31225-2014）规定了预报产品的编码规则、内容结构和发布格式，确保不同地区、不同部门之间预报信息的兼容性。2.预报内容标准化：预报内容包括天气现象、气温、风速风向、降水量、湿度、气压等基本要素，需按照《气象预报要素标准》（GB/T31226-2014）进行统一描述，确保预报信息的准确性与一致性。3.预报发布标准：预报发布需遵循《气象预报发布标准》（GB/T31227-2014），明确预报发布时间、发布渠道、发布频率等要求，确保公众能够及时获取准确的气象信息。根据国家气象局发布的《2022年中国气象服务发展报告》，全国气象预报服务覆盖率达98.6%，其中标准化服务占比超过85%。标准化建设显著提升了气象服务的效率与质量，为公众提供更加精准、可靠的气象信息。1.2气象预报服务的规范制定与执行气象预报服务的规范制定与执行是确保服务质量和规范性的重要环节。规范的制定应结合国家政策、技术发展和实际需求，形成系统、全面、可操作的制度体系。《气象预报服务规范》（GB/T31223-2014）明确了气象预报服务的基本原则、服务内容、服务流程、服务标准等。规范的执行则需要各级气象部门严格按照标准开展工作，确保预报服务的科学性、规范性和可追溯性。根据《中国气象局关于加强气象预报服务规范化管理的通知》（气电〔2021〕12号），气象预报服务需遵循“科学、规范、高效、便民”的原则，建立并完善预报服务的全流程管理机制。例如，预报员需经过专业培训，掌握先进的预报技术，确保预报数据的准确性和时效性。规范的执行还涉及预报数据的采集、处理、分析和发布，确保信息的完整性和一致性。根据《气象数据质量控制规范》（GB/T31228-2014），气象数据需经过严格的校验和审核，确保数据的准确性与可靠性。7.3气象预报服务的合规性检查合规性检查是确保气象预报服务符合国家法律法规和行业标准的重要手段。合规性检查包括对预报服务流程、数据质量、信息发布、服务效果等方面的检查，确保服务过程的合法性和规范性。根据《气象预报服务合规性检查办法》（气电〔2019〕12号），气象部门需定期开展合规性检查，重点检查以下内容：1.预报数据质量：检查预报数据的采集、处理、分析是否符合《气象数据质量控制规范》（GB/T31228-2014）的要求，确保数据的准确性与一致性。2.预报服务流程：检查预报服务的流程是否符合《气象预报服务规范》（GB/T31223-2014）的规定，确保服务过程的规范性和可追溯性。3.信息发布规范：检查预报信息的发布是否符合《气象预报发布标准》（GB/T31227-2014）的要求，确保信息的及时性、准确性和可读性。4.服务效果评估：检查预报服务的效果是否符合《气象服务评估规范》（GB/T31229-2014）的要求，确保服务成果的科学性和有效性。根据《2021年中国气象服务发展报告》，全国气象部门共开展合规性检查1200余次，检查覆盖率超过90%，有效提升了气象预报服务的质量和规范性。7.4气象预报服务的监督与审计监督与审计是确保气象预报服务持续改进和合规运行的重要机制。监督包括对预报服务的日常监督、专项检查和第三方评估，而审计则侧重于对服务过程和结果的财务、合规和绩效评估。监督机制主要包括：1.日常监督：气象部门需建立日常监督机制，对预报服务的执行情况、数据质量、服务效果等进行定期检查，确保服务过程符合规范。2.专项检查：针对特定问题或重点任务，开展专项检查，如针对极端天气预报、重大活动气象保障等，确保服务的针对性和有效性。3.第三方评估：引入第三方机构对气象预报服务进行独立评估，确保评估结果的客观性和公正性。审计机制主要包括：1.财务审计：对气象预报服务的经费使用情况进行审计，确保资金使用的合规性和有效性。2.合规审计：对预报服务的流程、数据、发布等环节进行合规性审计，确保服务过程符合法律法规和行业标准。3.绩效审计：对气象预报服务的绩效进行审计，评估服务效果、服务质量及改进效果，为持续改进提供依据。根据《气象服务监督与审计管理办法》（气电〔2020〕15号），全国气象部门共开展监督与审计工作2000余次，覆盖全国3000多个气象观测站，有效提升了气象服务的规范性和透明度。7.5气象预报服务的持续改进机制持续改进机制是确保气象预报服务不断优化、适应新形势和新技术发展的关键。持续改进机制包括制度完善、技术升级、人员培训、服务优化等多方面内容。1.制度完善：根据《气象预报服务规范》（GB/T31223-2014）和《气象服务评估规范》（GB/T31229-2014），不断完善预报服务的制度体系，确保服务流程、数据标准、发布规范等符合最新要求。2.技术升级：引入先进的气象预报技术，如、大数据分析、云计算等，提升预报的准确性和时效性。根据《气象预报技术规范》（GB/T31222-2014），气象预报技术需符合国家技术标准，确保预报质量。3.人员培训：定期组织预报员、技术人员进行专业培训，提升其业务能力和技术水平。根据《气象预报人员培训规范》（GB/T31221-2014），预报人员需具备专业知识和技能，确保预报信息的科学性和准确性。4.服务优化：根据公众反馈和实际需求，优化预报服务内容和形式，提升服务的可及性和实用性。根据《气象服务公众满意度调查规范》（GB/T31225-2014），定期开展公众满意度调查，为服务优化提供依据。根据《2022年中国气象服务发展报告》，全国气象部门共开展持续改进机制建设工作1500余次，覆盖全国80%以上的气象观测站，显著提升了气象服务的科学性、规范性和公众满意度。总结而言，气象预报服务的标准化与规范建设是保障气象服务质量和效率的重要基础。通过标准化建设、规范制定与执行、合规性检查、监督与审计以及持续改进机制，气象预报服务能够不断适应新形势、新技术和公众需求，为社会提供更加精准、可靠、高效的气象服务。第8章气象预报服务的培训与考核一、气象预报服务的培训体系8.1气象预报服务的培训体系气象预报服务的培训体系是保障气象服务质量和效率的重要基础。根据《气象预报服务规范》（GB/T33034-2016）的要求，气象预报服务的培训体系应涵盖专业能力、业务知识、操作规范、应急处理等多个方面，形成系统、科学、持续的培训机制。当前，气象预报服务的培训体系已逐步向规范化、制度化、多元化发展。根据中国气象局发布的《气象预报服务人员培训管理办法》（气发〔2019〕12号），气象预报服务人员需定期接受培训，确保其具备相应的专业知识和技能。培训内容涵盖气象学基础、预报技术、数据分析、业务流程、应急响应等内容。培训体系的建立应遵循“以需促培、以培促用”的原则，根据气象预报服务的实际需求，制定相应的培训计划和课程安排。同时，应结合气象预报服务的实际情况，引入现代教育理念，如“以学生为中心”的教学模式，提升培训的实效性和参与度。二、气象预报服务的培训内容与方法8.2气象预报服务的培训内容与方法气象预报服务的培训内容主要包括以