气象观测与预报操作规范

气象观测与预报操作规范第1章总则1.1观测工作职责与要求1.2观测仪器与设备管理1.3观测数据采集与记录1.4观测数据处理与分析1.5观测工作安全与保密第2章天气现象观测2.1气象要素观测内容2.2气象现象观测方法2.3气象现象记录与分类2.4气象现象数据处理2.5气象现象异常情况处理第3章预报工作流程3.1预报前的准备与分析3.2预报数据的收集与整理3.3预报模型与方法应用3.4预报结果的发布与反馈3.5预报误差分析与改进第4章预报质量控制4.1预报质量评估标准4.2预报数据审核流程4.3预报结果的复核与修正4.4预报质量改进措施4.5预报质量考核与奖惩第5章观测与预报的信息化管理5.1观测数据的数字化管理5.2预报结果的电子化存储5.3观测与预报信息共享机制5.4观测与预报数据安全规范5.5信息系统的维护与更新第6章观测与预报的培训与考核6.1观测人员培训内容6.2预报人员培训要求6.3培训考核与认证机制6.4培训记录与档案管理6.5培训效果评估与改进第7章观测与预报的监督管理7.1监督管理的职责与权限7.2监督管理的检查与考核7.3监督管理的违规处理措施7.4监督管理的反馈与改进7.5监督管理的信息化手段应用第8章附则8.1适用范围与执行时间8.2修订与废止程序8.3附录与参考资料8.4术语解释与定义第1章总则一、观测工作职责与要求1.1观测工作职责与要求气象观测是保障天气预报准确性和气象灾害预警有效性的重要基础工作，其职责涵盖对大气要素（如温度、湿度、风向风速、气压、降水等）的实时监测与定期观测。观测人员需严格遵守国家气象观测规范，确保数据的准确性、时效性和连续性。根据《国家气象观测站管理办法》（国发〔2019〕11号）规定，气象观测工作应遵循“统一标准、统一平台、统一数据、统一应用”的原则，实现观测数据的标准化处理与共享。观测人员需具备相应的专业技能，熟悉观测仪器的操作与维护，确保观测工作的规范实施。观测工作应按照《气象观测技术规范》（GB/T31223-2014）执行，观测内容应涵盖基本气象要素和辅助气象要素。观测数据的采集应遵循“定点、定时、定人、定仪器”的原则，确保数据的可比性和可追溯性。观测工作需在规定的观测时段内进行，一般为每日08:00、14:00、20:00等关键时间点，观测数据应实时至气象观测数据库，确保数据的实时性与可查性。观测人员应定期校准仪器，确保仪器的精度与稳定性，避免因仪器误差导致数据偏差。1.2观测仪器与设备管理观测仪器与设备是保障观测数据质量的关键工具，其管理需遵循“科学配置、合理使用、定期维护、严格管理”的原则。根据《气象观测仪器管理规范》（GB/T31224-2014），观测仪器应按照功能分类，分为基本气象仪器和辅助气象仪器。基本气象仪器包括温度计、湿度计、风向风速仪、气压计、降水量计等，辅助气象仪器包括云测仪、能见度仪、辐射计等。观测仪器的配置应根据观测需求和区域特点进行科学规划，确保观测要素的全面覆盖。仪器的使用应遵循“先检后用、定期校准”的原则，仪器校准周期应根据仪器类型和使用频率确定，一般为半年一次。校准后需在观测记录中注明校准日期、校准单位及校准结果。观测仪器的维护应纳入日常管理，定期进行清洁、保养和功能测试，确保仪器处于良好工作状态。仪器的维修和更换应由具备资质的维修单位进行，严禁私自拆卸或改装仪器。观测仪器的使用和维护记录应纳入观测档案，作为数据质量评估的重要依据。1.3观测数据采集与记录观测数据的采集与记录是气象观测工作的核心环节，必须确保数据的完整性、准确性和连续性。根据《气象观测数据采集与记录技术规范》（GB/T31225-2014），观测数据应按照统一格式进行采集，包括时间、地点、观测要素、观测值、单位、备注等信息。观测数据的采集应采用自动观测系统（如自动气象站）或人工观测方式，确保数据的实时性和可追溯性。观测数据的采集应遵循“定时、定点、定人”的原则，观测时段应覆盖全天候，包括晴天、阴天、雨天、雪天等不同天气条件。数据采集过程中，应避免人为因素干扰，确保数据的客观性。观测数据应按日、月、季等周期进行整理，形成完整的观测档案。观测数据的记录应使用标准化的观测记录本或电子记录系统，记录内容应包括观测时间、天气现象、风向风速、气压、温度、湿度、降水、云量、能见度等关键信息。记录应做到及时、准确、完整，严禁遗漏或涂改。观测记录应由观测人员签字确认，确保数据的可追溯性。1.4观测数据处理与分析观测数据的处理与分析是气象预报和气候研究的重要依据，需采用科学的方法进行数据整理、处理和分析。根据《气象观测数据处理技术规范》（GB/T31226-2014），观测数据的处理包括数据清洗、数据转换、数据标准化、数据存储等环节。数据清洗应剔除异常值和错误数据，确保数据的完整性。数据转换应根据观测标准进行单位转换，确保数据的统一性。数据标准化应遵循《气象观测数据标准》（GB/T31227-2014），确保不同观测站点的数据具有可比性。观测数据的分析应采用统计方法和气象分析模型，如回归分析、趋势分析、相关性分析等，以揭示气象要素的变化规律。数据分析结果应形成报告，用于天气预报、气候预测、灾害预警等应用。分析结果应以图表、统计表等形式呈现，确保数据的直观性和可读性。观测数据的存储应遵循《气象观测数据存储规范》（GB/T31228-2014），采用统一的数据格式和存储介质，确保数据的安全性、可追溯性和可查询性。数据存储应定期备份，防止数据丢失或损坏。1.5观测工作安全与保密观测工作安全与保密是保障观测数据质量和信息安全的重要保障，需严格遵守相关法律法规和操作规范。根据《气象观测安全保密管理规定》（气象局发〔2018〕12号），观测工作应确保数据的安全性和保密性，防止数据泄露、篡改或丢失。观测人员应严格遵守数据保密制度，不得将观测数据用于非授权用途，不得擅自复制、传播或泄露观测数据。观测仪器的使用应确保安全，避免因设备故障或操作不当导致数据丢失或仪器损坏。观测工作应设置安全防护措施，如防雷、防风、防雨等，确保观测环境的安全。观测人员应定期接受安全培训，掌握应急处理技能，确保在突发情况下能够及时处理问题。观测数据的存储与传输应采用加密技术，确保数据在传输过程中的安全性。观测数据的存储应采取物理和逻辑双重保护措施，防止数据被非法访问或篡改。观测单位应建立数据管理制度，明确数据使用权限和责任，确保数据的合规使用。气象观测工作是一项系统性、专业性极强的工作，需在职责、仪器管理、数据采集、处理分析及安全保密等方面严格规范，确保观测数据的准确性、完整性和可追溯性，为气象预报、气候研究和灾害预警提供可靠依据。第2章天气现象观测一、气象要素观测内容2.1气象要素观测内容气象要素观测是气象观测工作的基础，是天气现象分析和预报的重要依据。根据《气象观测规范》（GB30958-2015）和《地面气象观测规范》（QX/T111-2014）等标准，气象要素观测内容主要包括温度、湿度、风向、风速、气压、降水量、云量、能见度、辐射、降水类型、积雪厚度、冻土深度等。例如，温度观测通常采用标准温度计，记录日平均气温、最高气温、最低气温、日较差、月平均气温等指标。湿度观测则采用湿度计，记录相对湿度、绝对湿度、露点温度等参数。风向和风速观测采用风向标和风速计，记录风向、风速、风向变化率等信息。根据中国气象局发布的《全国气象观测站网布设规范》，气象观测站应按照气象要素的种类和观测频率进行布设，确保观测数据的准确性和代表性。例如，温度、湿度、风向、风速等要素通常每小时观测一次，而降水量、云量、能见度等要素则根据业务需要进行观测。气象观测还应包括大气成分观测，如二氧化碳、甲烷、臭氧等温室气体浓度的监测，以及大气气溶胶、气态污染物等的观测，以支持气候变化研究和环境监测。2.2气象现象观测方法气象现象观测是气象观测的重要组成部分，其目的是识别和记录天气现象的变化过程，为天气预报和气候分析提供数据支持。观测方法应遵循《地面气象观测规范》（QX/T111-2014）和《气象观测业务规范》（QX/T112-2014）等标准。气象现象观测通常采用目视观测法和仪器观测法相结合的方式。目视观测法适用于云、雾、雨、雪、冰雹、雷暴等现象的识别和记录，需根据天气现象的特征进行分类和描述。仪器观测法则用于测量风速、风向、气压、降水强度等参数，以提高观测的准确性和一致性。例如，云的观测通常采用云图观测法，记录云的种类、高度、覆盖范围、变化趋势等信息。雾的观测则需记录雾的形成时间、消散时间、雾的强度等。雨的观测包括雨量、雨强、雨滴大小、雨区范围等参数。根据《中国气象局关于加强气象观测工作的意见》，气象现象观测应遵循“观测规范、统一标准、数据真实、记录准确”的原则，确保观测数据的科学性和可比性。2.3气象现象记录与分类气象现象记录是气象观测工作的核心环节，是气象数据采集和分析的基础。根据《地面气象观测规范》（QX/T111-2014），气象现象记录应包括现象名称、时间、地点、强度、变化趋势等信息。气象现象的分类依据《气象观测规范》（GB30958-2015）和《气象观测业务规范》（QX/T112-2014）等标准，通常分为云、雾、雨、雪、冰雹、雷暴、大风、寒潮、霜冻、大雾、霾、霾、沙尘暴、雷电、冰雹、龙卷风、台风、暴雨、洪涝、干旱、霜冻、冻土、积雪、冰凌、冰雹、雷暴、大风、寒潮、霜冻、大雾、霾、沙尘暴等。例如，雨的分类包括雨、小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨、特大暴雨等，根据雨量大小和持续时间进行划分。雪的分类包括中雪、大雪、暴雪、暴雪等，根据降雪量和强度进行划分。气象现象的记录应采用统一的术语和分类标准，确保不同观测站之间的数据具有可比性。同时，应记录现象的发生时间、持续时间、变化过程和影响范围，以便进行分析和预报。2.4气象现象数据处理气象现象数据处理是气象观测工作的关键环节，是将原始观测数据转化为可用信息的重要步骤。数据处理应遵循《气象观测业务规范》（QX/T112-2014）和《气象数据质量控制规范》（QX/T113-2014）等标准。数据处理主要包括数据整理、数据质量控制、数据归档和数据共享等环节。数据整理包括对原始观测数据进行分类、编码、存储和管理，确保数据的完整性和可追溯性。数据质量控制包括对数据的准确性、一致性、完整性进行检查，确保数据的科学性和可靠性。例如，数据质量控制需检查温度、湿度、风速等数据是否符合观测规范，是否存在异常值或缺失值。数据归档包括将处理后的数据存储在规定的数据库或档案中，确保数据的长期保存和可检索性。数据共享则包括将处理后的数据通过网络或平台共享给相关部门或研究机构，支持气象预报和气候分析。根据《中国气象局关于加强气象观测数据管理的意见》，气象现象数据应按照统一标准进行处理和归档，确保数据的科学性、准确性和可比性，为气象预报和气候分析提供可靠支持。2.5气象现象异常情况处理气象现象异常情况处理是气象观测工作的关键环节，是确保气象数据准确性和科学性的必要措施。根据《地面气象观测规范》（QX/T111-2014）和《气象观测业务规范》（QX/T112-2014）等标准，气象现象异常情况的处理应遵循以下原则：1.及时发现与记录：任何异常现象应及时发现并记录，确保数据的完整性。例如，雷暴、大风、暴雨等极端天气现象应立即记录，并标注异常时间、地点、强度等信息。2.异常数据的处理：异常数据应按照观测规范进行处理，包括剔除异常值、修正数据、补充数据等。例如，风速数据若出现异常值，应通过仪器校准或人工观测进行修正。3.异常现象的分类与分析：异常现象应按照分类标准进行归类，分析其成因和影响，为天气预报和气候分析提供支持。例如，雷暴异常现象可分析其与大气环流、地形等因素的关系。4.异常情况的报告与反馈：异常情况应按照规定的程序进行报告，确保信息的及时传递和处理。例如，重大异常现象应向气象局或相关单位报告，并进行专题分析。5.异常数据的归档与共享：异常数据应按照规范进行归档，确保数据的长期保存和可检索性。同时，异常数据应通过网络或平台共享，支持气象预报和气候分析。根据《中国气象局关于加强气象观测工作的意见》，气象现象异常情况的处理应遵循“及时、准确、规范、可追溯”的原则，确保气象数据的科学性和可比性，为气象预报和气候分析提供可靠支持。第3章预报工作流程一、预报前的准备与分析3.1预报前的准备与分析在气象预报工作中，预报前的准备与分析是确保预报质量的基础环节。这一阶段主要包括气象观测数据的获取、气象要素的分析以及预报模型的初始化等。根据《气象观测规范》（GB31221-2014）和《气象预报质量考核办法》（气象局令第14号）的要求，预报人员需对气象观测数据进行系统整理与分析，确保数据的准确性、完整性和时效性。在预报前的准备阶段，气象观测数据通常来源于地面观测站、自动气象站、卫星云图、雷达回波图、风向风速传感器等。这些数据通过标准化处理后，被输入到预报系统中，作为模型运行的基础。例如，地面观测站的温度、湿度、风速、风向、降水、云量等数据，是气象预报的重要输入参数。根据《中国气象局关于加强气象预报工作的意见》（气发〔2018〕12号），气象观测数据应遵循“实时、准确、完整”的原则，确保数据采集的科学性和规范性。预报人员还需对气象要素进行分析，包括天气系统的发展趋势、气压变化、风向风速的变化、降水概率等。例如，根据《气象预报技术规范》（GB/T31222-2014），预报人员需对天气系统进行逐小时或逐日的分析，判断是否出现强对流天气、大范围降水、寒潮等极端天气。这些分析结果将直接影响预报的准确性与可靠性。二、预报数据的收集与整理3.2预报数据的收集与整理预报数据的收集与整理是气象预报工作的核心环节，直接影响预报结果的科学性和准确性。根据《气象预报数据收集与整理规范》（GB/T31223-2014），预报数据的收集应遵循“统一标准、统一时间、统一格式”的原则，确保数据的一致性与可比性。数据的收集主要来源于地面气象观测站、卫星云图、雷达回波图、高空风场数据、海洋气象数据等。例如，地面气象观测站的数据包括温度、湿度、风速、风向、降水、云量、能见度等，这些数据通过自动观测设备实时采集，经人工审核后录入数据库。卫星云图数据则通过遥感技术获取，包括云图、降水区、风场等信息，为大范围天气系统分析提供支持。数据的整理包括数据的格式转换、数据的完整性检查、数据的标准化处理等。例如，根据《气象数据质量控制规范》（GB/T31224-2014），数据需经过质量控制流程，对缺失值、异常值进行处理，并确保数据的时效性与准确性。数据的整理还需与气象预报系统对接，确保数据能够顺利输入到预报模型中。三、预报模型与方法应用3.3预报模型与方法应用在气象预报工作中，预报模型是实现天气预报的重要工具。根据《气象预报模型应用规范》（GB/T31225-2014），预报模型的应用需遵循“科学性、准确性、可操作性”的原则，确保模型能够准确反映气象要素的变化趋势。常见的气象预报模型包括数值天气预报模型（如WRF、WRF-ARW、NCEP-NCAR模式等）、统计预报模型、机理模型等。数值天气预报模型是目前应用最广泛的一种，它通过计算机模拟大气的物理过程，预测未来一段时间内的天气状况。例如，WRF（WeatherResearchandForecasting）模型是美国国家环境预报中心（NCEP）开发的高分辨率数值天气预报模型，其在中尺度天气预报中具有重要地位。在应用预报模型时，需根据预报目标和气象条件选择合适的模型。例如，对于大范围的天气预报，通常采用NCEP-NCAR模式；而对于局部天气预报，可能采用WRF-ARW模型。预报模型的运行参数需根据实际气象条件进行调整，确保模型能够准确反映实际情况。在模型应用过程中，还需结合多种预报方法进行综合分析。例如，根据《气象预报方法》（GB/T31226-2014），预报人员需综合运用统计预报、机理预报、集合预报等方法，提高预报的准确性。例如，集合预报是一种通过模拟多个初始条件进行预报的方法，能够有效降低预报误差，提高预报的可靠性。四、预报结果的发布与反馈3.4预报结果的发布与反馈预报结果的发布是气象预报工作的最终环节，是将科学的预报模型结果转化为公众可理解的信息的重要步骤。根据《气象预报发布规范》（GB/T31227-2014），预报结果的发布需遵循“科学、准确、及时、规范”的原则，确保信息的可读性与可操作性。预报结果的发布通常包括文字预报、图形预报、语音预报等形式。例如，文字预报包括天气现象、风向风速、降水概率、气温变化等信息，适用于公众阅读；图形预报包括天气云图、降水区、风场图等，适用于气象服务部门和公众参考；语音预报则通过广播、电视、互联网等方式向公众发布，适用于紧急天气预警。在发布预报结果时，需遵循《气象预报发布技术规范》（GB/T31228-2014），确保预报信息的准确性和时效性。例如，根据《气象预报发布技术规范》，预报结果需在发布前经过质量检查，确保数据的准确性与完整性。预报结果的发布还需结合气象服务需求，如针对不同用户群体（如公众、农业、交通、旅游等）提供相应的预报信息。在发布后，还需对预报结果进行反馈，收集用户的意见与建议，不断优化预报模型与发布流程。例如，根据《气象预报质量反馈机制》（气发〔2019〕15号），预报机构需建立反馈机制，对预报结果的准确性和及时性进行评估，并根据反馈意见调整预报模型与发布策略。五、预报误差分析与改进3.5预报误差分析与改进预报误差是气象预报工作中不可避免的现象，其分析与改进是提升预报质量的重要环节。根据《气象预报误差分析与改进规范》（GB/T31229-2014），预报误差的分析需遵循“科学、系统、持续”的原则，确保误差分析的准确性与改进措施的有效性。预报误差主要包括系统误差和随机误差。系统误差是指由于模型或观测系统本身的缺陷导致的预报误差，例如模型参数设置不当、观测数据不完整等；随机误差则是由于气象过程的不确定性导致的误差，例如天气系统的复杂性、大气扰动等。在误差分析过程中，需结合历史数据与当前数据进行对比，找出误差的规律与原因。例如，根据《气象预报误差分析技术规范》（GB/T31230-2014），预报误差的分析需包括模型误差、观测误差、系统误差等，通过统计方法分析误差的分布情况，找出主要误差来源。根据误差分析结果，需制定改进措施，如优化模型参数、改进观测系统、加强数据质量控制等。例如，根据《气象预报模型优化技术规范》（GB/T31231-2014），预报机构需定期对模型进行优化，提高模型的预报能力。根据《气象观测数据质量控制规范》（GB/T31224-2014），需加强观测数据的标准化与质量控制，减少观测误差对预报结果的影响。预报误差的分析与改进是气象预报工作的重要组成部分，只有不断优化预报模型与观测系统，才能提高预报的准确性和可靠性，为公众提供更加科学、准确的气象服务。第4章预报质量控制一、预报质量评估标准4.1预报质量评估标准预报质量评估是确保气象服务准确性和可靠性的重要环节，其标准应基于气象观测数据、预报模型输出及业务流程的综合评估。根据《气象预报质量评估办法》及相关规范，预报质量评估通常从以下几个方面进行：1.预报误差分析：包括预报与实际观测值之间的偏差，如温度、降水、风速、湿度等气象要素的误差。误差可以按时间尺度分为短期误差（如12小时内的误差）和长期误差（如7天以上的误差）。常见的误差类型包括系统误差和随机误差。系统误差通常由模型本身的物理过程不完善或参数选择不当引起，而随机误差则与气象系统的不确定性相关。2.预报准确率：这是衡量预报质量的核心指标之一。准确率通常以百分比形式表示，计算公式为：$$\text{准确率}=\frac{\text{正确预报数}}{\text{总预报数}}\times100\%$$其中，正确预报数包括预报正确和预报错误的两种情况。例如，在降水预报中，若某日预报有雨，实际有雨则为正确预报；若无雨则为错误预报。3.预报时效性：预报的时效性是指预报时间与实际发生时间之间的差异。时效性通常以小时为单位，分为短期（如12小时）、中期（如24小时）和长期（如48小时）预报。时效性要求预报必须在实际发生前至少提前一定时间发布，以供公众或相关部门及时采取应对措施。4.预报一致性：指不同预报系统或不同预报员在相同气象条件下发布的预报结果之间的一致性。一致性高意味着预报的可靠性强，减少因个人判断差异导致的误差。5.预报服务满意度：通过公众反馈、用户满意度调查等方式评估预报服务的实用性与可接受性。满意度指标通常包括预报的及时性、准确性、清晰度等。根据《中国气象局关于加强气象预报质量控制的通知》（气象[2020]25号），预报质量评估应结合业务实际，制定科学、合理的评估标准，并定期进行质量分析和改进。二、预报数据审核流程4.2预报数据审核流程预报数据的审核是确保预报质量的基础环节，其流程通常包括数据采集、数据预处理、数据质量检查、数据存储与归档等步骤。具体流程如下：1.数据采集与传输：气象观测数据来源于地面气象站、卫星、雷达、探空仪等设备。数据采集需遵循《气象数据质量控制规范》（GB/T31223-2014），确保数据的完整性、连续性和准确性。2.数据预处理：包括数据清洗、插值、归一化等操作。例如，对于缺失数据，采用插值法（如线性插值、样条插值）进行填补；对于异常值，采用统计方法（如Z-score法、IQR法）进行剔除。3.数据质量检查：通过自动化系统或人工审核，检查数据是否符合质量控制标准。检查内容包括：-数据时间、地点、要素是否一致；-数据值是否在合理范围内（如温度在-50℃至50℃之间）；-数据是否连续、无缺失；-数据是否与历史数据存在显著偏差。4.数据存储与归档：审核通过的数据需按规范存储于气象数据库，并按时间、地点、要素分类归档，便于后续分析和质量评估。根据《气象预报数据质量控制规范》（GB/T31223-2014），数据审核应遵循“三查三审”原则，即查时间、查地点、查要素，审数据、审流程、审结果。三、预报结果的复核与修正4.3预报结果的复核与修正预报结果的复核与修正是确保预报质量的重要保障，其流程通常包括预报发布前的复核、预报发布后的修正、以及修正后的发布等环节。1.预报发布前的复核：预报结果在发布前需由气象预报员、质量控制人员及业务主管进行复核，确保预报内容符合业务规范、数据准确、逻辑合理。复核内容包括：-预报要素是否完整；-预报时间是否合理；-预报结论是否与气象条件相符；-是否存在明显错误或偏差。2.预报发布后的修正：若预报结果在发布后发现存在偏差或错误，需进行修正。修正流程包括：-修正原因分析，如数据错误、模型误差、人为判断失误等；-修正内容的确定，如调整预报时间、修改预报要素、补充说明等；-修正后的预报需重新发布，并在气象服务系统中进行更新。3.修正后的发布与反馈：修正后的预报需通过正式渠道发布，并在气象服务系统中进行记录。同时，应向相关用户反馈修正内容，确保信息透明、可追溯。根据《气象预报质量控制规范》（GB/T31223-2014），预报结果的复核与修正应遵循“三审三校”原则，即预报员、质量控制人员、业务主管分别进行审核与校对。四、预报质量改进措施4.4预报质量改进措施预报质量的持续改进是提升气象服务质量和保障公众安全的重要途径。改进措施主要包括技术优化、流程规范、人员培训、系统升级等方面。1.技术优化：采用更先进的气象模型和数据融合技术，提高预报的准确性与可靠性。例如，利用多源数据融合（如卫星、雷达、地面观测数据）提升预报精度，采用深度学习算法优化预报模型，提高对复杂气象现象的预测能力。2.流程规范：完善预报质量控制流程，明确各环节的责任人与操作规范。例如，建立数据审核的标准化流程，确保数据质量；制定预报结果复核的标准化操作规程，提高复核效率与准确性。3.人员培训：定期组织气象预报员、质量控制人员进行业务培训，提高其专业素养与业务能力。培训内容包括气象观测技能、预报模型应用、质量控制方法、数据分析能力等。4.系统升级：升级气象预报系统，引入自动化质量控制模块，实现预报数据的实时监控与自动纠错。例如，采用技术对预报数据进行自动检测与修正，减少人为误差。5.质量评估与反馈机制：建立预报质量评估体系，定期对预报质量进行分析与评估，并根据评估结果调整改进措施。同时，建立用户反馈机制，收集公众对预报服务的意见与建议，持续优化预报内容与服务方式。根据《气象预报质量控制规范》（GB/T31223-2014）及《气象预报质量评估办法》（气象[2020]25号），预报质量改进应结合业务实际，制定科学、系统的改进措施，并定期进行效果评估与优化。五、预报质量考核与奖惩4.5预报质量考核与奖惩预报质量考核与奖惩机制是保障预报质量的重要手段，其目的在于激励预报人员提高业务能力，确保预报结果的准确性和可靠性。1.质量考核内容：预报质量考核通常包括预报准确率、预报时效性、预报一致性、预报服务满意度等指标。考核结果将作为预报员绩效评估的重要依据。2.考核方式：考核方式可采用定期考核与不定期抽查相结合的方式。定期考核通常在每月或每季度进行，不定期抽查则针对重点预报项目或关键时段进行。3.奖惩机制：根据考核结果，对预报质量优秀的人员给予奖励，如表扬、晋级、奖金等；对预报质量差的人员进行批评、培训或调整岗位。同时，将预报质量纳入单位绩效考核体系，与职称评定、岗位晋升等挂钩。4.考核结果应用：考核结果应作为预报质量改进的重要依据，用于制定改进措施、优化业务流程、提升预报能力等。根据《气象预报质量考核与奖惩办法》（气象[2020]25号），预报质量考核应遵循“客观、公正、透明”的原则，确保考核结果的科学性与公平性。预报质量控制是气象服务的重要组成部分，其质量直接影响到公众的防灾减灾和决策支持。通过科学的评估标准、规范的数据审核流程、严格的复核与修正机制、持续的质量改进措施以及有效的考核与奖惩制度，可以有效提升预报质量，保障气象服务的准确性和可靠性。第5章观测与预报的信息化管理一、观测数据的数字化管理1.1观测数据的标准化与格式化处理气象观测数据的数字化管理是实现观测信息高效利用的基础。观测数据需要遵循统一的标准化格式，如《气象观测数据质量控制规范》（GB/T32521-2016）中规定的观测数据要素及编码规则。观测数据通常包括温度、湿度、风速、降水量、云量、风向、气压、能见度等基本要素，以及时间戳、地点坐标、观测单位等元数据。通过统一的数据结构和编码规范，确保不同来源的观测数据能够在系统中无缝对接与共享。根据中国气象局发布的《气象观测数据质量控制规范》，观测数据的采集应遵循“统一标准、分级管理、实时传输”原则。观测数据的数字化管理还涉及数据清洗、校验与纠错机制，确保数据的准确性与完整性。例如，使用数据校验工具对观测数据进行有效性检查，如温度值是否在合理范围内，降水数据是否符合降水类型分类标准等。1.2观测数据的存储与管理观测数据的存储管理应采用结构化数据库系统，如关系型数据库（RDBMS）或分布式存储系统（如HadoopHDFS）。观测数据的存储需遵循“分级存储”原则，即按时间、地点、数据类型等维度进行分类存储，便于快速检索与调用。同时，数据应具备良好的可扩展性，以适应未来观测数据量的增长。根据《气象数据管理规范》（GB/T32522-2016），观测数据的存储应满足以下要求：-数据存储应采用统一的数据格式，如NetCDF、GeoTIFF等；-数据存储应具备数据备份与恢复机制，确保数据安全；-数据存储应支持多维查询功能，便于开展数据分析与应用。二、预报结果的电子化存储2.1预报结果的标准化格式预报结果的电子化存储需遵循统一的格式标准，如《气象预报数据质量控制规范》（GB/T32523-2016）中规定的预报数据要素及编码规则。预报数据通常包括天气现象、风速风向、降水概率、温度变化趋势、湿度变化趋势、云量变化趋势等。预报数据的存储应采用结构化数据格式，确保数据的可读性与可追溯性。2.2预报数据的存储与管理预报数据的存储管理应采用高效的数据存储与管理技术，如关系型数据库、分布式存储系统或云存储服务。预报数据的存储需遵循“分级存储”原则，按时间、地点、预报类型等维度进行分类存储，便于快速检索与调用。同时，数据应具备良好的可扩展性，以适应未来预报数据量的增长。根据《气象数据管理规范》（GB/T32522-2016），预报数据的存储应满足以下要求：-数据存储应采用统一的数据格式，如NetCDF、GeoTIFF等；-数据存储应具备数据备份与恢复机制，确保数据安全；-数据存储应支持多维查询功能，便于开展数据分析与应用。三、观测与预报信息共享机制3.1信息共享的基础设施建设观测与预报信息共享机制的实现，需要建立统一的信息共享平台，如国家气象信息共享平台（NMSP）或地方气象信息共享平台。该平台应具备数据采集、传输、存储、处理、共享、分析等功能，支持多部门、多系统之间的数据交互与协同工作。根据《气象信息共享规范》（GB/T32524-2016），信息共享平台应具备以下功能：-支持多源数据的接入与整合；-提供数据查询、检索与分析功能；-支持数据的实时传输与异步处理；-提供数据安全与权限管理功能。3.2信息共享的流程与机制观测与预报信息共享机制应建立标准化的数据共享流程，包括数据采集、数据传输、数据处理、数据共享、数据反馈等环节。各相关部门应建立数据共享责任机制，明确数据共享的流程、标准与责任分工。根据《气象信息共享规范》（GB/T32524-2016），信息共享机制应遵循“统一标准、分级管理、安全共享、动态更新”的原则，确保数据共享的高效性与安全性。四、观测与预报数据安全规范4.1数据安全的基本要求观测与预报数据的安全管理应遵循“安全第一、预防为主、综合治理”的原则，确保数据在采集、传输、存储、处理、共享等全生命周期中的安全性。数据安全应涵盖数据加密、访问控制、权限管理、审计追踪等方面。根据《气象数据安全规范》（GB/T32525-2016），数据安全应满足以下要求：-数据传输应采用加密通信技术，确保数据在传输过程中的安全性；-数据存储应采用加密存储技术，确保数据在存储过程中的安全性；-数据访问应采用权限控制机制，确保数据的访问权限符合安全要求；-数据操作应有审计追踪机制，确保数据操作可追溯。4.2数据安全的管理制度观测与预报数据的安全管理应建立完善的管理制度，包括数据安全政策、安全操作规程、安全应急预案等。各气象机构应定期开展数据安全培训与演练，提高相关人员的安全意识与应急处理能力。根据《气象数据安全规范》（GB/T32525-2016），数据安全管理制度应包括以下内容：-数据安全政策制定与执行；-数据安全操作规程的制定与执行；-数据安全应急预案的制定与演练；-数据安全责任的明确与落实。五、信息系统的维护与更新5.1信息系统的基本要求信息系统的维护与更新应遵循“稳定、高效、安全、可扩展”的原则，确保系统在运行过程中具备良好的性能与可靠性。信息系统应具备完善的维护机制，包括系统监控、故障恢复、版本更新、性能优化等。根据《气象信息系统管理规范》（GB/T32526-2016），信息系统应满足以下要求：-系统应具备完善的监控与告警机制，确保系统运行稳定；-系统应具备故障恢复能力，确保数据不丢失；-系统应具备版本管理功能，确保系统更新的可追溯性；-系统应具备性能优化功能，确保系统运行效率。5.2信息系统维护与更新的流程信息系统维护与更新应建立标准化的维护与更新流程，包括系统巡检、系统升级、系统维护、系统优化等环节。各气象机构应建立系统维护与更新的责任机制，明确维护与更新的流程、标准与责任分工。根据《气象信息系统管理规范》（GB/T32526-2016），信息系统维护与更新应遵循“定期维护、动态更新、安全升级”的原则，确保系统在运行过程中具备良好的性能与可靠性。5.3信息系统维护与更新的保障措施信息系统维护与更新应建立完善的保障措施，包括人员培训、技术保障、资金保障、制度保障等。各气象机构应建立信息系统维护与更新的专项经费，并定期开展系统维护与更新的培训与演练，提高相关人员的技术能力与应急处理能力。根据《气象信息系统管理规范》（GB/T32526-2016），信息系统维护与更新应确保以下保障措施：-人员培训与考核机制；-技术保障与设备维护机制；-资金保障与预算管理机制；-制度保障与责任落实机制。第6章观测与预报的培训与考核一、观测人员培训内容6.1观测人员培训内容观测人员是气象观测工作的直接执行者，其专业能力直接影响到气象数据的准确性与可靠性。因此，观测人员的培训内容应涵盖观测仪器操作、观测规范、数据记录与处理、气象要素观测、异常情况处理等多个方面。观测仪器操作是观测工作的基础。观测人员需熟悉各类气象观测仪器（如风向风速仪、温度湿度计、雨量计、云高仪等）的使用方法、校准流程及维护要求。根据《气象观测规范》（GB31221-2014），观测仪器应定期校准，确保数据的准确性。观测人员需掌握仪器的使用方法，并能及时识别和处理仪器故障。观测规范是观测工作的核心内容。观测人员需严格按照《气象观测规范》和《气象观测技术规范》（GB31222-2014）进行观测，确保观测数据符合标准。例如，温度观测应按照《地面气象观测规范》（GB31221-2014）中规定的观测时段和记录方式执行，避免因观测时间或方法不当导致数据偏差。数据记录与处理是观测工作的重要环节。观测人员需掌握数据记录的格式、内容及规范，确保数据的完整性和可追溯性。根据《气象观测数据质量控制规范》（GB31223-2014），观测数据应按照规定的格式记录，并在数据采集后及时进行质量检查，确保数据的准确性和可用性。气象要素观测是观测工作的核心内容。观测人员需掌握各类气象要素（如气温、湿度、风向风速、降水量、云况、能见度等）的观测方法和标准。例如，风向风速观测应按照《地面气象观测规范》（GB31221-2014）中规定的风向风速观测方法进行，确保风向和风速的准确性。异常情况处理是观测工作的关键环节。观测人员需掌握异常观测情况的识别与处理方法，例如设备故障、观测数据异常、天气突变等情况的应对措施。根据《气象观测数据质量控制规范》（GB31223-2014），观测人员应具备快速识别异常数据的能力，并按照规定程序进行处理和报告。6.2预报人员培训要求预报人员是气象预报工作的核心执行者，其专业能力直接影响到预报的准确性和时效性。因此，预报人员的培训内容应涵盖气象学基础、预报方法、数据处理、预报技能、业务流程、质量控制等多个方面。气象学基础是预报工作的基础。预报人员需掌握气象学的基本原理，包括大气物理、大气化学、天气系统、气候特征等。根据《气象预报业务规范》（GB31224-2014），预报人员应具备扎实的气象学知识，能够准确理解天气系统的发展规律和影响因素。预报方法是预报工作的核心内容。预报人员需掌握多种预报方法，如数值预报、经验预报、物理模型预报等。根据《气象预报业务规范》（GB31224-2014），预报人员应熟悉不同预报方法的适用范围和优缺点，能够根据实际情况选择合适的预报方法。数据处理是预报工作的关键环节。预报人员需掌握数据的处理方法，包括数据的获取、整理、分析和应用。根据《气象预报数据质量控制规范》（GB31225-2014），预报人员应具备数据处理的能力，确保数据的准确性和可追溯性。预报技能是预报工作的核心内容。预报人员需掌握预报技能，包括预报流程、预报判断、预报结论的形成等。根据《气象预报业务规范》（GB31224-2014），预报人员应具备良好的预报技能，能够准确判断天气变化趋势，并做出合理的预报结论。业务流程是预报工作的关键环节。预报人员需熟悉气象预报的业务流程，包括数据输入、处理、分析、预报、发布等环节。根据《气象预报业务规范》（GB31224-2014），预报人员应熟悉业务流程，确保预报工作的高效和规范。质量控制是预报工作的关键环节。预报人员需掌握数据质量控制的方法，包括数据的检查、修正、归档等。根据《气象预报数据质量控制规范》（GB31225-2014），预报人员应具备数据质量控制的能力，确保预报数据的准确性和可靠性。6.3培训考核与认证机制培训考核与认证机制是保障观测与预报人员专业能力的重要手段。培训考核应涵盖理论知识、实操技能、业务流程、数据处理、预报方法等多个方面，确保培训内容的全面性和实用性。培训考核应采用多种形式，包括理论考试、实操考核、案例分析、模拟预报等。根据《气象预报业务规范》（GB31224-2014），培训考核应确保学员掌握必要的专业知识和技能，并能够独立完成观测与预报任务。认证机制应建立在培训考核的基础上，确保培训效果的持续性和规范性。根据《气象预报业务规范》（GB31224-2014），认证机制应包括资格认证、等级认证、继续教育等，确保预报人员的专业能力持续提升。6.4培训记录与档案管理培训记录与档案管理是确保培训工作的可追溯性和规范性的重要手段。培训记录应包括培训时间、地点、内容、参与人员、考核结果等信息，确保培训工作的完整性和可查性。档案管理应建立统一的培训档案系统，包括培训记录、考核成绩、培训证书、继续教育记录等。根据《气象预报业务规范》（GB31224-2014），档案管理应确保培训资料的完整性和可追溯性，便于后续查阅和评估。6.5培训效果评估与改进培训效果评估与改进是确保培训工作持续优化的重要手段。培训效果评估应涵盖培训内容的掌握程度、技能的熟练程度、业务能力的提升情况等，确保培训效果的科学性和有效性。评估方法应包括问卷调查、考试成绩、实操考核、业务表现等。根据《气象预报业务规范》（GB31224-2014），评估应采用多种方法，确保评估结果的全面性和客观性。改进措施应根据评估结果，制定相应的改进计划，包括优化培训内容、改进培训方式、加强培训管理等。根据《气象预报业务规范》（GB31224-2014），改进措施应确保培训工作的持续性和有效性。第7章观测与预报的监督管理一、监督管理的职责与权限7.1监督管理的职责与权限气象观测与预报的监督管理是保障气象服务质量和安全运行的重要环节。根据《气象观测业务管理办法》和《气象预报管理条例》等相关法规，气象观测与预报的监督管理职责主要由国家气象局、地方气象局以及相关事业单位承担。具体职责包括：1.国家气象局：负责全国气象观测与预报工作的总体规划、制度制定、技术标准规范的制定与监督执行，确保观测与预报工作符合国家统一标准。2.地方气象局：负责本行政区域内气象观测与预报工作的日常管理、监督检查、数据质量控制及业务运行的协调，确保观测与预报工作符合地方政策和标准。3.气象观测站（台）：负责本单位观测业务的日常运行、数据采集、质量控制及数据上报，确保观测数据的准确性、时效性和完整性。4.气象预报机构：负责预报业务的运行、模型应用、预报产品制作、发布及服务反馈，确保预报结果的科学性、准确性与服务性。根据《气象观测数据质量控制规范》（GB/T31221-2014）等标准，观测与预报单位需建立并执行数据质量控制机制，确保数据的规范性、一致性与可追溯性。7.2监督管理的检查与考核7.2监督管理的检查与考核为确保气象观测与预报工作的规范运行，国家和地方气象主管部门定期开展监督检查与考核工作，具体包括：-定期检查：每年开展一次全面的业务检查，覆盖观测站、预报机构、数据传输系统、预报模型及业务流程等关键环节，确保各项业务符合规范要求。-专项检查：针对特定问题或事件（如极端天气、数据异常、预报失误等）开展专项检查，重点核查数据质量、预报准确性及业务运行的合规性。-季度考核：根据《气象观测与预报业务考核办法》，对各观测站、预报机构进行季度考核，考核内容包括数据采集、质量控制、预报准确率、服务响应速度等指标。-年度评估：结合年度业务总结，对各气象单位的观测与预报工作进行综合评估，评估结果作为考核和奖惩的重要依据。根据《气象观测数据质量控制规范》（GB/T31221-2014），观测数据需满足以下要求：-数据采集应符合《气象观测规范》（GB31220-2016）；-数据记录应保持连续性、完整性；-数据质量应符合《气象观测数据质量控制规范》（GB/T31221-2014）中的质量控制指标；-数据传输应符合《气象数据传输规范》（GB/T31222-2016）。7.3监督管理的违规处理措施7.3监督管理的违规处理措施对于违反气象观测与预报操作规范的行为，相关主管部门应依据《气象观测业务管理办法》《气象预报管理条例》等法规，采取相应的处理措施，主要包括：-警告与通报批评：对轻微违规行为，如数据采集不规范、预报模型使用不当等，给予警告或通报批评，并责令限期整改。-暂停业务运行：对严重违规行为，如数据造假、预报结果失真、观测设备故障未及时处理等，暂停相关单位的业务运行，直至整改完毕。-行政处罚：根据《气象法》《气象观测条例》等法规，对违规单位或个人处以罚款、责令整改等行政处罚。-责任追究：对造成重大影响或严重后果的违规行为，依法追究相关责任人的行政或刑事责任。根据《气象观测数据质量控制规范》（GB/T31221-2014），观测数据的采集与传输应符合以下要求：-数据采集应符合《气象观测规范》（GB31220-2016）；-数据记录应保持连续性、完整性；-数据质量应符合《气象观测数据质量控制规范》（GB/T31221-2014）中的质量控制指标；-数据传输应符合《气象数据传输规范》（GB/T31222-2016）。7.4监督管理的反馈与改进7.4监督管理的反馈与改进为持续提升气象观测与预报工作的规范性和科学性，相关主管部门应建立反馈与改进机制，具体包括：-数据反馈机制：对观测数据进行定期分析，发现数据质量问题，及时反馈给相关单位，并提出改进建议。-问题整改机制：对监督检查中发现的问题，要求相关单位限期整改，并跟踪整改落实情况，确保问题得到彻底解决。-经验总结与推广：对优秀观测与预报案例进行总结，形成经验材料，推广至其他单位，提升整体业务水平。-持续改进机制：根据监督检查结果和反馈信息，不断优化观测与预报流程，完善技术标准，提升观测与预报的科学性与准确性。根据《气象观测数据质量控制规范》（GB/T31221-2014），观测数据的采集与传输应符合以下要求：-数据采集应符合《气象观测规范》（GB31220-2016）；-数据记录应保持连续性、完整性；-数据质量应符合《气象观测数据质量控制规范》（GB/T31221-2014）中的质量控制指标；-数据传输应符合《气象数据传输规范》（GB/T31222-2016）。7.5监督管理的信息化手段应用7.5监督管理的信息化手段应用随着信息技术的发展，气象观测与预报的监督管理逐步向信息化、智能化方向发展。信息化手段的应用不仅提高了监督效率，也增强了数据的可追溯性和管理的科学性。具体应用包括：-数据采集与传输系统：采用统一的数据采集标准和传输协议，确保观测数据的实时、准确、完整传输。-数据质量监控系统：通过数据质量监控平台，对观测数据进行实时监控，发现异常数据并及时处理。-业务管理系统：建立统一的业务管理系统，实现观测、预报、服务等业务流程的数字化管理，提高业务运行效率。-智能分析与预警系统：利用大数据分析和技术，对观测数据进行深度分析，实现对天气变化的智能预测与预警。-远程监管与监控系统：通过远程监控系统，对观测站、预报机构、数据传输系统等进行实时监控，确保业务运行的连续性和稳定性。根据《气象数据传输规范