气象学气象局实习报告

气象学气象局实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在气象局气象预报部门担任实习助理，参与短期天气预报制作与数据分析工作。核心工作成果包括完成12组每日降水概率预报，准确率达85%，协助建立3套温度变化趋势模型，误差控制在±2℃以内。期间应用了MATLAB进行数据处理，利用R语言绘制了5张区域风场图，通过对比历史数据优化了预报算法，使未来24小时温度预测偏差从3.5℃降至2.8℃。提炼出数据清洗与多元回归分析的可复用方法论，验证了气象因子叠加计算对短期预报精度提升的显著效果。二、实习内容及过程1实习目的希望通过在气象局的实际工作，了解气象预报业务全流程，掌握基础数据分析方法，提升专业技能，看看自己是否真的适合这个领域。2实习单位简介我去的单位是市级气象局预报中心，主要职责是发布公共气象预报预警，支撑农业和交通等行业需求。科室不大，但设备挺新，每天都会处理大量观测数据。3实习内容与过程7月5日到8月15日，我跟着一位预报员学习。初期主要是整理资料，比如把自动气象站的风速风向数据按小时整理成表格，发现有个站位的仪器误差比较大，风数据比实际偏小约15%，后来发现是传感器需要校准了。中期开始接触预报系统，用WRF模式做短临预报。7月20号那场强降雨，我负责监测水汽通量，发现从15日开始850hPa就有明显水汽汇，结合卫星云图里的红外云顶亮温值低于65K的云团，参与制作了次日午后暴雨的预警。虽然最后预报量级比实况多了0.5mm，但提前4小时定位了强降水中心，还算有用。后期我独立做了4次24小时预报，主要用T106再分析数据和NCEP的FNL资料，重点分析500hPa高度场和副高位置。有个挑战是8月10号那几天，副高异常稳定，导致午后雷暴频发，我试了用MLC（多普勒雷达拼图）数据结合地面温度资料做回波顶高订正，发现能提前1小时捕捉到上升速度最大的区域，这个方法后来被带我的老师采纳了。4实习成果与收获完成了12组逐时降水概率预报，命中率85%，比科室平均低2%，后来发现是低估了地形抬升影响，回去查了文献后调整了参数，9月份再试时准确率提到了89%。还独立优化了某路段的交通气象指数，用线性回归把日间能见度预测误差从4.2km降到3.8km。最大的收获是明白预报不是瞎猜，要靠数据、模型和经验的结合，那个强降雨案例让我意识到短临预报需要更敏感的风场监测指标。5问题与建议有两个问题。一是部门内部资料共享不太顺畅，我找某年台风数据花了3天，后来发现存硬盘里没编目。建议搞个统一的数据库索引系统，或者用气象云图那种web化平台。二是培训偏重理论，实操机会少，我连主业务系统里某些参数的物理意义都没完全搞懂。最好能增加模拟演练环节，比如用历史数据做回溯预报。我觉得岗位匹配度还行，但更想接触数值模式开发，这8周让我看清了差距，接下来要补学C语言和Python的并行计算部分。这段经历挺值的，虽然经常加班，但看到预报员凌晨三点还在盯雷达图，反而觉得自己的抱怨挺没道理。三、总结与体会1实习价值闭环这8周的经历像把书本知识烫了个弯，让它接上了现实。7月刚去时，我还在纠结地面气象观测规范里相对湿度是怎么计算的，现在看到自动站数据流过屏幕，能立刻反应出湿度的日变化特征跟之前学的波状调整理论对得上。最具体的是7月25号那场副高边缘的雷暴，我根据850hPa的散度场和水汽通量计算，提前指出了其发展潜力，虽然预报量级比雷达拼图综合预报多了些，但带我的老师后来跟我说，这种基于动力学场的定性判断，比我单纯看雷达图更扎实。这让我觉得，实习就是用实践给理论画上闭环，原来气象图上那些密密麻麻的线不是画着玩的。2职业规划联结这份工作让我更想搞数值模式了。8月10号后段负责的短临预报岗，虽然听着有意思，但感觉离我想要钻研的领域有点远。实习里我花了两天把WRF的物理过程模块从默认的AM2换成RALECH，虽然编译踩坑了三次，最后模拟出的台风路径偏差还是比官方预报小了约15个经度，那一刻觉得挺有成就感的。现在看来，想进数值预报中心，还得先把C语言的并行编程练熟，打算下学期报考气象学会那个并行计算证书，争取明年能参与下他们的小课题。3行业趋势展望实习里明显感觉到行业在往精细化发展。8月15号参与发布的农业专报，要求到县区的玉米生育期预报，我们用高分辨率模型+机器学习做融合，把预报精度提到了92%，比单纯用统计方法高8个百分点。带我的老预报员说现在他们正搞AI识别云图中的中小尺度系统，我看了下他们用的框架代码，里面好多是PyTorch，这让我意识到，以后可能光会气象物理就不行了，还得懂点深度学习。不过设备更新太快，7月刚上手用的那套数据同化系统，8月底听说又要换新的，这种节奏确实让人有点跟不上的焦虑。4心态转变与未来行动从7月10号第一次独立值班到8月30号交完班，抗压能力确实上来了。记得8月5号凌晨三点，强降水预警发出去后，连续三个小时盯着两个区域的回波顶高，手都快麻了，但想到山区可能要出灾情，心里又觉得值。这种责任感以前在实验里体会不到。现在每天整理日志，还是会习惯性检查下历史预报的偏差，发现7月22号那场夜降水，因为忽略了地形抬升影响，把落区往西偏了约20公里，这个教训我记在笔记里了。接下来打算把实习里用到的5组数据处理脚本优化成可复用的工具包，争取下学期在模拟平台上复现那个副高稳定期的雷暴个例，说不定能写成个小论文。四、致谢1感谢气象局给我这次实习机会，让我见识了预报业务的真实流程。2特别感谢带我的老师，教我怎么看懂500hPa图上那些绕来绕去的槽脊，还有那个副高稳定期的雷暴个