气象学气象局气象实习生实习报告

气象学气象局气象实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在气象局担任气象实习生，主要负责每日气象数据采集与处理、短期天气预报模型调试及气象报告撰写。通过两周内对20组高空探测数据的误差分析，将常规预报准确率从85%提升至92%；运用MATLAB脚本优化了5组地面气象站数据清洗流程，耗时缩短60%。核心工作涉及应用NCEP再分析资料进行环流分析，结合WRF模型进行72小时数值预报验证，并参与编写了3份包含具体数值（如风速±0.5m/s误差控制）的灾害性天气预警报告。实习期间，系统掌握了气象数据处理与可视化技术，提炼出基于统计学方法修正预报偏差的标准化操作流程，可应用于类似业务场景。二、实习内容及过程2023年7月1日至8月31日，我在气象局实习，岗位是气象实习员。单位主要搞天气监测预报，有预报员、观测员和技术支撑团队，仪器设备挺全乎，雷达、卫星云图分析系统都用上了。我主要干了两件事：一是帮忙处理地面气象站的日均值数据，包括温度、湿度、风向风速这些，每周要整理全国15个站的原始数据，用软件清洗异常值，保证数据质量；二是跟着老师傅学做短期预报，用WRF模型做24小时预报，对比实况，算预报偏差。刚开始调模型参数挺费劲，边界条件设不好，预报结果跟实际差一大截。后来我专门花了三天时间研究NCEP再分析资料的物理量场，比如500hPa高度场和850hPa温度场，怎么从环流形势里找规律，最后把预报准确率从87%提高到91%。我还参与了个台风路径预报项目，用集合预报系统做概率预测，分析每个成员的误差，最后写进了台风“玛莉亚”的预警报告里，报告里具体列出了登陆位置的概率分布和最大风力误差范围。实习中遇到个挑战是气象数据格式不统一，有些老站的文件是文本格式，有些是新系统的NetCDF格式，处理起来特别麻烦。我学了Python的xarray库，能直接读不同格式的数据，还写了个脚本自动转换，把处理时间从4小时缩短到1小时。这8周收获挺大的，不仅懂了气象业务全流程，从数据采集到预报发布，还掌握了WRF和集合预报的实际操作。最大的变化是觉得气象预报不是随便调调参数就行，得结合大气物理过程和实况分析，光靠模型肯定不行。不过单位培训有点流于形式，就发些资料让我们看，没系统带教，要是能安排个轮岗学习就更好了。另外我觉得岗位跟我想象的不太一样，更多是重复性数据处理工作，专业相关性强的挑战性任务少。要是能多接触些数值模型研发或者气象服务等方向的工作就完美了。三、总结与体会这8周，从2023年7月到8月，在气象局实习的经历，让我对气象学有了更深的理解，也看清了自己未来要走的路。实习不只是把学校学的知识用上，关键是学会了怎么在实际工作中解决问题。比如，通过处理那20组高空探测数据，我发现误差分析不只是看结果对不对，得知道为啥会差，是模型问题还是观测问题，最后我们用了统计方法把预报偏差控制在±1.5℃以内，这比学校里做实验要求严格多了，也让我明白气象工作责任重大，一点马虎不得。实习让我意识到，气象预报不是简单的重复劳动，需要不断学习和创新。我开始思考自己要不要往数值预报方向发展，因为这个领域挑战大，也很有前景。单位里那些老预报员看云识天气的本事让我很佩服，也让我明白理论知识要结合实践经验才能发挥作用。这段经历让我从一个只懂理论的学生，变成了有点抗压能力、能动手解决问题的“准职场人”。展望未来，我打算把实习里学的WRF模型操作和数据处理技能再深化一下，争取考个气象分析师的职业资格证书。气象行业现在发展快，人工智能、大数据都在用，我希望能抓住这些趋势，以后不管是继续深造还是直接工作，都能更有竞争力。总的来说，这次实习让我收获满满，也让我更坚定了在气象领域深耕的决心。致谢感谢气象局给我这次实习机会，让我学到了很多书本上没有的东西。特别感谢我的导师，耐心指导我处理那些复杂的数据，还教我怎么看懂大气环流