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《全国数值预报发展与应用研讨会论文集》收录了参加全国数值预报发展与应用研讨会的多篇论文，汇编成《全国数值预报发展与应用研讨会论文集》。论文内容涉及到同化资料、物理过程、中尺度模式应用与评估、全球中期数值预报模式应用与评估、气候系统模式应用与评估等。《全国数值预报发展与应用研讨会论文集》对从事数值预报工作的人员和部门具有参考和借鉴价值，还可供有关院校相关专业的师生参阅。
《气象大数据驱动下的精准天气预测理论与实践》 内容简介： 本书聚焦于现代气象科学的核心挑战——如何将海量、多源的气象大数据转化为高精度、精细化的天气预测产品。在国家层面数值天气预报系统不断完善的背景下，对预报信息的深入挖掘、应用拓展以及与实际需求的精准对接，已成为推动气象服务现代化发展的关键。本书正是基于这一时代需求，系统梳理和阐述了气象大数据在天气预测全链条中的角色与价值，并详细探讨了前沿理论与创新实践。 全书共分为四个主要部分。 第一部分：气象大数据融合与处理技术 本部分深入剖析了当前气象大数据的主要来源及其特征，包括卫星遥感、地面观测、雷达探测、探空气球、以及 zunehmend important 的众源观测数据（如手机信令、物联网传感器等）。针对这些数据的异构性、时空稀疏性、质量不确定性等难题，本书详细介绍了多种先进的数据融合与质量控制技术。重点阐述了基于机器学习和深度学习的数据同化方法，如何有效地将多元观测信息注入数值预报模型，提升模式的初始场精度。此外，还探讨了时空数据挖掘技术在异常天气事件检测、极端天气模式识别中的应用，以及云计算、大数据平台等基础设施建设如何支撑海量气象数据的存储、管理与高效处理。 第二部分：数值天气预报模型优化与发展 在数据融合与同化技术的基础上，本书着重探讨了数值天气预报模型的持续优化与创新。详细介绍了新一代集合预报系统的构建策略，包括多模式集成、多初值扰动生成以及后处理技术，以更全面地刻画天气预报的不确定性，并提供概率性预报产品。针对当前模型在中小尺度天气系统（如短时强降水、雷暴大风、局地强对流）预测上的短板，本书深入分析了改进物理过程参数化方案、提高模型分辨率、以及引入地球系统模型（ESM）进行耦合预报的最新进展。特别地，本部分关注了人工智能在模型参数优化、误差订正、甚至直接构建数据驱动型预报模型方面的探索性研究，旨在突破传统动力学模型的局限。 第三部分：气象大数据驱动的精准天气预测应用 本部分将理论研究的成果落地，详细阐述了如何利用大数据和优化后的预报模型，为不同行业和公众提供精准、个性化的天气预测服务。 城市精细化预报： 针对城市地区复杂的地形、下垫面以及“热岛效应”等影响，本书介绍了如何结合城市尺度的观测数据和高分辨率模型，提供街道级别的天气预报，并应用于城市交通管理、公共卫生、能源调度等领域。 农业气象服务： 探讨了如何利用气象大数据与作物模型耦合，提供精准的农时建议、病虫害预警、灌溉决策支持，最大化作物产量，并保障粮食安全。 交通运输安全： 详细阐述了针对航空、铁路、公路等不同交通方式，如何提供面向特定航线、路段的低能见度、大风、积雪、结冰等关键气象要素的精准预报，以保障运行安全和效率。 能源行业应用： 分析了气象大数据在新能源（风能、太阳能）发电预测、电网负荷预测、电力调度优化中的关键作用，帮助能源企业提高可再生能源利用率，保障能源供应稳定。 灾害天气预警与减灾： 重点介绍了如何整合预报信息、实时观测和历史灾害数据，构建先进的灾害预警模型，提升对洪水、干旱、台风、暴雪等极端天气事件的预测精度和提前量，从而有效降低灾害损失。 公众气象服务升级： 讨论了如何通过大数据分析用户需求，开发智能化、交互式、可视化气象服务平台，如基于地理位置的个性化天气推送、健康气象指数、旅游气象指数等，提升公众的气象信息获取体验和利用效率。 第四部分：面向未来的气象科技发展与挑战 本书的最后一章展望了气象大数据驱动下的天气预测未来发展趋势，包括： 地球系统耦合预报的深化： 强调了将大气、海洋、陆地、冰雪、生物圈等相互作用纳入统一模型框架，实现更长时期的气候预测与短期气候变化影响评估。 人工智能在气象预报中的颠覆性潜力： 探讨了深度学习模型在学习复杂天气模式、处理非线性过程、实现端到端预测方面的可能性，以及人机协同预报模式的构建。 全球气象数据共享与合作： 指出构建开放、共享的全球气象数据平台，促进国际合作，共同应对全球性气象挑战的重要性。 高性能计算与新一代观测技术的融合： 展望了超级计算能力、量子计算等对模型模拟精度的提升，以及新一代雷达、卫星、无人机等观测技术对数据源的拓展。 本书内容丰富，紧扣当前气象科学研究与应用的最前沿，兼具理论深度与实践指导意义，适合从事数值天气预报、气象大数据分析、气象服务开发等领域的科研人员、技术工程师、管理人员及相关专业的研究生阅读。
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