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碳达峰碳中和目标下，绿色清洁可再生太阳能应用前景广阔。地表水平总辐射（Global Horizontal Irradiation，GHI）是太阳能发电预报系统中的首要也是最重要的变量之一。晴空条件下太阳能资源最丰富，GHI的高精度预报对光伏等太阳能大规模化并网利用具有重要意义。
雷达反射率的冷云变分同化方案研究获得新进展
雷达反射率 冷云变分同化方案 研究
2021/6/11
近日，中国气象局沈阳大气环境研究所（简称沈阳大气所）在雷达反射率冷云变分同化方案研究获得了最新进展。
中国气象局沈阳大气环境研究所数值预报室副研究员王连仲课题组在“集合短临数值预报系统东北地区试验运行”研究方面发布最新进展。
中国气象局沈阳大气环境研究所首席科学家、研究员陈力强所长课题组在数值预报及数据同化研究方面发布最新进展。
中国气象局沈阳大气环境研究所（以下简称沈阳大气所）首席科学家、研究员李得勤副所长课题组申报的风云卫星应用先行先试计划项目最新进展情况。
GRAPES全球同化预报业务系统完成升级切换运行
GRAPES 同化预报业务 系统 升级
2021/5/7
2021年4月19日，中国气象局数值预报中心完成GRAPES_GFS运行升级切换，进一步提高该系统的业务预报能力。系统更新后的产品以及分发时间保持不变。
厄尔尼诺事件的发生往往会导致我国及全球众多国家和地区发生严重自然灾害，如2015年发生的强厄尔尼诺事件，造成了我国江淮流域降雨激增，多次爆发强降雨事件，仅6月21-30日就有五百多万人遭受灾害。关于厄尔尼诺的预测是国家防灾减灾的重大需求。厄尔尼诺的预测结果存在大的不确定性，尤其上世纪九十年代以来，厄尔尼诺的预报水平甚至呈下降趋势。春季预报障碍（SPB）是影响厄尔尼诺预报水平的主要原因之一，另一个重...
2020年11月30日，中国气象局科技与气候变化司组织召开行业专项《面向业务化应用的全球四维变分同化系统研究》验收会。专家认真审阅项目验收材料，讨论项目验收报告，形成了验收意见。验收专家组认为，项目完成了任务书规定的各项研究内容，实现了预期目标，达到了考核指标要求，一致同意通过验收。
随着多年以来科学知识和技术发展的持续积累，数值天气预报的发展如同一次寂静革命，也是目前最常用和有效的天气预报方法，并且每天都在世界各地主要的业务预报中心运行。初始条件的准确程度直接影响着数值天气预报的成败，而资料同化可以利用最优化的理论与方法将各种有效观测信息与数值模拟结果充分融合从而为数值天气预报提供准确的初始场。
高分辨率资料同化与数值天气模式攻关团队 匠心打磨自主气象“芯片”
高分辨率 数值天气 模式攻关 气象“芯片”
2021/1/15
近年来，中国气象局通过创新人才工作机制，在气象及相关领域，形成以高层次人才为核心、以骨干人才为主体的创新团队。这些创新团队以业务科技项目为纽带，以重点领域业务科研难题和关键技术为重点开展攻关，形成业务支撑。本报开设《创新团队科技成果系列报道》栏目，展示他们在科研攻关、业务应用、人才培养、团队组织等方面的丰富成果和先进经验。
GRAPES全球同化预报系统实现业务升级 中长期降水预报水平提升
GRAPES 预报系统 降水 预报水平
2020/8/31
近日，GRAPES全球同化预报系统实现业务升级，平流层预报能力显著提升，中长期降水预报水平明显改善，在应对7月上旬西南地区东部至长江中下游地区的两次强降雨过程中表现优异。
仅同化表面变量的再分析资料能否合理的抓住MJO特征？（图）
同化表面变量 MJO特征 大气低层信号
2020/7/14
热带大气季节内振荡（Madden-Julian Oscillation，简称MJO）是热带大气季节内最主要的模态，对亚洲夏季风的强度及其建立和衰退、El Niño事件的建立及热带气旋的生成等都有很大影响。但在目前仅被观测海表温度驱动的大气模式中，MJO的特征还不能被很好地描述，所以在对真实MJO进行模拟时需要资料同化过程。因此，在同化过程中至少需要多少变量，是一个亟待解决的问题。
GRAPES区域数值预报系统升级 实现3公里分辨率逐3小时快速循环同化预报
GRAPES 区域数值 预报系统 循环同化
2020/7/14
2020年6月25日，中国气象局自主研发的GRAPES区域数值预报系统升级至5.0版本，实现了3公里分辨率逐3小时快速循环同化预报，进一步提高短时临近预报业务能力，满足局地强对流天气特别是灾害性和极端天气事件的数值预报需求，为全国无缝隙智能网格预报业务服务提供科技支撑。
中小尺度天气雷达资料多时间尺度四维变分同化研究（图）
天气雷达 时间尺度 四维 变分同化
2020/7/15
中小尺度对流天气数值预报一直是研究和业务的重点和难点。由于雷达资料具有高时空分辨率，能够及时监测对流的发生及位置，开展雷达资料同化的相关研究，对提高对流天气的预报水平具有重要的科学意义和实际价值。四维变分同化方法（4DVar）可以同化多时刻的观测资料，并使用完整的非线性模式作为约束，被认为是最先进的资料同化方法之一。
