气象部赴美国第二期航空气象预报高级培训.doc-空管局.docVIP

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气象部赴美国第二期航空气象预报高级培训.doc-空管局

民航局空管局第二期航空气象预报高级培训成果 为提高民航气象预报人员的业务能力和服务水平,在成功举办第一期培训的基础上,2011年,空管局气象部与美国有关机构合作,继续举办了第二期航空气象预报高级培训。共有来自各地区空管局和民航气象中心的25名气象预报员参加此次为期5周的培训。培训分为国内和赴美两部分,国内培训于2011年6月在北京举办,为期2周,主要使学员建立英文语言环境,初步了解美国国家气象局及航空气象业务;赴美培训于2011年10月在美国举办,为期。现主要就赴美培训情况报告如下: 赴美培训期间,学员们认真学习了相关专业知识,参观了美国天气预报办公室(WFO)、华盛顿航路管制中心( ARTCC)气象服务席位(CWSU),在美国航空气象中心(AWC)进行了业务培训和实习。通过参观和学习,学员们加深了对危险天气原理与预报、临近天气预报、雷达气象、数值天气预报模式原理与应用、气象资料同化技术、集合天气预报模式等专业知识的学习,对美国航空气象预报流程与技术有了直观的认识,对我国航空气象预报工作目前存在的差距和不足有了深刻的体会,对下一步如何做好我国的航空气象预报工作、加强针对灾害性天气的航空气象服务、开展我国的民航气象数值预报业务有了深入的思考。 1、美国气象服务体系及航空气象业务 美国的气象服务分为国家和地方两级。国家气象服务由美国国家气象局(NWS)下属国家环境预报中心(NCEP )承担,下设8个中心:预报中心(CPC)、环境模拟中心(EMC)、水文气象预报中心(HPC)、海洋预报中心(OPC)、航空气象中心(AWC)、太空环境中心(SEC)、风暴预报中心(SPC)、国家飓风中心(TPC)。中心各负其责,同时又密切联系相互合作,共享气象资料与资源,分工进行各种研究计划,合作开发相关业务系统。根据气候特共设置了122个天气预报办公室(WFO)负责地方气象业务国家级业务中心和地方天气预报办公室的关系和职责非常明确,即国家级业务中心提供基本指导产品,地方天气预报办公室在这些指导产品的基础上制作和发布辖区内的各类天气预报。美国本土民用航空气象业务由航空气象中心(AWC)、区域管制中心气象服务席位(CWSU)、天气预报办公室(WFO)三部分构成。AWC负责美国全国及全球范围的航空气象;CWSU 是美国国家气象局派驻美国各区域管制中心的气象服务席位,共有21个负责为区域管制中心提供气象咨询和服务;WFO 既负责本区域内的公共气象服务,又负责发布本区域内的机场(一个或多个)预报、机场警报等。2、危险天气原理与预报区域危险天气预报天气模式和预报技术重点介绍中尺度天气系统对航空气象要素的影响中尺度对流系统发展和中尺度模拟方面的必威体育精装版进展,提出了研究领域未来所面临的挑战。 3、雷达气象对流风暴的雷达特征识别飑线和中尺度对流复合单体(MCC)的雷达特征、强对流雷暴的可视化结构、超级单体雷暴、龙卷、飓风及其发展消散阶段特征等重点学习了如何利用雷达分析超级单体风暴Les Lemon先生,Lemon先生提出并创建了现代的超级单体概念模型以命名的Lemon’s technique”是当前气象学家用于利用天气雷达资料判定雷暴单体垂直风切变环境的主要方法授课中Les Lemon先生多次强烈建议航空气象应使用S波段双偏振雷达。 4、数值天气预报技术。美国数值预报模式的现状和未来的发展方向数值天气预报模式原理与应用,气象资料同化技术,集合天气预报模式。重点介绍了数值预报原理方法过程三种同化:三维变分法(3D-Var)、四维变分法(4D-Var),集合卡尔曼滤波法(EnKF)。现阶段模式分区域模式和全球模式。区域模式有:NGM、ETA、RUC等,主要服务美国本土全球模式有AVN/MRF,两者合称为全球预报系统(GFS)其中中期预报模式(MRF)的预报时效可达16天在资料同化方面,逐步将飞机机载雷达资料同化到区域模式当中。 5、在职培训平台本次培训中多次使用了预报员网络培训平台,该平台凭借互联网实现了便利的预报员在职培训内容丰富,从天气学知识、预报产品使用到报文发布,涵盖民航气象多方面内容,培训内容制作相当严谨,而且每一个专题都有测试题,用于检查对应知识的掌握情况,这些内容不管是预报员学习新知识或是温习旧知识都很有帮助 二、参观天气预报办公室和区域管制中心气象服务席位 1、参观 美国国家气象局(NWS)在全国范围内共设122个天气预报办公室(WFO),主要负责辖区内公众天气预报、空气质量监测、水文监测、灾害天气(龙卷、雷暴、降雪)的预报预警服务,还提供海洋气象服务、航空气象服务、火灾专项气象服务和洪灾预报预警服务。 华盛顿气象预报办公室负责7万平方公里人口950万的气象服务五个机场拥有极为丰富的数值天气预报模式产品和强大的软件操作平台不再手工分析传统天气图,使用基于多

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