气象观测与预报预测作业指导书

气象观测与预报预测作业指导书TOC\o"1-2"\h\u32529第一章气象观测基础 394431.1观测设备与使用方法 3106651.1.1观测设备概述 3257521.1.2观测设备使用方法 351741.1.3观测数据的记录 4285531.1.4观测数据的整理 415548第二章气象观测要素 578221.1.5温度观测 5102521.1.6湿度观测 574581.1.7风力观测 6281241.1.8风向观测 6321711.1.9降水观测 6211111.1.10云量观测 726838第三章气象观测技术 7171841.1.11概述 723031.1.12观测原理 7292781.1.13观测内容 865931.1.14观测技术要求 8316841.1.15概述 813151.1.16观测原理 8294391.1.17观测内容 87581.1.18观测技术要求 982231.1.19概述 952201.1.20观测原理 9316211.1.21观测内容 9176041.1.22观测技术要求 919925第四章气象信息处理与分析 987401.1.23数据清洗 9155801.1.24数据整合 10131121.1.25数据预处理流程 1051981.1.26统计分析 1075501.1.27机器学习 10209321.1.28深度学习 1115061.1.29折线图 11300551.1.30柱状图 11182171.1.31散点图 11258921.1.32雷达图 11135321.1.33热力图 11241671.1.34动画 115791第五章气象预报基本原理 1247691.1.35经验预报方法 1299931.1.36数值预报方法 12115721.1.37统计预报方法 12313581.1.38资料收集与处理 13136801.1.39数值模式选择与参数化 1355311.1.40模式积分与结果输出 1355751.1.41结果分析与检验 13307661.1.42预报准确性评价 1365041.1.43误差来源分析 14186481.1.44误差分析与应用 1431709第六章短期天气预报 14283561.1.45预报原理 14169881.1.46预报内容 1446371.1.47预报方法 1553591.1.48预报原理 152941.1.49预报内容 15157831.1.50预报方法 15100191.1.51制作流程 15262131.1.52产品类型 16275041.1.53产品发布 1612808第七章中长期天气预报 16170251.1.54周天气预报 16297031.1.55月天气预报 17183271.1.56季节性天气预报 188625第八章气象灾害预警与防范 18116341.1.57预警目标 18129801.1.58预警等级 1813571.1.59预警发布 1947621.1.60防御指南 1958491.1.61预警目标 1949501.1.62预警等级 1964361.1.63预警发布 1943791.1.64防御指南 20234261.1.65预警目标 20148691.1.66预警等级 2099731.1.67预警发布 20165701.1.68防御指南 209131第九章气象服务与公众沟通 20137711.1.69数据收集与处理 21111391.1.70气象预报模型应用 21284821.1.71产品制作与发布 21311711.1.72服务内容 21193841.1.73服务方式 21269721.1.74宣传内容 22240851.1.75宣传形式 2215985第十章气象观测与预报预测作业管理 22111281.1.76观测准备 2274241.1.77观测实施 22137621.1.78数据收集与处理 2376401.1.79预报预测 2379851.1.80质量控制 23154291.1.81质量评估 23224901.1.82观测规范 23271621.1.83预报预测规范 2330891.1.84管理制度 23176581.1.85培训与考核 24第一章气象观测基础1.1观测设备与使用方法1.1.1观测设备概述气象观测是气象预报和气候变化研究的基础，观测设备则是气象观测的重要工具。我国气象观测设备主要包括地面气象观测设备、高空气象观测设备和卫星遥感设备等。以下将分别对各类设备进行简要介绍。（1）地面气象观测设备地面气象观测设备主要包括温度计、湿度计、气压计、风速计、风向标、雨量计等。这些设备用于观测地面气象要素，为天气预报和气候研究提供基础数据。（2）高空气象观测设备高空气象观测设备主要包括探空气球、气象雷达、激光雷达等。探空气球携带气象仪器升空，实时观测大气垂直分布的气象要素；气象雷达用于探测大气中的降水、风场等特征；激光雷达则用于探测大气气溶胶、云高等参数。（3）卫星遥感设备卫星遥感设备主要包括气象卫星、地球观测卫星等。气象卫星用于观测大气层、地表、海洋等气象要素，为全球气候研究提供重要数据；地球观测卫星则用于观测地表植被、土壤湿度、冰川变化等参数。1.1.2观测设备使用方法（1）地面气象观测设备的使用方法（1）温度计：将温度计放置在距地面1.5米的高度，避免阳光直射，观测气温。（2）湿度计：将湿度计放置在距地面1.5米的高度，避免阳光直射，观测湿度。（3）气压计：将气压计放置在室内，观测大气压力。（4）风速计：将风速计放置在距地面10米的高度，观测风速。（5）风向标：将风向标安装在建筑物顶部或其他开阔地带，观测风向。（6）雨量计：将雨量计放置在开阔地带，观测降水量。（2）高空气象观测设备的使用方法（1）探空气球：将探空气球携带气象仪器升空，实时观测大气垂直分布的气象要素。（2）气象雷达：通过发射和接收雷达波，探测大气中的降水、风场等特征。（3）激光雷达：通过发射激光脉冲，探测大气气溶胶、云高等参数。（3）卫星遥感设备的使用方法卫星遥感设备的使用需借助专业软件，对卫星图像进行处理和分析，获取所需的气象数据。第二节观测数据的记录与整理1.1.3观测数据的记录观测数据的记录是气象观测工作的重要环节，要求准确、及时、完整。以下为观测数据记录的基本要求：（1）记录时间：观测数据记录需按照规定的时间进行，保证数据的准确性。（2）记录内容：记录观测设备的读数，包括温度、湿度、气压、风速、风向、降水量等。（3）记录格式：观测数据记录应采用统一的格式，便于整理和分析。（4）记录人员：观测数据记录应由专业人员负责，保证数据的准确性。1.1.4观测数据的整理观测数据整理是对观测数据进行分类、排序、统计、分析的过程，以下为观测数据整理的基本步骤：（1）分类：将观测数据按照类型进行分类，如温度、湿度、气压等。（2）排序：将分类后的数据按照时间顺序进行排序。（3）统计：对排序后的数据进行统计，计算平均值、最大值、最小值等。（4）分析：对统计数据进行分析，揭示气象要素的变化规律。（5）报告：将整理后的数据和分析结果撰写成报告，为气象预报和气候研究提供依据。第二章气象观测要素第一节温度与湿度观测1.1.5温度观测（1）温度观测的目的与意义温度是描述大气状态的重要参数，对天气变化和气候变化具有重要意义。温度观测的目的是获取大气的热状态，为天气预报、气候分析和灾害预警提供基础数据。（2）温度观测方法（1）地面温度观测：使用温度计进行观测，分为水银温度计和电子温度计两种。（2）高空温度观测：采用探空气球携带温度传感器进行观测。（3）温度观测要求（1）观测时间：每日定时观测，一般为02:00、08:00、14:00、20:00四次。（2）观测精度：温度观测误差不大于±0.2℃。1.1.6湿度观测（1）湿度观测的目的与意义湿度是描述大气中水汽含量的参数，对天气变化和气候变化具有重要影响。湿度观测的目的是获取大气中的水汽状况，为天气预报、气候分析和灾害预警提供基础数据。（2）湿度观测方法（1）相对湿度观测：采用湿度计进行观测，分为毛发湿度计和电容湿度计两种。（2）绝对湿度观测：采用湿度传感器进行观测。（3）湿度观测要求（1）观测时间：与温度观测时间相同。（2）观测精度：相对湿度观测误差不大于±5%，绝对湿度观测误差不大于±0.1g/m³。第二节风力与风向观测1.1.7风力观测（1）风力观测的目的与意义风力是描述大气运动的重要参数，对天气变化和气候变化具有重要影响。风力观测的目的是获取大气的运动状态，为天气预报、气候分析和灾害预警提供基础数据。（2）风力观测方法（1）目测法：根据风对物体的影响判断风力大小。（2）仪器法：采用风速仪进行观测。（3）风力观测要求（1）观测时间：每日定时观测，一般为02:00、08:00、14:00、20:00四次。（2）观测精度：风力观测误差不大于±1级。1.1.8风向观测（1）风向观测的目的与意义风向是描述大气运动方向的重要参数，对天气变化和气候变化具有重要影响。风向观测的目的是获取大气的运动方向，为天气预报、气候分析和灾害预警提供基础数据。（2）风向观测方法（1）目测法：根据风对物体的影响判断风向。（2）仪器法：采用风向仪进行观测。（3）风向观测要求（1）观测时间：与风力观测时间相同。（2）观测精度：风向观测误差不大于±10°。第三节降水与云量观测1.1.9降水观测（1）降水观测的目的与意义降水是大气中水汽凝结成液态或固态水滴降落到地面的现象，对天气变化和气候变化具有重要影响。降水观测的目的是获取降水的强度、类型和分布，为天气预报、气候分析和灾害预警提供基础数据。（2）降水观测方法（1）雨量筒法：使用雨量筒收集降水，测量降水量。（2）雷达法：利用雷达监测降水的空间分布和强度。（3）降水观测要求（1）观测时间：每日定时观测，一般为02:00、08:00、14:00、20:00四次。（2）观测精度：降水观测误差不大于±5%。1.1.10云量观测（1）云量观测的目的与意义云量是描述天空被云遮蔽程度的参数，对天气变化和气候变化具有重要影响。云量观测的目的是获取云的分布和变化，为天气预报、气候分析和灾害预警提供基础数据。（2）云量观测方法（1）目测法：根据天空云的覆盖程度判断云量。（2）仪器法：采用云量仪进行观测。（3）云量观测要求（1）观测时间：与降水观测时间相同。（2）观测精度：云量观测误差不大于±10%。第三章气象观测技术第一节自动气象站观测1.1.11概述自动气象站观测是现代气象观测的重要组成部分，通过自动气象站可以对气象要素进行连续、实时、自动的观测。自动气象站观测技术的发展，极大地提高了气象观测的精度和效率，为天气预报、气候分析和气象灾害预警提供了重要数据支持。1.1.12观测原理自动气象站主要由传感器、数据采集器、通信设备和供电系统组成。传感器用于测量气温、湿度、风向、风速、气压、降水量等气象要素；数据采集器负责收集传感器数据，并进行初步处理；通信设备将数据实时传输至气象数据中心；供电系统为自动气象站提供稳定的电源。1.1.13观测内容（1）气温观测：通过温度传感器测量空气温度，反映大气热力状态。（2）湿度观测：通过湿度传感器测量空气湿度，反映大气水分含量。（3）风向风速观测：通过风向风速传感器测量风向和风速，反映大气运动状态。（4）气压观测：通过气压传感器测量大气压力，反映大气垂直结构。（5）降水量观测：通过雨量传感器测量降水量，反映大气水分收支。1.1.14观测技术要求（1）传感器精度：各类传感器的测量精度应满足气象观测要求。（2）数据传输：自动气象站与气象数据中心之间的通信应稳定可靠。（3）数据处理：自动气象站观测数据需进行实时处理和存储。（4）设备维护：定期对自动气象站设备进行检查和维护，保证观测数据准确可靠。第二节卫星遥感观测1.1.15概述卫星遥感观测是利用卫星搭载的遥感器，对地球表面及大气进行观测的技术。卫星遥感观测具有覆盖范围广、观测周期短、数据获取速度快等特点，为气象观测提供了丰富的信息资源。1.1.16观测原理卫星遥感观测通过接收地球表面及大气的电磁波辐射，经过处理后得到各种气象信息。遥感器按照工作波长分为可见光遥感器、红外遥感器、微波遥感器等。1.1.17观测内容（1）大气温度观测：通过红外遥感器测量大气温度，反映大气垂直结构。（2）水汽观测：通过微波遥感器测量大气中的水汽含量。（3）云量观测：通过可见光遥感器观测云的分布和变化。（4）地表温度观测：通过热红外遥感器测量地表温度。（5）植被指数观测：通过多光谱遥感器测量植被生长状况。1.1.18观测技术要求（1）遥感器精度：遥感器的测量精度应满足气象观测要求。（2）数据处理：卫星遥感数据需进行预处理、校正和反演等处理。（3）数据传输：卫星遥感数据实时传输至气象数据中心。（4）设备维护：定期对卫星遥感设备进行检查和维护。第三节雷达观测1.1.19概述雷达观测是利用电磁波探测大气中目标物体（如云、雨、冰雹等）的技术。雷达观测具有实时、动态、高精度等特点，为气象观测提供了重要的空间信息。1.1.20观测原理雷达观测通过发射电磁波，当电磁波遇到目标物体时，会产生回波。雷达接收回波信号，经过处理后得到目标物体的位置、大小、形状等信息。1.1.21观测内容（1）降水观测：雷达观测可以获取降水的空间分布、强度和移动趋势。（2）风暴观测：雷达观测可以识别风暴的形状、结构和发展趋势。（3）云观测：雷达观测可以测量云的高度、厚度和含水量。（4）大气垂直结构观测：雷达观测可以获取大气垂直结构信息。1.1.22观测技术要求（1）雷达精度：雷达的测量精度应满足气象观测要求。（2）数据处理：雷达数据需进行实时处理和存储。（3）数据传输：雷达观测数据实时传输至气象数据中心。（4）设备维护：定期对雷达设备进行检查和维护。第四章气象信息处理与分析第一节数据预处理1.1.23数据清洗在气象信息处理与分析过程中，数据清洗是的一步。数据清洗主要包括去除重复数据、填补缺失值、消除异常值等。通过对原始数据进行清洗，可以提高数据的质量，为后续数据分析提供可靠的基础。（1）去除重复数据：在气象观测数据中，可能存在重复记录的情况。通过数据清洗，可以去除这些重复数据，避免对后续分析产生影响。（2）填补缺失值：在气象数据中，可能由于观测设备故障、数据传输问题等原因导致部分数据缺失。针对这些缺失值，可以采用插值、平均值等方法进行填补。（3）消除异常值：异常值是指数据中偏离正常范围的值。消除异常值可以采用剔除、修正等方法，以保证数据的准确性。1.1.24数据整合气象数据来源于多个观测站点，且涉及多种观测要素。为了便于分析，需要对数据进行整合，形成统一的数据格式。（1）数据标准化：将不同观测站点的数据进行统一标准化处理，使其具有可比性。（2）数据归一化：对数据进行归一化处理，使其在[0,1]范围内，便于分析。1.1.25数据预处理流程（1）数据清洗：去除重复数据、填补缺失值、消除异常值。（2）数据整合：数据标准化、数据归一化。（3）数据存储：将预处理后的数据存储至数据库或文件中，便于后续分析。第二节数据分析技术1.1.26统计分析统计分析是气象信息处理与分析的基础方法。通过统计分析，可以了解气象数据的分布特征、趋势变化等。（1）描述性统计：包括平均值、标准差、变异系数等统计量。（2）相关性分析：分析气象要素之间的相关性。（3）趋势分析：分析气象要素随时间的变化趋势。1.1.27机器学习机器学习技术在气象信息处理与分析中具有广泛的应用。通过构建机器学习模型，可以实现气象要素的预测、分类等任务。（1）回归分析：用于预测气象要素的未来值。（2）分类算法：用于对气象要素进行分类，如天气状况、降水类型等。（3）聚类分析：用于对气象数据进行聚类，发觉潜在的气象特征。1.1.28深度学习深度学习技术在气象信息处理与分析中取得了显著的成果。通过构建深度神经网络，可以实现气象要素的高精度预测。（1）卷积神经网络（CNN）：用于处理图像数据，如卫星云图、雷达图等。（2）循环神经网络（RNN）：用于处理时间序列数据，如气象要素的逐小时变化。（3）长短时记忆网络（LSTM）：用于处理长序列数据，如气象要素的日变化。第三节气象信息可视化气象信息可视化是将气象数据以图形、图像等形式展示出来，便于分析和决策。以下为几种常见的气象信息可视化方法：1.1.29折线图折线图用于展示气象要素随时间的变化趋势。通过折线图，可以直观地了解气象要素的波动情况。1.1.30柱状图柱状图用于展示不同气象要素之间的对比。通过柱状图，可以清晰地了解各气象要素的大小关系。1.1.31散点图散点图用于展示气象要素之间的相关性。通过散点图，可以直观地判断气象要素之间的关系。1.1.32雷达图雷达图用于展示气象要素的空间分布特征。通过雷达图，可以了解气象要素在不同地区的分布情况。1.1.33热力图热力图用于展示气象要素的强度分布。通过热力图，可以直观地了解气象要素的强度变化。1.1.34动画动画用于展示气象要素的动态变化。通过动画，可以直观地了解气象要素随时间的演变过程。第五章气象预报基本原理第一节天气预报方法天气预报是对未来一段时间内大气状态及其变化进行预测的科学活动。天气预报方法主要包括经验预报方法、数值预报方法和统计预报方法。1.1.35经验预报方法经验预报方法是基于气象观测数据和预报员长期实践经验，对天气形势进行分析、判断和预测的方法。主要包括天气图法、模式识别法、相似预报法和专家系统法等。（1）天气图法：通过对气象要素（如气温、湿度、风向、风速等）的时空分布特征进行分析，判断天气形势和未来天气变化。（2）模式识别法：将天气过程分为若干类型，根据历史天气资料，建立各种类型的天气模式，将实时观测数据与模式进行匹配，预测未来天气。（3）相似预报法：寻找历史上与当前天气形势相似的个例，根据相似个例的未来天气变化，预测当前天气的发展。（4）专家系统法：运用专家知识，对天气形势进行综合分析，给出预报结论。1.1.36数值预报方法数值预报方法是基于大气动力学和物理学原理，利用数值模式对大气状态进行模拟和预报的方法。数值预报方法具有预报精度高、范围广、时效长的优点。（1）全球数值预报：以全球范围为预报对象，考虑大气环流和地形等因素，进行全球天气预测。（2）区域数值预报：以特定区域为预报对象，考虑区域气候特征和地形因素，进行区域天气预测。1.1.37统计预报方法统计预报方法是基于历史天气数据和统计学原理，建立数学模型进行天气预报的方法。主要包括回归分析、时间序列分析、机器学习等方法。（1）回归分析：通过分析气象要素之间的相关性，建立回归方程，预测未来天气。（2）时间序列分析：研究气象要素随时间的变化规律，建立时间序列模型，预测未来天气。（3）机器学习：利用计算机算法，从大量历史天气数据中自动提取规律，建立预报模型。第二节数值天气预报数值天气预报是基于大气动力学和物理学原理，利用数值模式对大气状态进行模拟和预报的方法。以下是数值天气预报的主要环节：1.1.38资料收集与处理收集全球范围内的气象观测资料，包括地面、高空、卫星、雷达等数据。对数据进行质量控制、插值和同化处理，为数值预报提供初始场和边界条件。1.1.39数值模式选择与参数化选择合适的数值模式，如全球数值模式、区域数值模式等。针对不同预报对象和需求，选择合适的物理过程参数化方案。1.1.40模式积分与结果输出将初始场和边界条件输入数值模式，进行积分计算。计算过程中，模式自动模拟大气运动、热量和水汽传输等过程。积分完成后，输出预报结果。1.1.41结果分析与检验对数值预报结果进行分析和检验，包括预报精度、时效、稳定性等方面。根据检验结果，调整模式参数和预报策略。第三节气象预报准确性与误差分析气象预报准确性是评价天气预报质量的重要指标。在实际预报过程中，由于多种因素的影响，预报结果与实际天气状况存在一定的误差。以下是对气象预报准确性与误差分析的主要方面：1.1.42预报准确性评价（1）气象要素预报准确性：包括气温、湿度、风向、风速等要素的预报准确性。（2）天气过程预报准确性：对天气过程（如降水、大风、降温等）的预报准确性。（3）天气趋势预报准确性：对未来一段时间内天气趋势的预报准确性。1.1.43误差来源分析（1）观测数据误差：观测设备的精度、观测环境的干扰等因素可能导致观测数据存在误差。（2）模式误差：数值模式对大气过程的描述存在局限性，导致模式计算结果与实际情况不符。（3）参数化误差：模式参数化方案对实际过程的简化可能导致预报结果存在误差。（4）初始场和边界条件误差：初始场和边界条件的准确性对预报结果有重要影响。（5）计算误差：数值模式计算过程中的数值误差和舍入误差可能导致预报结果存在误差。1.1.44误差分析与应用（1）误差分析：对预报误差进行定量分析，找出误差的主要来源和影响因素。（2）误差修正：针对误差来源，采取相应的修正措施，提高预报准确性。（3）误差应用：将误差分析结果应用于天气预报业务，指导预报员提高预报质量。第六章短期天气预报短期天气预报是气象观测与预报预测作业的重要组成部分，主要包括24小时、48小时天气预报及短期预报产品的制作。以下为本章内容：第一节24小时天气预报1.1.45预报原理24小时天气预报基于气象观测资料、数值预报模式和预报员经验，对未来的天气情况进行预测。其主要原理包括：（1）分析气象观测资料，了解当前天气状况。（2）利用数值预报模式，预测未来24小时内的天气变化。（3）结合预报员经验，对数值预报模式的结果进行修正和补充。1.1.46预报内容24小时天气预报主要包括以下内容：（1）气温：预测24小时内最高气温和最低气温。（2）降水：预测24小时内降水量和降水类型。（3）风向和风力：预测24小时内风向和风力变化。（4）天气状况：描述24小时内天气现象，如晴、阴、雾、雨等。1.1.47预报方法（1）天气图法：通过分析气象观测资料，绘制天气图，预测未来24小时天气变化。（2）数值预报法：利用数值预报模式，预测未来24小时天气变化。（3）综合法：结合天气图法和数值预报法，综合预测未来24小时天气变化。第二节48小时天气预报1.1.48预报原理48小时天气预报同样基于气象观测资料、数值预报模式和预报员经验，对未来的天气情况进行预测。其主要原理与24小时天气预报相似，但预测时间范围更长。1.1.49预报内容48小时天气预报主要包括以下内容：（1）气温：预测48小时内最高气温和最低气温。（2）降水：预测48小时内降水量和降水类型。（3）风向和风力：预测48小时内风向和风力变化。（4）天气状况：描述48小时内天气现象，如晴、阴、雾、雨等。1.1.50预报方法（1）天气图法：通过分析气象观测资料，绘制天气图，预测未来48小时天气变化。（2）数值预报法：利用数值预报模式，预测未来48小时天气变化。（3）综合法：结合天气图法和数值预报法，综合预测未来48小时天气变化。第三节短期预报产品制作1.1.51制作流程短期预报产品的制作流程主要包括以下几个环节：（1）收集和分析气象观测资料：对各类气象观测资料进行收集、整理和分析，为预报制作提供基础数据。（2）应用数值预报模式：利用数值预报模式，未来24小时、48小时的天气预报结果。（3）预报员经验判断：结合预报员经验，对数值预报模式的结果进行修正和补充。（4）制作预报产品：根据预报结果，制作各类短期预报产品，如天气预报、气象灾害预警等。1.1.52产品类型短期预报产品主要包括以下类型：（1）天气预报：包括24小时、48小时天气预报，以及未来几天的天气趋势预测。（2）气象灾害预警：针对可能发生的气象灾害，如暴雨、大风、高温等，发布预警信息。（3）气象服务产品：针对不同行业和用户需求，提供专业化的气象服务产品。1.1.53产品发布短期预报产品通过以下途径进行发布：（1）电视、广播、报纸等传统媒体。（2）互联网、手机短信、微博、等新媒体。（3）气象部门官方网站和客户端。第七章中长期天气预报1.1.54周天气预报（一）概述周天气预报是气象观测与预报预测作业的重要组成部分，主要针对未来一周内的天气情况进行预测。周天气预报对于农业生产、交通运输、城市规划等方面具有重要意义。（二）预测方法（1）数值天气预报方法：通过数值模型对大气运动进行模拟，预测未来一周内的天气变化。（2）统计预报方法：根据历史天气数据，运用统计学原理对未来一周的天气进行预测。（3）动力预报方法：结合数值天气预报和统计预报，以动力方程为基础，预测未来一周的天气变化。（三）预测内容（1）温度：预测未来一周的气温变化，包括最高气温和最低气温。（2）降水：预测未来一周的降水情况，包括降水概率、降水量等。（3）风力：预测未来一周的风力变化，包括最大风速和平均风速。（4）天气现象：预测未来一周可能出现的天气现象，如阴、晴、雾、雨、雪等。1.1.55月天气预报（一）概述月天气预报是对未来一个月内天气情况的预测，对于农业生产、水利设施建设、旅游规划等方面具有重要意义。（二）预测方法（1）数值天气预报方法：通过数值模型对大气运动进行模拟，预测未来一个月内的天气变化。（2）统计预报方法：根据历史天气数据，运用统计学原理对未来一个月的天气进行预测。（3）趋势预报方法：根据长期天气趋势，结合数值天气预报和统计预报，预测未来一个月的天气变化。（三）预测内容（1）温度：预测未来一个月的气温变化，包括平均气温、最高气温和最低气温。（2）降水：预测未来一个月的降水情况，包括降水量、降水概率等。（3）风力：预测未来一个月的风力变化，包括平均风速、最大风速等。（4）天气现象：预测未来一个月可能出现的天气现象，如阴、晴、雾、雨、雪等。1.1.56季节性天气预报（一）概述季节性天气预报是对未来三个月至半年的天气情况进行预测，对于农业种植、水资源管理、旅游规划等方面具有重要意义。（二）预测方法（1）数值天气预报方法：通过数值模型对大气运动进行模拟，预测未来季节的天气变化。（2）统计预报方法：根据历史天气数据，运用统计学原理对未来季节的天气进行预测。（3）趋势预报方法：根据长期天气趋势，结合数值天气预报和统计预报，预测未来季节的天气变化。（三）预测内容（1）温度：预测未来季节的平均气温、最高气温和最低气温。（2）降水：预测未来季节的降水量、降水概率等。（3）风力：预测未来季节的平均风速、最大风速等。（4）天气现象：预测未来季节可能出现的天气现象，如阴、晴、雾、雨、雪等。第八章气象灾害预警与防范第一节暴雨洪涝预警1.1.57预警目标暴雨洪涝预警旨在及时、准确地预测和发布暴雨洪涝灾害信息，为部门、企事业单位和公众提供有效的防御指南，最大限度地减轻暴雨洪涝灾害造成的损失。1.1.58预警等级根据暴雨洪涝灾害的严重程度，预警等级分为四级，分别用蓝色、黄色、橙色和红色表示。具体划分标准如下：（1）蓝色预警：24小时内降雨量达到50毫米以上，或12小时内降雨量达到30毫米以上，且可能引发洪涝灾害。（2）黄色预警：24小时内降雨量达到100毫米以上，或12小时内降雨量达到50毫米以上，且可能引发洪涝灾害。（3）橙色预警：24小时内降雨量达到150毫米以上，或12小时内降雨量达到70毫米以上，且可能引发严重洪涝灾害。（4）红色预警：24小时内降雨量达到200毫米以上，或12小时内降雨量达到100毫米以上，且可能引发特别严重洪涝灾害。1.1.59预警发布预警发布遵循“及时、准确、权威”的原则，通过广播、电视、网络、手机短信等多种渠道，向部门、企事业单位和公众发布预警信息。1.1.60防御指南（1）蓝色预警：密切关注天气变化，做好防雨、防涝、防滑措施；加强巡查，及时发觉和排除安全隐患。（2）黄色预警：停止户外作业，转移低洼地区人员；加强巡查，保证排水设施畅通。（3）橙色预警：暂停户外作业，全面启动应急预案；加强巡查，保证重要设施安全。（4）红色预警：全面停止户外作业，组织人员转移；加强巡查，保证生命财产安全。第二节高温干旱预警1.1.61预警目标高温干旱预警旨在及时、准确地预测和发布高温干旱灾害信息，为部门、企事业单位和公众提供有效的防御措施，减轻高温干旱灾害造成的损失。1.1.62预警等级根据高温干旱灾害的严重程度，预警等级分为四级，分别用蓝色、黄色、橙色和红色表示。具体划分标准如下：（1）蓝色预警：连续3天日最高气温达到35℃以上。（2）黄色预警：连续3天日最高气温达到37℃以上。（3）橙色预警：连续3天日最高气温达到40℃以上。（4）红色预警：连续3天日最高气温达到42℃以上。1.1.63预警发布预警发布遵循“及时、准确、权威”的原则，通过广播、电视、网络、手机短信等多种渠道，向部门、企事业单位和公众发布预警信息。1.1.64防御指南（1）蓝色预警：合理安排户外作业时间，避免高温时段；加强防暑降温措施。（2）黄色预警：减少户外作业，暂停高温作业；加强防暑降温措施。（3）橙色预警：全面暂停户外作业，加强高温防护；保证供水供电设施正常运行。（4）红色预警：全面暂停户外作业，启动应急预案；保证生命财产安全。第三节雾霾天气预警1.1.65预警目标雾霾天气预警旨在及时、准确地预测和发布雾霾灾害信息，为部门、企事业单位和公众提供有效的防御措施，减轻雾霾天气对人体健康和交通出行的影响。1.1.66预警等级根据雾霾天气的严重程度，预警等级分为四级，分别用蓝色、黄色、橙色和红色表示。具体划分标准如下：（1）蓝色预警：空气质量指数（AQI）达到100以上。（2）黄色预警：空气质量指数（AQI）达到150以上。（3）橙色预警：空气质量指数（AQI）达到200以上。（4）红色预警：空气质量指数（AQI）达到300以上。1.1.67预警发布预警发布遵循“及时、准确、权威”的原则，通过广播、电视、网络、手机短信等多种渠道，向部门、企事业单位和公众发布预警信息。1.1.68防御指南（1）蓝色预警：减少户外活动，关注空气质量变化。（2）黄色预警：暂停户外活动，减少交通出行。（3）橙色预警：全面暂停户外活动，加强空气质量监测。（4）红色预警：全面暂停户外活动，启动应急预案，保证生命财产安全。第九章气象服务与公众沟通第一节气象服务产品制作气象服务产品是气象部门向决策、社会公众和专门用户提供的各类气象信息。其制作过程需要严谨、科学、高效，主要包括以下几个环节：1.1.69数据收集与处理数据收集是气象服务产品制作的基础，主要包括气象观测数据、气象卫星数据、气象雷达数据等。数据收集后，需要进行处理，包括数据清洗、数据插补、数据同化等，保证数据的准确性和完整性。1.1.70气象预报模型应用气象预报模型是气象服务产品制作的核心，主要包括数值预报模型、统计预报模型和人工智能预报模型等。根据不同的预报需求，选择合适的预报模型，对未来的气象情况进行预测。1.1.71产品制作与发布根据气象预报模型的结果，结合实际情况，制作各类气象服务产品。主要包括天气预报、气象灾害预警、气候分析等。制作完成后，通过气象信息发布系统，向决策、社会公众和专门用户发布。第二节公众气象服务公众气象服务是气象部门面向社会公众提供的气象信息服务，旨在提高公众气象防灾减灾意识，保障人民群众生命财产安全。1.1.72服务内容公众气象服务主要包括以下内容：（1）天气预报：提供未来一段时间内的天气状况，包括气温、降水、风力等要素。（2）气象灾害预警：针对可能发生的气象灾害，提前发布预警信息，提醒公众采取防范措施。