请分别介绍下CMA,NCEP,JMA,KMA的全国和区域数值天气预报,并分别说出他们的模拟区域范围、水平分辨率(单位:公里或间隔经纬度)、垂直层数、有无集合预报
时间: 2023-03-29 22:02:59 浏览: 376
CMA、NCEP、JMA、KMA都是全球知名的气象预报机构。它们都提供全国和区域数值天气预报服务。
CMA(中国气象局)的全国数值天气预报模型覆盖中国境内,模拟区域范围为东经70°-140°,北纬15°-55°,水平分辨率为.1度(约10公里),垂直层数为50层,有集合预报。
NCEP(美国国家海洋和大气管理局)的全球数值天气预报模型覆盖全球,模拟区域范围为经度°-360°,纬度-90°-90°,水平分辨率为.25度(约25公里),垂直层数为64层,有集合预报。
JMA(日本气象厅)的全国数值天气预报模型覆盖日本境内,模拟区域范围为东经120°-150°,北纬20°-50°,水平分辨率为.05度(约5公里),垂直层数为60层,有集合预报。
KMA(韩国气象局)的全国数值天气预报模型覆盖韩国境内,模拟区域范围为东经120°-150°,北纬30°-45°,水平分辨率为.02度(约2公里),垂直层数为60层,有集合预报。
相关问题
已有ncep再分析数据nc文件,请分析全球气温平均,用python
来完成该任务的步骤如下:
1. 首先,需要导入所需的库:numpy、netCDF4和matplotlib。
2. 然后,需要打开nc文件并读取所需的变量。可以使用netCDF4库中的Dataset()函数来打开文件。一旦打开了文件,就可以使用该库中的variables属性来读取变量。
3. 接下来,需要计算全球气温平均,这可以通过将所有地球表面格点的温度相加后再除以总格点数来完成。此外,需要使用numpy库来处理数学计算。
4. 最后,使用matplotlib库中的plot()函数来可视化结果。
下面是Python代码示例:
```python
import numpy as np
import netCDF4 as nc
import matplotlib.pyplot as plt
# 打开nc文件
ds = nc.Dataset("ncep_anl_201907.nc")
# 读取变量
lons = ds.variables["longitude"][:]
lats = ds.variables["latitude"][:]
temp = ds.variables["temp"][:]
# 计算全球气温平均
global_temp = np.mean(temp)
# 输出结果
print("Global average temperature:", global_temp)
# 可视化结果
plt.imshow(temp[0,:,:])
plt.colorbar()
plt.show()
```
其中,"ncep_anl_201907.nc"是nc文件路径,"longitude"、"latitude"和"temp"是nc文件中的变量名。该代码将显示温度在第一个时间步长和所有经纬度上的图像,并打印出全球平均温度。
站点MOS建模预报模块的其他说明
站点MOS建模预报模块是一种基于数值预报模型的预报方法,可以对气象要素(如温度、降水等)进行预报。该模块主要有以下特点:
1. 可以根据不同的数值预报模型,如欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)等,进行预报。
2. 预报时间可以根据需要进行设置,通常可以预报未来1至7天的气象要素。
3. 预报结果可以根据不同时间段进行统计和分析,如小时、日、周等。
4. 预报结果可以通过图表、表格等形式进行展示,方便用户进行查看和分析。
5. 该模块还可以对气象要素的误差进行评估和优化,提高预报精度。
总之,站点MOS建模预报模块可以为用户提供更准确的气象预报信息,方便用户进行决策和规划。