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Protocol
􀂄 SPB : System Processing Board
􀂄 SPC : System Processing Computer
􀂄 SSR :Secondary Surveillance Radar
􀂄 TOA : Time Of Arrival
􀂄 TWY : Taxiway
􀂄 TXU : Transceiver Unit
MOS方法及其應用
An introduction to MOS & it’s
applications
邢謙王峰云
華東氣象中心，上海
內容提要
 MOS介紹
 MOS在美國
 MOS在中國
 MOS方法推動航空氣象業務發展
MOS
 Model Output Statistics 模式輸出統計量
 為什么說MOS是一種傳統的NWP統計釋用
方法？
 起源由來實現方法應用現狀未來發展
 MOS方法的價值
MOS的概念
 MOS方法，又稱“模式輸出統計量”，1972
年由美國氣象學家Glahn和Lowry提出并投
入短期業務預報應用；
 業務實踐表明，MOS方法是數值模式預報
產品客觀釋用及制作定點定量要素預報的
有效工具。
MOS的實現
 把數值預報模式的輸出量作為預報因子，
并與預報時效對應時刻的天氣實況（預報
對象）建立統計關系，實際操作中，一般
采用多元線性回歸方法建立預報方程組。
作預報時，只要把數值模式輸出結果代入
所建立的預報方程組，即可得出氣象要素
的客觀預報信息。

 

 

MOS的意義
 純粹的動力預報（DMO）在天氣要素預報水平上
仍不能滿足業務預報的需要，而統計釋用技術的
發展則彌補了數值預報本身的不足，因此，在數
值預報的基礎上應用統計釋用或“物理解讀”等方
法，實現數值預報產品的定量應用，做“定時、定
點、定量”的精細化預報，是當前數值預報業務應
用的主旋律。
 在眾多的統計預報方法中，MOS方法仍然是目前
用得最多、效果較好的動力統計方法，在國際上
被普遍應用。
MOS方法的優點
 MOS可以引入許多其他方法難以引入的預
報因子，如垂直速度、渦度等具有顯著物
理意義的物理量，還可以引入實時地面和
浮標觀測資料、多種遙感探測資料、氣候
背景資料等，進一步提高預報水平；
 MOS能自動修正數值預報模式的系統偏
差，因此，在目前數值預報還不能完全正
確的情況下，MOS方法的預報精度普遍優
于PP（Perfect Prognosis）法。
MOS方法也存在一些不足
 要求至少有1~2年的數值預報產品歷史資料
作為建立MOS方程組的樣本資料；
 一旦數值預報模式作了改進或變更，就會
影響到MOS預報的效果，需要重新推導或
修正MOS方程；
 只是針對單個模式，與集合預報有差距。
MOS方法應用的注意事項
 選用有物理意義的預報因子，是MOS預報
穩定可靠的關鍵；
 按季節和地理區域的不同，建立不同的
MOS預報方程，可有效提高MOS預報的效
果；
 加強MOS與其他預報方法的有機結合。

MOS方法的應用現狀
 MOS一直是美國氣象界普遍采用的數值預報產品
釋用方法；
 MAV、MET、FWC…
 站點MOS、格點MOS、高分辨率MOS（任意點）…
 文本、數字式、圖形格式…
 MOS要素預報、MOS概率預報
 MOS與其它方法的集成
 Internet、AWIPS途徑
http://www.nws.noaa.gov/mdl/synop/products.shtml
MOS方法的應用現狀（續）
 20世紀70~80年代， MOS被引入我國。
 1985年10月，CMA NMC的MOS預報系統于投入
運行，歷經20年的經驗積累和國家數值預報模式
的幾次調整，現在能夠提供全國2000多個臺站的
溫度、相對濕度、云量、風、降水及能見度等要
素的客觀預報，并實現了預報業務運行。
 降水預報尚未達到可用程度，溫度和相對濕度的
短期預報在大多數情況下是可用的或是可參考
的，但還有待進一步改進。
 與中尺度模式、衛星、雷達探測資料的結合
 與T213模式共同發展
 MOS與其它方法的集成
MOS方法的未來發展
 在2004年84th AMS /16th NWP大會/20th天氣分析與預報大會上，還專
門開辟了MOS議題，對MOS方法的新進展及其未來發展方向作專題
討論。
 PMSESSION 6: MODEL OUTPUT STATISTICS (MOS) (ROOM
619/620)
 PM6.1 MODEL OUTPUT STATISTICS (MOS) GUIDANCE FOR
SHORT-RANGE PROJECTIONS. J. Paul Dallavalle, NOAA/NWS, Silver
Spring, MD; and M. C. Erickson and J. C. Maloney, III1:45
 PM6.2 ADJUSTING MODEL OUTPUT STATISTICS (MOS) SURFACE
TEMPERATURE FORECASTS USING MULTIPLE LINEAR
REGRESSION AND KALMAN FILTERING. Andrew A. Taylor, Univ.
of Oklahoma, Norman, OK; and L. M. Leslie and M. B. Richman2:00
 M6.3 PRODUCING MOS SNOWFALL AMOUNT FORECASTS FROM
COOPERATIVE OBSERVER REPORTS. Rebecca L. Cosgrove,
NOAA/NWS, Silver Spring, MD; and B. Sfanos2:15
 PM6.4 ARE MODEL OUTPUT STATISTICS STILL NEEDED?. Peter P.
Neilley, WSI, Corp, Andover, MA; and K. A. Hanson
MOS方法的未來發展
 MOS已經在走集合化的路子；
 站點MOS——格點MOS——任意點MOS；
 增加MOS預報站點，如中尺度站網、西太平洋測站得MOS產品；
 進一步滿足對航空用戶的需求：改善云高、能見度、云層、陣風等的
　
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