6月15日GFS模式雲量預測

在測試讀取GFS模式的預測，遲些也許能計算出視寧度和透明度(不計煙霞)的預測。
圖中1代表100%密雲，0是0%完全無雲

最初步的透明度預測...
透明度 (不考慮煙霞)
深藍    : 極佳
藍       :    佳
淺藍    : 普通
青藍    :    差
白       :  多雲


色階是將美國GFS模式預測的北美地區大氣水汽含量和
加拿大CMC預測的透明度相比較而初步得出的，未必
是最佳的值亦不知道這麼做是否對。

沙发！顶一顶，这比我那套东西精密多了。
不知道bug怎么弄出了透明度？还是按照不同层的风速？或者用回RAMS的那套？

gfs原始數據中有整個大氣層的相對濕度一項，因為如不考慮污染物則水
汽就應該是唯一影響透明度的東西，所以估計CMC用來表達透明度的也應該是
這項(其實CMC的說明也似乎是這個意思)。的而gfs是全球模式，拿它的水
汽預測和CMC的透明度預測比較就立即就能得出大約的值了

所有层的水汽叠加咯？

第一张是昨天的预报吗？感觉非常不准，昨天下午到傍晚，南京一直是透明度非常好的晴天，云量不超过20%

是昨晚的預測，時間是UTC即時香港時間減8。
我覺得目前主要問題是如何考慮高雲(卷雲)的影響，南京一帶昨日就曾受
這種雲影響。它們可能薄得不影響觀測甚至難以察覺，但在模式中的比重
並不比低雲輕。

因為gfs的原始檔除了預測的總雲量外，也分開了低-中-高三層的
雲量。其實之前我已想了很久，該不該把高雲的比重刻意調低...這樣
看起來會和衛星雲圖較接近，但又不知實際地面看到的高雲的影響如
何，說不定會弄巧反拙 :?:

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一晚的預測就算不準也根本毫不奇怪，況且預報圖
是晚上的，「下午至傍晚」的雲量如何是不能比較
吧...
你用的真是原來公式? 原公式中RH0怎可能是1? :?:

一晚的預測就算不準也根本毫不奇怪，即使是氣象
台的正式預測也常常不準吧...況且預報圖是晚上的，
「下午至傍晚」的雲量如何是不能比較...

你用的真是原來公式? 原公式中RH0不可能可能是1吧? :?:
GRADS完全可以做到在GFS數據中提取相對濕度然後計
出雲量，不過我並不認為會比原本數據中的雲量好。
這雲量圖只是以GRADS程式直接讀取美國的GFS模式輸
出的雲量，GRADS只做了圖像的平滑化處理。如果覺得
一點都不準不要怪我，怪美國那些製作模式的人白吃飯
吧，兩三下散手就可以做得比他們好了...但先要有實
質證明才好....

另一點要切記的是，模式實際解像度只有百多公里...

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你不是用當中有除(1-rh0)的公式? rh0=1就根本不能除了...
抑或你改了公式使rh0為百分比的值? :?:
你用的美國的mm5不是說也只有100公里解像度嗎?

這裏的雲量我只是用現成的值，但原始數據檔的數據絕對足
夠作任何修改，想改用自訂的從濕度估算雲量的方法亦絕無
問題....如果想做透明度甚至視寧度的預測亦只能寄望或許能從這
大量的原始數據中計出來，現成的圖像式的預報圖肯定辦不
到。

我本來的目的也實在不是預測大尺度的雲量，試用全球模式的預測
實在逼不得已，但更不願糾纏於預報圖數據有限的問題，總覺會比
過往為遷就不足的數據而勉強做出的計算方法好。解像度不足將來
有高解像的數據就能解決，扭曲了的計算方法卻可能再也不適
合而要重新做起。所以即使解像度低令準確度有限也沒甚麼要緊，
萬丈高樓從地起，先做出以上幾項的計算，盡可能將計算方法調節到
最好，打好根基，將來絕對有可能得到更高解像度的數據去提高
準確度。

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原公式的rh0的意義在於雲只會出現於rh大於rh0的地區，rh0設為
0即是幾乎全世界都有雲，實在不敢苟同。

「我想应该由结果来判定一个方法好不好，如果结果能够描述
客观事实，那么这个方法也就不是错到底的方法了。 」這可
視為統計學，但必需有大量和長期的數據支持。老實說吧，說
了這麼久，就是對「好像我的湿度法的预测还准确一些啦」一句
反感，背後沒理論支持的方法又不是已經從統計證明到是有效，真不
知從何說起，卻一下子要來否定現有的東西，這樣至少是太過急
進了。

Okay, I apologize for that.，这个方法确实是不科学的。

我想现在至少得把GrADS如何弄出云量图的方法弄出来，我不想弄了一个多月但是出的结果还是要是错的。