概念
專業預報服務系統的設計思路是以人機互動界面為基礎，套用資料庫系統實現管理。建立了用戶檔案管理庫，行業指標及生產對策管理庫，以此為主線的專業氣象服務索引，氣象信息和服務決策的模組；根據不同的天氣要素檢索用戶檔案庫、行業指標及生產對策庫，得出影響的行業，並編制出氣象信息的預報產品和服務對策的內容，並及時傳遞給用戶。為了及時、方便、快捷地提供用戶所諮詢的常用氣象要素資料，建立氣候背景及常用氣象要素庫。針對用戶的實際需求建立適台於當地的專業氣象服務方法庫。
專業氣象預報服務系統
系統分析
（1）系統主要特點
專業氣象預報服務系統是一個支持專業氣象服務人員利用計算機完成專業預報工作的人機互動系統，目的是解決專業氣象服務中以公益服務代替專業服務、手工作業的一些現象；全面、細緻地掌握主要氣象服務行業指標及生產對策建議：完善用戶的檔案管理；開發專業氣象預報方法，從而提高專業氣象預報服務產品的質量，提高專業氣象預報製作分發的能力，促進專業氣象服務向產業化發展。本系統的主要特點是：在專業氣象預報方法和氣象服務行業指標的研究細緻、深入，填補了本省專業氣象服務系統開發方面的空白；系統自動化程度較高，操作簡便，查詢快捷；兼顧功能的擴展，留有增、補預報方法、管理模組等的功能；從使用的實際出發，行業指標細化、全面，生產對策合理、實用；常用氣象預報方法實用並添加新的預報內容；用戶管理規範；專業預報處理能力強，服務時效高，學習功能強；有較強的實用性和通用性。
（2）系統模組的功能介紹
1）庫管理系統的功能建立專業用戶服務檔案，並針對各行業的特點，提出磚瓦、供電、公路橋樑、鐵路等行業的氣象服務指標，將指標分解歸檔管理。實現用戶庫指標資料（記錄或信息）的追加、修改、顯示、索引、列印等。
2）服務概況系統的功能螢幕提醒當前著手、從事的工作，顯示歷史上這一時段內出現的極端天氣事件，出現要素的氣候均值，要素的變化幅度，索引出行業的服務指標及出現某一類天氣氣候事件時服務的用戶單位，顯示最近時段的長期預報、中期預報，農牧氣信息資料、衛星遙感信息資料，把握、組織好各類信息，快速準確的為用戶服務。
3）預報決策系統利用各種預報信息和氣象要素的實測值，建立專業預報方法，製作森林火險等級預報，磚瓦的開工期及收工期預報，池塘養魚的泛塘期預報，人體舒適度預報，冬季鍋爐採暖節能預報，結合服務指標提出各行業的決策意見和生產建議，供不同的專業用戶使用。
4）服務圖形表系統
5）圖上顯示用戶單位分布狀況，月降水、氣溫；顯示旬降水，旬氣溫，旬最高氣溫，旬最低氣溫，日相對濕度，掌握全省範圍的天氣氣候背景。
6）服務產品分發退出系統：保留的開發接口或退出專業氣象預報服務系統，返回到DOS或進入window平台。
專業氣象預報服務系統研究內容
1）專業氣象服務行業指標及生產對策的研究根據本省及本地區的實際情況，研究建立了本省主要行業氣象服務的指標庫，其中包括鐵路運輸、公路橋樑、供電系統、市政工程、池塘養魚、磚瓦生產等行業的氣象服務指標及生產對策。
2）專業氣象預報方法研究開發了包括森林火險預報、魚塘泛塘期預報、磚瓦生產最佳開工期、收工期預報、人體舒適度預報、冬季採暖期節能等預報等方法。
研究結論
根據專業氣象預報服務工作的特點和要求，設計了專業氣象預報服務系統。該系統實現了專業氣象預報服務的程式化和規範化，強化專業氣象服務工作的管理，更好地向廣大用戶開展針時性服務，提高氣象服務的現代化水平，從而提高服務效益和服務質量。
專業預報的研製方法
將氣象信息與電力生產調度、安全運行、高效決策等生產實際緊密結合，並進行綜合分析、研究，充分利用當今最新的預報先進技術和專業性強的特點，極大地滿足電力生產調度和安全運行的需求，以便高效指揮決策和調度，具體內容為：州內各流域主要水庫的降水預報，各電力線路上電線結冰(雨淞)預報，各電力線路上雷電預報，電力負荷預報，變電站未來七天有利於檢修天氣預報。
湘西州內各流域降水預報
將湘西州16個水電站的3年降水資料8縣市同時期的降水歷史資料進行相關分析，對16個水電站進行落點劃分，結果顯示落區的劃分基本與其所處的自然地理位置的劃分相一致。本方法劃出4個落區，分別為東、西、南、北部，23個變電站的落點劃分方法與此相同，利用天氣學原理和預報經驗，綜合套用數值預報產品、各種指導預報產品及本站氣象要素，尋找預報因子。由於冬半年和夏半年在氣候、大氣環流背景及影響方面差異很大，因此我們將一年分成兩個時段夏半年5～8月，冬半年1～4月和9～12月，分別建立各自的預報因子和預報方程組進行預報。
所採用資料為歐洲中心數值預報、日本降水預報及歐洲線上三大預報產品，歐洲中心預報產品包括：500百帕高空形勢預報、850百帕溫度預報及地面形勢預報、歐洲中心預報產品有格點資料，本方法採用計算機自動讀取和判別，日本降水預報包括：Jfufe502、Jfufe503、Jfsas04、Jfsas07、Jfsas09、Jfsas12。由於日本的預報產品和歐洲線上未來6天的預報產品沒有格點值，需要人工輸入。歐洲中心格點資料我們採用27.5°N～30.0°N、105°E～107.5°E範圍內的4個格點資料，預報因子有500百帕24小時變高，850百帕24小時變溫、地面24小時變壓，日本的降水預報和歐洲線上預報產品通過編碼在一個界面上統一輸入。本方法的落區預報由日本的數值預報產品來控制，量級預報由日本的降水預報和歐洲線上天氣預報及歐洲中心數值預報三者來控制，從而分別建立2組共14個各個落區的冬半年和夏半年預報方程。
其中冬半年(9～12月和1～4月)預報方程組為：
Y(1)=X(1，1)+X(2，1)+X(3，1)+X(4，1)+X(5，1)+X(6，1)
Y(2)=X(1，2)+X(2，2)+X(3，2)+X(4，2)+X(5，2)
Y(3)=X(1，3)+X(2，3)+X(3，3)+X(4，3)+X(5，3)
Y(4)=X(1，4)+X(2，4)+X(3，4)+X(4，4)+X(5，4)
Y(5)=X(1，5)+X(2，5)+X(3，5)+X(4，5)+X(5，5)
Y(6)=X(1，6)+X(2，6)+X(3，6)+X(4，6)
Y(7)=X(1，7)+(2，7)+X(3，7)
其中X(1，1)～X(1，7)為未來1～7天的歐洲中心數值預報產品高空500hPa高度預報24小時變高因子，當4個格點的24小時變高值小於0時，規定X(1，i)=1，否則X(1，i)=0；X(2，1)～X(2，7)為未來1～7天的歐洲中心數值預報產品地面形勢預報24小時變壓因子，當4個格點的24小時變壓值小於1時，規定X(2，i)=1，否則X(2，i)=0；X(3，1)～X(3，7)為未來1～7天的歐洲中心數值預報產品高空850hPa溫度預報24小時變溫因子，當4個格點的24小時變溫小於0時，X(3，i)=1，否則X(3，i)=0;X(4，1)～(4，6)為歐洲線上預報產品未來1～6天的預報因子。
當該產品預報無雨時，規定X(4，i)=0；小雨時，X(4，i)=1；中～大雨時，X(4，i)=2；大～暴雨時，X(4，i)=3。
X(5，1)～X(5，5)為未來1～5天的日本降水預報產品預報因子，當該產品預報無雨時，規定X(5，i)=0;小雨時，X(5，i)=1；中～大雨時，X(5，i)=2;大～暴雨時，X(5，i)=3。
X(6，1)為Jfufe502和Jfufe503預報產品的預報因子，當兩者都預報湘西州無雨時X(6，1)=0，否則X(6，1)=1。
Y(1)～Y(7)表示未來1～7天的預報值，當Y(1)=0或者同時滿足Y(1)≤3且X(3，1)=0且X(4，1)=0時，未來24小時晴天;當Y(1)≤3且X(3，1)=1時則未來24小時多雲或有陰天，局部有無降水，則根據Jfufe502和Jfufe503預報產品來定，當Y(1)>3時，湘西州有雨，其量級和落點由Jfufe502和Jfufe503來定；當Y(i)(i=2，3……6)≤3時，湘西州無雨，局部有無降水由日本降水數值預報產品來定，否則湘西州都有雨；當Y(7)≤2時，湘西州有雨，否則無雨。
夏半年(5～8月)由於地面冷空氣勢力較弱，其預報方程組變為：
Y(1)=X(1，1)+X(3，1)+X(4，1)+X(6，1)
Y(2)=X(1，2)+X(3，2)+X(4，2)+X(5，2)
Y(3)=X(1，3)+X(3，3)+X(4，3)+X(5，3)
Y(4)=X(1，4)+X(3，4)+X(4，4)+X(5，4)
Y(5)=X(1，5)+X(3，5)+X(4，5)+X(5，5)
Y(6)=X(1，6)+X(3，6)+X(4，6)
Y(7)=X(1，7)+X(3，7)
其中各因子的意義同冬半年，只是臨界值的取值有差別。同時由於5～8月湘西州的強降水較頻繁，未來24小時的降水量預報等級及落區預報又增加了2個預報因子，一個是歐洲線上預報產品，一個是日本的數值預報產品Jfufe504，增強了未來24小時的降水量預報能力，夏半年的預報思路及方法均同冬半年。
各流域主要水庫的中、長期預報
（1）月預報方法
該方法以中科院院士曹洪興86年發表的“數值演變規律研究”為依據，利用湘西州八縣市1971—2003年的降水資料製作了以幾個代表點為單位，可單獨使用，又可相互對比分析。修正的月降水預報，其製作、使用步驟如下。
①將某站1971—2003年各月的降水實況值，按省定質量評定標準，把12～2月以四級制分級，3～11月六級分級並製成《各月降水份級標準》。
②按上述標準將歷史降水資料進行分級列表，即《歷年各月份級表》。
③矩陣分析。以矩陣轉移原理，從縱、橫兩個方向分別以一步、二步、三步轉移機率，並統計各步最大機率，最後將縱向、橫向相結合，選取二次中皆為最大或較大機率，確定為預報對象的等級。這一步即為定性的第一步。再由降水量分級表確定各量級的數值，即為定量的預報數值。
常規的統計預報方法：①點驟圖法；②多因子分檔相關回歸法。
（2）各電力線路上雷暴預報
所用資料及統計標準：
①資料：使用湘西州八縣市氣象站1960—2001年共42年雷暴資料，日界取20～20時(台北時間);湘西自治州電業局所管轄的湘西州線路，500hPa歐洲數值預報圖，日本502、503傳真圖，T213物理量資料，本站資料。
②分片標準：湘西自治州電業局所管轄線路多達40條，逐線預報不便於研究和預報，而大多數線路相距僅幾公里，而發生雷暴天氣的天氣尺度較電力線路大。根據雷暴天氣的尺度特點和線路分布情況，我們把電力線路分為五片，即龍山片，永古片(永順、古丈)，花保片(花垣、保靖)，吉首片，鳳瀘片(鳳凰、瀘溪)。
雷暴預報研究雷暴天氣是由於積雨雲的影響而成。在春夏兩季，南北冷暖。氣流經常在我州上空交匯而成雲致雨，當雲塊在大氣擾動(如西南低渦等)作用下繼續發展，而形成積雨雲時，就會產生雷暴天氣。雷暴天氣的發生，均是在降水天氣的條件下發生的，在製作雷暴預報方法時，需考慮降水天氣的影響，即考慮未來24小時是否有降水，作為起報條件。其次，雷暴天氣與大氣不穩定能量有很大一部分來自地面和大氣層結的不穩定性，因而把單站要素及物理量指標作為預報雷暴的判別指標。
研究結論
該研究重在“精”和“專”上下功夫，由於在進行各個專業預報研製時，普遍存在資料不全或資料年代較短這個問題，如湘西州十幾座主要水庫只能收集到五座水庫的資料，電力線路上的雷暴資料空白，電線覆冰資料也不多，加之所能用的T213和歐洲等格點預報資料還不能十分精確的預報各要素，這給研製帶來了一定的困難，以致儘可能用湘西州各縣市的同期氣象資料和水庫、電力線路現有資料進行相關分析，利用高空和地面氣象要素、T213和歐洲格點資料等建立預報方程;使預報結果實現了定點、定線、定時和定量預報程度。“各電力線路上的電線結冰(雨凇)預報”和“州內各流域主要水庫的降水預報”預報效果尚可；準確率80%左右，可見，各專業預報的準確率有待於提高。
為此，研究的構想和措施就是：(1)將水庫和電力線路已有的資料收齊；(2)在沒有資料的電力線路沿線每隔40km建一個自動觀測站，積累資料；(3)引進中小尺度數值預報模式——MM5，加本站要素提高預報能力；(4)在今後使用過程中不斷修改完善預報系統以逐步提高其預報準確率。這樣才能實現真正意義上的客觀，定量，定點和定線。
