本书是作者累积多年业务经验编写而成，从5个章节介绍格点预报的发展与关键技术。第1章介绍格点预报发展的历史脉络；第2章讲解如何在Linux系统上搭建所需的计算机环境；第3章是在上一章基础上介绍研发的网格预报系统建设的工程技术和网格化预报算法以及一些实验研究；第4章介绍如何将已有的站点预报产品通过最优插值(0I)等算法进行数据融合；第5章介绍预报产品的一些检验方法和技巧。
本书是科研和业务相结合的结晶，可作为天气预报业务工作者和高校学生学习的参考教材，对从事气象领域相关的预报系统研发和应用的工程技术人员具有较高的参考价值。

序言
第1章 模式订正发展历程
1.1 天气预报流程
1.2 数值模式产品误差
1.3 动力一统计的发展
参考文献
第2章 系统基础知识
2.1 从零开始
2.1.1 系统信息
2.1.2 用户搭建
2.1.3 建立用户工作目录
2.2 系统依赖库
2.2.1 选定编译器
2.2.2 安装zlib库
2.2.3 安装szip库
2.2.4 安装jpeg库
2.2.5 安装libpng库
2.2.6 安装cmake构建器
2.2.7 安装jasper库
2.2.8 安装MPICH库
2.2.9 安装HDF5库
2.2.10 安装NetCDF库
2.2.11 安装Python软件
2.2.12 安装ecCodes库
2.2.13 安装GRIB-api库
2.2.14 安装sqlite库
2.2.15 安装PROJ库
2.2.16 安装GEOS库
2.3 Python扩展库安装
2.3.1 CUDA安装
2.3.2 深度学习库安装
参考文献
第3章 系统搭建与核心算法
3.1 系统概述
3.1.1 系统框架
3.1.2 系统预报流程
3.2 数据下载
3.3 数据入库
3.4 数据预处理
3.4.1 格点插站点
3.4.2 格点插格点
3.5 模型建立
3.5.1 气温网格建模预报
3.5.2 风场网格建模预报
3.5.3 GPU加速建模
3.5.4 要素一致性算法
3.5.5 降水网格建模预报
参考文献
第4章 格站融合算法
4.1 发展概述
4.2 逐步订正算法
4.3 最优插值算法
4.3.1 基础知识
4.3.2 最优线性无偏估计
4.3.3 最优插值推导
4.3.4 最优插值计算流程
4.3.5 最优插值实例
参考文献
第5章 预报结果检验
5.1 地理信息
5.2 气温检验
5.2.1 箱体综合检验图
5.2.2 滚动预报结果对比
5.3 降水检验
5.3.1 总体检验
5.3.2 泰勒图检验
5.3.3 性能图检验
5.4 注意细节
参考文献