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采用GFS背景场资料和ADAS资料同化系统,使用WRF模式对2014—2016年青岛近海17个海雾个例进行了模拟,分析了3种能见度算法的预报效果。结果表明,FSL(Forecast Systems Laboratory)算法对于沿海站、岸基站雾的预报较SW99(Steolinga and Warner 1999)算法有优势;对于海岛站而言,SW99算法则优于FSL算法。混合算法CVIS(Combined Visibility)较单一算法预报雾准确率有所提高。3种能见度算法基本上是高估能见度的,SW99算法能见度预报均方根误差最大。另外,SW99算法对沿海站、岸基站雾开始时间预报较实况多偏晚,结束时间预报较实况多偏早,持续时间预报较实况多偏短。 相似文献
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2018年6 月5~9日青岛近海发生一次海雾天气过程,为6月9日2018上海合作组织青岛峰会开幕式演出的天气预报服务,特别是能见度精细化预报带来了很大的预报难点。本文分析了此次海雾天气的生消过程,并重点讨论了6月9日能见度变化的主要原因。4~7日边界层内接近接地的强逆温层的建立,有利于海雾的形成与维持。由于白天时段日射增温导致能见度好转,海雾出现日变化。自7日夜间开始地面气压场梯度明显减弱,南风减弱转为偏东风,暖湿气流供应减弱不利于海雾天气的维持。8日之后,边界层内上升运动逐渐增强且混合层高度明显增加,中低层干冷空气的侵入,导致边界层内逆温结构被破坏、近地面湿层消失,使此次海雾过程趋于消散。9日傍晚的能见度条件基本达到演出要求。9日夜间受焰火燃放污染物影响,能见度短时波动。各种海雾客观预报方法预报准确率达到66%左右,主观预报订正准确性高于客观预报。 相似文献
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青岛近海夏季海风特征及其预报方法研究 总被引：3，自引：1，他引：2
采用2003～2006年7～9月青岛以及沿海地区自动站资料、探空资料对青岛近海海风进行了统计分析.平均而言,青岛近海7～8月海风发生频率为30%～35%,9月海风发生频率为25%;海风开始时间平均为10:00～12:00,结束时间可以持续到18:00～19:00;海风在垂直方向上厚度为500～600 m左右.青岛近海海风的发生与否取决于青岛上空低层925 hPa风速大小、低层大气稳定度、海陆温差以及海平面气压差四方面的综合效应.通常,925 hPa风速达到8 m/s,系统风较强时不利于海风建立;当低层大气不稳定时,有利于触发海风环流的建立;海陆温差达到4 ℃以上时,青岛近海易出现海风;此外,当地转风为离岸风时,海阳站或日照站与青岛本站08:00时海平面气压差>1 hPa时,当日一般不会出现海风.综合以上预报因子及其指标,通过建立逻辑回归模型,初步实现了夏季青岛近海海风能否发生的客观预报,并在2007年举行的国际帆船赛期间得到了应用. 相似文献
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由于能见度具有局地性和复杂的非线性变化特征,一直是精细化预报的难点。人工神经网络对复杂变化过程的模拟能力较高,为解决这一难题提供了可能性。本文采用循环神经网络,利用福州气象观测站地面观测数据,建立了福州单站能见度短临预报模型,并就预报能力进行了评估。随机检验结果表明,在1 h、3 h、6 h时效上,循环神经网络的预报与观测的变化趋势一致性较好;均方根误差比基于实况的预报分别减小15. 75%、31. 66%、41. 26%,说明具备较好的预报能力;平均绝对值误差比传统BP神经网络分别减小12. 90%、24. 45%、38. 99%,表明循环神经网络对能见度预报具有优势,为能见度的精细化短临预报提供了新途径。 相似文献
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文章通过BP神经网络模型,利用西沙站的实测潮位推算三亚站潮位,研究用一地点的潮位资料去推算另一地点(异地)潮位的方法。文章比较了不同隐含层节点数和输入因子对潮位推算结果的影响,采用预测时间(t)之前N个小时(t–N+1,…,t–1,t)西沙站的实测潮位数据作为输入因子,输入因子数目在2~10之间,隐含层分别采用节点数3、4、5、10和15建模,分多种情况进行推算。结果显示,对文中使用的特定情形,隐含层为4个节点的效果最好,隐含层为15个节点的效果最差;输入层为2个节点的效果最好,输入因子增多会使得推算效果变差。隐含层为4个节点、输入因子为t–1、t时刻潮位的仿真验证的结果最好,推算值和实测值之间的相关系数为0.9901,均方根误差为0.06m,误差在–0.16~0.15m之间。结果表明,如果两个地点的潮位具有物理上的关联,通过BP神经网络模型,用一地点的实测潮位推算另一地点潮位的方法是可行的。 相似文献
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为了提高雾与能见度的预报水平,对业务上常用的两种能见度诊断方案,即Stoelinga and Warner(SW)方案与Forecast Systems Laboratory (FSL)方案的改进进行预报试验,SW方案基于Gultepe方案考虑了液态水粒子数浓度对能见度的影响,FSL改进方案中利用了递减平均法对公式中用到的温度与露点温度进行订正,并用其重新计算公式中的相对湿度。基于山东省气象科学研究所逐时更新循环(hourly update cycle,HUC)业务模式输出结果,从2015—2016年选取10次雾天气过程,并详细分析了2015年11月13—14日这次雾天气过程的预报结果,比较了改进前后各方案对雾与能见度的预报效果,结果显示:在模式预报的雨水含量占总液态含水量比例较大的预报时效,改进后的SW方案对雾与能见度预报效果优于原始方案,在模式预报液态含水量接近0的预报时效,改进前后的SW方案对雾与能见度的预报效果相当;利用订正的温度与露点温度重新计算相对湿度,其平均绝对误差(mean absolute error,MAE)降低明显的预报时段,改进后的FSL方案对雾与能见度的预报效果大大提升。将两种改进后的方案相融合并进行预报试验,结果显示,综合对能见度与雾的预报效果,Combined Visibility(CVIS)方案要优于其他两种改进方案。 相似文献
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水平能见度经验公式在青岛沿海地区的应用 总被引：3，自引：1，他引：2
利用青岛4 a的能见度观测资料和大气气溶胶光学参数反演资料检验了4种能见度经验计算公式的适用性。发现Koschmieder公式和乘幂公式能更好地刻画能见度和气溶胶光学厚度间变化趋势上的相关性,但是由于能见度观测的不确定性和气溶胶光学参数反演的不准确性导致的数据离散性,需要确定更有代表性的经验参数。利用最大发生频率原则确定不同光学厚度对应的能见度值,据此确定适合青岛的各经验公式的经验参数,最后利用MODIS光学厚度资料将乘幂经验公式应用到青岛附近沿海地区能见度的计算,发现春季和夏季的能见度低于其他季节。 相似文献
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针对东营市2016—2017 年出现的27 个低能见度天气过程,利用 MP -3000A 型地基微波辐射计二级数据,计算过程影响期间逐10 min 的逆温层温差、逆温层厚度和低层相对湿度等物理量。 结合空气质量和能见度变化情况,按照雾和霾、雾、降水三类天气对 27 次过程进行分类研究,总结地基微波辐射计观测的温湿度量对低能见度天气的指示意义和参考指标。结果表明:(1)雾和霾共同影响导致的低能见度天气出现在冬半年,PM2. 5浓度越大通常对应的能见度越低;逆温层温差和逆温层厚度与能见度的相关系数分别为-0. 39 和-0. 45,逆温层温差增大指示能见度降低,逆温层厚度减小指示能见度升高。低层相对湿度在 90%以上时,能见度受雾影响通常小于 2 km;低层相对湿度在80%以下时,能见度受霾影响仍然维持在5 km 以下。(2)雾影响导致的低能见度天气多出现在冬半年,与 PM2. 5浓度无关;逆温层温差和逆温层厚度与能见度的相关系数分别为-0. 54和-0. 45。在逆温层生成和破坏阶段,逆温层温差变化幅度大,对能见度的指示性更强,而逆温层厚度变化幅度相对较小,多维持在 300 ~ 400 m 之间。低层相对湿度 90%以上时能见度通常小于5 km,当低层湿层消失后能见度升高至 5 km 以上。(3)降水影响导致的低能见度天气出现在夏季,多伴随短时强降水出现,强降水时段逆温层温差达到8 ℃ 以上,逆温层厚度为 500 m;强降水结束后,逆温消失,能见度转好。 相似文献
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基于观测和再分析数据的LSTM深度神经网络沿海风速预报应用研究 总被引：3，自引：1，他引：2
基于海洋气象历史观测资料和再分析数据等,利用LSTM深度神经网络方法,开展在有监督学习情况下的海面风场短时预报应用研究。以中国近海5个代表站为研究区域,通过气象台站观测数据和ERA-Interim 6 h再分析数据构建数据集。选取21个变量作为预报因子,分别构建两个LSTM深度神经网络框架(OBS_LSTM和ALL_LSTM)。经与2017年WRF模式6 h预报结果对比分析,得出如下结论:构建的两个LSTM风速预报模型可以大幅降低风速预报误差,RMSE分别降低了41.3%和38.8%,MAE平均降低了43.0%和40.0%;风速误差统计和极端大风分析发现,LSTM模型能够抓住地形、短时大风和台风等敏感信息,对于大风过程预报结果明显优于WRF模式;两种LSTM模型对比发现,ALL_LSTM模型风速预报误差最小,具有很好的稳定性和鲁棒性,OBS_LSTM模型应用范围更广泛。 相似文献
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运用统计分析方法,对上海沿海3个浮标站的逐小时的2min平均风速和极大风速进行分析,发现两种风速具有很好的线性关系。通过建立两种风速的回归方程,获得了估计极大风速的客观方程,对3个浮标站,单站一元一次回归方程都能很好得反映2 min平均风速和极大风速的关系,实测极大风速与拟合极大风速的平均绝对误差均小于1 m/s;3个浮标的拟合数据都是以正偏差为主;3个浮标拟合偏差2 m/s的样本数都在5%以下。利用WRF模式预报风速进行极大风速试报,结果表明,3个浮标实测极大风速与预报极大风速的平均绝对误差均小于2 m/s,偏差4 m/s的样本数在10%以下,TS评分均在74分以上,建立的极大风速客观预报方程的效果比较理想。 相似文献
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以地面影响系统为主要依据 ,使用天气动力学和统计学相结合的方法 ,将1 983～ 2 0 0 0年 6～ 8月青岛地区的 4 0次暴雨分为气旋、台风和冷锋 3种类型。根据预报经验 ,选取相应的预报因子 ,建立 0 -1权重回归方程 ,用于预报青岛地区未来 2 4 h的暴雨。对于台风暴雨 ,认为来自低纬度洋面的东南 (或西南 )低空急流是水汽、涡度的输送通道 ,它向台风提供了形成暴雨所需的水汽和能量 ,因此把它列为起始场条件。因子选取了代表水汽、位势不稳定、能量及冷空气活动的物理因子。统计得出 :台风类暴雨方程的预报准确率为 96%。用该方程对1 975年 6～ 8月进行试报 ,没有出现空漏报现象 ,效果较好 相似文献
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利用青岛市2003年8月~2011年8月的太阳辐射观测资料及常规气象地面观测资料,采用双标图分析、相关分析等统计方法,研究了地面太阳总辐射的变化特征及其影响因子。结果表明:青岛地面太阳总辐射呈现春季最大,夏秋季次之,冬季最小的季节变化特征;大气透射率夏季最小,其他3个季节相差不大。双标图分析及相关分析表明:总云量、能见度及相对湿度是辐射的主要影响因子,其中总云量对辐射变化起重要作用,能见度次之,相对湿度的影响最小。云对辐射有强的衰减作用,且低云的影响相对中高云大;实际大气中相对湿度和能见度对辐射的影响主要反映在两因子对云量的影响上,排除云的影响后相对湿度和能见度对辐射的衰减相对小,且不同云量条件下表现不同,云量较大时透射率随着相对湿度和能见度的变化较为明显。青岛地面太阳辐射受风向影响明显,盛行风为东南风的情况下,大气透射率较盛行风为西北风的情况下要小,且冬、春、秋3季节的大气透射率受风向影响大,夏季受风向影响小。 相似文献