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多普勒激光雷达在台风等强天气背景下的探测能力亟待研究,为此将多普勒激光雷达与70 m测风塔超声风温仪在同址同高度探测台风“利奇马”影响期间的边界层风场数据进行对比,并分析多普勒激光雷达的误差分布以及变化情况。结果显示:在高度70 m上,两者的水平风速、风向相关系数分别为0.97和0.99,垂直风速的相关系数为0.36。以超声风温仪为参考值,激光雷达水平风速、垂直风速和风向均方根误差分别为1.06 m/s、0.46 m/s和17.10 °。深入研究表明:降水对多普勒激光雷达测量水平风速和垂直风速误差均有一定影响。当激光雷达信噪比大于2 000时,各参量的误差与信噪比呈负相关关系。研究表明多普勒激光雷达至少可以较好地刻画台风环流内的水平风场结构及演变,可应用于台风外围环流影响下(即较弱降雨条件下)边界层风场的高分辨率探测和研究。 相似文献
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登陆台风边界层风廓线特征的地基雷达观测 总被引：2，自引：0，他引：2
为了分析登陆台风边界层风廓线特征,利用2004—2013年中国东南沿海新一代多普勒天气雷达收集的17个登陆台风资料,采用飓风速度体积分析方法,反演登陆台风的边界层风场结构特征。与探空观测对比表明,利用雷达径向风场可以准确地反演登陆台风的边界层风场结构,其风速误差小于2 m/s,风向误差小于5°。所有登陆台风合成的边界层风廓线显示,在近地层(100 m)以上,边界层风廓线存在类似急流的最大切向风,其高度均在1 km以上,显著高于大西洋观测到的飓风边界层急流高度(低于1 km)。陆地边界层内低层入流强度也明显大于过去海上观测,这主要是由陆地上摩擦增大引起。越靠近台风中心,边界层风廓线离散度越大,其中,径向风廓线比全风速以及切向风廓线离散度更大。将风廓线相对台风移动方向分为4个象限,分析边界层风廓线非对称特征显示,台风移动前侧入流层明显高于移动后侧。最大切向风位于台风移动左后侧,而台风右后侧没有显著的急流特征,与过去理想模拟的海陆差异导致的台风非对称分布特征一致。 相似文献
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NOAA/NESDIS多平台热带气旋风场资料在中国东海区域评估 总被引：1，自引：0，他引：1
台风风场结构对台风预报和灾害评估具有重要的意义。作为目前仅有的高水平分辨率台风风场结构资料--NOAA/NESDIS全球多平台热带气旋风场资料（MTCSWA）,虽然在北大西洋地区已经利用H*Wind资料进行了评估,但在西北太平洋地区还没有相关的评估和验证。利用自2008年以来影响浙江的3个台风的沿海海岛站和浮标站风场资料,以及相关的卫星资料,对MTCSWA资料进行了初步评估。结果表明MTCSWA资料所表现的台风非对称结构与卫星观测一致,MTCSWA资料的风速与实际观测风速的平均绝对误差（MAEs）为4.7 m/s,与北大西洋的误差（5.0 m/s）相当,但在台风内核区域（大风半径附近）风速被低估,MAEs达7.4 m/s。 相似文献
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本文对非线性风场的 VAD技术 ,从理论上进行了比较详细的分析 ,并对非线性风场中的非线性判断、非线性模型建立以及提取测站上空风向风速做了讨论。分析表明 ,均方根误差 RMS可作为风场线性与否的判据 ,若用二阶及其以下谐波拟合 ,且拟合 RMS<1.5 m/ s,则认为该风场为线性 ,否则为非线性 ;而且RMS≤ 1.5 m/ s可以用来确定该非线性风场多项式描述的程度 ,这样从雷达距离较远的非线性风场得到的测站上空水平风风向风速与准确值有较好的一致性 相似文献
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通过浮标资料和模拟试验,对比不同路径下台风的10 m风场的时空演变规律。结果表明,由于登陆台湾岛位置不同,三种路径的台风在台湾海峡内风场随时间变化差异较大,北路台风在海峡内风向转变最早,中路台风风速极值出现最早,南路风速被削减最明显。在中尺度数值模式(Weather Research Forecasting, WRF)模拟试验中,YSU边界层参数方案模拟效果最优,对于中路台风的模拟效果最好。模拟结果表明,北路台风在过岛过程中,大风圈从北部绕过海拔较高的地形,风速减弱不明显;中路和南路台风由于中低层环流难以过山,强风中心通过动力减压作用出现在背风坡,并范围逐渐增大,取代原中心。地形敏感性试验表明,受中央山脉影响,在靠近台湾岛时迎风面大气堆积风速增强,南路台风的风场在登陆福建前受地形阻挡削减最大,中心风速减小幅度为20 m·s-1。 相似文献
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利用2014—2017年华南沿海及南海的浮标站、海岛站、石油平台站、沿海自动站等277个自动站风场数据,与ASCAT反演风场进行了对比分析。结果表明,当观测风速小于5 m/s(大于15 m/s)时,ASCAT反演风速的平均绝对误差在3 m/s左右(存在2级左右的高(低)估);当风速介于5~10 m/s时,平均绝对误差在2 m/s左右(多数ASCAT有1~2级的高估);介于10~15 m/s时,ASCAT反演结果相对最好,风速、风向准确率能够达到60%以上。ASCAT对风速的反演结果受陆地影响较大,与观测风速的相关系数从高到低可分为三类:(1)浮标、平台站;(2)西沙、南沙自动站;(3)广东沿海自动站及海岛站、海南海岛站。ASCAT反演风场在风向的应用较风速更优,其中,东北风样本数最多,其次分别为西南风、东南风和西北风。浮标站、平台站、西沙自动站的风向反演质量相对较好;所有测站风向偏差主要由5 m/s以下的弱风贡献。单站多年月平均风速变化显示,ASCAT反演风速相对测站主要为正偏差,且秋冬季比春夏季偏差更大,这可能与大气稳定度有关。 相似文献
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基于中国科学院南海海洋研究所提供的2012年1月1日—2013年12月31日西沙自动气象站观测资料以及同时间序列的欧洲中心ERA-interim再分析风场产品,统计了ASCAT和HY-2A散射计风场产品的误差特征,分析散射计资料在南海的适用性。分析得出:ASCAT和HY-2A的风速、风向与自动站一致性高,相关系数均大于0.85,ASCAT风速和风向均方根误差分别为1.57 m/s和15.42 °,HY-2A均方根误差略微偏大,分别为2.02 m/s和24.75 °;ASCAT和HY-2A散射计与ERA-interim风速、风向有很好的一致性,在不考虑低风速（ < 3 m/s）的条件下,风速均方根误差分别为1.40 m/s和1.56 m/s,风向均方根误差分别为15.09 °和17.07 °,与设计精度一致,表明ASCAT与HY-2A风场产品在南海是适用的。此外,散射计相对再分析风场的偏差没有明显的季节性变化 相似文献
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高时空分辨率三维风场在强对流天气临近预报中的融合应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以业务应用为目标,开展高时、空分辨率三维风场在强对流天气临近预报中的融合应用研究。运用北京快速更新多尺度分析和预报系统集成子系统（RMAPS-IN,Rapid-refresh Multi-scale Analysis and Prediction System-Integration）,对雷达四维变分分析系统（VDRAS）30 min临近预报的高时、空分辨率三维风场作为数据源与自动气象站风场观测进行快速融合处理。结果表明,以VDRAS临近预报风场取代数值模式预报场作为融合初猜场后形成的分析结果对于风场有明显的改善:（1）长时间序列客观检验结果表明,地面10 m高风场U/V分量绝对误差分别为0.05和0.06 m/s。实时融合对未来预报的影响随着预报时效的延长,U/V分量的绝对误差不断增大。（2）对于11个强对流个例,地面10 m高风场风速均方根误差降低0.3 m/s,风向均方根误差降低13°;边界层三维风场,风速均方根误差降低0.8 m/s,风向均方根误差降低10°。平原站点融合以后风速、风向预报效果有较大改善,山区站点融合以后改善相对较小。（3）通过对2017年7月20日暴雨和7月7日雷暴大风个例的详细分析,发现融合基于雷达资料四维变分同化获得的高分辨率临近预报风场对各对流系统中的中尺度结构特征给出了更加细致准确的描述。 相似文献
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Forecasting the rapid intensification of tropical cyclones over offshore areas remains difficult. In this article, the Weather Research and Forecast (WRF) model was used to study the rapid intensification of Typhoon Haikui (1211) off the shore of China. After successful simulation of the intensity change and track of the typhoon, the model output was further analyzed to determine the mechanism of the rapid change in intensity. The results indicated that a remarkable increase in low-level moisture transportation toward the inner core, favorable large-scale background field with low-level convergence, and high-level divergence played key roles in the rapid intensification of Typhoon Haikui in which high-level divergence could be used as an indicator for the rapid intensity change of Typhoon Haikui approximately 6 h in advance. An analysis of the typhoon structure revealed that Typhoon Haikui was structurally symmetric during the rapid intensification and the range of the eyewall was small in the low level but extended outward in the high level. In addition, the vertically ascending motion, the radial and tangential along wind speeds increased with increasing typhoon intensity, especially during the process of rapid intensification. Furthermore, the intensity of the warm core of the typhoon increased during the intensification process with the warm core extending outward and toward the lower layer. All of the above structural changes contributed to the maintenance and development of typhoon intensity. 相似文献
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浙江海岛台风和冬季大风阵风特征的对比分析 总被引：3，自引：1，他引：3
为了提高阵风预报准确率,利用2006—2016年浙江7个海岛气象站资料和ERA-interim资料,分析了台风和冬季大风的阵风因子与10 m稳定风速、风向、Brunt-Vaisala频率、总体理查逊数、边界层250~1 000 m风速及其与10 m稳定风速比值等的关系,对比两种大风系统阵风的主要成因差异,最后对冬季大风的阵风因子进行拟合。(1)从总体上,台风阵风因子比冬季大风要大0.1~0.2,波动幅度也一般比冬季大风偏大0.3~0.5。有些站点在稳定风速较大时,阵风因子随稳定风速变化不明显,而有的站点变化幅度较大。(2)站点不同方位的地表特征差异明显,导致台风和冬季大风的阵风因子在某个风向上有较统一的最大值和最小值,两者差值一般为0.2~0.3。(3)大气边界层台风样本主要表现为气流辐合上升及正涡度,而冬季大风样本主要表现为辐散下沉及负涡度,台风垂直速度、涡度和散度的强度均明显大于冬季大风样本;从Brunt-Vaisala频率来看,边界层750 m处冬季大风样本总体为静力不稳定,而台风样本总体为静力稳定;从总体理查逊数来看,台风样本和冬季大风样本两者边界层250 m处动力不稳定程度接近。(4)台风和冬季大风的阵风主要形成机制不同,冬季阵风与边界层上层气流向下动量传输引发的辐合辐散有关,而台风阵风可能更多与边界层气流的水平动量输送引发的辐合辐散有关。(5)基于风向、边界层1 000 m处风速和10 m稳定风速的冬季大风阵风因子的拟合模型,比仅考虑10 m稳定风速的拟合模型的绝对误差减少了20%~50%,误差方差也减少了10%~30%。 相似文献
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The spatial variation and diurnal fluctuation of sea surface wind over the Qiongzhou Strait were described using verified datasets from automatic weather stations on board a ferry, buoys, and on the coast. Results are as follows: (1) On average, sea surface wind speed is 3–4 m/s larger over the Qiongzhou Strait than in the coastal area. Sea surface wind speeds of 8.0 m/s or above (on Beaufort scale five) in the coastal area are associated with speeds 5–6 m/s greater over the surface of the Qiongzhou Strait. (2) Gust coefficients for the Qiongzhou Strait decrease along with increasing wind speeds. When coastal wind speed is less than scale five, the average gust coefficient over the sea surface is between 1.4 and 1.5; when wind speed is equal to scale five or above, the average gust coefficient is about 1.35. (3) In autumn and winter, the diurnal differences of average wind speed and wind consistency over the strait are less than those in the coastal area; when wind speed is 10.8 m/s (scale six) or above, the diurnal difference of average wind speed decreases while wind consistency increases for both the strait and the coast. 相似文献
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利用地面高空常规探测资料、NCEP再分析资料、数值模式预报资料,针对2012年第11号台风“海葵”登陆后移动路径的突然西折蜗行和陆上的长久维持机制两大预报难点,从大尺度环流特征和物理场两方面进行了诊断分析。结果表明：（1）“海葵”登陆后由西北方向移动转为西折,是由于其北部东、西两环副高未能因低槽东移而完全断开形成北上的通道,西环副高对其西行又形成阻挡作用,使得“海葵”低压环流西折并在安徽省南部蜗行。（2）“海葵”移动方向前侧有正涡度平流中心,正、负涡度平流中心的连线与未来移向基本吻合,其中心沿着不稳定区域和高能区域移动,存在趋暖运动。（3）“海葵”登陆后大风速区呈逆时针旋转,低压环流的风场分布出现明显不对称,东风分量比西风分量大,风场结构中不对称的强风速区转移使西北移动的路径减速并西折。（4）西南风低空急流是“海葵”在陆上久留不消的重要水汽输送带。“海葵”高层与中纬度急流靠近,高空急流出口区的强辐散也有助于其在陆上的维持。（5）“海葵”登陆后较长时间位于对流层风速垂直切变经向梯度大值区中,其中心附近垂直风切变很小,这使得其衰减缓慢,维持时间长。此外,“海葵”登陆后经过较大水面及前期大降水区为其长久维持提供了潜热能源。 相似文献
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探空和飞机观测资料联合同化对台风“苏迪罗”（2015）数值模拟的影响研究 总被引：1，自引：2，他引：1
基于中尺度数值天气预报模式WRF和WRFDA三维变分同化系统,针对2015年台风“苏迪罗”二次登陆过程,利用NCEP ADP提供的无线电探空、飞机报观测资料,同时同化两种资料,并进行36 h模拟预报,从台风移动路径、强度、降水及模式初始场改进等方面分析了同化模拟效果。结果表明,同时同化两种资料能够有效改善台风移动路径、中心附近最低气压的模拟。对浙闽降水关键区24 h降水的TS评分结果表明,该同化方案对台风降水的预报评分有一定程度的改进,尤其是中雨和特大暴雨的改进最明显。对于模式初始场的温度、相对湿度、纬向风、经向风在各高度上的均方根误差,除湿度外均有不同程度的减小。并且同化对于台风结构的模拟也有所调整。 相似文献
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使用"递减平均法"和渤海28个石油、平台、浮标站资料分析得到的渤海10m风速逐时格点场,对ROAD模式(Regional Ocean and Atmosphere Model)渤海区域10m风速预报进行误差订正,不同权重系数试验表明:对于渤海10m风速预报场,权重系数取0.18,订正效果最佳,12～72h预报时效内,月逐时均方根误差和平均偏差均有明显改善,分别减小1.0～1.5m/s和2.3～3.0m/s;对比渤海北部、西部和中部代表格点72h预报时效内,逐12h最大风速评分结果发现:60h预报时效内,当风速预报在5～6级时,渤海北部、中部和西部订正后的预报评分大多有所提高;当风速预报在7级时,渤海北部和中部分别在36～72h和24～48h,预报评分有提高;在实况出现最多的风力分布范围内评分提高最多。 相似文献
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Nian LIU Zhongwei YAN Xuan TONG Jiang JIANG Haochen LI Jiangjiang XIA Xiao LOU Rui REN Yi FANG 《大气科学进展》2022,39(10):1721-1733
We propose a novel machine learning approach to reconstruct meshless surface wind speed fields, i.e., to reconstruct the surface wind speed at any location, based on meteorological background fields and geographical information. The random forest method is selected to develop the machine learning data reconstruction model (MLDRM-RF) for wind speeds over Beijing from 2015–19. We use temporal, geospatial attribute and meteorological background field features as inputs. The wind speed field can be reconstructed at any station in the region not used in the training process to cross-validate model performance. The evaluation considers the spatial distribution of and seasonal variations in the root mean squared error (RMSE) of the reconstructed wind speed field across Beijing. The average RMSE is 1.09 m s?1, considerably smaller than the result (1.29 m s?1) obtained with inverse distance weighting (IDW) interpolation. Finally, we extract the important feature permutations by the method of mean decrease in impurity (MDI) and discuss the reasonableness of the model prediction results. MLDRM-RF is a reasonable approach with excellent potential for the improved reconstruction of historical surface wind speed fields with arbitrary grid resolutions. Such a model is needed in many wind applications, such as wind energy and aviation safety assessments. 相似文献