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利用2018年1—10月华南3 km区域高分辨率模式08时、20时起报的气温预报和实况资料,采用线性内插法进行站点预报值处理,并从平均均方根误差及预报准确率的角度,检验分析了贵州省72 h预报内逐24 h最高(低)气温预报质量。结果表明,72 h内随着预报时效的增加,预报准确率差异较小;日最低气温预报准确率相对最高气温平均高出20%左右;08时起报的最高(低)气温预报优于20时的。同时发现,最高(低)气温的预报能力在月份上存在明显差异,6—8月预报性能总体优于其它月份;在24~48 h预报中,东北—西南向一带较贵州其它区域展现出更高的预报能力。在9个主要城市站上,最高(低)气温均表现出较高的预报技巧,其中,20时起报的兴义站24 h最低气温准确率100%。通过对2018年7月18日气温预报质量检验,最高(低)气温及35.0℃以上高温事件预报准确率均在80%左右,较好反映了天气实况。因此,华南3 km高分辨率区域模式对贵州气温预报具有较好的参考价值。 相似文献
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利用2014~2015年阿坝州13站共730天08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报资料,对比实况日最高(低)气温,进行预报质量检验。结果表明:日最高(低)气温预报准确率与预报时效成反比,两个时次预报的最低气温准确率高于最高气温,且最低气温预报准确率有明显的季节变化。08:00起报的日最低气温多出现负误差,其余预报最高(低)气温多出现正误差。日最低气温预报绝对误差与海拔高度有关。24h最高(低)气温预报绝对误差>4℃样本分析表明,温度平流、大气稳定度与非绝热过程对温度的影响明显,造成气温偏差的主要原因是降水及冷空气影响范围和强度,冷、暖平流影响偏差,高空槽强度和移动偏差等几方面。 相似文献
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《贵州气象》2019,(6)
利用2018年1—10月华南3 km区域高分辨率模式08时、20时起报的气温预报和实况资料,采用线性内插法进行站点预报值处理,并从平均均方根误差及预报准确率的角度,检验分析了贵州省72 h预报内逐24 h最高(低)气温预报质量。结果表明,72 h内随着预报时效的增加,预报准确率差异较小;日最低气温预报准确率相对最高气温平均高出20%左右;08时起报的最高(低)气温预报优于20时的。同时发现,最高(低)气温的预报能力在月份上存在明显差异,6—8月预报性能总体优于其它月份;在24～48 h预报中,东北—西南向一带较贵州其它区域展现出更高的预报能力。在9个主要城市站上,最高(低)气温均表现出较高的预报技巧,其中,20时起报的兴义站24 h最低气温准确率100%。通过对2018年7月18日气温预报质量检验,最高(低)气温及35.0℃以上高温事件预报准确率均在80%左右,较好反映了天气实况。因此,华南3 km高分辨率区域模式对贵州气温预报具有较好的参考价值。 相似文献
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通过对陕西智能网格气象预报系统(秦智)(下简称秦智系统)的温度、晴雨和暴雨预报准确率检验,发现秦智系统在佛坪地区的日最低气温预报准确率高于日最高气温预报准确率,误差≤2℃的平均准确率日最高气温为51.6%、日最低气温为79.8%,平均绝对误差日最高气温2.4℃、日最低气温1.3℃,说明秦智系统对佛坪地区的气温预报有具有较好的指导作用;日最高气温预报准确率最低的月份是5月、6月和9月、日最低气温预报准确率最低的是1月和4月;晴雨预报准确率最高的月份是10月,最低的是4月;秦智系统在佛坪的暴雨预报24 h TS评分为40%,命中率为50%,且预报时效越长TS评分和命中率越低,空报率和漏报率越高。气温预报准确率和晴雨预报准确率最低的三个站均在北部山区海拔1 000 m以上,说明地形因素对数值预报的准确性有一定影响。 相似文献
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在遗传算法和粒子群算法的基础上,采用权重分配方法开展基于混合演化算法的多模式气温集成预报方法研究。利用2012年5—10月中国气象局GRAPES模式、北京市气象局BJ-RUC模式、中国气象局T639模式、天津市气象局TJWRF模式24 h预报时效的逐6 h地面2 m高度气温和35个天津区域自动气象站点资料,通过逐日滚动建立集成预报模型,对混合演化算法的多模式气温集成预报方法进行了绝对误差在2℃以内的分级、分类及分站检验分析。结果表明:使用该方法建立的气温集成预报模型具有比较可靠的预报能力,预报误差明显小于任一成员,预报准确率高。按绝对误差不大于2℃的检验标准,2012年35个站逐6 h气温、最低气温、最高气温的集成预报平均准确率分别为76.34%,77.88%,78.00%。 相似文献
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对石家庄市2004年11月－2008年3月的温度预报进行了质量检验。结果表明：石家庄最低气温和最高气温的平均绝对误差均低于2 ℃,均方根误差低于3 ℃,最低气温预报准确率明显优于最高气温。进而对温度预报误差较大的样本出现原因进行了逐日客观分析,并通过自然正交函数分解（EOF）法,对不同情形下石家庄及周边县站极端最高、最低气温EOF分解特征向量场的变化特征对比,推断出影响气温预报偏差的主要因子大致相同,焚风是导致温度预报出现较大误差的重要原因。 相似文献
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基于德国天气在线T7online(简称T7)、ECMWF细网格(简称EC)及T639三种数值模式的气温预报产品,结合本溪站气象观测资料,对三种数值模式2014年1月至2015年12月本溪市气温预报的准确率及预报误差进行了检验和分析,根据误差分析结果利用BP神经网络模型建立了本溪市数值模式气温预报误差客观化订正模型。结果表明:对于气温预报的年检验,T7、EC和T639三种数值模式的最低气温预报准确率均高于最高气温的预报准确率;对于气温预报的月检验,三种数值模式对夏季、秋季最低气温的预报效果明显优于冬季和春季,而对于最高气温的预报,T7的气温预报准确率明显优于EC和T639模式;当气温波动较大时,三种数值模式气温的预报准确率均明显下降。三种数值模式对最低气温预报的平均误差均为2.00℃以内,对最高气温的预报准确率存较大差别,T7模式最高气温的预报误差最小,T639模式气温预报的系统偏差最明显,最低气温系统偏差为-1.34℃,最高气温系统偏差为-2.87℃。根据三种数值模式气温预报误差的特征,结合BP神经网络建立本溪市气温误差预报模型对数值模式气温预报结果进行订正,订正后气温平均绝对误差由2.40℃左右降至1.40℃左右,系统偏差和均方根误差均明显缩小,气温预报准确率由50%左右提高至80%以上,数值模式气温预报准确率明显提高,具有较好的应用价值。 相似文献
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基于ECMWF细网格模式的定时最高(低)气温预报产品,针对2017年陕西99个国家级气象站的日最高(低)气温预报,检验和比较了递减平均法和一元线性回归法两种方法对气温预报误差的订正效果。结果表明,两种方法都显著地提高了日最高(低)气温的预报准确率,随着预报时效的延长,订正能力逐渐减弱。技巧评分与模式对气温的预报能力有显著的负相关关系,秦岭及其以南地区的日最高气温预报和秦岭以北地区的日最低气温预报的准确率偏低,其技巧评分一般超过40%,极大值超过70%。两种方法都有效降低了系统误差,较小误差范围的站次增多,较大误差范围的站次减少,对日最高气温在预报绝对误差≤2℃误差范围的订正能力较为突出,对日最低气温在预报绝对误差≥3℃误差范围的订正更有优势。一元线性回归法对日最高气温预报的订正能力略优于递减平均法,对日最低气温预报的订正能力不及递减平均法,利用这两种方法对气温预报进行混合订正的效果更佳。 相似文献
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不同下垫面条件下土壤含水量时空变化特征的对比分析 总被引：6，自引：1，他引：6
根据淮河三站1998-05-21－08-31逐日土壤水分6层观测资料和黑河1991-06-20－08-21、1990-12-17－1991-02-15逐日土壤水分4层观测资料，分析了邻近绿洲的沙漠区、河网区（湿润区）几种典型下垫面土壤水分含量的时空变化特征。结果表明，不同类型的下垫面条件下，夏季土壤水分在湿润研究区呈明显的单峰偏态分布，且以β分布拟合效果为最好；而在邻近绿洲的沙漠研究区则呈多峰分布，冬季呈Γ分布，且湿润的研究区域夏季土壤水分在时间上呈显著的10－25d的周期变化。 相似文献
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简要比较了中国科学院大气物理研究所对2005年夏季中国降水跨季度预测与实况的异同,并对2005年夏季我国主要雨带及降水偏少区的形成与东亚热带、副热带以及中高纬度大气环流系统的配置进行了分析。对2005年夏季西太平洋副高的异常活动预测不好,这是造成跨季度降水预测有失误之处的主要原因之一。2005年夏季在亚洲对流层中高层,沿着副热带急流轴准静止Rossby波有几次能量传播过程,西太平洋副高的北抬与西伸与副热带急流中Rossby波的活动强度有一定的对应关系,因而产生了亚洲不同地区高影响性的灾害性天气。 相似文献
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国内民航机场主要使用的雨量观测设备为芬兰维萨拉公司生产的RG13型雨量传感器,为保证雨量测量数据的真实可靠,对其测量结果的不确定度分析很有必要。根据自动气象站现场校准方法,分别进行大雨强和小雨强的重复测试,并依据JJF1059.1-2012测量不确定度的评定与表示要求,进行A类不确定度评定。分析测量过程中的B类不确定度来源,进行B类评定,最终给出扩展不确定度。结果表明：在小雨强下,测量不确定度为U95=0.17mm,包含因子k=2。在大雨强下,测量不确定度为U95=0.16mm,包含因子k=2。该研究完善了雨量传感器的现场校准工作流程,对雨量传感器测量结果的可信度评定具有参考价值。 相似文献
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热带气旋眼墙非对称结构的研究综述 总被引：2，自引：0，他引：2
热带气旋的眼墙非对称结构与其发展过程密切相关。在热带气旋移动过程中,非对称风场伴随着边界层内非对称摩擦而引起的辐合,影响着热带气旋眼墙内的对流分布。此外,风垂直切变作为影响热带气旋强度的重要因子,将上层暖心吹离表层环流,引起眼墙垂直运动的非对称,导致云、降水在方位角方向的非均匀分布。当存在平均涡度的径向梯度时,罗斯贝类型的波动可以存在于涡旋内核区域,影响眼墙非对称结构。海洋为热带气旋提供潜热和感热形式的能量,是热带气旋发展的重要能量来源,关于海洋如何影响热带气旋眼墙非对称结构的相关研究较少。文中着重回顾了热带气旋与海洋相互作用的研究成果,并提出海洋影响热带气旋眼墙非对称结构的机制。海洋对热带气旋最显著的响应特征是冷尾效应,该效应通过降低海表温度,减少海洋向大气输送的潜热和感热,从而影响热带气旋眼墙非对称结构。此外,海浪改变海表粗糙度,通过边界层影响移动热带气旋的眼墙结构。 相似文献
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从纵横两个方面对乌鲁木齐市空气污染现状进行了系统分析，包括与全国其它重点城市之间的比较分析、季节变动分析和趋势变动分析。 相似文献
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利用玉屏国家地面气象观测站1961—2016年逐日平均气温资料,采用《气候季节划分》(QX/T15—2012)方法,对玉屏县四季起始日期及长度进行分析。结果表明:(1)玉屏县常年四季起始日期:入春3月5日,入夏5月23日,入秋9月22日,入冬11月28日;四季长度:春季79 d,夏季122 d,秋季67 d,冬季97 d。(2)56 a来玉屏县春季起始日期呈提前趋势,长度呈增加趋势,两者均在20世纪90年代前后出现了转折,但未发生气候突变;夏季起始日期及长度趋势变化不明显;秋季起始日期呈推后趋势,长度变化不明显;冬季起始日期变化不明显,长度呈减少趋势;春季长度增加、冬季长度减少主要为春季起始日期提前所致。(3)玉屏县四季起始日期的年际变幅大,起始日期比常年偏早(晚)连续2候以上的异常年份,春季为23%,夏季为27%,秋季为32%,冬季为25%。(4)玉屏县春季开始后出现低于季节指标≥1候的概率达41%,表明玉屏县春季出现倒春寒天气的概率很大。(5)比较气象行标法与稳定通过法的四季起始日期及长度,气象行标法对玉屏县的四季划分更能满足于农业生产的需要。 相似文献
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对１９５９—２０００年广西汛期（４～９月）暴雨的年、月分布和广西汛期暴雨天气过程的季节分布及主要影响天气系统进行深入分析，得到了广西汛期暴雨的若干重要特征，对广西汛期划分提出了改进意见。 相似文献
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基于球载式下投北斗探空仪测风观测试验,建立了针对下投式的测风试验评估方法.试验结果表明上升段北斗测风的准确度接近RS92探空仪的探测准确度要求,两者一致性较好;下降段RS92测风误差基本上与上升段的属于同一量级水平,下降初期测风数据在使用时需要做预处理或者有效控制;下降段BD探空仪测风误差与下降段RS92的基本相当,除了球炸初期外,基本上接近WMO的测量要求,此外初期的急速下降对导航定位测风提出了更高的技术要求.整体而言,球载式下投探空观测在时间上可以实现对原有的1次探空进行加密,在空间上可以增加1个区域的探测,并为对现有探空站网分布进行合理优化提供依据,具有良好的应用前景. 相似文献