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利用2014—2019年咸阳地区13个地面气象观测自动站风场数据、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料、西安探空资料及多普勒雷达产品、陕西智能网格逐小时格点化预报风场产品,对2014—2019年发生在咸阳地区的大风天气过程进行统计及分型处理,对比2017—2019年大风过程中陕西智能网格预报风场产品与实况风场差异,提炼出基于陕西智能网格预报风场产品的订正指标,利用2020年大风个例进行检验评估来验证订正指标的可靠性。结果表明：发生在咸阳地区的大风分为系统性大风和雷雨大风,其中系统性大风包括高压后部偏东大风和冷锋后部偏北大风,雷雨大风分为高空冷槽型、西风槽型、副高影响型、冷涡后部型以及低涡型;陕西智能网格预报可提前72 h准确预报出2类系统性大风天气过程,提前12 h预报的平均风速最大值与实况最大风速之间差值最小,可参考该预报时次的结果增加4 m/s进行订正,检验得到6级以上风速预报准确率提高约1831%左右;对于雷雨大风,最大小时增幅在2 m/s以上对雷雨大风的发生时段预报有一定的指示意义,结合25百分位的实况极大风速阈值、陕西智能网格预报极大风速阈值,与各个环境参量和雷达产品参数进行概率匹配,订正预报可在一定程度上提高此类大风极大风速预报准确率。 相似文献
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利用太原市7个国家观测站实况、探空以及MICAPS等资料，对1998—2018年5—9月太原的雷暴大风进行天气学分型，选取雷暴大风的消空因子以及不同天气型下的预报因子并确定其阈值，利用指标叠套法，建立雷暴大风潜势预报方法，并进行预报检验。结果表明：(1)选取700 hPa温度露点差、850 hPa与500 hPa的温差、条件性稳定度指数和混合相层4个环境参数作为消空因子并确定了消空阈值。（2）将雷暴大风分为高空槽型、冷涡型、切变线型、西北气流型和副高边缘型5类，选取了5类天气型下雷暴大风的预报因子，利用指标叠套法，建立了太原雷暴大风潜势预报方法。(3)运用雷暴大风潜势预报方法开展历史样本回报检验和2019-2020年试预报检验，取得了较好的预报效果。 相似文献
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河西走廊东部大风气候特征及预报 总被引：1，自引：0，他引：1
利用河西走廊东部1971—2010年4个气象站大风（≥6级,即10min平均风速≥10.8～13.8m/s）资料,系统分析了该区大风的时空分布、强度和持续性等气候特征。结果表明,河西走廊东部大风天气主要发生在山区和沙漠边缘;年、年代际大风日数总体呈减少趋势,3—5月是大风的高发期,占全年大风日数的34.8%～56.8%,其次是2月、6月和11月;各强度大风日数的变率较大,随着大风强度的增强,大风日数迅速减少;大风天气具有持续性特征,最大风速大多出现在持续大风时段内。采用2003—2007年逐日20时ECMWF数值预报格点场资料,按照Press准则进行预报因子初选,运用逐步回归预报方法进行预报因子精选,使用最优子集回归建立大风预报方程,并用双评分准则（CSC,couple score criterion）确定各季节各地大风预报全局最优的显著性方程,预报方程通过了α=0.01的显著性检验。预报方程回代拟合率为66.7%～73.4%,预报准确率为58.8%～67.5%,达到了一定的预报水平,可为大风的业务预报提供客观有效的指导产品。采用最大靠近原则确定了大风预报临界值和预报、预警的级别。 相似文献
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利用非线性逐步回归方法作韶关市前汛期降水量趋势的预报。在回归方程中考虑将预报因子采用多项式拟合逼近预报量，经过逐步剔除之后，选入具有较高相关显著性的非线性因子进回归方程，从而建立一个简单的多项式逼近预报量。从预测值和实测值比较来看，非线性多元回归方程预报效果还是不错的。 相似文献
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渤海湾大风的特征及其预报 总被引：3，自引：0，他引：3
利用1988—2011年渤海湾两个站的大风资料,对渤海湾多年大于17m/s强风特点进行分析,发现冬季以西北风为主,春、夏、秋季以东北风为主,偶尔会出现偏南风。渤海湾海面大于10级的强风主要出现在10月、11月和12月。强风年分布特征呈两峰两谷型,最多月份是11月,最少月份是8月。根据天气学原理和因子统计筛选,发现强风的极大风速与当日最大风速有较好的相关性;对不同下垫面(海面、陆面)分别建立了极大风速与当日最大风速的预报方程。预报方程通过了α=0.01的显著性检验。方程回代拟合率达到75%~94%。将WRF数值预报计算出当日的最大风速值进行订正、代入预报方程、快速计算出强阵风,为灾害性大风预报提供了客观、有效的预报手段。 相似文献
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利用陕西黄土高原地区6个气象站2006—2016年共11年逐日极大风速和同期10 min最大风速资料,确定推算极大风速与最大风速的回归方程,并对方程可靠性进行检验。结果表明:6站的极大风速超过最大风速44%以上,更能准确反映灾害性大风的实际情况;对极大风速与最大风速线性回归方程和多项式回归方程比较后,确定采用线性回归方程推算极大风速。各站拟合方程的显著性水平高于0.001,平均绝对误差均小于0.9 m/s, 2016年极大风速的推算值与观测值平均绝对误差在0.9～1.7 m/s之间,平均相对误差在15%以下,说明拟合方程可信。 相似文献
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对回归分析中的因子问题作了一些探讨,认为对预报因子进行相关稳定性检验后,选取相关稳定或相关系数呈上升趋势的因子建立回归方程,预报效果较好.一些非线性函数,经过适当的变换可化为线性函数,通过这种变换,一些曲线回归问题可以用线性回归进行处理,用来预报效果较好. 相似文献
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用非线性逐步回归方法作台风预测试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用非线性逐步回归方法作台风活动趋势的预报,在回归方程中考虑了预报因子与预报量之间的非线性关系,回归方程中选入的非线性因子具有较高的相关显著性,对１９９５－１９９７年台风预测试验表明,非线性因子在预报中起着及其重要的作用。取得了较好的预报效果。 相似文献
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利用欧洲气象中心、日本东京和北京气象中心每天发出的各类数值预报产品，建立前期数值预报要素产品与未来天气过程要素的相关关系，并在回归方程中考虑预报因子和预报量之间的非线性关系，经统计发现方程中选入的非线性因子具有较高的相关显性。实践证明，合理利用这些数值预报产品信息，可以进一步提高短期天气预报的准确率。 相似文献
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本文利用热带气旋中心资料和新会 10分钟平均风速自记资料 ,分析了热带气旋的中心位置和强度与新会风速的关系 ,建立了预报最大风速的回归方程 ,确立大风是否出现的预报指标 ,从而提高对大风的预报准确率。 相似文献
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On the basis of the Monin-Obukhov similarity theory, a semi-empirical expression of universal functions is fitted by means of the iteration method. using the gradient observation data of wind and temperature in the surface layer. The characteristics of bulk transfer coefficient are studied and some empirical relationships among the bulk transfer coefficient, the wind speed and temperature are obtained. The applicability of the results is investigated using observation data. 相似文献
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广州地区近地层湍流输送的特征 总被引：1，自引：1，他引：0
利用风温梯度观测资料,以相似理论为基础,采用迭代方法得到普适函数Φ（ｚ／Ｌ）的半径验表达式,对近地层总体输送系数的牲进行了分析,求得了与风速、温度的拟合关系,并利用实测资料地其适用性作了检验。 相似文献
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利用2000—2014年5月1日到6月10日河南省121个气象观测站点的逐日观测数据、欧洲中心模式预报资料,对河南省干热风天气进行分析,总结了干热风天气形势分类模型,同时利用多元回归法建立了河南省干热风天气的客观预报方法。分析结果得出:河南省干热风天气发生主要形势为西北气流型、高压脊型和纬向环流型3类;通过多元回归分析筛选出日最高温度预报因子为前一日最高气温、当日最低气温、08:00气温、EC850hPa 24h温度预报,相对湿度预报因子为EC850hPa 24h相对湿度预报、前一日14:00相对湿度、当日08:00露点温度,风速预报因子为EC细网格过去3h10m阵风预报,建立温度、湿度和风速3要素的预报方程;利用预报方程对2014年预报时段的天气进行检验,结果表明,对于轻干热风预报的TS评分为62%,重干热风预报的TS评分为64%。 相似文献
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魏光辉 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2012,6(4):60-63
水面蒸发量敏感因素的判断,对于干旱区水资源规划利用具有重要的指导意义。本文以新疆尉犁县为例,对水面蒸发量影响因素进行分析。文章首先采用偏最小二乘回归法建立了水面蒸发量模型,在此基础上运用偏导数法分析了水面蒸发量对各影响因素的敏感性。结果表明:偏最小二乘回归模型具有较高的精度,不仅能够定量预测水面蒸发量,而且能够从机理上解释各影响因素对蒸发量的影响;风速、温度、水汽压这三因素对水面蒸发量最为敏感。上述模型为研究干旱区水资源利用提供了一种新方法和新思路。 相似文献
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The possibility of using a nonlinear empirical atmospheric model for hybrid coupled atmosphere-ocean modelling has been examined
by using a neural network (NN) model for predicting the contemporaneous wind stress field from the upper ocean state. Upper
ocean heat content (HC) from a 6-layer ocean model was a better predictor of the wind stress than the (observed or modelled)
sea surface temperature (SST). Our results showed that the NN model generally had slightly better skills in predicting the
contemporaneous wind stress than the linear regression (LR) model in the off-equatorial tropical Pacific and in the eastern
equatorial Pacific. When the wind stresses from the NN and LR models were used to drive the ocean model, slightly better SST
skills were found in the off-equatorial tropical Pacific and in the eastern equatorial Pacific when the NN winds were used
instead of the LR winds. Better skills for the model HC were found in the western and central equatorial Pacific when the
NN winds were used instead of the LR winds. Why NN failed to show more significant improvement over LR in the equatorial Pacific
for the wind stress and SST is probably because the relationship between the surface ocean and the atmosphere in the equatorial
Pacific over the seasonal time scale is almost linear.
Received: 2 March 1999 / Accepted: 13 July 2000 相似文献