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1.
以江西省376个气象自动观测站的逐小时气温数据为基准,采用偏差、相关性和平均绝对误差等评价指标,对比分析2017—2022年CLDAS陆面同化和ERA5 Land再分析气温资料在江西省的适用性。结果表明： 1） ERA5 Land、CLDAS资料均能很好反映大部分站点的气温变化,CLDAS资料与观测资料的相关系数为0.99,相关系数区间分布较为集中;ERA5 Land资料与观测资料的相关系数为0.97,分布较为分散。2） 相较于观测站点多年平均气温,CLDAS资料较为接近,ERA5 Land资料则偏离较大。3） CLDAS资料的平均绝对误差明显低于ERA5 Land资料,二者均存在平原、盆地部分站点平均绝对误差较小而局部高海拔山区站点异常偏大的空间特征,以及秋季最大而冬季最小的季节特征。4） ERA5 Land资料偏差的日变化范围为-0.65—0.39 ℃,整体呈现单谷形分布;CLDAS资料偏差日变化范围为-0.05—0.05 ℃,波动幅度较小,没有明显的变化特征。5） 两种格点资料均能较好反映大部分站点的低温日数变化,但对于高温日数变化,ERA5 Land资料偏差较大,CLDAS资料偏差较小。 相似文献
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利用陕西省2016年97站逐日5cm土壤温度观测数据,结合相关系数、平均偏差和均方根误差等统计参数,评估了中国气象局陆面数据同化系统CLDAS2.0和美国全球陆面数据同化系统不同陆面模式(Noah-GLDAS2.1,Noah-GLDAS1,CLM-GLDAS1)土壤温度数据在陕西省的适用性。结果表明:(1)CLDAS2.0在陕西省的相关系数最高,均方根误差最小,Noah-GLDAS2.1次之,Noah-GLDAS1最差。(2)从陕西省3个区域的时间演变序列的分析可以看到,CLDAS2.0和Noah-GLDAS2.1能很好模拟出土壤温度的季节变化以及日变化,Noah-GLDAS1、CLMGLDAS1对于日变化的模拟较差,且前两者偏差也明显小于后两者。(3)Noah-GLDAS2.1在陕北与关中地区土壤温度模拟能力与CLDAS2.0相差无几,但在陕南地区CLDAS2.0要好于Noah-GLDAS2.1。总体来看,CLDAS2.0对陕西省土壤温度模拟能力最好,在陕西省有着更好的适用性。 相似文献
3.
利用2017—2019年陕西省99个地面气象观测站资料分析近地面风场的时空分布特征,并对ERA5再分析资料10 m风速产品进行质量评估。结果显示：年平均风速陕北、关中北部及东部、商洛较大,汉江河谷及关中平原西部风速较小;大多数站点春季风速最大,秋季风速最小,4月风速最大,10月风速最小,8月风速存在次高点;白天风速明显大于夜间,最大风速一般出现在14—16时,最小风速多出现在20—21时前后和日出前后;夏季最大风速出现时间较其他季节提早2 h左右,前半夜风速明显大于后半夜。大部分站点有接近相反的两个主导风向,风速随季节有明显变化,陕北主导风向存在明显的季节变化。ERA5再分析资料10 m风速产品和自动气象站观测相比能够反映风场最基本的时空分布特征,风力日较差和标准差较站点观测偏小,连续性、均匀化特征明显;最大风速以及白天风速开始增大的时间较站点观测偏晚1 h左右;ERA5 10 m风速产品在陕北地区偏大,关中、陕南地区偏小,关中地区相对误差和均方根误差小,相关系数高,代表性优于陕北和陕南地区。 相似文献
4.
《气象》2021,47(6)
提出一种基于观测数据获取率、获取准时率、质量控制正确率和模式一致率的综合名单控制方法,使用2019年全国120个探空站测风数据对该方法进行验证,并对观测数据质量进行分析。结果显示:名单控制可以有效检查出观测数据存在问题的站点,名单站点观测数据相对于模式数据存在明显的系统性偏差,偏差和均方根误差相对于全国平均值都显著偏大。探空测风数据质量较好,四季风向、风速观测数据和模式数据较为一致,偏差分别在±1°和±1.5 m·s~(-1)内;秋季风向一致性较好;夏季和冬季风速一致性低于春季和秋季;风向一致性春季和夏季随气压减小先减小后增大,秋季和冬季则相反;风速一致性随气压减小基本呈三峰型变化。 相似文献
5.
刘成 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2013,7(2):56-60
利用大连风廓线雷达高时空分辨率风场观测资料,统计2011年雷达站上空各层水平及垂直风速的分布特征.通过分析发现:最大水平风速通常出现在12 km上下,受高空急流的影响,各季节高空最大水平风速出现高度不同,4 km以下高空水平风速随高度的变化各月份存在一定差异,4 km以上至最大风速层,水平风速随高度的升高而增大,最大风速层以上至雷达测量的上限水平风速随高度增加先减小后增大;高空垂直风速在夏季较为明显,秋季次之,冬春季节最小;6月是全年月均垂直风速最大的月份,在500～1300 m高度层存在一个上升气流中心,平均风速大于0.6 m/s,2月各高度平均垂直风速全年最小. 相似文献
6.
利用国家气象信息中心CLDAS格点温度实况、中央气象台SCMOC格点温度预报以及山西省站点观测温度,采用非独立性检验综合评估CLDAS在山西区域的适用性。在此基础上,采用滑动训练期订正方案,基于格点实况开展SCMOC温度预报场的客观订正。结果表明:(1)复杂地形对山西CLDAS格点温度实况的精度有一定影响,但最高气温的分析精度优于最低气温,表明地形对最低气温的偏差影响更显著,高海拔地区CLDAS最低气温一般对应为负偏差,低海拔地区一般对应为正偏差。(2)CLDAS格点温度实况的偏差空间分布具有时间延续性,进行简单的系统偏差订正后,最高、最低气温格点实况的精度分别提升1.1%、9.7%,与站点观测更为吻合。(3)基于改进后的CLDAS格点温度实况,采用滑动偏差订正方案,显著改善了山西省SCMOC温度预报的准确率。2019年,滑动偏差订正后的24 h时效最高、最低气温预报准确率较SCMOC温度预报分别提升2.7%、4.7%,订正后的短期温度预报质量有较大提高,优于预报员主观预报。 相似文献
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基于陕西省1 540个地面自动气象站的观测资料,采用平均误差、平均绝对误差、均方根误差、相关系数等评估指标对5 km分辨率的CLDAS小时产品——2 m气温、2 m相对湿度、能见度、10 m风速在陕西的适用性进行了评估检验。结果表明:CLDAS 2 m气温、2 m相对湿度产品在陕西质量较好,能见度次之,10 m风速质量相较差。对CLDAS 2 m气温评估结果的进一步分析表明,各评估指标具有一定的月变化、日变化特征,但整体质量趋于稳定;高海拔地区,评估指标变化明显,代表性相对差。CLDAS 2 m气温对日最高、最低气温也有很好的指示性。分辨率为1 km与5 km的CLDAS 2 m气温产品对比评估表明,1 km气温产品的误差较小,相关系数更大,尤其对于高海拔地区,质量有明显改善,代表性增强。 相似文献
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利用1981-2015年辽宁省海岸带20个气象站常规观测资料与同期ERA-Interim、JRA-55和CFSR三种再分析资料进行对比分析,讨论了风速场再分析资料在辽宁省海岸带的适应性问题。结果表明,三种再分析资料与观测资料的大风相关性均通过显著性检验,ERA资料相关性最好,但ERA的最大小时风速明显较观测资料偏小。三种再分析资料在空间上的偏差有明显的不均匀性,绥中、兴城一带偏差较小,旅顺口站偏差较大;CFSR资料最大小时风速的偏差绝对值小于1的站点最多,适用性较好;ERA资料的大风次数与观测资料最为接近,且14:00(北京时,下同)最大小时风速和大风次数的偏差均较08:00偏小。三个海区最大小时风速平均绝对误差的差别不显著,基本在1.5~3 m·s-1之间,而大风次数的误差较显著,渤海海峡误差相对较大,黄海北部次之,渤海北部误差最小,其中CFSR资料的风速平均绝对误差最小。观测的最大小时风速和大风次数呈显著减少趋势,JRA和CFSR资料呈缓慢减少趋势,而ERA资料呈增加趋势;ERA和JRA资料的年代际曲线波动平稳,不能表现出观测资料的年代际变化趋势,CFSR资料与观测值最为接近,但是变化趋势较观测资料缓慢。在长期变化趋势空间分布上,CFSR资料的可信度相对较好,JRA资料次之,ERA资料差别较大。 相似文献
9.
利用1970—2009年南澳县气象局地面气象观测站风向、风速记录资料进行统计分析。结果表明：近40 a南澳县年平均风速为3.7m/s,秋季最大,冬季次之,夏季最小;年平均最大风速为13.8m/s,春季最大,冬季次之,夏季最小;年平均大风日数为68 d,冬季最多,春季次之,夏季最少;近40 a来的年平均风速、平均最大风速和年大风日数均呈减少趋势;大风日数年内变化呈一峰一谷型;最多风向为ENE风向,NNE和NE风向位居第二,偏西风最少。 相似文献
10.
探测环境变化对密云气象站地面风观测的影响 总被引：2，自引：2，他引：0
文章利用密云站、上甸子站1994-2013年的地面风观测资料,以上甸子站作为参考站,对比分析了密云站第二阶段与第一阶段风观测值的差异。结果表明:第二阶段风速平均值较第一阶段减小了0.5 m·s~(-1);2013年年平均风速受台站周围环境影响最大;观测场周围障碍物对不同季节、月平均风速影响程度为:春季最大,夏季最小;3月最大,8月最小;观测场周围环境对西南偏西风风速影响最大,对1~2 m·s~(-1)风速频率影响最大。第二阶段静风频率增加了5.5%;各季静风频率均有增加,冬季最大,春季最小,秋季大于夏季。 相似文献
11.
《气象与环境学报》2016,(1)
不同地区中尺度气象模式WRF的模拟性能存在明显差异,本文利用数值模拟和统计方法,评估了WRF模式在济南地区的模拟性能,并对比研究地形和土地利用对WRF模式模拟性能的影响,为WRF模式在济南地区的业务化运行提供参考。结果表明:WRF模式能较准确的模拟济南地区近地面气象场及其时间变化特征;统计分析发现,WRF模式对济南地区近地面气温、比湿、风速及风向的模拟准确率分别为72.5%、59.6%、29.4%和36.2%。WRF模式模拟的济南地区夏季比湿偏低、风速偏高,模拟的风速存在系统性偏差。下垫面对WRF模式的模拟结果有显著影响,10 m风速的均方根误差(RMSE)与地形、坡度、模式格点和观测站点的地形偏差显著相关,与坡度的相关系数最大;2 m气温的RMSE仅与地形偏差显著相关,在复杂地形区比较站点观测气温与模式格点气温时,需考虑地形偏差的影响。 相似文献
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北京地区日最大边界层高度的气候统计特征 总被引：1，自引：0，他引：1
使用北京气象站探空观测数据和地面气温观测数据,以干绝热曲线法估算1984~2013年逐日最大边界层高度,同时计算对应的边界层平均风速和通风量。统计分析这3个边界层参量的平均特征,并利用2001~2012年的空气污染指数(API),探讨大气污染与边界层参量的关系。结果表明:(1)日最大边界层高度的30年月均值以春季和夏初(3~6月)最高,约1600 m;夏季和秋初(7~10月)次之,约1300 m;冬季(11月、12月和1月)最低,约1000~1200 m。(2)夏季,日最大边界层高度不同数值的频率大致为对称分布,峰值处于1000~1600 m范围;秋、冬季,频率分布系统性地向低值一方偏斜,600~800 m的出现频率大大增加;春季边界层高度的变化极大。(3)各季边界层平均风速以夏季为最小。(4)一年中春季通风量最大,秋季次之,冬季较低,夏季最小。(5)秋、冬季,北京中度和重污染个例(API200)集中分布于弱风、低边界层和小通风量条件,反映污染物局地累积的作用;春季污染个例半数以上以高风速、高通风量为特征,反映沙尘类外部输入性污染的作用。 相似文献
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使用贵州自动观测站逐时资料对2019年中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）温度、相对湿度产品进行了检验评估及线性订正。结果表明,CLDAS温度同观测有较好的一致性,相对湿度产品系统性低于观测,使用本地资料订正CLDAS温湿产品提高了产品的可用性。全年CLDAS温度产品在贵州的平均误差为0.2985℃,均方根误差为1.5578℃,相关系数为0.9822。12.4%的站点温度年均方根误差超过了2℃。从00:00-23:00（北京时）温度平均误差先减小后增大,均方根误差在中午前后存在最大值。订正后,CLDAS温度产品平均误差绝对值、均方根误差缩小,相关系数增大,全年均方根误差减小至1.2369℃。订正格点产品时有效距离越小订正效果越好。全年CLDAS相对湿度产品在贵州的平均误差为-4.501%,均方根误差为9.021%,相关系数为0.863,夜间相关系数为0.711。相对湿度产品平均误差及相关系数在中午前后达到最大值,均方根误差则是在日夜交换之际存在最值。线性订正对相对湿度产品有明显的正效果。订正后全年相对湿度均方根误差减小了2.317%,夜间相关系数较订正前增加了0.104。夜间时刻相... 相似文献
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为更好地理解格点融合实况数据与观测数据的差异和代表性,利用甘肃兰州和武威两地站点的观测数据对中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）地面2 m气温融合产品进行检验评估及偏差订正。结果表明：（1）逐小时气温和日最低气温融合产品的平均误差总体为负值,较实际气温偏低,且在2 500 m以下误差随海拔上升而减小;日最高气温融合产品平均误差在海拔1 500 m附近为负值,1 500 m以上误差变为正值且随海拔升高而增大;日最高和最低气温误差较逐小时气温误差偏大,但平均误差均在2℃以内。（2）通过近网格点检验,发现逐小时CLDAS气温产品白天与实况相近,夜间较实况偏低0.2℃;日平均气温CLDAS融合产品总体较实况偏低1℃,兰州城区产品偏差相对较小;30℃以上高温天数融合产品与实况分布基本一致,但在兰州城区,CLDAS融合产品的高温天数较观测天数偏少。（3）线性回归法和递减平均法对CLDAS气温融合产品都有一定的订正效果,递减平均法订正效果更优且在高海拔地区订正效果更明显。CLDAS气温实况融合产品在兰州和武威两地能较好地反映气温... 相似文献
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利用山西省1960—2019年108个地面气象观测站的风速观测资料,采用线性拟合、M-K检验等方法分析了近60年山西省地面风速的变化特征。结果表明:山西省晋西北及西部山区、晋中市北部、长治市东南部、运城盆地西南部等地风速较大,中部断陷盆地区风速较小;春季风速最大,冬季和夏季次之,秋季最小;近60年山西省年和四季平均风速变化趋势和阶段特征较为明显,20世纪60—70年代前期,风速为增加趋势,之后到80年代末期减少趋势明显,90年代开始风速减少趋势变缓;而冬季风速则自1990年之后显著增加。经M-K检验可知,年、春、夏和秋季平均风速突变时间点均在20世纪80年代初,年和秋季在1982年、春季和夏季在1984年;冬季则没有显著突变发生。 相似文献
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利用2013年7月1日—2014年6月30日鄱阳湖东岸70 m铁塔的涡动相关观测资料,统计分析了风、温度、通量足迹的分布,重点分析了湍流通量的变化及其影响因素,结果表明:1)鄱阳湖地区夏季主要以南风、西南偏南风和东南偏南风为主,冬季风向多变,主要以西北风、西北偏北风等偏北风为主.秋季风速较强,春季次之,夏季最小.通量足迹在南、北方向密集,在西南和东北方向稀疏.2)动量通量表现为夏、秋季较大,冬、春季较小.感热通量表现为秋季最大,春季次之,夏季最小;秋季整体的变化幅度都较大,夏季整体较小.潜热通量夏季最大,冬季最小;潜热通量夏季整体的变化幅度较大,冬季整体较小.3)随着下垫面粗糙度的增大,摩擦速度和动量通量显著增大.潜热通量与水的相变密切相关,来自湖面的潜热通量较大,而来自陆地的较小;感热通量与大气稳定度有关,在稳定状态时为负,在不稳定状态感热通量显著增大. 相似文献
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以2019年8月在浙江舟山对1909号超强台风“利奇马”的移动观测试验为基础,利用同一地点释放的9次GPS探空气球,对比了风廓线雷达和多普勒激光测风雷达与GPS探空的吻合程度,并利用车载雨滴谱仪对风廓线雷达在不同台风降水强度下的适用性进行了研究。结果表明,在100~300 m高度范围内激光测风雷达观测风速比风廓线雷达更准确。由水平风速对比结果可知,风廓线雷达在3~4 km高度范围内偏差最小(3.59 m/s),相关性最高(0.86),而在1 km高度下偏差最大(6.39 m/s),相关性最低(0.54);在中雨及大雨条件下适用性最差,最大风速偏差约为18 m/s。由水平风向对比结果可知,风廓线雷达与GPS探空总体上吻合较好,相关系数均大于0.85,均方根偏差均小于11 °。另外,降水强度对风廓线雷达的风向观测影响较小,风向偏差随降水强度的变化总体趋于平稳,基本分布在-20 °~20 °之间。 相似文献
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基于2008—2017年全国自动气象观测站逐旬土壤相对湿度观测数据,综合评估中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）0～20 cm层融合土壤相对湿度产品在中国地区的适用性,评估表明CLDAS土壤相对湿度产品在中国东北、西北、江南大部及华南等地区存在较大系统性误差,总体上适用性较差。为消除CLDAS土壤相对湿度产品的系统性误差,采用回归订正法、7旬滑动平均订正法和临近加权前旬订正法对CLDAS土壤相对湿度产品进行误差订正处理,对订正结果评估发现：订正处理后CLDAS土壤相对湿度产品与站点观测的相关性显著增加,系统偏差基本消除,适用性明显提高,3种订正方法中临近加权前旬订正法的订正效果最优。最后,采用经不同方法订正后的CLDAS土壤相对湿度产品对2017年5月东北—华北地区一次气象干旱个例进行重现,对比验证表明：相对其他两种订正方法,经临近加权前旬订正法处理后的CLDAS土壤相对湿度产品能更为精准地重现2017年5月东北—华北地区气象干旱的落区和强度。〖JP〗 相似文献
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选用了布设在渤海海域的浮标、平台、海岛共计18个站点,利用COARE算法进行站点风速的高度修正,对ASCAT卫星反演风与三类站点风进行对比分析。统计检验结果表明,卫星风与站点风相比,整体上卫星风速比站点风速大。浮标与卫星的风速差最小,而平台和海岛与卫星的风速差较大。风向对比结果显示,卫星风与站点风的风向平均偏差都很小,但均方根偏差却比较大。随着风速的增加,三类站点的风速平均偏差都是由大到小变化,由正值变化为负值,弱风速的时候卫星风速大于站点风速,高风速的时候卫星风速小于站点风速;风速的均方根偏差则相对稳定。卫星风与站点风的风向均方根偏差随着风速的增加而减小,在不同的方向上,风速偏差和风向偏差等统计量的区别较小。随季节的变化中,平台和海岛站的风速与卫星风速的平均偏差秋冬季大而春夏季小。 相似文献