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冷空气影响下的黄东海海雾特征分析 总被引：2，自引：1，他引：1
根据历史观测资料研究分析了我国黄海和东海沿海在冷空气影响下发生海雾的气候规律和海雾形成的海洋、气象条件,发现冷空气条件下的成雾主要发生在冬春季节,其中半数以上为浓雾过程,冷空气条件下成雾次数约占总雾次的15%,成雾时以弱冷空气过程为主,风向偏北,风速一般小于8 m/s,成雾的相对湿度条件有昼夜之分,夜间发生的雾大多数出现在空气处于或接近饱和状态之下,而白天发生雾时相对湿度条件限制要低一些。成雾时以气海温差在2.0 ℃以内时所占的比例最多,但当气温低于海温2.0 ℃以上时的海雾仍占15%的比例,它高于一般海雾发生时对应的海气温差值所占的百分比。东海海域的冷空气雾其近海面边界层大气普遍有逆温或近于等温情况,而黄海北部海域有逆温或等温的情况比较少。以冷空气影响下成雾最多的小洋山站为例,海雾维持时间大多小于2小时,约有19%的海雾维持时间大于4小时。当冷空气影响下海上出现雾时,临近陆地上的能见度一般都比较好,这与相邻沿海陆地区域一般并不形成有利的成雾条件有关。 相似文献
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《青海气象》2013,(3)
本文利用卫星资料,站点资料,再分析资料结合HYSPLIT-4模式对2008年1月8-10日发生在东海的一次海雾过程进行研究,观测分析表明:此次海雾是辐射冷却-平流雾,大尺度环流场为其发生了提供了背景场,冷暖空气相互作用冷凝成雾,海洋锋区决定了海上雾区"楔形"形状;在海雾形成前,已有接地的逆温层存在,逆温层使夜间辐射冷却,高空暖平流,低层冷空气渗入等多方面结果,低层湍流触发海雾形成,海雾形成于不接地的逆温层中,强湍流导致海雾的消散;海雾期间风速较小,风向不定,并且冬季海雾浅薄,雾顶高度在100m左右。以上结果有利于对冬季东海海雾的理解,以及为海雾预报提供新的思路。 相似文献
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通过T639模式预报产品在内蒙古地区降水量、2 m温度、相对湿度和10 m风向、风速及降水过程预报效果的适用性研究,得出以下结论,温度和相对湿度预报的准确率较风向、风速明显偏高,温度和相对湿度预报的误差系统偏小,风速预报误差偏大的概率较大;降水量的预报准确率随降水等级增加而递减,对小雨而言,模式漏报率小于空报率,多报降水的偏差和少报降水的偏差相近。在预报要素空间分布上,风向预报的偏差顺时针偏转,其夹角小于45°,温度预报偏差总体偏小,相对湿度预报偏差由西向东表现为“+、-、+、-”的分布特征;小雨和中雨落区预报偏大,暴雨落区预报偏小;贝加尔湖冷涡强度的预报偏强,西太平洋副热带高压的强度预报偏弱,影响范围偏西偏北。 相似文献
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基于西南区域数值预报模式（SWC-WARMS）2019年5~8月00时起报的24h累计降水预报资料和四川省气象站点降水观测资料,采用频率匹配法对6月1日~8月31日降水预报值进行了偏差订正。结果表明:模式预报的24h累计降水量总体为湿偏差;订正后降水量平均绝对误差减小;大雨和暴雨的偏差评分提高;小雨、中雨、大雨的TS评分提高,暴雨TS评分降低;各量级的空报率均有所降低,小雨和中雨漏报率减小,大雨和暴雨漏报率增大,尤其是暴雨漏报率显著增加;当模式对暴雨降水落区预报较好（差）时,频率匹配订正能提高（降低）TS评分。 相似文献
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黄渤海海雾数值预报系统及检验方法研究 总被引：9，自引：3，他引：6
基于PSU／NcAR的WRF模式2．2版本,优选模式微物理过程和边界层方案,开发了海雾诊断程序,并将该诊断程序耦合到WRF模式中,建立了黄渤海海雾数值预报系统,对2007年6月30至8月1日多个海雾过程进行了连续业务预报试验。结合常规沿海站点和卫星监测资料的特点研究设计了能见度数值预报多种检验方法。结果表明：海雾数值预报系统可较准确地诊断（预报）海上能见度,特别是对大雾预报有较好的指导作用,具有一定的应用价值。检验方法的设计是目前海洋气象观测资料匮乏的有益尝试,能有效地控制数值预报产品的质量。 相似文献
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2013年汛期华中区域业务数值模式降水预报检验 总被引：4，自引：0，他引：4
为充分了解华中区域中尺度业务数值预报模式更新为WRF后的预报性能,对该模式2013年汛期24 h和48 h的累积降水预报产品,采用TS评分、预报正确率、漏报率、空报率、偏差及ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明：从日平均降水率分布来看,24 h预报的降水中心位置和强度与实况更接近,48 h的预报明显偏大、偏强;汛期总体降水检验表明,该模式的降水预报以偏大为主,随着降水量级的增大,TS和ETS评分逐渐减小,且ETS评分逐渐靠近TS;逐月降水检验结果发现,该区域汛期月晴雨预报正确率与雨日率呈正相关;通过梅雨期WRF与GRAPES_Meso的预报对比检验可见,两个模式都表现出了较好的预报性能。值得指出的是,随着降水量级的增大,WRF模式降水预报优势逐渐显现。总的来说,该模式的降水预报产品具有一定的参考价值。 相似文献
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《高原气象》2020,(1)
为充分了解西北地区的高分辨率快速循环同化预报系统(Rapid Update Cycle,RUC)的预报性能,对该系统2012年6月2日至7月6日的预报结果进行了检验和评估。利用双线性插值方法将西北RUC系统的预报结果插值到最近的观测站点上,计算500 hPa和700 hPa位势高度场、温度场、风向以及风速的平均误差和均方根误差,对预报结果进行检验评估;24 h定量降水利用累计降水分级检验方法,检验的统计量包括TS评分、偏差(BIA)、公平T评分(ETS)和真实技巧评分(TSS)。检验分析表明:(1)500 hPa的高度场预报、温度场预报、风速预报和地面2 m温度预报都存在着正的系统性偏差,其24 h平均误差均值分别为0. 17 gpm、0. 63℃、1. 19 m·s-1和1. 49℃。700 hPa高度场和温度场预报存在着负的系统性偏差,其24 h平均误差均值分别为-0. 41 gpm和-0. 11℃。(2)除了风速、风向,其他要素24 h预报结果的均方根误差均值都小于48 h预报结果的均方根误差均值,500 hPa高度场和温度场的24 h预报的均方根误差均值分别为1. 32 gpm和1. 37℃,而其48 h值则分别为1. 56 gpm和1. 53℃;700 hPa高度场和温度场的24 h预报的均方根误差均值分别为1. 21 gpm和1. 40℃,而其48 h值则分别为1. 38 gpm和1. 94℃;2 m温度的24 h和48 h的均方根误差均值分别为3. 06℃和3. 30℃,表明随着预报时效的增加,预报性能降低,这与模式预报性能相符。(3)24 h定量降水分级的TS评分、ETS评分和TSS评分几乎都有相同的大值中心,说明模式对于这些大值中心附近地区的各量级降水预报效果比较好。总体上,模式对于大雨和暴雨预报效果较好的地区处于西北地区东南部。从偏差(BIA)评分来看,模式对青海南部与四川北部交界地区的降水预报并不理想,表现为小雨预报漏报较多,而对该地区中雨和大雨预报空报较多。 相似文献
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基于支持向量机模式识别的大雾预报方法 总被引：3，自引：0，他引：3
选取1971～2000年11～12月大雾发生前近地面层的气象要素(气温、降水、能见度、风向风速、相对湿度、云量等9个预报因子),将支持向量机(SVM)方法应用于大雾预报.采用支持向量机方法,应用径向基函数,建立了陕西公路站点大雾24 h预报模型,并进行了大雾预报的模拟、训练,其寻优标准TS评分达到了理想的效果. 相似文献
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WAVEWATCHIII模式在渤海海浪预报的应用与检验 总被引：2，自引：0，他引：2
大连黄海、渤海海浪数值预报系统采用WAVEWATCHIII模式进行海浪预报,预报产品包括48 h内浪高、周期、浪向的逐3 h预报,并对其进行检验。结果表明：WAVEWATCHIII模式对渤海中部浪高模拟较好,浪高预报TS为71.7 %,对近岸海区浪高模拟相对差些。个例的检验表明,浪高最大值模拟较好,模拟浪高最大值出现的时间与实况基本吻合,浪高变化趋势预报也较好。AVEWATCHIII模式对两个周期个例进行检验,预报误差最低可达到0.17 s,预报效果较好。 相似文献
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利用2010—2017年逐日雾观测数据、地面常规气象资料、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料和ECMWF细网格模式预报资料,采用统计法分析了浙江省中西部地区(27°N—30.0°N,118°E—121°E)雾日的时空分布特征,再通过相关性检验精选出物理因子,用逐步回归法建立雾的潜势预报模型。结果表明:(1)雾出现频率最高的区域是山区,时段是11月至次年4月、夜间至次日10:00;(2)通过精选的预报因子和提取的消空指标,确定的浙江省中西部地区冬半年雾日预报的多元回归方程,与实况拟合率为80.8%,回报检验的正确率、空报率、漏报率和TS评分分别为86.4%、39.0%、32.0%和0.47;(3)基于ECMWF细网格模式预报产品,每天可自动生成逐3 h雾预报产品并投入业务应用。 相似文献
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2007—2010年北京自动站浓雾特征分析与临近预报初探 总被引：1，自引：0，他引：1
为探索北京地区浓雾天气特征和临近预报方法,分析了北京2007-2010年18个道面自动站能见度1000 m以下的天气资料.结果表明:①浓雾具有明显的日变化和年变化.05:00-09:00是高发时段,12:00-18:00是低发时段.全年浓雾主要集中在9-12月,6、7月最少.②空间分布上,呈现“东南多,城区少”的特征,统计80％以上的浓雾都发生在大兴和通州.③浓雾变化具有突发性和象鼻形先期振荡的特征.④浓雾能见度变化与气象要素变化关系密切.偏南风和偏东风最有利于浓雾生成发展,西北风最有利于浓雾的消散.风速减小,气温下降,湿度增大,能见度降低,浓雾生成和发展;风速增大,气温升高,湿度减小,能见度上升,浓雾减弱消散,但湿度的减小滞后于能见度的上升.浓雾维持阶段,要素变化都很小. 相似文献
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沪宁高速公路大雾及气象要素特征分析 总被引：3，自引：0，他引：3
利用2006年6月-2009年5月沪宁高速公路AWM自动气象站资料,研究了不同类型大雾持续时间、能见度变化及其出现过程中风、湿度变化特征。结果表明,有超过50%的大雾会发展成浓雾;大雾持续时间以平流雾最长,辐射雾最短;67.6%的大雾在长时间低能见度之前会出现类似"象鼻"形的突变前兆,这可能与地理环境有关;大雾过程中风向以东风和西风为主,锋面雾有部分为偏南风;平流雾发生时风速较辐射雾和锋面雾大,锋面雾发生时风速较多为静风,结束时风速快速增大;平流雾发生时相对湿度多有突变,而辐射雾、锋面雾的相对湿度以渐变为主。 相似文献
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应用能见度观测仪、风廓线雷达、加密自动站和常规气象观测等资料,从天气学角度对2018年1月17—18日和11月24—25日辽宁地区两次大雾天气特点及边界层热动力条件对大雾形成的影响进行分析。结果表明：两次大雾天气表现与成因较为类似。大雾发展均有两个阶段,且天气背景条件相似。其中大雾第一阶段主要为辐射雾,辽宁中部位于弱辐合带上,大雾出现在偏南气流中,偏南风将海上水汽输送到营口—沈阳一带,辐射降温配合弱的上升冷却作用,形成近地面逆温,同时温度露点差减小、相对湿度增大,导致大雾爆发性发展。大雾第二阶段,在次日07—08时冷平流入侵近地面层,逆温层再次建立导致大雾发展,低层弱冷平流到达地面时间和位置是大雾精细化预报的关键因素。 相似文献
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首都机场大雾的分类特征和统计分析 总被引：8，自引：0，他引：8
普查了1999～2006年首都机场逐时的风、温、压、湿和能见度资料以及首都机场自动观测系统(AWOS)的连续自动记录资料,对出现的大雾过程进行分类,并分别统计分析了各类大雾出现的时序特征、背景场特征以及出现前和消失时的气压、风场等物理量特征.分析发现首都机场的大雾过程以辐射雾为主,出现前湿度递增,风向以东南风和东北偏东风较多;平流雾以东南和偏东方向平流为主,出现前湿度突增,能见度急速降低,81.8%的平流雾达到了重雾的标准,重雾的出现率高,对飞行危害最大.锋面雾多为本站处于冷锋前部,伴随平流或辐射过程的持续性大雾,出现时间早于辐射雾,多集中在傍晚到夜间,持续时间长,锋面过境后大雾才能消散. 相似文献
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长三角地区11月大雾频次变化的天气气候背景 总被引：1，自引：0，他引：1
采用1977—2006年长三角地区5个国家气候一级站的1日4次地面气象观测资料以及NCEP/NCAR相关资料,初步分析了该地区11月区域雾频次变化的天气气候背景。结果表明,长三角11月区域雾少发（多发）时,500hPa高空为较强的西北风（平直的西风）,850hPa上为强西北风（弱西北、东北风）,低层925hPa上偏北风分量较大且相对湿度较小（偏北风减小并出现偏东风分量且相对湿度较大）,海平面气压场上长三角受强冷高压控制（位于弱高压底前部均压区内）。 相似文献
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冬季高海拔复杂地形下GRAPES Meso要素预报的检验评估 总被引：4，自引：0，他引：4
利用GRAPES(Globe/Regional Assimilation and Prediction System)对2010年温哥华奥运会6个场馆气温、相对湿度、风及降水量的预报结果,采用预报准确率、平均误差、平均绝对误差、Alpha Index、TS和ETS评分等统计量对其进行了较详细的评估。结果表明:GRAPESMeso预报相对湿度的准确率最高,且随预报时效的增加,其变化趋于稳定。起初模式对相对湿度的预报偏干,之后逐渐变为预报偏湿;气温预报偏低;风速预报偏大。逐日各要素预报检验结果表明,气温的变化幅度最小;各级降水检验发现,晴雨预报的TS评分最高,且随降水增大,ETS评分逐渐接近TS。与其他模式预报结果对比发现,GRAPES-Meso对复杂地形下要素预报还存在一定的不足。本研究还发现,模式存在一定的系统误差,若能有效订正其误差,将有助于改进模式预报。 相似文献
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重庆城区浓雾的基本特征 总被引：13，自引：5，他引：13
统计分析沙坪坝1951～2002年间发生的浓雾事件，结合2001年12月重庆市雾的外场试验资料，探索重庆市主城区浓雾的基本特征。重庆主城区浓雾随年代演变有减缓趋势；主城区浓雾是自然雾与烟尘等的混合物，河谷及城市效应使雾更浓；城市中出现浓雾的大气边界层特征是在近地面层有逆温及增湿降温现象；高浓度气溶胶的净辐射效应阻碍白天混合层发展，使大气边界层趋于稳定，它是重庆连续几天有雾的原因之一；浓雾具有一定的湿沉降作用，能有限地清洁空气；有浓雾的天气条件下，建议降低污染物的排放总量，以避免严重大气污染事件发生。 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