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用GRAPES模式输出变量因子作广东沿海海雾预报 总被引：2，自引：2，他引：0
通过分析5年(2004—2008年)NCEP的1°×1°再分析气象资料,结合2004—2008年的台站观测资料和2006—2008年海雾野外试验的观测资料建立预报变量因子,利用GRAPES模式得到并输出变量因子。结合NCEP资料分析海雾出现的各种判据和条件,选取湛江、珠海、汕头3站为代表,建立了广东沿海自西向东各地区的海雾MOS判别预报方法,实现了24h的海雾判别预报。对2008年3月湛江和汕头、4月珠海的预报检验表明,该海雾MOS判别预报方法对广东沿海海雾具有一定的预报能力,预报准确率为84%～90%,Ts评分为0.40～0.53,Hss评分为0.52～0.56。 相似文献
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近几年来,由于数值预报的发展和台站配备传真机,为我们制作逐日中期预报创造了良好条件。但JMH台仅在每周一、四播发,不能满足每天发布中期晴雨预报的需要。而ECMWF的中期数值资料可利用来每天发布中期预报。为充分使用各种数值预报资料,我们根据克莱茵的±24小时预报图可通用的观点(经初步检验,在一定区域内是可行的),将JMH台播送的FUFE_(503)、FXFE_(783)、FSFE_(03)等后延12—24小时与ECMWF的中期数值资料搭配使用,并从1983年3—4月的ECMWF500毫巴72、96、120小时预报图(以下简称07、09、12图)上选取20—50°N、70——140°E范围内5°×5°经纬度共105个网格点的高度与24小时变高场。3个时次分别取得57、59、56张数值预告图。用MDR-Z80微机对高度场逐一进行了t检 相似文献
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青藏高原雨季降水凝结潜热的估算研究 总被引：2，自引：2，他引：0
利用美国NOAA系列卫星观测的青藏高原区(75°~105°E,25°~40°N)水平分辨率为2.5°×2.5°经纬度网格,共91个网格点的1974年6月—2005年12月的月平均射出长波辐射(简称OLR)资料,青藏高原93个常规气象站的1961—2005年的月降水资料,在研究降水量与OLR关系及其气候分区的基础上,分区、分网格建立了利用OLR估算降水量,进而估算降水凝结潜热的数学模型。利用所得模型计算出青藏高原雨季1961—2005年历年逐月的降水凝结潜热。结果表明,高原东部多年平均降水量为401.5 mm,凝结潜热为18.55×1020J。近45年高原东部的降水凝结潜热有所增大,其递增率为0.218×1020J/10a,相当于每10年增加1.2%。高原总体的降水凝结潜热及其变率略大于高原东部。 相似文献
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模式输出统计(model output statistics)方法简称MOS。MOS是1972年由美国气象学家Glahn和Lowry提出来的一种气象要素预报的动力统计方法。十年来MOS方法得到迅速发展,已经成为美国各种气象要素预报的主要方法,用以制作指导预报。美国地方气象台在国家中心发布的MOS指导预报的基础上,利用最新实况(除了常规观测资料外还包括卫星和雷达观测资料),同时应用简单平流模式制作18小时以内本地气象要素的MOS预报。许多国家的业务预报也普遍采用MOS方法。本文将着重介绍美国MOS预报的进展。 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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基于欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)、中国国家气象中心业务运行的中尺度数值预报系统(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System Meso, GRAPES-Meso)、美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)的全球预报系统(Global Forecast System, GFS)、GRAPES全球预报系统(GRAPES-GFS)4个模式风场预报资料,利用双线性、反距离加权、三次样条、克里格等插值方法对华东及周边地区(110°～130°E,20°～40°N)2020年1—4月逐日地面和高空风0～72 h集合预报资料进行降尺度处理,得到满足机场及终端区气象保障的精细化风场预报。此外,还对精细化风场预报做多模式集成。结果表明,对于风场的精细化格点预报,反距离加权插值方法误差最小,为最优水平插值方法。基于扩展复卡尔曼滤波的多模式集成... 相似文献
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一个载水预报模式的业务预报应用试验 总被引：8，自引：3，他引：5
该文在国家气象中心现行有限区域业务预报模式（LAM）的基础上,把模式的水平分辨率由1°×1°提高到0.5°×0.5°经纬度网格,垂直层次由15层变为20层。在原有物理过程中引入显式降水方案,并使用HLAFS业务系统的实时资料对1997年8月的一次登陆台风造成的强降水过程进行了个例预报试验,取得了较为合理的预报效果。 相似文献
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一、中央渔场无大风实况记录的处理: 中央渔场(23—37°N,119—132°E范围)无观测资料,如何判断该地区有无大风?我们知道,在高压或高压楔控制的地区,水平气压梯度Δp/Δn是很小的,由地转风公式 相似文献
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MOS，PP方法在降水及温度预报中的效果对比检验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1995～1997年的北京T106数值预报产品资料,建立了山东省各测站夏季（6～9）1～5天日极端温度、降水MOS预报方程和PP预报方程,并对1999年7～9月的预报进行了对比检验,结果表明,MOS方法预报效果明显优于PP方法。 相似文献
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In the context of 1985—1988 ERBE and 1984—1988 ISCCP planetary scale albedoes and totalcloudiness in combination with Qinghai-Xizang actinometric measurements,investigation wasperformed of the climatic retrieval of surface absorbed shortwave radiation(SASWR)in theresearch highland.Evidence suggests that the method has given higher fitting accuracy with meanerror of 9.8 W m~(-2),whereupon was calculated the monthly mean SASWR flux density at thegridpoints of 2.5°×2.5°resolution over 25—40°N,75—95°E and 63 stations alongside a set of thedistribution maps prepared for its basic features. 相似文献
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利用NCEP1°×1°再分析资料、常规观测资料、ECMWF细网格数值预报产品(下简称EC产品)24～48 h预报资料,对2018—2019年山东省汛期(6—9月)强对流天气的影响系统、关键物理量及降水量进行分析检验,结果表明:(1)EC产品对西风槽和副高北界有较好的预报和模拟能力。(2)EC产品对0℃层高度预报的准确率达100%,但对-20℃层高度的预报效果较差。(3)EC产品对CAPE值的预报准确率较低,误差以偏大为主;其对热力不稳定指数的预报效果差别较大,T_(500-850)的预报效果最好,其次为K指数,效果最差的为LI指数;EC产品对低层湿度的预报效果较好,预报准确率2 m露点温度925 hPa比湿850 hPa比湿。(4)EC产品对强对流过程降水量最大值的预报一般小于实况,对中雨及以上量级降水范围的预报一般小于等于实况。 相似文献
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《湖北气象》2016,(6)
利用1961—2012年安徽省80个台站逐日降水资料及NCEP/NCAR 2.5°×2.5°逐日再分析资料,对安徽省春季暴雨的气候特征、环流类型等进行了统计分析,并重点讨论了春季暴雨与沿海高度CH500(定义为120°E,30°N的500 h Pa高度,单位:dagpm)的关系,结果表明:(1)安徽省春季暴雨总雨量年际变化较小,年代振荡明显;发生频次空间上基本呈纬向分布,南多北少特征明显,暴雨量分布则较为均匀。(2)CH500可以作为预报安徽省春季暴雨落区的一个重要参照量,CH500偏高时易出现暴雨,但不同月份不同区域暴雨出现的比例有所差异。实际业务中可参照以下CH500阈值做出相应预报或改善:淮北暴雨3月(568,580)、4月(572,584)、5月(576,588);江淮暴雨3月(568,580)、4月(568,584)、5月(568,588);江南暴雨3月(564,580)、4月(564,584)、5月(568,588)。 相似文献
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按120°E附近副高脊线的不同位置划分不同天气类型。 Ⅰ型:将吕宋、沾海槽天气周期合并为Ⅰ型,副高脊线位置在18°N以南。 Ⅱ型:将巴士、粤台、干浙东海副高天气周期合并为Ⅱ型,副高脊线在18°N～29°N之间。 Ⅲ型:将江南、黄海天气周期合并为Ⅲ型,为副高控制型。 天气类型的MOS预报方程为: y=1.87 0.18X_1 0.13X_2 0.03X_3 这里X_1:为ANAS图(08h)115°E、120°E、125°E、130°E副高范围内OPN(包括MOP)北界位置的平均纬度。预报时效为24小时。 X_2:为FXAS04图上120°E、30°N和125°E、30°N两点的H预告平均(取两位数)。预报时效为48小时。 相似文献