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相似文献
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1.
COSMIC掩星数据与L波段探空数据的对比分析   总被引:5,自引:1,他引:5  
王洪  曹云昌  肖稳安 《气象》2010,36(9):14-20
COSMIC(Constellation Observation System for Meteorology,Ionosphere and Climate)每天可以提供全球2000~3000条从40 km高空到近地面的大气温、压、湿的廓线资料,有效地弥补了常规探空资料在时间和空间上分辨率的不足。通过对2008年5月20日至2008年11月26日COSMIC资料与L波段探空秒数据进行比对,结果表明,在10 km高度以下,COSMIC反演的湿廓线资料与L波段探空数据偏差较小,温度偏差为-0.5℃,均方根误差为1.5℃;折射率偏差为1.4N,均方根误差为5.9N;气压偏差为2.0 hPa,均方根误差为4.7 hPa;水汽压偏差为0.1 hPa,均方根误差为1.1 hPa。COSMIC干廓线资料与L波段探空相比,在10~30 km高度内,温度偏差为-0.3℃,均方根误差为1.9℃;折射率偏差为0.4N,均方根误差为0.9N;气压偏差为1.4 hPa,均方根误差为2.6 hPa。表明COSMIC资料既具有较高的时空分辨率,又具有较好的精度,在数值模式中具有重要的潜在应用。  相似文献   

2.
中国55年来地面水汽压网格数据集的建立及精度评价   总被引:5,自引:0,他引:5  
对气象要素网格化是气候变化研究中避免空间抽样误差的有效方法之一.文中采用薄盘光滑样条插值法(ANUSPLIN),在考虑站点经度、纬度和海拔高度的基础上,对中国55年来地面水汽压站点资料进行空间插值,得到了中国陆地水汽压年和月平均值1°×1°网格数据集.精度检验表明:中国年水汽压插值误差普遍小于0.3 hPa;而月水汽压的插值误差由于受水汽压周期变化的影响,表现出周期性变化的特点.一般夏季较大,最大误差在0.5 hPa左右,冬季较小,约为0.2 hPa.在考虑站点海拔与对应网格DEM差值大小的基础上,建立实测水汽压值与对应网格水汽压值年序列,并进一步分析二者的相关关系,表明:(1)二者具有很好的相关性,相关系数为0.88-0.96;(2) 能很好地模拟地形影响,得到的网格水汽压可以较好地代表实测水汽压的变化趋势.由此建立了中国近55年来地面水汽压的年序列.其趋势表明:近55年来中国年平均水汽压呈增加趋势,其线性趋势为0.52 hPa/(100 a),其中西部增加趋势大于东部,且以夏季的增大趋势最为显著.结合近50年来气温的变化趋势说明:在中国,气温每增加1 ℃,大气中年平均水汽含量约增加3.15%.  相似文献   

3.
准确获取测站气压和温度对GPS水汽反演至关重要。由于我国地域辽阔、经济和社会发展的差异较大,我国GPS气象站网有部分站点未布设气象传感器,无法准确获取测站的气压和温度,其对测站上方水汽造成了较大影响。本文提出一种增加高度订正的反距离加权法,并利用全国113个GNSS气象站(包括25个实验站点,88个插值站点)的连续3个月的气象数据对该方法进行验证。结果表明,内插得到的气压和温度的均方差为1.53 hPa和1.18 K,平均偏差为0.94 hPa和0.82 K。精度随着内插站点与实验站点之间高差的增大,偏差随之增大。最后将内插得到的气压和温度应用于GPS水汽解算,并与GPT-2模型的精度对比。内插气象数据得到的PWV(Precipitale Water Vapor)的均方差和平均偏差为0.59 mm和0.38 mm,精度明显优于GPT-2模型。  相似文献   

4.
由于桂林地区地基GNSS站并未配置气象传感器,致使大量GNSS观测数据无法在大气水汽(PWV)监测中发挥作用.针对这一情况,本文将欧洲中期天气预报中心(ECMWF)最新发布的ERA5再分析资料中测站处的气压和温度气象数据加入到GNSS水汽反演中,并将反演结果与利用地面气象站反演的GNSS水汽做对比,以此评估ERA5在桂林地区反演GNSS水汽的精度和适用性.结果表明:1)以桂林地区2017年10个地面气象站的实测气压和温度数据为参考值,ERA5地表气压和温度的年均偏差分别为-0.35 hPa和0.86 K,年均均方根误差(RMSE)分别为0.65 hPa和1.66 K,该精度可用于GNSS水汽反演;2)以2017年6—7月GNSS利用地面气象站反演的PWV为参考值,ERA5反演的GNSS PWV的偏差和RMSE分别为0.17 mm和0.35 mm,且两者具较好的相关性和一致性.由此表明,ERA5地表温压产品可应用于桂林地区GNSS水汽反演,这些研究结果可为桂林地区的GNSS水汽反演及数据源的选用提供重要的参考依据.  相似文献   

5.
利用克拉玛依-瓜达尔友好城市气象站2018年1月1日至2019年12月31日逐日及逐小时气温、气压、降水、相对湿度、水汽压、风向风速观测资料,对瓜达尔港的气象要素特征进行分析。结果表明:1)瓜达尔港属热带沙漠气候,年平均气温为26.9 ℃,最热月为5—7月,最冷月为1月。瓜达尔港气温年较差、日较差分别为12.5 ℃和6.5 ℃,各季节间气温差异较小。其极端高温达42.7 ℃,极端低温为11.9 ℃。2)瓜达尔港年平均气压为1 009.1 hPa,气压最大值出现在12月和1月,最小值出现在7月,季节差异明显。3)瓜达尔港受制于副热带高压,常年干旱少雨,降水年季之间分布不均,差异明显。2018年年降水量为0.3 mm,集中于冬季;2019年年降水量为67.6 mm,主要集中于秋冬两季。相对湿度和水汽压年均值分别是67.3%和24.3 hPa。4)瓜达尔港年平均风速为2.4 m·s-1,白天风速大于夜晚风速。四季中春季风速偏大,夏季、秋季次之,冬季偏小。风向季节性变化明显,盛行风向除东北风外,还包括西南风。出现频率最高的是2级风,其次是1级风和3级风,6级以上大风出现频率为0。  相似文献   

6.
人工气象站与自动气象站气象要素差异评估   总被引:2,自引:1,他引:1  
利用陕西省96个自动气象站和人工气象站的平行观测数据,分析了气压、气温、相对湿度的差异,并对月、年平均值进行显著性检验。结果表明:人工站所测气压、相对湿度普遍高于自动站所测的相应值,气压年平均差值为0.21hPa、标准差为0.30hPa;相对湿度年平均差值为2.28%、标准差为3.07%;气温年平均差值为-0.03℃、标准差为0.26℃。在月平均气温较高的月份压、温、湿差值均较大。自动站压、温、湿记录可与人工站记录连续使用。  相似文献   

7.
1 各月蒸发蒸腾量同小型蒸发均值的相关分析 依据彭曼-蒙蒂斯(Penman-Monteith)公式,利用临颍县1971~2005年每月气压、气温、平均最高最低气温、2 min平均风速、日照百分率、水汽压、相对湿度等气象资料计算月蒸发蒸腾量,并与同期的小型蒸发实测资料进行对比分析.  相似文献   

8.
基于中国气象局发布的CRA40气象再分析资料,计算地基GNSS水汽反演中涉及气压、气温、大气水汽加权平均温度(Tm)、天顶对流层总延迟(ZTD)等关键参数,并分别以地面气象站(气压、气温)、无线电探空测站(Tm)以及地基GNSS测站(ZTD)为参考,对这些参数在中国地区的精度和可靠性开展了系统的评估.计算结果与欧洲中期天气预报中心(ECWMF)最新一代ERA5产品的计算结果进行比较,结果表明:基于CRA40计算的测站处气压和ZTD的平均RMS(均方根)分别为0.91 hPa和13.5 mm,略差于ERA5;计算的测站处气温和Tm平均RMS分别为2.67 K和1.47 K,略优于ERA5.三类参数(气压、气温、ZTD)的日变化总体趋势与实际观测符合较好.  相似文献   

9.
宋丽莉 《气象》1988,14(7):46-48
本文初步探讨了影响大面积人工养殖对虾的气象因子。运用统计学方法,筛选出影响对虾养殖的气象因子,主要有气温、气压、日照和风等。计算得出,大面积对虾养殖的最佳气温是23.4℃左右,危险天气指标为气温高于30℃、气压低于1000hPa、阴天、小风。  相似文献   

10.
承德市臭氧污染气象条件预报方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用2014-2016年承德市环境监测站和气象站的数据,分析了气象条件对承德市O3-8h浓度的影响,探讨了臭氧污染气象条件的预报方法。结果表明:4-7月是承德市O3-8h浓度较高的月份,O3浓度的日变化特征为午后浓度高而夜间浓度低;O3污染的天气形势为500 hPa受高压脊和偏西气流影响,850 hPa有强暖平流和20℃以上的高温,地面受低压前部和高压后部之间的偏南气流影响;有利于O3-8h出现高浓度的气象因子为日平均气温大于23℃、日最高气温大于28℃、日平均海平面气压995-1007 hPa、日平均水汽压18-28 hPa、偏南风大于1 m·s-1。利用气象因子综合评分建立臭氧污染指数,与O3-8h浓度的相关系数高达0.7553,说明臭氧污染指数能较好地预报臭氧污染天气。  相似文献   

11.
本文综合应用天气图、静止卫星云图、物理量诊断场,分析了 2003年 8月 21~ 22日黑龙江省大范围强降水过程.分析了乌拉尔山阻高、副热带高压和冷暖空气在暴雨天气过程中的作用.得出有预报指示意义的特征.并对日本传真图的降水预报能力进行了检验分析.在暴雨预报中也具有一定的预报意义.  相似文献   

12.
污染天气分型研究对空气质量预报预警等具有重要的意义,基于2015年1月~2018年12月欧洲数值预报中心(ECMWF)再分析资料和国家气象站常规资料,采用聚类分析法按高空及地面天气形势划分了贵港市的污染天气类型,并探讨各天气类型下的污染天气特征和空气质量状况。结果表明,发生大气污染时,按高空(500 hPa)环流形势可分为两槽一脊型、一槽一脊型、副热带高压型,其中两槽一脊发生在秋冬季的频率最高。按地面环流形势可分为冷高压脊底部型、冷高压控制型、冷高压后部型、西南暖低压型、热带气旋型、均压场型共6种类型,并构建天气学模型。其中冷高压脊底部控制下的污染天气天数最多(61天);但冷高压控制型空气质量最差(AQI为163),是造成颗粒物(PM2.5/PM10)超标的类型;西南暖低压型次之(AQI为135);热带气旋型和均压场型常常表现为高温多日照,容易造成O3污染。大气污染发生时环流形势和气象要素表现为大气稳定度升高,水平和垂直扩散条件变差,地面平均风速不超过1.5m/s,相对湿度大于50%,日雨量皆为不超过5mm的零星小雨。  相似文献   

13.
我国现有的自动气象站设备缺乏能够反映其自身运行状态的参数信息,导致对设备运行监控能力不足,无法快速定位设备故障。为了判别气压传感器的工作状态,从观测数据出发,提出了基于ARMA模型的气压预测方法,利用已测气压值,对当前时刻气压值进行合理的预测,并给出该预测值的置信区间。利用气压传感器的实测值与此预测值进行比较,如果实测值偏离了该预测值的置信区间,可以认为气压传感器或相关数据采集单元出现故障。通过实例计算和比较,模型ARMA(2,1)对于自动气象站气压值的一步预测误差为0,具有较好的预测效果,可以有效判别气压传感器的工作状态。  相似文献   

14.
对近五十年全球海面平气压场和我国夏季水资料进行奇异值分解,得到海平面气压场与夏季降水的分布特征及其反映年际变化的关键区,据此分别构造了春季(3-5月)经向气压指数(IMP),纬向气压指数(IZP)。结果表明;长江中下游夏季旱涝的发生与前期春季的环流异常有关,春季IMP和IZP与长江中下游夏季降水有很好的相关性,并能有效地反映极端降水(旱/涝)情况。在强(弱)气压指数年,长江中下游地区降水偏多(少)。同时两气压指数与华南地区夏季降水有显著的负相关,这与我国东部长江中下游与华南地区降水互相关相一致。因此,春季IMP和IZP具有预报意义。  相似文献   

15.
徐东亮 《气象》1997,23(2):48-51
针对VSAT天线产生的压重对房顶的影响,指出了其压重产生的3个因素,并重点介绍了压重的估算方法,该方法也适用于其它卫星天线压重的估算。  相似文献   

16.
本文对朔州市近30a的历史资料进行了统计分析,从环流背景、层结稳定度、风沙发生的特征及日变化等方面进行了分析研究,进一步揭示了风沙天气在朔州市的天气演变形式和物理机制,对朔州市今后做好风沙天气预报有一定的理论指导作用。  相似文献   

17.
分析了产生海口机场一次强大雷雨的环流背景特征和水汽场、能量场、散度场等物理场的特征.指出副高断成两环,昆明高压的建立,中南半岛低压东伸是触发此次雷雨的机制.  相似文献   

18.
本文详尽分析了冰岛低压和大西洋高压的长期变化规律,发现两者均具有明显的阶段性变化,而且冰岛低压和大西洋高压的强度具有明显的反相关。同时,还分析了大西洋高压和冰岛低压与我国气候的关系,发现大西洋高压与我国冬季气温基本呈正相关,而冰岛低压与我国气温大致呈反相关,但均没有显著影响,所以两者都不是影响我国气候变化的重要天气系统。  相似文献   

19.
白建忠  窦金锋 《气象》1995,21(9):7-10
通过分析气象因素对气压式高度表测量高度的影响,求出了高度误差极值,说明了我国安全高度按高于航线两侧25km范围内的最大标高400m或600m存在一定误差,提出了4条预防措施。  相似文献   

20.
A new method is proposed to convert pressure measured by an instrument to water depth using an additional available bottom-moored pressure sensor. A perturbation analysis is used in this analysis, which leads to a simple formula for calculating water depth (defined as one from the mean sea surface to the instrument) from the pressure data. In field experiments, this method is easier to apply than existing methods. Based on the theoretical derivation, the error associated with the method comes from two sources when the instrument depth is known at the beginning of the measurement: temporal variation of deep water density at depths deeper than the instrument and variation in the gravitational acceleration with instrument displacement. These two sources contribute up to 4% of the error relative to the vertical displacement of the instrument, assuming the pressure sensor is accurate. With the vertical displacement of the instrument being on the order of 10?m, the absolute error is on the order of 0.4?m, which is expected and acceptable in oceanic measurements. The method is applied to data from a field experiment that took place along the Myanmar coast in December 2012.  相似文献   

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