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利用陕西省99个国家气象站、1 894个区域气象站2021年3月1日00时—2022年2月28日23时（北京时）的小时降水量数据,采用相关系数、平均误差、均方根误差、晴雨准确率、降水分量级评估等指标,对国家气象信息中心研制的1 km、5 km降水融合产品进行质量检验。结果表明：（1）两套融合产品在陕西省的评估效果较好,1 km融合产品评估结果（相关系数为0928 1,平均误差为0000 8 mm,均方根误差为0236 2mm）优于5 km融合产品（相关系数为0892 2,平均误差为-0001 0 mm, 均方根误差为0335 3 mm）;（2）两套融合产品对降水的有、无均反映较好,其中1 km融合产品的晴雨准确率为0959 0,5 km融合产品为0957 1;（3）小雨、中雨量级降水融合降水产品与观测值较接近,其他级别降水融合产品的TS评分随着降水量级的增大而降低;（4）两套融合降水产品能较好反映陕西区域内降水的时空变化特征,陕北地区平均误差、均方根误差较小,效果较好,关中南部及陕南秦巴山区的误差较大。 相似文献
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本文利用四川省156个国家地面气象观测自动站2018年逐小时降水资料,从降水产品与观测值的对比、降水产品误差空间特征、降水产品误差月变化、不同降水量级的误差特征等方面,对国家气象信息中心研制的中国区域1h、0.05° × 0.05°分辨率的地面-卫星-雷达三源融合实时降水产品和地面-卫星二源融合快速降水产品在四川区域的适用性进行对比评估。研究结果表明,两套融合降水产品能较好的反映四川区域年内小时降水的时空变化特征,与站点观测降水相比,两套融合降水产品均存在一定程度的低估,且随着降水量级的增大,均方根误差值也相应增大。两套融合降水产品相比,融合了雷达资料的三源融合降水产品各项指标均优于二源融合降水产品,数据质量更高。 相似文献
3.
利用广东省水文站降水观测实况、国家气象观测站和区域自动站资料,对广东区域2020年的网格实况分析产品质量进行检验评估,结果表明:(1)2020年广东省5和1 km温度网格实况数值与站点实况相近,逐时温度、最高气温、最低气温平均绝对误差均小于1℃;(2)降水网格实况的误差随着降水量级增大而增大,个例对比评估显示1 km实时融合分析降水网格数据优于其他三套降水网格数据;(3)10 m风速网格实况的误差随着风级增大而增大,不分级风速误差小于1 m/s,趋势变化与站点实况接近,个例对比显示1 km的网格数据优于5 km数据。 相似文献
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利用新疆2019年1—12月自动气象站气温观测资料，对1、5 km两种国家级气温多源融合实况产品进行评估检验，评估指标包括平均误差、平均绝对误差、均方根误差、相关系数和准确率。结果表明：（1）两种气温实况产品在新疆地区总体质量较好，但在海拔较高、地形复杂地区站点误差较大。平原站点的评估结果优于山区。1 km产品的准确率较5 km产品在各区域明显提升，其他评估指标1 km产品较5 km产品在平原站点质量有所提升、山区站点略有下降。从评估指标分段误差的站点数量来看，1 km产品较5 km产品处于误差低值区的站点数量明显增多，但误差高值区的站点数量也有所增加。（2）以北疆和天山山区的站点为例，分析评估结果逐月变化及日变化情况。1—3、12月（冬季）评估结果较差、波动较大，4—11月评估结果较好且较为稳定。北疆12—20时是各指标质量最佳的时段，且较为稳定，07时表现较差；天山山区07时产品质量较差，18—19时质量最好。（3）两种气温实况产品日最高、日最低气温质量较好，相关系数均超过0.99。 相似文献
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利用2019年1月1日00时～12月31日23时(世界时)四川156个国家站和1768个区域站的观测数据,评估全国智能网格实况分析产品(CLDAS)和ECMWF再分析数据(ERA5-Land)的10m风产品。采用双线性插值方法,将两种分析产品插值到气象站点,与观测值对比,通过平均误差,平均绝对误差,均方根误差和相关系数等指标对以上两种产品进行评估比较。结果表明:两种分析产品对于四川省国家站和高原地区区域站风速都以低估为主,但盆地区域站高估。风速在高原地区所有评估指标都比盆地内差,高原地区需谨慎使用格点风产品。CLDAS对于国家站的各项评估指标都优于ERA5-Land。两种产品与区域站的平均误差,平均绝对误差,均方根误差结果整体相近,但CLDAS对非独立区域站的误差相对更小。ERA5-Land相关性较差,与四川地区实际观测的地面风速变化趋势相反, 不适用于四川。 相似文献
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利用江西省2015年4月至2016年3月水文站观测降水数据,在小时尺度上,对中国国家气象信息中心研制的5和10 km融合降水产品进行质量评估,同时与美国国家海洋大气局(NOAA)气候预测中心卫星反演降水产品(CMORPH)、中国国家气象信息中心研制的东亚区域多卫星集成降水产品(EMSIP)两套卫星降水产品进行对比评估。研究分析各类降水产品的数据误差及其时空变化规律,验证融合降水产品在特征区域的适用性。研究结果表明:融合降水和卫星降水均能较好地反映年内小时降水的变化趋势,与水文站观测降水相比,四套降水资料均存在一定程度低估,其中卫星降水产品低估较大。融合降水产品的数据质量较高,其中5 km融合降水产品的数据精度(R=0.81,RMSE=2.12 mm·h~(-1),RE=-5.4%)基本优于10 km融合降水产品(R=0.78,RMSE=2.3 mm·h~(-1),RE=-5.1%),卫星降水产品与水文站观测降水存在较大的偏差,CMORPH和EMSIP的相关系数分别仅为0.19和0.24。各降水产品误差具有相同的月变化趋势,融合降水产品的误差变化幅度明显要小于卫星降水产品。四套降水产品的相关性随着降水量级增大而增加,融合降水产品能够准确反映降水的空间结构和中心位置,5 km融合降水产品对强降水的监测能力更具有优势。 相似文献
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遥感地表温度(Land Surface Temperature,LST)产品时序数据可用于分析基准气候站点的环境代表性,但LST空间变异性明显高于气温,容易低估站点代表性,因此提出首先建立面上气温的遥感估算模型,再用模型估算气温(和LST产品具有相同时空分辨率)评估站点代表性的方案。以藏东南林芝国家基准气候站点为例,首先提取气象站点2000-2011年8 d平均日最高气温(T-air)和MODIS地表温度产品(MOD11A2,8 d合成,1 km空间分辨率),分析LST与T-air之间的相关性以及其他因素对相关性的影响;而后利用Cubist回归树算法,建立了基于LST、日序、晴空日数的T-air估算模型(RMSE=1.4718℃,r~2=0.95);最终将模型用于林芝站周围附近区域计算T-air,并对林芝站点代表性加以评估,结果表明,新方案得到的结果更加可信,林芝站点代表范围为15 km×15 km,而基于LST计算得到的林芝站代表范围仅为3 km×3 km。 相似文献
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将多重网格策略引入NLS-3DVar(Non-linear Least Squares-based on Three-dimensional Variational Data Assimilation,非线性最小二乘三维变分同化)方法,进而应用于2400多个国家级气象观测站逐时气温数据和NCEP再分析气温数据的融合,得到中国区域空间分辨率1°×1°,时间分辨率为6小时的气温融合产品。分别从单重网格(分辨率1°×1°)和双重网格(分辨率由2°×2°到1°×1°)利用2014年1~12月(4、5月除外)的独立检验数据考察NLS-3DVar气温融合产品质量,验证基于多重网格策略的NLS-3DVar方法的优越性。在单重网格下,与广泛应用于气象行业的Cressman插值产品(均方根误差和相关系数的年平均值分别为1.961°C d~(-1)和0.924)相比,NLS-3DVar产品全年始终具有最小的均方根误差和最大的相关系数,年平均值分别为1.915°C d~(-1)和0.929;站点间误差分析进一步表明,NLS-3DVar产品在大多数检验站点精度更高,在新疆、甘肃、云南、陕西等地区尤为突出;加入双重网格策略的NLS-3DVar产品与单重网格的NLS-3DVar产品误差对比显示,均方根误差年平均值分别为1.649°C d~(-1)和1.711°C d~(-1),相关系数年平均值分别为0.970和0.968,二者在均方根误差和相关系数的表现上都极为相似,即双重网格NLS-3DVar气温产品尽管对观测数据采取了稀疏化处理,但依旧维持了原有的产品精度,并且在计算效率上提高了1倍多。而与同样在双重网格下基于多尺度的STMAS(Space–Time Multiscale Analysis System)算法相比,双重网格的NLS-3DVar产品在产品精度上同样占据优势,在计算效率上单位时次耗时与STMAS算法几乎相当。 相似文献
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利用2019-2020年广西三部风廓线雷达的实时风产品与ERA5再分析资料进行分析对比,检验风廓线雷达数据质量.结果 表明,三种风廓线雷达产品(ROBS、HOBS、OOBS)数值差距小,OOBS产品稍显优势,在1h内风廓线雷达探测的水平风波动不大.风廓线雷达数据整体小于ERA5再分析资料.三个站中,北海站的误差最小.北海站误差在2-6km,柳州站在4-6km,南宁站风向误差最小在1-4km,风速在4～6km.三个站的数据在0.5km以下误差都很大,柳州站和南宁站在9km以上误差也很大.分别选取北海站105°、6.5m·s-1,南宁站100°、7m·s-1,柳州站85°、8m·s-1作为极端误差阈值,剔除极端误差后三个站的MAE都小于25°和3m·s-1,并且数据有效率都能达到70％以上. 相似文献
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采用邻近插值和双线性插值方法,将国家气象信息中心研发的能见度实况融合格点分析产品插值到四川省156个国家级考核站,选取2018年11月25日四川盆地一次大雾天气过程,对其在四川盆地的适用性进行评估.结果 表明,该产品误差普遍在5km范围内,随着海拔的增加,逐渐由低估转为高估;分级检验为:30km以上能见度的误差最大,随着能见度的下降,误差也逐渐下降.大雾过程中,产品能监测低能见度天气,表现出落区的变化,能见度在30km以上时,格点实况以高估为主,30km以下时随着能见度的降低,格点实况从低估逐渐转为高估. 相似文献
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利用四川省CLDAS 5km小时能见度实况产品和能见度观测站资料,将智能网格小时能见度产品按双线性和邻近插值的方法插值到四川省156个国家级能见度观测站上,比较两者的相关系数、均方根误差、平均值误差、平均绝对误差等参数,对CLDAS 5km小时能见度实况产品进行质量评估并对数据的可用性做了分析,结果显示:小时能见度产品在四川盆地及攀西地区中部的相关系数较高,普遍在0.7以上,误差值较小,平均值误差普遍为负值,表明有小的低估值,数据可用性较好;而川西高原及攀西地区南部的相关系数小,误差值大,平均值误差普遍为正值,表明多为高估值,数据可用性一般。分级评估表明:随着能见度等级的降低,高原地区的缺测数据越来越多,盆地内的高估值也明显增加,能见度等级为“优”与“良”时的数据可用性较好。 相似文献
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云南省细网格气候区划及气候代表站选取 总被引：2，自引：0，他引：2
利用1961—2008年云南省124站气温观测资料,经过地形订正后,形成1km×1km的细网格点数据。在此基础上,开展了云南省细网格气候区划及气候代表站选取的研究。结果表明,云南可划分为高原气候带、温带、北亚热带、中亚热带、南亚热带和北热带等6个气候带,所占面积分别为3.32×104、3.65×104、15.65×104、6.82×104、8.66×104和1.31×104km2;高原气候带分布在滇西北3000m以上高海拔地区,温带主要分布在滇东北和滇西北海拔高度为2200～3000m的地区,北亚热带主要分布在滇中、滇西、滇南高海拔地区和滇北低海拔地区,中亚热带主要分布在滇中、滇东南和滇西南海拔较高的地区,南亚热带主要分布在滇南和河谷地区,北热带主要分布在滇南和海拔较低的河谷地区;各气候带分布与地形和纬度相关联,地形因素比行政区域更能体现气候特征;通过站点序列与气候带序列趋势变化一致性和偏离程度的统计分析,所选气候代表站与相应气候带序列变化非常一致,能够较好地代表云南各气候带变化特征 相似文献
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基于2018~2020年云南省126个国家地面观测站逐小时降水资料,客观定量评估了国家气象信息中心研发的CMPAS二源融合和三源融合逐小时网格降水产品在云南地区的适用性。结果表明:两套融合降水产品均能较好地反映云南区域小时降水的时空变化特征,但都低估了实际降水量;三源融合降水产品在云南的适用性更强,对0.1~1.9mm量级的小时降水量预估偏大,且离散性较高,但随着实况降水量的增加,平均误差呈负值,降水量预估值偏小;三源融合降水产品能准确抓住云南省的过程性降水,在短时强降水导致滑坡泥石流的监测中具有一定优势。 相似文献
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利用四川144个气象站1971~2014年的逐月日照时数数据和四川6个辐射站的逐月太阳总辐射数据,以气候学模拟的方法,计算了四川144个气象站的逐月太阳总辐射值。基于44年四川太阳辐射的平均分布和EOF分析的第一模态,将四川分成3个区域,并研究了四川太阳辐射的时空变化。结果表明:(1)四川年太阳总辐射从东南往西北随海拔升高呈阶梯式增加,结合年太阳总辐射EOF第一模态可把四川分为3个区域,分别是川西高原、攀西地区和四川盆地;(2)川西高原年总辐射随时间呈先下降后趋于平稳的变化,攀西地区年总辐射随时间的变化是先下降后上升,四川盆地总辐射变化不大,有缓慢下降趋势;(3)20世纪70年代四川大部分地区太阳总辐射是正距平,80年代除川西高原和雅安地区外基本是负距平,90年代是负距平,2001~2014年除攀西地区外基本是负距平。 相似文献
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利用2014年6月-2017年9月的秒级探空资料,选取四川地区5个代表性站点研究重力波在对流层（2~10 km）和平流层（18~25 km）的时空特征。选取结果表明:重力波能量在四川地区各个高度均存在明显的季节变化,冬季强,夏季弱;在对流层由于地形影响,川西和川北高原地区的能量小于其他地区。垂直波长没有明显的时空变化,在对流层和平流层分别集中分布于1.5~3 km和1.5~3.5 km;水平波长则差别较大,分别分布于0~300 km和100~700 km,平均值分别为100 km和350 km。重力波固有频率在对流层有较大的区域差异,表现为在四川西北部的高原地区固有频率平均值为3f（f为地转参数）,其他地区则仅为2.4f;平流层则没有明显的差异存在,均约为2f。四川地区重力波的垂直传播方向特征基本相同,在对流层约有50%的波动向上传播,平流层则有90%以上的波动向上传播。水平传播则存在明显的不确定性,特别是对流层;平流层水平传播方向存在明显的季节变化,表现为夏季重力波多向偏东方向传播,而其他季节则向偏西方向传播。 相似文献
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利用1km和5km多源融合格点实况数据和四川地面观测站点资料,采用预报准确率、平均绝对误差、均方根误差和Alpha Index(AI)等统计量,选取2020年夏季四川2次高温天气过程对多源融合格点实况数据的质量进行了检验评估。研究结果表明:多源融合格点实况数据利用邻近插值方法插值到站点优于双线性插值;误差大值区主要位于高海拔地区,如川西高原、攀西地区及盆地山周;AI指数接近于0,多源融合格点实况数据没有随机误差,较为接近理想值;1km分辨率融合格点实况数据在四川的适用性优于5km,误差≤2℃的准确率可达98%,且均方根误差< 1。 相似文献
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利用四川省地面自动站2018年6月—2019年5月的逐小时降水观测资料,在邻近插值和双线性插值对比分析的基础上,从晴雨准确率、降水时空特征、降水分量级检验等多个方面,对国家气象信息中心研制的融合降水实况分析产品在四川地区的适用性进行评估分析。评估结果表明:(1)邻近插值和双线性插值对评估结果影响小。(2)融合降水实况分析产品的完整性好,其平均晴雨准确率为92.6%,对探测降水有无存在较大可能。(3)融合降水实况分析产品的数据质量较高,能反映四川区域年内小时降水的时空变化特征,且随着降水量级的增大,误差相应增大,TS评分相应减小,说明在弱降水量级,融合降水实况分析产品与观测降水更接近。(4)非独立检验的效果好于独立检验,盆地的检验效果好于高原、山区等复杂地区,说明参与评估的站点分布、数据质量对评估结果存在一定影响。 相似文献
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利用1961~2011年四川142个代表站的逐月雾日数资料,通过一元回归线性倾向趋势分析等方法,研究了四川雾日数的时空分布特征及变化趋势,得出以下结论:(1)四川雾日数分布有明显的区域地理特征,川西高原雾日明显比四川盆地少,高原大部地区整年无雾出现(平均雾日<1d),四川盆地平均雾日达到37d,其中峨眉山常年处于雾的笼罩之中(平均雾日达311.8d);(2)雾日数季节变化与下垫面地理特征也有密切关系,盆地雾日最多的季节是冬季,高原雾日最多的季节是秋季;(3)四川雾日数具有明显的年代际变化特征,经历了偏少-偏多-偏少的过程,总体呈现随时间增加的趋势;(4)四川年均雾日变化趋势的分布具有明显的地理特征,高原为负变化趋势,盆地为正变化趋势。 相似文献
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该文基于2001—2007年地表温度遥感反演产品 (MOD11A2),以基准气候站对其周围不同大小窗口内地表温度距平序列的解释方差作为度量,评估了我国142个基准气候站的环境代表性,并将代表性与土地覆盖和高程状况进行相关研究。结果显示:以解释方差大于0.75作为区分是否具有代表性的阈值,约41%的站点代表性较好,代表区域范围可超过51×51 km2,多分布于北方地区;约21%的站点代表性较差,代表区域范围不足7×7 km2,多分布于南方地区;其他代表区域范围居中的站点在南、北方均有分布;站点周围的土地覆盖多样性和地形起伏度与站点代表性存在负相关,且相关性随窗口的增大而加强。文中还评估了基准气候站对所属气候区的代表性,发现在气候特征复杂的西南地区和新疆部分地区,站点对气候区的代表性较差。 相似文献