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沙尘天气的定量化指数及其应用 总被引：7，自引：0，他引：7
按照《地面气象观测规范》规定,能见度VV与风速V是对沙尘天气进行分级的重要指标。我们利用能见度和风速构造沙尘指数,用以衡量沙尘现象的强弱,并通过它对时间和空间的累积来分析某一地区的沙尘天气发生状况。结果表明：所构造的指数能够代表我国沙尘天气多发区的沙尘天气状况。对上游沙区的沙尘指数与下游邻近城市空气污染指数所作的相关分析显示：二者间存在较为密切的关系。因此．利用上游沙区的沙尘指数作为下游邻近城市空气污染预报的重要因子。 相似文献
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沙尘天气定量分级方法研究与应用 总被引：3，自引：0，他引：3
利用已有的关于能见度与沙尘浓度统计反演关系的研究成果,对沙尘天气进行了定量分级研究.利用2004、2005年春季3～5月沙尘天气地面气象观测资料,采用沙尘天气的强度分类与反演的沙尘浓度分级的统计方法,建立了不同沙尘天气(扬沙、沙尘暴和强沙尘暴)对应的沙尘浓度等级,并通过对2006年沙尘天气的实例分析,验证了该种分级方法的可用性.通过由能见度反演的观测结果与沙尘数值预报模式的对比分析,探讨了沙尘数值预报业务模式产品的天气学释用方法,建立了不同强度沙尘天气与沙尘数值模式输出的浓度之间的定量分级关系. 相似文献
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基于定量监测的沙尘暴定量预报方法 总被引：2，自引：0，他引：2
近年来,内蒙古自治区建立了6个沙尘暴监测站,对沙尘天气进行了连续、定量观测,在预报业务工作中可以得到器测能见度、PM10、TSP等定量数据,为沙尘暴的定量分析和预报提供了基础条件.选取了2004-2007年间内蒙古地区10次较强沙尘暴天气过程,利用内蒙古自治区的6个沙尘暴监测站器测资料,结合常规观测资料进行了分析.分析表明:器测数据具有连续、稳定、定量的优势;但器测数据与现行沙尘天气业务标准存在很大差异,需要新的分级标准.在现有数据条件下,初步确定了器测能见度、PM10的沙尘天气分级标准;讨论了沙尘暴形成的定量条件和机制,以沙尘综合指数、摩擦速度等为预报因子建立了器测能见度、PM10的沙尘暴定量预报方程.该预报方法在2008年的业务试用中预报效果较好. 相似文献
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1引言 我国有八大沙漠和四大沙地，又与蒙古南部戈壁毗邻，在适当的天气条件下，沙尘暴就会席卷我国北方大部分地区。尤其是2000年以后，春季沙尘暴的次数明显增加，影响范围不断向南、向东扩张。受外地沙尘暴东移和本地沙源起沙的影响，近几年，吉林省的沙尘暴也呈多发趋势。发生沙尘暴天气时，空气中布满沙尘粒子，人们呼吸困难，极大地影响了人体健康；同时能见度很低，严重影响了交通运输。由于沙尘天气对农业、畜牧业、国民经济、生态环境等均构成负面影响，受到社会各界广泛关注。因此加强沙尘暴的监测和预报已成为气象部门的一项十分重要的业务工作。为此我们对吉林省中部地区沙尘天气进行了研究，并建立了客观预报系统。本文主要介绍吉林省沙尘天气客观预报系统的组成、功能、软件特点等。 相似文献
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水平螺旋度在沙尘暴预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为了更准确地预报中国北方沙尘暴的强度和范围,应用2002—2010年3—6月逐日08和20时高空流场资料、高空图资料和地面每3 h的天气图资料,计算近地面至500 hPa的水平螺旋度。结果表明,螺旋度负值中心值越大,辐合上升运动越强,风速越大,对应沙尘暴的强度就越强。螺旋度负值中心常常在河西走廊附近最强,沙尘暴发生在螺旋度负值中心附近或下游。在沙尘关键区(40°—48°N,84°—120°E)当出现螺旋度≤-600 m2/s2的负值中心时,6 h内该区或其下游将产生能见度低于500 m的强沙尘暴,螺旋度负值中心与下游沙尘暴发生区有良好的对应关系。通过对中国北方区域性强沙尘暴典型个例、甘肃省河西走廊东部沙尘天气的对比分析,螺旋度有较强的日变化,白天强于夜间,对冬春季中国北方干旱区的冷锋型沙尘暴天气有较强的预报能力。 相似文献
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沙尘天气的数值预报 总被引：14，自引：4，他引：10
沙尘天气预报的核心问题是要理解沙尘天气形成的物理机制,并定量地描述风沙的分布、强度、输送与沉降.沙尘天气的形成是一个复杂的物理过程,涉及到大气运动与地表状况等诸多因素.作者介绍了一个以数值预报为核心、以卫星观测与地理信息系统为资料背景的沙尘天气集成预报系统,特别是其中的起沙模式.作者运用该系统预报了2002年春季的沙尘天气,并用天气观测和采样观测资料对预报效果进行了鉴定.分析表明,预报系统不仅能定性预报沙尘天气的空间分布与时间演变,而且能定量预报沙尘源地、大气中的沙尘浓度、沙尘的输送以及沉降.模式72 h的预报仍然有较高的可信度.另外讨论了存在的问题和今后的研究方向.
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扬沙和沙尘暴使空气混浊 ,水平能见度降低。当水平能见度大于等于 1 .0 km而小于 1 0 .0 km时为扬沙 ,小于 1 .0 km为沙尘暴。沙尘天气是榆林地区春季的多发天气现象 ,当有冷空气入侵时 ,常由大风引起沙尘天气 ,其一般过程是 :扬沙—沙尘暴—浮尘。由于地理位置和下垫面的不同 ,榆林地区的沙尘天气有其自身的特点。1 外地沙源引发的大范围沙尘天气这种沙尘天气一般出现在春季有强冷空气入侵时 ,沙尘源地在我国西部沙漠甚至国外中亚地区的沙漠。它的演变遵循沙尘天气的一般规律。先由大风带来扬沙 ,有的加强成为沙尘暴 ,之后当风速逐渐减小… 相似文献
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对2000～2003年黑龙江省较典型的7次沙尘天气过程进行气候条件和地面天气形势分析，并对沙尘天气影响下哈尔滨地区的空气污染状况特别是颗粒物污染进行了分析。结果表明：持续少雨、高温、春季大风是发生沙尘天气的气候条件；沙尘天气发生时，中等以上污染的地面天气形势有高低压同时发展、强低压发展、春季其它类型鞍形场均值区和弱低压内3种类型；在沙尘天气影响下，哈尔滨地区的颗粒污染物浓度迅速上升，形成中、重度污染。建立了未来24h发生沙尘天气的高空及地面预报模型。 相似文献
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利用地面气象观测资料,分析了我国北方1954～2001年年、季沙尘天气发生日数的演变规律及其与主要气候要素,风速、相对湿度、降水、气温和干燥度的相关关系,用NCEP/NCAR再分析资料分析了冬春气压梯度的变化趋势。结果表明:近50年来,造成我国北方沙尘天气频率显著下降的直接自然原因是沙尘源区和发生区平均风速和大风日数的减少、主要沙尘源区降水量特别是春季及其前冬降水量的增加以及由于源区降水增加引起的大气和土壤湿润程度的改善。冬春季节气压梯度的减小是风速减小、进而导致沙尘日数减小的关键间接因素。 相似文献
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利用四川省1981—2013年雾、轻雾、吹雪、雪暴、烟幕、霾、沙尘暴、扬沙和浮尘9种视程障碍天气现象资料,对其发生日数、发生概率和分布特征进行统计。结果表明:(1)各天气现象发生日数排序为:轻雾>雾>浮尘>霾>烟幕>扬沙>沙尘暴>吹雪>雪暴。(2)轻雾和雾年发生日数为分别为176d/a和29d/a,日发生概率分别为48%和8%,远高出其他天气现象。(3)季节变化方面,雾和轻雾主要出现在秋季和冬季;霾、吹雪和雪暴集中出现在冬季;浮尘发生春季;扬沙多发生在冬季和春季;而沙尘暴、烟幕主要发生在春季和秋季。(4)变化趋势上轻雾基本保持平稳;烟幕呈增加趋势;而雾、霾、沙尘暴、扬沙和浮尘呈下降趋势。(5)大气层结稳定、水汽充足、风速较小、人口集中和排放量较大,易于盆地雾、轻雾、霾和烟幕的形成;不合理利用水和土地资源,北方地区沙尘天气随冷空气南下,是沙尘天气发生的重要原因;而吹雪和雪暴均发生在冬季降雪量大且风速较大的川西高原。 相似文献
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LANG Xianmei 《Acta Meteorologica Sinica》2011,25(5):682-690
In this paper, seasonal prediction of spring dust weather frequency (DWF) in Beijing during 1982-2008 has been performed. First, correlation analyses are conducted to identify antecedent climate signals during last winter that are statistically significantly related to spring DWF in Beijing. Then, a seasonal prediction model of spring DWF in Beijing is established through multivariate linear regression analysis, in which the systematic error between the result of original prediction model and the observation, averaged over the last 10 years, is corrected. In addition, it is found that climate signals occurring synchronously with spring dust weather, particularly meridional wind at 850 hPa over western Mongolian Plateau, are also linked closely to spring DWF in Beijing. As such, statistical and dynamic prediction approaches should be combined to include these synchronous predictors into the prediction model in the real-time operational prediction, so as to further improve the prediction accuracy of spring DWF in Beijing, even over North China. However, realizing such a prediction idea in practice depends essentially on the ability of climate models in predicting key climate signals associated with spring DWF in Beijing. 相似文献
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本文以传统机器学习算法XGBoost和深度学习算法CU-Net为基础,针对北京快速更新无缝隙融合与集成预报系统（RISE系统）预报的北京冬奥会延庆及张家口赛区100米分辨率的冬季近地面10 m风速数据,进行每日逐小时起报的未来逐6小时间隔的冬奥高山站点及其周边地区风速预报偏差订正方法研究和对比分析。对于站点订正,首先将RISE系统预测的10 m风速插值到对应的自动气象站站点,然后根据风速等级表归类,针对每个分类单独构建XGBoost模型,每个区间模型合并后形成L-XGBoost,使用均方根误差和预报准确率作为评分标准,结果表明风速归类的L-XGBoost算法订正效果比不归类的原始XGBoost模型有一定提升,说明在传统机器学习中加入归类方法有助于改善复杂山地站点风速预报技巧。对于站点及其周边地区风速订正,本文在CUNet模型基础上,通过引入不同深度的CU-Net子网络,构建了新的算法模型CU-Net++,并考虑了预报日变化误差和复杂地形对10 m风速的影响,以自动气象站为中心构建空间小区域样本数据,对RISE系统风速预报偏差进行订正。试验结果表明,CU-Net和CU-Net++均可以充... 相似文献
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江苏省雾霾天气特征分析 总被引：5，自引：4，他引：1
根据2007年1月—2013年12月江苏省国家基准气候站的逐日地面观测资料,分析了江苏省雾、霾日数的气候变化特征以及霾天气发生时的主要气象要素场特征。结果表明:(1)雾日数分布从江苏省东部向西部逐渐减少,霾分布由南向北逐渐递减。(2)年际变化上,雾日数呈现一定的波动,霾日数逐年增长。秋、冬两季雾日数较多;霾日数在夏季最少。雾、霾天气分别在08时和14时发生次数最多。(3)淮安中度霾居多,微风、高湿情况下霾发生概率最高,不同季节风向分布不同。(4)风速与能见度成正相关关系,春、夏季的相关性较差,秋、冬季相关性相对较好。能见度与相对湿度春、冬两季两者之间呈明显的线性负相关,而夏、秋季拟合曲线呈非线性负相关。 相似文献
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利用2011~2020年国家基本站观测资料,研究了湖南省低能见度天气时空分布特征,并结合低能见度与地面气象要素的关系获取预报订正阈值,在此基础上,结合概率匹配法对EC能见度预报进行订正研究。结果表明:（1）低能见度区域主要位于湖南中北部和通道县、衡阳市附近,并且从秋季开始整个低能见度区域有明显向南扩大的趋势;低能见度时数出现最多的是冬季,其次是春季和秋季,分布范围最广的也是冬季,集中于湖南中东部。（2）低能见度日变化呈单峰型,主要集中在20时~次日09时。（3）≤1 km低能见度主要出现在地面风速<2 m/s、地面相对湿度基本高于90%、地面温度低于20℃及24 h变压<2 hPa的气象环境。（4）采用概率密度匹配结合要素的预报订正方法优于仅使用概率匹配的订正方法,可以很好地对湖南大部分低能见度天气预报进行有效订正,订正后TS评分显著提高。 相似文献
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利用葫芦岛观测站1980—2009年观测资料,分析了葫芦岛沿岸海陆风风速的季节特征和日变化规律,以及海陆风环流对沿岸环境的影响。结论如下:1)葫芦岛站点在冬季出现海陆风日数最多,其他依次为秋季、夏季和春季。陆风风速从春季到冬季呈现递减趋势;海风在春季最大,其次为秋季的,冬季的最小。总体上,海陆风日中海风要强于陆风。2)对海陆风风速椭圆拟合结果表明,海陆风在10:32由陆风转化为海风,海风在16:32达到最大,在21:42由海风转化为陆风,陆风在04:32达到最大。3)由于海风的存在,沿岸地带在春夏两季日最高气温在12时出现,秋冬季的在13时出现。4)能见度日变化在四季中表现一致,早晨能见度转好的时刻比最低气温出现时刻滞后约2 h,在海风维持较长时间后空气绝对湿度增加导致能见度开始转差。5)冬季静止型海陆风日比例最高,再循环型海陆风日在秋季出现最多,而夏季通风型海陆风日出现最多。 相似文献
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库尔勒市历年沙尘天气发生特性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
本文根据1971~2010年库尔勒市气象实测资料,分析了库尔勒市沙尘天气40年变化特征,以及沙尘天气与平均风速,降水量,平均相对湿度,平均地面0cm温度和平均气温等气象因子之间的关系。结果表明:沙尘暴、扬沙、浮尘等沙尘天气在年际、季节与各月变化上具有一致性。20世纪的70年代沙尘天气发生日数最多,从1971~2005年沙尘天气发生日数呈波动下降趋势,1971年最高,共出现沙尘天气112d但不同沙尘天气发生日数最值出现的年份不同,2005~2010年沙尘天气发生日数又开始回升,到2010年沙尘天气的发生次数已接近70年代的平均水平。其次,沙尘天气呈现春夏季节发生日数多,秋冬发生日数少的季节变化趋势,每年的4月沙尘天气出现最多,1月沙尘天气出现最少。沙尘天气的发生与空气相对湿度、降水量呈现极显著的负相关,与风速呈现极显著的正相关,而与气温的变化关系不明显。根据2010年4月的沙尘颗粒物监测表明,沙尘天气使大气中的Ca、Mg、Fe等地壳元素含量增加。 相似文献
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利用2006—2019年南疆地区55个国家站的逐日观测和自动站小时数据资料,研究沙尘发生的精细化特征及沙尘暴起沙风速指标阈值。结果表明：南疆沙尘中心位于塔里木盆地中部至其南缘的民丰和且末一线,表现为中部多,东部西部少的分布特点,浮尘和沙尘暴的中心在民丰,而扬沙中心在塔中站;沙尘天气季节差异明显,秋、冬季沙尘最少,以浮尘为主,春、夏季是沙尘天气的高发季节,浮尘日与扬沙日数接近,约为沙尘暴的2倍,沙尘暴、扬沙的季节差异比浮尘天气更为明显;沙尘日变化呈白天多于夜间,下午多于上午的分布特点,18—20时是南疆地区出现沙尘暴、扬沙天气的高频时段;扬沙和沙尘暴的平均持续时间短,一般不超过3 h,巴州东南部平均持续时间最长;南疆不同地区沙尘天气发生的最小风速差异较大,存在区域性规律,而极大风速分布呈东部大于西部,北部大于南部,塔里木盆地中部和南部最小,春季的极大风速平均值大于夏季,差值较小的地区在和田地区,春季的极大风速离散度也较夏季大,各站极大风速的最小值范围在1.6—9.8 m·s-1之间。 相似文献
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利用浙江省义乌市2015—2019年逐小时气象观测数据(相对湿度、风速、地气温差、能见度)和空气质量指数(Air Quality Index, AQI)数据, 分析了义乌地区低能见度天气(观测能见度lt; 10 km)的分布特征和气象要素条件。利用长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory Neural Network, LSTM)模型对逐小时能见度进行模拟, 分别对比了观测能见度作为输入变量与否的模拟效果; 根据义乌地区低能见度天气条件的特征, 将模拟时段分为三个时期(11月至翌年2月, 3—6月, 7—10月), 对比了分时期模拟的效果; 以及评估了模型的预报步长。结果表明: 高湿、高污染、气温高于地温和低风速是义乌地区低能见度天气的主要特征。LSTM模型对单站能见度有较好的模拟效果, 当输入参数中加入历史观测能见度时, 能大幅提高模拟准确度, 日均能见度模拟结果均方根误差RMSE=0.63 km, 平均绝对误差MAE=0.51 km, 拟合优度R2=0.99;分时期进行模拟能得到更精准的模拟结果。本研究中选用的输入要素在冬季(11月至翌年2月)模拟效果最好, RMSE=2.35 km, MAE=1.46 km, 低能见度均方根误差RMSE_10 km=1.81 km, 低能见度平均绝对误差MAE_10 km=1.13 km, R2=0.83; 3—6月的模拟中, 输入变量中不加AQI模拟效果更好, 这意味着3—6月义乌地区的低能见度天气以雾天气为主导, 加入过多变量并不一定能提高模型准确度; 随着预报步长增大, 模型预报效果变差, 预测步长等于3 h, R2=0.71, 预测结果已不具备实际应用意义。 相似文献