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1.
利用2016～2017年科尔沁边界层风廓线雷达每6min的风场资料评估雷达探测性能,主要针对风廓线雷达数据获取率、风廓线雷达与常规探空探测风的相关性等进行了分析。结果表明：风廓线雷达平均数据获取率随高度的增加先增大后减小,3000米以下平均数据获取率都在60%以上。雷达探测数据存在日出后数据缺测率高,午后缺测率低的变化趋势。各层数据获取率与气温和比湿的相关系数分别在0.45和0.35左右。对比风廓线与常规高空探测数据发现：二者v分量的相关系数大于u分量；各高度层中400米到1900米的u分量的相关系数在0.4以上,500米到3400米的v分量的相关系数都在0.6以上；风廓线雷达与常规探空数据u分量相关系数随风速的增大时而减小,从春季到冬季u、v分量相关系数都呈减小趋势。各个季节中风廓线雷达与常规探空数据风速平均偏差春季最小、冬季最大。 相似文献
2.
应用国家基本观测站资料,基于MET系统的客观统计检验方法,针对24h降水、近地面要素(2m温度、10m风)和高空要素(风场、温度场、高度场),分别评估SWCWARMS模式和GRAPES模式对2016年西南地区预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式在中雨至暴雨预报上优于GRAPES模式,24h小雨和大暴雨、48h大暴雨预报较GRAPES模式偏差,同时SWCWARMS模式存在空报较多的问题;(2)SWCWARMS模式预报2米温度以低于实况为主,10m风速在秋冬季节以大于实况为主,SWCWARMS模式2m温度、10m纬向风和10m经向风4个季度平均RMSE均小于GRAPES模式,但8月月平均(72h)2m温度RMSE大于GRAPES模式,模式对近地面温度场预报优于10m风场;(3)两模式对高空温度场预报优于高度场和风场,SWCWARMS模式预报对流层中层高度场和温度场都偏低,在500h Pa上,除2月、11~12月(24h)外,其它月份和其它预报时效温度场RMSE均小于GRAPRS模式,春夏季高度场的预报优于GRAPRS模式,秋冬季RMSE大于GRAPRS模式;在850h Pa上,SWCWARMS模式预报风场春夏季误差小于GRAPES模式多于秋冬季,冬半年风场误差大于夏半年,RMSE大于GRAPES模式频次增加。 相似文献
3.
《气象》2021,(5)
面向中国第一代全球大气/陆面再分析产品(CRA)的应用需求,针对中国风廓线雷达小时产品资料特点,在美国NCEP风廓线综合质量控制方法的基础上,提出一套适用于中国风廓线雷达逐小时水平风产品的质量控制方法。通过对比质量控制前后风廓线雷达资料与探空资料的相关系数、平均偏差及均方根误差,证明了质量控制方案的有效性。以ERA-Interim资料作为间接参考场,通过比较探空资料与不同型号、不同探测高度范围、不同观测时段、不同垂直层次风廓线雷达资料相对ERA-Interim再分析资料的偏差,分析了质量控制前后中国风廓线雷达资料的整体质量。结果表明,经该算法质量控制后,风廓线雷达与探空风场表现出了更好的一致性。不同雷达型号、不同探测高度资料的相关系数从0.17～0.82上升至0.79～0.98。在相对ERA-Interim与探空资料的偏差方面,质量控制后,除边界层风廓线雷达的u风分量在300 hPa以上仍有5 m·s~(-1)左右的偏差外,其他型号雷达的u、v风分量在各垂直层的平均偏差均在3m·s~(-1)以内,证明质量控制算法具有识别高层粗大误差数据的能力,能够使最大探测高度以上的数据得到有效利用。 相似文献
4.
浙北沿岸海域海面风场反演方法的研究 总被引：2，自引：1，他引：1
高质量的海面实况风场是海洋气象监测和预报的基础,卫星反演的大陆沿岸海域海面风场的准确率不高。文章基于反映近地面风速廓线变化的指数律公式,利用浙江北部沿岸海岛或滩涂上布设的中尺度自动站来反演附近海面风场,并使用客观分析方法将反演的离散风场值转换到中尺度网格上,从而获得完整的高分辨率海面风场。指数律中参数α值对于反演风场的准确率至关重要,它主要受到下垫面状况以及大气层结状态的影响,而后者的影响较前者更大。文章使用多个风塔站的风廓线率值进行了反演风场的误差试验,结果表明:目前单一风速廓线还无法取得最优的反演效果,有必要分季节使用多站风速廓线。使用混合风速廓线得到的总体样本的平均偏差为0.04 m·s~(-1),平均绝对误差为1.51 m·s~(-1),均方根误差为2.01 m·s~(-1)。对海面反演风场的优化可以将总体样本的平均绝对误差和均方根误差分别降低到1.28和1.68 m·s~(-1)。 相似文献
5.
风廓线与测风塔资料在地面风场预报中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
运用四维同化方法将风廓线雷达和测风塔资料应用到WRF模式中,通过对比资料同化前后模式对地面风场的预报效果可知,加入风廓线雷达和测风塔资料后模式对风速的预报效果有明显提高,对风向的预报也有一定程度的改善;资料同化结束后,模式预报在49h内对地面风场预报效果仍有明显改善,但随着模式预报时间的增加,在模式积分49h以后,同化资料前后模式对地面风场的预报效果无明显变化。另外,通过对资料同化前后模式对风速预报误差的分析可知,在对模式风场预报的改进中风廓线雷达资料的贡献大于测风塔资料的贡献。 相似文献
6.
新疆百里风区风廓线观测分析 总被引：2，自引：1，他引：1
利用2009年3月25日至4月8日在新疆百里风区十三间房气象站观测取得的风廓线资料,分析了该地区低空风场的平均日变化、逐日变化以及强风天气条件下大气风场特征。研究表明:①十三间房地区观测期间纬向风主要盛行西风气流,经向风以北风为主,在大风天气条件下经向北风气流明显大于同时间纬向西风气流。②受七角井山口狭管效应的影响,该地区1500m高度以下水平风速总体大于其上风速。③日、夜平均廓线分析表明,夜间风速大于白天,但二者随高度的变化趋势基本相同,1500m以下,水平风速随高度的升高呈减小趋势,1500m以上,随高度升高呈增大趋势。④Airda3000Q型边界层风廓线雷达可获得时间和空间分辨率较高的风场资料,通过分析其探测到的水平风廓线资料,可清晰地监测大风天气的发生和变化过程。 相似文献
7.
设计基于GRAPES_Meso的不同试验模拟2014年3月28日-4月8日的广东前汛期降水过程,评估风廓线资料对同化和预报的影响。对资料同化后分析增量的分析表明:相比同化时仅使用自动气象站资料,风廓线雷达资料对1000 hPa到850 hPa纬向风增量均有贡献,在850 hPa,700 hPa高度以上贡献迅速减小。应用3个试验的预报结果计算探空站、风廓线雷达站预报值与观测值的11 d均方根误差发现,同化加入风廓线雷达资料对各预报要素的改善在850 hPa高度最明显,其中风速预报误差显著降低,为0.7 m·s-1。此外,风廓线雷达资料对700 hPa风速预报有一定改善,而在925 hPa高度模拟效果反而降低。通过对2014年3月30日12:00（世界时）的个例分析发现,同化加入风廓线雷达资料的风速预报均方根误差在大雨级别以上的降水落区更大,其原因还有待于进一步研究。 相似文献
8.
风廓线雷达资料对GRAPES_MESO数值预报系统影响的初步研究 总被引：4，自引：1，他引：3
针对一个南方切变线系统降水个例,通过观测系统模拟试验(OSSEs)对我国拟建风廓线雷达观测网内的不同类型风廓线雷达观测资料在GRAPES_MESO系统中的影响、对风廓线雷达观测和探空观测及两者混合使用时在GRAPES_MESO系统中的影响差异进行了初步分析和讨论。试验结果表明,在GRAPES_MESO系统中,风廓线雷达资料对500 hPa高度以下水平风速分析场的修正作用明显优于探空资料;风廓线雷达资料对水平风速分析场的影响高度极限大约在300 hPa附近,经过6h的传播,其影响可以向上继续传播至250 hPa以上高度;在300 hPa高度以下,同化对流层Ⅱ型风廓线雷达资料对水平风速分析场的影响比边界层型风廓线雷达资料略大;单独同化风廓线雷达资料对降水预报的贡献较弱,与探空观测混合使用时有助改进降水预报。 相似文献
9.
为了实现更准确的站点风预报,结合中尺度数值模式WRF预报结果和自动气象站观测数据,采用反距离加权插值法,将模式网格和观测站点的数据进行融合构建训练集,利用3种机器学习方法对WRF预报的风场结果进行订正,优化风场预报准确率。其中随机森林模型实现风速的预报均方根误差(RMSE)平均降低了18.22%,风向降低了15.97%;LightGBM模型对于风速、风向的RMSE平均降低了18.60%和17.56%;深度神经网络模型对于风速、风向的RMSE平均降低了5.53%和9.10%。对2020年宁波市9个大风过程进行检验,利用LightGBM模型对于3个站点预报进行订正,结果表明风速的RMSE从4.61 m/s下降到2.14 m/s,平均降低了53.58%,风向的RMSE从30.31°下降到18.20°,平均降低了39.95%。 相似文献
10.
基于相同站点的济南边界层风廓线雷达(WPR)和L波段雷达大风探空测风(以下简称LW)资料,采用相关、拟合、廓线分析等方法,系统地对比两者大风(≥10.8 m·s~(-1))数据的各统计特征、相关性、时空变化规律的异同。结果表明:(1)两者u分量、v分量、风向、风速的相关系数分别为0.973、0.965、0.994、0.665,标准偏差分别为2.04 m·s~(-1)、2.88 m·s~(-1)、10.82°、2.53 m·s~(-1),大风数据相关性总体较高,且相关系数风向优于风速的、降水样本优于非降水的,表明WPR观测大风数据可信、降水期间WPR水平大风数据可以使用。(2)两者大风风向、风速基本一致,但在低层差异较高层的大,尤其是340 m及以下高度层更显著,降水、非降水、全部样本在2980、1900、2740 m以下WPR风向值均略小于LW,而在1300、2740、1660 m以下WPR风速值均略大于LW。(3)两者资料互补性总体较好,大风风向、风速、v分量差值随高度变化符合对数律递增或递减规律,但u分量需分段拟合;在进行回归方程求算和资料互补时,应考虑差异随高度等的变化。 相似文献
11.
《广东气象》2017,(6)
为更好地了解风廓线雷达低层风速观测的准确性,利用356 m气象梯度塔和风廓线设备在深圳石岩气象综合观测基地进行了一次成功的风速观测对比试验(时间为2017年6月1日—8月15日)。试验对两种探测设备测得的风速资料进行了不同时次和不同高度的对比,结果表明:由两种手段获得的所有4层(100、160、300和350 m)匹配高度上风速平均值一致性很好,30 min相关系数在0.6以上,风廓线雷达探测的风速相对偏小。使用矢量法对4层高度上的风向资料进行平均,得到风向的30 min和日平均值,两者的相关系数都在0.75以上。6月12—13日"苗柏"台风影响深圳期间,两者的风速风向变化趋势一致,较好地刻画了台风的变化过程。 相似文献
12.
采用ECMWF细网格模式产品,对发生在北疆2015年1月—2017年4月共20场降雪天气过程进行统计学检验。结果表明,48 h预报时效内ECMWF细网格模式对形势场、850h Pa比湿、对流层位涡及对流层低层u、v风场预报误差较小,精度较高;对流层中低层垂直速度和相对湿度及300 hPa u、v风场的系统性误差较小,随机误差相对较大,并建立了ECMWF细网格模式48 h预报时效内在北疆降雪天气预报中的应用模型;模式对新疆北部暖区降雪的各量级预报随时效的延长准确率并非减小,尤其是中雪;72 h预报时效内,模式对12 h累计降雪量为小雪和中雪的预报相对较稳定,强降雪的误差较大,随时效的延长并非呈增大的趋势;在预报业务中注意订正应用。 相似文献
13.
《干旱气象》2018,(5)
利用2016年8月28日至9月2日北京市朝阳区气象观测站激光测风雷达、风廓线雷达和GPS探空仪同步观测数据,对比分析三种测风仪在城市复杂下垫面条件下边界层不同高度处的测风性能。结果表明:(1)激光测风雷达与GPS探空仪测风结果具有较好一致性,风速、风向的相关系数分别为0. 66～0. 96、0. 71～0. 98,其中风速平均绝对误差小于2 m·s-1,风向误差在20°之内。(2)风廓线雷达资料的精度相对较差,与GPS探空仪的风速、风向相关系数分别为0. 66～0. 91、0. 55～0. 86,误差随高度呈现先减后增的垂直分布特征。其中,400～1000 m高度范围两种资料的吻合度最高,相关系数在0. 80以上,为仪器最佳测量范围;此外,风廓线雷达的风速整体高于GPS探空仪,两者最大偏差可达4 m·s-1左右,风向平均误差最大可达30°。(3) GPS探空仪的工作方式及测量结果也存在不足,一是观测频次较低,难以详细、精准地描述边界层风场结构的变化过程;二是当存在垂直风切变时,探测初期具有明显滞后性,由当前状态转变为真实的风场示踪物需要一定时间。 相似文献
14.
上海组网风廓线雷达数据质量评估 总被引：4，自引：3，他引：1
利用2014年6月美国国家环境预报中心(NCEP)的全球模式分析资料,对上海及周边地区组网的七部边界层风廓线雷达的水平测风数据进行了初步分析和比较。由于NCEP全球模式分析资料并未使用上海13:15加密观测探空秒间隔数据,首先用该数据对NCEP分析资料的准确性和代表性进行了检验。结果表明,两者平均偏差与均方根误差均较小,故认为NCEP分析资料可用于客观检验上海及周边地区组网的七部边界层风廓线雷达的水平测风数据。对比分析风廓线雷达与NCEP分析资料表明总体上,风廓线雷达与NCEP分析资料的平均风场风速偏差为-0.14 m·s~(-1),均方根误差为2.72 m·s~(-1),风向偏差为-4.28°。上海组网风廓线雷达测风资料质量与探空观测水平接近,有较高的可用性。 相似文献
15.
利用成都地区2010年8月和北京沙河地区2011年7—8月风廓线雷达以及多普勒天气雷达的风廓线探测资料,结合对应时段的天气现象相关记录,通过对比分析得到以下结论:①弱降水条件下,在300~2100m高度内,风廓线雷达与多普勒天气雷达探测具有很好的相关性,风向相关系数平均值为0.596,风速相关系数平均值为0.736,在做预报时两者可以同时应用,互为补充;②强降水天气条件下,风廓线雷达与多普勒天气雷达探测的风向、风速变化趋势基本一致,特别是在300~2100m之间各个高度上风向、风速相关性较好,风向相关系数平均值为0.573,风速相关系数为0.508,且风廓线雷达比多普勒天气雷达探测到的各层风向、风速变化更为详细、直观;③阴天条件下风廓线雷达与多普勒天气雷达的风向、风速相关性低层比高层好;④晴天条件下,风廓线雷达更适合用于预报和监测天气。 相似文献
16.
利用2016年上海沿岸海域19个站点的风场资料,进行了风场质量控制,包括完整性检查、内部一致性检查、持续性检查和高度订正。同时挑选10个站点作为实况对2016年风场模式预报进行检验,包括风速预报误差、风速预报准确率和风向预报检验,对比了风场观测资料质量控制前后的检验结果,最后对两次大风过程进行了检验。结果表明:预报检验结果均随着预报时效的增加而变差;整体误差秋季和冬季较小,6月和7月误差较大;分级检验0～5级风速准确率在0.9～1之间,预报值比实况偏大,6级以上风速预报准确率逐渐降低,且预报值比实况偏小;风向检验呈现明显的季节性,冬季12月、1月误差小,准确率最高,夏季6月误差最大,准确率最低;质量控制后检验结果都得到正面提升;两次大风过程预报准确率均在70%以上。 相似文献
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利用中位数方法对风廓线雷达数据质量控制的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
风廓线雷达的测风原理是假定风场是均匀的,而在实际探测中往往会出现不满足均匀风场的假定情况(特别是在有降水系统影响情况下),进而影响雷达测风精度。采用求取中位数法对风廓线雷达观测资料进行质量控制,并结合气球探空资料,对比分析质量控制效果。结果显示:(1) 受风廓线雷达的探测原理以及系统灵敏度的影响,当大气较干时,雷达的探测高度较低,当相对湿度增加时,探测高度随之增大;(2) 在晴空条件下,求取中位数法得到的结果以及雷达原始探测结果相对于气球探空观测到的结果随高度变化的趋势一致,误差较小,利用求取中位数法得到的结果对原始结果有一定的改善效果;(3) 当有降水发生时,求取中位数法得到的结果以及雷达原始探测结果相对于探空资料误差增大,但利用中位数法得到的结果相对于原始探测资料有明显的改善;(4) 相比于低层和高层的误差分布,1～2 km高度上利用中位数方法所得到的风向、风速误差最小,对数据质量的改善效果最好。 相似文献
18.
利用北京延庆站风廓线雷达水平风廓线资料进行大气温度平流的反演,详细分析2014年11月15日夜间冷空气入侵过程,并统计分析2015年9—11月6次冷空气入侵过程,同T639L60模式的预报风场及温度平流预报产品进行对比。结果表明:在一定预报时效内 (约6~12 h),风廓线雷达获取的水平风廓线与模式给出的预报风场有较好的一致性;由风廓线雷达反演的温度平流与模式给出的温度平流量级相同,温度平流属性一致;风廓线雷达6 min完成1次垂直高度分辨率为120 m的探测,高时空分辨率使风廓线雷达获取的温度平流较T639L60模式更能反映大气温度平流的细节。 相似文献
19.
《高原气象》2017,(3)
利用2013年1—9月重庆多普勒天气雷达(CINRAD/SA)和风廓线雷达(TWP8-L)观测到的垂直风廓线数据,就不同高度、不同时间及不同降水条件下二者的一致性进行了分析。研究结果表明:(1)多普勒雷达探测的风廓线资料与同期的风廓线雷达资料在垂直分布和时间变化上表现出较一致的变化趋势,两者探测的风向和风速的相关系数分别为0.90和0.75;(2)风廓线雷达和多普勒雷达探测的风向相关性(标准误差)随高度增加(降低)而逐渐增加(降低),两者间的一致性随高度不断增强。风速间的相关性也随高度增加而增加,但标准误差变化不大,稳定在2~4 m·s-1之间。在不同月份表现出类似的特征,特别是在汛期(6—9月)风切变从底层到高空具有很好的一致性,呈顺时针旋转;(3)两种探测资料间的一致性受降水影响明显,相对于降水偏少的冬季(1月和2月),在以小到中雨为主的春季(3—4月)以及中到大雨的主汛期(6—9月),多普勒天气雷达和风廓线雷达探测风廓线间的一致性得到明显增强,特别是在主汛期两者间的一致性是最高的;(4)多普勒雷达和风廓线雷达各高度层平均风向随高度的变化一致性较好,在低层(4 km)和高层(5 km)风向均随高度顺时针旋转。 相似文献
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应用四川省名山站2015~2017年6月21日~7月31日每日四个时次的西南涡加密探空资料与风廓线雷达资料,对比分析了在对流层低层风探测上两种资料的差异。结果表明:名山站风廓线雷达资料有效探测高度约为4200m;风廓线雷达和探空测得的风场廓线形状总体接近,两者的风速偏差较小,仅在个别层次和时次偏差大,风速的偏差大小与风廓线风速大小存在正相关关系,除少数情况外风廓线雷达测得的风速均大于探空;两者风向差值随高度的变化规律与风速相反,在中高层较小,低层较大;除01:15时次的500m高度外,其余时次自低层到高层两者观测到的主风向均由偏东北风变为偏西南风,一致性较好;U风和V风散点分布主要沿对角线呈棒槌型,V风质量优于U风,19:15这一时次的风廓线雷达探测U风相对探空资料存在明显系统性正偏差;风廓线雷达探测高度受降水影响较大,在07:15和13:15时次有降水时其探测高度明显高于无降水时。 相似文献