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TRACE-P期间硫酸盐、硝酸盐和铵盐气溶胶的模拟研究 总被引：14，自引：7，他引：14
结合最新评估的东亚地区 1°× 1°污染源资料 ,利用由区域大气模式系统 (RAMS)和区域大气质量模式系统 (CMAQ)耦合的空气质量模式系统 ,对东亚地区 2 0 0 1年春季气溶胶的输送及其化学转化过程进行了研究。为了检验模式系统的模拟效果 ,我们将模拟的硫酸盐、硝酸盐和铵盐气溶胶的浓度与TRACE -P观测期间获取的观测值进行了比较。比较结果显示 ,模拟值与观测值具有相当好的一致性 ,模式很好地反映了气溶胶浓度的分布特征和变化规律 ,再现了许多观测到的重要特征。模拟结果表明 ,中国区域硫酸盐气溶胶浓度高值主要是人为排放的二氧化硫造成的 ,10 0°E以东的中国广大地区的硫酸盐气溶胶柱含量超过了 6mg·m- 2 ,最高值达到 2 4mg·m- 2 ,柱含量 >16mg·m- 2 的区域延伸到中国近海的广大海域。东亚地区的人类活动不仅使污染地区气溶胶柱含量显著增加 ,而且使近海无源区的广大海域的污染加重。本模式系统的建立为今后进一步研究区域大气污染物的变化机理提供了有效的手段。 相似文献
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2003年淮河上游区域暴雨的水汽特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用合成平均天气图资料和T2 1 3数值预报产品物理量中的水汽因子 ,对 2 0 0 3年 6～ 7月出现在淮河上游的 5次暴雨过程的水汽条件进行了分析 ,结果表明 :水汽分别来自孟加拉湾和南海 ;暴雨产生前后 ,85 0～ 5 0 0hPa三层中均以 85 0hPa水汽含量最大 ,且辐合亦最明显 ;当 85 0hPa和 70 0hPa天气图上分别在桂林到长沙和昆明到贵阳有 >2 0 0× 1 0 -4kg·s-1 ·m-1 ·hPa-1 和 >1 0 0× 1 0 -4kg·s-1 ·m-1 ·hPa-1 的水汽通量大值中心 ,且上游风速又大于下游时 ,可考虑未来 2 4h淮河暴雨的产生 ;当T2 1 3数值产品中淮河上游区域的相对湿度、比湿和水汽通量的预报值大于诊断量的临界值的绝对值时 ,亦可作为暴雨预报的参考依据 相似文献
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利用合成平均天气图资料和T213数值预报产品物理量中的水汽因子,对2003年6～7月出现在淮河上游的5次暴雨过程的水汽条件进行了分析,结果表明水汽分别来自孟加拉湾和南海;暴雨产生前后,850～500 hPa三层中均以850 hPa水汽含量最大,且辐合亦最明显;当850 hPa和700 hPa天气图上分别在桂林到长沙和昆明到贵阳有＞200×10-4kg·s-1·m-1·hPa-1和＞100×10-4kg·s-1·m-1·hPa-1的水汽通量大值中心,且上游风速又大于下游时,可考虑未来24 h淮河暴雨的产生;当T213数值产品中淮河上游区域的相对湿度、比湿和水汽通量的预报值大于诊断量的临界值的绝对值时,亦可作为暴雨预报的参考依据. 相似文献
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选取1990~1999年贵州省3个国家基准站（威宁、贵阳、三穗）气象观测数据,评估了逼近法在贵州不同海拔地区计算湿球温度的效果,对比了BP（Back Propagation）神经网络模型和逼近法在计算湿球温度方面的优劣。结果表明:（1）3站逼近法计算值与观测值之间平均绝对误差分别为0.059℃、0.046℃、0.042℃,误差<0.1℃的数据比例为83.91%、91.52%、92.76%;当气温低于0℃时,误差>0.2℃的频率呈增长趋势,其原因可能是逼近法中对结冰的判别和实际情况存在差异导致高海拔地区的计算效果差于低海拔地区。（2）3站BP神经网络模型计算精度比逼近法分别提高60.71%、57.45%、57.78%,误差<0.1℃的数据比例提高到97.38%、97.18%、97.44%,有效地解决了高海拔地区气温低于0℃频率较高而导致逼近法计算误差偏大的问题,在低海拔地区的计算结果也优于逼近法。（3）BP神经网络模型计算湿球温度需要对各测站进行单独拟合,在低海拔地区针对大量站点且计算精度要求不高时可用逼近法,反之则用BP神经网络建立单站模型。 相似文献
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沙尘暴期间戈壁沙地起沙率的观测结果 总被引：28，自引：7，他引：21
利用中日合作"风送沙尘的形成、输送机制及其对气候与环境影响(ADEC)的研究"项目敦煌站的沙尘粒子数浓度观测资料,估算了2002年4月敦煌地区两次沙尘天气过程中戈壁沙地的起沙率和起沙量,并分析了地面起沙量(质量通量)的尺度分布。在两次强度较弱、持续时间较短的沙尘天气过程期间,戈壁沙地的平均起沙率为1.58×10-8和9.95×10-9kg·m-2·s-1,最大起沙率为2.77×10-8kg·m-2·s-1。地面沙尘释放量的73%以上为d>5.0μm的大粒子。最后讨论了起沙率与摩擦速度的关系。 相似文献
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以1960-2007年共48年6月份西行进入南海海域的热带气旋样本为基础, 将热带气旋中心附近最大风速作为台风强度, 以气候持续预报因子作为模型输入, 采用模糊神经网络方法, 进行了热带气旋强度预报模型的预报建模研究。结果表明, 对175个独立预报样本模糊神经网络方法的南海热带气旋强度24 h的预报平均绝对误差为3 m·s-1。另外, 根据相同的热带气旋样本及预报因子, 还进一步将该预报方法与国内外普遍采用的气候持续法热带气旋强度预报方法进行对比分析, 结果表明, 气候持续预报方法的预报误差明显偏大, 独立样本强度预报平均绝对误差为4.54 m·s-1。 相似文献
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利用1965—2017年韶关地区8个站点的日平均气温观测资料,发现将过去连续7 d的日平均气温分别作为逐步多元线性回归、LightGBM(light gradient boosting machine)以及BP-NN(back propagation neural network)算法(机器学习)的自变量可最准确地预报出未来1～3 d的日平均气温。据此分别构建了三种短期气温预报模型,并系统地探讨了其适用性。主要结果如下：(1)三种模型的预报准确度均较高,机器学习方法在预报正确率(绝对误差(absolute error)小于2 ℃的天数占比)、相关系数(R)和平均绝对误差(mean absolute error, MAE)上均要优于逐步多元线性回归法。其中LightGBM的预报效果最优,其1～3 d的预报正确率分别为8438%、6986%、6137%,对应预报值与测量值之间的R分别为098、094、093,MAE分别为117、176、200 ℃。(2)冬春季、秋冬季日平均气温较大的波动性是导致该时期三种模型MAE总体偏大的主要因素,但LightGBM仍具有最优的预报稳定性,其绝对误差的方差最低。 相似文献
10.
将中尺度数值天气预报模式与BP神经网络模型相结合用于风电功率预测,以WRF模式回算了2008年6月至2009年6月试验风电场的气象要素,精度检验结果显示风速预报值与对应实测值之间的相关系数达到0.72,风向、气温、湿度、气压的预报也比较准确,满足建立BP神经网络预报模型的需要.逐一建立试验风电场40台风电机组输出功率的BP神经网络预报模型,分析了数据标准化方法、隐含层神经元数对预报精度的影响.进行了26天实效为24 h的逐10 min预报试验,并以独立样本进行预报精度检验,结果显示单台风电机组输出功率相对均方根误差在24.8％～32.6％之间,预报值与实测值之间的相关系数现在0.45～0.68之间;风电场整体相对均方根误差为19.5％,预报值与实测值之间的相关系数为0.74.研究结果表明该方法可以用于实际的风电功率预测. 相似文献
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基于辐射传输模型MonoRTM计算天空亮温度,使用多元线性统计回归方法和BP神经网络方法分别对大气温度和水汽密度廓线进行了反演,检验并分析了两种方法的反演精度.结果表明,多元线性回归方法反演的温度偏差总体不大于6K,反演的水汽密度偏差小于4 g/m3;神经网络方法反演的温度偏差小于2K,反演的水汽密度误差总体不大于2 g/m3.与探空数据的对比表明,对于大气温度和水汽密度反演,BP神经网络方法的反演结果都要比多元线性回归方法的反演结果更接近探空资料值. 相似文献
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利用2014年3月至2017年2月成都市8个环境监测站的PM 2.5、PM 10、SO 2、NO 2、CO、O 3共6种污染物质量浓度资料以及T639全球中期数值预报模式产品,采用两种机器学习算法—递归特征消除法(Recursive feature elimination,RFE)和随机森林方法,构建了成都市冬季5种(O 3除外,因为其冬季污染较轻)污染物浓度的预报模型,并对模型的预报效果进行了评价。结果表明:基于RFE模型的5种污染物预报值与实测值的均方根误差值分别为47.58μg·m^-3、72.10μg·m^-3、8.87μ·m-3、0.59 mg·m^-3、19.84μg·m^-3;基于随机森林模型的5种污染物预报值与实测值均方根误差值分别为23.94μg·m^-3、20.98μg·m^-3、2.40μg·m^-3、0.16 mg·m^-3、8.09μg·m^-3,随机森林模型对各污染物浓度的预报效果均优于RFE模型,说明该预报方法性能良好,可为成都市冬季空气质量业务化预报提供技术支持和防控依据。 相似文献
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利用以中尺度数值模式WRF/CALMET作为风电场预报系统的动力模块,及BP神经网络法(BP-ANN)作为风电场预报系统的统计订正方法,对重庆市齐跃山风电场进行了一次时间分辨率为5 min的24 h风速、风功率的滚动预报试验,探讨了适用于中国典型内陆山区的风电场预报系统。结果显示:以WRF/CALMET/BP组成的动力—统计预报系统能够较好地模拟出内陆山区的风场特征,系统对正午至傍晚时段的风速预报准确率较高。WRF/CALMET动力模式对于风速中心振幅的模拟能力较好,经过BP神经网络订正后,模拟结果会趋于均值。不同风速段中,模式对低风速段(3~8 m·s^(-1))的预报效果较好,BP神经网络对中风速段(8~14 m·s^(-1))预报结果的订正效果最明显。 相似文献
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通过对大同市2011-2012年PM10质量浓度、有关气象要素和参数进行随机抽样、分组,建立单隐含层BP神经网络、多隐含层BP神经网络以及RBF网络对以上数据进行调试和训练,得出：就2011-2012年预测PM10日均质量浓度样本而言,按预测效果好坏排序,多隐含层最佳BP神经网络＞单隐含层最佳BP神经网络＞RBF神经网络;从网络最小误差总和来看,三种网络对夏秋两季的预报效果最好;从预测值和实测值的拟合效果来看,RBF网络对春季和冬季PM10质量浓度的预测效果最好;多隐含层BP网络对秋季PM10质量浓度的预测效果最好;三种神经网络对夏季PM10质量浓度的预测效果都很好,优劣性差异不大. 相似文献
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CH4和N2O作为主要温室气体,自工业革命以来排放量急剧增加,已经被列入《京都议定书》要求控制它们的排放。本文利用高光谱分辨率的辐射传输模式,计算了CH4、N2O在晴空大气和有云大气条件下的瞬时辐射效率和平流层调整的辐射效率,以及它们的全球增温潜能(GWP)和全球温变潜能(GTP),并根据模式结果拟合了CH4和N2O的辐射强迫的简单计算公式。本文的研究表明:CH4和N2O在有云大气下的平流层调整的辐射效率分别为4.142×10-4 W m-2 ppb-1和3.125×10-3 W m-2 ppb-1 (1ppb=10-9),经大气寿命调整后的辐射效率分别为3.732×10-4 W m-2 ppb-1和2.987×10-3 W m-2 ppb-1,与IPCC(2007)的相应结果高度一致。CH4和N2O 100年的全球增温潜能GWP分别为16和266;100年的脉冲排放的全球温变潜能GTPP分别为0.24和233;持续排放的全球温变潜能GTPS分别为18和268。它们在未来全球变暖和气候变化中,影响仅次于CO2,仍然起着非常关键的作用。 相似文献
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In this study, ideal but realistic numerical experiments are performed to explore the relative effects of changes in land use and emission distribution on air quality in the Pearl River Delta (PRD) region in winter. The experiments are accomplished using the Lagrangian particle transport and dispersion model FLEXPART coupled with the Weather Research and Forecasting model under different scenarios. Experiment results show that the maximum changes in daily mean air pollution concentration (as represented by SO2 concentration) caused by land use change alone reaches up to 2?×?10?6 g m?3, whereas changes in concentrations due to the anthropogenic emission distribution are characterized by a maximum value of 6?×?10?6 g m?3. Such results reflect that, although the impacts of land use change on air quality are non-negligible, the emission distribution exerts a more significant influence on air quality than land use change. This provides clear implications for policy makers to control urban air pollution over the PRD region, especially for the urban planning in spatial arrangements for reasonable emissions. 相似文献
17.
为提高地基微波辐射计大气探测精度,融合BP神经网络与遗传算法,研究0~10 km大气温湿度廓线。首先,结合数据特征,基于数值模拟技术,建立一套TP/WVP-3000型号地基微波辐射计的一级数据质量控制和订正模型。然后,为减小训练样本代表性误差对模型反演精度的影响,利用遗传算法优化训练样本数据,建立一套精度更高的神经网络大气温湿度反演模型。最后,利用构建的反演模型,开展大气温湿度反演试验,结合探空资料和微波辐射计二级产品,评价反演模型精度。研究结果表明:(1)经过质量控制后的实测数据与模拟数据之间的相关性有显著提升;(2)经过质量控制与订正后建立的神经网络模型对比原微波辐射计二级产品的反演精度有一定提升,温度提升6.77%,湿度提升20.11%;(3)经过遗传算法优化后的训练样本所建立的神经网络反演模型对比原微波辐射计二级产品反演精度有进一步的提升,温度提升10.21%,湿度提升23.75%,反演结果与该地区同类型研究结果相比有着较大提升。 相似文献
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利用欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts， ECMWF）再分析资料，基于大气扰动分解技术，对2012年7月华北东部两次副高边缘大暴雨事件进行扰动分析。结果表明：边界层及对流层低层扰动辐合中心与副高边缘大暴雨中心有较好地对应关系；扰动锋区和扰动比湿大值区（4 g·kg-1）叠加的区域与大暴雨落区相对应，与切变线类暴雨不同，副高边缘暴雨中心并不是出现在冷暖空气対峙扰动（0 ℃线）的位置，而是发生在扰动锋区内的暖区一侧（扰动温度0 ℃以南）；两次过程均存在自南向北的水汽通道，且水汽在输送过程中不断得到抬升，大暴雨落区对应的扰动水汽通量散度中心分别达到-6.8×10-8g·cm-2·hPa-1·s-1和-11.9×10-8g·cm-2·hPa-1·s-1，为大暴雨的形成提供了较好地水汽条件。 相似文献
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A time series of microwave radiometric profiles over Arctic Canada’s Cape Bathurst (70°N, 124.5°W) flaw lead polynya region
from 1 January to 30 June, 2008 was examined to determine the general characteristics of the atmospheric boundary layer in
winter and spring. A surface based or elevated inversion was present on 97% of winter (January–March) days, and on 77% of
spring (April–June) days. The inversion was the deepest in the first week of March (≈1100 m), and the shallowest in June (≈250 m).
The mean temperature and absolute humidity from the surface to the top of the inversion averaged 250.1 K (−23.1°C), and 0.56 × 10−3 kg m−3 in winter, and in spring averaged 267.5 K (−5.6°C), and 2.77 × 10−3 kg m−3. The median winter atmospheric boundary-layer (ABL) potential temperature profile provided evidence of a shallow, weakly
stable internal boundary layer (surface to 350 m) topped by an inversion (350–1,000 m). The median spring profile showed a
shallow, near-neutral internal boundary layer (surface to 350 m) under an elevated inversion (600–800 m). The median ABL absolute
humidity profiles were weakly positive in winter and negative in spring. Estimates of the convergence of sensible heat and
water vapour from the surface that could have produced the turbulent internal boundary layers of the median profiles were
0.67 MJ m−2 and 13.1 × 10−3 kg m−2 for the winter season, and 0.66 MJ m−2 and 33.4 × 10−3 kg m−2 for the spring season. With fetches of 10–100 km, these accumulations may have resulted from a surface sensible heat flux
of 15–185 W m−2, plus a surface moisture flux of 0.001–0.013 mm h−1 (or a latent heat flux of 0.7–8.8 W m−2) in winter, and 0.003–0.033 mm h−1 (or a latent heat flux of 2–22 W m−2) in spring. 相似文献