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基于雷达资料快速更新四维变分同化（RR4DVar）技术和三维数值云模式发展的快速更新雷达四维变分分析系统（VDRAS）,通过在系统中加入地面自动气象站观测资料的同化方法,对发生在北京地区的10个强对流过程开展了地面资料同化的高分辨率模拟分析和检验评估,并与已经业务使用的地面资料融合方法进行对比。研究结果发现,地面观测资料同化使边界层1 km高度以下的分析场改善最为明显,风速和风向的均方根误差分别平均降低0.1 m/s和7.2°,温度的均方根误差降低0.2℃。模式最低层100 m高度的风速均方根误差降低0.5 m/s,风速的误差随高度上升逐渐增大。模式最低层风向的均方根误差降低15.5°,温度的均方根误差降低0.4℃,且1.5 km高度以下的温度偏差都减小。区域内地面10 m高风速的均方根误差平均降低0.2 m/s,风向的均方根误差降低10.8°,地面2 m气温的偏差也降低。随着预报时效的延长,地面温度和风场的误差不断增大,但地面资料同化方法在一定程度上可以提高1 h内地面气象要素的预报效果。对2019年5月17日北京地区局地强对流新生和增强过程的详细分析表明,地面自动气象站观测资料的同化方法相对于融合,可以通过更细致准确地分析低层大气的热动力特征,改善低层气象要素的预报效果。在此基础上,通过探究对流单体的局地触发机理发现,海风锋辐合线与城市的相互作用一定程度上影响了对流的局地新生和发展,该同化方法可以进一步提高北京地区局地突发强对流的临近数值预报能力。 相似文献
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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
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基于中国科学院南海海洋研究所提供的2012年1月1日—2013年12月31日西沙自动气象站观测资料以及同时间序列的欧洲中心ERA-interim再分析风场产品,统计了ASCAT和HY-2A散射计风场产品的误差特征,分析散射计资料在南海的适用性。分析得出:ASCAT和HY-2A的风速、风向与自动站一致性高,相关系数均大于0.85,ASCAT风速和风向均方根误差分别为1.57 m/s和15.42 °,HY-2A均方根误差略微偏大,分别为2.02 m/s和24.75 °;ASCAT和HY-2A散射计与ERA-interim风速、风向有很好的一致性,在不考虑低风速（ < 3 m/s）的条件下,风速均方根误差分别为1.40 m/s和1.56 m/s,风向均方根误差分别为15.09 °和17.07 °,与设计精度一致,表明ASCAT与HY-2A风场产品在南海是适用的。此外,散射计相对再分析风场的偏差没有明显的季节性变化 相似文献
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三维变分方法反演风场的效果检验 总被引：1，自引：0，他引：1
为研究三维变分方法反演风场的能力、在不同天气系统中的适用性以及在实际业务工作中的应用潜力,利用广州、深圳、海口、湛江、龙岩和厦门六部多普勒天气雷达构成三个双多普勒雷达系统,选取热带风暴、飑线和层状云降水三种不同类型的天气过程。以双多普勒雷达反演的风场为"真值",对风场三维结构进行了对比分析,并根据绝对误差、均方根误差和相关系数进行了定量的效果检验。结果表明,使用双雷达资料进行三维变分方法反演获得的风场结构与各类型天气的基本特征一致,能够较好地反演出飑线系统低层强对流区前缘阵风锋处的风场辐合以及热带风暴的气旋式环流。基于单部雷达资料和双雷达资料得到三维变分风场对比表明,使用单部雷达资料不能很好地表现强天气过程中的风场结构,对热带风暴的涡旋结构和飑线系统内部的辐合线结构的反演效果都较差,只有在风向沿雷达径向时才能得到较准确的风场结构;同时使用两部雷达资料进行风场反演,不仅降低了水平风向的反演误差,而且解决了单雷达反演风场时,雷达径向风分量反演结果较好、切向风分量反演结果较差的问题。误差分析结果表明水平风速和水平风向的反演结果都比较可靠,层状云降水的风场反演效果优于热带风暴和飑线系统的风场反演效果。 相似文献
5.
对2018年全年渤海石油平台海上观测的15个站点的风速风向进行了分析,并利用4个代表站1、4、7和10月的资料对分辨率为0.25°×0.25°NCEP/NCAR的FNL资料分析风场的误差进行了对比评估。结果表明:(1)观测风速风向存在较大区域性差异;(2)FNL风场资料在渤海地区近海风速整体偏大;(3)夏季当风速小于15 m/s时,FNL的风速可信度最高;冬季当风速大于15 m/s时,FNL的风向可信度最高;(4)秋季风向误差最高,春季次之。当风速小于5 m/s时,风向误差较大。 相似文献
6.
风廓线雷达（wind profile radar,WPR）因具有高时空分辨率特点,成为当前短时临近预报的重要参考工具。降水时WPR同时接收大气湍流回波和降水粒子散射回波,现有技术不能有效分离叠加在一起的湍流信号和降水信号,导致降水期间风廓线雷达反演的风场数据严重缺失或失真。根据风廓线雷达探测技术原理及降水天气的功率谱特点,提出了降水天气时风廓线雷达湍流信号提取方法（WPR-HW）,并选取2015—2018年天津10次降水过程对WPR-HW方法进行模式检验及个例效果评估。结果表明:WPR-HW方法对改善降水期间风廓线雷达风场数据缺失问题效果明显,在选取的10次降水过程中,目前通用的风廓线雷达风场反演方法（WIND）风场数据平均缺失率为25.4%,WPR-HW方法未出现风场数据缺失现象;WPR-HW方法较WIND方法反演风场数据可信度有显著提高,反演数据与再分析数据的风速均方根误差由WIND方法的2.3 m·s-1降至WPR-HW方法的1.6 m·s-1,风向均方根误差由WIND方法的45°降至WPR-HW方法的22°,从而验证WPR-HW方法在降水期间适用。 相似文献
7.
基于台风边界层的最新观测和研究成果,提出了最大风速半径、边界层风速比、拖曳系数等关键参数的经验方案,并依据垂直平均水平运动方程,建立适用于西北太平洋的工程台风风场模型,最高分辨率为2 km。通过理想试验,验证了所建模型的合理性,并重点关注模拟风场对拖曳系数参数化方案的敏感性。结果表明,不同拖曳系数参数化方案（增长型、饱和型、下降型）对强台风内核区的风场模拟有显著影响,但对最大风速的模拟影响不大。为验证所建模型对实际西北太平洋台风的适用性,选取台风“海葵”（1211）进行个例试验,得到最大风速的平均误差为-0.36 m/s,均方根误差为2.22 m/s。进一步选取我国沿海6个受“海葵”影响的测站,进行模拟风向、风速与观测的对比分析,发现所建台风风场模型能很好地模拟出台风影响过程中的风向转变,但各测站的风速均方根误差在1.61~6.92 m/s之间。较大的风速误差主要出现在位于台风中心附近的测站,意味着我国沿海复杂地形对台风的衰减作用在模型中考虑不足,是未来的改进方向。 相似文献
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利用以雷达资料快速更新四维变分同化(RR4DVar)技术和三维数值云模式为核心的模拟分析系统,通过同化京津冀区域6部新一代天气雷达逐6 min的径向速度和反射率因子资料,并融合区域自动站逐5 min观测和中尺度数值模式结果,对发生在京津冀地区的18个对流风暴"事件"进行了高分辨率数值模拟,开展了个例分析和全部模拟结果的检验评估。个例分析结果表明,模拟的低层三维动力、热动力和水汽特征可以明确解释复杂地形条件下对流风暴的局地新生、组织化和线状中尺度对流系统(MCS)的形成。高分辨率模拟结果也明确指示了线状中尺度对流系统中对流风暴单体不断新生(再生)和"后向传播"的机制,以及地形强迫在风暴形成和演变中的重要作用。基于一部风廓线雷达、两部地基微波辐射计、一个秒级探空和一个边界层观测塔等局地高频非常规观测数据对18个对流风暴"事件"模拟结果的检验表明,0-3 km的风速、风向和温度的模拟误差(包括偏差和均方根误差)总体较小。其中,最低模式层(187.5 m)风速偏差和均方根误差分别在-0.5和0.9 m/s以内,最高检验层(2.8125 km)风速偏差和均方根误差分别在-0.9和1.6 m/s以内,风速误差随高度逐渐增大;风向偏差在14°-22°,风向均方根误差小于38°;温度偏差和均方根误差分别在-1和1.8℃以内。系统模拟的低层风速、风向和温度的偏差和均方根误差在对流风暴内部稍大于外部。上述研究表明,该系统模拟结果对对流风暴生消、发展及生命史特征的临近预报和预警具有重要指示意义。 相似文献
9.
采用四重嵌套的WRF-LES,针对2022年北京冬奥会张家口崇礼赛区开展局地风场模拟试验,基于地面自动气象站和激光雷达观测资料,对一次晴空高压系统控制下的具有明显局地风环流特征的天气个例模拟结果进行检验评估。文中引入了STRM1 30 m地形数据、glc2015 27 m土地利用数据和CL‐DAS的土壤湿度数据用以提高模拟结果的准确性,并设计了敏感性试验来探讨不同资料对模拟结果的影响。结果表明：(1)WRF-LES能够呈现出复杂地形下局地风场的时空变化特征,各站风向绝对误差在10°～60°,风速绝对误差在0.5～2 m·s-1。在山谷和山沟区域,模拟风场和观测风场都表现出明显的日变化特征,海拔较高站点的误差比海拔相对较低站点的误差更小。海拔较低站点在山谷风或上下坡风发展稳定时段风向误差较小,风向转换时段误差较大。(2)更新地形、土地利用以及CLDAS土壤湿度初始场对模拟结果都有一定程度改善。其中更新CLDAS土壤湿度初始场对风向和2 m气温的改善效果最为明显,风向绝对误差减小4.26°,2 m气温绝对误差减小0.84℃。更新土地利用对风速的改善效果最明显,风速绝对... 相似文献
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利用2016年全年进出厦门机场和晋江机场航班的AMDAR(Aircraft Meteorological DAta Relay)数据对双雷达反演风场进行检验,分析了厦门、泉州双雷达风场反演的总体误差,研究结果表明:1)验证了双雷达连线附近区域反演风场的平均绝对误差较大,发现了与两部雷达连线的夹角小于15°和大于165°的区域的反演结果的平均绝对误差明显大于误差的年平均值。2)对于反演风向而言,误差随着高度增加而减小。对于反演风速而言,高度在9 km以下的反演误差在5 m/s左右,而9 km以上的反演误差较小。3)剔除了双雷达连线附近区域(与两部雷达连线的夹角小于15°和大于165°的区域)和反射率因子小于5 dBZ以及等于100 dBZ(剔除非气象回波)的反演结果后,双雷达反演风场误差较小,相对于AMDAR数据的风向年平均绝对误差为29.4°,风速年平均绝对误差为3.28 m/s,总体误差在可接受范围之内,反演结果接近"真值",该反演方法稳定可靠。 相似文献
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海面风速对航运及海上生产作业影响重大,但数值模式对于海面的风速预报仍存在较大误差。为降低数值模式海面10 m风速预报的系统性误差,提高海上大风预报准确率,基于2017—2019年中国气象局地面气象观测资料对ECMWF确定性模式的10 m风场预报结果进行检验评估,并采用概率密度匹配方法对模式误差进行订正。分析结果表明,概率密度匹配方法可有效地改善数值模式10 m风速预报的系统性误差,订正后风速在各个预报时效和风速量级的平均误差均较订正前有所降低。对于大量级风速的预报,经概率密度匹配方法订正后的风速预报的漏报率可减少10%以上。订正后12 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差分别由4.15 m/s、5.61 m/s降低至3.12 m/s、4.08 m/s,120 h预报时效的8、9级风速预报的平均绝对误差由7.38 m/s、9.35 m/s减小至6.46 m/s、8.07 m/s。在冷空气、台风大风天气过程中,基于概率密度匹配方法订正后的风速与实况观测更接近,能够为我国近海洋面10 m风速的预报提供更准确的参考。 相似文献
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WRF-DA中地面观测资料同化方案的改进与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为了改善地面自动气象站观测数据在WRF-DA（the Weather Research and Forecasting Model-Data Assimilation）系统中的同化应用效果,提高数值模式的预报性能,对WRF-DA地面资料同化方案中温度和风速订正方案进行改进,形成地面资料同化更新方案。通过考虑地形高度差异对同化效果的影响,调整同化方案中地面要素由实际地形高度订正到模式高度的同化订正方案,提升地面观测温度及风速订正值的合理性。并进一步分析了2017年7月5日个例试验结果及2017年7月整月的批量试验,发现相比于使用原方案同化后的预报效果,选取更新方案同化地面自动气象站观测资料的模式预报效果在前9 h温度和风速的预报误差明显降低,且在24 h预报时效内更新方案对于模式预报均起到改善作用。 相似文献
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本文首先基于地面自动站、探空、雷达和卫星资料,开展局地分析预报系统(Local Analysis and Prediction System,LAPS)上海本地化研究,并结合2010—2014年夏季6个局地对流天气个例对其性能进行检验评估。结果表明:雷达径向风资料对LAPS风速分析影响较大,使分析场风速廓线与探空廓线的均方根误差缩小约7.66%;风云卫星资料能够改善LAPS温度和相对湿度,使分析场温度、相对湿度廓线与探空廓线的均方根误差分别缩小约9.09%和14.01%;探空气球飘移对本文LAPS分析场检验影响不明显。进一步将LAPS分析场用于2011年8月13日、2014年8月4日两次局地对流个例分析表明:LAPS高时空分辨率的分析场能够反映中小尺度天气系统的时空变化,在天气尺度背景并不十分有利于对流生成的情况下,热岛、海陆风环流的形成和持续对上海夏季局地对流天气的发生和发展起到关键作用。 相似文献
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基于九龙站风廓线雷达实时水平风数据制定了水平风数据的质量控制方法，首先求取中位数水平风场，其次构建实际观测风场和中位数风场的差值序列，然后求取差值序列的均方差，再根据差值均方差得到质控判别式，最后试验求取质控判别式中的质控阈值。通过对九龙站2017年风廓线雷达水平风数据质量控制发现，实测风向数据有2044185个，25721个没有通过质控，未通过质控的风向数据占总观测的比例是1.258%，风向数据在近地层通过质控的数据最多，随高度增加通过质控的数据量有所下降。实测风速数据有2044185个，18296个没有通过质控，未通过质控的风速数据占总观测的比例是0.895%，风速数据在2000～4000 m出错的最少，近地层次之，4500～7000 m出错的数据最多。质控后风廓线雷达和探空观测风数据的均方根误差减小，相关系数增加，风向数据质量在500～7000 m提升明显，风速数据在1500～8000 m之间提升明显。 相似文献
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基于乌鲁木齐区域数值预报业务系统,运用MET检验工具,对2017年各季节DOGRAFSv1.0预报性能进行客观检验。结果表明：（1）2m温度日间预报温度整体偏低,夜间多数站点预报温度偏高;冬季预报温度偏高,其他三个季节温度预报整体偏低。10m风速冬季模拟性能最差,春季次之;所有季节风速预报均偏大。（2）夏季、秋季高空温度预报误差小,在3.0℃以内,冬季误差最大,温度预报整体呈冷偏差;不同季节高空位势高度随高度增加误差增大,误差约在6.5～12.0gpm,预报高度比实际高度偏低;不同季节高空U、V风随高度增加误差先增大后减小,均方根误差分别为2.4～6.2m/s和1.8～5.2m/s,U风预报整体比实况偏小,V风预报整体比实况偏大。（3）冬季大阈值降水漏报率较高,12.1mm阈值降水Bias评分仅为0.2,秋季大阈值降水空报率较高,12.1mm阈值降水Bias评分在2.0以上,夏季空、漏报率较低;在新疆地区,四个时段中14～20 BJT 、20～次日02 BJT空报站点数多于漏报,14～20 BJT空报率最高,02～08 BJT漏报率最高,08～14BJT晴雨预报以漏报为主;日间Ts评分高于夜间。 相似文献
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VALIDATION OF NEAR-SURFACE WINDS OBTAINED BY A HYBRID WRF/CALMET MODELING SYSTEM OVER A COASTAL ISLAND WITH COMPLEX TERRAIN 总被引：1，自引：0，他引：1
The results from a hybrid approach that combines a mesoscale meteorological model with a diagnostic model to produce high-resolution wind fields in complex coastal topography are evaluated.The diagnostic wind model(California Meteorological Model,CALMET) with 100-m horizontal spacing was driven with outputs from the Weather Research and Forecasting(WRF) model to obtain near-surface winds for the 1-year period from 12 September 2003 to 11 September 2004.Results were compared with wind observations at four sites.Traditional statistical scores,including correlation coefficients,standard deviations(SDs) and mean absolute errors(MAEs),indicate that the wind estimates from the WRF/CALMET modeling system are produced reasonably well.The correlation coefficients are relatively large,ranging from 0.5 to 0.7 for the zonal wind component and from 0.75 to 0.85 for the meridional wind component.MAEs for wind speed range from 1.5 to 2.0 m s-1 at 10 meters above ground level(AGL) and from 2.0 to 2.5 m s-1 at 60 m AGL.MAEs for wind direction range from 30 to 40 degrees at both levels.A spectral decomposition of the time series of wind speed shows positive impacts of CALMET in improving the mesoscale winds.Moreover,combining the CALMET model with WRF significantly improves the spatial variability of the simulated wind fields.It can be concluded that the WRF/CALMET modeling system is capable of providing a detailed near-surface wind field,but the physics in the diagnostic CALMET model needs to be further improved. 相似文献
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利用2014—2017年华南沿海及南海的浮标站、海岛站、石油平台站、沿海自动站等277个自动站风场数据,与ASCAT反演风场进行了对比分析。结果表明,当观测风速小于5 m/s(大于15 m/s)时,ASCAT反演风速的平均绝对误差在3 m/s左右(存在2级左右的高(低)估);当风速介于5~10 m/s时,平均绝对误差在2 m/s左右(多数ASCAT有1~2级的高估);介于10~15 m/s时,ASCAT反演结果相对最好,风速、风向准确率能够达到60%以上。ASCAT对风速的反演结果受陆地影响较大,与观测风速的相关系数从高到低可分为三类:(1)浮标、平台站;(2)西沙、南沙自动站;(3)广东沿海自动站及海岛站、海南海岛站。ASCAT反演风场在风向的应用较风速更优,其中,东北风样本数最多,其次分别为西南风、东南风和西北风。浮标站、平台站、西沙自动站的风向反演质量相对较好;所有测站风向偏差主要由5 m/s以下的弱风贡献。单站多年月平均风速变化显示,ASCAT反演风速相对测站主要为正偏差,且秋冬季比春夏季偏差更大,这可能与大气稳定度有关。 相似文献
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为了将格点观测融合产品用于模式预报产品的滚动订正中,获得精准的预报效果,使用国家气象信息中心HRCLDAS（High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System）业务系统产生的高频次格点风场融合产品作为实况资料,采用两种风场模型和8种格点误差订正方案,对模式风预报产品进行订正预报试验,试验选择欧洲中期天气预报中心10 m风预报产品的2017年1月1日—2月28日以及2017年6月1日—7月31日两个时间段,进行了预报模拟试验,对8种格点误差订正方案的订正结果进行检验,同时将订正场插值到站点,使用国家级2400个地面气象站风场资料进行站点检验,结果表明:无论从格点还是站点检验的平均绝对偏差、准确率、绝对偏差分布频率结果看,采用基于模式和实况因子的全格点滑动建模订正方案具有最佳的订正效果。 相似文献
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High-resolution mesoscale analysis data from the South China heavy rainfall experiment (SCHeREX): Data generation and quality evaluation 
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下载免费PDF全文 Yunqi Ni Chunguang Cui Hongli Li Juxiang Peng Xuexing Qiu Yanxia Zhang Xiaolin Xu Mei Gao Lianshu Jie Wenhua Zhang 《Acta Meteorologica Sinica》2011,25(4):478-493
In this study, the observational data acquired in the South China Heavy Rainfall Experiment (SCHeREX) from May to July 2008
and 2009 were integrated and assimilated with the US National Oceanic and Atmospheric Administration’s (NOAA) Local Analysis
and Prediction System (LAPS; information available online at ). A high-resolution mesoscale analysis dataset was then generated at a spatial resolution of 5 km and a temporal resolution
of 3 h in four observational areas: South China, Central China, Jianghuai area, and Yangtze River Delta area. The quality
of this dataset was evaluated as follows. First, the dataset was qualitatively compared with radar reflectivity and TBB image
for specific heavy rainfall events so as to examine its capability in reproduction of mesoscale systems. The results show
that the SCHeREX analysis dataset has a strong capability in capturing severe mesoscale convective systems. Second, the mean
deviation and root mean square error of the SCHeREX mesoscale analysis fields were analyzed and compared with radiosonde data.
The results reveal that the errors of geopotential height, temperature, relative humidity, and wind of the SCHeREX analysis
were within the acceptable range of observation errors. In particular, the average error was 45 m for geopotential height
between 700 and 925 hPa, 1.0–1.1°C for temperature, less than 20% for relative humidity, 1.5–2.0 m s−1 for wind speed, and 20°–25° for wind direction. The above results clearly indicate that the SCHeREX mesoscale analysis dataset
is of high quality and sufficient reliability, and it is applicable to refined mesoscale weather studies. 相似文献