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1.
利用沪渝高速公路恩施-宜昌路段恩施附近的三岔口大桥(海拔708 m)自动站监测2013年6—8月(夏季)及2013年12月至2014年2月(冬季)逐日逐时次气象要素资料,统计分析夏季、冬季路面温度与气温的变化特征及路面温度与气象因子的关系,基于逐步引入因子线性回归分析方法建立路面温度统计模型,并对模型的预报效果进行实验研究。结果表明:夏季路面最高温度受多种气象要素的影响,与日最高气温、日平均气温、前一日路面最高温度、前一日路面平均温度呈正相关,与相对湿度、24 h累计降水呈负相关。冬季路面最低温度与最低气温呈显著性相关。通过模型的效果实验,发现夏季路面最高温度用日最高气温、日最小相对湿度及前一天物理量建立的模型预报结果与实况的变化趋势最为接近;冬季路面最低温度用日最低气温、日最小相对湿度、日平均风速及前一天物理量建立的模型预报结果与实况的变化趋势最为接近。 相似文献
2.
应用能量守恒方法, 考虑太阳短波辐射、大气和地面的长波辐射 (辐散) 潜热、感热传输等能量之间的平衡, 并考虑水汽、气溶胶、浮尘以及云等对太阳短波辐射的吸收和散射, 建立了一种较实用的路面温度预报模型。应用南昌市自动气象观测站2002年7月26日至8月24日共30 d逐时的各气象要素资料进行模拟分析, 并与该时段内所测到的水泥路面温度进行对比, 发现:当夏季日照时间超过5 h时, 水泥路面最高温度预报最大误差 < 4 ℃, 多日误差绝对值平均为2.13 ℃, 该模型具有较好的实际应用价值; 但当雨日或无日照时, 结果较差。 相似文献
3.
基于地表能量守恒方程和陆面模式土壤温度计算模块,建立高速公路路面温度预报物理模型。利用2014年6月1日至2015年5月31日8个常规气象观测站和6个交通自动气象监测站逐小时观测资料对模型预报产品进行评估检验,结果表明:预报效果随提前量的减小而提高,常规站(交通站)提前1h和6h预报的平均绝对误差分别为1.64℃(1.82℃)和3.27℃和(3.69℃)。由模型对输入气象要素的敏感性分析得出:模型对2m气温最敏感,其次是相对湿度、总云量,且敏感性随着预报提前量的增加而增强。结合浙江省快速更新同化系统数值预报产品,建立浙江省高速公路路面温度预报系统,为全省提供逐12h更新、12h预报时效的逐小时高速公路路面温度精细化预报,系统提前1h和11h预报常规站(交通站)的平均绝对误差分别为2.81℃(3.23℃)和2.50℃和(2.93℃),系统对极端高(低)温预报具有较高的预报技巧。 相似文献
4.
京石高速路面温度特征及预报模型 总被引：1，自引：0，他引：1
选取京石高速公路沿线保定、望都和正定3套自动气象站2007年12月至2009年11月的逐分钟路面温度监测资料,分析京石高速路面温度特征。发现路面温度与气温的日变化规律很相近,日出后1.5h左右达到最低值,午后达到最高值。路面温度与气温的最低值在出现时间和数值上差异不大,但最高值的出现时间前者比后者早1～2h,并且数值明显比后者高。分析多种气象因子与路面温度的相关关系,结果表明,气温与路面温度始终呈正相关,并且在各项因子中最显著。而总云量、低云量、露点温度、能见度和相对湿度,它们与路面最高温度和路面最低温度的相关性是相反的,且均是与其中一个相关显著而与另一个不太显著。利用多元回归方法建立了冬夏季路面最高温度和路面最低温度的预报模型,各模型均通过显著性检验。模型对夏季40～60℃的路面温度预报较准确;对冬季-5℃以下的路面低温预报虽然略偏高,但是预报误差在2℃以内的占80%。 相似文献
5.
利用包头试验场2016年12月—2018年12月沥青、水泥、地砖、砂石路面温度、气温观测和同期气象站实况资料,统计分析了不同季节、不同天气状况下各种路面温度和气温的日变化特征,以及不同路面温度与气象因子的关系,采用逐步回归统计方法建立了不同季节不同路面温度预报模型并进行检验。结果表明,不同路面温度的日变化与季节和天空状况有密切关系,路面温度与平均气温、最高气温、最低气温呈显著正相关;与相对湿度呈负相关。基于不同路面温度预报方程的检验结果得出,预报准确率在82%～94%,相关系数在0.86～0.96,模型应用于路面温度预报业务。 相似文献
6.
使用INCA（Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis）多源资料融合分析和短临外推预报系统的预报结果作为气象强迫场,驱动一路面温度理论预报模型（Model of the Environment and Temperature of Roads,METRo）,开展江苏省高速公路夏季路面高温预报试验,并使用公路沿线逐小时的路面温度观测资料对预报结果进行检验。结果表明:该预报方法能够较好地预报出高速公路沿线日最高路面温度的逐日变化趋势,以及日最高路面温度的大范围空间分布特征。平均日最高路面温度预报绝对偏差为4.1℃,平均相对偏差为10.8%。其中,日最高路面温度预报绝对偏差在5℃以内的站次占总数的64.5%,相对偏差在15%以内的站次占总数的74.6%,比常规业务预报方法分别提高了23.1%和25.3%。但该预报方法对较小的温度波动以及局地性较强的极端温度分布特征的预报技巧还需进一步提高。 相似文献
7.
银川城市道路路面温度变化特征及统计模型 总被引：3，自引：0，他引：3
采用人工定点观测路面温度资料,分析了不同天空状况和不同材质道路的路面温度日变化特征。结果表明：路面温度具有明显的日变化特征,晴空或少云时,日出和日落时段路面温度略高于气温,中午前后路面温度变幅最大,且明显高于气温;阴雨天时,路面温度略高于气温,变化相对平缓且与气温保持较好的相关性。由于水泥和沥青不同的物理特征,沥青路面对气温的反应灵敏,水泥路面反应平缓,即水泥路面最高温度多低于沥青路面,最低温度多高于沥青路面。在此基础上应用逐步回归方法建立逐时路面温度预报模型和最高道面温度预报模型,并应用模型模拟的结果与实测路面温度作对比分析,结果表明逐时道面温度预报模型的模拟效果较好,最高道面温度预报模型误差较大,需要进一步修正和改进。 相似文献
8.
为了精准预报高速公路路面温度,为车辆安全行驶提供气象保障,采用2019—2022年南京市绕城高速公路上9个交通气象站及ERA5-land再分析数据,通过构建时间序列特征工程、引入物理机制相关数据两类方法结合先验知识,运用长短期记忆神经网络模型建立研究区域内4个交通气象站未来3 h逐10 min路面温度多步预报模型并进行验证;在此基础上,将已建立的模型应用于其他交通气象站,探究模型的适用性。结果表明:结合先验知识后,模型预报性能明显提高,准确率在85%以上,且随着预报时效的延长,性能提升更为明显,准确率最高提升36%;模型能较为准确地预报路面极端低温发生的时间和极值,且在预报时效较短时对路面极端高温的预报也具有一定参考价值;利用已建立的模型对其他交通气象站的路面温度进行预报时,准确率在62%以上,在预报时效较短时效果较好,准确率在80%以上,且交通气象站所处的下垫面背景类型对模型的选择起关键作用。 相似文献
9.
基于宁宿徐高速公路三个交通气象站2015—2018年冬季逐10 min实时观测资料,使用随机森林回归模型预报这三个站的未来1 h冬季路面温度,分析了该模型在冬季路面温度预报中的可行性和适用性。研究结果表明:随机森林回归法可以被用来预报高速公路冬季路面温度,不同类型的交通气象站点的特征输入方案和参数调试标准存在差异;与简单特征相比,引入的复合特征能更好地补充解释交通气象站所处的环境和气象要素,且其对普通路面交通气象站和靠近桥梁、水体的交通气象站的区分度更高,故引入复合特征的随机森林回归模型可以被用来预报高速公路冬季路面温度,且其在对普通路面交通气象站和靠近水体、桥梁的交通气象站的预报效果较好,而对服务区交通气象站的预报效果略差;袋外误差率的降低并不代表预报精度的提高;引入复合特征的随机森林回归模型不论在何种天气状况下,均可用于各不同类型交通气象站冬季路面温度的预报,雨雪天时的预报效果最佳,阴天其次,晴天略差。 相似文献
10.
利用2013年8月至2017年12月陕西高速公路交通气象站的路面温度、气温、相对湿度、风速等资料和全球大气再分析资料云量数据,分析四季不同天空状况下路面温度的分布特征,研究路面温度与气象因子的关系,建立多元回归方程。结果表明:四季路面温度有明显的日变化规律,雪后,00:00—08:00为路面结冰较易发生时段;气温是影响路面温度变化的最重要因子之一;对比路面温度实测值与预报值,回归模型对冬季路面最低温度的拟合效果较优,相关系数在0.94以上,标准差小于1,误差在±2℃的频率为98%。此外,模型对路面0℃低温预报水平较高。 相似文献
11.
利用自动气象站逐小时地面观测资料,采用客观检验方法对北京市气象局快速更新循环预报 (BJ-RUC) 系统在2008—2010年5—9月的预报结果进行检验,初步评估了BJ-RUC系统对地面气象要素的业务预报性能。结果表明:BJ-RUC系统对地面气象要素预报与实况的变化趋势有很好的一致性。其中,2 m温度预报整体偏高,误差范围为-1.5~1.5℃,早上和傍晚偏大,正午偏小;2 m相对湿度的预报整体偏低,误差为-25%~0,白天偏大,夜间偏小;10 m风速预报明显偏大,午后尤为显著,误差为0.6~1.2 m·s-1;6 h累积降水的晴雨预报效果较好,TS评分可达到0.4。系统在初始起报时次的稳定性较差,从第3个起报时次开始逐渐稳定,但预报误差随着预报时效的增长逐渐增大,12 h内的预报误差较小,预报结果较可靠,在短时临近预报中具有参考价值。 相似文献
12.
通过对2007—2010年北京市气象局交通气象监测站所采集的数据进行分析,研究了北京市高速公路道面结冰特征及气象条件。结果表明:北京市的道面结冰主要出现在西北部和城市环线高速公路;结冰次数年际变化显著,且同降水和气温之间关系密切。除此之外,北京地区高速公路内、外车道的结冰时刻均存在显著日变化,80%以上的结冰事件发生在20:00(北京时,下同) 到08:00之间,又以发生在后半夜为主,且前半夜结冰的持续时间明显长于后半夜。发生降雪结冰的气象条件:道面温度和气温均低于0℃,且道面温度略高于气温,环境风速较小,一般低于4 m·s-1。 相似文献
13.
使用2006年7月-2007年6月沪宁高速公路沿线梅村和仙人山站附近的逐分钟路面温度、气温、湿度、风向、风速、降水气象资料, 分析了梅村和仙人山不同季节和不同天气状况下路面温度的日变化特征。结果表明:不同季节路面温度和气温具有明显的日变化;日出至日落时段,路面温度与气温有较大差异。在此基础上,应用逐步回归方法建立了梅村和仙人山最高和最低路面温度统计模型, 得出最低路面温度模型模拟结果与实况的变化趋势接近,误差绝对值不超过2℃, 具有很好的实际应用价值; 而最高路面温度模型在一定程度上模拟结果偏差较大,实际应用中需进行适当修订。 相似文献
14.
利用2007年6月1日-9月30日北京奥运交通路段27个自动气象站（含9个路面自动气象站）的监测资料,对各自动气象站的气象要素与北京市观象台同期气象要素进行统计相关分析,得出97个一元线性关系式,其各气象要素的相关系数（最高气温为0.9103~0.9884,最低气温为0.8777~0.9883,相对湿度为0.7499~0.9682,路面环境最高气温与路面最高温度为0.8502~0.9288,路面环境最低气温与路面最低温度为0.9171~0.9851）均通过Fα=0.01的检验。2008年8月北京奥运会期间,在北京市气象台短期预报产品的基础上,根据线性回归关系式,生成交通路段客观预报产品,并应用于服务。 相似文献
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基于中尺度数值模式快速循环系统的强对流天气分类概率预报试验 总被引：12，自引：9，他引：3
在利用实况探空资料、微波辐射计和风廓线构建的特种探空资料对北京地区强对流天气进行判别,以及快速更新循环同化预报系统(BJ-RUC模式)探空资料可应用性分析的基础上,针对模式探空基本要素计算多种热力、动力、综合不稳定物理量,根据统计的强对流天气判别指标,计算模式格点上的强对流发生概率,并进一步针对冰雹(雷暴大风)和强对流短时暴雨天气下不同物理量的阈值范围,初步探索中尺度数值模式对强对流天气分类预报的可能性.通过不同组合的预报方案进行的对比分析表明,利用北京地区中尺度数值模式快速循环系统(BJ-RUC)的格点探空资料进行强对流天气概率的预报是可以实现的,强对流天气的分类概率预报也存在一定的成功率. 相似文献
16.
针对对流降水预报的BJ-RUC系统1小时更新循环方案研究 总被引：1，自引：3，他引：1
为了提高快速更新循环系统的分析和预报水平,在BJ-RUC系统中,发展了针对1小时更新循环的分步同化方案。分步同化的方案有效解决了在现有变分同化系统中如何在分析场中加入更多的对流尺度观测信息,同时保持大尺度背景场平衡的问题。该方案是将大尺度的常规观测和小尺度、高分辨率的观测资料分步同化,从不同尺度的观测中分别提取出大尺度和对流尺度的信息。以2009年北京地区夏季的4次强降水过程为个例进行同化和预报试验。结果表明,该方案在12小时的预报时效内能有效提高降水预报。对飑线个例的详细分析结果显示,分步同化方案可以使分析场中同时保留大尺度和对流尺度的信息,从而使预报的降水位置和强度等方面都更准确,降水预报评分有明显提高。 相似文献
17.
城市陆面模式设计及检验 总被引：1，自引：0，他引：1
针对城市冠层模式(Urban Canopy Model,UCM)的各种局限性,本文首次提出整体城市陆面模式(Bulk Urbanized Land Surface Model,BULSM)的概念,即在现有先进的陆面模式的基础上直接构建城市陆面模式。本文在通用陆面模式(Common Land Model,CoLM)基础上构建整体城市陆面模式,根据城市的特点对CoLM进行了发展和重新参数化。模式采用高分辨率地表分类数据;改进了模式的地表能量平衡方程与水分平衡方程;对反照率、城市地表粗糙度、城市大气廓线、城市人为热、不透水面水分蒸发及积水深度等进行了重新参数化。模式保留了CoLM在自然下垫面的全部特性,加强了CoLM在城市或人为下垫面的模拟和预报能力。区域验证以及与CoLM对比结果表明整体城市陆面模式模拟结果能够显示出北京城区各参数的空间精细化分布情况,能够反映出地表分类对模拟结果的影响。单站点验证以及与CoLM和高分辨率城市陆面同化系统(u-HRLDAS)对比结果表明整体城市陆面模式地表温度模拟结果与CoLM相比有很大提高;和u-HRLDAS相比大部分站点地表温度模拟结果也有一定的改进。 相似文献
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青海省道路结冰变化时空分布特征及其影响等级划分 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2004—2012年10月至次年4月青海省主要公路沿线自动气象站逐时气象资料,分析了青海省道路结冰的时空分布特征,讨论了道路结冰与地面和气温之间的变化关系,以及积雪深度与地面最高温度的关系。分析表明,青海省道路结冰的空间分布为从东南向西北逐渐减少,结冰时间主要集中在1—4月。由于道路结冰主要取决于气温和积雪深度变化,而地面温度与气温,积雪深度与地面最高温度之间存在显著的线性相关关系,因此分别建立了地温和积雪深度预报模型,从而对道路结冰进行预警。根据道路结冰的持续时间,将道路结冰对交通安全影响程度划分为4个气象等级,分别为极严重、严重、较重和轻度道路结冰。 相似文献