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1.
使用中尺度数值天气预报业务模式9 km和3 km分辨率的模式输出产品,分别应用小尺度模式CALMET模式和双线性插值(BLI)方法将预报风速进行降尺度处理,并对比预报风速和风塔观测资料。结果表明：WRF模式9 km分辨率的模式输出经过CALMET模式降尺度以后得到的风速预报效果比3 km分辨率的模式输出略好。同时,由于中尺度数值预报模式分辨率本身较高,使用BLI也可以得到较好的风速预报。将风速分为0 m·s-1≤风速<5 m·s-1,5 m·s-1≤风速<10 m·s-1和风速≥10 m·s-1共3个等级,检验3个风速等级的预报偏差百分比得出,CALMET模式和BLI方法对10 m·s-1以上的大风的预报效果相对较差;如何对大风预报进行订正对风速预报准确率的提高具有重要的意义。 相似文献
2.
西安市霾天气与清洁天气变化特征及影响因素分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2006-2012年西安市污染物质量浓度、气象站逐时地面风场、相对湿度和能见度等资料,依据霾天气的定义统计理论霾日数,对比人工观测霾日与判据统计理论霾日的合理性,通过对霾天气与清洁天气过程的气象条件分析,分析西安市霾天气与清洁天气过程的变化特征及影响因素。结果表明：2006-2012年西安市霾天气过程在干季发生频率较高,湿季发生较少。地面风场对霾天气过程影响较大,绝大部分霾天气过程的日平均风速＜1.5 m·s-1;干季大部分霾天气过程日平均风速≤1.0 m·s-1,极端个例甚至在0.5 m·s-1以下。清洁天气过程在干季发生次数多于湿季,主要与干季风速较大和湿度较小相关。 相似文献
3.
利用中尺度模式MM5（The Fifth—Generation NCAR／Penn State Mesoscale Model）对山西省2009年发生的3场典型雾个例进行了数值模拟,探讨了物理过程参数化方案对雾数值模拟的影响,确定了基于模式模拟数据的雾判别指标,为该地区大雾数值预报系统的研制提供了理论基础。结果表明,综合考虑边界层方案和辐射方案对地表温度、高空温度、2m温度及相对湿度、10m风速、雾的空间分布、雾的生消过程、雾的发展高度等要素数值模拟的影响,边界层方案选用high-resolution planetary boundary layers cheme（HIR）方案、辐射方案选用Cloud方案时,雾数值模拟的结果与实况更为一致。综合分析多个典型雾个例的模拟结果,山西省境内雾的预报指标为：20m液态水含量为0．13～0．6g·kg^（-1）,20～1500m高度大气层存在逆温层,10m风速小于4m·s^（-1）。 相似文献
4.
利用辽宁和吉林省24座测风塔风速观测资料,应用线性回归方法对高分辨率中尺度模式近地层风速预报产品进行订正。首先通过4组不同的订正实验分析训练样本长度、样本滚动方式等对订正效果的影响,确定单点订正最佳方案,并综合线性方法在东北地区不同下垫面条件下的适用性;然后应用24座测风塔已确定的单点订正关系,尝试区域风速的平面订正,并基于剩余23座测风塔资料对全场订正效果进行评估。结果表明：训练样本的长度对订正效果影响较明显,在东北地区训练样本长度取20 d效果最佳;当训练样本长度取最优天数时,滚动系数的订正效果与固定系数的订正效果基本一致;各种下垫面通过线性订正均能取得较明显提高,其中丘陵地区效果最明显,通过订正均方根误差整体降低1.61 m·s-1,平原地区为0.95 m·s-1,沿海地区为0.91 m·s-1;平面风速订正实验显示,订正关系平面外推可取得明显的订正效果,全场平均绝对误差降低0.20 m·s-1,该方法可为订正资料匮乏区域的预报提供参考。 相似文献
5.
利用中尺度模式MM5对2009年冬季山西省一场持续30多个小时的罕见浓雾过程进行模拟。结果表明,山西省气象局现行的MM5设计方案对雾区的模拟结果与实测结果基本一致,但夜间近地层的温度存在冷偏差&相对湿度偏高.另外,由于山西省空气污染较重,空气中的粒子数对能见度的影响不能忽略,因此仅用能见度(Vis)与液态水含量（LWC）的参数化方案估算的能见度,只有在浓雾时才与实测一致,具有很大的局限性;而利用能见度(Vis) 与相对湿度（RH）的参数化方案估算的能见度比实测值偏大,但在能见度的趋势预报上与实测值基本一致。用太原机场的实测资料对Vis-RH关系式进行修订后&其估算的能见度更加准确&可以为业务预报提供参考. 相似文献
6.
应用常规气象观测资料、能见度仪观测资料,分析1999—2018年锦州地区大雾气候特征及成因。结果表明：锦州地区雾日年总频次多年平均为33次,存在12 a、6 a和3 a的变化周期。锦州地区典型大雾过程主要分为弱低压槽型、雨后弱高压型。大雾存在日变化。雾前T-Td为4—14℃,风速为4 m·s-1以下,偏南风占50%,偏北风占38%,静风占12%;雾发展阶段T-Td为0—4℃,平均风速为2.2 m·s-1,偏南风占58%,偏北风占42%;浓雾阶段T-Td为0—2℃,平均风速为1.9 m·s-1,偏南风占58%,偏北风占42%;雾减弱到消散阶段T-Td逐渐升高,平均风速为3.3 m·s-1,偏北风占58%。大雾期间,均出现逆温和湿层。 相似文献
7.
利用天津铁塔观测资料、加密自动站和常规观测资料,针对4次渤海西岸典型降雪过程,分析了偏东风在降雪发生前后的演变特征。结果表明：4次降雪过程均属于回流降雪,其水汽来源与西南气流的水汽输送和近地面层的东风水汽输送有关;地面东风出现在降雪开始之前8 h以上,风速一般在2 m·s-1左右,220 m高度可达12 m·s-1左右。从造成东风的系统看,由南部北上的低压系统造成的东风或东南风湿度比较大,而由东北南下的冷高压造成的东风或东北风都比较干。出现最大降雪的时段,塔层的东风显著加大,而地面的风速变化不明显。 相似文献
8.
低能见度雾的分级预报方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用2007年11月—2009年12月京石（北京-石家庄）高速公路沿线气象站的人工观测资料、自动站资料和交通气象自动站资料,对低能见度雾天气进行分级统计,找出各级雾的生消特征。应用天气学原理和数理统计方法对低能见度雾的生消机理进行研究,利用相关分析找出了与低能见度雾的生消有密切关系的气象因子,建立能见度与气象因子之间的回归方程;在此基础上,结合对低能见度雾的成因分析和预报经验,加入降水因子和大气稳定度因子,建立低能见度雾的分级预报方程,找出各级雾的生消判别指标,为低能见度雾的分级客观化预报奠定基础。各预报因子采用MM5精细化数值预报产品,并通过自动站实时监测资料和预报员的综合预报结果对数值预报产品进行合理订正,得到预报时刻各气象因子的值,从而实现低能见度雾的分级客观化预报。 相似文献
9.
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
10.
利用MM5中尺度数值模式输出的福建沿海6个气象站2004年5月到2007年10月每天08、20时48 h每6 h间隔的风速预报和实况资料,采用不同隐层以及节点数,按照风速大小分类建立人工神经网络模型,以此为基础应用BP人工神经网络建立风速预报模型,并将该模型应用到2008年1月至2009年2月福建沿海平潭、崇武、东山三站风力预报,对其效果进行检验。结果表明,采用一层隐层3个隐层节点数的人工神经网络模型是预报风速的最佳模型;经人工神经网络订正后,沿海风速预报比MM5模式预报有很大改善,特别是对大风(10 m.s-1)预报能力有极大提高,其Vs评分比MM5模式提高60分;经检验,经人工神经网络订正后的风速预报精度比MM5模式提高约32.3分,总体上,随风力增大,订正后的风速预报效果越好。 相似文献
11.
2014年初冬湖北省一次大雾成因分析和数值模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
利用湖北省高速公路交通气象站观测数据及NCEP的1°×1°格点再分析资料,分析了2014年1月29—30日发生在湖北省内的大雾天气过程的气象要素变化特征及大雾形成机理,并利用优化参数化方案的数值模式对本次大雾过程进行了模拟。结果表明,大雾过程能见度基本与相对湿度变化趋势相反,气温与能见度变化趋势基本一致,风速都较之前有所下降。本次大雾是暖平流影响后,经夜间辐射冷却降温后形成,属平流辐射雾。利用WRF模式对本次大雾过程的模拟结果表明,除对海拔较高、受局地地形影响较大区域的模拟效果不理想外,模拟的大雾范围、强度、生消时间等与实况基本相符,可为以后大雾预报提供一定的参考。 相似文献
12.
利用中尺度模式WRF对2009年冬季四川省入冬后最大的一次浓雾过程进行模拟,模拟结果表明,模式对雾区的模拟与实测结果基本一致,模拟的相对湿度也接近实况.利用成都双流机场的实测能见度和相对湿度资料分别用确定性和概率性方法获得能见度(Vis)和相对湿度(RH)的参数化方案,用模拟的相对湿度来估算能见度.研究结果表明,概率为5%的Vis-RH的参数化方案在浓雾过程中估算的能见度最为准确,可以为今后能见度的预报提供参考. 相似文献
13.
用支持向量机方法做登陆热带气旋站点大风预报 总被引：2，自引：0，他引：2
将支持向量机（SVM）回归方法应用于在登陆热带气旋影响下,每天00、06、12、18 UTC 4时次2分钟平均的站点风速预报。从2002-2007年热带气旋本身强度、站点地形情况和站点附近高低空环境场要素,设计相关因子,建立了4种预报模式,其中模式4的风速拟合误差的标准差为1.591 m·s~（-1）。用2008年8个登录热带气旋做独立样本检验,预报风速与实际风速的平均绝对值误差为1.750 m·s~（-1）,标准差为2.367 m·s~（-1）。结果表明,在适当的样本截取和预报因子选取后,SVM方法建模的风速预报48小时内效果较好。 相似文献
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河南省一次大雾的数值模拟及生消机制分析 总被引：1，自引：0，他引：1
应用非静力平衡中尺度模式MM5及NCEP资料和高空地面资料,模拟分析了2006年1月28日发生在河南省的一次大雾天气过程,结果发现：这次雾体最强的时段在日出后1～2h内,相对湿度下降的拐点滞后于气温回升的拐点2h左右;先出现贴地逆温再出现大雾,逆温最强的时段也是雾体最强的时段,逆温层顶始终覆盖在雾体上方;近地面的微风和风向的转变,有利于雾体的形成和向上发展,风向转变的时间也是雾体形成的时间;增温、减湿和逆温层的破坏是大雾消散的主要原因。 相似文献
15.
2018年1月6日河北省出现一次低槽冷锋天气系统,利用两次云粒子垂直探测资料分析层状云结构特征和演化规律,探讨冬季低槽冷锋系统层状云催化条件和催化时机。结果表明：天气系统初期西南风风速中心发生在6500 m高空时,风速随高度呈不连续分布,层状云云顶温度为-29.2℃,中低云层稀薄;3000 m以上云层粒子基本被冰化,云内过冷水含量小于0.05 g·m-3,固态含水量为0.1 g·m-3左右,3000 m以下云层有大量自然冰晶,过冷水低于0.15 g·m-3,不具备催化条件。700—3000 m高度层西南风加强,云内过冷水含量普遍大于0.1 g·m-3;2200 m风速中心风速达16 m·s-1,该高度最大液态水含量达0.38 g·m-3,冰晶浓度为6 L-1,温度为-9℃,适宜催化。低槽冷锋天气系统层状云结构特征和催化条件受槽前西南风强弱和风速中心高度影响,天气系统初期层状云云顶过高、温度过低时,层状云为不可播云。随槽线东移,风速中心高度降低,3000 m以下西南风加强,层状云转变为可播云。 相似文献
16.
Low visibility episodes (visibility < 1000 m) were studied by applying the anomaly-based weather analysis method. A regional episode of low visibility associated with a coastal fog that occurred from 27 to 28 January 2016 over Ningbo-Zhoushan Port, Zhejiang Province, East China, was first examined. Some basic features from the anomalous weather analysis for this case were identified: (1) the process of low visibility mainly caused by coastal fog was a direct response to anomalous temperature inversion in the lower troposphere, with a warm center around the 925 hPa level, which was formed by a positive geopotential height (GPH) anomaly in the upper troposphere and a negative GPH anomaly near the surface; (2) the positive humidity anomaly was conducive to the formation of coastal fog and rain; (3) regional coastal fog formed at the moment when the southwesterly wind anomalies transferred to northeasterly wind anomalies. Other cases confirmed that the low visibility associated with coastal fog depends upon low-level inversion, a positive humidity anomaly, and a change of wind anomalies from southwesterly to northeasterly, rain and stratus cloud amount. The correlation coefficients of six-hourly inversion, 850?925-hPa-averaged temperature, GPH and humidity anomalies against visibility are ?0.31, 0.40 and ?0.48, respectively, reaching the 99% confidence level in the first half-years of 2015 and 2016. By applying the anomaly-based weather analysis method to medium-range model output products, such as ensemble prediction systems, the anomalous temperature?pressure pattern and humidity?wind pattern can be used to predict the process of low visibility associated with coastal fog at several days in advance. 相似文献
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京津冀一次重度雾霾天气能见度及边界层关键气象要素的模拟研究 总被引：4，自引：1，他引：3
本文利用GRAPES_CUACE大气化学模式对京津冀地区2015年12月重度雾霾过程进行了模拟和评估。京津冀地区能见度和PM2.5模拟值与观测值的对比表明:该模式能较好地模拟京津冀地区能见度和PM2.5的逐日变化情况,但模式存在对伴随着重污染发生的低能见度模拟偏高的问题。以12月5~10日的重度雾霾过程为重点,针对地面风速、边界层高度、相对湿度、PM2.5及其对能见度的影响进行了详细分析,研究结果表明:污染过程中大部分地区过程平均风速低于2 m s-1,边界层平均高度低于600 m,相对湿度较高。模式低能见度模拟偏高可能因为:（1）模式模拟重雾霾时段的PM2.5极大值浓度偏低。（2）模拟相对湿度存在系统性偏低的误差,这一误差对能见度的影响表现为两方面,一是相对湿度会通过影响可溶性气溶胶的吸湿增长过程影响气溶胶质量浓度,导致气溶胶消光系数的计算偏低;二是目前模式中采用的能见度的参数化公式考虑了相对湿度对气溶胶吸湿增长的影响,没有考虑雾滴的直接消光作用。 相似文献