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利用主成分分析方法对2012～2014年合肥市高速公路沿线交通气象站日最低能见度资料统计出的大雾观测样本进行研究，应用因子荷载点聚图将合肥市县大雾划分为2个区：中南区、北区。基于PP法统计ECMWF模式输出产品与大雾之间的相关性，全市和分片分别确定与大雾密切相关的高影响因子，利用等级分类和逐步回归建立大雾预报模型。在回归结果的判定阈值和消空指标选定的情况下，通过研发的大雾天气精细化预报系统每日定时输出合肥市大雾预报格点产品。经过前期业务化运行和预报效果检验表明：数值模式产品释用方法在有无大雾预报技巧方面较WRF模式明显占优，技巧评分大幅提升，而两类典型大雾天气过程预报效果检验则可以更直观地看出数值模式产品释用的预报方法效果要更好。 相似文献
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《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2020,(2)
利用主成分分析方法对2012—2014年合肥市高速公路沿线交通气象站日最低能见度资料统计出的大雾观测样本进行研究,应用因子荷载点聚图将合肥市县大雾划分为2个区:中南区、北区。基于PP法统计ECMWF模式输出产品与大雾之间的相关性,全市和分片分别确定与大雾密切相关的高影响因子,利用等级分类和逐步回归建立大雾预报模型。在回归结果的判定阈值和消空指标选定的情况下,通过研发的大雾天气精细化预报系统每日定时输出合肥市大雾预报格点产品。经过前期业务化运行和预报效果检验表明:数值模式产品释用方法在有无大雾预报技巧方面较WRF模式明显占优,技巧评分大幅提升,而2类典型大雾天气过程预报效果检验则可以更直观地看出数值模式产品释用的预报方法效果更好。 相似文献
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对2005—2008年辽宁省高速公路交通事故资料进行统计。结果表明：辽宁省高速公路发生交通事故呈逐年上升趋势,其中由天气原因及其所引起的不良路况所造成的交通事故占20.4%,5—8月和11—翌年1月是此类交通事故的两个多发期。在各类天气现象中,因雾引起的交通事故所占比例最高,为41.0%,雨次之为31.3%。在此基础上就如何做好高速公路气象服务提出四点措施：划分灾害性天气服务关键性路段和关键期,制定高速公路安全运营气象灾害防御地方标准,在高速公路沿线布设密度适宜的气象监测站,加强气象对高速公路影响机理的研究。 相似文献
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利用2010年4月至2013年3月河北省气象台站监测资料、高速公路沿线气象监测资料和高速公路路况管制信息,分析灾害性天气对河北高速公路通行的影响。结果表明:1河北高速公路通行受阻有38.3%是气象因素造成的,其中以雾居多,冰雪次之;2雾造成的通行受阻月、季变化特征最显著,秋冬季节发生频次较春夏两季明显偏多、影响时间明显偏长;3雾造成的年平均通行受阻日数呈现东南部平原多、西部北部山区少的特征,冰雪则相反;4通过分析2010—2013年26次典型的高速公路雾天气过程,结合2013年1月雾多发时段能见度对高速公路通行的影响,初步建立了高速公路大雾预警模型,并提出灾害性天气下交通气象服务对策,为提高公路通行能力和应对灾害性天气提供参考。 相似文献
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分析了濮阳市高速公路上大雾、大雪、暴雨等灾害性天气的预报因子,灾害性天气对高速公路的影响,提出了相应的气象服务建议. 相似文献
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《湖北气象》2021,40(2)
利用2018年3月至2020年2月FY-4A卫星AGRI高时空分辨率多通道数据与同期湖北省夜间大雾天气个例,先确定夜间大雾在AGRI长波红外波段(10.8μm)和中波红外波段(3.72μm)的识别阈值,再使用地面气象观测站点资料对卫星识别结果进行检验;最后,结合高速公路交通管制信息,分析夜间大雾识别方法在湖北省高速公路服务应用中的潜力。结果表明:(1)基于FY-4A卫星识别的夜间大雾,与气象观测站实况大雾较为一致。(2)卫星对夜间大雾的识别命中率普遍在70%以上;不考虑地形影响,其识别命中率可提高5%～8%;不考虑云影响,识别命中率可提高3%～4%。(3)与湖北省高速公路交通管制信息对比,FY-4A卫星对收费站点大雾识别命中率均高于70%,并在部分国家气象站未观测到大雾而因雾封路的区域可实现对大雾天气的有效识别,其对夜间大雾的识别信息在高速公路交通气象服务中具有较大应用潜力。 相似文献
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为了做好春播期气象服务工作,1972年,我们以群众经验为线索,建立了一套春播期天气型的长期预报指标,经过近四年的试用,效果较好。 春播期天气型的划分 8月下旬至4月上旬是我区水稻育秧的关键期。我们将这一时期的天气划分为4个型。 A型:日平均气温稳定通过11℃的日期在春分以前;春分以 相似文献
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江苏省秋冬季强浓雾发展的一些特征 总被引：3，自引：2，他引：1
运用江苏省72个国家基本气象观测站和339个交通气象观测站资料,对2013年12月1-9日、2015年10月23日、12月22日及2016年2月12日出现的四次全省性的以辐射降温为主的强浓雾和特强浓雾过程进行分析,筛选出194个站例,对江苏省秋、冬季强浓雾生消的气候特征、雾爆发增强的微物理特征及雾爆发性增长的触发因子进行分析。结果表明:(1)雾爆发性增强的本质是雾在很短时间内雾滴增多增大,雾含水量呈几个数量级的增加,从而导致雾区能见度快速下降。(2)夜间辐射降温突然增强、底层弱冷空气入侵、日出后蒸发量加大及湖陆风效应是雾爆发性增长的触发因子。 相似文献
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江苏地区一次罕见持续性强浓雾过程的成因分析 总被引：5，自引：1，他引：4
2013年11月30日—12月9日,江苏出现持续10 d的强浓雾天气。利用秒级探空资料、能见度资料、江苏省高速公路沿线高时空密度的交通气象观测站资料以及NCEP/NCAR的1°×1°的分析资料,结合天气形势、气象要素、物理量场,对这次持续性强浓雾的特点和形成、维持机制进行分析。结果表明,(1)此次雾过程持续时间长、范围广、强度大、污染重。(2)在大陆高压控制下,江苏长时间处于高压带的均压区内是这次连续性强浓雾过程的重要天气条件。(3)地面辐射冷却、低空下沉气流以及东南暖湿气流是强浓雾形成的重要原因。(4)双层逆温和深厚的逆温层是出现强浓雾的重要热力条件。(5)弱冷空气入侵,是雾体爆发增强的促发因子。 相似文献
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基于青岛和济南1967—2016年的气象观测数据,采用气候统计方法和气候舒适度评价模型,对比分析沿海和内陆城市各气候要素之间及气候舒适度的差异。结果表明:(1)两市各个季节及年际平均气温均呈增温趋势,各个季节及年平均风速均呈减小趋势,年平均相对湿度均呈不明显减小趋势,四季及年日照时数均呈显著减少趋势。(2)温湿条件方面,两市感觉舒适以上的月份均为4个月;人体感觉舒适风的月份青岛为3个月,济南为4个月;穿配有衬衫或常用便服的月份青岛为4个月,济南为3个月。(3)青岛温湿指数、风效指数绝大多数月份呈明显上升趋势,穿衣指数呈明显下降趋势,综合舒适度指数6—9月呈明显下降趋势,其余月份呈明显上升趋势。济南四类指数除2—3月升降趋势显著外,其余大多数月份升降趋势不显著。(4)气候舒适期均在逐渐延长,较舒适期以上等级,青岛有8个月,济南有7个月。青岛舒适度比济南增加明显,全年气候舒适度高于济南。 相似文献
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基于支持向量机模式识别的大雾预报方法 总被引：3，自引：0，他引：3
选取1971～2000年11～12月大雾发生前近地面层的气象要素(气温、降水、能见度、风向风速、相对湿度、云量等9个预报因子),将支持向量机(SVM)方法应用于大雾预报.采用支持向量机方法,应用径向基函数,建立了陕西公路站点大雾24 h预报模型,并进行了大雾预报的模拟、训练,其寻优标准TS评分达到了理想的效果. 相似文献
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利用2005—2018年辽宁沿海高速公路沿线气象站点观测资料和NCEP再分析资料,对辽宁沿海高速公路浓雾气候特征及其与各相关气象要素的关系进行分析,并探讨了利于浓雾发生的环流特征和影响因子。结果表明：辽宁沿海高速公路年均浓雾日数由西至东呈现高—低—高的分布特点,同时,辽东沿海高速公路沿线各站年均浓雾日数差异较小,且存在明显的自东向西的下降趋势;辽西沿线高速公路各站差异最大,受到局地的影响最强。沿海高速公路年均浓雾日数具有明显的月变化与季节变化特征,全年有两个浓雾出现的集中时段,分别为2—3月和10—11月;秋季浓雾日数占全年的比率最高。秋季沿海高速公路浓雾以0—200 m的强浓雾为主;温度为10—15℃,相对湿度大于98%,风速为0—3 m·s-1,风向为偏东北风时,浓雾出现的概率最大。辽宁秋季沿海地区受副热带高压影响较小,受东亚大槽等中高纬度纬向环流和极涡的影响较大,纬向环流和极涡越强（弱）,辽宁沿海地区浓雾日数越多（少）;辽宁沿海地区浓雾的水汽一部分来源于辽宁东部山区,一部分来源于渤海、黄海北部。辽宁沿海地区秋季浓雾并非以海雾为主,而以辐射雾、锋面雾居多,同时辽东沿海地区有来自辽东山区的平流雾。 相似文献
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利用2005-2010年卫星云图FY-2E、海岸带一海区出现的28次大雾天气资料和2008-2010年海岛站资料,依据大气状态方程、热力学原理,在MICAPS3．0系统下,应用云图与同步探空、地面雾区叠加图、温度场逆温层剖面及TBB值与海面温度比较,估算雾区面积、高度及秋、冬季雾区温度垂直递减率。结果表明：在环渤海地区特定的环流背景下,红外云图和可见光云图监测到的雾区分别在大连、烟台及天津一带由轻雾转为大雾,沿海岸带向北发生发展,雾区垂直厚度为400-600m,递减率为0．02-0．04℃／100m,渤海东西向温度差值为1q℃,南北向为3-5℃;辐射雾对应弱高压均压场,平流雾对应弱低压均压场;低云覆盖雾区浓雾加重,轻雾被低云叠加使得能见度降低;平流雾被锋面抬升后混合到低空水汽输送带之中,对后期降雪（水）具有指示作用。在2009-2010年海区一海岸带大雾天气预报及预警信号升级应用中效益显著,可为海岸带大雾预报因子选取及预报监测业务流程的改进提供参考。 相似文献
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气温的天气和气候记忆性特征分析对于提高气候预测水平具有积极意义。利用济南和青岛1961—2020 年逐日、月和年平均气温资料,运用自相关性函数和标准化频率分布分析了上述时间序列的气温记忆性特征和概率分布特征,并利用结构函数法建立了月、年平均气温距平与日平均气温距平之间的分数阶导数关系。结果表明:(1)济南和青岛的月、年平均气温距平呈现不同程度的记忆性特征,其中年平均气温距平相比于月平均气温距平具有更好的记忆性。(2)济南和青岛的月、年平均气温距平与日平均气温距平之间存在分数阶导数关系,济南和青岛相应的月、年尺度阶数分别为0. 529、0. 665 和0. 553、0. 791,两地的月尺度阶数相近,但青岛略大,青岛的年尺度阶数大于济南,即青岛月和年平均气温距平的记忆性大于济南。(3)济南和青岛的月和年平均气温距平相比于日平均气温距平有不同程度的长尾特征,长尾特征反映了极值温度发生的概率。 相似文献