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1.
基于3种能见度方案山东地区雾天气预报试验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
基于中尺度天气研究与预报(Weather Research and Forecast,WRF)快速更新循环(Rapid Update Cycle,RUC)模式系统,选取SW(Stoelinga and Warner)方案、RUC方案与FSL(Forecast Systems Laboratory)方案3种能见度方案,对2015年10月至2016年3月山东地区的25次雾天气个例进行预报试验,包括能见度的定量化预报和雾天气的有、无诊断预报,利用常规气象观测资料对预报结果进行检验评估,并分析不同能见度方案对雾天气预报效果不佳的原因,对RUC方案进行订正。结果表明:SW方案模拟的能见度平均绝对误差为9—12 km,RUC方案和FSL方案模拟的能见度平均绝对误差均为2—4 km。对于山东地区大部分雾天气预报试验,SW方案和FSL方案雾天气预报的确报率高于误报率,均对雾天气具有一定的预报能力;RUC方案雾天气预报的确报率和误报率均为0,对雾天气没有预报能力。综合山东地区能见度与雾天气的预报效果可知,FSL方案更适合作为WRF-RUC模式业务中雾天气的预报产品。模拟能见度对相对湿度的预报误差过于敏感、未考虑空气中的污染物对能见度的影响及计算公式未进行本地化订正是能见度方案对雾天气预报效果不佳的主要原因,订正后的RUC方案模拟的能见度平均绝对误差较原始方案减小,且提高了雾天气的预报效果。 相似文献
2.
为了提高雾与能见度的预报水平,对业务上常用的两种能见度诊断方案,即Stoelinga and Warner（SW）方案与Forecast Systems Laboratory（FSL）方案的改进进行预报试验,SW方案基于Gultepe方案考虑了液态水粒子数浓度对能见度的影响,FSL改进方案中利用了递减平均法对公式中用到的温度与露点温度进行订正,并用其重新计算公式中的相对湿度。基于山东省气象科学研究所逐时更新循环（hourly update cycle,HUC）业务模式输出结果,从2015—2016年选取10次雾天气过程,并详细分析了2015年11月13—14日这次雾天气过程的预报结果,比较了改进前后各方案对雾与能见度的预报效果,结果显示：在模式预报的雨水含量占总液态含水量比例较大的预报时效,改进后的SW方案对雾与能见度预报效果优于原始方案,在模式预报液态含水量接近0的预报时效,改进前后的SW方案对雾与能见度的预报效果相当;利用订正的温度与露点温度重新计算相对湿度,其平均绝对误差（mean absolute error,MAE）降低明显的预报时段,改进后的FSL方案对雾与能见度的预报效果大大提升。将两种改进后的方案相融合并进行预报试验,结果显示,综合对能见度与雾的预报效果,Combined Visibility（CVIS）方案要优于其他两种改进方案。 相似文献
3.
为了提高对黄渤海海雾天气海面大气水平能见度（以下简称“能见度”）的数值预报能力,利用黄渤海23个沿岸和岛屿测站2013—2017年雾天的地面观测数据,构建了基于湿度信息的能见度算法（A-F算法）,并将之应用于黄渤海海雾的能见度数值预报。结果表明,与常用的根据模式预报的云水含量诊断能见度的SW算法（Stoelinga and Warner,1999）相比,A-F算法表现更优,尤其可以诊断出被SW算法漏报的能见度为1～3 km的轻雾,说明A-F算法对黄渤海海雾天气能见度的数值预报具有一定应用价值。若将来加入浮标与船舶观测数据,可以进一步改进A-F算法能见度公式的具体形式;依据本文构建A-F算法的思路,可以发展适合其他海域的海雾天气能见度诊断公式。 相似文献
4.
2018年2月春节期间琼州海峡发生持续性大雾天气,造成大量船舶停航。本文结合葵花8号卫星反演海雾产品、琼州海峡沿岸站点能见度观测数据及美国国家环境预报中心NCEP（National Centers for Environmental Prediction） 提供的FNL（Final Analysis）客观分析资料,对2018年2月18～20日的大雾过程进行了天气学成因分析,并进一步利用CMA-MESO（Global and Regional Assimilation and Prediction System）高分辨率数值模式从边界层方案、模式垂直分层以及海雾能见度算法三个方面进行敏感性试验,以找出模拟效果更好的模式设置方案。研究结果表明:大雾期间华南近海海温较常年平均偏低,受地面冷高压南下补充的弱冷空气影响,偏东暖湿气流流经冷海面并快速凝结。而数值模拟对比试验显示,采用YSU（Yonsei University）边界层方案、边界层垂直层次加密及美国国家海洋大气局预报系统实验室（FSL/NOAA）的海雾诊断方案（简称FSL）对改进能见度预报效果显著:YSU边界层方案比MRF（Medium Range Forecast Model）边界层方案对该次大雾过程的分布范围和最低能见度出现的时间模拟效果更优;模式低层分层加密可更好体现出低能见度的演变过程;通过能见度算法与实况对比,基于模式预报性能较好的湿度和温度预报而来的FSL算法,其能见度预报与站点实况最为接近。 相似文献
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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
6.
运用气象观测资料和GRAPES、ECMWF、SWCWARMS_9KM(简称SWC)模式预报资料,对冕宁“6.26”大暴雨天气过程模式预报性能进行检验。结果表明:（1）对于24 h累计降水预报,中尺度区域模式优势明显,量级与落区预报效果均为最好,其中GRAPES_3KM模式预报落区分布与实况重合度较高,暴雨及以上量级降水TS评分最高。（2）GRAPES_3KM模式最大小时雨强10 mm以上降水落区与实况大雨及以上量级降水落区匹配度最高,ECMWF模式24 h累计降水多物理量订正产品及短时强降水概率产品次之。（3）SWC及GRAPES_3KM模式24 h累计降水极值点相比实况略偏北,量级偏小。对于小时降水峰值出现时间,SWC模式偏早4 h,GRAPES_3KM模式偏早3 h。（4）GRAPES_GFS模式环流背景预报更接近实况,SWC模式能较好地预报出冕宁上空中尺度辐合系统的存在。 相似文献
7.
利用京秦高速公路沿线交通气象监测站实况资料,通过对84个站次的浓雾雾生和雾消各气象要素变化特征进行分析,归纳出高速公路沿线浓雾和强浓雾天气雾生雾消的预报指标。爆发性强浓雾期间能见度少波动,在能见度爆发下降前,温度下降过程中的小幅上升对能见度突然下降有很好的指示作用;相对湿度在能见度爆发下降前1 h内达到80%以上。一般性强浓雾大多数出现在温度波动之后继续直线下降期间;在500 m浓雾出现15 h之前空气相对湿度达90%以上,能见度达50 m之前相对湿度基本达饱和状态。浓雾消散主要有两个方面,因冷空气造成的雾消,预报应着眼于冷空气前锋影响高速公路所在区域的时间;而由辐射升温造成的雾消,预报应着眼于对天空状况和升温速度的判断。 相似文献
8.
针对海河流域东北冷涡降水样本,应用海河流域加密自动站降水资料及欧洲中期天气预报中心（ECMCWF）降水预报资料,利用滑动相关分析方法建立重组预报序列,基于加密自动站24 h累积降水量及重组24 h降水预报序列的Gamma累积概率分布曲线,采用预报—实况概率匹配方法建立1～3日的短期订正模型并进行试报检验。结果表明:欧洲中心数值模式对于海河流域东北冷涡降水的预报较实况偏慢;概率匹配法主要通过订正降水量级来改善预报结果,订正后降水预报对于小雨、大雨、暴雨预报的TS（Threat Score）评分技巧均有提升,尤其对于大雨和暴雨及以上量级预报,订正后预报量级及预报落区大小均与实况更加接近,订正效果显著。东北冷涡降水对流性强,模式预报能力弱,而订正后预报能有效提高此类强降水的预报技能,具有较好的应用价值。 相似文献
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传统点对点的二分类检验方法能够客观反映模式预报的整体表现,但该方法存在双重惩罚现象。本文在传统检验基础上结合FSS（Fraction Skill Score）评分和MODE（Method of Object-based Diagnostic Evaluation）方法,对2021年7月影响四川的两次区域性大暴雨过程开展检验评估,对比分析了华东区域BCSH模式、ECMWF模式、西南区域SW3KM和SW9KM模式的预报性能。结果表明:（1）BCSH和ECMWF模式在小到中雨评分上略优于西南区域2个模式,SW3KM模式优势体现在暴雨预报上;BCSH和SW9KM模式预报偏差无显著规律,ECMWF模式小到大雨多空报,SW3KM模式中到暴雨多空报。（2）邻域半径为7个格点时,SW3KM模式在72 h预报时效上小雨、36~72 h大雨、24~66 h暴雨评分高于其它模式;区域模式分辨率提高,其FSS和TS评分相应增加,随着预报时间延长,区域模式FSS评分以大于ECMWF模式为主,SW9KM模式各级降水评分整体低于SW3KM模式。（3）4个模式降水落区质心位置预报的经向偏差略大于纬向,BCSH和SW9KM模式降水质心较实况偏西北,ECMWF模式暴雨质心偏西北、大暴雨质心偏西南,SW3KM模式暴雨质心多偏西南、大暴雨质心较实况多偏西北。ECMWF模式对雨带走向和面积的把控好于区域模式;SW3KM模式在72 h预报时效上多个属性值优于BCSH模式,SW3KM模式匹配目标属性值以优于SW9KM模式为主;BCSH、ECMWF和SW3KM模式均存在降水强度预报偏大的特征。 相似文献
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黄渤海海雾数值预报系统及检验方法研究 总被引：9，自引：3，他引：6
基于PSU／NcAR的WRF模式2．2版本,优选模式微物理过程和边界层方案,开发了海雾诊断程序,并将该诊断程序耦合到WRF模式中,建立了黄渤海海雾数值预报系统,对2007年6月30至8月1日多个海雾过程进行了连续业务预报试验。结合常规沿海站点和卫星监测资料的特点研究设计了能见度数值预报多种检验方法。结果表明：海雾数值预报系统可较准确地诊断（预报）海上能见度,特别是对大雾预报有较好的指导作用,具有一定的应用价值。检验方法的设计是目前海洋气象观测资料匮乏的有益尝试,能有效地控制数值预报产品的质量。 相似文献
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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
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基于2016—2019年河北省142个国家气象站逐小时观测数据, 通过EOF时空正交分解和CART决策树分类回归等方法, 针对低能见度高发区域构建能见度预报模型, 并进行拟合检验。结果表明: 河北省雾日时空分布特征显示除张家口、承德及秦皇岛三市外, 40°N以南地区为雾日高发区域, 多年平均雾日数最高值可达50 d。相对湿度、地表温度、风速等气象要素与能见度显著相关, 将显著相关因子作为输入变量建立能见度预报模型并调参, 经检验该模型对于冬季的预报效果较好, 有较高的准确率; 夏季误报率较低; 日夜差别在夏季并不明显, 三个指数差别不大, 冬季夜晚的准确率与误报率明显优于白天, 漏报率略高。石家庄站2019年12月7—10日的三次大雾过程拟合结果较好, 有雾时次无漏报。 相似文献
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分析了重庆市区雾的特点、天气特征及温、湿等气象要素垂直分布特征,利用重庆站的观测资料选取适当的诊断因子,采用动态学习率BP算法的人工神经网络对重庆市区能见度进行了拟合和预报检验。研究表明:55年以来,重庆年雾日数总体呈逐年下降趋势,同时轻雾日数急剧上升,这种变化可能主要与城市热岛效应增强和空气污染状况加重有关;发展成熟的辐射雾大多具有逆温的稳定结构,雾顶上下温度、湿度存在明显跃变特征;神经网络模型具有较强的自适应学习和非线性映射能力,对能见度为0~1 km雾的报出率为83%,Ts评分达到69%,平均预报误差为0.384 km。除常规气象要素外,通过M指数、Ri数、凝结核、辐射状况和其他物理量的引入,以及对因子网络输入值的技术处理,明显提高了神经网络对雾尤其浓雾的预报能力,其对能见度在0.4 km以下浓雾预报的Ts评分可达89.5%。模型结果对重庆市区雾的预报具有良好的参考价值。 相似文献
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天津港秋冬季低能见度数值释用预报研究 总被引：3，自引：1，他引：2
本文利用近5年(2009—2013年)天津港资料,分析了该地区大气能见度的分级特征。采用7年秋、冬季NCEP(2006—2012年)和地面资料,通过相关分析给出了对港口低能见度天气有高影响的高、低空物理量因子;排除沙尘和降水天气,针对不同区间的能见度样本,利用BP神经网络方法分类训练了3个统计模型;并与WRF天气模式产品对接,采用分步筛选法,研发了天津港秋、冬季72 h时效的逐时能见度BP释用预报产品。经过3年业务运行,检验结果表明:对逐时能见度而言,BP释用预报对10 km以下低能见度比WRF模式的预报技巧显著提高,达到10.5%~35.4%;其中对0.5 km大雾的预报技巧总体相当,但当WRF预报有降水时,WRF模式预报结果略优;对0.5~1 km的大雾预报,WRF模式的预报技巧1%,BP释用预报提高到了14%~21%。日最低能见度的检验表明:对小于1 km的大雾过程,BP释用预报的TS评分平均达到75%,比WRF预报技巧提高了24%;对1~10 km的低能见度过程,比WRF的预报技巧平均提高了60%。 相似文献
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利用2013—2015年ECMWF(简称EC)细网格模式2m气温预报产品,分析了不同季节和不同天气形势下EC细网格模式产品对青岛地区7个基准站逐日最高气温和最低气温的预报性能。结果表明:EC细网格模式2m气温预报误差沿海站点大于内陆站点,且误差随着预报时效的延长逐渐增大。最高气温预报除胶州站外均为负误差,最低气温预报青岛、平度、莱西为正误差,崂山、黄岛、胶州和即墨为负误差。最高气温预报在3—4月和8—9月预报质量不稳定,最低气温预报夏半年好于冬半年。根据模式误差特点,给出7站气温主观订正参考值,订正后最高气温预报准确率提高3%~16%,最低气温预报准确率提高4%~18%。EC细网格模式对于暴雨、强对流、高温晴热、回暖天气、冷空气过程最高气温预报偏低,海雾影响时最高温度预报偏高;对冬季大雾情形下的最低气温预报偏低,辐射降温时最低气温预报沿海站点偏低,北部内陆站点偏高。 相似文献