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1.
《湖北气象》2017,(2)
使用2015年7月—2016年6月FY-2G卫星逐小时总云量和云覆盖率两种产品,采取区域平均和距离平方反比方法将其分别插值到湖南省有云观测的34个气象站点,并对总云量产品进行分站点滑动回归订正,从而分析上述两种产品的总体一致率和不同实况云量条件下的一致率。结果表明:云覆盖率产品和经过订正的总云量产品在湖南省的总体一致率分别为74.4%和74.8%;云覆盖率产品在实况少云和满云的情况下其一致率较高,但在实况多云时一致率仅为22%;经订正的总云量产品在多云和满云时的一致率高于云覆盖率产品,在少云情况下由于订正误差导致其一致率降低,但可通过选择性订正的方式在一定程度上得以避免。在湖南省使用订正后的卫星总云量作为地面云观测的补充或替代更为合适。 相似文献
2.
利用2010年9月1月至2011年8月31日中国气象局风能太阳能资源中心吐鲁番太阳能试验站水平太阳总辐射逐分钟观测资料,对统计外推法（简称外推法,TRD）和动态神经网络法（简称神经网络法,NNN）两种太阳总辐射分钟级预报方法进行比较。结果表明：从全年平均角度来看,外推法略优于神经网络法。两种预报方法的预报效果都主要依赖于天气形势,晴天预报效果最好,阴雨天气次之,多云和扬沙天气预报效果较差。外推法能较为准确地反映起报时刻影响辐射观测的云、气溶胶、沙尘等状况,并将这种影响持续至滚动预报的第一步或第二步;而神经网络法在预报阴雨、多云等复杂天气形势下预报要素的非趋势性变化规律方面略优;外推法预报日出后3 h和日落前3 h的太阳总辐射变化明显优于神经网络法;而神经网络法预报太阳总辐射突然变化特征时略优于外推法。 相似文献
3.
最小二乘支持向量机在云量预报中的应用 总被引：2，自引：2，他引：0
基于2003-2006年逐年1、8月WRF区域数值预报产品和单站观测资料,采用最小二乘支持向量机回归方法,结合选取合适的参数和核函数,分别按月通过不同长度样本序列建立了台北和厦门站总云量和低云量短期释用预报模型,利用2007年1、8月样本资料对模型进行了预报和检验,并与神经网络方法进行了对比.结果表明:最小二乘支持向量机回归方法的预报效果要好于神经网络方法;两站不同长度样本的总云量和低云量预报模型,预报效果较好,其预报准确率不会因为训练样本的减少而降低.可见,最小二乘支持向量机回归在云量等气象要素释用预报方面,具有较好的应用前景. 相似文献
4.
南海热带气旋强度预报的线性模型与非线性模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以1980—2012年共33 a的6—10月在南海生成或西行进入南海海域的热带气旋样本为基础,采用线性回归方法和非线性人工神经网络方法,分别进行12～72 h各个预报时效的南海热带气旋强度预报模型建模研究。根据相同的热带气旋个例,相同的预报因子,将逐步回归预报模型、BP神经网络预报模型和遗传-神经网络预报模型进行比较。试验预报结果表明,非线性的神经网络预报模型比线性的回归模型有更好的预报能力;而同为非线性模型,遗传-神经网络模型比BP神经网络预报模型预报能力更强。 相似文献
5.
使用大气辐射测量实验(Atmospheric Radiation Measurements:ARM)在美国南部大平原站点(Southern Great Plains:SGP)长时间序列(2001 2010年)的地基主动遥感云(Active Remote Sensing of Clouds:ARSCL)和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction:NCEP)全球预报系统(Global Forecast System:GFS)模式预报资料,对比分析了两者云量在不同时间尺度内(年际、月份和季节)的差异。结果表明,GFS模式预报总云量为83.8%,略高于地基观测结果(78.1%);两者总云量差异在秋季最大(8.8%),春季最小(2.2%)。在低垂直高度分辨率(≥3 km)时,地基探测低云、中云和高云的云量分别为46.1%、43.5%和61.2%;模式预报三类云的云量均要高于地基探测的云量,差异分别为9.6%、17.2%和9.1%。但是,在高垂直分辨率(250 m)时,地基探测云量在大多数高度层上要高于模式预报结果。这应该是两种资料廓线中有云出现的高度层数目存在差异引起的。地基观测和GFS模式预报同时表明,SGP站点上空云量垂直廓线呈现双峰结构,在边界层附近(1 km)和上对流层区域(8-12 km)云量较大,2-3 km高度范围内云量较小。在春夏秋冬四个季节内,两种资料在低层边界层附近的最大云量偏差分别为9.5%、8.8%、7.8%和11.2%。 相似文献
6.
采用2017年7月25日08时—26日08时地面观测资料与欧洲中期数值模式(ECMWF,简称“EC”)、中国气象局全球中期数值模式（GRAPES_GFS,简称“GFS”）和日本气象厅数值模式（简称“JMA”）的降水预报进行对比,分析各模式对此次区域性大暴雨过程的预报性能,并将各模式预报的环流形势、物理量场与NCEP1°×1°再分析资料做对比,分析模式降水误差的产生原因。结果表明：EC对降水量预报较好,达到大暴雨量级;GFS降雨量级预报为暴雨,中心位置比EC更接近实况;JMA中心位置预报最好,但降雨量与实况相差较大。各模式均为20时预报优于08时预报,且随着预报时效的临近,预报结果更接近实况。EC预报的低层切变、垂直速度中心、水汽通量散度大值区和假相当位温能量舌均偏北,因而预报的降雨区域偏北。GFS预报低层辐合、θse相对大值区、垂直上升运动中心均明显偏西,故降水大值区在内蒙地区,垂直运动次上升中心对应榆林上空降水中心。JMA的各因素均与实况位置一致,降水中心预报在各模式中最接近实况,由于低层气流较弱以及弱的水汽辐合,导致降水量预报与实况相差较大。 相似文献
7.
基于Kalman滤波的副热带高压数值预报误差修正 总被引：3，自引：0，他引：3
利用Kalman滤波方法，对T106数值预报产品进行了误差修正和预报优化。用1995-1996年夏季（5-8月）T106数值预报产品资料建立预报模型，并提供递推参数初始值，其后以1997年夏季（5-8月）T106资料为独立样本对副高面积指数和脊线指数进行动态订正预报。预报效果的对比分析表明，Kalman滤波方法较其它统计预报方法的自适应能力更强。能够对预报对象提供更为准确、有效的跟踪和描述。对数值预报产品的副高预报误差修正效果良好。 相似文献
8.
对比检验了ECMWF和T639对2016年1月23—24日强寒潮天气过程的中期预报能力,表明ECMWF和T639 216h时效500hPa高度场的预报能刻画出西高东低的环流形势,ECMWF预报比实况偏晚,高低压中心比实况偏弱,T639预报比实况偏快,低压中心值比实况偏强,96h时效的高度场预报均基本接近实况。ECMWF 168h时效850hPa冷中心强度、气温梯度与实况相等,冷中心比实况偏东5个经度,T639 144h时效气温梯度比实况偏小,冷中心比实况偏东5个经度,48h时效的预报均与实况非常接近,等温线重合度很高。ECMWF 192h时效的海平面气压场冷高压中心位置及中心强度与实况一致,只是1060hPa及以上的区域比实况偏小。T639 192h时效的海平面气压场冷高压中心比实况偏南7个纬度,中心强度比实况偏强2.5 hPa,等压线走向及梯度与实况类似。24h内短期时效对比检验T639、ECMWF、山东WRF确定性预报（EnWRF）、WRF集合不同分位数的最低气温、最大风力和降水预报可知,WRF集合最小值预报最低气温评分最高,WRF集合较大值对大风力的预报准确率最高,Japan模式对降水落区预报较好,EnWRF很好地预报了较强降水区域,T639和ECMWF细网格对2mm降雪量预报效果较好。 相似文献
9.
基于卫星资料同化和LAPS-WRF模式系统的云天太阳辐射数值模拟改进方法 总被引：2，自引：0，他引：2
太阳能光伏发电已成为仅次于水电和风能的第三大可再生能源,光伏发电受云量时空变化的影响较大,因此准确模拟云天太阳辐射的时空变化对电网安全运行至关重要。围绕如何减小中尺度气象模式的云初始场误差,进而改进云天的太阳辐射模拟这一关键科学问题,本文通过研究基于卫星资料同化的LAPS（Local Analysis Prediction System）多时间层三维云分析同化方法,改进三维云结构,并将LAPS模式输出结果作为WRF（Weather Research and Forecasting）模式的初始场,模拟了2008年1月及夏季（6～8月）北京地区的总云量和总辐射的时空分布,重点分析了多云和有降水天气过程总辐射的模拟改进效果及其原因。结果表明,同化前后的总云量模拟值与观测值的时间变化趋势基本一致,但大部分时次总云量的模拟值低于观测值;大部分多云及降水时段同化后总云量模拟值较接近于实测值。1月晴天、多云天以及夏季晴天同化前后总辐射模拟值与实测值的时间变化趋势较一致,但同化前后两者的相关性差异不明显;晴天条件下同化前后总辐射模拟值均低于实测值,1月多云条件下多数时段同化后总辐射模拟误差减小不明显,与总云量的改进效果不显著有关。夏季多云、有降水及6月典型降水三种天气条件下同化前后总辐射模拟值与观测值的相关性稍差,同化后两者的相关性较同化前有所改进,尤其是6月典型降水过程改进效果较明显;同化前总辐射模拟误差较大,而同化后误差显著减小,尤其是6月典型降水过程同化后均方根误差和平均相对误差较同化前分别减小了102.6 W m-2和355.9%,最大相对误差减小更显著;同化后总辐射模拟误差小于同化前的比例高达75%,即大部分时刻同化后模拟误差小于同化前。多云和有降水天气过程总辐射模拟效果的显著改进与总云量的改进密切相关,即同化后总云量模拟值增加,云的反射和散射作用增强,导致模拟总辐射减小,即更接近于实测总辐射值。研究结果对于多云和降水天气条件下太阳辐射的模拟效果改进、太阳能资源客观评估以及光伏电站的发电量预测具有一定的科学和实际应用价值。 相似文献
10.
GFS对我国南方两次持续性降水过程的预报技巧评估 总被引：2，自引：1，他引：1
采用美国全球预报系统（Global Forecasting System,GFS）资料,利用谐波滤波提取空间长波、超长波分量,检验评估了GFS对2012年7月11—31日东亚地区大气环流场和降水的可预报能力。结果表明：GFS模式对东亚地区的中低层高度场预报可靠时效维持6 d以上,高层预报可靠时效可达10 d;长波、超长波的可预报效果显著,其中高度场长波5～8波的预报效果好于3～6波,风场则相反;GFS对我国南方两次持续性降水过程的可预报天数维持在8 d左右,并可提前2天预报出强降水带位置;模式对持续性降水过程预报相对站点观测降水量整体偏强。 相似文献
11.
全天空成像仪（total sky imager 440,TSI-440）可以实现白天全天空云量的持续自动监测,时空分辨率较高,得到的云量计算结果更精确.首先介绍了TSI-440的基本原理和资料格式,并基于太湖地区2008年5-10月的TSI-440资料及无锡站地面观测资料,采用统计方法详细地分析了不同天气情况下图像的成像特征及云量的计算误差.结果发现：图像的成像特征与能见度密切相关,红蓝比值随着能见度的减小而增大.另外,仪器在处理阴天图像及复杂天空（多云）图像时,易造成一定的云量计算误差.针对上述问题,本文通过直方图分析,重新选定了红蓝比阈值（晴空点阈值0.62,云点阈值0.66）,基于新阈值计算的云量结果较仪器自带的处理结果更为准确,减小了因天气状况不同而产生的云量计算误差. 相似文献
12.
本文给出了有云天空入射太阳辐射量计算式,将Pasquill稳定度类别的Turner(或Gordon)判别法与Smith判别法直接联系了起来。说明按有效云量即总云量与低云量之和的一半所判别的太阳辐射强度指数,将使Turner方法更简单、准确。 相似文献
13.
以2007~2018年西宁二十里铺气象站探空资料为模拟样本,利用MonoRTM模式模拟中心频率21.985~58.759GHz的35通道亮温,应用BP神经网络对模拟数据进行反复训练,构建最优反演模型,并以2019年探空资料为测试样本,对比分析了不同季节和不同天气条件下BP神经网络与微波辐射计的反演效果。结果表明:晴空条件下,BP神经网络与微波辐射计在温度反演上效果最佳,水汽密度次之,相对湿度最差,其中冬春季BP神经网络反演效果优于微波辐射计,夏秋季反之;有云条件下,BP神经网络温度反演效果在冬、春和夏季均优于微波辐射计,其水汽密度反演效果在四季均较微波辐射计有明显提升,其相对湿度反演效果在冬、春和夏季均较微波辐射计更佳。晴空和有云条件下,BP神经网络在不同季节反演温度、水汽密度和相对湿度的平均绝对误差和标准偏差均小于微波辐射计,尤其是相对湿度的反演精度提升最为明显。晴空条件下,BP神经网络反演温度廓线在春、夏和秋季效果最佳,反演水汽密度廓线在中低层精度较高,反演相对湿度廓线的精度较差,但基本和探空资料趋势一致;有云条件下,BP神经网络反演温度廓线与晴空时基本一致,较微波辐射计精度更高,反演水汽密度和相对湿度廓线在8km以上效果较好。 相似文献
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有云环境下MODIS亮温资料的变分同化Ⅰ——方案设计与理想试验 总被引：3，自引：2，他引：1
云对红外辐射传输过程有十分重要的影响,在资料同化过程中考虑云的作用,不仅可以改进大气参数的同化效果,还可以利用红外资料调整部分云参数,减小云参数的初始误差。在GRAPES-3DVAR（Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System,全球/区域同化预报系统）基础上,增加云水含量、云冰水含量和云量作为同化系统控制变量,针对晴空、部分有云和完全有云等环境对MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,即中分辨成像光谱仪）的16个气象通道亮温进行了同化理想试验,结果表明当背景场模拟的亮温低于观测亮温时,分析场通过增温、减湿、减少云水含量、云冰水含量、云量可以达到升高模拟亮温的目的;反之可以降低模拟亮温;晴空环境下对温度、比湿的调整符合MODIS仪器的设计特点;有云环境下对云层以下的影响减弱。理想试验证实了在红外辐射资料同化过程中将云参数和大气参数同时作为同化系统控制变量,可以利用红外资料调整云参数和常规气象要素场,提高资料的利用率。 相似文献
16.
以如东海上风电场升压站激光雷达测风资料为基础,提出了一种强风事件识别方法,设计并比较了三种预报强风事件识别方案。基于决策树和一元线性回归方法,分别开展了针对强风事件的订正方法研究。结果发现:三种预报强风事件识别方案中,等分位阈值方案明显更优,事件命中率达到76.1%,匹配时长命中率达到87.6%;采用消偏阈值方案和等分位阈值方案预报的强风事件时长会更接近观测强风事件时长;等分位阈值方案识别的事件基本可以覆盖到各次观测强风事件的全程;两个订正模型相对于模式预报都有一定提升与改进,其中决策树比一元线性回归模型更优,其平均绝对误差、相对误差和均方根误差明显更小。 相似文献
17.
针对ＭＯＳ预报云高，云层质量不高的问题，探讨了对云ＭＯＳ预报进行后处理的技术，并应用于云的ＭＯＳ预后中。结果表明，这些技术方法提高了云高的预报质量，消除了云高、云层和天突状况之间ＭＯＳ预报结果的不合理现象。 相似文献
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基于GFS产品和卡尔曼滤波的嘉兴市温度客观预报 总被引：3，自引：2，他引：1
利用NCEP提供的高时空分辨率的GFS（Global Forecast System）数值预报产品和当地地面观测气温资料,经SPSS（Statistical Product and Service Solution）逐步回归分析,建立了嘉兴市24h和48h日平均气温、最高气温、最低气温初始预报方程,采用卡尔曼滤波方法进行以上6项目的逐日滚动预报。对最近2年来的预报结果检验表明：平均气温的预报效果最佳,最低气温次之,最高气温的准确率相对最低;随着时效增长,误差增大;不同季节,参考价值高的项目各不相同,秋季的最高温度误差较小,而冬季则最低气温准确率最高。分析结果可以作为日常预报中一种有效的参考。 相似文献
19.
采用2013年中国科学院大气物理研究所香河大气综合观测试验站的地基微波辐射计和激光雷达观测数据,以激光雷达探测的大气边界层高度为参考,分别利用非线性神经网络和多元线性回归方法建立微波亮温直接反演大气边界层高度的算法,并对比两种方法的反演能力, 同时分析非线性神经网络算法在不同时段及不同天气状况下反演结果的差异。结果表明:非线性神经网络算法的反演能力优于多元线性回归算法,其反演结果与激光雷达探测的大气边界层高度有较好一致性,冬、春季的相关系数达到0.83,反演精度比线性回归算法约高26%;对于不同时段和不同天气条件,春季的反演结果最好,晴空的反演结果好于云天; 四季和不同天气状况的划分也有利于提高反演精度。 相似文献