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2016年中国国家气象中心区域台风模式（GRAPES_TYM）对第18号热带气旋（记为TC 1618）的路径预报出现了较大的误差:其平均路径误差显著大于全年的平均误差。分析了涡旋初始化方案（包括涡旋重定位以及涡旋强度调整）对其路径预报的影响。结果显示,涡旋强度调整是造成TC1618预报路径平均误差偏大的主要原因。不同的强度调整半径（r0=12°,9°,6°,3°）对TC1618路径影响的敏感性试验结果显示,强度调整半径越大,其平均路径预报误差越大。500 hPa副热带高压以及平均海平面涡旋尺度分析发现:较大的强度调整半径（r0=12°,9°）其初始时刻的涡旋尺度较大,涡旋北侧邻近区域副热带高压等值线相对偏北,副热带高压相对偏弱。尺度大的涡旋其北移速度较大,并且在积分过程中其环流邻近区域副热带高压进一步减弱,导致涡旋环流会更早与其西北侧东移的西风槽结合,移速偏快。 相似文献
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为了提高广州市PM2.5客观预报能力,采用主成分分析结合机器学习算法k近邻（PCA-kNN）方法,基于空气质量模式（CMAQ）预报产品、中尺度天气模式（GRAPES-MESO）预报产品和2017年上半年广州PM2.5观测实况,试验确定PCA-kNN方法的最佳参数方案,建立广州市空气质量模式PM2.5预报客观订正方法。结果表明:与CMAQ模式的PM2.5预报相比,在第1~3天预报时效上,PCA-kNN订正结果与实况的相关系数分别提高20%、15%、29%,均方根误差分别降低17%、16%、20%,平均偏差更接近0,PM2.5浓度等级TS评分接近或优于CMAQ预报,PCA-kNN订正结果优于CMAQ预报。机器学习算法PCA-kNN方法可有效改进广州市空气质量模式PM2.5预报,本研究对其他地区、其他污染物客观预报研究具有借鉴意义。 相似文献
3.
基于极端随机树方法的WRF-CMAQ-MOS模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
随着城市化、工业化的快速发展,空气污染已经成为了公众最关注的问题之一。为了提高空气质量预报的准确度,以多尺度空气质量模型（Community Multi-Scale Air Quality,CMAQ）为工具,结合中尺度WRF（Weather Research and Forecast Model）气象预报数据、气象观测数据、污染物浓度观测数据,基于极端随机树方法建立了WRF-CMAQ-MOS（Weather Research and Forecast Model-Community Multi-Scale Air Quality-Model Output Statistics）统计修正模型。结果表明,结合WRF气象预报的CMAQ-MOS方法明显修正了由于模型非客观性产生的模式预报偏差,提高了预报效果。使用线性回归方法不能获得较好的优化效果,选取极端随机树方法和梯度提升回归树方法对模型进行改进和比较,发现极端随机树方法对结合WRF气象要素的CMAQ-MOS模型有较大的提升。针对徐州地区空气质量预报,进一步使用基于极端随机树方法的WRF-CMAQ-MOS模型对2016年1、2、3月的空气质量指数（AQI）及PM2.5、PM10、NO2、SO2、O3、CO六种污染物优化试验进行验证,发现优化效果最为明显的两种污染物分别是NO2及O3,2016年1、2、3月整体相关系数NO2由0.35升至0.63,O3由0.39升至0.79,均方根误差NO2由0.0346减至0.0243 mg/m3,O3由0.0447减至0.0367 mg/m3。文中发展的WRF-CMAQ-MOS统计修正模型可以有效提升预报精度,在空气质量预报中具有很好的应用前景。 相似文献
4.
应用覆盖中国东南部的3 km分辨率GRAPES-Meso4.0模式（GRAPES-Meso4.0_3 km）2015年夏季实时预报试验结果、同区域1600多个中国国家地面气象观测站每日08：00-08：00 BT的24 h累积降水量和逐时降水量观测资料,从降水累积量、降水频率、降水强度、日循环特征等多个角度,对千米尺度分辨率下GRAPES-Meso4.0模式的降水预报性能进行细致评估,并与同版本10 km分辨率业务模式（GRAPES-Meso4.0_10 km）同期结果在相同区域进行类同对比分析和讨论。结果表明：（1） GRAPES-Meso4.0_3 km很好地捕捉到了2015年夏季观测的日均降水量和降水频率的大小及地域分布特征,其一般性降水（中雨及以下）频率平均低于实况约3个百分点,强降水（大雨及以上量级）频率与实况近乎吻合,纠正了GRAPES-Meso4.0_10 km在这两方面存在的显著预报正偏差,均方根误差（RMSE）减小了40%-50%;（2） GRAPES-Meso4.0_3 km在降水强度预报上的优势主要表现为：对降水强度的地域分布细致特征和对短时强降水（雨强 ≥ 10 mm/h）的频数和分布等把握比较准确,但对强降水（一般性降水）的强度预报偏强（偏弱）;（3） GRAPES-Meso4.0_3 km小时降水量和降水频率的日循环预报可反映出研究区域观测的双峰总体特征以及雨量和频率在日循环中的紧密联系,明显优于GRAPES-Meso4.0_10 km的表现,尽管下午（16时,北京时）峰的预报还存在偏弱现象;（4）模式分辨率提高到千米尺度和模式显式描述云和降水过程,是GRAPES-Meso4.0_3 km降水预报性能较GRAPES-Meso4.0_10 km提高的关键原因,模式初值差异也是不可忽视的影响因素。 相似文献
5.
利用2014—2017年汕头市PM2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP （Back-Propagation）人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM2.5质量浓度预报模型。结果表明：与多数内陆城市不同,汕头市PM2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关（相关系数为-0.143）;汕头市非汛期PM2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水（暴雨以上除外）对PM2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。 相似文献
6.
长三角工业区夏季近地层臭氧和颗粒物污染相互关系研究 总被引：4，自引：0，他引：4
利用2013年5月15日到8月31日南京江北工业区（长三角典型工业区）同步的观测资料分析了近地层臭氧（O3）和细颗粒物（PM2.5）、气溶胶光学厚度（AOD）的变化特征及相互间的关系,并结合光化学箱模式分析了AOD对近地层O3生成的影响。结果表明,观测期间PM2.5平均质量浓度为56.2±20.1 μg m-3;AOD（500 nm）均值为1.4±0.9;波长指数α（440~870 nm）均值为1.0±0.3。PM2.5质量浓度24 h均值超国家二级标准20.2%,超标时AOD均值增加14.7%,α平均值增加23.9%,O3体积分数均值减少12.3%。O3超国家二级标准10.1%,超标时段AOD增加34.9%,α变化不显著。高温低湿条件下,O3日变化峰值（y）和PM2.5质量浓度（x）存在较高的线性相关。相对湿度＜60%时,两者拟合曲线为y＝0.97x+43.96（拟合度R2=0.60）,温度＞32°C时,两者拟合方程为y＝1.24x+30.61（R2＝0.64）。夏季长三角工业区呈现高浓度O3与高浓度PM2.5叠加的大气复合污染。O3日变化峰值和AOD变化呈显著负相关。模拟结果显示,O3日变化峰值（y）和AOD（x）呈现极高的负相关[y＝－34.28x+181.62,R2 = 0.93或y＝220.62·exp (－x/3.17)－19.50,R2＝0.99]。 相似文献
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基于BJ-RUC模式预报产品的北京冬半年道面温度预报模型 总被引：1，自引：1，他引：0
选用2012年11月1日至2013年3月30日3 km分辨率BJ-RUC模式输出的气象要素与5个道面站数据(A1027,A1325,A1412,A1414,A1512)温度进行统计分析,按不同起报时次(08、14和05时)分别建立三类逐步回归统计模型预报未来24 h逐时道面温度,选出最优模型预报2013年11月至2014年3月道面温度。结果表明:道面温度与RUC输出的2 m温度、短波辐射显著相关,与长波辐射、湿度次相关;有显著气象因子参与的回归模型预报的道面温度好于仅加入前一天对应时刻道面温度的回归模型,预报准确度可提高25%以上,误差减少1℃以上;滚动筛选不同起报时次预报时段可将模型预报误差控制在±3℃以内,且预报早高峰温度好于晚高峰,白天好于夜间,晴天好于其他天气类型。 相似文献
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2007年西北太平洋热带气旋定位和预报精度评定 总被引：5，自引：2，他引：3
依据<台风业务和服务规定>分析2007年TC业务定位和业务预报精度,结果表明:各方法的平均定位误差均小于25km,强度预报的24小时和48小时近中心最大风速平均误差为3～7m·s-1和5～11m·s-1,均与往年相当;综合预报的24小时和48小时路径平均距离误差分别为129.8km和215.0km.虽然路径数值预报的能力仍然不能与综合预报相比,但是多模式集成方法相对于综合预报有正技巧,说明这类方法可能成为改善路径预报的途径之一.强度预报的主要参考仍然是统计类预报方法. 相似文献
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利用2012~2020年成都市气象站观测资料和环境空气质量监测数据,研究了该地区能见度时空演变规律以及不同等级能见度下气象要素和污染物浓度的关系。结果表明:（1）成都市近9 a年平均能见度呈上升趋势。四季平均能见度由高到低依次为夏季（12.25 km）、春季（10.82 km）、秋季（9.04 km）和冬季（6.33 km）。成都市能见度日变化呈单峰型分布特征,07时能见度最低,17时能见度最高。（2）能见度空间分布特征为东高西低且北高南低,中部中心城区最低。（3）成都市3 km以下低能见度出现频率为10.92%,3~5 km、5~10 km和10~20 km能见度出现频率分别为15.92%、24.95%和22.51%。（4）能见度上升与对应的PM2.5和PM10浓度、相对湿度减少以及风速增加有关。当能见度低于1 km时,多为高湿（RH>96%）低温（T<10.6℃）和小风速（<1.0 m/s）和高浓度（PM2.5>84.8 μg/m3,PM10>129.0 μg/m3）。 相似文献
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利用1949—2018年中国气象局台风最佳路径、2018年中央气象台的台风路径强度实时预报、ECMWF数值预报以及NCEP逐日高分辨率海温RTG_SST(0.083°×0.083°)等资料,对2018年西北太平洋台风活动的主要特征和预报难点进行了分析。结果表明:2018年台风生成频数偏多,生成源地偏东,南海台风活跃;生成时间集中,盛夏台风异常偏多,台风群发性强,双台风或多台风共存活动频次偏多;台风生命史长,累积气旋能量偏高,超强台风偏多,但整体强度偏弱,较弱台风异常偏多;台风登陆频数和频次偏多,登陆地段偏北,且登陆台风强度明显偏弱。中央气象台24~120 h台风路径预报误差分别为72、124、179、262和388 km,各时效误差较2017年均有减少,特别是长时效路径预报误差明显减少;24~120 h台风强度预报误差分别为3.7、5.1、5.5、6.6和7.1 m·s-1。由于双台风或多台风之间的相互作用、“鞍型场”等造成路径预报难度大以及多台风之间复杂水汽输送、近海台风强度变化不确定性大等原因,造成强度预报难度大。若采用更多观测资料、进行更深入的台风机理研究以及研发更有效的台风客观预报技术将是突破这些难点的有效途径。 相似文献
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西北太平洋热带气旋强度变化的若干特征 总被引：2，自引：0，他引：2
使用NOAA海表温度资料、ECMWF再分析资料和JTWC台风最佳路径数据,对1984—2013年30年西北太平洋热带区域（100 °E~180 °,0~60 °N）内热带气旋（TC）的强度变化特征及其与环境风垂直切变（VWS）、海表温度（SST）、最大风速半径（RMW）的关系作了统计分析,尤其关注TC强度突变。结果表明:（1）在研究区域内,TC样本中35.2%强度稳定,52.8%强度变化缓慢,仅12.0%强度突变,约92.7%的迅速加强TC样本发生在其台风及以上强度等级;（2）2000年以来,TC强度稳定样本减少,强度迅速变化样本增多。5月和9—10月是TC强度突变的高频期;（3）超过12 m/s的环境VWS下TC迅速加强较少,且只有台风及以上强度TC才能在大于12 m/s的VWS下迅速加强;（4）TC加强和迅速加强主要在28.5~30.0 ℃的SST洋面上发生,在较低SST下仍迅速加强的TC强度等级较高;（5）TC样本的RMW多小于100 km,其中强度突变TC RMW峰值区在20~40 km;（6）加强TC的RMW的24 h变化一般减小,减弱TC的RMW则增大;其中强度突变TC尤其明显,超强台风发生迅速加强时,RMW减小的比率达84.6%,但仍有15.4%比率的RMW增大。 相似文献
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热带气旋是沿海地区最具破坏力的自然灾害之一。研究近海热带气旋对深圳三个重点港湾码头站的定量阵风预报。在前人研究的基础上,除了考虑热带气旋强度、热带气旋相对于气象台站的距离、方位角等热带气旋特性因素外,进一步详细分析了热带气旋尺寸对热带气旋引发重点区域的定点阵风预报影响。研究使用2014年以前的港湾码头站在热带气旋影响期间的小时极大风观测记录与各热带气旋特性因素建立预报模型,用2015—2018年的14个近海热带气旋对港湾码头站的小时极大风影响来检验预报模型的实用性。结果发现在进一步考虑了热带气旋尺寸因素对热带气旋引发定点大风影响后,预报模型可以精准地预报重点区域的最大阵风值,其预报结果可为行业气象风险评估提供有价值的参考。 相似文献
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应用国家气象中心全球谱模式T213L31(简称T213) 及其升级版本T639L60(简称T639) 对2009—2010年西北太平洋热带气旋数值预报的结果进行对比。结果表明:T213与T639模式24～120 h预报平均距离误差基本相近,但由于T639模式分辨率较高,T639模式的热带气旋强度预报明显好于T213模式。从分类误差来看,T639模式对于西北行登陆及转向热带气旋的路径预报好于T213模式,但对西行及北上热带气旋预报误差偏大。对于异常路径热带气旋预报,T639模式能较好预报环流形势的突然调整,对路径突变的热带气旋预报比T213模式有明显优势;从登陆类热带气旋预报的移向误差来看,T213模式存在东北偏北向系统性偏差,T639模式存在东北偏东向系统性偏差。 相似文献
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为进一步完善热带气旋大风风圈的分析和预报业务,利用中央气象台（NMC）发布的热带气旋报文资料、ERA5再分析资料,研究了2015年6月30日至2020年12月31日热带气旋最大强度时的7、10和12级风圈的非对称性特征及成因。统计结果表明: 热带气旋的7级风圈半径非对称性最大,10级次之,12级最小;非对称分布热带气旋的7、10和12级风圈最大半径大多分布在东北、东南和西北象限;同一热带气旋的7级和10级风圈最大半径大多分布在相同的象限。将7级风圈单一象限分布的热带气旋与多象限分布的热带气旋各按象限分布分成4类,分析4类7级风圈单一象限分布的热带气旋生成季节、地面10 m风特征及风圈非对称分布的成因发现:各类热带气旋具有明显的季节特征;地面10 m风场呈不对称分布;风圈非对称分布与西太平洋副热带高压、西南气流及地面冷高压等天气系统与热带气旋的相互作用造成的各象限位势高度梯度非对称分布密切相关。 相似文献
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1 INTRODUCTION The Tropical Cyclone (TC) moving prediction is always difficult and important in operation. Though the numerical prediction and satellite data have contributed to the promotion of prediction capability in this way[1 – 3], it is not as satisfying for the unusual track of TC, and the primary reason is that the TC moving direction is influenced by many complicated factors. Therefore, further study of unusual TC motion using high-resolution satellite data is very important … 相似文献
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Many studies have explored the importance and influence of planetary boundary layer processes on tropical cyclones (TCs). However, few studies have focused on the influence of land surface processes on the activity of TCs. To test the effect of initial perturbations of land surface processes on TCs, a land surface process perturbation module is built in a global ensemble prediction system. Ensemble experiments for the TCs that occurred from 12 UTC 22 August to 18 UTC 24 November, 2006 show that consideration of the uncertainties within the land surface process could increase the predictability of the global ensemble prediction system. Detailed analysis on TC Xangsane (2006) indicates that the perturbation of land surface processes may increase the variation of sensible heat flux and latent heat flux. Meanwhile, the effect from land surface perturbation can be transferred to the upper atmosphere, which leads to better TC forecasts. 相似文献
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登陆热带气旋路径和强度预报的效益评估初步研究 总被引：1，自引：3，他引：1
近年来有关热带气旋(TC)灾情的评估指标和方法的研究取得明显进展,但较少涉及TC预报对减少灾害损失的贡献(即效益)分析。基于中央气象台的TC实时路径和强度预报,针对登陆中国大陆的TC,初步分析了TC的路径和强度预报误差与其造成的直接经济损失之间的可能关系,并在此基础上建立了包含TC路径和强度预报误差的TC直接经济损失的预估模型。TC登陆前后24 h的路径和强度预报误差与TC所致直接经济损失均呈正相关关系;对于单个登陆TC而言,若24 h TC路径预报误差每减小1 km可减少因灾直接经济损失约0.97亿元,若强度预报每减小1 m/s可减少因灾直接经济损失约3.8亿元(以2014年为基准年)。可见,提高TC路径和强度预报精度对于减灾的效益巨大,且当前尤以提高强度预报能力的效益为佳。 相似文献
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基于多平台热带气旋表面风场资料（MTCSWA）,研究了2007～2016年6～11月西北太平洋上不同尺度热带气旋（TC）的气候统计特征,TC各级风圈半径在不同象限的变化特征、风场结构的对称度及二者与强度变化之间的相关性。利用7级风圈半径与TC近中心最大持续风速（MSW）来定义TC的尺度和强度。结果表明,西北太平洋上TC的平均尺度为221.9 km,其中小TC平均尺度为96.4 km,大TC平均尺度为346.4 km。大TC活动位置的空间分布较小TC更为集中,整体活动范围较小TC偏北。TC尺度的峰值出现在8月和10月。在TC的风场结构中,7级、10级、12级风圈的平均半径分别为221.9、121.0、77.4 km。TC风圈的对称度的统计结果表明7级风圈的对称度最低,12级风圈的对称度最高。相关分析表明,在TC的生命史中,各级风圈半径与其强度存在一定的正相关关系,其中12级风圈半径与强度的相关性最低;对于同一风圈而言,在TC的不同发展阶段中,不同象限的风圈半径与强度的相关性不同。在TC的风场结构中,风圈的对称度与TC强度的相关性随着风圈强度的增强而减弱,只有7级风圈的对称度在TC的整个生命周期中表现出与TC强度之间的弱的正相关关系。 相似文献
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本文从四个方面检验分析了ECMWF 2009—2015年西北太平洋热带气旋集合平均预报性能。结果表明：集合预报对路径的预测能力逐年提高,对强度预报整体偏弱。随着热带气旋强度增强,集合预报对移速和移向的预测能力提高,而移向预报偏左、移速预报偏慢、强度预测偏弱的现象较明显。将影响热带气旋的引导气流分为偏强、中等、偏弱三类,引导气流偏弱时热带气旋移动偏慢,因此移向预报的不确定性大;而引导气流偏强时热带气旋移向明确,只是移速预报不稳定。进入南海的三类路径热带气旋,集合预报对西行、西北行两类的移速、移向预报效果较好,而西行后北折的预报较差,在热带气旋北折前,移向预报发散度很大,向北转折后移向趋于稳定,移速预报的误差相对较大。这几种情形的检验结果,在热带气旋集合预报的业务应用中值得注意。 相似文献