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利用大连市2007年8月至2008年8月逐日紫外线观测资料,分析了紫外线辐射季、月和日变化特征及其与相关气象要素的关系。结果表明：大连市紫外线辐射强度具有明显的季节变化,夏季最大,春季次之,冬季最小。各季节紫外线辐射强度的日变化同位相,均为正午呈大致对称分布。无论何季节,日照总时数、14时能见度和太阳高度角均为影响大连市紫外线辐射强度的关键因素。同时,详细分析了雾对辐射强度的影响。并运用逐步回归方法,求得各季节紫外线辐射强度的预报方程,实现了预报的定量化。 相似文献
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杭州市紫外线辐射强度分析和预报方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
利用杭州市观象台2005年8月-2007年5月的紫外线辐射强度数据,分析了紫外线辐射日变化和年变化特征,总结得出太阳高度角、空气湿度、地面水平能见度和日照时数的变化是影响杭州市紫外线辐射强度的关键因素。运用逐步回归方法,求得紫外线辐射预报方程,经过信度检验和敏感试验发现,方程具有较好的预报效果,可以用于杭州市紫外线辐射强度预报。 相似文献
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研究重庆主城区紫外线辐射强度的变化规律,为业务预报和客观预报方法的研究提供基础。利用2004年3月—2008年2月的实况观测资料,分析主城区紫外线辐射强度的日、月、季和年变化规律。结果表明：重庆主城区日平均最大辐射量出现在中午13时—14时。7月和8月的辐射强度为全年最强,出现辐射等级四级的概率最大;而1月和12月为全年最弱,没有出现过辐射等级高于三级的样本。季节平均辐射强度夏、春、秋、冬依次减弱。2004年和2006—2007年平均辐射强度相当,2005年较弱。 相似文献
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商丘市紫外线辐射与气象因子的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2003年4月至2006年6月商丘太阳紫外线辐射强度资料及气象资料,分析了商丘市紫外线辐射的月、日变化规律及气象因子对紫外线辐射的影响。结果表明:商丘紫外线辐射月际分布是,年初、年底辐射量小,3~9月辐射量大,最大辐射指数为11.4;紫外线辐射的日变化规律显著,基本上遵循正态分布,呈抛物线型变化,早晚辐射量小、中午前后紫外线辐射量大;紫外线辐射强度与总云量呈反相关,与能见度呈正相关,与气温呈正相关,与相对湿度呈反相关。 相似文献
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利用2005年1月—2009年12月紫外线辐射强度监测资料,分析贵阳市紫外线辐射强度的13、月、季节变化特征及其与太阳总辐射强度的关系。结果表明：25a紫外线辐射强度日变化曲线呈单峰型变化,两侧分布基本对称,13时达到峰值;年平均紫外线辐射强度为8．89W／m^2,一年中7月紫外线辐射强度最大,12月最小,季节变化特征明显;紫外线辐射强度与太阳总辐射强度呈线性正相关,相关系数为0．9。 相似文献
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利用2010—2015年宁波市紫外辐射强度资料、常规气象观测资料以及大气环境资料,分析宁波市紫外辐射强度的日、月、季节、年际变化规律及其与气象和环境条件的相关性,并对到达地表的紫外辐射与大气上界的太阳总辐射的比值η'进行逐步回归,建立η'的预报方程,最后利用辐射传输公式计算出到达地面的紫外辐射强度。预报方程充分考虑了太阳高度角,以及温度、降水、水汽、能见度等气象要素对紫外辐射的影响。并将统计方法与本地气候特征相结合,增加了气候特征判据。经检验,预报紫外线等级正确率为53. 2%,相差1级的占34. 5%,优于主观预报,能够提高现有的紫外线等级预报准确率。最后,提出一种适合本地的紫外线等级划分标准,并根据冬半年和夏半年分别制定相应的防御建议。 相似文献
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利用吉林省业务运行的WRF模式,计算了与紫外线指数相关的气温、湿度、云量、风速等常规气象要素和地表向下的短波辐射通量、地面热通量、反照率等非常规气象要素,利用长春市紫外线观测资料,分析了紫外线辐射与常规和非常规气象要素的相关性。基于长春市紫外线观测实况,以常规气象要素、非常规气象要素、混合气象要素为因子,利用相同的统计建模方法,分别建立紫外线预报模型。结果表明:大气短波辐射等非常规气象要素与紫外线指数的相关性,明显高于气温、云量、比湿、风速等常规气象要素;应用非常规气象要素和混合气象要素的紫外线预报方程,显著优于常规气象要素;基于混合气象要素的紫外线预报方程,与基于非常规气象要素的预报方程比较,预报性能差异不大。此外,应用常规气象要素建立的分季节紫外线预报方程,其预报效果明显优于全年预报方程。应用非常规气象要素建立的分季节紫外线预报方程,与全年预报方程相比,预报效果差异不大。 相似文献
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南京市紫外线辐射强度的变化及影响因子 总被引：1，自引：0，他引：1
利用南京市2005-02—2009-01共4 a的紫外线辐射观测资料,分析了到达地面的紫外线辐射强度的变化特征,并探讨了云、污染物浓度和雾、霾天气等对紫外线辐射强度的影响。结果表明,低云量对紫外线强度的衰减更明显,最大达58.15%,蔽光性云层对紫外线辐射强度的衰减可达71%～80%;紫外线辐射强度与污染物浓度呈负相关,其中与NO2的相关性最好,为-0.39;晴空条件下,严重霾对紫外线辐射强度的衰减率可达20%以上,浓雾对紫外线辐射强度的衰减接近50%。 相似文献
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利用新疆昌吉佃坝绿洲区陆气相互作用观测站2020年3—11月的地表辐射观测数据和同期的天气现象观测记录数据,定量分析昌吉绿洲区不同时间尺度和不同天气条件下的地表辐射变化特征。结果表明：（1）辐射分量日均值和日峰值时间有季节性差异,特殊天气现象对辐射通量有影响。(2) 地表辐射月曝辐量随季节变化显著。(3) 地表反照率月平均日变化季节性明显,晴天时地表反照率呈平滑的“U形”曲线,非晴天时曲线变化皆不规则、不平滑。(4)不同天气下辐射分量有独特日变化特征,轻雾、雨天、大风、扬沙、多云天等典型天气会给辐射分量带来不同程度的衰减,雨天、大风和多云天气衰减最为明显。 相似文献
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利用2001年7月至2011年7月甘肃省榆中县地面测站的每日8次云量资料和同期NCEP每日4次等压面资料,由NCEP资料构造预报因子,以总云量和低云量为预报对象,分析预报因子和预报对象的相关性,采用逐步回归方法建立榆中县逐月8个时次的云量预报方程并进行回代;并利用2012年的资料检验预报方程的预报效果。结果表明：云量主要受整层湿度、垂直运动、不稳定能量、槽强度指数和700 hPa水汽通量散度影响,其中湿度状况和垂直运动是重要因素。建立的预报方程对总云量的预报效果比低云量好;总云量平均预报误差在2成左右,低云量平均预报误差在3成左右;预报值变化趋势可以部分地反映实际云量的变化趋势。 相似文献
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在对GRAPES全球预报系统（GRAPES_GFS）云预报性能进行诊断评估的基础上,对凝结（华）和蒸发等物理过程及对流卷出对云的影响过程进行改进和优化,旨在提高GRAPES_GFS云量及其特征量和降水的预报精度。通过研究GRAPES全球模式、欧洲中期天气预报中心（ECMWF）和美国环境预报中心（NCEP）全球模式中3种云方案原理上的区别和联系,并将GRAPES_GFS预报结果与ECMWF第5代全球再分析资料（ERA5）做对比,分析云方案改进前后云量、云含水量、柱含水量等云宏观、微观物理量,降水量、向外长波辐射等基本物理量以及物理过程对温度和湿度的反馈倾向的预报性能,在此基础上对GRAPES_GFS原云方案进行改进。结果显示,云方案改进后,GRAPES_GFS在热带地区液水预报增大,云系和水成物垂直分布更合理;云量预报与ERA5预报结果更接近,特别是高云量预报的改进,使得热带向外长波辐射预报略有改进;低纬度地区日平均总降水量略有增大,特别是热带地区格点尺度降水增多较为明显,缓解了热带区域格点尺度降水预报偏小的现象。 相似文献
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GRAPES-Meso模式浅对流云辐射效应的改进试验 总被引：1，自引：0，他引：1
在万子为等（2015）对GRAPES-Meso模式浅对流参数化改进的基础上,进一步引入了浅对流云量诊断计算,并设计旨在完善浅对流云辐射效应的浅云云量和云中水凝物的补偿方案,以改进模式低层云量偏少和浅对流云辐射效应不足的问题。通过对数值试验结果的诊断和对比分析以及与观测的比较,重点考察了浅对流云量计算与浅对流激发的协调性、浅对流云对低云补偿后所产生的辐射效应以及对模式地面要素预报的影响等,验证了改进方案的合理性与有效性。结果表明:（1）浅对流云量诊断计算合理,其云覆盖区与浅对流激发区相吻合,引入浅对流云量的计算可减小模式云量的计算偏差、使其向观测结果靠近;（2）改进方案在浅对流发生区低层0.5-4 km高度范围内,对影响模式云辐射过程的浅云云量和云中水凝物形成有效补偿,最明显的浅云补偿在1-1.5 km高度处,浅对流活跃时期浅对流过程对浅云水凝物（云水和雨水之和）的补偿量可达20%-55%;（3）云光学厚度对浅云水凝物的补偿响应合理,即水凝物的补偿引起云光学厚度增大,两者的变化特征在时空分布上十分相似,且云光学厚度之变化受云水补偿的影响比受雨水补偿的影响更明显;（4）在白天时段,浅云补偿所产生的辐射效应使模式地表太阳总辐射有所下降,缩小了与观测的偏差,进而使地表温度和地面2 m气温模拟偏差减小。改进方案在缓解模式云量偏少、地表太阳总辐射偏强和地面2 m气温偏高等方面的作用,在批量试验中得到了验证。 相似文献
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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
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利用2012年6-8月31个自动观测站点气温资料,分析了北京中心商务区（CBD）夏季近地面气温时空分布特征及影响因子,并将CBD地区夏季气温监测数据与朝阳区气象站同期地面气温进行比较分析。结果表明：下垫面类型和人为热排放等差异是直接影响城市中心商务区近地面气温空间分布的主要原因。人口密集区、高层建筑与柏油路面集中区成为夏季月平均气温高值中心,较绿地覆盖区域的低值中心偏高约1.0 ℃;夜间人类活动及车辆使用造成的人为热排放是导致夜间城市地面气温空间差异的主要原因,而白天气温空间差异相对减小。CBD地区与朝阳站平均温差存在较明显的周内和日内变化韵律,且白天和夜间二者温差基本都为正值,但夜间的差值更加明显,即CBD地区平均气温一般高于朝阳站,表现出明显的附加城市热岛效应,而且这种附加城市热岛效应具有同城市热岛强度相近的日内变化规律。进一步分析表明,不同天气条件下CBD区域的附加城市热岛强度表现出显著差异,晴好微风少云天气情况下,附加城市热岛效应更明显,主要表现在夜间;阴天、高湿天气条件下,附加城市热岛效应在白天和夜间均较弱;降水天气条件下附加城市热岛效应日夜差异最小,说明日照和太阳辐射在引起附加城市热岛效应方面起着重要作用。不同天气条件下CBD地区内部的附加城市热岛效应空间分布基本一致。 相似文献
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CUACE系统在乌鲁木齐空气质量预报中的效果检验 总被引：1，自引：0，他引：1
采用2013年12月1日—2014年2月28日空气质量观测数据,对CUACE系统在乌鲁木齐空气质量预报中的效果进行离线检验。结果表明,在污染物浓度和空气质量分指数方面,NO2的预报效果优于PM10和PM2.5,28 h预报时效的预报效果优于52 h预报时效;在首要污染物预报结果中,28 h预报时效的总体预报效果优于52 h,28 h预报时效中PM2.5预报正确率为65%;从空气质量等级的预报效果来看,28 h预报时效与52 h预报时效无明显差别,对NO2和PM10的预报准确率达到100%,对PM2.5三级预报准确率达到90%以上,对二、四级预报准确率在70%～80%之间,对五、六级重度污染预报值偏低两个级别或以上。 相似文献