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基于1961—2019年贵州、湖南、江西191个气象站点电线积冰资料，统计分析了研究区域内电线积冰的日数、标准冰厚极值、最大连续积冰日数的时空分布特征以及电线积冰起止日的时间变化；构建电线积冰风险指数，评估了出现电线积冰的风险。结果表明：电线积冰日数整体呈下降趋势，在20世纪80年代达到最大值，月分布以1月出现最多，电线积冰以雨凇型积冰为主。标准冰厚极值集中在20～50mm，极值大部分出现在湖南；大部分站点极值出现在2011—2019年。最大连续积冰日数集中在5～15d，整体上贵州的最大连续积冰日数高于湖南和江西。电线积冰的起始日的年际变化整体上呈提前趋势，而终止日整体上呈推迟趋势。电线积冰风险指数年变化整体上呈减小的趋势；电线积冰的高风险区域主要位于贵州中西部、湖南中部和江西北部，风险指数大于0.6。 相似文献
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利用1980—2019年辽宁地区11个有电线覆冰观测项目的气象站资料、NCEP再分析资料和Hadley海温资料,分析辽宁电线覆冰日的气候特征以及利于覆冰发生的环流特征和影响因素。结果表明：辽宁电线覆冰现象出现次数存在三个高值地区,分别为辽宁北部地区、辽东山区和辽宁中西部沿海地区。辽宁电线覆冰主要发生在10月至翌年4月,1980—2019年辽宁电线覆冰日数呈显著减少趋势。电线覆冰日数具有显著的年际变化周期,主要的年际变化周期为5—7 a,近40 a年际振荡能量经历了3次增强—减弱的变化。辽宁覆冰高指数年与低指数年秋季9—11月SST距平之差表现为El Nino型分布。覆冰日数异常偏多年,太平洋海温呈现El Nino型,西北太平洋海表温度整体偏冷,日本海区海表温度存在明显负异常;同时大陆上贝加尔湖上空存在高压中心,北半球亚洲地区纬向为“北高南低”的形式,冬季风偏强,冷空气南下频繁。辽宁受到贝加尔湖异常反气旋环流东南侧东北气流控制,鄂霍茨克海上空存在弱反气旋环流,导致日本海上空有异常东风,当南下冷空气与东侧日本海输送的偏冷水汽交汇,容易导致温度较冷的大雾,引发雾凇现象,过冷水汽在电线上凝结,导致电线覆冰现象的发生。 相似文献
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《贵州气象》2016,(5)
该文利用威宁县1997—2014年冰雹资料,2004—2014年4—8月探空资料对威宁冰雹时空分布,冰雹预报指标进行统计分析,采用图表法、数理统计、多指标套叠法等进行研究。结果表明:1威宁冰雹降雹日数主要集中在5—8月,占年总冰雹日数的80%以上,降雹日时间主要在午后到傍晚;2威宁冰雹主要路径:4—5月西北路径冷空气南下的影响,冰雹主要出现在县的东南部、东部、南部一线,6—8月西南季风气流影响,冰雹主要出现在县的北部、西北部、中部、西南部等地;3通过利用探空资料适宜冰雹预报的环境参数阈值建立预报模型,该模型的建立对于进一步提高冰雹预报准确率有一定的指导意义。 相似文献
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我国南方输电线路覆冰极值序列重建试验 总被引：3，自引：2，他引：1
基于我国南方有覆冰数据记录的气象站冰厚年极值及同期气象要素观测资料,统计分析多种气象因子对覆冰年极值形成条件频次分布的影响,归纳出了最易于出现覆冰年极值的温度、风速和湿度条件。在此基础上,通过对西南地区威宁、金佛山、峨眉山和三穗4站覆冰年极值与其相应气象变量的进一步分析,建立了覆冰极值序列的回归模型。根据现有气象站电线结冰资料及其对应时段的常规气象要素资料,对气象站电线结冰年极值序列进行重建试验,试验结果表明不同气候背景下覆冰极值序列的回归模型有显著差异。独立样本的交叉检验结果显示,威宁站年极值序列的回归模型效果较理想,重建序列能够较好地模拟覆冰的极值序列。 相似文献
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中国冰冻天气的气候特征 总被引：8，自引：0，他引：8
研究冰冻天气的空间分布和变化规律对于冰冻灾害的预测、预估以及防灾减灾具有重要意义。利用1961—2008年603个站点雾凇和雨凇天气现象资料,283个站点的电线覆冰资料,采用计算多年平均值、标准冰厚转换、EOF以及求趋势变化等方法,研究了我国冰冻天气的空间分布和气候变化特征。结果表明:全国大部分地区都有冰冻天气出现;雾凇主要出现在北方地区,雨凇主要出现在南方。年冰冻日数随海拔高度增加而增加,但海拔3100 m高度以上冰冻日数较少。冰冻厚度较大的地区位于东北东南部、华北东部、西北地区东南部、西南地区东部、江南东北部。在全球气候变暖背景下,我国大部分地区冰冻天气发生频次减少,但强度增强。 相似文献
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利用2011年12月2012年3月张掖国家湿地公园水域结冰厚度观测资料和张掖观象台的气温、地温等资料,借助BP神经网络可以逼近任意非线性函数的能力和特点,构建了用于短期预报水域结冰厚度的模型,并验证该模型的预报效果。结果表明,BP神经网络预报模型能够对水域结冰厚度进行有效的短期预报,该结冰厚度的预报模型对结冰厚度的预报效果较理想。流动水域结冰厚度预报历史拟合率高达96.8%,模型试报准确率为85.7%;静止水域结冰厚度预测历史拟合率达87.8%,模型试报准确率为80.0%,其性能指标符合实际要求,具有实际应用价值。 相似文献
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石家庄不同等级降水日数的时空分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1972—2007年石家庄市17个观测站的逐日降水资料,采用线性趋势法和Mann-Kendall突变检验法,分析了近36 a石家庄市不同等级降水日数时空分布特征和变化规律。结果表明：石家庄市年总雨日数和不同等级降水日数均呈减少趋势,暴雨日数减少趋势最不明显;年总雨日数发生了突变,突变年份为1992年;20世纪90年代后,降水有向极端化发展的趋势。在空间分布上,石家庄市年总雨日数及不同等级降水日数自西北、东南向中部地区逐渐减少,西北部山区和东南部平原存在两个多雨日中心和多暴雨中心;各站年总雨日数和小雨日均呈显著减少趋势,北部、西北部和东南部地区减少趋势相对更显著,其它等级降水事件日数大多数观测站也呈减少趋势,但减少速率相对较小。 相似文献
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基于逐步多元线性回归和人工神经网络两种方法,利用安徽省有电线积冰观测的15个气象台站建站至2008年的观测资料,建立了安徽省3个不同区域电线积冰标准冰厚的气象估算模型。结果表明:相比人工神经网络模型,逐步多元线性回归模型预测效果较好;在覆冰机理认识上,印证了影响标准冰厚主要是气温、湿度和风速3个因子的配置,其中气温是影响覆冰的最重要因子;平原和丘陵地区的标准冰厚受当日气象条件影响更多,而高山地区与前几日及当日的气象条件均密切相关,且26个气象因子 (1987—2008年资料) 构建的模型的预测效果好于24个气象因子长序列 (建站—2008年资料) 效果。最后利用最优模型推算各区域非观冰站电线积冰标准冰厚,为冰冻灾害的评估以及风险区划的开展提供了基础。 相似文献
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利用2000—2016年华南219个县级气象观测站的地面、高空气象观测资料以及对应站点的再分析资料,统计发生低能见度天气的天气形势和特征,归纳低能见度天气的预报指标。将与能见度以及能见度变化相关的气象要素输入神经网络进行训练,利用EC集合预报数据集获得能见度集合预报结果,通过对其离散度的统计分析以及经验公式最终获得具有泛用性、可靠性的神经网络模型的参数集。通过输入EC确定场数据,获得华南219县级站长时效精细化能见度预报结果,2017年上半年的能见度预报试验显示,模型预报结果的误差与TS评分均优于CUACE模式能见度预报。 相似文献
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甘肃省地面气象测报业务查询与演示系统 总被引：2，自引：0，他引：2
介绍了甘肃省地面气象测报业务查询与演示系统的设计思想、特点及功能。该系统为地面气象测报业务人员提供了一个业务技术规定快速查询平台。 相似文献
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GPRS业务在自动气象站网数据传输中的应用 总被引：5，自引：4，他引：5
广东省中山市气象局引进中国移动通信公司的GRPS无线业务通讯技术,取代常规电话拨号方式,用于完成中尺度灾害性天气监测网中22个自动气象站观测资料的采集和传输。在实际气象业务试运行中的结果表明,GPRS通讯方式具有实时在线、高速传输、登陆快捷、收费合理、监控方便和安全可靠等优点,特别是在间断、突发性的或频繁、少量的气象数据传输中表现出良好的性能,适合中尺度自动气象站网气象资料采集和传输的需要。根据GPRS的发展前景,对该业务未来在气象部门的应用作了初步展望。 相似文献
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河北省加密自动气象监测网络系统 总被引：6，自引：5，他引：1
从加密自动气象站监测网络系统的组网方式、通信传输方式、信息流量以及其运行情况等几个方面,介绍河北省气象部门已经布成的加密自动气象站监测网络系统,加密自动气象站子站构件的组成部分和简要的原理。加密自动气象站监测网络系统是河北省气象局新开展的一项对气象要素(目前只是温度和降水)进行加密监测的业务系统,它弥补了河北省境内监测站点疏稀的不足,提高了河北省中尺度数值预报模式预报的准确率,系统采集数据的实时性大大地提高了对灾害性天气过程的监测、预报和决策服务的水平。 相似文献
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区域自动气象站是现代气象业务中重要的数据采集设备,区域站故障的维修维护尤为重要,本文总结日常区域站的维护,介绍了区域站的常见故障,分析了各种故障发生的时间及频率,为了更好的提前判断可能性故障,本文利用GIS强大的空间分析功能和可视化的特点,根据天气实况及预报情况对其进行空间分析,提前分析出因天气等外部环境引起的可能出现故障的站点,解决了常规区域站故障维修的滞后性,提前消除故障隐患,变被动为主动,最大限度地减少了自动站观测数据的缺测、异常情况,提高了资料的传输及时率和完整性。 相似文献
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基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的精细化数值预报产品、中国气象局下发的降水指导产品(TP;MA)及甘肃省340个气象站点降水实况数据,利用泰森多边形与K-means空间聚类方法(spatial cluster and Tyson polygon, SCTP),对2017—2019年4—9月甘肃省340站降水资料进行客观分区。在此基础上,采用随机森林算法(random forest, RF),筛选出与降水相关的物理量因子构建模型,开展甘肃省短期定量降水客观预报订正试验,并进行预报效果检验。结果表明:(1)甘肃省4—9月降水客观分区依次为7、6、14、13、14和11个。(2)就晴雨预报而言,SCTP-RF订正产品对甘肃省汛期的晴雨预报能力较TP;MA指导产品和ECMWF模式产品有一定提升,提升幅度分别为6.1%、4.2%;在空间上,SCTP-RF算法对甘肃省340站的晴雨预报均具有一定的订正能力,大部分站点晴雨预报准确率提升了5%,特别是河东地区。(3)在分级降水预报中,SCTP-RF订正产品对中雨和大雨的预报能力均优于TP;MA指导产品和ECMWF模式产品,且全省大部的订正效果较好,特别是河东中部及陇东南地区,但在强降水过程中对小雨和暴雨的预报订正不稳定,尤其是陇东南地区的小雨。 相似文献
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提出一种基于数值模式预报产品的气温预报集成学习误差订正方法,通过人工神经网络、长短期记忆网络和线性回归模型组合出新的集成学习模型（ALS模型）,采用2013—2017年的欧洲中期天气预报中心数值天气预报模式2 m气温预报产品和中国部分气象站点数据,利用气象站点气温、风速、气压、相对湿度4个观测要素,挖掘观测数据的时序特征并结合模式2 m气温预报结果训练机器学习模型,对2018年模式2 m气温6~168 h格点预报产品插值到站点后的预报结果进行偏差订正。结果表明:ALS模型可将站点气温预报整体均方根误差由3.11℃降至2.50℃,降幅达0.61℃（19.6%）,而传统的线性回归模型降幅为0.23℃（8.4%）。ALS模型对站点气温预报误差较大的区域和气温峰值预报的订正效果尤为显著,因此,集成学习方法在数值模式预报结果订正中具有较大的应用潜力。 相似文献