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1.
利用2016年全年进出厦门机场和晋江机场航班的AMDAR(Aircraft Meteorological DAta Relay)数据对双雷达反演风场进行检验,分析了厦门、泉州双雷达风场反演的总体误差,研究结果表明:1)验证了双雷达连线附近区域反演风场的平均绝对误差较大,发现了与两部雷达连线的夹角小于15°和大于165°的区域的反演结果的平均绝对误差明显大于误差的年平均值。2)对于反演风向而言,误差随着高度增加而减小。对于反演风速而言,高度在9 km以下的反演误差在5 m/s左右,而9 km以上的反演误差较小。3)剔除了双雷达连线附近区域(与两部雷达连线的夹角小于15°和大于165°的区域)和反射率因子小于5 dBZ以及等于100 dBZ(剔除非气象回波)的反演结果后,双雷达反演风场误差较小,相对于AMDAR数据的风向年平均绝对误差为29.4°,风速年平均绝对误差为3.28 m/s,总体误差在可接受范围之内,反演结果接近"真值",该反演方法稳定可靠。 相似文献
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本文通过对比检验2013年1月至2016年6月ASCAT卫星反演风场与青岛浮标海岛站实测10m风场资料,开展ASCAT卫星反演风场在青岛沿海的适用评估。结果表明:ASCAT反演风速整体偏大,风向偏左,但整体偏差均较小。ASCAT反演风场和浮标海岛站实测风场的风速和风向的整体偏差分别为1.6m/s和-9.6°,说明ASCAT反演风场在青岛沿岸有很好的适用性,比EC再分析资料能更细致地反映青岛沿岸的风场空间分布。从风速分级比较来看,风速越弱,卫星反演风速越接近站点实测风速,反演结果越好,而风向反演结果则反之。风速和风向的反演效果皆是晚上比早晨好。并且季节变化对风速反演效果影响不大,但是对风向反演效果有一定的影响,秋冬季节风向反演结果好于春夏季节。最后,对ASCAT反演风速分别进行线性回归订正、综合误差、风速等级误差和升降轨误差订正,发现线性回归订正结果最佳。 相似文献
3.
为进一步加深南北气候过渡带上山地丘陵地区的风场认识,利用淮南2015年3月至2016年2月ST（Stratosphere-Troposphere）风廓线雷达的探测资料,分析了该地区20 km高度内风场的变化特征及垂直结构。结果表明:淮河流域850 hPa、700 hPa、500 hPa、100 hPa等压面高度上,风场有明显的垂直变化,风速及其波动幅度随春、夏、秋、冬先减小后增大,且随高度增加,夏季最小、冬季最大的季节规律逐渐增强;风场的垂直分布存在差异,在中低层以下,以小于10 m/s的风为主,风向转换多,中低层以上10～25 m/s的偏西风居多;年平均风场结构为低层以5 m/s北风为主,到2 km左右向西偏转,风速小于10 m/s,在5 km高度处形成15 m/s的西风,且风速持续增大,10 km左右达到25 m/s后逐渐减小,到15 km左右风向顺时针向北偏转,直到20 km附近与低空风场相近。 相似文献
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基于中国科学院南海海洋研究所提供的2012年1月1日—2013年12月31日西沙自动气象站观测资料以及同时间序列的欧洲中心ERA-interim再分析风场产品,统计了ASCAT和HY-2A散射计风场产品的误差特征,分析散射计资料在南海的适用性。分析得出:ASCAT和HY-2A的风速、风向与自动站一致性高,相关系数均大于0.85,ASCAT风速和风向均方根误差分别为1.57 m/s和15.42 °,HY-2A均方根误差略微偏大,分别为2.02 m/s和24.75 °;ASCAT和HY-2A散射计与ERA-interim风速、风向有很好的一致性,在不考虑低风速（ < 3 m/s）的条件下,风速均方根误差分别为1.40 m/s和1.56 m/s,风向均方根误差分别为15.09 °和17.07 °,与设计精度一致,表明ASCAT与HY-2A风场产品在南海是适用的。此外,散射计相对再分析风场的偏差没有明显的季节性变化 相似文献
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基于WRF/CALMET的近地面精细化风场的动力模拟试验研究 总被引：2，自引：1，他引：1
本文利用中尺度动力模式 WRF和诊断模式CALMET对琼州海峡的两次冷空气过程的近地层风场进行模拟和诊断,所用的资料是美国NCEP再分析FNL资料。WRF模式第一至第四层网格的水平距离分别是27、9、3和1 km,并用WRF-1 km场以单向嵌套模拟方式降至200 m,同时以 WRF-1 km 预报场作为 CALMET 初猜场降尺度诊断至200 m。分别用CALMET-200 m风场、WRF-1 km风场和 WRF-200 m风场,3个风场的风速、风向与沿琼海海峡分布的21个测站（其中6个测风塔）观测资料进行检验比较分析。主要结论是：（1）CALMET-200 m的风速RMSE明显小于另外两组试验,风向RMSE总体上差异不大;在60～80 m高度上也没有明显差异。（2）在0～8 m·s－1风速,10 m高度上CALMET-200 m风场诊断结果最好,风速平均偏差值从4～0 m·s－1,WRF的两组试验平均偏差值比CALMET-200 m结果大约2 m·s－1,风向上表现为偏差的分布更加集中;60～80 m高度上,CALMET-200 m 诊断效果与 WRF-1 km 模拟效果相当,但是冷空气时段内 WRF-200 m的风速要远远差于另外两组试验;而3组试验的风向并无大的差异。（3）WRF／CALMET模式系统在非冷空气活动时段内的风速风向模拟诊断偏差更小,说明其在层结相对较稳定时模拟诊断的准确度更高。 相似文献
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本文对非线性风场的 VAD技术 ,从理论上进行了比较详细的分析 ,并对非线性风场中的非线性判断、非线性模型建立以及提取测站上空风向风速做了讨论。分析表明 ,均方根误差 RMS可作为风场线性与否的判据 ,若用二阶及其以下谐波拟合 ,且拟合 RMS<1.5 m/ s,则认为该风场为线性 ,否则为非线性 ;而且RMS≤ 1.5 m/ s可以用来确定该非线性风场多项式描述的程度 ,这样从雷达距离较远的非线性风场得到的测站上空水平风风向风速与准确值有较好的一致性 相似文献
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多普勒激光雷达风场反演方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
采用三维变分同化反演(3DVAR)、 四维变分同化反演(4DVAR) 对多普勒激光雷达资料反演风场的方法进行了研究, 利用车载多普勒激光雷达在2008年残奥会测试赛期间外场试验取得的数据, 反演了海面10 m高度处的风场, 并将风场反演结果与浮标资料进行了对比分析, 结果表明: 3DVAR、4DVAR风场反演方法均能实现近海面风的精细化风场反演, 并能反映出风向的变化, 反演风场与浮标数据基本一致, 在风速较大的天气情况, 3DVAR与4DVAR反演风场的一致性要好于风速较小的天气情况; 4DVAR反演方法中以浮标资料作为背景场, 使得其与浮标的符合程度要好于3DVAR方法反演风场; 反演风场的风向与浮标风向具有很好的相关关系, 反演风场的风速与浮标风速具有一定的相关关系, 反演风场的风向、风速与浮标的风向、风速之间平均均方根误差和平均绝对误差表明, 这两序列之间具有一定差别, 在风速较小的天气情况下使用时需要注意。 相似文献
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《高原气象》2017,(3)
为了弥补海上风的常规直接观测资料较少的不足,探索将合成孔径雷达(Advanced Synthetic Aperture Radar,ASAR)观测资料用于风场研究,以江苏近海为研究对象,利用沿海地面观测数据和2008年11幅ASAR影像反演获得的风速和风向进行对比,并将卫星反演风场同化至数值模式,分析对海上风场模拟效果的改进。结果表明:ASAR影像反演的海面风场和地面实测吻合度较高,可以作为没有直接风观测的海上区域的补充。风速反演值略大于观测值,均方根误差为1.8 m·s~(-1),83.6%的站点偏差在±2 m·s~(-1)之内;风向反演值比观测值偏北,均方根误差为39.3°,41.8%的站点偏差在±22.5°之内。将反演风场同化至WRF模式后,提高了海上风场的模拟效果,风速均方根误差1月降低至0.9 m·s~(-1),7月降低至1.6 m·s~(-1);风向均方根误差1月降低为57.3°,7月降低为50.6°。 相似文献
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对2018年全年渤海石油平台海上观测的15个站点的风速风向进行了分析,并利用4个代表站1、4、7和10月的资料对分辨率为0.25°×0.25°NCEP/NCAR的FNL资料分析风场的误差进行了对比评估。结果表明:(1)观测风速风向存在较大区域性差异;(2)FNL风场资料在渤海地区近海风速整体偏大;(3)夏季当风速小于15 m/s时,FNL的风速可信度最高;冬季当风速大于15 m/s时,FNL的风向可信度最高;(4)秋季风向误差最高,春季次之。当风速小于5 m/s时,风向误差较大。 相似文献
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利用2014—2017年华南沿海及南海的浮标站、海岛站、石油平台站、沿海自动站等277个自动站风场数据,与ASCAT反演风场进行了对比分析。结果表明,当观测风速小于5 m/s(大于15 m/s)时,ASCAT反演风速的平均绝对误差在3 m/s左右(存在2级左右的高(低)估);当风速介于5~10 m/s时,平均绝对误差在2 m/s左右(多数ASCAT有1~2级的高估);介于10~15 m/s时,ASCAT反演结果相对最好,风速、风向准确率能够达到60%以上。ASCAT对风速的反演结果受陆地影响较大,与观测风速的相关系数从高到低可分为三类:(1)浮标、平台站;(2)西沙、南沙自动站;(3)广东沿海自动站及海岛站、海南海岛站。ASCAT反演风场在风向的应用较风速更优,其中,东北风样本数最多,其次分别为西南风、东南风和西北风。浮标站、平台站、西沙自动站的风向反演质量相对较好;所有测站风向偏差主要由5 m/s以下的弱风贡献。单站多年月平均风速变化显示,ASCAT反演风速相对测站主要为正偏差,且秋冬季比春夏季偏差更大,这可能与大气稳定度有关。 相似文献
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结合理论和SoWMEX试验 (西南气流试验,Southwest Monsoon Experiment) 的连续多普勒天气雷达观测资料和广东省阳江雷达资料, 对非线性速度方位显示 (非线性VAD) 方法反演低层低于2 km垂直风廓线精度和能力进行定量分析。结果表明:非线性VAD基本能反演出低层风廓线在空间和时间上的演变。但当雷达径向速度数据在方位存在较大的连续性缺测、体积扫描仰角较少时,因传统非线性VAD采用的速度方位显示 (VAD) 方法拟合阶数和垂直拟合阶数过高,反演的低层风廓线会存在较大误差,造成不合理高风速区和风廓线不连续。通过实际观测资料统计分析反演参数对非线性VAD的影响,提出基于连续性数据缺测间隔和不同仰角的多少的VAD和垂直拟合阶数动态调整方法。同锋面降水和台风降水两典型个例的实际探空比对显示,调整后的非线性VAD显著改进低层风廓线反演精度,反演的风廓线结构和变化与实况相符,反演平均误差小于2 m·s-1。 相似文献
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基于九龙站风廓线雷达实时水平风数据制定了水平风数据的质量控制方法，首先求取中位数水平风场，其次构建实际观测风场和中位数风场的差值序列，然后求取差值序列的均方差，再根据差值均方差得到质控判别式，最后试验求取质控判别式中的质控阈值。通过对九龙站2017年风廓线雷达水平风数据质量控制发现，实测风向数据有2044185个，25721个没有通过质控，未通过质控的风向数据占总观测的比例是1.258%，风向数据在近地层通过质控的数据最多，随高度增加通过质控的数据量有所下降。实测风速数据有2044185个，18296个没有通过质控，未通过质控的风速数据占总观测的比例是0.895%，风速数据在2000～4000 m出错的最少，近地层次之，4500～7000 m出错的数据最多。质控后风廓线雷达和探空观测风数据的均方根误差减小，相关系数增加，风向数据质量在500～7000 m提升明显，风速数据在1500～8000 m之间提升明显。 相似文献
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为了提高GRAPES_3 km（Global/Regional Assimilation and Prediction System）模式在2018年平昌冬奥会气象服务中的预报能力,采用一阶自适应的卡尔曼滤波方法对GRAPES_3 km模式的2 m气温、2 m相对湿度和10 m风开展偏差订正。结果表明:偏差订正方法明显提高了地面要素的预报效果,其中2 m气温的均方根误差整体减小到2℃左右,站点订正改善率为10%~60%;10 m风速的均方根误差减小到2 m·s-1左右,站点订正改善率为10%~45%;2 m相对湿度减小到20%以下,站点订正改善率为0~20%。与韩国气象厅LDAPS（Local Data Assimilation and Prediction System）及美国宇航局NU-WRF（NASA-Unified WRF）模式相比,GRAPES_3 km模式的风速预报表现更为优异,各站点整体预报效果明显优于LDAPS和NU-WRF模式。偏差订正方法可有效改善模式在复杂地形条件下的预报能力,是提高精细化预报准确率的重要手段。 相似文献
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Vertical wind and air temperature profile related parameters in the surface layer at the edge of suburban area of Zagreb (Croatia) have been considered. For that purpose, adopted Monin–Obukhov similarity theory and a set of observations of wind and air temperature at 2 and 10?m above ground, recorded in 2005, have been used. The root mean square differences (errors) principle has been used as a tool to estimate the effective roughness length as well as standard deviations of wind speed and wind gusts. The results of estimation are effective roughness lengths dependent on eight wind direction sectors unknown before. Gratefully to that achievement, representativeness of wind data at standard 10-m height can be clarified more deeply for an area of at least about 1?km in upwind direction from the observation site. Extrapolation of wind data for lower or higher levels from standard 10-m height are thus properly representative for a wider inhomogeneous suburban area and can be used as such in numerical models, flux and wind energy estimation, civil engineering, air pollution and climatological applications. 相似文献
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A field experiment was carried out in which wind speed and direction were measured over flat terrain at a height of 10 m using 13 identical instruments spaced logarithmically along two perpendicular 10 km lines. Station separations ranged from 312 m to 10 km. One-minute data from 11 sampling periods of duration 6 to 10 h were studied. p ]The statistics showed little dependence on whether the line of instruments was oriented along the wind or across the wind. The correlation coefficients between wind fluctuations at two stations separated by distance x were found to vary exponentially with x, with an integral distance scale on the order of 1 km. The integral time scale derived from the variation of the single station variances with averaging time was found to equal several minutes. At a station separation of 10 km, the correlation coefficients between the wind components at the two sites were calculated to be 0.24, 0.37, and 0.47 for averaging times of 1, 10, and 60 min, respectively. These values for the correlation coefficients correspond to root-mean-square differences in wind speed at the two stations of about 1.3, 1.0, and 0.7 m/s, respectively.Exponential formulas based on dimensional analysis are suggested for fitting these observations. It is found that the observations of spatial correlations are best fit if two independent integral distance scales are used — a boundary-layer distance scale of about 300 m that best applies to small station separations and a mesoscale distance scale of about 10 km that applies to larger station separations. 相似文献
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以2019年8月在浙江舟山对1909号超强台风“利奇马”的移动观测试验为基础,利用同一地点释放的9次GPS探空气球,对比了风廓线雷达和多普勒激光测风雷达与GPS探空的吻合程度,并利用车载雨滴谱仪对风廓线雷达在不同台风降水强度下的适用性进行了研究。结果表明,在100~300 m高度范围内激光测风雷达观测风速比风廓线雷达更准确。由水平风速对比结果可知,风廓线雷达在3~4 km高度范围内偏差最小(3.59 m/s),相关性最高(0.86),而在1 km高度下偏差最大(6.39 m/s),相关性最低(0.54);在中雨及大雨条件下适用性最差,最大风速偏差约为18 m/s。由水平风向对比结果可知,风廓线雷达与GPS探空总体上吻合较好,相关系数均大于0.85,均方根偏差均小于11 °。另外,降水强度对风廓线雷达的风向观测影响较小,风向偏差随降水强度的变化总体趋于平稳,基本分布在-20 °~20 °之间。 相似文献
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基于雷达资料快速更新四维变分同化（RR4DVar）技术和三维数值云模式发展的快速更新雷达四维变分分析系统（VDRAS）,通过在系统中加入地面自动气象站观测资料的同化方法,对发生在北京地区的10个强对流过程开展了地面资料同化的高分辨率模拟分析和检验评估,并与已经业务使用的地面资料融合方法进行对比。研究结果发现,地面观测资料同化使边界层1 km高度以下的分析场改善最为明显,风速和风向的均方根误差分别平均降低0.1 m/s和7.2°,温度的均方根误差降低0.2℃。模式最低层100 m高度的风速均方根误差降低0.5 m/s,风速的误差随高度上升逐渐增大。模式最低层风向的均方根误差降低15.5°,温度的均方根误差降低0.4℃,且1.5 km高度以下的温度偏差都减小。区域内地面10 m高风速的均方根误差平均降低0.2 m/s,风向的均方根误差降低10.8°,地面2 m气温的偏差也降低。随着预报时效的延长,地面温度和风场的误差不断增大,但地面资料同化方法在一定程度上可以提高1 h内地面气象要素的预报效果。对2019年5月17日北京地区局地强对流新生和增强过程的详细分析表明,地面自动气象站观测资料的同化方法相对于融合,可以通过更细致准确地分析低层大气的热动力特征,改善低层气象要素的预报效果。在此基础上,通过探究对流单体的局地触发机理发现,海风锋辐合线与城市的相互作用一定程度上影响了对流的局地新生和发展,该同化方法可以进一步提高北京地区局地突发强对流的临近数值预报能力。 相似文献
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The Influence of Thermal Effects on the Wind Speed Profile of the Coastal Marine Boundary Layer 总被引：1，自引：3，他引：1
Bernhard Lange Søren Larsen Jørgen Højstrup Rebecca Barthelmie 《Boundary-Layer Meteorology》2004,112(3):587-617
The wind speed profile in a coastal marine environment is investigated with observations from the measurement program Rødsand, where meteorological data are collected with a 50 m high mast in the Danish Baltic Sea, about 11 km from the coast. When compared with the standard Monin—Obukhov theory the measured wind speed increase between 10 m and 50 m height is found to be systematically larger than predicted for stable and near-neutral conditions. The data indicate that the deviation is smaller for short (10–20 km) distances to the coast than for larger (>30 km) distances. The theory of the planetary boundary layer with an inversion lid offers a qualitative explanation for these findings. When warm air is advected over colder water, a capping inversion typically develops. The air below is constantly cooled by the water and gradually develops into a well-mixed layer with near-neutral stratification. Typical examples as well as scatter plots of the data are consistent with this explanation. The deviation of measured and predicted wind speed profiles is shown to be correlated with the estimated height and strength of the inversion layer. 相似文献