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本文首先基于地面自动站、探空、雷达和卫星资料,开展局地分析预报系统(Local Analysis and Prediction System,LAPS)上海本地化研究,并结合2010—2014年夏季6个局地对流天气个例对其性能进行检验评估。结果表明:雷达径向风资料对LAPS风速分析影响较大,使分析场风速廓线与探空廓线的均方根误差缩小约7.66%;风云卫星资料能够改善LAPS温度和相对湿度,使分析场温度、相对湿度廓线与探空廓线的均方根误差分别缩小约9.09%和14.01%;探空气球飘移对本文LAPS分析场检验影响不明显。进一步将LAPS分析场用于2011年8月13日、2014年8月4日两次局地对流个例分析表明:LAPS高时空分辨率的分析场能够反映中小尺度天气系统的时空变化,在天气尺度背景并不十分有利于对流生成的情况下,热岛、海陆风环流的形成和持续对上海夏季局地对流天气的发生和发展起到关键作用。 相似文献
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雷达反射率因子在中尺度云分辨模式初始化中的应用Ⅱ：数值模拟试验 总被引：3，自引：1，他引：3
将反演的云微物理量和垂直速度采用"牛顿连续松弛逼近"(Nudging)技术应用到GRAPES模式中,对一次梅雨锋暴雨过程进行了数值模拟。通过设计不同的试验方案,分别对水汽、液态水和垂直速度对Nudging效果以及预报结果的影响进行了考察。研究发现,采用Nudging初始化方法,可使背景场与观测反演资料相协调,实现了模式中对流的热启动,模式预报的开始时刻就产生降水,缩短Spin-up时间。水汽对降水至关重要,对降水的强度和持续时间都有重要影响;云水、雨水和垂直速度决定了初始时刻对流的强弱分布并产生降水;水平风场决定了系统的移动方向,对预报降水的落区有重要影响。模式比较成功地模拟了6 h的降水过程,中尺度天气系统的时空特征比较明显,对流中心上升速度最大值约2.0 m/s,云水含量400 hPa以上较大,最大值约1.5 g/kg,雨水含量500 hPa以下较大,最大约3.0 g/kg,底层辐合高层辐散。反演资料对降水的影响随预报时间的增加而减弱,预报1 h之内反演资料有明显影响,3 h之后的预报则主要依赖模式自身。鉴于仅使用一部雷达资料的反射率因子资料,雷达资料没有覆盖整个模式区域,天气系统被截断,反演和同化过程还采用了一些经验参数方法等原因,数值模拟结果与雷达观测之间还存在一定的差异,有待于更深入的研究。 相似文献
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电力负荷预测是电力调度的重要参考依据,气象条件对电力负荷有重要影响。利用上海市2004—2008年15 min 1次的电力负荷资料和宝山气象站 (区站号58362) 同一时段3 h 1次的气象观测资料,对上海市电力负荷特征进行分析,发现不同温度区间和不同天气类型电力负荷的日变化特征有明显差别。采用逐步回归方法得到各温度区间日平均气象负荷率的预报方程,通过系数订正,得出不同天气类型的逐时负荷预报。2009年试报结果显示:采用预报日前3 d的趋势负荷平均值作为预报当日的趋势负荷值,得到的日平均负荷预测值的误差最小,约为3.6%;非工作日日平均负荷的平均预报相对误差比工作日大;日平均气温超过18 ℃时,工作日日平均负荷的预报误差较小;低于18 ℃时,预报误差明显增大;逐时负荷平均预报误差约为4%。 相似文献