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131.
Big data has emerged as the next technological revolution in IT industry after cloud computing and the Internet of Things. With the development of climate observing systems, particularly satellite meteorological observation and high-resolution climate models, and the rapid growth in the volume of climate data, climate prediction is now entering the era of big data. The application of big data will provide new ideas and methods for the continuous development of climate prediction. The rapid integration, cloud storage, cloud computing, and full-sample analysis of massive climate data makes it possible to understand climate states and their evolution more objectively, thus predicting the future climate more accurately. This paper describes the application status of big data in operational climate prediction in China; it analyzes the key big data technologies, discusses the future development of climate prediction operations from the perspective of big data, speculates on the prospects for applying climatic big data in cloud computing and data assimilation, and puts forward the notion of big data-based super-ensemble climate prediction methods and computerbased deep learning climate prediction methods. 相似文献
132.
The interannual variations of intensity of the Madden-Julian Oscillation (MJO) during boreal winter are investigated by using the observed outgoing longwave radiation (OLR) and the reanalysis data of ECMWF and NCEP. The standard deviation of 20-80-day filtered OLR anomaly is used to measure the MJO intensity. The dominant spatial structure of the interannual variability is revealed by an EOF analysis of the MJO intensity field. It is found that the leading mode is associated with eastern Pacific type ENSO, whereas the second mode is related to central Pacific type ENSO. A simple atmospheric model is used to investigate the relative roles of background moisture and wind changes in affecting the overall strength of MJO. The numerical experiments indicate that the background moisture effect is dominant while the background wind change has a minor effect. 相似文献
133.
江苏沿海高速公路低能见度浓雾的气候特征和影响因子研究 总被引:6,自引:6,他引:0
文章对2012年6月至2014年6月期间发生于江苏省沿海高速公路的浓雾过程(能见度0.5 km)进行统计分析,探讨了低能见度浓雾的气候特征、气象要素变化以及主要环流形势背景。研究结果表明:(1)低能见度浓雾月分布次数有显著差异,3-6月、12月至次年2月雾发生次数最高,春、冬季高于夏、秋季;03:00-05:00为低能见度生成的高峰时段,08:00左右为消散峰值时段。(2)能见度低于0.5 km后,如果相对湿度继续增大到97%左右、温度处于0~4℃、风速在0~2 m·s~(-1)、风向在ENE-SSE,能见度可能继续下降到0.2 km以下。(3)对150366个样本的环流背景统计分析表明,中北部路段的低能见度天气大多数是由锋前雾引起的,主要出现在中低层暖区域内,地面为冷锋前部弱气压场的环流条件下。全路段大面积低能见度天气由辐射雾和平流雾造成,辐射雾天气形势主要是高层为下沉气流,配合地面受弱高压或高压南下;平流雾出现在中低层暖性系统,地面位于入海高压后部或低压倒槽东侧,低层盛行偏东风或东南风。(4)"象鼻型"先期振荡现象适用于沿海高速公路低能见度预报过程,尤其对能见度稳定维持0.2 km以下的浓雾过程有很好的预警和监测作用。 相似文献
134.
作物系数曲线是估算作物生长季耗水量变化的重要参数。基于2013年4—9月内蒙古巴彦淖尔市临河区田间水分试验和1994—2013年气象站观测资料,利用水量平衡法反求春玉米作物系数,分析生长季内的变化规律, 建立动态模拟方程,并与联合国粮农组织 (FAO) 分段直线法结果进行比较, 提出胁迫条件下作物系数的叶面积修正方法。结果表明:玉米作物系数随发育进程可用三项式曲线描述,变化趋势与产量水平无关, 但随产量增高而变幅增大;以出苗后相对积温为时间变量建立模拟方程效果较好,决定系数 (R2) 均在0.92以上;模拟计算出各站点最大 (1.30~1.48) 和平均 (0.831~0.919) 作物系数,与FAO分段直线法计算的典型值和区间值基本一致,生长中期平均相对误差为3.4%~7.2%;提出利用相对叶面积指数修正作物系数的计算方法;通过2014年实例检验,土壤水分模拟值与实测值的平均相对误差为6.3%,相对误差小于15%的占95.8%。 相似文献
135.
本文采用阿勒泰地区7个国家级气象站近54a(1960~2013年)夏季(6~8月)的日有效降水量(20~20h降水量≥0.1mm)资料,用WMO推荐的百分位法计算了全地区过去54a夏季极端强降水的阈值、进一步分析了当地夏季时空分布特征及变化趋势,结果表明:阿勒泰地区夏季极端强降水阈值呈西部、南部小,北部、东部大,并且空间异常分布特征如下: 夏季以及夏季各月的极端强降水日数和强度均可总结出5种最主要模型;极端强降水量可总结出8种最主要模型;并且通过时间标准化序列分析各种模型都有对应的降水日数、量级、强度明显偏多(强)和偏少(弱)的时段。日数、量级、强度近54a来,除吉木乃略有下降以外,其余各县(市)均为增长趋势,尤其是北部、东部地区.同时上述三指标存在着显著的年代际和年纪尺度的周期变化,上世纪90年代和2010年至今为三个指标最多(强)的年代,而上世纪70年代为最少(最差)的年代.并通过周期分析(小波分析)可知,均有对应的显著变化周期。 相似文献
136.
采用中国气象局2014年6月1日—30日14时加密探空资料,利用华东区域中尺度数值预报业务系统比较同化加密探空观测资料前后模式预报结果的差异。研究表明,同化加密探空资料后,对模式初始时刻不同高度的位势高度、比湿、温度、风速等变量均有一定的影响;对位势高度、温度和风场的影响在高层100—150 h Pa比较显著,而对比湿的影响主要体现在低层700—750 h Pa。同化加密探空资料后模式初始场更接近实况。批量数值试验的统计检验表明,同化加密探空观测资料后对强降水及形势场预报均有不同程度改进,24 h暴雨和大暴雨量级降水的预报技巧分别提高了2.5%和8.1%。 相似文献
137.
与搭载气溶胶观测和分析仪器测量相比,利用无人直升机搭载气囊采集高空大气颗粒物是一种经济、便捷和安全的采集方式。为了解无人直升机采样装置的采样效果,选择2014年10月至2015年3月的4次重污染天气过程,由无人直升机搭载气囊采集大气颗粒物,然后利用气溶胶采样器采集气囊内的大气颗粒物样品并计算采样时间,再利用气溶胶采样器采集相同时间段内的地面大气颗粒物(气囊外),并将两者进行对比。结果表明:在稳定的污染天气条件下,采集气囊内的大气颗粒物,与相同时间段内利用气溶胶采样器直接采集气囊外的大气颗粒物相比,两种方式采集到的大气颗粒物质量最大差值29%,最小差值11%,平均为21%;利用无人直升机的大气采样装置采集大气颗粒物对碳气溶胶组分影响很小,气囊内与气囊外OC/TC最大相差2.0%,最小相差0.5%。上述结果表明,无人直升机的大气采样装置有比较好的采集效率,利用气囊这种经济、便捷、安全的方式,搭载在无人机平台上,采集高空大气是一种获取气溶胶垂直廓线的有效方法,有望在未来的气溶胶气候和环境研究中提供宝贵数据。 相似文献
138.
139.
针对传统的模拟热环境时空演变模型欠缺可推广性,该文提出运用CA-Markov模型研究热环境变化趋势,既能有效模拟元胞时空格局变化,又能提高元胞转化预测精度,经验证Kappa指数为73.46%,具有较高的可信度。基于CA-Markov模型模拟的武汉中心城区热环境表明:2009—2018年低温区和次低温区呈现减少趋势,中温区显著增加,热岛略有增长,总体强度增大,热岛效应愈发明显;2009—2018年热岛演变呈西南-东北方向,有向西-东方向发展的趋势,热岛重心南偏西方向移动;2009—2018年热岛区域在景观水平上破碎度较高,热环境趋于复杂化。研究结果对武汉中心城区城市规划、生态环境改善等具有一定的参考价值。 相似文献
140.
Western Liao River area is one of the most important birthplaces of agricultural civilization in northern China. With recent works like relics survey, site excavation and environmental archaeology going further, the time sequence, cultural content and subsistence strategy history of this area are getting explicit. Questions like ancient exploiting history of natural resources, climate background and cultural impact of subsistence strategy have been paid great attention. Traditional environmental archaeology methods like plant and animal remains analysis are mostly utilized to conduct in-site investigation, current studies rarely adopt quantitative methods to examine the sites’ macro temporal-spatial distribution and aggregation pattern. Based on abundant digitized relic survey data, GIS methods like kernel density analysis are utilized to indicate the temporal-spatial distribution and aggregation pattern of prehistoric cultures in Western Liao River area. The latitudinal, longitudinal and altitudinal migrations of site distributional core are indicated by 3D perspective shift and elevation statistics. By referencing existing studies on subsistence strategy and paleoclimate history, results of spatial analysis are used to reveal the correlation among sites’ temporal-spatial distribution, subsistence strategy adopted and climate variation. This also contributes to our understanding and utilization of massive locational information of prehistoric sites in ancient man-land relationship study. 相似文献