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中尺度气象模式对风场的预报效果与参数化方案的适应性紧密相关.以内蒙古高原丘陵地形、江苏平缓的海陆交界地形2种典型下垫面试验风电场为模拟区域,分别用WRFV3.2 (Weather Research and Forecast Model)模式自带的6种物理过程参数化组合方案预报了2010年1月和7月两个风电场区域的风速和风向,对比分析了参数化组合方案差异对风场预报的影响.结果表明:①内蒙古试验区,边界层MRF方案描述的边界层结构较MYJ方案合理;微物理方案WSM3在夏季的风速预报能力优于WSM6,而冬季相反;复杂地形区域的风场预报需考虑陆面过程参数化方案,尤其是夏季降水发生后,陆面过程对于边界层结构的影响增大,选用Noah优于无陆面过程.②江苏试验区,边界层MRF方案描述的边界层结构较MYJ方案合理;1月陆面过程RUC方案优于陆面热量扩散和Noah;7月陆面热量扩散方案优于RUC和Noah.③风向预报6个方案的预报风向统计与实际记录风向统计有较好的一致性,风向概率分布相似,盛行风向一致且稳定. 相似文献
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利用2009年11—12月在天津武清气象局测量的云凝结核(CCN:Cloud Condensation Nuclei)浓度资料以及气溶胶数谱分布的观测资料,分析了武清地区在不同过饱和度(0.1%~1.0%)下云凝结核浓度及活化率的变化特征。结果表明:武清地区冬季CCN数浓度变化范围很大,过饱和度1%时,浓度变化范围为4000~32000cm-3,且浓度受风速影响明显,风速2级以下CCN数浓度很高,过饱和度1%时,其平均浓度可达16000cm-3,但对于4级风速以上CCN平均浓度为4000cm-3左右;在过饱和度0.1%~0.4%间CCN浓度变化较大,过饱和度每增加0.1%,CCN浓度增加值平均约为过饱和度0.4%~1.0%间浓度增量的5倍。低过饱和度(0.1%、0.2%)下,活化率受风速影响明显,1级风速下的CCN活化率约为4级风速下的3倍,但在过饱和度1%时活化率则相差不大。CCN浓度的日变化呈双峰型,峰值时刻为北京时间08:00和18:00左右,活化率的日变化则呈双谷型,这主要是受局地排放影响的结果。利用指数函数拟合各风速下CCN浓度过饱和度谱,表明该地谱型为典型的大陆型。 相似文献
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用通用大气辐射传输软件CART模拟了POM02太阳辐射计的1020nm、1627nm和2200nm等3个近红外通道的大气透过率特性。结果表明,前两通道处于大气非吸收波段,其透过率很好的遵从Beer-Lambert定律,而2200nm通道则有较强的吸收,吸收光学厚度随大气质量的变化服从指数分布,与Beer-Lambert定律有一定的偏差,其定标需采用改进的Langley法。通过选取好天的5个定标实例证明,采用改进的Langley法定标2200nm通道,可提高其透过率测量精度约3.8%。 相似文献
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基于湖南汛期区域持续性暴雨典型环流分型,利用1961—2016年NCEP/NCAR再分析资料和异常度方法对湖南6月区域持续性暴雨环流型进行客观识别,并结合动力和水汽输送条件,确定湖南6月区域持续性暴雨强信号并客观量化表征,建立湖南6月区域持续性暴雨预报定量化概念模型。结果表明:43次历史区域持续性暴雨过程的回报准确率达到81%,2017—2018年3次区域持续暴雨过程试报准确率为2/3,说明该概念模型有一定预报能力,能为湖南暴雨预报业务服务提供技术支持。将该概念模型与各类模式预报产品相结合,还可开展区域持续性暴雨的中期和延伸期预报。 相似文献
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利用1951—2006年中央气象台寒潮天气过程数据以及NCEP/NCAR 500 hPa高度场等逐日再分析资料,通过客观聚类方法与主观对比分析确定寒潮爆发的典型形势场,结合寒潮过程特征量阈值,建立了基于TIGGE集合预报产品的寒潮自动识别客观预报方法,并利用TIGGE集合预报数据对2008年1月和2009年1月两次寒潮天气过程进行预报试验。结果表明:利用500 hPa高度距平场进行聚类分析,一方面可以消除环流季节特征对划分结果的影响,另一方面也突出了寒潮这种强天气的异常扰动表现;基于集合预报产品的寒潮自动识别预报方法浓缩了集合预报产品信息,可直接为预报员提供寒潮发生的概率预报,从而在集合预报产品与我国实际灾害性天气之间建立了直接联系。 相似文献
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风电场风资源测量与计算的精度控制 总被引:3,自引:1,他引:2
根据多个复杂地形风电场观测操作实践和大量观测数据的计算分析,提出了对观测数据和计算质量精度控制的主要措施,包括:复杂地形测风站布设的5个原则,仪器的合理选型和设置;对由于测风仪固有的系统误差和缺测数据的插补订正可能引起的计算误差进行了定量估算,通过对大量实测数据的对比计算显示:①目前普遍采用的进口风速计的相对偏差在1.6%~5.25%之间,由此可导致轮毂高度附近的年平均风功率密度误差在5%以上,最大达13.8%;②在季风气候区、复杂地形和风的年变率较大的地区,进行缺测数据插补订正时,应选取同季或同一主导风向的数据作为插补订正的基础数据,否则可能导致其平均风功率密度相对误差达20%~50%. 相似文献