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条件非线性最优扰动方法在台风“风神”和“凤凰”相互作用过程中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用条件非线性最优扰动(CNOP)方法,对2002年发生在西太平洋上的台风“风神”和“凤凰”之间的相互作用进行研究。CNOP方法可揭示出“风神”对“凤凰”单向引导作用的过程,表现为若将“凤凰”所在区域作为验证区域,用CNOP方法识别的敏感区主要位于“风神”所在区域,呈现出环绕“风神”的半环状结构;若将“风神”所在区域作为验证区域,则CNOP方法所识别的敏感区主要位于“风神”与副高交界的地方,远离“凤凰”所在的区域,可见,“风神”主要受副高的影响。敏感性试验表明,CNOP所识别的敏感区内误差的发展要大于台风中心周围区域内初始误差的发展,且在全场误差的发展中占有较大的比重,说明CNOP所识别的敏感区对验证区域的预报有较大的影响。 相似文献
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为了提高南海台风的数值预报,利用条件非线性最优扰动(CNOP)方法寻找对南海台风预报影响最大的区域(敏感区),并对该区域中会导致较大预报误差的初始扰动场进行了详细地分析.对两个南海台风个例地研究发现,CNOP的风场和温度场结构在各σ层上不完全一致.计算了CNOP各σ层上的干能量,并在垂直方向上做了积分,将积分后的能量大值区确定为敏感区.进一步对敏感区内温度场的垂直剖面进行分析,发现敏感区内,温度场呈现一定的斜压结构.研究还发现,敏感区与台风的对流活动区域不完全重合,这有利于台风适应性观测地实施. 相似文献
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基于螺旋度的中尺度平衡方程及非平衡流诊断方法 总被引:12,自引:5,他引:7
在回顾大尺度准地转平衡理论、各种平衡方程、平衡模式及非平衡流诊断工具的基础上,对平衡方程、非平衡方程给出了具体的定义.并在此基础上,进一步考虑中尺度强对流天气系统的特征,指出中尺度也有平衡运动的存在.但是由于中尺度对流系统中强烈的辐散风效应以及不可忽略的垂直运动的作用,以散度方程为基础的各种近似平衡方程不足以描述中尺度强对流天气系统的平衡运动,进而提出了从能够同时考虑旋转、辐散及垂直运动作用的螺旋度方程出发,寻找中尺度的平衡方程.在所得的平衡方程基础上,给出了相应的平衡模式和非平衡方程.并进一步将非平衡方程分解,用来诊断非平衡过程的平衡破坏和平衡恢复两个阶段,同时将它们与水平螺旋度和垂直螺旋度联系起来. 相似文献
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北京地区一次空气重污染过程的目标观测分析 总被引:1,自引:1,他引:0
针对北京市2016年12月16~21日的空气重污染过程进行了回报试验,探讨了该次事件预报的目标观测敏感区。使用新一代高分辨率中尺度气象模式(Weather Research Forecasting,WRF)和嵌套网格空气质量模式(Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS),针对初始气象场的不确定性,通过4套初始场资料识别了影响北京地区细颗粒物(PM2.5)预报水平的目标观测敏感变量及其敏感区。结果表明:当综合考虑初始气象场的风场、温度、比湿不确定性的影响时,发现改善黑龙江区域上述气象要素的初始场精度,对北京地区PM2.5预报不确定的减小最显著;当分别考察风场、温度、比湿的不确定性的影响时,发现初始风场精度的改善,尤其是黑龙江区域风场精度的改善,能够更大程度地减小北京地区PM2.5的预报误差,对北京东南地区的PM2.5预报误差的减小甚至可达到40%以上。因此,优先对黑龙江区域的气象场,尤其是该区域的风场进行目标观测,并将其同化到预报模式的初始场中,将会有效提高初始气象场的质量,进而大大减小北京地区PM2.5浓度的预报误差,提高北京地区空气质量的预报技巧。初始风场代表了北京地区该次空气重污染事件预报的目标观测变量,而黑龙江地区则是该目标观测的敏感区域。 相似文献
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较全面地回顾与阐述了气旋波动研究进程及研究方法, 其中包括Bjerknes气旋模式, 以及Bjerknes and Solherg (1922) 提出的温带气旋生命循环和Petterssen (1956) 对气旋温度结构的描述, 并指出凝结潜热及地形对气旋发展的作用。还较详细地介绍了Petterssen (1956) 气旋发展理论、倾斜涡度发展理论、来自准地转 方程及位涡思考的气旋生成理论, 以及高空超长波系统发展与高空急流加强有利于低层爆发性气旋发展的学术观点, 为气旋的研究提供了历史研究背景、研究思想及方法。 相似文献
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本文基于WRF模式研究了2015年5月16~17日广东西南地区的一次暴雨过程的预报误差来源。首先比较了以NCEP_FNL为初始资料的WRF模式的模拟预报(记为WRF_FNL)和ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)关于该次暴雨过程的确定性预报。结果表明,ECMWF具有较高的预报技巧,因此,认为ECMWF的模式和初始场都较为准确。进一步,以ECMWF的初值作为初始场,选用相同的物理参数化方案,再次用WRF模式进行预报(预报结果记为WRF_EC)。结果表明相对WRF_FNL,WRF_EC的预报结果有明显改善。这表明,初始场的改进对预报有较大的影响,初始误差是预报误差的重要来源。进一步,分析了初始误差的主要来源区域和来源变量。结果表明,南海北部湾至广西西南区域为本次暴雨预报初始误差的主要来源区域,而初始温度场和初始湿度场则为此次暴雨预报初始误差的主要来源变量。同时改进初始温度场和湿度场可以较大程度提高本次暴雨过程的预报技巧。 相似文献
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In this paper, we set out to study the ensemble forecast for tropical cyclones. The case study is based on the Conditional Nonlinear Optimal Perturbation related to Parameter (CNOP-P) method and the WRF model to improve the prediction accuracy for track and intensity, and two different typhoons are selected as cases for analysis. We first select perturbed parameters in the YSU and WSM6 schemes, and then solve CNOP-Ps with simulated annealing algorithm for single parameters as well as the combination of multiple parameters. Finally, perturbations are imposed on default parameter values to generate the ensemble members. The whole proposed procedures are referred to as the Perturbed Parameter Ensemble (PPE). We also conduct two experiments, which are control forecast and ensemble forecast, termed Ctrl and perturbed-physics ensemble (PPhyE) respectively, to demonstrate the performance for contrast. In the article, we compare the effects of three experiments on tropical cyclones in aspects of track and intensity, respectively. For track, the prediction errors of PPE are smaller. The ensemble mean of PPE filters the unpredictable situation and retains the reasonably predictable components of the ensemble members. As for intensity, ensemble mean values of the central minimum sea-level pressure and the central maximum wind speed are closer to CMA data during most of the simulation time. The predicted values of the PPE ensemble members included the intensity of CMA data when the typhoon made landfall. The PPE also shows uncertainty in the forecast. Moreover, we also analyze the track and intensity from physical variable fields of PPE. Experiment results show PPE outperforms the other two benchmarks in track and intensity prediction. 相似文献
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