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应用四川省名山站2015~2017年6月21日~7月31日每日四个时次的西南涡加密探空资料与风廓线雷达资料,对比分析了在对流层低层风探测上两种资料的差异。结果表明:名山站风廓线雷达资料有效探测高度约为4200m;风廓线雷达和探空测得的风场廓线形状总体接近,两者的风速偏差较小,仅在个别层次和时次偏差大,风速的偏差大小与风廓线风速大小存在正相关关系,除少数情况外风廓线雷达测得的风速均大于探空;两者风向差值随高度的变化规律与风速相反,在中高层较小,低层较大;除01:15时次的500m高度外,其余时次自低层到高层两者观测到的主风向均由偏东北风变为偏西南风,一致性较好;U风和V风散点分布主要沿对角线呈棒槌型,V风质量优于U风,19:15这一时次的风廓线雷达探测U风相对探空资料存在明显系统性正偏差;风廓线雷达探测高度受降水影响较大,在07:15和13:15时次有降水时其探测高度明显高于无降水时。 相似文献
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利用WRF模式,研究了模式水平和垂直网格分辨率对台风“天鸽”（2017）模拟的影响。结果表明:水平分辨率的改变会对台风路径造成一定的影响,这种影响与改变水平分辨率以后所引起的台风强度和结构的变化有关。使用更高的水平分辨率时模拟的台风强度往往更强。此外,改变垂直分辨率对台风的路径模拟也有一定的影响。采用双曲正切的垂直分层方法,提高垂直层数,模式大气的垂直分辨率都有增加,但是在低层和高层垂直分辨率的增加更大。低层和高层垂直分辨率增加,模拟的台风强度增强。模式的水平分辨率和垂直分辨率之间匹配才能比较好地模拟台风,双向嵌套模式在提高嵌套层数的同时也要增加模式的垂直分辨率。台风强度和结构变化密切相关,台风强度增强的重要原因是台风云墙随着分辨率的增加更加陡峭,垂直风速随着水平分辨率的提高逐渐增强。 相似文献
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基于CMA-GD模式预报数据,利用多神经网络的动态权重集成方法,开展了贵州省温度预报订正研究,最终获得本地化温度预报订正产品。结果表明：(1) 在对历史数据检验评估的基础上,利用多种神经网络方法可有效降低模式系统误差,通过BP、BP_GA、WAVENN、GRNN、LSTM等神经网络订正,2020年贵州省0～72 h预报时效的温度平均绝对误差较模式降低0.01～0.17 ℃;(2) 考虑到不同神经网络订正结果的差异性,采用动态权重方案对订正结果进行优势集成可显著提升预报可靠性。经集成后的温度预报效果优于模式直接输出和各神经网络订正结果,2020年贵州省0～72 h预报时效的温度平均绝对误差较模式降低14.93%,预报准确率提升8.24%。此外,动态权重集成后的订正结果还表现出较好的稳定性。基于该方法形成的本地化客观预报订正产品可为提升贵州复杂地形下温度预报质量以及精细化预报服务水平提供参考依据。 相似文献
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