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141.
高时空分辨率三维风场在强对流天气临近预报中的融合应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以业务应用为目标,开展高时、空分辨率三维风场在强对流天气临近预报中的融合应用研究。运用北京快速更新多尺度分析和预报系统集成子系统(RMAPS-IN,Rapid-refresh Multi-scale Analysis and Prediction System-Integration),对雷达四维变分分析系统(VDRAS)30 min临近预报的高时、空分辨率三维风场作为数据源与自动气象站风场观测进行快速融合处理。结果表明,以VDRAS临近预报风场取代数值模式预报场作为融合初猜场后形成的分析结果对于风场有明显的改善:(1)长时间序列客观检验结果表明,地面10 m高风场U/V分量绝对误差分别为0.05和0.06 m/s。实时融合对未来预报的影响随着预报时效的延长,U/V分量的绝对误差不断增大。(2)对于11个强对流个例,地面10 m高风场风速均方根误差降低0.3 m/s,风向均方根误差降低13°;边界层三维风场,风速均方根误差降低0.8 m/s,风向均方根误差降低10°。平原站点融合以后风速、风向预报效果有较大改善,山区站点融合以后改善相对较小。(3)通过对2017年7月20日暴雨和7月7日雷暴大风个例的详细分析,发现融合基于雷达资料四维变分同化获得的高分辨率临近预报风场对各对流系统中的中尺度结构特征给出了更加细致准确的描述。 相似文献
142.
利用2009—2018年冬季北京地区200多个自动气象站逐时10 m风速、风向观测数据,分典型区域(山区、山区与平原过渡区、平原区、城区)研究北京地区冬季近地面风的精细特征,并使用有完整记录的2 a(2017和2018年)冬季延庆高山区不同海拔高度10 m风逐时观测数据,多视角分析高山区不同海拔高度近地面风的特征和成因,以深刻认识北京地区复杂地形条件下冬季近地面风的特征和规律。结果表明:(1)北京地区冬季近地面平均风受西部北部地形、城市下垫面粗糙度和冷空气活动共同影响,平均风速沿地形梯度分布,山区高平原低,平原中又以城区风速最小;盛行西北风和北风,在城区东、西两侧盛行风出现扰流,在山区和过渡区一些地方还存在与局地地形环境明显关联的其他盛行风向。(2)4个典型区域冬季近地面风速日变化均表现为白天风速大于夜间,午间风速最大的“峰强谷平”单峰特征,这一特征的稳定性在城区高、山区低。(3)4个区域冬季弱风(< 1 m/s)频率为31%—42%,城区较高、山区较低;强风(> 10.8 m/s)频次则是山区多、城区少,强风风向主要表现为偏西—偏北,与冷空气活动密切关联;城区、平原区和过渡区偏南风频率均为极小,暗示北京“山区—平原”风模态在冬季是“隐式”的、不易被直接观测到。(4)近地面风的水平尺度代表范围在延庆高山区高海拔处明显大于低海拔处,海拔1500 m附近(平均的边界层顶高度)是延庆高山近地面风速日变化特征的“分水岭”,低于该海拔高度时近地面风速日变化表现为前述“峰强谷平”单峰特征,而高于该海拔高度时近地面风速日变化则呈现相反特征,即夜间大白天小、午间最小的“峰平谷深”特征,这是由边界层湍流活动的日变化及伴随的低层自由大气动量向边界层内下传所致。(5)延庆高山近地面风速大体上随观测高度而增大,高海拔站点日平均风速数倍于低海拔站点。白天—前半夜,海拔约2000 m的站点冬季盛行偏西风,风向变化不大,但风速为2—12 m/s;1000 m左右的低海拔站则风速比较稳定(< 6 m/s),风向从午间至傍晚相对多变。 相似文献
143.
京津冀地区低层局地大气环流的气候特征研究 总被引:3,自引:0,他引:3
本文采用2007-2016年的中尺度数值模拟结果和15个地面气象站观测资料,定义了局地风场表征风速,研究京津冀平原地区局地大气环流日变化的气候特征,并对区域大气污染及其输送的影响进行分析。此外,对2016年12月30日至2017年1月7日北京地区跨年大气重污染过程进行了个例分析。得到结论:京津冀平原地区低空风场变化是天气系统与局地大气环流共同作用的结果,山谷风环流致使太行山和燕山沿线平原地区大气边界层内的长年主导风向为偏北和偏南;太行山和燕山沿线地区山谷风环流本身呈顺时针旋转的日变化特征,夜间至早晨谷风转向山风,午后至夜间山风转向谷风;在午后谷风向山风转向期间,容易形成沿太行山东麓和燕山南麓、自南向东北的"弓形"气流输送通道,此气流输送通道在1月于21时左右形成,持续时间大约3 h,在7月于18时左右形成,持续时间可达9 h;冬季午后至晚间盛行谷风时,受山体的阻挡,污染物容易在山前累积,导致污染浓度增高;夏季同样的情况会发生在后半夜。 相似文献
144.
随着大规模的风电并网,风电所具有的间歇性与随机性对电力系统的稳定性产生了很大的影响,风电功率预测成为当前解决该问题重要的方式之一.本文利用长短期记忆(LSTM)网络良好的时序记忆特性,将小波分解技术与LSTM深度网络结合,提出基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测模型.首先通过小波分解技术将原始时间序列进行平稳化处理,再建立各子序列样本的LSTM网络预测模型,借助最大似然估计法估计预测误差的高斯分布函数,最终实现对未来4 h时刻的风电功率概率区间预测.最后,采用中国东北某风电场数据对所提方法进行算例分析,结果表明,将小波分解与深度学习方法结合可以较好地提高预测的精度,提高概率预测的区间可靠性. 相似文献
145.
为研究暴雨过程中逆风区特征及应用判据,统计分析2010—2017年山东临沂地区暴雨过程中的多普勒雷达观测资料,结果表明:暴雨过程中,风暴内的垂直环流是造成逆风区发生发展的直接原因;逆风区表现为β中尺度和γ中尺度,其形态在不同天气类型下有明显差异;逆风区持续阶段降水强度增大,持续时间与过程累积雨量呈正相关;当雷达最低仰角识别到逆风区,其厚度≥4.0 km、强度≥15 m·s-1、径向速度绝对值最大值≥5 m·s-1且持续30 min以上时,风暴常明显发展,相关特征可用于预报风暴和暴雨的发展。 相似文献
146.
2019年3月,利用相干多普勒测风激光雷达首次在辽东湾西部绥中地区进行了风廓线测量试验。根据研究区域海岸线走向采用风向的十六分位法定义局地海风和陆风,分析和提取海陆风特征验证了多普勒测风激光雷达在春季季风间断期间观测海陆风的可行性,并计算和分析了大气边界层湍流能量的变化以及回流水平变化等特性。结果表明:1)绥中地区春季存在明显的海陆风环流特征,测风激光雷达观测海陆风出现的时间与地面自动气象站观测的数据较为一致,符合海陆风日的定义。2)海陆风日发生时,水平局地回流指数(RF)较小,1.2 km以下的RF值小于0.5,使得污染物循环累积,较易形成雾霾天气;但是海风时大气边界层的高度可达1 km以上,有利于低层大气污染物向高层扩散,减轻低层大气污染。研究结果为该地边界层参数化方案的设计和污染的防治提供了参考依据。 相似文献
147.
利用偏最小二乘回归技术,将预报产品作为自变量,相应的自动气象站观测资料作为因变量,对2013-2016年冬季浙江省中尺度区域模式预报近地面风速进行订正和评估。所选956站中多数站点风速订正后有所改善,通过定量分析可知浙江西部地区整体改善效果最好,其中效果明显站点占91.7%;中部地区改善效果明显站点占86.5%;东部沿海地区改善效果略差,明显改善的站点占67%。各地级市整体表现均不错,除舟山地区为49.9%外,其他地区风速改善比例均超过50%。选取2017年1月20日浙江东北地区沿海大风过程分析发现订正后的风速与观测风速更为接近,在定海大岛站点(靠里)中表现尤为明显,订正后的结果具有显著参考价值。 相似文献
148.
利用CLC-11-D型边界层风廓线雷达的5波束观测数据,对比分析了晴空、稳定性降水和对流性降水等不同类型气象条件下边界层风廓线雷达测风的准确性,并对2016年3月1日—2017年2月28日共计7300时次的晴空观测资料进行了测风质量评估,得出结论如下:在晴空条件下大气均匀稳定,水平风速和风向测量精度要优于稳定性降水和对流性降水天气,降水出现前后环境大气扰动较大是导致稳定性降水和对流性降水天气下测风精度较差的原因;150 m以下近地层高度的测风质量较差,与地杂波干扰较强有关;夏季有效探测高度最高可达6300 m左右,春秋季有效探测高度比较接近,分别为2000 m和2500 m左右,冬季有效探测高度最低,仅为1100 m左右;4个季节测风质量评估达标高度分别为900、4000、2200 m和1100 m,大气环境的湿度条件和水平风速、风向标准差的波动是影响测风质量评估的重要因素。 相似文献
149.
对伊犁河谷地区初冬降水条件下风廓线雷达资料评估其数据获取率并与探空资料进行对比分析,定义两者风向偏差在10°以内或风速偏差在1 m/s范围的样本为有效样本,分别用E_v和E_d表示风速有效样本比率(风速有效样本数/总样本数)和风向有效样本比率(风向有效样本数/总样本数)。结果显示:超过80%数据获取率的高度,降雨时为3000 m,降雪时达到预设2000 m;降雪时E_v和E_d均比无降水时高,且降雪量大小与风廓线的探测高度呈正相关,降雪量大小对E_d有明显影响,对E_v无明显影响;比较不同高度数据,降雪时0~3 km范围的E_v和E_d值均比无降水时高30%左右,无降水时3~5 km范围的E_d接近100%。 相似文献
150.
基于多普勒天气雷达的低空多普勒速度的切变识别算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
低空风切变是影响航空器起飞和着陆安全的重要因素,利用多普勒天气雷达径向速度数据,从风的空间和时间变化上对低空风切变的识别进行了研究,并利用一次飑线过程和一次低空急流过程的资料对识别算法进行了验证。识别算法的核心是分别计算二维合成风切变、垂直风切变和时间风切变。在计算二维合成风切变时,先利用风切变强度因子自适应地选择拟合“窗口”的大小,再利用最小二乘线性拟合方法,得到水平风切变。结果表明:自适应多尺度最小二乘法得到的合成风切变,在低空风切变识别效果、切变连续性和边缘数据处理等方面都优于我国多普勒天气雷达的PUP合成风切变;垂直风切变反映了雷达径向速度的高低空配置情况;时间风切变可提供径向速度随时间的变化情况。算法还可应用于民航机场低空风切变的识别和预警。 相似文献