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111.
三种非线性回归逐时气温预报比较订正 总被引:1,自引:0,他引:1
选取ECMWF和T639的2013年1月至2014年12月的数值预报场构造预报因子,基于神经网络、支持向量机和构造函数的非线性方法,预报地面逐时气温。试验结果显示,在单个方法预报误差较大时,3种方法的偏差订正集成方法更利于减小误差,通过偏差订正,3种非线性方法预报效果良好,平均绝对误差减小了0.5 ℃。在近1年独立样本的预报检验中,集成方法、神经网络、支持向量机和构造函数预报的平均绝对误差分别为1.5 ℃、1.7 ℃、1.8 ℃和1.4 ℃,总体上构造函数预报更为准确。 相似文献
112.
利用2010~2014年巴中区域自动站资料、高空实况资料、地面实况资料以及雷达资料,分析了巴中短时强降水(小时雨量≥20mm)的年际、月际、主要发生时间段和落区、强度特征以及短时强降水和海拔高度关系。研究并总结了巴中发生短时强降水的影响系统、概念模型、物理量预警指标、雷达预警指标,为今后预警巴中短时强降水提供参考。 相似文献
113.
层状云降水中,0 ℃层融化效应会引起雷达反射率因子局部增大,若不进行订正,则会高估雷达估测的降水.本文提出一种基于新一代天气雷达反射率因子垂直廓线的0 ℃层亮带自动识别与订正算法,以减小因亮带造成的降水高估.本研究首先对降水类型进行分类,在SHY95的基础上增加了垂直方向的反射率因子三维特征,避免亮带的反射率因子高值区被误识别为对流云区;其次,在层状云区识别出一个可能的亮带影响区,在其中查找亮带,采用旋转坐标系法精确的识别亮带的顶、底高度;最后,利用最小二乘法拟合亮带上、下层的斜率,平滑垂直廓线(VPR,Vertical Profile of Reflectivity)的显著突出部分.将该方法应用于北京地区2010—2011年10次包含亮带的降水过程,得到的亮带订正后的均方根误差ERMS、平均绝对误差ERMA、平均相对误差BRM值较初值均有显著减小(分别减小1.538 mm,0.417和0.468).结果表明,该方法能够有效地识别与订正亮带,使得定量测量降水精度有所提高. 相似文献
114.
该文利用2002-2011年10 a的常规观测资料,筛选出贵阳单站24 h强降水、12 h强降水及6h强降水个例.对大气温湿类、层结稳定度、热力及能量类物理指标与强降水进行相关性统计分析,确立了相关性较好的常用物理指标(IQ、K、mK、SWEAT、Tg).通过分析降水前后其物理指标的变化特征,并利用成功指数建立指标预警阈值.再利用逐步消空法和BP神经网络集成方法对指标进行集成,得到相应的预报模型,从而建立了贵阳强对流天气未来0~6h,0~12h的潜势预报的预警预报指标,对贵阳地区降雨预报具有一定的指示作用.分析表明,利用逐步消空法建立的预报模型要优于BP神经网络集成的模型. 相似文献
115.
2013年7月1日午后至夜间,华北出现一次区域性暴雨和局地大暴雨过程。局地极端降水出现在河北省邢台市宁晋县四芝兰镇,过程雨量409 mm,其中当日17—19时连续2 h雨量超过100 mm。利用常规高空和地面观测资料、NCEP再分析资料和石家庄新一代天气雷达资料,探讨了宁晋极端短时强降水的形成原因。主要结论是:(1)低槽、冷锋、副热带高压及其外围低涡切变线为其主要影响系统,海南附近台风远距离影响加强了水汽自南向北的输送,半定常的地面辐合切变线对新生对流的触发和已有对流的维持及加强起到重要作用;(2)宁晋最强降水期间,其上空具有较强的垂直风切变,有利于高度组织化的对流系统发展;(3)对流系统的后向传播使回波主体移动缓慢、持续时间长,而回波强度大和雨强很强,则导致四芝兰镇极端强降水,此外,具有弱中气旋的超级单体相对较长时间的影响使其对四芝兰镇强降水具有重要贡献;(4)产生极端降水的对流系统属于高质心发展强烈的大陆强对流型,而非更易导致强降水的低质心系统。同时,针对众多学者研究北京"7.21"特大暴雨得到的一些结论进行了进一步探讨和验证。 相似文献
116.
双多普勒雷达风场反演对一次后向传播雷暴过程的分析 总被引:2,自引:1,他引:1
利用常规观测、雷达和加密自动站资料,对2013年9月13日上海地区的一次以后向传播为主要特征、伴有强降水和大风的强对流过程进行了分析,并采用双多普勒雷达风场反演等技术,对其形成的环境条件及后向传播机制进行了研究。由于上海连续多日处在副热带高压(副高)西北侧边缘,具备了充足的水汽和较强的不稳定条件,地面辐合线在上海北部触发了初始对流,其出流与地面风场的辐合在西南侧不断触发出新的对流单体,出现了与引导气流相反、指向西南方向的雷暴传播矢量,当单体的新生传播速率大于引导流速率时,雷暴整体产生了与引导气流相反的后向移动。针对该后向传播机制的研究表明:对流单体强下沉运动形成的阵风锋在其西南方向与环境西南风辐合,并与该处原有的地面辐合线碰撞造成更强烈的上升气流,触发新的单体生成,新单体发展成熟后产生强降水和强下沉运动,加强和维持了其西南侧的阵风锋,使得阵风锋向西南方向推进并继续触发新单体生成;风场反演的垂直运动分布和演变也显示了多个对流单体从东北向西南依次表现出消散、成熟和新生阶段的特征。因此,本次过程中形成了"雷暴单体新生发展—成熟后缓慢东北向移动—产生强降水、下沉运动和大风在其西南侧触发新单体"的循环;向西南方向推进的地面阵风锋与原有的地面辐合线共同形成了雷暴西南侧局地锋生区,与新生对流区的位置一致,是该次过程后向传播的主要原因。 相似文献
117.
“频率匹配法”在集合降水预报中的应用研究 总被引:8,自引:1,他引:7
基于“频率匹配法”的思路,采用两种方法进行了集合降水预报的订正研究,一种方法是利用集合成员降水频率订正简单集合平均平滑效应的“概率匹配平均”法,另一种方法是利用实况降水频率订正集合成员降水预报系统偏差的“预报偏差订正”法,通过个例和批量试验,结果表明:(1)概率匹配平均法可以矫正简单集合平均的平滑作用所造成的小量级降水分布范围增大而强降水被削弱的负作用,这种改进对强降水区更显著,并且集合系统离散度越大这种改进也越大;但该方法对预报区域内总降水量的预报没有改进作用,不能改善预报的系统性偏差.(2)虽然预报偏差订正法对降水落区预报的改进有限,但可以订正模式降水预报的系统性误差,改进雨量预报以及集合预报系统的离散度特征和概率预报技巧;直接对集合平均预报进行偏差订正的效果优于单个成员偏差订正后的简单算术平均.(3)在对每个集合成员的降水预报进行偏差订正后,概率匹配平均仍可改善其简单平均的效果,因此在实际业务中,应该综合采用上述两种方法,以获得在消除系统性偏差的同时各量级降水分布又合理的集合平均降水预报. 相似文献
118.
GRAPES_RAFS系统2 m温度偏差订正方法研究 总被引:7,自引:5,他引:2
本文通过对2013年6月20日至7月20日GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)_RAFS(Rapid Analysis and Forecast System)系统每天8个时次每3h的2 m温度预报进行分析,发现各时次的预报均能较好地表征2 m温度日变化特征,但预报与实况存在一定的偏差,其中西藏东部川西高原、云贵高原、江南武夷山脉偏低于实况可达3℃,而华北地区偏高于实况3℃以上.为了减小GRAPES_RAFS系统偏差对2m温度预报的影响,本文采用平均法、双权重平均法、滑动平均法和滑动双权重平均法分别对GRAPES_RAFS系统2 m温度预报产品进行偏差订正,并对订正前后的结果进行检验分析和对比.结果表明:2 m温度订正后的平均误差大部地区减小到(一1~1℃),而均方根误差大部地区降低到2.5℃内.对于偏差较大地区,订正效果更为明显,如西藏东部川西高原,经过订正,平均误差绝对值由订正前3℃以上降低到1℃内,而RMSE由订正前4℃以上控制到3℃内.对比四种订正方法,双权重订正方法与平均法订正整体效果接近,但对个别站点,双权重订正法要优于平均法,经过滑动的订正方法比无滑动的订正方法订正效果更好,订正效果最好的是滑动双权重平均法,全国平均误差大部分在(-0.5~0.5℃)内,不超过(-1~1℃)的范围. 相似文献
119.
利用NCEP/NCAR(2.5°×2.5°)再分析资料和常规、非常规观测资料,通过环境场和中尺度特征较全面细致地分析了孟加拉湾风暴费林(Phailin)对西藏特大暴雪的影响。研究表明:“费林”对强降水的影响主要是登陆减弱为低压后,低压云系分两个阶段形成三个中尺度对流云团,对流云团在南支槽的作用下上高原。而强降水的发生和南风风速的大小有直接的对应关系,西南低空急流建立后西藏南部才出现强降水,而低空急流的建立是靠南支槽的贡献。南风风速和强降水的这一重要关系为此类天气提供了预报着眼点。 相似文献
120.
汛期强降水过程与月内低频降水的联系及其可能机制 总被引:3,自引:0,他引:3
利用1981 2010年中国753站逐日降水观测资料、NCEP/NCAR第二套逐日再分析资料及实况天气图等,选取长江中下游32次大范围持续性强降水过程,分析了该类强降水过程与月内(10~30天)低频降水的联系,并重点讨论了形成该类强降水过程的可能机制。结果表明:(1)长江中下游夏季降水具有显著的月内低频振荡周期。大范围持续性强降水过程基本位于降水低频振荡的峰值阶段。(2)梅汛期(6 7月)月内低频降水峰值位相前期,西太平洋副热带高压(下称西太副高)西伸北进,高低空急流发展加强。在强降水过程发生期,高中低层配置出现垂直方向上的最佳耦合;而台汛期(89月)低频降水峰值位相前期,西太副高东退南撤,低空急流逐渐南落至长江中下游东南部,与高空急流相配合,为强降水过程的发生提供了有利条件。(3)梅汛期东北亚低频位势高度低值区南下,与中纬太平洋西传的低频波列在长江中下游汇合。同时西太副高发展加强,造成了长江中下游降水峰值位相南高北低的低频位势高度分布,有利于强降水过程的发生;台汛期伴随从热带西太平洋到日本海低频波列的西北向移动,菲律宾东北部的低频气旋及其北侧低频反气旋的降水峰值位相分别移至长江中下游和东北亚地区,导致暖湿、干冷气流在长江流域交汇,进而造成强降水过程。(4)菲律宾以东洋面低频强对流可作为梅汛期和台汛期强降水过程发生的前期热带信号,提前低频降水峰值位相10天左右。 相似文献