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941.
为满足长江上游流域梯级水利枢纽的运行生产对精细化气象服务的需求,设计研发了长江上游流域数值预报产品误差分析与订正系统。该系统实现了长江上游流域内T639、欧洲、日本等数值模式预报产品及实况的实时收集处理和误差统计对比分析,提供了降水和数值预报天气形势场的自动客观订正产品,同时通过图形化界面的预报产品主观订正平台,实现了长江上游降水预报产品的制作输出以及各类误差分析数据的统计查询、对比显示,为综合有效的利用多种预报产品开展流域高质量、精细化的预报业务提供了支撑。该系统已在三峡梯调通信中心投入业务运行,运行情况表明该系统运行稳定、操作方便,具有较好的订正效果,在流域强降水天气过程的预报服务中发挥了重要作用。 相似文献
942.
降雨对微波的衰减作用在雷达探测和信号通信中有着不可忽略的影响。本文利用近年来出现的微波链路测量新方法,研究了利用微波链路进行天气雷达回波衰减订正的方法。微波链路可以直接获取传播路径上的总衰减,基于此建立衰减订正的约束条件,并利用前向迭代法对天气雷达回波进行逐库订正。首先从现有衰减订正的理论出发,通过确定微波链路衰减参考值、雷达衰减订正算法和衰减系数,建立基于微波链路的天气雷达衰减订正模型;搭建9.47GHz微波链路测量试验系统,对X波段雷达进行衰减订正试验。针对一次个例进行分析,与自动雨量站同步对比观测试验表明:订正后的雷达反射率因子明显高于雷达实测反射率因子;订正后雷达估测的降雨量与自动雨量站的观测差值减小;累积降雨量绝对偏差由-6.11mm减小到1.04mm,相对偏差由0.99%减小到0.17%;订正后估测的降雨强度与雨量计的相关性得以提高。该订正算法主要通过对参数的调整,使得k-Z关系更符合实际,从而提高了探测精度,验证了该方法的可行性与准确性。 相似文献
943.
基于逐步回归模态投影方法的BCC气候系统模式ENSO预报订正 总被引:2,自引:0,他引:2
本文利用国家气候中心气候系统模式(Beijing climate center climate System Model,BCC_CSM1.1m)提供的1991—2014年海表温度回报数据,将逐步回归模态投影方法(stepwise Pattern Projection Method,SPPM)应用到改进BCC_CSM1.1m模式El Nino和南方涛动(ENSO)预报研究。SPPM是一种经验性模式误差订正方法,其主要思路是在大尺度模式预报因子场中找寻出与格点观测预报变量相关性高的信号,通过投影将这种信号反演出来,然后建立回归方程得到订正后的预报结果。本文交叉检验和滚动独立样本检验的结果表明,利用SPPM可以有效地提高BCC_CSM1.1m气候系统模式的预报技巧,尤其是在热带太平洋地区以及印度洋海区,24年交叉检验Nino3.4指数提前6个月预报的相关系数技巧可以提高8%~10%,预报误差得到显著降低。不同季节SPPM订正效果略有不同,其中对秋季的预报技巧提升最为显著。与此同时,交叉检验结果还显示,SPPM对El Nino中心纬向位置的预报也有一定程度的改进。 相似文献
944.
北极地区风观测资料较少,工程气象参数的分析主要依靠国际交换站资料。但是,国际交换站资料为定时资料,并且存在较多质量问题。因此,在利用国际交换站资料时,需先对其进行质量控制,并且要考虑定时资料的转换。由于缺少其他参考资料,国际交换站资料的质量控制主要根据北极地区天气气候特征,通过时间一致性、空间一致性和要素间一致性检验进行。由于重现期风速需用年最大风速(通常是10 min平均风速)计算,鉴于定时资料中可能没有出现年最大风速,而目前又没有较好的定时资料向逐时资料转换的方法,因此,主要通过从定时资料统计得到的年最大值计算的重现期风速进行订正得到重现期风速。订正的方法是根据我国部分风速较大地区的观测结果,引入风速方差,建立定时资料与年最大风速资料计算的重现期风速之间的关系,然后利用此关系订正北极喀拉海和拉普捷夫海沿岸定时资料计算的重现期风速,得到了50年和100年一遇的风速。 相似文献
945.
面对数值天气预报模式发展中的制约,如今气象界提出了预报员数据同化(data assimilation,DA)的理念,即将预报员的能力有机地融入到数值预报模式中以便发挥各自的优势。人工订正位涡改进模式初始场技术即充分体现了这一理念,其原理是利用了在中、高纬度气旋性环流场中,位涡(potential vortictiy,PV)场和卫星水汽图像(satellite water vapor imagery,WV)较好的对应关系检验数值预报,进而利用位涡的可反演性通过人工修改位涡场来订正数值预报,并已在部分国家实践中证明有着显著的改进模式预报性能的效果。本研究将通过分析对流层中高层的动力活跃区、位涡分布和卫星水汽图像暗区的关系检验模式偏差,进而通过人工订正位涡场和位涡反演,实现对模式初始场的修改,为预报员主观订正模式初始场、改进模式预报能力提供完整的技术流程。 相似文献
946.
947.
本文利用CMAP月降水资料、NCEP再分析资料、NOAA的ERSST资料和日本气象厅海气耦合模式(MRI-CGCM)的输出结果,从东亚夏季风气候态、主模态和年际变率等方面分析了MRI-CGCM模式对东亚夏季风的预测性能,并且利用观测的东亚夏季风指数(EASMI)与模拟PC(principal component)的关系建立多元线性回归方程来订正EASMI(简称PC订正法)。结果表明:MRI-CGCM模式能够较好再现东亚夏季风降水和低层风场的气候态,但模拟的西北太平洋反气旋偏弱、偏东,使得模拟的副热带地区降水量偏小。模式较好地模拟出东亚夏季风降水第一模态(EOF1)及相应的低层风场,能够较好再现出EOF1对应El Ni?o衰减位相;模拟降水的EOF1与观测之间的空间相关系数(ACC)为0.72,且能较好地再现其对应的年际变率,其时间系数PC1与观测之间的相关系数为0.41,能模拟出观测EOF1的2 a和5 a主导周期;但模拟的我国以东梅雨锋区雨带位置偏南,这与模拟的西北太平洋反气旋位置偏南有关。模式对降水第二模态EOF2的模拟能力比EOF1明显下降,模拟EOF2与观测之间的ACC降到0.36;虽然模式能较好地再现出EOF2对应El Ni?o发展位相,但模拟的西太平洋反气旋位置偏南,使得雨带位置偏南,模拟的我国梅雨锋区雨带位于江南,与观测场上江南少雨相反。模式较好地模拟出我国东部夏季降水和气温空间异常分布和年际变化,模拟与观测夏季降水和气温的多年平均ACC分别为0.74和0.68。模式模拟我国东部、江淮流域和华南地区夏季降水多年平均PS评分分别为69、70和68分,略高于我国夏季降水业务预测多年平均评分(65分)。模拟的我国东部夏季气温与观测多年平均PS评分为74分。PC订正后EASMI与实况的相关系数由0.51提高到0.65、符号一致率由84%升到91%、标准差由0.75增大到1.4、大于1个标准差年数由6年变为12年,订正后在模拟变幅偏小和梅雨锋区雨带偏南等方面均有一定的改善,对应西太平洋反气旋位置和梅雨锋区雨带位置与实况较为吻合。 相似文献
948.
《青海气象》2016,(3)
根据青海省50个国家级地面观测站最大冻土资料和站址迁移情况,采用t检验和标准正态检验(SNHT)方法,对各站迁站前后年最大冻土资料序列进行了均一性检验,结果表明:t检验有13个站15次、SNHT检验有10个站共10次因站址迁移造成了资料序列不连续,共有9个站9次迁站年份年最大冻土资料序列存在非均一性。针对检验结果,结合青海气候变化情况,对资料不连续的迁站年份逐一进行甄别,确定利用SNHT方法对9个站年最大冻土深度进行订正。对各站1961—2013年因冻土项目开展较晚或缺测的不完整资料序列,用待补台站与参考台站线性拟合的方法进行了插补延长。最终形成了青海省50个国家级地面气象观测站1961—2013年年最大冻土资料数据集,为青海高原气候变化和科学研究提供基础数据。 相似文献
949.
雷达定量降水估测可以提供时间连续、水平分辨率高和覆盖范围广阔的降水产品,目前已成为气象监测的重要手段之一。尽管当前针对不同地区雷达估测降水的方法有了长足的发展,但是复杂地形区的雷达降水估测效果仍需改进。本文针对青藏高原东北边坡复杂地形区雷达降水估测,在固定经验Z-I关系、云分类经验Z-I关系、回波分级统计Z-I关系3种已有算法的基础上,建立了基于准稳定移动窗口的地理地形因子实时动态调整降水估测订正算法,并利用2017-2018年汛期临夏地区降水天气个例开展估测效果评估。结果表明:未经订正算法估测降水值往往较实况观测值偏小,而经过订正后的估测降水平均值与观测实况较为一致;不同算法对于小量级降水估测的累计概率分布(CDF)与观测实况偏差较大,而随着降水量级逐渐增加,估测降水的CDF与实况观测逐渐接近,基于回波分级统计Z-I关系的订正算法估测性能更为稳定;不同算法估测降水量的误差差异较大,未订正算法对所有降水以低估为主,基于回波分级统计Z-I关系订正算法和基于固定经验Z-I关系订正算法的整体估测偏差较小;未经订正算法对对流性降水天气主要降水落区估测较好,但对降水强度估测较差,而订正后估测效果... 相似文献
950.
降水是在多种天气系统和复杂物理过程共同影响下形成的,因此降水预报难度较大。由于数值预报模式的局限性,使得模式预报产品存在一定误差。为探讨更加有效的模式预报产品误差订正方法,基于奇异值分解(SVD)与机器学习(多元线性回归、套索回归、岭回归)构建订正模型,对2007—2019年4月1日—6月30日华南前汛期欧洲中期天气预报中心(EC)模式降水预报产品进行误差订正试验。结果表明:基于SVD与机器学习相结合的订正模型能有效降低EC模式降水预报产品在华南的预报误差,均方根误差最大优化率达4.2%,累计超过69%的站点得到不同程度的优化;SVD与机器学习相结合的订正模型能很好地处理因子间共线性问题,具有更好的鲁棒性;而对多个订正模型加权集成,均方根误差优化率达5.7%,累计超过77%的站点得到优化,显然加权集成方法订正效果不仅优于EC模式预报产品,也优于参与集成的任一订正模型。 相似文献