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951.
952.
利用常规和非常规气象观测资料,针对2009年汛期山西境内出现的5次横切变区域性暴雨天气过程进行流型配置、物理量诊断、卫星雷达资料以及可预报性综合分析发现:对流性或混合性暴雨,在暴雨发生前12 h 500 hPa及其以下都具有θse随高度的增加而减小、500 hPa以上都具有θse随高度的增加而增加的特征,稳定性暴雨则具有θse随高度的增加而增加的特征.5次暴雨过程500 hPa副高均为纬向型,700 hPa均有西南急流轴配合以及大陆小高压相伴.分析结果表明:小高压的位置不同导致了不同风向的辐合和不同走向的横切变线产生,急流头向北伸展的纬度不同导致了横切变线所处的纬度差异,直接影响暴雨的落区;低涡的强度不同使得降水量发生明显的差异;高低空系统配置越完整暴雨落区和量级的可预报性也越强;连阴雨过程中垂直速度、水汽通量散度、垂直风切变是提前24 h判断暴雨发生与否的敏感因子,卫星和雷达资料是短时和临近强降水预报的有效工具. 相似文献
953.
954.
955.
The Prediction of Non-stationary Climate Series Based on Empirical Mode Decomposition 总被引:1,自引:0,他引:1
This paper proposes a new approach which we refer to as ``segregated
prediction" to predict climate time series which are nonstationary. This
approach is based on the empirical mode decomposition method (EMD), which
can decompose a time signal into a finite and usually small number of basic
oscillatory components. To test the capabilities of this approach, some
prediction experiments are carried out for several climate time series. The
experimental results show that this approach can decompose the
nonstationarity of the climate time series and segregate nonlinear
interactions between the different mode components, which thereby is able to
improve prediction accuracy of these original climate time series. 相似文献
956.
Fragments of deep-ocean tidal records up to 3 days long belong to the same functional sub-space, regardless of the record’s origin. The tidal sub-space basis can be derived via Empirical Orthogonal Function (EOF) analysis of a tidal record of a single buoy. Decomposition of a tsunami buoy record in a functional space of tidal EOFs presents an efficient tool for a short-term tidal forecast, as well as for an accurate tidal removal needed for early tsunami detection and quantification [Tolkova, E., 2009. Principal component analysis of tsunami buoy record: tide prediction and removal. Dyn. Atmos. Oceans 46 (1–4), 62–82] EOF analysis of a time series, however, assumes that the time series represents a stationary (in the weak sense) process. In the present work, a modification of one-dimensional EOF formalism not restricted to stationary processes is introduced. With this modification, the EOF-based de-tiding/forecasting technique can be interpreted in terms of a signal passage through a filter bank, which is unique for the sub-space spanned by the EOFs. This interpretation helps to identify a harmonic content of a continuous process whose fragments are decomposed by given EOFs. In particular, seven EOFs and a constant function are proved to decompose 1-day-long tidal fragments at any location. Filtering by projection into a reduced sub-space of the above EOFs is capable of isolating a tsunami wave within a few millimeter accuracy from the first minutes of the tsunami appearance on a tsunami buoy record, and is reliable in the presence of data gaps. EOFs with ∼3-day duration (a reciprocal of either tidal band width) allow short-term (24.75 h in advance) tidal predictions using the inherent structure of a tidal signal. The predictions do not require any a priori knowledge of tidal processes at a particular location, except for recent 49.5 h long recordings at the location. 相似文献
957.
集合预报产品在台风麦莎预报中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
为了提高集合预报效果,利用T106L19全球谱模式和增长模繁殖法对台风麦莎制作了13个成员的集合预报,并对其结果进行集合预报产品解释应用研究。首先在离散距离分簇法中,引入方差分析的方法确定分簇基础,然后对集合预报的形势场进行了分簇,相对于以往采用96小时样本为分簇基础进行分簇的方法,分簇效果提高明显,分簇结果能给出台风移动的几种可能路径及其概率;其次对要素随时间的演变利用系统聚类法进行了分类,根据分簇平均图可以确定几个可能的台风登陆地点,制作了这些特殊点要素分类烟羽图,通过分析要素随时间的演变特征,提高对台风登陆地点和时间的预报精度;最后制作了盒须图,通过盒须图中数据组主体以外的数据点,确认出值得注意的一些特殊集合成员的预报结果,减少了小概率事件的漏报率。研究结果表明,将方差分析引入离散距离分簇法,要素烟羽聚类法以及盒须图的应用有利于提高和改善集合预报效果,集合预报产品解释应用效果得到改进。 相似文献
958.
959.
美国强对流预报主观产品现状分析 总被引:1,自引:1,他引:0
为了全面反映美国强对流预报主观产品现状,同时也为推进我国国家级强对流天气预报业务建设提供思路,通过研读相关文献、最新技术报告和专家咨询等方式,对当前美国国家级强对流天气预报业务的产品类型、制作、发布规范等最新进展进行了比较详细的分析,并对我国国家级强对流天气预报业务建设提出了初步设想。通过分析看到,美国的强对流预报业务产品,以概率分类预报为主要形式,是以预报员为主体的综合主观预报产品。现已形成了一个比较系统的短时、短期、中期预报业务产品系列。以其为参照,我国强对流预报业务发展须加强四个方面的工作:第一,强对流天气气候学分析、诊断技术的研究应用;第二,基于高时空分辨率的中尺度数值预报系统的客观产品的研发和应用,强对流分类预报方法的研制;第三,专门预报员队伍的建设;第四,科学的业务流程和高效的综合监测传输。 相似文献
960.
初始场中尺度信息对暴雨预报的影响 总被引:3,自引:1,他引:2
由于观测资料分辨率与模式分辨率的不同,利用高分辨率模式对暴雨进行预报时,常规观测资料形成的初始场不能直接分辨出中尺度系统,这种中尺度系统特征的缺少可以认为是初始场的一种信息误差。利用中尺度天气分析的尺度分离方法可以提取这种中尺度信息。通过分析初始场中尺度信息的结构、演变特征及其对暴雨预报影响的机理,发现初始场中尺度信息的结构在主要雨带的对流敏感区具有明确的天气学意义,包含了有利暴雨产生的信息;其能量随时间也是增长的,特别是在积分12小时以后,能量迅速增长然后趋于稳定,超过了初始随机扰动的能量增长。利用减弱和增强初始场中中尺度信息的两种初始场作暴雨预报,其结果反映了初始场中尺度信息对暴雨预报的重要性,特别是对雨团位置和强度的预报,这些信息会直接影响暴雨的精细预报。 相似文献