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371.
本文利用天津地区国家气象观测站2016-2017年常规观测数据和欧洲中心数值模式数据,建立降水和相对湿度协同统计订正算法并检验评估,结果表明:观测资料显示降水量级越小,其相对湿度的离散度越大,且日变化特征。雨量越大、降水持续时间越长,相对湿度稳定在90%以上。模式预报降水时的相对湿度分布离散度较大,需订正。基于降水与相对湿度的统计关系,建立的降水和相对湿度协同算法,算法对于小雨的相对湿度订正偏高,而对于中雨以上订正偏低;协同订正效果不理想的可能原因是模式数据的时间分辨率不高,协同统计算法还有待进一步优化。 相似文献
372.
373.
利用南疆西部近20 年暖季(5-9 月)多源气象资料,通过箱线图的形式对冰雹(102 次)和短时强降水(159次),以及上述个例中的特强强对流个例的关键环境参数分布特征和预报阈值进行讨论。结果表明:(1) 850 hPa和500 hPa之间的温差、地面至700 hPa露点温度、大气可降水量和暖云层厚度等关键参数的分布特征可以区分短时强降水和冰雹。短时强降水和冰雹对应参数的最低阈值:850 hPa 和500 hPa 间温差分别为29 ℃、31 ℃、地面至700 hPa露点温度分别为4 ℃和-3 ℃、对流有效位能分别为1152 J·kg-1和1470 J·kg-1、0-6 km垂直风切变分别为4.0 m·s-1和7.0 m·s-1。(2) 强降水暖云层厚度最低阈值为1.2 km。冰雹适宜的融化层高度在3.5~4.3 km;(3) 特强强对流天气主要体现在水汽条件有所加大、对流有效位能的增大、有效抑制的减小和0-6 km垂直风切变的增强。同时,对南疆西部强对流天气短临预报的潜势进行初探,为本地分类强对流天气智能网格预报奠定基础 相似文献
374.
利用贵州省普安磨舍光伏电站2020年逐15 min的光伏发电功率、辐射资料与气象站资料,对光伏发电功率变化特征及影响光伏发电功率的气象因子进行分析,建立了光伏发电功率的预测模型,并利用CFSv2模式资料开展月内预测检验。结果表明:光伏电站发电功率呈现早晚低、中午高的单峰型日变化特征,其中春季发电功率值最大,夏季次之,冬季最小。影响光伏发电功率最关键的气象因子为总辐射和日照时数,其相关系数均在0.9以上。5种组合的线性回归预测模型检验结果显示,利用平均气温、最高气温、日较差建立的预测模型预测效果最好,而利用单一气象因子的预测效果最差。为增加光伏发电功率的预测准确率,可根据预测服务需求,并用延伸期模式资料开展光伏发电功率滚动订正预测。 相似文献
375.
本文利用贵州省2010—2017年630次降雨型滑坡资料以及国家气象台站和区域自动气象站逐小时降水资料,分析了贵州省降雨型滑坡的时空分布特征。基于5个不同时效降水指标与滑坡累积发生概率的拟合曲线公式,得到不同概率对应的5个降水指标的降水阈值,建立贵州省降雨型滑坡预报模型,并利用2018年新增滑坡样本对预报模型进行检验。结果表明:贵州省降雨型滑坡高发期主要集中在5—7月,其中6月滑坡发生概率最高,约48.6 %;7月次之,约34.9 %。当R1h、R3h、R6h、R24h、R3d分别大于等于26.9 mm、48.9 mm、62.9 mm、79.5 mm、92.0 mm时,发布滑坡预报预警。在降雨型滑坡预报模型中,随着5个不同时效指标的降水量增大,降雨型滑坡累积发生概率变化呈现前后增加缓慢,中间快速增加的变化特征。模型检验结果表明贵州省降雨型滑坡预报模型有一定的准确性,且5个降水指标均具有一定的实用性,其中利用R3d开展降雨型滑坡预报准确率最好。 相似文献