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101.
为了更好地发展旅游事业,本文以四川省2006~2016年21个站点的气象数据为基础数据,运用奥利弗温湿指数和IDW空间插值法对四川省旅游气候舒适度进行评价。结果表明:(1)从总体上看,四川省旅游气候舒适度差异显著,呈现出西部较高、东部较低的特征;(2)从季节上看,四川省春、秋季舒适度较高,最适合人们旅游;夏、冬季舒适度较差,最不适合旅游;(3)从旅游地上看,除了甘孜州、阿坝州和凉山州的最舒适时期为7月,最不舒适时期为1月。四川省典型旅游地最舒适时期大都为4月和10月,最不舒适时期主要为1月和7月。因此,除甘孜州,阿坝州和凉山州外,4月和10月四川省适合旅游;相反,1月和7月四川省不适合旅游。  相似文献   
102.
本文通过分析2017年9~12月四川地区ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格模式、GRAPES_GFS(Global and Regional Assimilation and Prediction System)全球模式和西南区域模式(South West Center-WRF ADAS Real-time Modeling System, SWCWARMS)2m温度168h预报时效内的系统性偏差特征,采用滑动双权重平均法分别对三种模式温度预报产品进行偏差订正,并集成得到各时效2m温度的订正场,结果表明:(1)三种模式的预报存在明显的日变化,整体上EC模式的预报最优。(2)三种模式对于低温和高温的预报,在全省均大致呈现负的系统性误差,特别在高原及过渡区表现的尤为明显。(3)订正后三种模式的预报准确率显著提高,均方根误差减小1.4~2.5℃,大部分地区平均误差维持在±0.5℃之间,在系统性偏差较大的地区,订正效果更好。(4)两种集成方案预报结果接近,且均优于三种模式的订正预报。  相似文献   
103.
基于中国587站日最高、最低气温观测资料、月平均的ERA_interim土壤湿度(Soil Moisture,SM)再分析资料及扩展重建的海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)资料(ERSST),对极端气温指数进行了定义,利用变形的典型相关分析和集合典型相关分析方法(Ensemble Canonical Correlation,ECC),分析了1979-2009年我国夏季极端气温与前期(春、前冬)SM、SST间的线性联系,建立了中国夏季极端气温预测模型,并对独立样本检验的效果进行了评估。结果表明:1)与中国夏季极端气温联系密切的前期SST异常的空间分布为类PDO(Pacific Decadal Oscillation)型,前期土壤湿度异常的区域为华南、青藏高原、东北和西北地区。2)交叉检验结果表明基于前冬预测因子的极端气温预测模型技巧高于春季,基于SM的极端气温预测模型技巧高于SST。3)独立样本检验表明基于前期SM、SST的ECC模型对中国东部夏季极端气温有一定的预测能力。因此,可以在夏季极端气温的预测业务中考虑前期SM、SST的影响。  相似文献   
104.
卢冰  王薇  杨扬  仲跻芹  陈敏 《气象学报》2019,77(6):1028-1040
土壤质地及其物理性质的参数化对陆面过程模拟具有明显的影响。研究了土壤质地和土壤水文参数表的更新对WRF(Weather Research and Forecasting)模拟性能的影响。使用北京师范大学土壤属性数据集和修正后的土壤水文参数表替换WRF默认数据,对2017年6—8月华北地区开展数值模拟试验和评估验证。结果表明,模拟结果对土壤类型数据集和水文参数表的更新较为敏感,对地面要素预报有正效果。WRF默认土壤数据集中,中国东部以粘壤土为主,而在北京师范大学土壤数据集里则以壤土为主;修正后的土壤水文参数在Noah陆面过程中增强了裸土潜热蒸发能力。数值模拟试验表明,土壤输入数据和土壤水文参数的更新能够增强陆面向大气的潜热同时减弱感热输送,致使大气底层温度降低而湿度增大。利用华北区域748个地面气象观测站的2 m温度和2 m湿度对2017年夏季的模拟结果进行验证,结果显示更新试验对地面要素的预报偏差有较好的修正作用,能够将2 m温、湿度的预报技巧分别提高3.4%和2.9%。   相似文献   
105.
本研究在WRF(v3.8.1)中分别使用MODIS 21类和USGS 24类土地利用类型数据,模拟了新疆2017年7月9日的极端高温天气,并在对模拟温度进行了高度订正的基础上,对比了两种土地利用数据对2 m温度预报的影响。结果表明:(1)MODIS和USGS在新疆地区的土地利用差异主要在阿尔泰山、天山以及南疆西部的昆仑山北部海拔3000 m以上的高山带,相应地,使用USGS模拟的这些高山带2 m气温明显高于使用MODIS的模拟值,最高偏高12 K左右,是全疆范围内两者偏差的极大值。(2)就新疆区域而言,使用USGS模拟的2 m气温整体优于使用MODIS的模拟值,且USGS模拟的2 m温度整体低于MODIS模拟的2 m温度。两者与实况的偏差多在2 K以内。(3)在伊犁河谷,MODIS土地利用类型主要为"旱地/草地",USGS为"草地"和"农田/林地马赛克"。伊犁河谷代表站点2 m温度模拟多以高温偏低、低温偏高为主。(4)与MODIS相比,USGS中哈密地区"农田/林地马赛克"所占比重明显增大。哈密地区多数代表站点高、低温均以偏低为主。(5)站点温度的高度订正多以调低为主,调低幅度最大值为1.9 K,出现在伊犁河谷的尼勒克站。站点2 m温度的调整幅度整体上明显大于MODIS和USGS模拟2 m温度的差值,由此可见温度高度订正的必要性。  相似文献   
106.
利用1961—2010年西北干旱区83个气象观测站的日气温资料,通过线性倾向率、百分位法及Mann-Kendall法得出西北干旱区极端高温的具体变化特征。用百分位法对西北干旱区日气温数据进行处理,确定极端高温指标的阈值,得出极端高温强度和极端高温事件的频率。结论如下:自1989年开始,西北干旱区年极端高温呈显著上升趋势,空间上西部大于东部,局部地区盆地南缘大于北缘;极端高温日数呈明显的上升趋势;四季极端高温均有上升趋势,秋季增长率最高、冬季最低,秋季极端高温日数增长速率最大;季极端高温及高温日数高值区分布在西北干旱区西北和东南部的盆地边缘,干旱区沙漠边缘及戈壁区;西北干旱区年、季极端高温日数均与年平均气温相关性突出。  相似文献   
107.
2017-2018年冬季全省平均气温为-19.7℃,较历年同期偏低2.2℃,为1981年以来的第3位,仅次于2000年和2012年。本文利用NCEP再分析资料,对2017-2018年黑龙江省冬季气温异常成因进行分析,结果表明大气环流的异常是造成黑龙江省冬季气温异常偏低的直接原因。东亚季风环流系统表现为:东亚冬季风强度偏强,西伯利亚高压偏强,500hPa东亚大槽异常偏深。分析下垫面外强迫因素,2017-2018年赤道中东太平洋出现拉尼娜事件,分析显示拉尼娜事件发生可能导致冬季风偏强,从而也是造成全省气温偏低的主要原因之一。  相似文献   
108.
全球大气温度廓线的统计特性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
罗双  尹球 《热带气象学报》2019,35(4):556-566
利用欧洲数值预报中心发布的第三代ERA-Interim月平均再分析资料对1979—2016年全球大气温度廓线进行统计,分别探讨了南、北半球大气温度廓线平均值和标准差随季节、纬度和海陆的时空分布特征,并与国内外常用的AFGL标准大气廓线进行了对比。研究结果表明:南、北半球各高度层温度的平均值、频数最大温度区间和最大值垂直分布均随高度先减小后增加;在大气低层,多年的温度波动较大,200 hPa处波动达到最小;不论是北半球还是南半球,大气温度平均值廓线均具有典型的纬度差异,其中低纬度季节性差异较小,中纬度次之,高纬季节性差异最大;各季节大气温度廓线的海陆差异不同,且南半球海陆差异比北半球大。大气温度标准差廓线同样存在纬度、海陆和季节分布差异。根据ECMWF再分析资料构建的温度廓线较AFGL标准大气廓线而言具有更加丰富的时空分布等细节特征,并且代表了气候变化后最新的大气温度状况。有关结果可作为现有标准大气廓线的更新和完善,为新型卫星仪器应用性能评估、辐射传输算法和大气反演方法评价和对比分析提供支持。   相似文献   
109.
This paper comprehensively analyzes the characteristics and cause of the inshore intensification of super typhoon "Hato", the 13 th super typhoon in 2017. The aspects of typhoon structure, evolution of large-scale circulation and physical quantity field are analyzed using observation data from the Guangdong Automatic Station, Shenzhen Doppler Radar data, NCEP 1°×1° reanalysis data, NCEP 0.25°×0.25° sea surface temperature(SST) data, etc.Additionally, in order to investigate the influence of SST change on the intensity of "Hato", the WRF model and ECMWF 0.125°×0.125° reanalysis data are combined to conduct 3 sensitivity tests on"Hato". The results show that the favorable conditions for inshore intensification of "Hato"included the strengthening and westward extension of the subtropical high, continuous increase of low level moisture transport, an anomalous warm SST area north of 20°N in the South China Sea, an extreme divergence value in the northern South China Sea exceeding 6 ×10-5 s-1, and vertical environmental wind shear between 1.1 m/s-4.8 m/s. The intensity of"Hato"was very sensitive to changes in SST. When the SST rose or dropped by 2℃, the minimum central pressure of the typhoon changed by about 13 hPa or 11 hPa,respectively. SST indirectly influenced the intensity of the typhoon through affecting latent heat transport and sensible heat transport.  相似文献   
110.
An ensemble Kalman filter based on the Weather Research and Forecasting Model (WRF-EnKF) is used to explore the effectiveness of the assimilation of surface observation data in an extreme local rainstorm over the Pearl River Delta region on 7 May 2017. Before the occurrence of rainstorm, the signals of weather forecasts in this case are too weak to be predicted by numerical weather model, but the surface temperature over the urban area are high. The results of this study show that the wind field, temperature, and water vapor are obviously adjusted by assimilating surface data of 10-m wind, 2-m temperature, and 2-m water vapor mixing ratio at 2300 BST 6 May, especially below the height of 2 km. The southerly wind over the Pearl River Delta region is enhanced, and the convergence of wind over the northern Guangzhou city is also enhanced. Additionally, temperature, water vapor mixing ratio and pseudoequivalent potential temperature are obviously increased over the urban region, providing favorable conditions for the occurrence of heavy precipitation. After assimilation, the predictions of 12-h rainfall amount, temperature, and relative humidity are significantly improved, and the rainfall intensity and distribution in this case can be successfully reproduced. Moreover, sensitivity tests suggest that the assimilation of 2-m temperature is the key to predict this extreme rainfall and just assimilating data of surface wind or water vapor is not workable, implying that urban heat island effect may be an important factor in this extreme rainstorm.  相似文献   
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