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101.
102.
103.
文章利用2010年1月1日—2013年12月31日逐日NCEP再分析资料(1°×1°)和大同地区地面常规观测资料,采用BP人工神经网络法建立大同市分站点、分季节日极大风速人工神经网络预报模型并且在对T639数值预报产品和EC细网格数值预报产品释用基础上建立了台站日极大风速的客观预报系统,对2015年9月1日—2016年7月31日进行了24h预报,试用结果显示,各季模式平均绝对误差在3.2~5.7m·s^-1之间,因此,该系统可以为预报员快速做出日极大风速的预报提供客观参考依据。  相似文献   
104.
105.
利用常规气象观测资料、陕西区域自动站观测资料、NCEP1°×1°再分析资料和卫星探测资料,对2018年7月10—11日陕西一次区域性暴雨过程(简称“7·11”暴雨)进行了诊断分析、总结预报着眼点,结果表明:本次暴雨属于西风槽、副热带高压、远距离台风共同影响型;低层东路弱冷空气及高空槽携带西北路冷空气先后入侵暴雨区,共同起到了冷垫作用;西北路冷空气是暴雨的触发机制,而东路弱冷空气对暴雨雨带东移有阻挡作用;偏南气流突然加强对暴雨有先兆作用,大气整层水汽通量大值区、850hPa的θse低能干冷空气夹击能量舌的位置,均可判断强降水落区位置;地面辐合线的形成时间、移动速度及移动方向是此类暴雨起始时间和落区预报的着眼点。  相似文献   
106.
从初始误差、模式误差以及两者综合影响的角度,综述了天气、气候集合预报方法的研究进展,指出了传统方法的优势,同时也评论了这些方法的局限性,提出了对未来先进集合预报方法的一些思考,以及需要解决的挑战性问题和可能的应用。  相似文献   
107.
重污染天气发生时,如何从气象预报服务角度做好应对策略和防范部署,最大限度地减轻大气污染对公众身体健康和社会生产生活的影响,是气象部门亟待解决的现实问题。根据陕西重污染天气防治现状和近5年重污染天气预报服务开展情况,总结和分析了重污染天气应对工作中存在的应急预案体系不健全、联动机制不完善、空气质量预报技术不足、环境气象评估业务技术支撑薄弱等问题,并针对存在问题,提出了强化应急预案体系衔接、加强部门间合作、加强重污染天气预报技术攻关及提高环境气象评估业务能力等对策建议。  相似文献   
108.
由于能见度具有局地性和复杂的非线性变化特征,一直是精细化预报的难点。人工神经网络对复杂变化过程的模拟能力较高,为解决这一难题提供了可能性。本文采用循环神经网络,利用福州气象观测站地面观测数据,建立了福州单站能见度短临预报模型,并就预报能力进行了评估。随机检验结果表明,在1 h、3 h、6 h时效上,循环神经网络的预报与观测的变化趋势一致性较好;均方根误差比基于实况的预报分别减小15.75%、31.66%、41.26%,说明具备较好的预报能力;平均绝对值误差比传统BP神经网络分别减小12.90%、24.45%、 38.99%,表明循环神经网络对能见度预报具有优势,为能见度的精细化短临预报提供了新途径。  相似文献   
109.
赵亮  刘健  靳春寒 《气象科学》2019,39(6):739-746
利用中国气象局所属的2 400余个台站观测资料制作的分辨率为0.25°×0.25°数据集中的气温、降水量资料评估了CMIP5中17个模式对于1961—2004年江苏省气温和降水量空间分布特征的模拟能力,筛选出了5个对江苏省气候特征模拟较好的模式。之后基于5个优选模式集合平均的结果预估了3种典型浓度路径(Representative Concentration Pathways,RCPs)下江苏省2006—2100年的气温和降水量变化趋势。结果表明:(1)全球耦合气候模式对江苏省的气温和降水量空间分布特征具有一定的模拟能力,并且模式集合平均的气温和降水量与观测资料的空间相关系数分别为0.85和0.93;(2)在低浓度路径(RCP2.6)、中浓度路径(RCP4.5)和高浓度路径(RCP8.5)3种温室气体排放情景下,江苏省2006—2100年的地表温度均呈现明显的增温趋势,并且苏北的增温幅度要高于苏南;(3)3种温室气体排放情景下,江苏省未来百年降水量均呈现出北方增多南方减少的趋势;(4)未来百年江苏省降水量随气温变化的趋势并不稳定,RCP2.6和RCP4.5情景下降水量随气温的升高而增加,而RCP8.5情景下降水量随气温的增加而减少。  相似文献   
110.
彭飞  李晓莉  陈静  李红祺 《气象学报》2019,77(2):180-195
为了体现次网格尺度能量升尺度转换过程中存在的不确定性, 文中将随机动能补偿(Stochastic Kinetic Energy Backscatter, SKEB)方案应用于GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)全球集合预报系统(GRAPES-GEPS), 以更好地表征模式误差并且增大集合离散度。使用的SKEB方案基于具有一定时、空相关特征的随机型以及由数值扩散导致的局地动能耗散率来构造随机流函数强迫。并根据流函数与水平风速旋转分量的关系, 将SKEB方案中的流函数强迫转化为适用于GRAPES全球模式的水平风速扰动。结果表明, SKEB方案的使用一方面能够提高GRAPES对大气动能谱的模拟能力; 另一方面能够改善GRAPES-GEPS的集合离散度与集合平均误差的关系, 增加了集合离散度, 并在一定程度上减小了集合平均误差, 尤其是在热带地区这种改进更为显著。而且该方案使得热带地区连续分级概率评分(CRPS评分)显著减小。就降水预报而言, 从Brier评分与相对作用特征面积(AROC, Area under the Relative Operating Characteristics)的结果来看, SKEB方案有助于改善中国地区小雨[0.1 mm, 10 mm)、中雨[10 mm, 25 mm)与大雨[25 mm, 50 mm)量级降水的概率预报技巧, 而对暴雨[50 mm, ∞)量级降水预报技巧影响很小(24 h降水量)。总体上, 模式扰动随机动能补偿方案提高了GRAPES-GEPS的概率预报技巧。   相似文献   
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