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基于重庆市气象局业务运行的风暴尺度快速同化和预报系统（Storm-Scale Rapid Assimilation and Forecast System,SSRAFS）、气象信息综合分析处理系统（Meteorological Information Comprehensive Analysis And Process System,MICAPS）地面观测和高空观测资料,进行模式输出统计（Model Output Statistics,MOS）方法和纳入超前实况因子的MOS （MOS with Prior Observation Predictors,OMOS）方法对重庆地区地面气温96 h内逐小时预报试验,并以SSRAFS地面气温预报结果作为参考进行对比分析。结果表明：MOS方法在1~96 h预报时效内的预报技巧高于SSRAFS,气温预报均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）平均减小1.22℃,CC和HR2分别平均增大0.006和20.4%;在1~7 h预报时效,RMSE平均减小1.70℃,CC和HR2分别平均增大0.07和34.5%;且MOS方法在重庆东北部及中南部地区改进效果较为明显。OMOS方法在气温短期预报中表现优于MOS方法,尤其在1~7 h预报时效,比MOS方法RMSE平均减小0.43℃,CC和HR2分别平均增大0.008和8.3%;其在1~4 h预报时效时表现更加优异,与MOS方法相比,RMSE平均减小0.66℃,CC和HR2分别平均增大0.13和12.3%。因此,在MOS的基础上,OMOS能够进一步提升地面气温的预报技巧,且在重庆东北部及中南部地区的预报效果有明显改进。 相似文献
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栅格格式降水产品相对于地面气象站观测资料有更好的空间监测能力,但是不同产品性能存在显著差异。本文评估了9种月尺度格栅降水产品TRMM、GPM、CMORPH、CHIRPS、ERA5、ERA5-Land、PERSIANN、PERSIANN-CDR、PERSIANN-CCS在中国的精度,从中择优选取5种较好的降水产品,利用XGBoost、随机森林和多元线性回归3种机器学习算法分别进行数据融合。研究发现,TRMM、GPM、CMORPH、CHIRPS、PERSIANN-CDR 5种产品具有相对较好的精度;在高海拔与干旱区域,降水产品的误差均明显增大。经过机器学习算法融合后,最优的XGBoost算法模型产品相关系数明显提升,均方根误差和偏差明显降低。3种算法各月均表现较高精度,其中XGBoost算法模型产品在夏季表现较好,而随机森林算法模型产品在冬季表现较好,且3种算法模型产品在不同区域均表现较高精度。和融合之前的5种原始产品比较,3种算法模型产品的精度均有提升。经过XGBoost算法融合后的产品在空间上相比较最优的原始GPM产品与气象站点插值产品具有更多的变化和局部降水细节信息。 相似文献
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江苏省秋冬季强浓雾发展的一些特征 总被引：3，自引：2，他引：1
运用江苏省72个国家基本气象观测站和339个交通气象观测站资料,对2013年12月1-9日、2015年10月23日、12月22日及2016年2月12日出现的四次全省性的以辐射降温为主的强浓雾和特强浓雾过程进行分析,筛选出194个站例,对江苏省秋、冬季强浓雾生消的气候特征、雾爆发增强的微物理特征及雾爆发性增长的触发因子进行分析。结果表明:(1)雾爆发性增强的本质是雾在很短时间内雾滴增多增大,雾含水量呈几个数量级的增加,从而导致雾区能见度快速下降。(2)夜间辐射降温突然增强、底层弱冷空气入侵、日出后蒸发量加大及湖陆风效应是雾爆发性增长的触发因子。 相似文献
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江苏近10 a高架雷暴特征分析 总被引：2，自引：2，他引：0
对2007—2016年发生在江苏地区的冬半年雷暴进行特征分析,筛选出12次典型的高架雷暴天气过程,揭示江苏发生高架雷暴的时空分布特征和典型的环流形势,发现逆温层顶之上的不稳定浅层和上下层强垂直风切变分别为高架雷暴的发生提供弱热力不稳定和强动力不稳定条件。强垂直风切变、850 hPa附近强烈的锋生导致的锋面次级环流,高空槽前正涡度平流随高度增加以及高层辐散、低层辐合造成的抽吸作用,为高架雷暴的发生和维持提供逆温层之上的动力抬升条件。高架雷暴发生时高仰角反射率因子呈现出类似零度层亮带的环形特征,对流单体不断生成在圆环附近。初步归纳了江苏高架雷暴的预报着眼点:500 hPa先后高空槽东移,700 hPa有16 m·s~(-1)以上的西南急流,850 hPa切变线东伸,存在逆温层顶高于1. 5 km,逆温强度大于5℃的较强逆温,0～6 km垂直风切变超过18 m·s~(-1),700 hPa与500 hPa温度差在15℃以上以及700hPa的相对湿度高于80%,且比湿在5～6 g·kg~(-1)。 相似文献
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为了更好地开展道路交通低温灾害的预警,减轻道路结冰给车辆行驶造成的危害,本文利用2012—2016年江苏省高速公路网AWMS系统交通气象观测数据,在对路面低温发生规律进行分析的基础上,结合多元线性回归、朴素贝叶斯以及支持向量机3种统计预报方法,开展了路面低温预警的统计建模与预报试验。结果表明:(1)江苏全省高速公路网路面温度出现0℃以下、-2℃以下、-5℃以下的低温频率均呈"北高南低"分布。(2)全省高速公路网路面温度出现0℃以下的低温时次大多在15:00到次日06:00之间。(3)在对京沪高速M9308站的单站建模与预报试验中发现,路面低温预报因子组合中以13:00气温、13:00—18:00气温变温、13:00路面温度、13:00—18:00路面变温、13:00路基温度、13:00—18:00路基变温、18:00相对湿度和18:00风速U分量为自变量组合的预报方程效果最好,3种方法中以朴素贝叶斯模型的预报准确率最高;(4)就全省高速公路网而言,3种统计预报模型的路面低温预报准确率均超过75%,通过对全路网路面低温预报的试验结果对比发现,多元线性回归方法对江苏省北部路网的预报效果最好,预报准确率大多在85%以上;而支持向量机模型对江苏省南部路网的预报效果最好,大部分站点的低温预报准确率达95%以上。 相似文献
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为了探测、分析和研究尺度小、生命史短、致灾重的龙卷等强对流天气三维精细化垂直结构及演变规律,江苏正在龙卷易发区苏北平原建设高时空分辨率的双偏振雷达网。本文为支撑苏北龙卷雷达网建设,从龙卷雷达组网的必要性出发,重点分析苏北龙卷雷达组网策略。研究表明:(1)苏北龙卷雷达网拟采用大天线、全固态、高性能技术指标的X波段双偏振雷达组网,采用不同的观测模式,可获得空间一致性好、时空分辨率高且丰富的探测数据,满足龙卷等强对流天气的快速、精细化探测要求。此外,采用较高的脉冲重复频率等扩展测速范围,解决X波段雷达速度模糊问题。(2)经理论计算与比较,苏北龙卷雷达网可采用正三角形组网拓扑结构,取累计空间密度值90%,雷达间距为60km时,波束直径b_s特征值为282.0m,最低波束高度b_h特征值为52.6m,探测灵敏度Z_(min)特征值为2.7dB;X波段雷达组网与S波段业务雷达相比,在60km探测距离处,其波束直径减小了约2倍,0°仰角盲区高度降低了约1.5倍,探测灵敏度降低了2.4dB。即在方位分辨率、探测盲区、弱回波探测能力、数据空间一致性等方面均得到提升,可提供更多低于1km、甚至百米的高时空分辨率的雷达资料,便于捕捉龙卷等强对流天气。(3)苏北龙卷雷达网在盐都、阜宁、大丰、宝应、兴化(龙卷易发区),各布设一部固定式X波段全固态双偏振多普勒天气雷达。综合考虑在苏北平原雷达选址的各种因素,最终雷达网基本单元拟采用近似正三角形(N=3,L=45～65km)的拓扑结构。5部高时空分辨率的龙卷探测雷达组成3个近似正三角形的单元,镶嵌在S波段雷达业务网内(盐城、淮安、泰州雷达中间)。后续可进一步增加雷达数量及拓宽观测区域,例如在高邮等龙卷易发地区,可增补X波段天气雷达或C波段相控阵天气雷达。 相似文献
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气象观测数据通常情况下通过内网有线宽带进行上传，但因设备故障、人为、自然等因素造成有线线路不通时，需要一种应急通信替代内网通信。此外，由于气象观测台站缺少断网、断电、软件卡死等故障告警机制，造成故障处理周期长，影响观测数据传输质量。本文针对气象观测台站存在的风险设计开发了基于5G的气象数据备份传输及监控报警系统，具备网络通信监测、数据自动传输、软件状态监控、各种信息提示、故障报警等功能，能在一定程度上提高气象观测台站数据传输的可靠性，减少业务人员故障解除过程耗时，从而提高气象信息传输质量，适应地面测报业务自动化的发展方向。 相似文献
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利用江苏省气象局与美国强风暴实验室联合开发的高精度数值分析及预报系统(Precision Weather Analysis and Forecast System,PWAFS)对雷达资料同化中径向速度资料的两种坐标转换方案进行对比分析。Grid方案将雷达径向速度资料通过最小二乘法从极坐标映射到模式三维网格;Tilt方案将雷达径向速度资料通过双线性插值在水平方向插值至标量水平网格,但在垂直方向不进行插值,保留在雷达仰角对应的高度上。两种方案对反射率资料的处理均是插值到模式三维网格点。Grid方案在近雷达处进行平滑,在远雷达处进行插值,会导致低层数据平滑,Tilt方案减少了雷达径向风观测垂直插值引发的误差,更多的保留了雷达观测的特性。本研究分别通过龙卷、大风及梅雨锋暴雨个例对这两种方案的同化结果进行对比分析。龙卷个例中Grid方案得到了部分虚假的较大的同化风场,Tilt方案结果清楚展示了龙卷发生位置的回波及流场的精细结构。大风个例中两种方案得到的最大风速值差3 m·s^-1,Tilt方案的结果更接近观测最大风速值,且得到的大风速区分布更符合观测。梅雨锋暴雨个例中Grid方案对东北及西南两个区域的大风速区均未能很好的反映,Tilt方案得到的水平风速大值区范围明显优于Grid方案。在靠近雷达中心的低层,观测资料密集,Tilt方案能够更好的反应实际大气状态。但是因为缺乏其他观测资料进行验证,两种方案的效果还需要利用数值预报或其他方法进行对比。 相似文献
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气温、气压、相对湿度等气象因子对夏季用电负荷的影响非常显著。为了定量研究气象因子导致用电负荷的变化,本文将夏季用电负荷与当年4月及9月用电平均值之差定义为夏季空调负荷,并利用2014年1月到2016年12月南京市逐时气温、气压、相对湿度、水汽压、降雨量、风速、露点温度等气象资料,以及逐日逐时用电负荷数据资料,采用多元线性、K近邻法,决策树,bagging回归、随机森林等5种机器学习回归算法进行建模,并对其分别进行参数调优工作,进而得到空调负荷预测结果。结果表明:多元线性回归方法是5种回归算法里效果最差的一种,但通过增加特征量的种类和样本数,可以提高预测精度;随机森林回归算法是5种回归算法里效果最好的一种,较多元线性回归算法减小误差达44%,并且较好描述了空调负荷高值区的极端情况并减少了对于训练数据的过拟合现象。 相似文献