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基于BJ-RUC模式预报产品的北京冬半年道面温度预报模型 总被引:1,自引:1,他引:0
选用2012年11月1日至2013年3月30日3 km分辨率BJ-RUC模式输出的气象要素与5个道面站数据(A1027,A1325,A1412,A1414,A1512)温度进行统计分析,按不同起报时次(08、14和05时)分别建立三类逐步回归统计模型预报未来24 h逐时道面温度,选出最优模型预报2013年11月至2014年3月道面温度。结果表明:道面温度与RUC输出的2 m温度、短波辐射显著相关,与长波辐射、湿度次相关;有显著气象因子参与的回归模型预报的道面温度好于仅加入前一天对应时刻道面温度的回归模型,预报准确度可提高25%以上,误差减少1℃以上;滚动筛选不同起报时次预报时段可将模型预报误差控制在±3℃以内,且预报早高峰温度好于晚高峰,白天好于夜间,晴天好于其他天气类型。 相似文献
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使用北京人工影响天气办公室提供的2014-2017年京津冀地区飞行记录积冰个例样本与机载观测数据,2016年全国空中报告积冰、非积冰个例样本和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)第5代全球气候大气再分析数据(ERA5),基于模糊逻辑隶属度函数,定义了以气温和相对湿度为判别基础并考虑垂直速度和云量影响的积冰指数Ip(icing potential index),用于判断飞机在空中发生积冰事件的可能性。检验结果表明:该指数对积冰事件的判别准确率为80.2%,与目前国内常用的经典积冰指数(Ic)相比,其判别准确率有明显提升,且漏报率和虚警率均显著降低(分别为9.4%和10.4%),结合数值预报产品可对飞机在空中特定位置发生积冰事件的可能性进行预测。 相似文献
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利用2007—2015年北京市大兴观象台、28个道面自动气象站、部分区域自动气象站等多种台站观测资料分析了2007—2015年北京地区能见度的时空变化特征。结果表明:2007—2015年北京地区春季平均能见度最高、夏季平均能见度最低,夏季及年平均能见度呈显著增加的趋势,春季和秋季能见度均呈波动增加,冬季颗粒物浓度的显著增加致使北京地区冬季能见度下降的时段集中在2011—2014年;空间上,北京西北地区能见度明显高于中心城区和东南大部地区。秋季和冬季能见度的空间分布特征与年平均能见度的分布特征较一致,表现为能见度自西北向东南方向逐渐递减;与能见度相关性最高的为相对湿度、颗粒物浓度、风向及风速,但不同要素在月、季和年尺度上的相关性差别较大;根据天气现象统计表明,近10 a来北京地区雾、霾、沙尘日均呈增加的趋势,但是山区与城区气象站点低能见度事件的发生频次存在较大的差异。整体来看,小于10 km能见度事件的发生频次在全区以增加为主,而小于1 km能见度事件的发生频次在全区以减少为主。此外,近10 a来北京地区干霾的发生频率为44. 29%,湿霾的发生频率为7. 13%,低能见度事件多由干霾造成,但湿霾发生时,能见度恶化的更明显。 相似文献
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The Twentieth Century Reanalysis (20thCR) dataset released in 2010 covers the period 1871-2010 and is one of the longest reanalysis datasets available worldwide. Using ERA-40, ERA-Interim and NCEP-NCAR reanalysis data, as well as HadSLP2 data and meteorological temperature records over eastern China, the performances of 20thCR in reproducing the spatial patterns and temporal variability of the East Asian winter monsoon (EAWM) are examined. Results indicate that 20thCR data: (1) can accurately reproduce the most typical configuration patterns of all sub-factors differences in the main circulation fields over East Asia involved in the EAWM system, albeit with some in comparison to ERA-40 reanalysis data; (2) is reliable and stable in describing the temporal variability of EAWM since the 1930s; and (3) can describe the high-frequency variability of EAWM better than the low-frequency fluctuations, especially in the early period. In conclusion, caution should be taken when using 20thCR data to study interdecadal variabilities or long-term trends of the EAWM, especially prior to the 1930s. 相似文献