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现阶段降水预报主要依靠数值天气预报模式。但受物理参数化、计算资源等因素的影响,基于数值模式的降水预报还存在非常大的不确定性。近年来,深度学习在天气预报领域显示出巨大优势和潜力。本文通过构建神经网络预报美国东北部日降水分布,探讨神经网络模型基于低分辨率气象场(ERA-Interim, 0.7°)预报高分辨率降水(CPC,0.25°)的能力,并比较3种主流网络框架(VGG,ResNet, GoogleNet)在该任务中的表现。结果表明,3种网络框架都对美国东北部日降水分布具有一定的预报能力(VGG框架表现最优),但三者的均方根误差(RMSE)均高于ERA-Interim 24-h(ERA24)的降水预报。3种神经网络的集合预报结果优于ERA24预报,且这三者与ERA24预报结果的集合平均能够显著提高ERA24对不同季节、不同强度降水的预报。 相似文献
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"干更干、湿更湿"变化范式为理解气候干湿变化提供了一个简化模板。然而,这一范式仅能有效描述受海洋变化影响的全球平均结果。陆地上水资源变化的影响因素众多,存在很大的不确定性,地形复杂地区尤其如此,目前尚未找到高度概括其时空变异规律的方法。本研究总结了全球陆地,尤其是高海拔地区的水资源变化的研究进展,对比了全球气候模式和区域气候模式预估结果的差异,揭示了陆地水资源对变暖的响应机理,并分析了影响陆地水资源变化的主要地表和人类活动因素;提出陆面过程的精确描述以及地表水热状况及其非均匀性的高分辨率精细刻画和模拟,可以为气候系统提供更准确的下边界条件,进而提高地形复杂区域降水空间分布的模拟性能,为陆地尤其是高海拔山区的水资源及其变化研究奠定基础。 相似文献
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利用2019-2020年风云四号气象卫星A星(FY-4A)多通道扫描成像辐射计(AGRI)提供的云顶数据和地基全球闪电定位网(WWLLN)提供的闪电数据,结合MICAPS气象观测站和海洋浮标记录的极大风数据,研究南海区域(5°~30°N,105°~125°E)71次雷暴大风过程的时空分布及其闪电和对流活动特征。结果表明:观测站记录的雷暴大风主要分布在南海北部;雷暴大风主要发生在5-9月,峰值出现在8月,3月发生次数最少;雷暴大风主要发生在07:00-12:00(北京时,下同),10:00频次最高,午后频次减少。雷暴大风闪电密度的极大值分布在广东南部近海区域,且闪电集中发生在距离观测站40~80 km半径范围内;孤立雷暴大风过程首次闪电跃变的发生时刻相对大风峰值时刻超前30 min至2 min。在对流特征方面,在雷暴大风风速峰值时刻,观测站处的云顶亮温为200~220 K,云顶高度为12.5~15 km。孤立雷暴大风云团云顶亮温最低值(即最强对流发生位置)与大风观测站点的距离平均为77.2 km,云顶亮温平均相差2.6 K。 相似文献
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重大火山喷发(MVEs)越来越受到科学界的关注.已有很多工作研究了过去2000年MVEs对气候的影响,但古气候重建资料和气候模拟资料显示的全球和中国气候对MVEs的响应存在较大差异.本文汇总了观测、重建、模拟和同化数据,系统地总结了MVEs的史实、对气候的影响和机制以及未来的研究方向.主要结论是:过去2000年MVEs密集时期发生在公元530～700、1200～1460和1600～1840年.对温度影响上, MVEs会引起年际-年代际尺度全球和中国的显著降温,但模拟的年际尺度降温幅度明显大于重建结果.对降水影响上,热带MVEs会导致全球季风降水显著减少;在中国区域,长江流域的降水有所增加,但在华北、东北以及青藏高原南部区域,不同数据所反映的结果存在较大差异.频繁的强火山爆发、火山叠加太阳活动极小期、气候系统内部变率叠加火山的作用都可能引起北半球季风区和中国东部的年代际干旱事件.在机制上, MVEs既通过直接辐射效应影响气候,也通过调制气候系统内部变率来间接影响气候,如火山喷发会影响厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)和大西洋多年代际振荡(AMO)的变化.然而, MVEs调制ENSO和AMO等... 相似文献