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71.
强对流短时预报(2—6 h)具有较大难度。一方面,基于观测数据的外推已基本不可用;另一方面,高分辨率数值模式(High-resolution Numerical Weather Prediction,HNWP)的预报性能有待提升。利用深度学习方法,将卫星、雷达、云-地闪电(简称闪电)等观测数据和高分辨率数值模式预测数据进行融合,得到更有效的闪电落区短时预报结果。基于多源观测数据和高分辨率数值天气预报数据的特性,构建了一个双输入单输出的深度学习语义分割模型(LightningNet-NWP),使用了包括闪电密度、雷达组合反射率拼图、卫星成像仪6个红外通道,以及GRAPES_3km模式预报的雷达组合反射率等共9个预报因子。深度学习模型使用了编码-解码的经典全卷卷积结构,并使用池化索引共享的方式,尽可能保留不同尺度特征图上的细节特征信息;利用三维卷积层提取观测数据时间和空间上的变化特征。结果表明,LightningNet-NWP能够较好地实现0—6 h的闪电落区预报,具备比单纯使用多源观测数据、高分辨率数值模式预报数据更好的预报结果。深度学习能够有效实现多源观测数据和数值天气预报数据的融合,在2—6 h时效预报效果优于单独使用观测数据或数值天气预报数据;预报时效越长,融合的优势体现得越明显。 相似文献
72.
GRAPES_GFS模式全球降水预报的主要偏差特征 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2017年1、4、7、10月“全球降水观测(global precipitation measurement,GPM)计划”每日08时(北京时)的24 h累计降水量和逐30 min降水量观测产品,从降水量和频率等角度,对同期GRAPES全球模式(GRAPES_GFS)第1(D1)、3(D3)、5天(D5)的全球降水预报性能和偏差特征进行细致评估与分析,且对低纬度暖池和北半球中纬度风暴路径区进行了重点观察,初步探讨了降水预报偏差特征在低纬度和中纬度明显不同的可能原因。结果显示:(1)GRAPES_GFS的D1—D5预报对全球日降水(量和频率)分布描述合理,能准确再现纬向平均降水(量和频率)的典型特征—降水“双峰”极大位于南北纬20°之间,次极大位于南北纬40°—50°地区的特征,以及关键区日降水时、空演变和降水日循环逐日演变的主要趋势特征。(2)低纬度的纬向平均湿日(≥0.1 mm/d)频率预报正偏差很小,但日降水量和强降水日(>25 mm/d)频率预报的正偏差明显、偏差极大值“双峰”位置恰是相应观测极大值所在处(南北纬5°—10°);中纬度的纬向平均日降水量预报基本无偏,但明显的湿日降水频率预报正偏差(20%—30%)和强降水日频率负偏差出现在南北纬40°—60°。降水偏差正、负分布特征随季节和预报时效基本保持不变,预报均方根误差数倍于平均误差,暗示模式降水预报偏差有系统性且性能表现波动较大。(3)日循环中,模式在暖池的降水量预报正偏差缘于降水强度预报偏强,降水频率预报的弱负偏差主要与降水落区预报偏小有关;而模式在北半球风暴路径区降水频率预报的正偏差则是降水落区预报偏大和空报弱降水事件两方面因素造成。(4)模式降水(量和频率)预报偏差特征在低纬度和中纬度的明显差异与模式次网格尺度和网格尺度降水比例失调有关,改进线索指向模式对流参数化方案中深对流的启动和深对流降水量的处理以及对流参数化方案与云微物理方案的协同问题。 相似文献
73.
为了建立一个应用于区域数值预报的四维变分资料同化(4DVar)系统,在近期开发的扰动预报模式GRAPES_PF基础上,开发完善增量四维变分同化系统框架。该框架中暂不包含物理过程(长短波辐射、边界层过程、对流参数化和云微物理等)。对比业务使用的GRAPES 3DVar系统,增加了温度控制变量。将无量纲Exner气压与流函数的线性风压平衡方程直接在地形追随垂直坐标面上求解,且通过广义共轭余差法(GCR)求解扰动亥姆霍兹(Helmholtz)伴随方程。利用人造“探空”资料对2015年10月台风“彩虹”进行了理想数值试验。试验结果表明,所开发的扰动四维变分同化框架得到了预期的结果,即同化更多资料并反复受到模式约束的四维变分同化系统能有效改善初值质量,进而改善区域数值预报。建立的区域四维变分同化框架合理可行,为进一步发展包含完整物理过程的区域四维变分同化系统奠定了研究基础。 相似文献
74.
研究的第一部分讨论了如何有效应用集合预报误差的科学方案,确定了集合预报误差在GRAPES(Global Regional Assimilation and PrEdiction System)全球4DVar(four dimensional variational data assimilation)中应用的分析框架。在此基础上研究了针对集合预报误差实际应用于GRAPES全球4DVar,解决接近或超过100个集合样本数时高效生成的计算效率问题,以及与GRAPES全球4DVar匹配的同化关键参数确定问题。选择基于4DVar的集合资料同化方法生成集合样本,通过将第1个样本极小化迭代过程中产生的预调节信息用于其他样本极小化做预调节,将计算效率提高了2倍。通过时间错位扰动方法增加集合样本数,实现集合样本增加到3倍。对集合方差进行膨胀,并选择水平局地化相关尺度为流函数背景误差水平相关的1.4倍。通过批量数值试验方法确定背景误差与集合预报误差的权重系数,对60个集合样本当集合预报误差权重为0.7时预报效果最好。对北半球夏、冬两季各52 d的批量试验表明,对于南、北半球En4DVar (ensemble 4DVar)较4DVar的改进在冬季主要集中在700—30 hPa,而在夏季主要集中在400—150 hPa。赤道地区受季节影响较小,En4DVar对位势高度、风场与温度的改进都较为明显,且经向风场的改进最为显著。文中研发的集合预报误差在GRAPES全球4DVar中应用的方法合理可行。 相似文献
75.
为讨论不同时间序列模型对电离层垂直总电子含量(VTEC)的预报效果,在平静电离层条件下,采用载波相位平滑伪距法解算单站上空的电离层VTEC值,分别利用自回归积分滑动平均模型(ARIMA)与Holt-Winters指数平滑模型进行逐站建模,通过时长为9 d的样本序列实现3 d预报,并对预报值进行系统评估.结果表明,时间序列模型能够较好地反映预报期内的电离层VTEC变化情况,均方根误差均值不超5 TECU.此外,Holt-Winters乘法模型的预报值偏差最大,加法模型次之,ARIMA模型在11个测站的相对精度都高于Holt-Winters指数平滑模型,且其均方根误差峰值最小,具有最高的预报精度. 相似文献
76.
通过智能物联网技术实时获取积水监测实况数据,利用天津市气象精细化格点预报产品和城市自动雨量观测站实况数据,以机器学习、神经网络模型和天津市城市内涝风险等级划分原理为基础,研究基于用户实时位置的城市内涝预报预警技术,研发天津市城市自动化积水监测预警系统。结果表明,该系统具备一定的城市内涝风险监测预警预报能力,并在2018—2020年多次重大天气过程中应用,积水深度预报结果与监测结果基本一致,应用数据表明验证结果良好,系统可以为政府防灾减灾决策、指挥调度提供精准、及时的气象数据支撑。 相似文献
77.
选取2018年夏季邵阳地区的17个雷暴单体和9个非雷暴单体,分析了单体30 dBz、35 dBz和40 dBz回波顶高及0℃、-10℃和-20℃层超过30 dBz、35 dBz和40 dBz的回波面积与闪电发生的关系,利用40 dBz回波顶高、-10℃层以上超过40 dBz的回波面积及其与单体总面积的百分比对该地区闪电进行预报。结果表明:雷暴单体和非雷暴单体在回波强度为40 dBz时,超过0℃、-10℃和-20℃三种层结高度所占百分比的差值最大。-10℃层的40 dBz回波顶高较其他层结高度能更好地区分邵阳地区的雷暴单体与非雷暴单体。-10℃层以上超过40 dBz的面积所占单体总面积百分比大于1%这一阈值时,可作为区分雷暴单体和非雷暴单体的一个有效预警指标。综合使用40 dBz回波顶高、-10℃层以上超过40 dBz的回波面积及其与单体总面积的百分比对12个单体样本进行检验,雷暴单体预报的准确率达66.7%,非雷暴单体判断的准确率为83.3%。 相似文献
78.
基于辽宁省2010-2018年闪电定位(ADTD)资料,运用统计学方法分析了雷电流幅值时间变化特征;运用规程计算公式和IEEE推荐公式分别计算了雷电流幅值累积概率密度,并和实际地闪雷电流幅值累积概率密度曲线做了对比分析;运用最小二乘法拟合了IEEE推荐公式。结果表明:2010-2018年辽宁省地闪以负闪为主,占比高达89%,而负地闪雷电流幅值主要集中于-50~-20 kA;地闪频次在2011-2013年逐年升高,而后逐年减少,总地闪和负地闪的平均雷电流幅值自2010-2013年逐年降低,而后逐年升高;地闪主要发生在汛期的7-8月,平均雷电流幅值在冬季最高,且日变化平稳;雷电流幅值为20-50 kA的总地闪和负地闪累积概率密度曲线下降最快,而雷电流幅值在20 kA左右的累积概率密度曲线开始下降,总体下降速度较慢;通过对IEEE推荐公式进行拟合,拟合后的雷电流幅值累积概率密度分布曲线更加接近实际。 相似文献
79.
Comparison of different land-surface perturbation methods in short-range ensemble forecasts 下载免费PDF全文
Zhibo Gao Jiangshan Zhu Yan Guo Xiaodong Yan Xiujuan Wang Huoqing Li Shuwen Li 《大气和海洋科学快报》2021,14(3):60-65
为了比较不同陆面扰动方法对短时集合预报的影响,本研究设计了陆面模式扰动实验(LSMPE),初始土壤湿度扰动实验(ISMPE),陆面-大气耦合系数扰动实验(LCCPE)以及大气扰动对照实验(GEFSPE).结果表明,在三组陆面扰动实验中,LSMPE能代表最大的不确定性且误差最小;ISMPE的离散度要比LCCPE稍大,但是耦合系数的减弱能有效降低区域平均降水量.然而,所有陆面扰动实验产生的离散度均小于GEFSPE,这表明未来有必要将陆而扰动与大气扰动相结合,以使得模式能代表更多的不确定性. 相似文献
80.
Intraseasonal oscillation of the southwest monsoon over Sri Lanka and evaluation of its subseasonal forecast skill 下载免费PDF全文
斯里兰卡的雨季发生于5-9月间,主要受西南季风的控制.本文发现该地区的西南季风降水存在很强的次季节变率,主导周期为10-35天.降水的季节内变化与西传的异常气旋有关.进一步,利用S2S比较计划中欧洲中心的数值预报模式(ECMWF)提供的回报试验数据,评估了当今动力模式对斯里兰卡西南季风次季节变化的预报技巧.结果显示,对季风指数的预测技巧超过30天,而对降水指数的预测技巧大约两周,且模式的预报技巧具有明显的年际差异.分析表明,能否正确模拟出大尺度环流对热带对流的响应是影响斯里兰卡降水预测的重要因子. 相似文献