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71.
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
72.
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
73.
利用WRF(Weather Research Forecast)模式及其3D-Var(Three-Dimensional Variational assimilation)变分系统,针对2017年7月7日一次飑线进行了雷达资料的循环同化敏感性试验。结果表明:以循环同化雷达资料至飑线成熟期时刻的试验预报效果最好,主要原因在于预报的低层西北冷空气较强,从而导致较强的低层切变,再配合强的热力不稳定条件从而使飑线的发展得以维持。通过七组试验对比表明,对于单次雷达资料,同化的时机更为重要。同化飑线成熟阶段的雷达反射率,对低层热力层结有改善作用,为飑线发展提供了不稳定能量;对于循环同化,通过观测的影响和模式自身的热动力调整,对流场也有较好的修正作用,为对流系统的持续发展提供了充分的动力条件。 相似文献
74.
利用第三代空气质量预报模式LOTOS-EUROS(Long Term Ozone Simulation-European Operational Smog)对2018年中国长三角地区细颗粒物(PM2.5)浓度的时空分布进行数值模拟,通过对比模拟结果与地面观测值,验证模式对PM2.5长期特征模拟的合理性并探讨长三角地区PM2.5的时空分布特征。结果表明:LOTOS-EUROS模式可以较好地再现中国长三角地区PM2.5浓度的时空分布特征,监测站点观测值和模拟值的整体相关系数达到0.64,可以用于长三角地区细颗粒物的模拟。长三角地区PM2.5浓度呈冬高夏低,西北高东南低的特征。冬季PM2.5浓度高值出现在长三角地区的西北部,安徽省等地区的浓度水平最大值可达到160 μg·m-3;春季和秋季PM2.5浓度的高值集中在30°N以北、120°E以西地区,浓度为40-80 μg·m-3;而夏季PM2.5浓度水平大幅度降低,大部分地区维持在20-40 μg·m-3,低值中心出现在长三角地区东南部沿海城市,低于10 μg·m-3,最低值可达5 μg·m-3。 相似文献
75.
综合利用多普勒雷达、地面自动气象站以及风廓线等观测资料和ERA5再分析资料,对2019年7月3日发生于辽宁开原的超级单体风暴伴随EF4级强龙卷环境条件、多普勒雷达回波特征和形成机理进行详细分析。结果表明:本次过程发生于低层暖湿高层冷干强的热力不稳定环境条件下,在地面干线汇合流场形成地面辐合线附近触发湿对流并发展为伴有龙卷的超级单体风暴。龙卷发生于低层钩状回波附近,多普勒雷达上呈现经典超级单体风暴雷达回波特征,低层强的垂直风切变将水平涡度转化为对流风暴中垂直涡度,强上升运动使得顺流涡度倾斜拉伸,从而龙卷发生前17 min在多普勒雷达2.4°仰角首先出现中气旋结构,随后风暴向南移动过程中,风暴的后侧下沉气流(RFD)将中低层的涡度“压低”致使龙卷接地,因此龙卷发生后1 min在0.5°仰角也出现强中气旋并有类龙卷涡旋特征(TVS),中气旋最强时的旋转速度达到28 m·s^(-1)(强中气旋标准),因此本次龙卷符合“自上而下”I型龙卷特征。由于环境干燥空气夹卷造成水滴强烈蒸发和冷却,使得地面出现了1 h降温达10℃的强冷池,过强的冷池可能在促使龙卷消亡过程中起到关键作用,致使龙卷持续了约30 min后消亡。 相似文献
76.
为深入认识GRAPES_Meso(Global/Regional Assimilation and Prediction System)3 km对流尺度区域模式对华南前汛期精细化降水的预报性能,为模式改进及业务应用提供参考依据,利用广东省86个站点逐小时观测降水资料和国家气象信息中心多源融合降水资料,针对广东省复杂地形特点,结合距海岸线的远近及站点地形特点,将86个站划分为沿海东部、沿海西部和内陆地区三个子区域,采用二分类降水预报检验方法,定量评估了2020年5月18日—6月18日华南前汛期降水预报效果。结果显示,GRAPES_Meso 3 km模式精细化降水预报技巧受广东复杂地形影响较大,广东沿海东部和内陆地区24 h时累积降水的小雨、中雨、大雨量级预报成功指数(Threat Score,TS)、公平成功指数(Equitable Threat Score,ETS)评分高于沿海西部地区,尽管暴雨预报评分具有此相同特征,但三个子区域的暴雨预报评分总体较低;从3 h累积降水预报评分看,沿海东部、沿海西部及内陆地区等三个子区域存在明显的日变化特征,但是沿海东部及西部与内陆地区表现有所不同,沿海东部和西部降水预报评分夜间较低(预报偏差偏高),白天相对较高(预报偏差偏低),而内陆地区则是夜间较高(预报偏差偏低),白天相对较低(预报偏差偏高)。沿海西部预报评分相对较低的原因是由于检验时段内广东地区存在一个弱的风切变,而沿海西部大部分地区正好处于切变线南侧的温度高值区控制,但模式模拟该区域的日平均温度较实况偏低,导致沿海西部模式预报降水空报较多,降低其降水预报技巧。 相似文献
77.
针对高分辨率数值天气预报的时空不确定性, 利用邻域最优概率方法对华南区域GRAPES快速更新循环同化预报系统的24 h预报进行逐时降水订正和检验评估。结果表明: (1)邻域法能改善模式降水预报的空间不确定性, 最优邻域半径随降水等级增加而减小, 强降水的最优邻域半径约为60 km; (2)通过引入时间滞后因子, 可进一步改善模式不同时间起报的不确定性, 结合Brier评分确定了时间滞后窗为4 h; (3)提出基于邻域最优概率阈值的降雨进行分级订正方法, 有效提升了降水客观预报能力, 晴雨预报较模式全部为正技巧, TS评分达到0.89以上, 总体提升幅度约5.3%;强降水预报同样均为正技巧, TS评分呈先降后升趋势, 在12 h时效前后预报效果最优, 进一步提升了GRAPES快速更新循环同化预报系统的业务预报水平。 相似文献
78.
基于华南地区自动站逐小时观测资料, 采用传统站点评分、邻域法等评估华南区域高分辨率数值模式(包括GRAPES_GZ_R 1 km模式和GRAPES_GZ 3 km模式)对降水、地面温度和风场等要素的预报能力。结果表明: GRAPES_GZ_R 1 km模式的降水预报技巧优于GRAPES_GZ 3 km模式, 模式预报以正偏差为主。对于不同起报时间的预报, 00时(世界时, 下同)起报的预报效果优于12时。GRAPES_GZ_R 1 km模式的TS评分是GRAPES_GZ 3 km模式的两倍以上, 对不同降水阈值的评分均较高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_GZ_R 1 km模式6 h累计降水预报在0.1 mm、1 mm及5 mm以上的降水均可达到最低预报技巧尺度, 对所检验降水对象的空间位置把握能力更好。2 m气温和10 m风速检验结果表明两个模式均能较好把握广东省温度的分布特征, GRAPES_GZ_R 1 km模式对2 m气温预报结果优于GRAPES_GZ 3 km模式, 预报绝对误差更小; 两个模式对风速的预报整体偏强, 预报偏差在1~4 m/s之间, 但相比之下GRAPES_GZ 3 km模式在风场预报上表现更好。GRAPES_GZ_R 1 km模式的2 m气温和10 m风速预报偏差随降水过程存在明显波动, 强降水过后温度预报整体偏低, 风速预报偏强, 在模式产品订正、使用等需要考虑模式对主要天气系统的预报情况。总的来说, GRAPES_GZ_R 1 km模式的预报产品具有较好的参考价值。 相似文献
79.
80.