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91.
基于2016-2018年ECMWF模式温度预报和浙江省72个国家基本站观测资料,根据温度日变化特征,采用K-近邻(KNN)回归算法进行误差订正,改进浙江省172 h精细化温度预报。在KNN回归算法中,将模式起报时刻的温度视作“背景”,由模式预报减去起报时刻温度消除“背景”影响,得到温度日变化曲线,通过温度日变化曲线构建差异指标,选取历史相似个例。根据历史相似个例的误差特征,对温度预报进行订正,得到改进的温度预报。检验结果表明,KNN方案的温度预报平均绝对误差较ECMWF和30 d滑动平均误差订正方案(OCF)的分别减小26.2%和5.2%;日最高和最低温度预报误差绝对值小于2℃,准确率较ECMWF的分别提高14.8%和4.3%,较OCF的分别提高3.0%和1.3%。KNN方案对地形复杂地区的温度预报改进效果更为明显,对冷空气活动和夏季高温等天气过程预报改善效果也较稳定。  相似文献   
92.
The aerodynamic drag coefficient (CD) is conjectured to change (or remains almost uniform) with the horizontal wind speed (U) over a flexible (or fixed) surface element, which is represented with the surface roughness (z0). This conjecture is tested for the near neutral atmospheric turbulence (i.e. when surface stability z/L is almost equal to 0, where z is the measurement height and L is Obukhov length) of monsoon and winter season at an on-slope and a ridge-top site in the Indian Himalaya, wherein the ridge-top site is associated with a higher degree of sensitivity to the roughness element and terrain attributes. This hypothesis is successfully verified for two conditions, (i) the monsoon period observations of ridge-top site are found to have higher z0 due to vegetative growth than the winter period for flows having similar terrain signature, and (ii) the monsoon and winter period observations of on-slope site are noted to have similar z0 for flows having signature of steep terrain. Subsequently, constants (i.e. a and b) of the power-law relationships between CD and U (i.e. CD = aUb), as a function of z0, are optimized. It is noted that the relationship between CD and U has higher sensitivity towards the terrain slope than the vegetative growth.  相似文献   
93.
针对离散站点资料格点化的业务需求及 Cressman 方法在地形复杂区域客观分析存在的问 题,利用山东及周边省自动气象站观测的 2 m气温和 ECMWF预报的海上 2 m气温,结合山东省中尺度数值预报位温递减率、90 m分辨率 SRTM高程数据,采用统一高度 Cressman 方法对山东省地面2 m气温进行客观分析,生成了逐 1 h、0.01°×0.01°高分辨率的地面 2 m气温格点产品。结果表明,统一高度 Cressman 方法的客观分析格点产品在地形复杂区域的分析更合理,月平均误差基本在±1 ℃以内,鲁中山区地形高度较高区域月平均误差略大于鲁西北、鲁西南、鲁东南和山东半岛等地的平原地区,气温偏低的10、11、12月温度准确率均略低于 5、6、7、8、9 月;2020 年 5—12 月平均误差为-0.0039 ℃,平均绝对误差为 0.1469 ℃,均方根误差为 0.3597 ℃,2 ℃以内准确率为 99.64%,1 ℃以内准确率为 98.24%,各项检验指标均较优。总体上统一高度 Cressman 客观分析格点产品质量接近中国气象局陆面数据同化系统( HRCLDAS )高分辨率格点实况产品。  相似文献   
94.
全球气温气压(GPT)系列模型可用于计算全球任意位置的气温、气压和水汽压等各种气象参数,目前国内外广泛使用且精度较高的全球气温气压模型主要为GPT2w模型.本文利用2012—2016年中国大陆地区102个国家气象站实测的气温、气压和水汽压数据对GPT2w模型进行精度分析.结果表明:GPT2w模型的气温误差均值为-0.45 ℃,标准偏差均值为10.04 ℃;气压误差均值为2.05 hPa,标准偏差均值为6.55 hPa;水汽压误差均值为0.11 hPa,标准偏差均值为6.15 hPa.总体而言,GPT2w模型计算出的气温、气压和水汽压值在中国大陆大部分地区具有较高的精度.同时,三种气象参数的精度在中国大陆地区分布不均匀,不同纬度区间存在一定差异且以年为周期均具有明显的季节性.  相似文献   
95.
基于2018年12月至2020年3月喀左、沈阳、辽阳、满洲里4个国家级地面气象站人工冻土器与测温式冻土自动观测仪观测的资料,对人工冻土观测获得的冻点与测温式冻土自动观测仪获得的相应深度的温度进行对比分析。结果表明:人工冻土器获取的冻点对应的土壤温度与0℃总体一致,又不完全重合;0—35 cm深度范围,冻点对应的温度变化范围为-2~6℃,呈现跳跃性变化。35 cm以下深度范围,冻土冻点对应的温度变化范围为-0.5~1.0℃;融化过程冻点对应的平均温度高于冻结过程冻点对应的平均温度。从完全融化时间上来看,人工冻土器观测到的完全融化时间晚于测温式冻土仪0℃线完全消失的时间。人工冻土观测的实质是获得土壤温度0℃点所在位置。灌注不同台站水的冻土器内管在相同的温度环境下,冻结与融化状态无明显区别;人工冻土器内管冻结过程是温度和持续时间双重作用的结果,深层土壤温度变化缓慢,使得内管中的水冻结和融化需要的时间长。另外,作为接触式测温设备,减小外因产生的时滞是提高其灵敏度的重要环节,建议测温式冻土仪的外管壁使用温度滞后效应更小的金属外管。  相似文献   
96.
This paper assesses the interannual variabilities of simulated sea surface salinity (SSS) and freshwater flux (FWF) in the tropical Pacific from phases 5 and 6 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5 and CMIP6). The authors focus on comparing the simulated SSS and FWF responses to El Niño–Southern Oscillation (ENSO) from two generations of models developed by the same group. The results show that CMIP5 and CMIP6 models can perform well in simulating the spatial distributions of the SSS and FWF responses associated with ENSO, as well as their relationship. It is found that most CMIP6 models have improved in simulating the geographical distribution of the SSS and FWF interannual variability in the tropical Pacific compared to CMIP5 models. In particular, CMIP6 models have corrected the underestimation of the spatial relationship of the FWF and SSS variability with ENSO in the central-western Pacific. In addition, CMIP6 models outperform CMIP5 models in simulating the FWF interannual variability (spatial distribution and intensity) in the tropical Pacific. However, as a whole, CMIP6 models do not show improved skill scores for SSS interannual variability, which is due to their overestimation of the intensity in some models. Large uncertainties exist in simulating the interannual variability of SSS among CMIP5 and CMIP6 models and some improvements with respect to physical processes are needed.摘要通过比较CMIP5和CMIP6来自同一个单位两代模式模拟, 表明CMIP5和CMIP6均能较好地模拟出热带太平洋的海表盐度 (SSS) 和淡水通量 (FWF) 对ENSO响应的分布及其响应间的关系. 与CMIP5模式相比, 大部份CMIP6模式模拟的SSS和FWF年际变化分布均呈现改进, 特别是纠正了较低的中西太平洋SSS和FWF变化的空间关系. 但是, 整体上, CMIP6模式模拟的SSS年际变化技巧没有提高, 与SSS年际变率的强度被高估有关. CMIP5和CMIP6模式模拟SSS的年际变化还存在较大的不确定性, 在物理方面需要改进.  相似文献   
97.
基于欧洲中期天气预报中心再分析资料ERA5,对GIIRS/FY-4A温度反演廓线在我国台风高发期东海和南海海区的反演精度进行研究,结果表明:(1)东海海区,无云时GIIRS质量控制0的数据总体RMSE为1.71 K,150~450 hPa高度范围内RMSE小于1 K,450 hPa至近海面RMSE在2 K以内。质量控制1的数据反演精度低且随高度的增加误差增大;有云时,质量控制0和1的反演数据总体RMSE为4.72 K和5.55 K。(2)南海海区,无云时,质量控制0的数据总体RMSE为1.67 K,150~800 hPa范围内RMSE小于1 K,反演精度较东海海区略高。质量控制1的数据RMSE为5.07 K。有云时,质量控制0和1的数据RMSE为6.68 K和7.56 K。(3)随着台风“利奇马”等级加强直至最大等级(海上发展阶段),GIIRS可信度较高的反演数据量呈现下降趋势,反演台风周边热力结构存在诸多不确定性,需要借助其他资料进行验证。   相似文献   
98.
2020年秋季(9—11月)大气环流特征表现为,北半球极涡呈单极型分布,中高纬环流呈4波型。9—11月,欧亚大陆中高纬环流经向度不断加大,冷空气势力增强。西太平洋副热带高压较历史平均偏强,热带气旋活动频繁。我国近海出现了19次8级以上大风过程,其中冷空气大风过程6次,台风大风过程4次,入海气旋大风过程1次,冷空气与热带气旋共同影响的大风过程7次,冷空气和温带气旋共同影响的大风过程1次。西北太平洋和南海共生成13个热带气旋,其中10月共有7个热带气旋生成,追平10月热带气旋生成数的历史最高纪录;全球其他海域共生成热带气旋26个。我国近海未出现2 m以上大浪过程的天数仅有12 d,约占秋季总日数的13%。秋季,我国近海海域呈明显降温过程,北部海域的降温幅度明显大于南部海域,受连续北上影响我国北部海域的热带气旋活动影响,9月黄海东部及东海东部的海面温度较气候态明显偏低。  相似文献   
99.
地震地下流体井水位、水温观测是地震地球物理台网主要观测手段,其数据集包含水位、水温测项的原始数据、预处理数据、产品数据和均值类数据,可为地震监测预报研究提供重要的数据支撑,用于前兆异常、同震响应、区域应力变化特征、含水层参数反演、观测机理等研究。地下流体井水位、水温数据集不仅可为地震预测预报和科学研究提供服务,而且在国民经济建设领域具有重要的应用价值。  相似文献   
100.
以云南鲁甸6.5级地震中房屋建筑破坏严重的龙头山集镇斜坡地形为例,通过地脉动测试分析得出斜坡及坡顶测点相对于坡脚参考点谱比峰值均>1,顺坡向谱比峰值大于垂直坡向谱比峰值,且谱比峰值从斜坡坡脚到坡顶逐渐增大,坡顶处约为3;顺坡向谱比峰值对应的频率为4.57~5.39 Hz,垂直坡向谱比峰值对应的频率稍高,为5.42~5.96 Hz。通过结合黏弹性边界的时域动力有限元方法分析斜坡地形在垂直入射地震动作用下的响应,数值模拟结果表明,斜坡坡顶处的位移放大作用显著,坡脚处放大作用较小;介质剪切波速对斜坡地震动的影响较明显,尤其是坡顶点处不同介质剪切波速模型位移峰值差异较大。由于斜坡地形复杂的散射效应,在斜坡及附近测点均出现明显的转换面波,坡顶点处波形转换最显著。数值模拟结果进一步验证了龙头山集镇依坡而建的房屋建筑破坏严重是由局部地形地震动放大效应与地震动差动共同作用引起的。  相似文献   
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