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91.
采用二相回归方法并结合台站历史沿革信息,在对中国中部典型高山站南岳和庐山1960-2017年平均风速资料进行均一性检验和订正的基础上,分析其变化特征及其与周边低海拔台站的差异,并利用NCEP/NCAR再分析风速资料对其差异进行验证。结果表明:南岳站平均风速序列存在一个由测风仪器变更而导致的非均一点,而庐山站不存在非均一点;南岳和庐山年及四季平均风速均显著高于周边台站,且高山站以春季和夏季风速最大,而低海拔台站各季节风速差异较小;近58 a高山站及周边低海拔台站的年及四季平均风速均呈显著的减小趋势,但高山站的减小速率显著高于低海拔台站;同区域NCEP/NCAR的1000 hPa和850 hPa平均风速变化的差异与高山站和低海拔台站的差异基本一致,说明中低空和地面风速的这种差异在中国中部地区具有一定的普遍性。 相似文献
92.
基于中国地区T213集合预报产品2 m温度预报数据,采用卡尔曼滤波类型的自适应递减平均法进行偏差订正处理,原方案在剧烈降温天气订正效果表现不理想。通过对递减平均参数w的重新构建得到改进的订正方案w(i,p)(i为站点信息,p为天气过程信息),在此基础上进一步优化对历史信息的有效提取,得到改进的方案w(i,p)相似法和w(i,p)统计法,并进行效果检验。结果表明:改进为包含空间和天气过程信息的函数w(i,p)后方案的订正效果得到不同程度的提高,其中24 h剧烈降温预报各成员预报均方根误差平均减小了0. 15℃;而进一步改进的w(i,p)统计法在当前几种剧烈降温预报中订正效果最优,其集合平均偏差与w(i,p)方案相比减小2. 54℃。 相似文献
94.
95.
基于TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心及英国气象局1~7 d日降水量预报以及中国自动站观测资料与CMORPH降水产品融合的逐时降水量网格数据集,利用频率匹配法(Frequency-Matching Method,FMM)对中国降水预报进行客观订正。首先利用卡尔曼滤波方法对降水频率进行调整,并根据不同区域降水强度差异将全国分为7个子区域分别进行频率匹配。结果表明,FMM可以有效减小降水量预报的误差。经过频率匹配法订正后各模式降水预报的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)大幅减小,且订正后各量级降水的雨区面积更加接近实际观测值。FMM对小于5 mm和大于15 mm的降水预报技巧改进明显。此外,FMM降低了模式预报的小雨空报率和大雨漏报率,并且明显提高了晴雨预报的准确率。FMM明显消除了大范围小雨空报区域,但是对强降水预报FMM仅能调整降水量大小,强降水落区预报并不能得到明显改善。 相似文献
96.
《内蒙古气象》2019,(4)
利用内蒙古58个国家级气象站1976—2017年逐日最大风速资料,分析了逐日最大风速在全年时段及四季时段内的平均值和极大值的时空变化特征。结果表明:全区年平均最大风速为6.8m·s-1,四季平均最大风速分别为8.0(春)、6.4(夏)、6.4m·s-1(秋)和6.2m·s-1(冬),以春季最大、冬季最小。最大风速在各时段的平均值在空间分布上均存在两个高值区,分别位于阿拉善盟东北部—巴彦淖尔市西北部、包头市北部—乌兰察布市北部—锡林郭勒盟西北部;两个低值区,分别位于鄂尔多斯市东部—呼和浩特市中南部、呼伦贝尔市东北部;以及两个在冬—春时段出现的季节性高值区,分别位于兴安盟南部—通辽市北部、锡林郭勒盟偏南部—赤峰市西部。最大风速的极大值的时空分布特征与平均值的基本相似,仅春、秋季在空间分布上出现局部高值区。全区大部分测站逐日最大风速在全年时段和四季时段中的平均值和极大值都有减小的趋势,其中以春季的减弱倾向最为明显,对全年趋势演变的贡献最大。全区大部分测站最大风速的平均值和极大值在20世纪90年代以后出现明显的突变现象。 相似文献
97.
《内蒙古气象》2019,(6)
文章使用常规气象观测资料及内蒙古119个气象站逐小时自动观测资料对2018年内蒙古出现的日最高气温≥35.0℃的高温天气进行了统计分析。结果表明:全年有78个国家站出现≥35.0℃的高温天气495次,站点主要分布在阿拉善盟、乌海市、巴彦淖尔市西南部、锡林郭勒盟西北部、赤峰市中北部、通辽市中部、兴安盟东南部等地;高温天气集中发生在6、7月,7月最多;日最高气温主要出现在15—17时,呈单峰型,16时最多;分析高温站次超过15次的日期,基本没有全区性的高温天气;极端高温事件比较少,没有一个站高温超过历史极值;高温发生时高空对应高压(脊),低层处于暖区,地面处于低压区,地面风速多在4.0m·s~(-1)以上,高于日平均风速,最高温度出现时风速超过10.0m·s~(-1)的多达8站次。 相似文献
98.
文章利用2010年1月1日—2013年12月31日逐日NCEP再分析资料(1°×1°)和大同地区地面常规观测资料,采用BP人工神经网络法建立大同市分站点、分季节日极大风速人工神经网络预报模型并且在对T639数值预报产品和EC细网格数值预报产品释用基础上建立了台站日极大风速的客观预报系统,对2015年9月1日—2016年7月31日进行了24h预报,试用结果显示,各季模式平均绝对误差在3.2~5.7m·s^-1之间,因此,该系统可以为预报员快速做出日极大风速的预报提供客观参考依据。 相似文献
100.
本文通过分析2017年9~12月四川地区ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting)细网格模式、GRAPES_GFS(Global and Regional Assimilation and Prediction System)全球模式和西南区域模式(South West Center-WRF ADAS Real-time Modeling System, SWCWARMS)2m温度168h预报时效内的系统性偏差特征,采用滑动双权重平均法分别对三种模式温度预报产品进行偏差订正,并集成得到各时效2m温度的订正场,结果表明:(1)三种模式的预报存在明显的日变化,整体上EC模式的预报最优。(2)三种模式对于低温和高温的预报,在全省均大致呈现负的系统性误差,特别在高原及过渡区表现的尤为明显。(3)订正后三种模式的预报准确率显著提高,均方根误差减小1.4~2.5℃,大部分地区平均误差维持在±0.5℃之间,在系统性偏差较大的地区,订正效果更好。(4)两种集成方案预报结果接近,且均优于三种模式的订正预报。 相似文献