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991.
采用国家气候中心整理的全国160站月平均气温资料、NCEP/NCAR再分析资料及NOAA全球海温资料,在探讨1986年以来中国冬季气温异常机理基础上,对2011/2012年冬季气温异常特征及其前兆信号进行分析。结果表明:地面西伯利亚高压、东亚冬季风及500 hPa乌拉尔山与贝加尔湖南侧的异常环流等系统是影响中国冬季气温的主要中高纬环流系统,而中低纬环流系统主要包括西太平洋副高环流和印缅槽。前期热带印度洋和中东太平洋关键区海温异常与后期冬季气温关联的环流系统有密切的关系:前期夏季7、8月西印度洋海温偏高时,冬季西伯利亚高压将偏强,有利于冬季风偏强和中国冬季气温偏低;而当8—10月中东太平洋海温偏高时,西太平洋副高将偏强偏大偏西,北界位置偏北,印缅槽偏强,中国气温容易偏高,反之亦然。两者对后期环流的影响存在一定的独立性,中国冬季地面气温异常是它们共同作用的结果。 相似文献
992.
993.
大雾是引起低能见度的主要天气现象.提高雾的预报技术水平是确保交通安全的重要措施.从统计和数值预报两个方面,回顾了过去几十年来国内外在雾预报技术上的主要研究进展,并总结了各种方法的特点及存在的缺陷.在某些情形下,新统计方法的应用提高了雾的预报准确率,但仍然无法摆脱统计方法本身的缺陷.相比较而言,数值模式在大雾预报方面具有更广泛的应用和更大的潜力.在目前的计算机水平下,使用高分辨率的一维雾模式与中尺度天气模式相结合的方法,在一定程度上可以提高雾的预报准确率,该方法在大雾易发区的机场及高速公路沿线具有重要的应用价值.随着计算机能力的不断提高,包含大雾形成和演变的各种复杂过程、具有先进资料同化过程的高分辨率三维雾模式,以及集合数值预报系统将是未来的发展方向. 相似文献
994.
极端天气气候事件监测与预测研究进展及其应用综述 总被引:8,自引:2,他引:6
极端天气气候事件(简称"极端事件")分为单站极端事件和区域性极端事件。本文回顾了极端事件的研究进展,首先回顾了单站极端温度、极端降水和干旱事件的观测研究及相关指数,进而对近年来不断增多的区域性极端事件研究做了简要回顾,最后还回顾了极端事件气候预测研究进展。同时,对国内外在极端事件气候监测和预测业务现状进行了初步总结,并指出:在极端事件气候监测方面中国的业务产品较丰富,并率先开展了针对区域性极端事件的监测业务,但在产品表现形式上缺乏统一组织,特别是英文产品表现力严重不足;在极端事件气候预测方面,国家气候中心发展了两种方法:一个是基于物理统计的BP-CCA和OSR的干旱预测方法,另一个基于国家气候中心月动力延伸预报模式(DERF)的高温预测方法。最后,对极端事件监测和预测业务发展及相关科学问题给出展望,指出应根据极端事件的业务需求继续加强相关研究和业务能力建设。 相似文献
995.
门可佩 《南京气象学院学报》2014,6(2):175-181
根据1827年以来的统计资料进行分析,长江流域大洪水展示出极为显著的有序性.运用翁文波信息预测理论,构建长江大洪水二维平面和三维立体信息有序网络结构并进行综合分析和预测,结果表明:2014、2020、2030、2036、2051与2058年前后的汛期,长江流域将有可能发生大洪水. 相似文献
996.
白松竹 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2014,8(1):17-22
利用阿勒泰地区7个地面气象站1961—2011年51a的降水观测资料,运用线性趋势、变差分析、EOF、Molet小波变换、M—K突变检测、R/S分析法,分析了该地区近50a来冬季降水的时空变化特征。结果表明:近50a来,该地区冬季降水量存在自山区向河谷逐渐减少的分布特征,年际变化幅度由东北向西南逐渐减小;在空间分布上以全地区一致型为主,部分年份还呈现东北一西南差异分布。冬季降水量在196l一1968年处于偏多阶段,1968--1982年为偏少阶段,此后呈增多趋势。该地区降水以18a周期变化为主,20世纪70年代中后期出现8a的短周期,在90年代中期出现5a的短周期振荡。冬季降水量的突变特征并不显著。R/S分析表明该地区冬季降水量的增加趋势在未来仍将持续。 相似文献
997.
超强台风"海燕"是2013年最著名的台风。分析中国南海台风模式对"海燕"整个过程的预报,发现模式基本预报出"海燕"的快速穿过菲律宾和登陆越南后北翘东折的移动路径,但也存在一些不足,例如强度预报偏弱。通过高分辨率数值模拟分析了"海燕"的变化机理,发现高层暖心、高中低层一致东风气流是其超强发展和快速西移的主要特征。进一步的模式预报试验中,探讨了模拟技术对提高台风预报水平的影响作用。分析结果表明,准确的模式物理参数化(如边界层、积云对流和地形参数化)和模式初始大气构造等,以及提高模式分辨率有助于提高台风预报水平。 相似文献
998.
An Overview of Nowcasting Development, Applications, and Services in the Hong Kong Observatory 下载免费PDF全文
The Hong Kong Observatory (HKO) has been developing a suite of nowcasting systems to support op- erations of the forecasting center and to provide a variety of nowcasting services for the general public and specialized users. The core system is named the Short-range Warnings of Intense Rainstorm of Localized Systems (SWIRLS), which is a radar-based nowcasting system mainly for the automatic tracking of the movement of radar echoes and the short-range Quantitative Precipitation Forecast (QPF). The differential, integral (or variational), and object-oriented tracking algorithms were developed and integrated into the nowcasting suite. In order to predict severe weather associated with intense thunderstorms, such as high gust, hail, and lightning, SWIRLS was enhanced to SWIRLS-II by introduction of a number of physical models, especially the icing physics as well as the thermodynamics of the atmosphere. SWIRLS-Ⅱ was further enhanced with non-hydrostatic, high resolution numerical models for extending the forecast range up to 6h ahead. Meanwhile, SWIRLS was also modified for providing nowcasting services for aviation community and specialized users. To take into account the rapid development of lightning events, ensemble nowcasting techniques such as time-lagged and weighted average ensemble approaches were also adopted in the nowcasting system. Apart from operational uses in Hong Kong, SWIRLS/SWIRLS-Ⅱ was also exported to other places to participate in several international events such as the WMO/WWRP Forecast Demon- stration Project (FDP) during the Beijing 2008 Olympics Games and the Shanghai Expo 2010. Meanwhile, SWIRLS has also been transferred to various regional meteorological organizations for establishing their nowcasting infrastructure. This paper summarizes the history and the technologies of SWIRLS/SWIRLS-Ⅱ and its variants and the associated nowcasting applications and services provided by the HKO since the mid 1990s. 相似文献
999.
1000.
基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测北大核心CSCD 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指标,并与性能较优的SSA-BP模型对比,ISSA-BP模型预测结果的RMSE、MAPE、MAE分别下降了3.70、3.73、3.34。试验结果表明,改进后的麻雀搜索算法具有高效的全局最优搜索能力,优化后的ISSA-BP神经网络预测稳定性高,精度优于BP、SSA-BP神经网络模型,可用于预测PM_(2.5)浓度。 相似文献