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几乎所有的数值预报模式都存在系统偏差。虽然目前利用统计订正方法降低个别站点的风速偏差已经取得了一些成功,但基于站点的订正具有空间局限性,仍迫切需要基于格点开展复杂地形下高精度风场的融合预报偏差订正。本研究提出了一种复杂地形下北京冬奥赛区不同海拔高度高精度风场的融合预报订正技术。首先利用冬奥山地赛区及周边133个自动气象站风场实况观测资料与睿图-睿思系统高精度风场预报数据相结合,利用统计偏差订正方法,获取各站点1～12 h的平均系统偏差,然后再将地形降尺度后的中国气象局北京快速更新循环数值预报系统高分辨率风场利用格点偏差订正系数优化后作为背景场融合观测资料,更好地捕捉局地地形对山区风场的影响。结果表明,本方法极大程度降低了风速的系统性偏差,风速预报误差显著降低,12 h风速平均绝对误差和均方根误差降低率最高达40%以上。经过适当的修改,这种方法也可以应用于对其他变量的偏差订正上。 相似文献
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2015年8月7日华北西北部的一次断线状对流系统向东南方向移动,并与平原地区多单体雷暴合并、组织,最终形成强飑线,造成北京地区出现较大范围的风雹和局地短时强降水天气。基于多源资料的研究结果表明:（1）飑线形成有三个阶段:上游线状对流发展移动、平原多个单体雷暴的新生和合并、线状对流并入本地多单体后组织成飑线。第二阶段中,城区北部边缘地面热力分布不均,配合局地风场辐合,触发了雷暴。雷暴冷池范围不断扩大,温度梯度区向南扩展,造成新生对流向南传播。（2）飑线的组织化过程,呈现出两支强入流为典型特征的动力结构:一支位于雷暴冷池后侧中层（4500～5000 m）,另一支位于低层飑线前侧,由强辐合区垂直于飑线指向云内。这两支强入流分别构成飑线前侧和后侧两个独立的顺时针垂直环流圈。后侧入流和前侧入流在同时加强,造成飑线前侧垂直环流不断加强,与之对应的环境垂直风切变也同步增强。这一动力过程形成了有利于飑线组织化的中尺度垂直切变环境,垂直风切变增大的本质实际上是飑线发展反馈的结果,同时也是驱动飑线快速向前移动和发展的重要因素。当后侧中层入流消失,前侧垂直环流也随之逐渐减弱,预示着飑线从成熟开始减弱消亡。（3）从热力结构看,下山的线状对流冷池与平原地区多单体雷暴的冷池合并,形成了扰动温度低于?8°C、厚度加深到1.5 km的强冷池,其前沿的β中尺度锋面附近的辐合上升运动加强,进一步促进了飑线在平原地区发展加强,并出现阵风锋。 相似文献
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基于ECMWF模式的集合预报数据,利用联合概率方法,针对北京地区冬季影响最大的寒潮和夏季强对流两类灾害性天气,建立了适用于本地区的两种集合预报业务产品。选取2 m温度和10 m平均风速制作寒潮预警信号联合概率预报产品,选取对流有效位能和0-6 km垂直风切变制作强对流潜势联合概率预报产品。通过对北京地区近年寒潮和强对流天气的预报检验表明：寒潮预警信号联合概率方法,当预报概率达到10%及以上时,实况就有可能达寒潮蓝色预警信号的级别;此方法对北京西北部的预报性能较好,其次为北京的东南部地区;对达到蓝色预警信号标准的区域具有较高的预报命中率,但对达黄色预警信号级别的区域,漏报率较高。强对流潜势联合概率方法的空报率较高,当预报概率达90%-100%时,实况才有可能出现强对流;与局地强对流相比,全市性强对流天气的高概率预报区域较为集中。 相似文献
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利用京津冀区域加密自动气象站、SA多普勒天气雷达、L波段风廓线雷达、NCEP 0.25° 再分析资料及0.03° 高分辨率地形资料研究了北京2018年7月15—16日暖区特大暴雨特征和形成机制。结果表明:（1）这次暖区特大暴雨发生在副热带高压边缘的暖气团（θse高能区）中,无明显冷空气强迫,斜压性弱,有丰沛的水汽,850 hPa以下出现强水汽辐合。（2）暴雨的中尺度对流系统发展有3个过程:带状对流建立和局地强雨团影响、北京北部“列车效应”南部雷暴冷池出流造成对流加强和移动、平原地区线状对流重建。（3）暴雨发生前,低层西南风出现风速脉动,低空急流建立。首先在2500—3500 m高度形成低空急流,2 h后2500 m以下风速显著增大,5 h后急流厚度由边界层伸展到700 hPa。急流出口区降压,低层出现气旋性风场或切变,有利于垂直上升运动发展,触发和加强对流。（4）西南低空急流暖湿输送导致高温、高湿、高能的对流不稳定层结反复重建,这是对流发展加强的重要原因。（5）地面辐合线是对流触发并逐渐组织成带状对流系统的关键影响因素。地面辐合线方向、低空急流轴、回波移动方向三者几乎重叠是造成对流后向传播和“列车效应”的有利条件。（6）太行山和燕山地形对对流触发和暴雨增幅有重要影响。北京最大雨强≥40 mm/h站点中的77.4%位于西南部和东北部200—600 m海拔高度处。偏东风在华北西部太行山局地迎风坡触发对流,西南低空急流在北京北部迎风坡和喇叭口地形处辐合和抬升更为显著,造成局地特大暴雨。 相似文献
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为提升北京冬(残)奥会气象服务保障能力,利用2018—2021年1月1日—3月28日欧洲中期天气预报中心(ECMWF)模式预报产品以及冬奥延庆赛区8个自动气象站的2 m气温实况,通过基于地形修正的模式偏差订正和支持向量机算法,构建赛区不同海拔高度站点72 h预报时效内逐3 h的2 m气温集成订正方法。2022年北京冬(残)奥会前夕及赛事期间应用评估表明:集成订正方法对延庆赛区2 m气温的预报准确率为0.856,平均绝对偏差为1.08℃,订正效果较单一订正方法更优,尤其针对海拔高度高出模式地形高度的站点订正性能更为突出,同时,对超阈值及关键过程的气温订正效果也表现较好。对于延庆赛区大多数站点而言,该方法订正的72 h预报时效内逐3 h的2 m气温平均绝对偏差总体上表现出一定的日变化特征,且0~24 h,24~48 h,48~72 h预报时效之间偏差变化相对平稳,但不同站点的日变化趋势存在差异。随着预报时效增加,该方法订正的2 m气温平均绝对偏差的变化趋势表现出海拔依赖性。 相似文献
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