排序方式： 共有18条查询结果，搜索用时 19 毫秒
1.
卡尔曼滤波递减平均方法对模式直接输出的气温预报进行订正,能有效提高预报准确率,但有时会造成显著负订正的现象,使订正预报效果反而不及模式直接输出。利用消除偏差集合平均方法(BREM)选择最优滑动训练期对2019年10月至2020年4月ECMWF预报(EC)、经过卡尔曼滤波递减平均法订正的预报(EC_COR)及中央台网格指导预报(SCMOC)等3种气温预报在黑龙江省的结果进行集成,并将BREM方法对EC_COR的修正效果进行评估,结果表明:不同预报结果都表现为冬季和夜间预报的准确率更低,气温偏低的11月至翌年1月更倾向于表现出预报较实况系统性偏高的特点。BREM方法能有效地修正EC_COR对EC负订正的现象,且可显著高于任何一种参与集成的单一预报效果。可在对单一模式进行卡尔曼滤波递减平均订正的基础上,进一步提升预报质量。另外,利用集成方法对高质量预报产品的融合(不局限于模式直接输出预报或是订正预报)可获取较单一预报更优的预报结果。 相似文献
4.
探讨了黑龙江省2000年以来浓雾时空分布特征以及秋季浓雾异常环流特征和环流分型。结果表明：黑龙江省浓雾春季和冬季少,夏季最多,但多发生在山区,持续时间短,局地性强;范围大、持续时间长、灾害重的浓雾天气主要出现在秋季,其中10—11月持续性浓雾天气过程均发生在2010年以后。黑龙江省秋季浓雾多发生在暖湿空气较强的环境条件下,根据500 hPa高度场和距平场特征把秋季偏暖背景下浓雾发生的主要环流型分为西低东高型和纬向型,黑龙江省中低层正高度距平、850 hPa距平风场上反气旋环流以及西北太平洋副热带高压常偏北偏强等异常环流特征对浓雾中短期预报有较好的指示意义。 相似文献
5.
利用1979—2007年全球月平均的积雪水当量资料,定义了春季积雪水当量增量指数,该指数可以较为直观地反映春季融雪的情况。通过这一纽带,分析了欧亚大陆春季融雪与长江流域夏季降水之间的联系。研究表明:欧亚大陆春季融雪与中国长江流域夏季降水是负相关关系,这与高原积雪的影响是不一致的。春季融雪量的减少,使得欧亚大陆北部夏季剩余积雪偏多,夏季融雪增多。融雪的局地效应使得土壤湿度增加,加大了欧亚大陆南北热力差异。从而,夏季中纬度的纬向风切变增大,对流层上层的副热带西风急流增强,副热带高压增强西伸,但是北抬受到抑制。长江流域位于异常西南暖湿气流与冷空气的辐合带上,上升运动活跃,有利于降水偏多。 相似文献
8.
2018年7月24日傍晚至25日白天,黑龙江省自西向东出现了一次区域性的暴雨和局地极端短时强降水天气过程。利用常规资料对25日黑龙江省鹤北镇形成的局地极端短时强降水原因进行分析。结果表明:此次极端强降水过程是由多种影响系统共同作用造成的,通过订正探空站,其对流不稳定能量增加,层结曲线表现为明显的短时强降水特征,暖云层厚度大,降水效率高,此次降水过程是以积云为主的混合性降水回波,强回波中心强度多为50 dBz以下,且垂直方向上高度均在融化层以下,表明产生此次极端短时强降水的特征为低质心的热带海洋型降水。 相似文献
9.
利用2000-2014年常规观测资料和NECP/NCAR再分析资料对黑龙江省北部山区的漠河、塔河、新林、加格达奇和伊春等5个代表站浓雾发生的气候特点和产生条件进行统计分析,利用天气学原理对环境条件与浓雾生消的关系进行讨论,利用条件迭代法对2014年5-10月08时伊春站的浓雾过程进行预报,并进行相关的预报检验。结果表明,黑龙江省北部山区的浓雾多发生在5-10月,北部山区东南部的浓雾发生日数有逐年上升的趋势,西北部有下降趋势;除形势稳定有利于浓雾发生外,一定程度弱的上升运动也有利于浓雾的出现。 相似文献
10.
利用地面观测资料以及NCEP/NCAR再分析资料,分析了2011年1月20-24日黑龙江省西南部一次大范围持续性霾过程的变化特点及环流背景;诊断分析了该次过程中动力、水汽及不稳定条件。结果表明:该次过程表现为明显的日变化特征。霾过程持续期间,黑龙江省处于纬向型环流的控制之下,冷空气势力弱;黑龙江西南部整体处于地面高压内的均压场中,有利于霾维持。近地面气象要素中相对湿度和风速与霾的严重程度相关很好,能够解释霾的日变化特点。近地层弱的辐合上升、中高层的辐散下沉运动,有利于逆温增强,并使水汽和污染物扩散到一定高度,使霾维持,抑制其消散。 相似文献