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机器学习在气象数值模式的后处理中表现优越,但其稳定性和适用性有待深入探究。本文选取了ECWMF模式包括2米温度、风、降水等多气象要素预报产品和安徽省80个国家气象站观测2米温度实况资料,分析了EC模式在安徽省站点温度预报误差,利用决策树、随机森林、LightGBM三种机器学习算法订正EC 模式0-72小时温度站点预报,并将其与传统MOS订正方法和SPCC主观预报产品进行了对比。结果表明：EC模式高温预报误差明显高于低温预报,在安徽皖南山区和大别山区存在较大误差;机器学习算法中最高温度预报随机森林表现最优,最低温度预报LightGBM最优,比EC模式平均绝对误差MAE分别降低了0.55℃、0.2℃,均方根误差RMSE分别降低0.6℃、0.31℃,预报准确率提高了18.16%和5.19%;高山站独立建模并融合周围站的信息能有效降低模型误差;相比SPCC主观预报产品,机器学习预报模型在高温和寒潮过程中互有优劣,但在天气转折初期落后;机器学习可以作为常规预报模式的补充,能显著优化或改善传统预报中温度预测精度,特别是对于数据缺乏的高山站点。 相似文献
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利用多普勒雷达风廓线产品、ERA5再分析资料和WRF模式,分析了2018年6月27日皖北一次特大暴雨过程中边界层急流的日变化特征及其对特大暴雨形成的作用。结果表明:特大暴雨发生期间存在边界层急流,急流最强达到了18 m·s-1,强降水主要发生在急流快速增强的时段;急流前部的边界层辐合线是对流的触发因子,强降水落区位于急流核前部。急流为对流系统加强提供水汽和能量,且边界层急流和雷暴高压对峙使对流系统稳定少动,在对流系统西侧激发新的对流单体,有利于特大暴雨的发生;此次过程中天气系统的影响时间主要决定了强降水的落区,而边界层急流的日变化决定了强降水发生的时间段;边界层急流在夜间具有超地转特征,午后具有次地转特征,地转偏差和水平平流作用是导致夜间边界层急流增强的主要原因。 相似文献
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安徽龙卷发生的环境条件和临近预警 总被引：7，自引：0，他引：7
利用1960—2009年气象观测资料,对安徽省128次龙卷的气候特征和环流背景进行了分析,结果表明,龙卷多发于4-9月平原丘陵地带的江淮东部,而山区极少,20世纪80年代以后龙卷明显减少;建立了安徽出现龙卷的4种概念模型。同时,利用日本JMA 20km×20km高分辨率数值预报再分析产品对比分析了龙卷、冰雹及雷雨大风的环境场,发现龙卷与冰雹、雷雨大风在4个方面存在明显差异,即中低层比湿、中低层垂直风切变、风暴相对螺旋度和0℃层以下的对流有效位能与整层对流有效位能比值,前3个均是龙卷最大,龙卷是冰雹和雷雨大风的2倍～3倍,对流有效位能主要集中在0℃层以下,而冰雹和雷雨大风主要集中在0℃层以上。基于龙卷临近预警和安徽6次龙卷的雷达特征显示,龙卷涡旋TVS的底部达到雷达最低仰角探测高度的中气旋及其后龙卷涡旋特征是识别龙卷的主要依据,龙卷触地前中气旋的最大速度差增强,其强度与龙卷强度呈正相关。而雷达距离的选取也直接影响龙卷的临近预警,距离龙卷20～100km处的雷达较为理想,200km以外的雷达资料对龙卷预警几乎没有意义。 相似文献
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围绕1998~2014年间安徽省极端降水事件,展开了不同时间尺度暖季极端降水与温度的关系研究。结果表明,从年际尺度上看,极端降水强度和极端降水频数与气温和温度日较差的相关关系呈现南负北正的反向特征,尤以北部的正相关最显著。定量结果表明,安徽省区域平均的暖季极端降水频数和极端降水量对升温的变化百分率分别为13.7%/°C和0.03%/°C。从日(小时)尺度上看,气温低于25°C时,随着气温的升高极端降水量增加,且基本遵循一倍(二倍)的Clausius-Clapeyron变率。但在气温高于25°C时,随着温度的升高,日和小时极端降水量出现不同程度的下降,尤以前者减少的最显著。进一步比较不同小时尺度极端降水与气温关系发现,随着时间尺度的增长,气温增长后极端降水量下降的关系变得尤为明显。这可能与单日内极端降水在偏高温时以短时降水为主有关。 相似文献
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江南春季连阴雨的频数特征及其前期环流信号 总被引：2，自引：2，他引：0
围绕发生在江南地区的春季降水,旨在分析江南春雨发生频数的主要特征及其与前期的副热带急流和温带急流的联系。结果表明,江南春雨以持续4 d及以上的连阴雨为主(简称春季连阴雨),主要发生在13—27候,分布于(22.5~30 °N,105~120 °E)的江南地区。春季连阴雨发生频数在江南地区整体呈减少趋势,年际变率全场差异不大。江南春季连阴雨的主要时空异常模态表现为全场一致变化,其时间序列以年际变率为主并呈现多时间尺度特征。从前期信号来看,第13候(即春雨发生时)的前10天至前35天内,当持续存在偏弱的温带急流和偏北的副热带急流共同配置时,有利于春雨期连阴雨事件的发生。 相似文献
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