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宁波海雾特征和预报着眼点 总被引：4，自引：3，他引：1
本文用1971—2011年石浦站资料及NCEP再分析资料,统计分析宁波各种强度海雾特征和合成分析其出现的天气背景。统计表明：海雾多发生于4—6月,主要出现在23时至次日11时,其中23时至次日02时最多,11时后消散。风力在2~3级的西南或东北风有利于海雾的发生。相对湿度在90%~95%,本站气压在990~1002 hPa时,海雾发生概率随着湿度的增加及气压的减小而增加,但对于能见度≤50 m的强浓雾来说,相对湿度和本站气压范围分别为92%~95%和990~999 hPa,且强浓雾随湿度及气压的增加而增加。宁波海雾通常出现在江淮气旋、冷空气影响前和梅雨锋中低涡东移前。合成分析表明：锋面雾一般形成于系统过境前2～3 d,局地上空西南暖湿气流影响时;或静止锋南侧,局地上空风速较小,且前期有充足水汽汇聚并导致湿层增厚;平流雾形成时上空位于西南涡前部,长时间西南暖湿气流输送,形成一定厚度和范围的湿度层,在该天气背景下,下垫面的气 海温差维持在0~1.5℃左右,露点 海表温差在-0.5~0℃上下。浓雾（强浓雾）的形成需在稳定的大气层结下,长时间深厚的暖湿气流里,同时来自北方的冷海流不断注入宁波沿海。此外,雾的强度与暖平流及海表冷平流的强度有较大关系。这些对宁波海雾及其强度的预报有较好指导作用。 相似文献
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为深入了解呼和浩特地区降雨和降雪过程中降水粒子谱的分布特征,利用Parsivel观测数据并结合常规观测资料,对2017—2019年发生在呼和浩特地区的8次降雨过程和10次降雪过程的降水粒子谱进行分析。结果表明:雨滴谱和雪花谱都比较符合Gamma分布,平均降雪谱的峰值直径、峰值浓度以及最大直径均大于平均雨滴谱,降水强度相近时,降雪个例的粒子数浓度和尺度参数均大于降雨个例;Gamma拟合的形状因子(μ)和斜率参数(Λ)在降雨和降雪过程中均满足二项式关系,但雪花尺度的变化范围较大导致降雪的μ-Λ拟合效果略差;雪花的下落速度小于雨滴的下落速度,降雨过程中雨滴的下落速度多集中于2~5 m·s-1,而降雪过程雪花的下落速度多集中于0.5~2 m·s-1,呼和浩特地区降雪的雪花下落速度更接近于未结凇或干雪的情况。 相似文献
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用支持向量机方法做登陆热带气旋站点大风预报 总被引：2，自引：0，他引：2
将支持向量机（SVM）回归方法应用于在登陆热带气旋影响下,每天00、06、12、18 UTC 4时次2分钟平均的站点风速预报。从2002-2007年热带气旋本身强度、站点地形情况和站点附近高低空环境场要素,设计相关因子,建立了4种预报模式,其中模式4的风速拟合误差的标准差为1.591 m·s~（-1）。用2008年8个登录热带气旋做独立样本检验,预报风速与实际风速的平均绝对值误差为1.750 m·s~（-1）,标准差为2.367 m·s~（-1）。结果表明,在适当的样本截取和预报因子选取后,SVM方法建模的风速预报48小时内效果较好。 相似文献
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