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1.
敦煌-格尔木铁路沿线地形复杂、起沙因素多变、沙源丰富,沙害问题日益严重。目前对其风沙活动规律还未有研究,不利于防沙工作的开展。为此,通过对自北向南的5个观测点(S1、S2、S3、S4、S5)风速和风向的观测、计算和分析,利用平均风速、起沙风况及输沙势对敦格铁路沿线的风动力环境特征进行研究。结果表明:S5、S4和S3的风况对铁路风沙灾害防治意义较大。S5年平均风速、起沙风频率和输沙势最大,春季风沙活动最为强烈,且风向单一、风力强劲,风沙运动方向基本与铁路垂直,沙粒易在铁路附近堆积。S4夏季风沙活动最为强烈;S3春季风沙活动最为强烈,且风向单一,S4和S3的风沙运动方向与铁路夹角小于90°,附近沙源广阔,铁路易受风沙侵蚀,阻碍交通运营。 相似文献
2.
尝试利用卫星遥感高分辨率海表温度资料GHRSST (Group for High Resolution Sea Surface Temperature) 与海表温度(sea surface temperature, SST)数值预报产品之间的误差, 建立一种南海SST模式预报订正方法。首先, 利用南海的Argo浮标上层海温数据对GHRSST 海温数据进行验证, 结果表明两者之间均方根误差约为0.3℃, 相关系数为0.98, GHRSST 海温数据可用于南海业务化数值预报SST的订正。预报订正后的SST与Argo浮标海温数据相比, 24h、48h和72h的均方根误差均由0.8℃左右下降到0.5℃以内。与GHRSST 海温数据相比, 南海北部海域(110°E—121°E, 13°N—23°N)订正后的24h、48h和72h的SST预报空间误差均显著减小, 在冷空气影响南海期间或中尺度涡存在的过程中, SST预报订正效果也较为显著。因此, 该方法可考虑在南海业务化SST数值预报系统中应用。 相似文献
3.
利用1992-2011年塔克拉玛干沙漠北缘荒漠-绿洲过渡带肖塘气象站的观测资料,分析了该地区尘卷风的年、月变化规律及其与气象因子的关系。结果表明:(1)1992-2011年尘卷风发生日数总体呈波动递减趋势;尘卷风主要发生在3-9月,占全年总日数的90.9%,其中4-7月占全年总日数的70%左右。(2)尘卷风月发生日数随月平均地表与1.5 m高处温差的增大而线性增加(r=0.875,P<0.01)。(3)尘卷风月发生日数随着月平均风速的增大而幂函数增加(r=0.89,P<0.01)。(4)尘卷风月发生日数随月平均相对湿度的增大而线性减少(r=-0.869,P<0.01)。 相似文献
4.
旋翼无人机测算风速风向技术研究 总被引:1,自引:1,他引:0
目前大部分民用无人机没有准确测量风速、风向和预警风场的功能,然而森林火灾扑救等多种场景需要无人机可以提供准确的风速。本文提出了一种基于旋翼无人机坐标数据测算风速风向的技术,通过无人机主机RTK坐标信息及方位角、倾角数据精准获取螺旋桨点相对坐标信息,选择不同负载条件下无人机以1~16 m/s的不同速度分别飞行30 s以上,根据螺旋桨坐标信息变化数值,结合风洞测试数据及风场动力学原理,研究风速与旋翼无人机倾角关系,并通过风洞试验检验该方法精度;并可根据无人机RTK推算出的螺旋桨坐标变化信息判断风向。结果表明,无人机风速与旋翼无人机倾角呈正相关关系;无人机负载加重时,对应受风速干扰的倾角会相对减小;无人机飞行受阵风干扰出现噪点的概率,高海拔区域大于低海拔区域;并建立六旋翼无人机飞行倾角的风速估算模型y=-1.043 5+1.150 1x,该模型测算风速的中误差值为0.966,绝对值小于1,满足应急指挥现场对无人机测量风速精度要求。该方法得到风速测算精度高,可以为旋翼无人机实时获取风速风向提供一种可行方法,具有一定的实用价值。 相似文献
5.
Monte-Carlo模拟与经验路径模型预测台风极值风速的对比 总被引:2,自引:2,他引:0
台风是我国东南沿海区域每年发生的严重自然灾害之一。本文分别采用传统的Monte-Carlo模拟方法以及较为先进的经验路径模拟方法预测中国东南沿海区域台风的极值风速(10 m高度处10 min平均值),并对两种方法的预测结果进行了对比。本文将东南海岸线向内陆扩展约200 km的区域划分为0.25°×0.25°的网格,以每个网格点作为研究点。首先采用Monte-Carlo模拟方法产生每个研究点1 000年间的虚拟台风事件。然后采用经验路径模型方法构建了西北太平洋1 000年的热带气旋事件集,采用模拟圆方法从中提取对各个研究站点有影响的台风事件。接着采用Yan Meng风场模型计算每个研究点台风的最大风速,构成极值风速序列。最后采用极值分布模型预测每个研究点不同重现期的极值风速,并对两种不同方法预测的结果进行了对比。研究发现在研究区域的内陆侧经验路径方法预测的风速略高于Monte-Carlo模拟方法预测的结果,而在海岸沿线一带经验路径方法预测的结果略低,这主要是由两种方法构造的虚拟台风的中心压强存在差异以及模型本身的不确定性造成的。本文的研究结果可以为防灾减灾系统提供有益的参考。 相似文献
6.
7.
本文使用中国气象局、美国联合台风预警中心和日本气象厅的3套热带气旋最佳路径资料(CMA资料、JTWC资料和RSMC资料)分析了1951—2016年西北太平洋热带气旋活动特征。3套资料反映的结果如下:热带气旋主要发生在10°N—25°N范围内,且1980年前其位置点在纬度上有南移的变化趋势,1980年后则相反;移速主要分布在2~6 m/s区间,在25°N左右移速明显加快,1980年前移速呈显著减小趋势;最大持续风速主要分布在10~15 m/s区间,1980年前最大持续风速有减小趋势;在风速较大的区域热带气旋最大风速半径较小,2001—2016年热带气旋和台风最大风速半径每年分别减小0.46 km和0.54 km。CMA和RSMC资料的结果高度一致,而JTWC资料结果与它们都存在一定的差异。热带气旋位置点频数和强度的变化受资料间差异的影响较大,而其位置及移速的变化则受影响较小。 相似文献
8.
基于浮标站海浪历史数据,利用回归分析方法建立了海浪数值模式有效波高预报产品的一元二次回归方程订正统计模型。通过2017年7月1日-2018年10月10日期间业务试运行结果发现:订正方程能有效改善有效波高数值预报产品的预报精度,且预报时效越短订正效果越显著。其中,第6~11 h预报时效内的订正前后平均绝对误差值减小0.17~0. 241 m,第6~18 h预报时效内订正前后均方根误差减小幅度为0.103~0. 28 m。这说明应用订正统计模型对海浪模式输出产品进行订正,也是改进海浪模式预报准确率的一种有效途径。 相似文献
9.
2018年8月19日受台风“温比亚”影响,山东省临沂市遭受龙卷袭击。通过实地灾情调查,给出了该龙卷的影响范围、灾害分布和强度评估等,综合考虑不同标识物和致灾过程,评估本次龙卷强度为EF3级。分析龙卷发生的环境和天气雷达特征,结果表明:龙卷发生在低抬升凝结高度(≤300 m)、强低层垂直风切变(≥18×10-3 s-1)、强相对风暴螺旋度(≥350 m2/s2)和较低对流有效位能(≤400 J/kg)的有利环境条件下;龙卷超级单体嵌于台风右侧螺旋雨带内,龙卷发生在中气旋与风暴后侧下沉气流区相接一侧,与龙卷涡旋特征位置对应;龙卷及地时中气旋向下延伸加强,同时风暴顶及单体质心迅速下降;若探测到低层中等强度中气旋时应发布龙卷预警,则此次过程的龙卷预警时间提前量为15~20 min。 相似文献
10.
使用2020年3—9月逐时更新的CMA广东短临3 km数值模式(CMA-GD(R3)模式)1~12 h逐小时降水量资料,利用最优TS评分订正方法(OTS)对逐小时降水量进行分级订正,并分别从整体和分类型降水过程预报订正效果进行了检验和对比评估。结果表明:从整体预报订正性能来看,通过OTS方法对CMA-GD(R3)模式订正后,对于≥1 mm/h及以上量级的降水,OTS均有较好的订正能力,并且随着雨强的增加,其TS评分的改善比率越大;同时,OTS可有效减少各个预报时效的漏报率和空报率,其中漏报率减小更加明显,表现出明显的湿偏差(空报偏多)。从三类暴雨过程逐时降水预报订正效果来看,通过OTS订正之后,对于≥1 mm/h的降水,OTS对三类暴雨类型均有正的订正能力。其中在0.1 mm、1 mm、10 mm、20 mm、35 mm、50 mm 6个量级上,季风型的逐时降水预报表现最好,6个量级的TS评分值分别为0.403、0.232、0.053、0.023、0.009和0.004;在5 mm量级上锋面型的逐时降水预报表现最优,其TS值为0.102。从改善效果来看,经过OTS订正后,在1 mm量级上台风型改善率最大,在5 mm和10 mm量级上锋面型改善率最大,在20 mm、35 mm和50 mm量级上季风型改善率最大。 相似文献