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1.
文章研究关注了内蒙古冬季极端多雪气候事件的季节预测问题,在对大量降水观测资料、海温及大气环流场资料进行统计、分析、研究的基础上,确定了历史上58a(1960—2017年)内蒙古冬季极端多雪和少雪气候事件样本,通过对大气环流场的对比分析发现极端多雪或少雪冬季环流场特征显著不同,分析后确定了影响内蒙古冬季降雪的主要环流系统,包括西太平洋副热带高压、极涡、东亚大槽、环流E型及南方涛动等系统。同时,探索了对这些主要环流系统具有预测意义的来自海洋和大气场的预测信号,对预测信号关键区做了标准化定量提取,确定了预测信号综合指数分段判别阈值,给出了预测概念模型,取得了较好预测效果。 相似文献
2.
3.
GRAPES千米尺度模式在西南复杂地形区降水预报偏差与成因初探 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2019年夏季(6—8月)西南复杂地形区地面观测站逐时和逐日降水量观测数据,从降水量和降水频率入手,对同期GRAPES-Meso 3 km业务模式短期(36 h以内)降水预报性能,特别是在不同典型地貌区—四川盆地子区、云贵高原北部子区和南部子区、青藏高原东缘山地子区的预报偏差进行细致评估与分析。结果表明:(1)GRAPES-Meso 3 km模式能合理地刻画出西南复杂地形区夏季日降水和日内尺度降水的主要特征,以及小时降水频次-强度的基本关系。(2)在各子区,模式日降水量(频率)预报表现为清晰的正偏差,正偏差在盆地子区最显著,为观测值的1.1倍(0.3倍);日降水量正偏差主要由强降水日降水量预报偏大引起,但频率正偏差在云贵高原南、北子区与其他两个子区不同,主要是中小雨日数预报偏多的贡献;强降水(中小雨)落区预报存在明显(轻微)偏大倾向,强降水预报落区偏大频率在青藏高原东缘山地子区最高,达82.8%,在云贵高原南部子区最低,为53.6%。(3)日循环上,各时次小时降水量(频率)预报整体偏大,且主要正偏差出现在观测的夜雨峰值时段,其中海拔1200 m以下区域的降水频率正偏差从夜间峰值区延续到中午,模式偏强的日降水量预报往往表现为日内偏长的降水时长或小时降水空报。(4)诊断分析显示,模式在四川盆地区突出的夏季日降水预报正偏差是模式对流层低层在云贵高原南-东南侧偏强的西南风预报与西南地区特殊地形结合的产物。 相似文献
4.
利用浙江省义乌市2015—2019年逐小时气象观测数据(相对湿度、风速、地气温差、能见度)和空气质量指数(Air Quality Index, AQI)数据, 分析了义乌地区低能见度天气(观测能见度lt; 10 km)的分布特征和气象要素条件。利用长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory Neural Network, LSTM)模型对逐小时能见度进行模拟, 分别对比了观测能见度作为输入变量与否的模拟效果; 根据义乌地区低能见度天气条件的特征, 将模拟时段分为三个时期(11月至翌年2月, 3—6月, 7—10月), 对比了分时期模拟的效果; 以及评估了模型的预报步长。结果表明: 高湿、高污染、气温高于地温和低风速是义乌地区低能见度天气的主要特征。LSTM模型对单站能见度有较好的模拟效果, 当输入参数中加入历史观测能见度时, 能大幅提高模拟准确度, 日均能见度模拟结果均方根误差RMSE=0.63 km, 平均绝对误差MAE=0.51 km, 拟合优度R2=0.99;分时期进行模拟能得到更精准的模拟结果。本研究中选用的输入要素在冬季(11月至翌年2月)模拟效果最好, RMSE=2.35 km, MAE=1.46 km, 低能见度均方根误差RMSE_10 km=1.81 km, 低能见度平均绝对误差MAE_10 km=1.13 km, R2=0.83; 3—6月的模拟中, 输入变量中不加AQI模拟效果更好, 这意味着3—6月义乌地区的低能见度天气以雾天气为主导, 加入过多变量并不一定能提高模型准确度; 随着预报步长增大, 模型预报效果变差, 预测步长等于3 h, R2=0.71, 预测结果已不具备实际应用意义。 相似文献
5.
6.
This article describes the impact of satellite altimeter data on the simulations of sea level variability (SLV) by a nonlinear reduced gravity model of the entire Indian Ocean. The model has been forced by 6-hourly analyzed wind stress data containing SSM/I observations and has been able to produce realistic circulation features. However, SLV values observed by Topex/Poseidon altimeter do not fit these simulations because of imperfect initial data. Hence an attempt has been made to initialize the model using altimeter data. The initialized model-generated SLVvalues have been compared with SLV derived by altimeter for monsoon as well as nonmonsoon months of 1996. Experimental runs have been performed for 10 days, 20 days, and one month. It has been found that the initialized model results on the final day of these experiments are in very good agreement with altimeter data of the same day. It is thus possible, in principle, to hindcast and forecast sea level variations in the time scale of 10 days to one month with the availability of good quality wind data for forcing the model and altimeter observations of sea level for initializing it. 相似文献
7.
利用1981-2010年南京、徐州、射阳逐日探空资料和地面观测资料,在分析冬季雨日、雪日、雨夹雪日气候特点的基础上,运用厚度分析的方法进一步研究江苏冬季不同降水相态的预报指标.结果表明:厚度分析能被用来识别降水相态(雨、雪),1 000~850 hPa厚度阈值1 292 gpm可以作为江苏冬季区分雨、雪的一个重要参考指标.同时结合地面温度和850 hPa温度可以较准确的判定降水的相态,即1 000~ 850 hPa厚度≤1 292 gpm,且T850≤-3℃,T≤2℃时,判定为雪;反之,则为雨.另外,地面湿球温度在雨雪区分上也是一个很有参考价值的指标. 相似文献
8.
随机森林机器算法在江苏省小麦赤霉病病穗率预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于2002—2018年江苏省13个市的小麦赤霉病病穗率资料与生育期观测资料、相应时段内的逐日气象数据,应用随机森林机器学习算法,分生育期、分区域定量评估影响病穗率的主要气象因子特征变量和贡献率,按不同起报时间建立预测模型并进行验证。结果表明,各生育期重要特征变量贡献率的排序为:抽穗扬花期>拔节期>越冬期。抽穗扬花期湿度、连续≥3 d的雨日和日照对赤霉病起主导作用,拔节期日照、降雨量、湿度和雨日与越冬期气温和降雪对赤霉病均具有前期影响,甄别出的重要特征变量排序结果符合赤霉病菌发育、释放、侵染和流行规律;基于随机森林算法建立的病穗率预测模型的精度与重要特征变量个数、赤霉病发生区域、Mtry参数设定、生育期有关;最早可在3月初进行预测,预测时效近3个月,起报时间越接近乳熟期,输入的重要特征变量越多,则病穗率预测准确率越高,病穗率模拟值与实测值的波动趋势完全一致,对赤霉病“中等”和“偏重”等级模拟效果好,表明随机森林算法在赤霉病预测中有较高的可靠性和业务应用潜力。 相似文献
9.
10.
再分析风场资料已广泛应用于我国舟山群岛海域可再生能源评估、海洋灾害预防决策以及港口运维和船舶运输等涉海发展领域,然而不同业务机构所提供的再分析数据在舟山近海的性能表现不一,严重阻碍了此类数据的有效应用。基于2018年全年单点浮标观测资料,综合评价了舟山群岛近海面(10 m)风场的长期变化趋势,并利用误差分析和风玫瑰图等统计工具对6种主流海表风场再分析资料,包括:ECMWF第五代全球大气再分析数据(the 5th generation ECMWF atmospheric reanalysis,ERA5)、NECP第二版全球高分辨率再分析数据(climate forecast system version 2,CFSv2)、美国宇航局物理海洋学分布存档中心的多卫星融合资料(cross-calibrated multi-platform,CCMP)、日本55年再分析数据(Japanese 55-year reanalysis,JRA-55)、第二版现代研究与应用回顾性分析数据(modern-era retrospective analysis for research and applications version 2,MERRA-2)和ECMWF哥白尼大气监测服务再分析数据(the Copernicus Atmosphere Monitoring Service,CAMS)在时间变化特征上进行了对比与评估。研究表明:在综合性能方面,ERA5对风场的再现能力最优,其次为JRA-55;在要素可信度方面,ERA5对风速的再现情况相对较优,而CFSv2的风向再现情况较好;风场产品在不同季节的模拟能力有所差异;不同风场产品在不同风速区间的重构能力也有所不同;在全年风向分布方面,各再分析资料都存在显著的东向偏差。研究结果为不同应用场景下风场资料的选取提供评估依据,并为进一步开发适用于舟山群岛近海的高精度长周期风场数据产品奠定基础。 相似文献