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采用绝对误差、相对误差、皮尔逊相关系数、样本数量分布图等统计方法对中国气象局气象探测中心下发的2012年8月至2017年7月天气雷达组合风场显示产品进行质量评估,结果表明:①该产品与探空风场有较高的相关性,两种资料没有系统性差异,风向相关性优于风速;②随高度升高,该产品和探空资料的相关系数变差,500hPa以下高度的风场数据可用性较高;③产品质量与降水有着密切的关系,天气尺度的稳定性降水有利于提高风场反演质量,非气象回波、强对流天气情况下雷达反演风场质量均会下降。④产品质量与地形复杂程度有一定的关系。 相似文献
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基于SWAN的冰雹探测算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高冰雹短时临近预报的准确性,首先介绍了WSR-88D冰雹算法原理,提出了在SWAN中使用垂直高度阈值进行改造的方法,通过和PUP产品数据进行对比,验证了算法的正确性。其次,针对业务中出现的冰雹尺寸计算值过大问题,通过与有冰雹尺寸记录的实例进行比较,使用最佳的幂函数拟合进行了修正。最后,对业务中常见的由超折射引起的虚警进行了分析。结果表明,设定风暴中心附近的反射率垂直梯度阈值3,可以消除大部分的超折射。对于由冰雹产生的阈值3的风暴,继续使用二维风暴个数7的阈值进行识别,可以减少误判率,取得较理想的效果。 相似文献
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为了解安徽地区暖季对流活动的雷达气候学特征,利用多普勒天气雷达拼图资料和ERA5再分析资料,统计分析了2015—2020年安徽省暖季(5—9月)对流活动雷达回波的气候学特征及影响因素。结果表明：(1)安徽暖季对流活动存在显著月际变化和区域差异。对流在江淮梅雨期的6—7月活动最频繁,5、8月次之,9月最少。6、7月对流数量大值区分布呈西南—东北走向。(2)安徽夏季(6—8月)对流数量日变化呈午后主峰和清晨次峰的双峰特征。其中6月对流活动峰值出现于清晨,与夜间到清晨上游地区低空西南气流加强导致安徽地区水汽通量辐合增强有关。7月对流活动主峰出现于午后,清晨为次峰,其中主峰对流活动持续时间更长,这与7月安徽午后对流有效位能明显增强有关,清晨出现次峰的原因同6月类似,但强度弱于6月。8月对流活动特征为午后单一峰值,日变化幅度最显著,为典型的午后热对流型。 相似文献
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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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地基微波辐射计资料的等值线自动绘制方法 总被引：1，自引：0，他引：1
利用美国国家大气研究中心（National Center for Atmospheric Research,NCAR）中尺度模式（WRF-ARW）以及美国国家海洋和大气管理局（NOAA）三维变分同化系统GSI（Gridpoint StatisticalInterpolation）,对2005年6月20-21日发生在广东省中部的一场致洪暴雨进行了模拟。与雨量计观测的和卫星反演的降水混合资料相比,模式能够成功地模拟出降水的位置和强度。但数值模拟的效果很大程度上取决于3个条件：模式分辨率;物理过程方案;初始条件。在此次暴雨的模拟中,采用Eta Ferrier微物理方案、内层区域4km细分辨率与外层区域12km粗分辨率组成双层嵌套网格和卫星辐射资料同化的初始化方案是非常合适的。 相似文献
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潮白河流域为北京主要供水源,其水资源量对北京用水保障至关重要,因此开展该流域在全球1.5℃和2.0℃升温下的径流预估研究具有现实意义。利用1961—2001年WATCH数据对SWAT水文模型进行率定和验证,在此基础上,应用第五次耦合模式比较计划(CMIP5)中5个全球气候模式在典型浓度路径(RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5)下预估的全球1.5℃和2.0℃升温下的数据驱动SWAT模型,开展了潮白河流域气温、降水及径流量的变化预估研究,并量化评估由气候模式和RCPs导致的水文效应的不确定性。结果表明：(1) SWAT模型基本能较好地模拟潮白河流域的月径流特征,应用该模型进行气候变化对径流量的影响评估是可行的。(2)在全球1.5℃和2.0℃升温下,潮白河流域年平均温度较基准期(1976—2005年)分别增加1.5℃和2.2℃,年平均降水量也增加4.9%和7.0%。预估的年径流量在全球1.5℃升温下总体略有增加,盛夏和秋初的径流量占全年的比例也有所增加;在全球2.0℃升温下,年径流量增幅达30%以上,但夏季径流量占全年的比例明显减少。(3)在全球2.0℃升温下,潮白河流域极端丰水流量明显增加,洪涝发生风险增大。(4)未来气温、降水量和径流量的预估都存在一定的不确定性,在全球2.0℃升温下不确定性更大;相对而言,径流量的不确定性要远大于降水量的不确定性;无论是全球1.5℃升温下还是2.0℃升温下,预估不确定性主要来源于全球气候模式。 相似文献
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对降水预报进行性能评估及应用对策研究可以更好地发挥降水预报在水库调度中的决策支持作用.基于大别山库区近10 a汛期(2007—2016年5月1日—9月30日)24~168 h共7个预见期降水预报和地面降水观测资料,采用正确率、TS评分、概率统计、ROC曲线以及CTS等方法评估大别山库区降水预报性能,并以响洪甸水库为重点研究区域分析降水预报在水库调度中的应用对策.结果表明:1)大别山库区各量级的降水预报都有正预报技巧;24~72 h预见期降水预报的TS评分较高且空报率、漏报率也较低,具有较高的预报性能;但96 h及以上预见期降水预报性能明显下降,中雨以上量级空报率、漏报率较大,特别是对大暴雨及其以上量级的降水预报性能显著下降.2)大别山库区预报降水量级与实况降水量级基本符合,预报降水量级大于等于实况降水量级的概率超过75%;虽然降水预报量级上呈现出过度预报的现象,但降水过程预报对水库调度仍有较好的应用价值,应用时要考虑到降水预报量级可能存在偏差.3)转折性天气预报96 h及以上预见期CTS评分较低,但72 h以内预见期的性能明显改进,尤其是24 h预见期CTS评分也提高到了38.2%;水库调度可从长预见期的降水预报获取降水过程及其可能发生转折的信息,根据短预见期的降水预报进行调度方案调整. 相似文献
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