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基于2020年中国近海31个浮标的逐小时数据,使用统计分析方法对中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(HRCLDAS-V1.0)和欧洲中期天气预报中心第5代全球大气再分析数据(ERA5)海面风场进行了系统的检验,检验结果表明：两者在我国近海均具有较高的可信度,风速平均绝对误差(MAE)分别为1.16 m/s和1.09 m/s,风向MAE分别为23°和22°。随着风力增大两者的风速准确度均有所降低,当风力等级≥10级时,前者准确度优于后者;对于风向而言,随着风力增大,两者准确度均升高。此外,选取2020年典型的两次冷空气过程和2008号台风“巴威”过程,检验两者在不同天气过程影响下的准确度,两类融合产品均能较好地再现冷空气过程引起的风向变化,而对不同强度的冷空气过程下的风速反映存在差异;对于台风引起的大风,在风速较低时两者风速均具有不错的表现,但HRCLDAS-V1.0对峰值强度的表现优于ERA5。 相似文献
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神经网络方法在环渤海能见度预报中的应用分析 总被引：1，自引：1，他引：0
本文基于2001—2015年中国气象局地面常规气象观测数据及NECP再分析资料,采用BP神经网络方法构建环渤海沿海城市能见度预报模型,利用2016年ECMWF集合预报数据基于预报模型进行能见度预报实验,并与ECMWF集合预报产品中现有能见度预报结果进行对比分析。分析表明:该方法对于环渤海沿海城市能见度预报的预报效果明显高于ECMWF集合预报中的能见度预报,12～72 h预报时效中,最小值对应1 km以下能见度的TS评分为0. 36～0. 43; 10 km以下能见度预报误差显著降低,与离散度的对应关系较好。因此,该方法对低能见度天气过程的能见度预报具有指示意义。 相似文献
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2012年10月环流特征如下:北半球高纬度地区为单一极涡,强度较常年同期偏弱,中高纬环流呈现4波型,欧亚地区中高纬环流经向度较常年偏大,南支槽偏强,西太平洋副热带高压强度偏弱.10月,全国平均降水量为29.1 mm,比常年同期(36.9 mm)偏少18.9％,全国平均气温为10.3℃,与常年同期(10.3℃)持平.月内,冷空气活动频繁,先后有4次冷空气过程影响我国;受台风山神影响,我国华南地区出现一次强降水过程;西南地区阴雨寡照天气及华南秋旱天气持续,在中下旬均有所好转;我国中东部大部地区出现雾霾天气;个别地区出现低温冰冻、局地洪涝及风雹灾害. 相似文献
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2019年秋季（9—11月）大气环流特征为：北半球极涡呈绕极型分布,中高纬度环流呈4波型。随月份增加,欧亚大陆中高纬度环流的经向度不断加大,冷空气势力增强,但仍较历史平均偏弱。西太平洋副热带高压较历史平均偏强,热带气旋活动频繁。我国近海出现了17 次8级以上大风过程,其中冷空气大风过程有9次,热带气旋大风过程4次,冷空气与热带气旋共同影响的大风天气过程3次,冷空气和温带气旋共同影响的大风过程1次。西北太平洋和南海共生成16个热带气旋,全球其他海域生成热带气旋 27个。我国近海浪高在2 m以上的海浪过程有9次。秋季,我国近海海域海面温度逐月下降,北部海域的降温幅度明显大于南部海域。 相似文献
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我国近海洋面10 m风速集合预报客观订正方 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2013—2015年ECMWF集合预报10 m风场及我国沿岸和近海88个代表站点风速实况观测,建立基于ECMWF集合预报众数的我国近海洋面10 m风速客观订正方法。集合预报众数正确率及稳定性高于中值及平均值,因此基于集合预报众数,综合考虑历史数据的预报概率及集合预报各个成员的分布情况进行客观订正,可以提高订正效果。订正后的6~7级、8~9级风速偏小的误差及TS评分有明显改进,其中72~120 h预报时效的8~9级风速预报的TS评分由0.04增加到0.44,能够有效提高中长期时效大量级风速的预报能力。订正的风速产品对于我国近海冷空气及台风大风天气过程有较好的预报效果。 相似文献
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集合预报在渤海极大风预报中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2015年2月至2018年2月地面气象常规观测中逐小时极大风及欧洲中期天气预报中心集合预报中6 h极大风预报数据,选取渤海海域代表站点,对集合预报极大风产品进行预报误差特征分析。分析表明:集合预报极大风产品的离散度明显偏小于均方根误差,各个预报成员的预报结果集中与否并不能反映出预报可信度。受模式预报能力所限,无法简单通过集合预报选取出最为可信的预报结果。集合平均、第75%分位值、最大值在极大风预报中各有优劣,因此基于以上三个统计量及不同量级风速发生的频率建立了渤海极大风预报客观订正方法,试验对比分析表明,该订正方法可以使极大风预报准确率有效的提高,为大风天气过程预报提供重要参考。 相似文献
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为定量化下垫面等局地性因素对阵风拟合效果的影响,利用2021年1月—2022年12月风速观测数据,分析阵风系数方法在黄渤海及其邻近地区不同观测站拟合能力差异的原因,并基于差异系数及频率匹配构建阵风估测改进(gust estimation correction,GECO)方法,对阵风系数方法拟合结果进行订正。结果表明:阵风系数方法的拟合结果随风速增加更倾向于整点观测时刻阵风,使用小时内最大阵风与整点观测时刻阵风计算得到的差异系数可以定量表征观测站局地特性对阵风系数拟合结果的影响。对差异系数大的观测站,阵风系数方法对其强阵风拟合结果的负偏差也较大,需对其进行更大幅度订正。基于12个基准观测站构建的GECO方法同样适用于黄渤海及其邻近地区的364个观测站。对于风速为12 m·s-1及以上和16 m·s-1及以上的阵风,经GECO方法订正后的均方根误差较阵风系数方法分别减少12.3%和11.5%。对台风梅花(2212)的检验显示,GECO方法能够有效提升大级别阵风的估测能力,可为阵风客观预报方法改进提供参考。 相似文献
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利用2021年1—12月实况观测数据及ECMWF确定性模式24 h预报数据中的中低层风速与温度产品,采用支持向量机回归方法构建我国近海阵风预报模型,以提升海上阵风预报服务能力。利用2022年1—9月数据进行独立样本检验,通过与阵风系数法的对比检验得出以下结论：不同高度层的风速及温度或垂直风速及温度的变化均会对阵风预报产生影响,因而造成仅考虑模式10 m风速预报的阵风系数法在某些情况下对于阵风的高估或低估。在阵风系数法的基础上加入高空气象要素信息所构建的预报模型,能够取得更好的预报效果。对于9级阵风,该模型的预报准确率为50%,明显高于阵风系数法的30%,对不同海域的大量级阵风同样具有较好的预报效果。在ECMWF确定性模式的10 m风速预报与实况存在一定偏差时,考虑了高空要素信息的支持向量机回归预报模型的阵风预报结果较阵风系数法更接近实况。 相似文献