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为深入认识GRAPES_Meso(Global/Regional Assimilation and Prediction System)3 km对流尺度区域模式对华南前汛期精细化降水的预报性能,为模式改进及业务应用提供参考依据,利用广东省86个站点逐小时观测降水资料和国家气象信息中心多源融合降水资料,针对广东省复杂地形特点,结合距海岸线的远近及站点地形特点,将86个站划分为沿海东部、沿海西部和内陆地区三个子区域,采用二分类降水预报检验方法,定量评估了2020年5月18日—6月18日华南前汛期降水预报效果。结果显示,GRAPES_Meso 3 km模式精细化降水预报技巧受广东复杂地形影响较大,广东沿海东部和内陆地区24 h时累积降水的小雨、中雨、大雨量级预报成功指数(Threat Score,TS)、公平成功指数(Equitable Threat Score,ETS)评分高于沿海西部地区,尽管暴雨预报评分具有此相同特征,但三个子区域的暴雨预报评分总体较低;从3 h累积降水预报评分看,沿海东部、沿海西部及内陆地区等三个子区域存在明显的日变化特征,但是沿海东部及西部与内陆地区表现有所不同,沿海东部和西部降水预报评分夜间较低(预报偏差偏高),白天相对较高(预报偏差偏低),而内陆地区则是夜间较高(预报偏差偏低),白天相对较低(预报偏差偏高)。沿海西部预报评分相对较低的原因是由于检验时段内广东地区存在一个弱的风切变,而沿海西部大部分地区正好处于切变线南侧的温度高值区控制,但模式模拟该区域的日平均温度较实况偏低,导致沿海西部模式预报降水空报较多,降低其降水预报技巧。 相似文献
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南海叶绿素浓度的时空变化特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
运用经验正交函数(EOF)分解方法,分析了 SeaWiFS传感器获取的近13年的逐月叶绿素浓度资料,得出南海叶绿素浓度的空间分布形态及其随时间的变化特征.结果显示,南海叶绿素浓度在空间上主要表现为4种典型的分布结构,而时间上以季节变化为主:EOF1呈现了南海叶绿素浓度近海高、海盆区低的基本分布特征;EOF2显示出夏季越南沿岸激流形叶绿素浓度高值带的存在,除显著的季节变化外,其时间序列也表现出明显的年际变化特征,并与ENSO事件关系紧密;EOF3体现了南海叶绿素浓度随东北季风加强而升高的现象,其高值区分布于东北-西南向的海盆主轴以北,并在吕宋岛西北海域形成一个极大值中心;另外, EOF4反映了叶绿素浓度较短时间尺度的变化规律,在空间分布上表现为明显的三涡结构,与南海海面高度的三涡结构有极好的对应关系. 相似文献
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全面分析了气候变化给企业带来的机遇与挑战。全球契约的"关注气候"倡议为企业响应全球号召应对气候变化带来了机遇,全球契约是全球企业共同应对气候变化、实现企业社会责任和树立企业形象的良好平台。另外,通过调查研究分析了中国民营企业应对气候变化的现状,并提出了相关政策建议。 相似文献
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和谐的人力资源关系是构建和谐社会的重要组成部分,没有和谐的人力资源劳动关系,对单位就会产生各种冲突,将会影响本单位或企业的发 相似文献
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法国AQUAPOD Light分析仪和AQUAPOD case应急监测仪用于微量有毒有机物和常规水质参数的在线监测,可对未知有机污染物发出报警,是实用性很强的微量污染物在线监测技术手段。基于该系统已建立了17个珠江流域特征有毒污染物的在线监测模型,将其应用于珠江重点饮用水源地,并对数据模型进行了检验;系统还具备常规参数的监测能力,其对COD、TOC和硝酸盐类等污染物监测的数据经与实验室内测试结果相比较,数据误差分布的检验结果表明其准确度和精密度均较好。 相似文献
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分析了电视天气预报节目中文字及图形闪烁产生的原因,提出了避免此类问题的一般措施以及解决方法。 相似文献
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文章依据2021年9月黄河口盐沼湿地沉积物调查数据,分析了沉积物粒度、容重、有机碳分布特征,并对黄河口盐沼湿地沉积物碳密度及碳储量进行评估。结果显示,黄河口盐沼湿地沉积物类型以粉砂为主,部分层次为砂质粉砂和黏土质粉砂;4种植被类型中,不同深度的沉积物容重差异性不大,互花米草和盐地碱蓬分布区容重整体大于柽柳和芦苇分布区;互花米草、盐地碱蓬、芦苇和柽柳分布区沉积物中有机碳含量分别为0.199%、0.200%、0.184%和0.161%,互花米草和盐地碱蓬分布区底质中有机碳含量较芦苇和柽柳分布区偏高,这与互花米草和盐地碱蓬分布区含有更多的黏土组分有关;计算得出,黄河口盐沼湿地沉积物总碳储量为33.47万t,其中互花米草分布区为14.31万t,芦苇分布区为12.05万t,柽柳分布区为5.27万t,盐地碱蓬分布区为1.84万t。 相似文献
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传统集合预报模式扰动方法通常用来描述物理过程随机误差,但模式不可避免会存在系统偏差,为了减少模式系统偏差对集合预报的影响,利用中国气象局全球集合预报系统（CMA-GEPS）,通过经验正交函数（Empirical Orthogonal Function,EOF）分解方法获得系统偏差倾向,在积分过程中将系统偏差倾向扣除法与传统的随机物理倾向扰动法（Stochastically Perturbed Parameterization Tendency,SPPT）相结合,构建了全球集合预报系统偏差和随机误差结合的模式倾向扰动方法（Bias correction of bias tendency based on SPPT,SPPT-B）,设计并开展了集合预报试验来探究该方法对全球集合预报的影响。结果显示：（1）经验正交函数分解的第一模态能较好地体现系统偏差的主要特征,即随预报时效线性增长、对流层高层的系统偏差比中、低层大。（2）系统偏差倾向扣除法和SPPT-B方法均可以有效降低南、北半球和热带地区高层和低层的系统偏差,且SPPT-B方法能明显改善热带地区集合离散度。（3）两套方案对对流层高层的集... 相似文献