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相似文献
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1.
基于陕西省1 540个地面自动气象站的观测资料,采用平均误差、平均绝对误差、均方根误差、相关系数等评估指标对5 km分辨率的CLDAS小时产品——2 m气温、2 m相对湿度、能见度、10 m风速在陕西的适用性进行了评估检验。结果表明:CLDAS 2 m气温、2 m相对湿度产品在陕西质量较好,能见度次之,10 m风速质量相较差。对CLDAS 2 m气温评估结果的进一步分析表明,各评估指标具有一定的月变化、日变化特征,但整体质量趋于稳定;高海拔地区,评估指标变化明显,代表性相对差。CLDAS 2 m气温对日最高、最低气温也有很好的指示性。分辨率为1 km与5 km的CLDAS 2 m气温产品对比评估表明,1 km气温产品的误差较小,相关系数更大,尤其对于高海拔地区,质量有明显改善,代表性增强。  相似文献   

2.
选用2020年辽宁省286个气象站点地面10 m风场数据与中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)10 m风场数据,统计逐小时CLDAS网格插值到站点的风速数据与站点观测风速数据的相关系数(COR)、平均偏差(ME)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE),进行CLDAS风场数据在辽宁省的适用性分析和评估。结果表明:CLDAS风场格点数据分辨率1 km较5 km更接近站点观测数据,邻近点插值法较双线性插值法偏差更小。辽宁省286个站点中,逐小时CLDAS风场数据与观测数据相关系数低于0.95的站数仅占总站数的1.7%。辽宁沿海低海拔地区和北部地区较其他内陆地区的CLDAS风速与站点风速偏差大。CLDAS风速与观测风速误差的平均值为负,其中,秋季平均偏差最小,夏季、冬两季次之,春季偏差最大;夜间夏季、秋季日变化偏差最小,冬季次之,春季最大;白天冬季偏差最小,夏季、秋季次之,春季最大。辽宁省3次大风个例分析均表明,CLDAS风场数据有较好的适用性。  相似文献   

3.
利用2019年1月1日00时~12月31日23时(世界时)四川156个国家站和1768个区域站的观测数据,评估全国智能网格实况分析产品(CLDAS)和ECMWF再分析数据(ERA5-Land)的10m风产品。采用双线性插值方法,将两种分析产品插值到气象站点,与观测值对比,通过平均误差,平均绝对误差,均方根误差和相关系数等指标对以上两种产品进行评估比较。结果表明:两种分析产品对于四川省国家站和高原地区区域站风速都以低估为主,但盆地区域站高估。风速在高原地区所有评估指标都比盆地内差,高原地区需谨慎使用格点风产品。CLDAS对于国家站的各项评估指标都优于ERA5-Land。两种产品与区域站的平均误差,平均绝对误差,均方根误差结果整体相近,但CLDAS对非独立区域站的误差相对更小。ERA5-Land相关性较差,与四川地区实际观测的地面风速变化趋势相反, 不适用于四川。   相似文献   

4.
利用陕西省2016年97站逐日5cm土壤温度观测数据,结合相关系数、平均偏差和均方根误差等统计参数,评估了中国气象局陆面数据同化系统CLDAS2.0和美国全球陆面数据同化系统不同陆面模式(Noah-GLDAS2.1,Noah-GLDAS1,CLM-GLDAS1)土壤温度数据在陕西省的适用性。结果表明:(1)CLDAS2.0在陕西省的相关系数最高,均方根误差最小,Noah-GLDAS2.1次之,Noah-GLDAS1最差。(2)从陕西省3个区域的时间演变序列的分析可以看到,CLDAS2.0和Noah-GLDAS2.1能很好模拟出土壤温度的季节变化以及日变化,Noah-GLDAS1、CLMGLDAS1对于日变化的模拟较差,且前两者偏差也明显小于后两者。(3)Noah-GLDAS2.1在陕北与关中地区土壤温度模拟能力与CLDAS2.0相差无几,但在陕南地区CLDAS2.0要好于Noah-GLDAS2.1。总体来看,CLDAS2.0对陕西省土壤温度模拟能力最好,在陕西省有着更好的适用性。  相似文献   

5.
为更好地理解格点融合实况数据与观测数据的差异和代表性,利用甘肃兰州和武威两地站点的观测数据对中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)地面2 m气温融合产品进行检验评估及偏差订正。结果表明:(1)逐小时气温和日最低气温融合产品的平均误差总体为负值,较实际气温偏低,且在2 500 m以下误差随海拔上升而减小;日最高气温融合产品平均误差在海拔1 500 m附近为负值,1 500 m以上误差变为正值且随海拔升高而增大;日最高和最低气温误差较逐小时气温误差偏大,但平均误差均在2℃以内。(2)通过近网格点检验,发现逐小时CLDAS气温产品白天与实况相近,夜间较实况偏低0.2℃;日平均气温CLDAS融合产品总体较实况偏低1℃,兰州城区产品偏差相对较小;30℃以上高温天数融合产品与实况分布基本一致,但在兰州城区,CLDAS融合产品的高温天数较观测天数偏少。(3)线性回归法和递减平均法对CLDAS气温融合产品都有一定的订正效果,递减平均法订正效果更优且在高海拔地区订正效果更明显。CLDAS气温实况融合产品在兰州和武威两地能较好地反映气温...  相似文献   

6.
采用四重嵌套的WRF-LES,针对2022年北京冬奥会张家口崇礼赛区开展局地风场模拟试验,基于地面自动气象站和激光雷达观测资料,对一次晴空高压系统控制下的具有明显局地风环流特征的天气个例模拟结果进行检验评估。文中引入了STRM1 30 m地形数据、glc2015 27 m土地利用数据和CL‐DAS的土壤湿度数据用以提高模拟结果的准确性,并设计了敏感性试验来探讨不同资料对模拟结果的影响。结果表明:(1)WRF-LES能够呈现出复杂地形下局地风场的时空变化特征,各站风向绝对误差在10°~60°,风速绝对误差在0.5~2 m·s-1。在山谷和山沟区域,模拟风场和观测风场都表现出明显的日变化特征,海拔较高站点的误差比海拔相对较低站点的误差更小。海拔较低站点在山谷风或上下坡风发展稳定时段风向误差较小,风向转换时段误差较大。(2)更新地形、土地利用以及CLDAS土壤湿度初始场对模拟结果都有一定程度改善。其中更新CLDAS土壤湿度初始场对风向和2 m气温的改善效果最为明显,风向绝对误差减小4.26°,2 m气温绝对误差减小0.84℃。更新土地利用对风速的改善效果最明显,风速绝对...  相似文献   

7.
利用2017—2019年陕西省99个地面气象观测站资料分析近地面风场的时空分布特征,并对ERA5再分析资料10 m风速产品进行质量评估。结果显示:年平均风速陕北、关中北部及东部、商洛较大,汉江河谷及关中平原西部风速较小;大多数站点春季风速最大,秋季风速最小,4月风速最大,10月风速最小,8月风速存在次高点;白天风速明显大于夜间,最大风速一般出现在14—16时,最小风速多出现在20—21时前后和日出前后;夏季最大风速出现时间较其他季节提早2 h左右,前半夜风速明显大于后半夜。大部分站点有接近相反的两个主导风向,风速随季节有明显变化,陕北主导风向存在明显的季节变化。ERA5再分析资料10 m风速产品和自动气象站观测相比能够反映风场最基本的时空分布特征,风力日较差和标准差较站点观测偏小,连续性、均匀化特征明显;最大风速以及白天风速开始增大的时间较站点观测偏晚1 h左右;ERA5 10 m风速产品在陕北地区偏大,关中、陕南地区偏小,关中地区相对误差和均方根误差小,相关系数高,代表性优于陕北和陕南地区。  相似文献   

8.
雾和霾是危害人类健康和影响社会经济发展的灾害天气,精细化的实况资料能够在雾和霾的防治中发挥重要作用。利用2017年12月1日至2020年11月30日天津及其周边地区国家气象观测站资料、Himawari-8卫星L1级全圆盘观测数据和L3级气溶胶光学厚度产品,分析了中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)能见度和相对湿度融合实况分析产品判识天津地区雾、轻雾和霾的准确性。结果表明:与台站资料相比,CLDAS产品对轻雾、雾和霾的平均检出率分别为90.4%、84.2%和78.8%;CLDAS产品对轻雾的逐月检出率为81.1%~96.4%,雾和霾出现较多的月份,其检出率均在80.0%左右。个例分析表明CLDAS产品判识的雾、轻雾和霾与台站观测结果以及Himawari-8卫星反演检测结果基本一致。CLDAS产品未正确判识雾、轻雾和霾的情况主要表现为雾误判为轻雾(各站为3.8%~21.4%)和霾漏判(各站为8.6%~25.0%)。当台站水平能见度在区间[0,0.75 km)时,CLDAS能见度的误差主要导致雾误判为轻雾;在区间[0.7...  相似文献   

9.
利用黄陂气象站、武汉青山长江公路大桥桥位处新建的测风塔和湖北省农展中心自动气象站风资料,采用极值I型分布法对武汉青山长江公路大桥设计的风参数进行研究,结果表明:(1)桥位区10 m高度年最大、极大风速为分别为17.0 m·s~(-1)、20.9 m·s~(-1),年均大风日数为5.8 d,年最多风向为NNE;(2)气象站100 a重现期10 m高度10 min平均年最大风速(基本风速)为25.6 m·s~(-1),桥位处100 a重现期10 m高度10 min平均年最大风速(设计风速)为29.0 m·s~(-1);(3)风速较大时水平动量的垂直湍流通量较风速小时大、湍流参数较风速小时小、湍流谱密度值较风速小时增大1~2个量级;极大风速发生时1 h内的风攻角为0°~3°。  相似文献   

10.
新疆东部地区风速的年代际变化及其成因   总被引:5,自引:0,他引:5  
用新疆东部5个气象站1960~2005年的大风、气温资料,结合国家气候中心下发的74项环流指数和NCEP/NCAR月平均再分析资料分析了新疆东部风速变化的特征。结果表明:①新疆东部地面风速分布特点是北部和南部戈壁地区大,巴里坤一伊吾盆地和哈密盆地小。不同地区风速的年内变化及分布特征基本相同;②1960—2005年年平均风速下降了0.94m·s^-1,减弱速率〉-0.2m·s^-1/10a。南部哈密市风速变化最大,变化速率达-0.46m·s^-1/10a,伊吾县的年平均风速变化最小,变化速率为-0.09m·s^-1/10a。哈密市夏季变化速率最大为-0.5m·s^-1/10a,46a下降了2.3m·s^-1,冬季最小,为-0.4m·s^-1/10a,下降了1.8m·s^-1;③全地区2.0—2.9m·s^-1级的风速出现频率最大,占22.04%,其次是1.0~1.9m·s^-1等级风速,出现频率占18.46%,3.0—3.9m·s^-1级风速出现频率为17.67%;④新疆东部风速变化主要和强冷空气、寒潮、沙尘暴等天气有关。20世纪80年代中期以后侵入新疆东部的强冷空气天气在次数和强度上明显减弱,这与大陆冷性高压和气旋活动趋弱有关,西风指数、极涡面积和强度及东亚大槽等环流因子与风速变化有着很好的相关性,也与城镇化或观测环境的变化等有关。  相似文献   

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