伊犁河谷初冬降水条件下风廓线雷达评估分析

对伊犁河谷地区初冬降水条件下风廓线雷达资料评估其数据获取率并与探空资料进行对比分析,定义两者风向偏差在10°以内或风速偏差在1 m/s范围的样本为有效样本,分别用E_v和E_d表示风速有效样本比率(风速有效样本数/总样本数)和风向有效样本比率(风向有效样本数/总样本数)。结果显示:超过80%数据获取率的高度,降雨时为3000 m,降雪时达到预设2000 m;降雪时E_v和E_d均比无降水时高,且降雪量大小与风廓线的探测高度呈正相关,降雪量大小对E_d有明显影响,对E_v无明显影响;比较不同高度数据,降雪时0～3 km范围的E_v和E_d值均比无降水时高30%左右,无降水时3～5 km范围的E_d接近100%。     

贵州威宁边界层风廓线雷达与L波段探空雷达的风向风速一致性初探

利用2019年6月至12月威宁县边界层风廓线雷达数据和威宁探空数据,预设二者风速偏差<=3m/s、风向偏差<=20°为有效数据样本,研究两者在不同风速、风向范围和不同高度、时次、降水条件下风向、风速数据对比及相关性分析。结果表明：（1）风廓线雷达和探空的风速、风向均具有较好的正向相关性;（2）在不同高度下,且无论有无降水或任意时次,风速有效样本比率大体上高于风向有效样本比率,500米左右高度以下有效样本比率总是最小（不足50%）,而中高层较大;（3）不同时次对风速、风向数据有效性影响不大;（4）有降水时风速、风向有效样本比率比无降水时偏小且变化剧烈;（5）除东北（20°-40°）和西南（200°-260°）风向外,其他方位风向数据一致性较差;（6）除大于24m/s的风速外其他大小风速均具有较好的一致性。     

风廓线雷达与L波段探空雷达测风资料的对比

为了探讨风廓线雷达资料的可用性,对2013年9月—2015年10月青岛站和济南站的风廓线雷达与L波段探空雷达测风数据进行相关、误差及有效样本比率分析。结果表明:(1)济南站和青岛站绝大多数高度层00:00和12:00风廓线雷达与L波段探空雷达的水平风速显著正相关,通过α=0.05及以上信度检验;(2)济南站00:00和12:00,晴天1.5 km以上及雨天0.64 km以上大多高度层风廓线雷达的水平风速比L波段探空雷达偏小约2 m·s~(-1),且当风廓线雷达与L波段探空雷达水平风向差≤20°时,有效样本比率基本在70%以上,资料质量很高;(3)青岛站00:00和12:00,6.48 km以下大多高度层风廓线雷达探测的水平风速比L波段探空雷达偏小2~4 m·s~(-1),水平风速资料可用,但当2部雷达风向差≤20°时,有效样本比率仅为20%,海陆风及2种仪器的布设距离是水平风向差异的主要原因。     

VAD反演风与探空资料的对比分析

本文利用中国15个相近的雷达站和探空站的观测资料,用统计学方法检验VAD方法反演的风相对于探空风的偏差。分别对风速、风向进行检验的结果表明:VAD方法反演的风向对于探空风的风向偏差较小(23.0%),风速偏差略大(51.6%),VAD风风速通常比探空风风速小(平均为-10.3%)。本文还对比了多站探空风和多站VAD风组成的风场,结果表明二者的风场基本一致。     

名山站探空资料与风廓线雷达资料的对比分析

应用四川省名山站2015~2017年6月21日~7月31日每日四个时次的西南涡加密探空资料与风廓线雷达资料,对比分析了在对流层低层风探测上两种资料的差异。结果表明:名山站风廓线雷达资料有效探测高度约为4200m;风廓线雷达和探空测得的风场廓线形状总体接近,两者的风速偏差较小,仅在个别层次和时次偏差大,风速的偏差大小与风廓线风速大小存在正相关关系,除少数情况外风廓线雷达测得的风速均大于探空;两者风向差值随高度的变化规律与风速相反,在中高层较小,低层较大;除01:15时次的500m高度外,其余时次自低层到高层两者观测到的主风向均由偏东北风变为偏西南风,一致性较好;U风和V风散点分布主要沿对角线呈棒槌型,V风质量优于U风,19:15这一时次的风廓线雷达探测U风相对探空资料存在明显系统性正偏差;风廓线雷达探测高度受降水影响较大,在07:15和13:15时次有降水时其探测高度明显高于无降水时。      

雷达资料快速更新四维变分同化中增加地面资料同化对强对流临近数值预报的影响

基于雷达资料快速更新四维变分同化（RR4DVar）技术和三维数值云模式发展的快速更新雷达四维变分分析系统（VDRAS）,通过在系统中加入地面自动气象站观测资料的同化方法,对发生在北京地区的10个强对流过程开展了地面资料同化的高分辨率模拟分析和检验评估,并与已经业务使用的地面资料融合方法进行对比。研究结果发现,地面观测资料同化使边界层1 km高度以下的分析场改善最为明显,风速和风向的均方根误差分别平均降低0.1 m/s和7.2°,温度的均方根误差降低0.2℃。模式最低层100 m高度的风速均方根误差降低0.5 m/s,风速的误差随高度上升逐渐增大。模式最低层风向的均方根误差降低15.5°,温度的均方根误差降低0.4℃,且1.5 km高度以下的温度偏差都减小。区域内地面10 m高风速的均方根误差平均降低0.2 m/s,风向的均方根误差降低10.8°,地面2 m气温的偏差也降低。随着预报时效的延长,地面温度和风场的误差不断增大,但地面资料同化方法在一定程度上可以提高1 h内地面气象要素的预报效果。对2019年5月17日北京地区局地强对流新生和增强过程的详细分析表明,地面自动气象站观测资料的同化方法相对于融合,可以通过更细致准确地分析低层大气的热动力特征,改善低层气象要素的预报效果。在此基础上,通过探究对流单体的局地触发机理发现,海风锋辐合线与城市的相互作用一定程度上影响了对流的局地新生和发展,该同化方法可以进一步提高北京地区局地突发强对流的临近数值预报能力。      

CFL-06型风廓线雷达与L波段探空雷达测风对比分析

为探讨风廓线雷达资料的准确性和可用性,将2016年5月2017年4月张家口的风廓线雷达与L波段探空雷达测风资料进行对比分析。结果表明:1)张家口站大多高度层二者风速呈显著正相关,00:00的相关性优于12:00的,8km以上未通过显著性检验。2)4.11km以下风廓线雷达较L波段探空雷达水平风速偏大,平均误差为0.00~1.50m/s;4.11km以上风廓线雷达较L波段探空雷达水平风速偏小,平均误差为0.00~22.13m/s,并随高度的增加而增大。3)水平风速有效样本率(风速差≤3m/s)整体随高度增加呈先增大后减小的趋势,中低层(1.23~3.63km)的有效样本率较高,为60.0%~70.0%。4)2.196.03km各高度层水平风向的有效样本率(风向差≤20°)较大,稳定在70%~80%,有降水时风向有效样本率随高度的增高而增大,且各高度层波动较大。两个时次风向有效样本多集中在风向差为10°的范围内,28km各高度层有效样本率(风向差≤10°)可达到40%~60%。     

基于渤海石油平台海面风观测的FNL资料评估

对2018年全年渤海石油平台海上观测的15个站点的风速风向进行了分析,并利用4个代表站1、4、7和10月的资料对分辨率为0.25°×0.25°NCEP/NCAR的FNL资料分析风场的误差进行了对比评估。结果表明:(1)观测风速风向存在较大区域性差异;(2)FNL风场资料在渤海地区近海风速整体偏大;(3)夏季当风速小于15 m/s时,FNL的风速可信度最高;冬季当风速大于15 m/s时,FNL的风向可信度最高;(4)秋季风向误差最高,春季次之。当风速小于5 m/s时,风向误差较大。     

旋翼无人机盐城试验观测资料分析及其在一次浓雾天气观测中的应用

2018年3月28—30日、6月20—26日和9月5—13日在江苏省盐城市射阳站开展了旋翼无人机大气边界层垂直结构观测试验,并与L波段雷达探空资料进行对比,验证无人机观测资料精度。结果表明无人机观测的温度、相对湿度、风向、风速廓线与探空观测资料具有较好的一致性。二者温度、相对湿度的相关系数均为0.98,温度绝对偏差为0.57℃,相对湿度绝对偏差为4.25%,风向相关系数为0.98,绝对偏差为11.5°,二者风速的相关系数为0.91,绝对偏差为1.88 m·s~(-1),且无人机探测的风速为对应高度上的瞬时风速,可以更好地反映出边界层内风速细节变化特征。试验期间,无人机观测到一次夏季浓雾过程边界层结构细致变化特征,其观测的雾的边界层结构特征和宏观特征与探空观测基本一致。验证结果表明无人机在边界层气象观测中具有很好的应用前景。     

新一代雷达风廓线与探空风廓线资料相关分析

利用南昌新一代多普勒天气雷达获取的2002～2005年37次（共计614组样本）完整风廓线资料，与同期探空风廓线进行相关分析。结果表明：探空风廓线与雷达风廓线之间具有比较好的相关性。风向相关系数R≥0．6次数占总数78％，其中R≥0．8次数占总数60％。风速相关系数R≥0．6次数占总数81％，其中R≥0．8次数占总数57％。随着高度增加，探空风向与雷达风向的相关度明显降低，风速的相关变化不大。     

风廓线雷达资料在重庆暴雨过程中应用分析

本文首先利用2013年沙坪坝探空站资料与沙坪坝风廓线雷达资料进行对比分析,计算出逐月不同高度上两种资料中风速、风向均方根偏差,验证风廓线雷达资料的可用性。计算结果表明,风廓线雷达资料与探空资料风速、风向的均方根偏差在500h Pa以下层次较小,资料具有较高的可用性。但随着高度继续增加,两者风速、风向偏差均增大,资料可用性降低。在此基础上,选取2013年6月8~9日重庆一次暴雨天气过程,对比分析中低层影响系统在探空观测和风廓线雷达观测中的演变,结果表明,降水过程前后,探空资料可显示有低槽、切变线、冷锋过境,但受时间分辨率限制,无法揭示具体过境时间和演变细节。而风廓线雷达资料能更为细致的显示低槽、切变线、锋面具体过境时间以及西南气流强度变化,为降水预报提供更多可参考信息。     

曹妃甸工业区最大风速资料重建及检验

将曹妃甸工业区2007—2008年自动气象站的最大风资料和唐海、乐亭、滦南气象站1972—2008年最大风资料进行u,v分量分解,分别建立最大风u、v分量的回归模型,然后利用唐海、乐亭、滦南气象站1972—2006年最大风资料,对曹妃甸1972—2006年最大风资料进行重建。对曹妃甸的实测资料和重建资料分别与唐海同时段实测资料进行对比分析,分析结果表明：唐海与曹妃甸之间最大风速的相关关系是比较稳定的;风向存在一些差异,风速较小时,两站风向偏差较大,风速较大时,两站风向偏差较小。曹妃甸与唐海实测资料风向在同·方位的次数,春季占28.3%,夏季占31.5%,秋季占24.7%,冬季占33,1%;曹妃甸重建资料与唐海实测资料的风向在同一方位的次数,春季与46%,夏季占29,4%,秋季占42,7%,冬季占54%。为了考察重建资料的合理性,在不同月份选取120个大风个例,分析重建资料与天气系统的对应关系,120个个例中,有5个无明显的天气系统配合,其他均有天气系统配合。重建后的最大风速具有明显的分布特征,经检验,曹妃甸日最大风速较好地服从Gamma分布。该资料序列可以用于大风灾害的分析与评估。     

基于WRF/CALMET的近地面精细化风场的动力模拟试验研究

本文利用中尺度动力模式 WRF和诊断模式CALMET对琼州海峡的两次冷空气过程的近地层风场进行模拟和诊断,所用的资料是美国NCEP再分析FNL资料。WRF模式第一至第四层网格的水平距离分别是27、9、3和1 km,并用WRF-1 km场以单向嵌套模拟方式降至200 m,同时以 WRF-1 km 预报场作为 CALMET 初猜场降尺度诊断至200 m。分别用CALMET-200 m风场、WRF-1 km风场和 WRF-200 m风场,3个风场的风速、风向与沿琼海海峡分布的21个测站（其中6个测风塔）观测资料进行检验比较分析。主要结论是：（1）CALMET-200 m的风速RMSE明显小于另外两组试验,风向RMSE总体上差异不大;在60～80 m高度上也没有明显差异。（2）在0～8 m·s－1风速,10 m高度上CALMET-200 m风场诊断结果最好,风速平均偏差值从4～0 m·s－1,WRF的两组试验平均偏差值比CALMET-200 m结果大约2 m·s－1,风向上表现为偏差的分布更加集中;60～80 m高度上,CALMET-200 m 诊断效果与 WRF-1 km 模拟效果相当,但是冷空气时段内 WRF-200 m的风速要远远差于另外两组试验;而3组试验的风向并无大的差异。（3）WRF／CALMET模式系统在非冷空气活动时段内的风速风向模拟诊断偏差更小,说明其在层结相对较稳定时模拟诊断的准确度更高。     

青岛沿海ASCAT卫星反演风场与浮标海岛实测风场的对比分析

本文通过对比检验2013年1月至2016年6月ASCAT卫星反演风场与青岛浮标海岛站实测10m风场资料,开展ASCAT卫星反演风场在青岛沿海的适用评估。结果表明:ASCAT反演风速整体偏大,风向偏左,但整体偏差均较小。ASCAT反演风场和浮标海岛站实测风场的风速和风向的整体偏差分别为1.6m/s和-9.6°,说明ASCAT反演风场在青岛沿岸有很好的适用性,比EC再分析资料能更细致地反映青岛沿岸的风场空间分布。从风速分级比较来看,风速越弱,卫星反演风速越接近站点实测风速,反演结果越好,而风向反演结果则反之。风速和风向的反演效果皆是晚上比早晨好。并且季节变化对风速反演效果影响不大,但是对风向反演效果有一定的影响,秋冬季节风向反演结果好于春夏季节。最后,对ASCAT反演风速分别进行线性回归订正、综合误差、风速等级误差和升降轨误差订正,发现线性回归订正结果最佳。     

自动与人工观测风速和风向的差异分析

利用四川7个基准气候站2005年自动与人工观测风速和风向资料,就自动与人工观测的风速和风向的差异、引起差异的原因进行了分析.结果表明:各风速项目均是自动观测值比人工观测值平均偏高,偏高值在0.06～0.46 m·s-1之间,在风速测量准确度的偏差范围内;2分钟风速、10分钟风速、日最大风速的自动与人工对比观测样本差值在...     

NCEP/NCAR再分析资料在江西金华山风资源评估中的应用

利用NCEP/NCAR再分析资料对江西省金华山测风塔数据进行订正,计算平均风速、风速频率、风向频率、各方向风能、风功率密度及有效风能时数等各项风能参数。结果表明,风电场各个高度年平均风速为5.7—6.7 m/s,年平均风功率密度为214—366 W/m2,年有效风力时数百分率为76.3%—82.2%;风向和风能频率集中风向为SW—WSW风,有利于风机的布局和稳定运行,具备开发潜力。     

ASCAT与HY-2A风场产品在南海的精度评估

基于中国科学院南海海洋研究所提供的2012年1月1日—2013年12月31日西沙自动气象站观测资料以及同时间序列的欧洲中心ERA-interim再分析风场产品,统计了ASCAT和HY-2A散射计风场产品的误差特征,分析散射计资料在南海的适用性。分析得出:ASCAT和HY-2A的风速、风向与自动站一致性高,相关系数均大于0.85,ASCAT风速和风向均方根误差分别为1.57 m/s和15.42 °,HY-2A均方根误差略微偏大,分别为2.02 m/s和24.75 °;ASCAT和HY-2A散射计与ERA-interim风速、风向有很好的一致性,在不考虑低风速（ < 3 m/s）的条件下,风速均方根误差分别为1.40 m/s和1.56 m/s,风向均方根误差分别为15.09 °和17.07 °,与设计精度一致,表明ASCAT与HY-2A风场产品在南海是适用的。此外,散射计相对再分析风场的偏差没有明显的季节性变化      

CAWS型自动站与人工观测风速记录的对比分析

利用平凉气象观测站2003年1~12月人工站和自动站平行观测的风速、风向资料,统计比较了2003年1~12月人工站与自动站风速观测值和极值,结果表明:受观测仪器系统偏差和观测取值时间差异的影响,人工站比自动站的日平均风速偏小0.4 m/s。风向完全相符的接近40%,2个以上方位的不相符率4%。     

深圳气象梯度塔与测风激光雷达观测对比分析

为了更好的了解WindView 10多普勒风廓线激光雷达的准确性,2017年7月在深圳石岩气象综合观测基地进行了一次成功的风速风向观测对比试验(时间为2017年7月20—30日),利用356 m气象梯度塔与测风激光雷达测得的风数据进行了不同时次和不同高度(40、80、100和150 m)的对比,结果表明:梯度塔和雷达在300 m以下高度范围内风速风向的观测结果比较一致,各层风速风向结果的标准差、最小最大值、均值、中位数都非常接近。风速的均值偏差最小为-0.000 09 m/s,标准差偏差最小为0.002 63 m/s,风向均值偏差最小为0.169 83°,标准差偏差最小为-1.304 83°。4层高度风速风向的相关系数都很高,风速的相关系数普遍在0.95以上,风向由于360°的过零问题导致相关系数较低,但也普遍大于0.75。同时,激光雷达测得的风速均值普遍小于梯度塔,风向均值在低层小于梯度塔,在高层则偏大。验证结果表明,该型多普勒测风激光雷达是一款观测结果可靠的低层大气风廓线测量仪器。     

ASCAT反演风场与华南及南海站点观测对比分析

利用2014—2017年华南沿海及南海的浮标站、海岛站、石油平台站、沿海自动站等277个自动站风场数据,与ASCAT反演风场进行了对比分析。结果表明,当观测风速小于5 m/s(大于15 m/s)时,ASCAT反演风速的平均绝对误差在3 m/s左右(存在2级左右的高(低)估);当风速介于5~10 m/s时,平均绝对误差在2 m/s左右(多数ASCAT有1~2级的高估);介于10~15 m/s时,ASCAT反演结果相对最好,风速、风向准确率能够达到60%以上。ASCAT对风速的反演结果受陆地影响较大,与观测风速的相关系数从高到低可分为三类:(1)浮标、平台站;(2)西沙、南沙自动站;(3)广东沿海自动站及海岛站、海南海岛站。ASCAT反演风场在风向的应用较风速更优,其中,东北风样本数最多,其次分别为西南风、东南风和西北风。浮标站、平台站、西沙自动站的风向反演质量相对较好;所有测站风向偏差主要由5 m/s以下的弱风贡献。单站多年月平均风速变化显示,ASCAT反演风速相对测站主要为正偏差,且秋冬季比春夏季偏差更大,这可能与大气稳定度有关。