北京小海陀山区雪面温度预报模型研究

基于2019年10月至2020年3月北京市延庆小海陀山区高海拔站点二海坨站和低海拔站点长虫沟站逐时气象观测数据,分析小海陀山区雪面温度演变特征及其与气象因子的相关性。采用BP神经网络及逐步回归方法建立该地区两站的雪温预报模型并进行效果检验。结果表明:(1)小海陀山区积雪时段雪温逐小时变化幅度较气温更显著,雪温与气温及总辐射呈明显正相关,气温及总辐射是影响雪温变化的主要因子;(2)基于神经网络方法建立的雪温预报模型效果优于逐步回归方法建立的雪温预报模型,模型效果低海拔站点优于高海拔站点,夜间优于白天;(3)区分白天与夜间的分时段建模方案更适用于低海拔站点。     

三次观测站02时气温插补方法的比较分析

现行的国家级地面气象观测站网（共2416个站）包括基准站、基本站和一般站,其中1590个一般站（占总站数的65.8%）夜间不观测,但是按照《地面气象观测规范》的规定,在计算日平均气温时,必须通过数学方法给02时赋一个替代值或近似值,这种赋值过程无形中会带来计算误差。本文利用1961—2009年陕西19个国家基本/基准站的定时气温资料,对这种赋值误差进行定量评估分析,并通过多种方案的比较,提出新的赋值（或称插补）方法。结果表明：（1）传统方法所赋予的02时气温替代值比实测值偏高,19个站平均偏高0.77℃;（2）台站所处的纬度,以及季节、天气状况所引起的辐射强弱的差异,通过赋值变量（前一日20时气温）的传导,较明显地影响着02时气温的赋值误差;（3）用逐步回归分析方法,将传统方法的平均加权法调整为多因子非对称加权,显著减小了前一日20时气温的权重,降低了辐射强弱的影响,赋值与实测值更为接近,19个站平均偏差近似为零;新的回归方程对月平均气温、年平均气温产生一定的修正作用,年平均气温值可调降0.1～0.4℃,月平均气温甚至可下降0.5℃。     

青海高原不同海拔高度区小麦生长对气候变暖的响应

利用青海高原上两个不同海拔高度区农业气象观测站1980—2007年的观测资料,就低海拔地（民和）和高海拔地（诺木洪）的气候变化及其对春小麦生长发育和产量的影响差异进行研究。结果显示：28年来民和和诺木洪两站均存在变暖趋势,且高海拔地区的线性增暖幅度大于低海拔地区。春小麦对气候变暖的响应表现在低海拔地区播种期提前,成熟期基本没有变化,生育期延长,产量下降;高海拔地区播种期推迟,成熟期提前,生育期缩短,产量波动较大。春小麦生长期内日平均气温每升高1℃,高海拔地区春小麦生育期缩短11.7 d,而低海拔地区无显著变化。分蘖期是两地小麦生育时期变化的转折点,是环境与群体的“缓冲者”。     

基于ANUSPLIN的京津冀区域逐日气温格点数据集建立方法研究

为建立一个高精度、高空间分辨率的逐日气温格点数据集,满足公共气象服务对于精确信息及实时信息的需要,利用2018年6—8月京津冀区域以及临近省区共3 974个国家级及区域气象观测站质控后的逐日气温资料,采用ANUSPLIN软件对逐日气温数据进行空间内插,得到了京津冀区域逐日气温格点数据集（0.01°×0.01°）,并分别利用反距离权重插值法、普通克里金插值法、样条函数法对逐日气温数据进行空间插值,采用相关系数（Corr）、平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MRE）等作为评估指标来检验插值精度。结果表明：1）ANUSPLIN软件满足了空间插值对精度及曲面平滑度的要求,能直观体现京津冀区域气温由北向南递增的空间分布特征;2）4种插值方法中,基于ANUSPLIN软件的插值结果最优,相关系数平均达0.97,其样本误差在1 ℃之内占比为90.59%,MAE为0.46 ℃,MRE为1.81%;3）插值误差较大的区域位于冀北高原、燕山丘陵及太行山脉一带,高海拔、低站点密度等是造成插值误差的主要原因。基于ANUSPLIN插值方法建立的逐日气温格点数据集具有分辨率高、空间插值误差小的优势,ANUSPLIN对气温的空间分布具有较好的预测能力。     

基于BP神经网络的海口住宅室内气温预测

利用2014年1月—2015年12月海南海口居民住宅室内小气候观测数据和室外气象要素,基于BP神经网络构建海口住宅室内气温预测模型,通过与统计回归模型相比来综合评估模型的预测效果。结果表明:BP模型预测精度较高,不同季节预测精度存在差异,春秋季精度最高、夏季精度最差,其中地温加入对模型预测精度有较大改进。不同季节采用地温的BP模型对室内气温的预测值与观测值的均方根误差分别为0.25℃、0.62℃、0.26℃和0.52℃,平均绝对误差均小于0.5℃,即误差均在合理范围内。且预测精度(RMSE)较统计回归模型分别提高了26.5%、34.7%、56.7%和25.7%。可见该模型可以满足海口居民住宅室内气温的预测需求,可为室内居住环境、建筑能耗研究提供有效的基础数据。     

基于集合预报系统的日最高和最低气温预报

根据欧洲中心集合预报系统2 m气温预报的集合统计值,提出了BP-SM方法,针对中国512个台站2016年3月的日最高（低）气温做预报分析。将集合预报系统的模式直接输出、BP和BP-SM方法得到的日最高（低）气温进行了比较,结果表明:预报时效越长,BP-SM方法较之BP方法的预报优势也更明显;在1至5 d的预报中,BP-SM方法显著降低了预报绝对误差,误差在2℃以内的准确率大部分在60%以上,部分站点达到90%;正技巧评分均值大多高于30%,在青藏高原东部和南部地区超过了60%。预报正技巧站点次数在绝对误差≤2℃（1℃）范围内有所提高,对日最高气温预报准确率的提高略好于日最低气温;BP-SM方法有效地降低了预报系统偏差,较大预报误差出现次数显著减少。      

基于地面观测资料的全球高温阈值探讨

利用全球地面观测数据,筛选整理得到相对完整的1990—2019年全球1 969个站点逐日最高气温资料集,并采用实际累积概率分布阈值计算方法,对全球（不包括非洲）高温阈值进行统计分析。结果表明： 1） 以实际最热三个月为统计时间窗、以90百分位数为高温阈值的计算方法较为合理,能较好反映最高气温的极端性,且与中国业务标准和习惯较吻合。2） 全球高温阈值总体从赤道向两极递减,但受气候、海陆差异、海拔等影响,不同地区差异显著。温带地区高温阈值受纬度影响最明显,在热带地区受气候类型影响更显著。海洋气候及高海拔地区高温阈值较同纬度其他地区低。3） 亚洲高温阈值区域差异显著,东亚季风区30—36 ℃,中南半岛37—40 ℃,印度半岛、中亚、阿拉伯半岛阈值均超过40 ℃,其中阿拉伯半岛可达42—48 ℃。欧洲大陆和北美洲高温阈值总体从南向北递减,大值中心分别位于伊比利亚半岛、巴尔干半岛（34—40 ℃）和美国西南部沙漠气候区（40—44 ℃）,45°N以北地区高温阈值普遍低于32 ℃。南美洲除沿海和西部高海拔地区外,高温阈值总体较均匀（34—37 ℃）。大洋洲高温阈值分布极不均匀,澳大利亚北侧和东侧地区32—35 ℃,中西部沙漠地区40—41 ℃。     

基于数据融合降低气温测量辐射误差的仿真分析与试验研究

地表气温上升速度约为0.1 ℃/（10 a），然而受太阳辐射影响，地面气象站观测到的气温会高于真实大气温度，存在1 ℃量级的辐射误差。因此，本文提出了一种基于数据融合的铝壳温度传感器设计。首先，利用流体动力学方法计算温度传感器在不同环境条件下的辐射误差。其次，为获得连续辐射误差结果，利用神经网络算法对辐射误差数值计算结果进行学习，形成误差订正方程。最后，将太阳辐射误差订正方程修正值与试验结果进行对比。结果表明，基于数据融合的铝壳温度传感器可将辐射误差降至0.05 ℃以内。     

新疆区域CRA40地面气温检验分析

将高空间分辨率的CRA40地面日平均气温插值到新疆区域105站，以105站实测气温为基准,用平均误差（ME）、均方根误差（RMSE）和相关系数（r）3项检验指标，对新疆区域CRA40地面气温数据质量进行评估，与ERA5气温检验结果进行比较。结果表明：（1）1981—2020年，新疆区域105站 CRA40日平均气温与测站实况之间的相关系数CRA40_r为0.973，通过0.001信度检验。新疆区域CRA40气温与实况比较，日平均气温的年平均值、年最大值和最小值分别相差0.12℃、0.02℃和1.94℃，日平均气温年最大、最小值出现日期完全一致。（2）逐年检验结果中，在2004之前CRA40_ME为负偏差，在2005年之后为正偏差，无论是CRA40_ME和CRA40_RMSE还是CRA40_r，都反映出在2005-2020年新疆区域CRA40气温数据质量有所改进，较前期更加接近ERA5。（3）逐月检验结果中，新疆区域CRA40_ME绝对值和CRA40_RMSE均在冬季最大。结合ME与RMSE指标，在3月和10—11月新疆区域CRA40气温数据质量略优于ERA5。（4）逐日检验结果中，新疆区域CRA40_ME的绝对值在1.0℃以内的日数占全年365d的80.8%，CRA40_RMSE小于3.0℃的日数占72.3%。以RMSE为指标，新疆区域CRA40数据质量优于ERA5的日数有79d，集中在3—4月和10—11月；以相关系数r为指标，新疆区域CRA40数据质量优于ERA5的日数有22d，其中21d集中在3月份。（5）逐站检验结果中，新疆区域105站中有49站的CRA40_ME绝对值较小，38站的CRA40_RMSE较小，有51站的CRA40_r较大。整体上ERA5气温数据质量略优于CRA40，但是依据不同指标，CRA40气温数据质量占优的测站分别占36.2～48.6%。（6）在分海拔高度的次级区域检验结果中，在Ⅰ区海拔低于1500m的区域，ERA5气温数据质量整体占优；在Ⅱ海拔1500～2000m的山区，CRA40气温数据质量优于ERA5；在Ⅲ区海拔超过2000m的山区，CRA40气温数据质量略差，与ERA5十分接近。     

三种数值模式气温预报产品的检验及误差订正方法研究

基于德国天气在线T7online(简称T7)、ECMWF细网格(简称EC)及T639三种数值模式的气温预报产品,结合本溪站气象观测资料,对三种数值模式2014年1月至2015年12月本溪市气温预报的准确率及预报误差进行了检验和分析,根据误差分析结果利用BP神经网络模型建立了本溪市数值模式气温预报误差客观化订正模型。结果表明:对于气温预报的年检验,T7、EC和T639三种数值模式的最低气温预报准确率均高于最高气温的预报准确率;对于气温预报的月检验,三种数值模式对夏季、秋季最低气温的预报效果明显优于冬季和春季,而对于最高气温的预报,T7的气温预报准确率明显优于EC和T639模式;当气温波动较大时,三种数值模式气温的预报准确率均明显下降。三种数值模式对最低气温预报的平均误差均为2.00℃以内,对最高气温的预报准确率存较大差别,T7模式最高气温的预报误差最小,T639模式气温预报的系统偏差最明显,最低气温系统偏差为-1.34℃,最高气温系统偏差为-2.87℃。根据三种数值模式气温预报误差的特征,结合BP神经网络建立本溪市气温误差预报模型对数值模式气温预报结果进行订正,订正后气温平均绝对误差由2.40℃左右降至1.40℃左右,系统偏差和均方根误差均明显缩小,气温预报准确率由50%左右提高至80%以上,数值模式气温预报准确率明显提高,具有较好的应用价值。     

贵阳和威宁霜消时气象要素对比分析

该文使用1961-2020年霜的观测数据分析了贵阳和威宁站霜的气候分布特征,用霜在白天的持续时长与08时的气象要素进行相关性分析得知贵阳站气温、露点温度、地温、5 cm地温与霜持续时长有较好的负相关,相关系数的绝对值均大于0.7,威宁站气温、露点温度、5 cm地温与霜持续时长有较好的负相关,相关系数的绝对值均大于0.4。贵阳和威宁上述几个气象要素在霜消前的变化特征如下:贵阳威宁站的气温均高于地温,二者平均温差贵阳站为2.17℃,威宁站为3.31℃;贵阳站气温和地温的差值有最小的标准差1.53℃,威宁站5 cm地温有最小的标准差2.09℃。从这两个因子的平均态来看,当贵阳站气温和地温之差大于2.17℃、威宁站5 cm地温大于5.09℃时预示着该站霜的消融。     

湿球温度计算方法及序列连续性研究

湿球温度是许多大型工程设计的重要参数,是影响工程安全、投资成本和运营效益的关键因子。停止观测后,寻求合理的湿球温度计算方法及对其的连续性研究迫在眉睫。文章选取牛顿迭代法和最优逼近法,基于江苏省70台站1991—2001、2004年(及13站长年代——近40年)的观测数据检验两种方法的估算偏差及探讨资料的连续性应用。最优逼近法的计算精度高,离散度低,与湿球温度的观测记录吻合好(90.8%~100%),显著优于牛顿迭代法(12.7%~20.1%),且呈现出09—20时符合率较高,日出前后符合率较低的变化特征。近40年的长年代对比分析表明,最优逼近法的计算结果稳定性好,在一定程度上可替代湿球温度的观测值,估算效果在温度高时较好,温度低时相对较弱;并且基于最优逼近法,利用百叶箱柱状干湿表数据估算的时间序列,相对长年代数据的不均一性,对湿球温度数据的连续性研究更为可靠。     

基于决策树算法的鄂东地区冰雹识别技术北大核心CSCD

冰雹是对流性天气常见的灾害之一,雷达是识别冰雹强有利的工具,为克服现有方法主观性强、特征量阈值不明确以及虚警率高的不足,探究机器学习算法用于冰雹识别的可行性,基于决策树算法利用2015年1月1日—2021年12月31日鄂东地区冰雹灾情资料、武汉多普勒天气雷达以及探空资料,将湿球温度高度引入冰雹识别因子中,并根据命中率、虚警率和临界成功指数定量评估其识别能力。结果表明:仅包含回波强度的决策树(强度决策树)和包含回波强度和湿球温度高度的决策树(强度-高度决策树)均能有效识别冰雹,强度-高度决策树较强度决策树的命中率和临界成功指数均小幅提高,且虚警率明显降低;强度决策树识别冰雹的关键因子为组合反射率因子,底层多为0.5°和1.5°仰角反射率因子,强度-高度决策树的关键因子为0.5°仰角反射率因子,底层多为风暴的整体强度属性;个例分析显示强度-高度决策树减少了湿球0℃层高度较高时的虚警次数,展现出良好的应用前景。     

FY-4A辐射产品在贵州山区的检验与订正

本文利用2018年3月12日—2019年2月28日近一年(2018年春季—冬季)贵州山区（从江、三穗、桐梓、贵阳、紫云、兴仁、威宁7站）地面太阳辐照度观测资料对FY-4A反演辐照度进行检验与订正分析。结果表明：（1）卫星反演辐照度取值范围比地面观测小,整体而言反演辐照度偏高,晴空条件下反演精度远高于云条件,正午偏差最小,下午偏差最大。（2）卫星反演辐照度与地面观测辐照度具有较为一致的日变化和季节变化,两者呈显著正相关,相关系数随海拔高度呈负相关。（3）平均偏差往往随着地面观测的增大而减小,当地面观测辐照度大于800 W?m-2时,反演辐照度往往偏小。（4）对地面观测辐照度进行阈值划后,用多元线性回归方法对反演辐照度订正,订正后的产品在贵州具有较好的适用性。     

FY-4A辐射产品在贵州山区的检验与订正

本文利用2018年3月12日—2019年2月28日近一年(2018年春季—冬季)贵州山区（从江、三穗、桐梓、贵阳、紫云、兴仁、威宁7站）地面太阳辐照度观测资料对FY-4A反演辐照度进行检验与订正分析。结果表明：（1）卫星反演辐照度取值范围比地面观测小,整体而言反演辐照度偏高,晴空条件下反演精度远高于云条件,正午偏差最小,下午偏差最大。（2）卫星反演辐照度与地面观测辐照度具有较为一致的日变化和季节变化,两者呈显著正相关,相关系数随海拔高度呈负相关。（3）平均偏差往往随着地面观测的增大而减小,当地面观测辐照度大于800 W?m-2时,反演辐照度往往偏小。（4）对地面观测辐照度进行阈值划后,用多元线性回归方法对反演辐照度订正,订正后的产品在贵州具有较好的适用性。     

影响人工站与自动站水汽压差值原因探究

为探究人工观测气象站与自动站水汽压差值产生原因,利用全国134个1年的基准气象观测站逐时气压、干球气温、湿球温度等资料,分别采用人工站和自动站水汽压计算公式,模拟了本站气压、干球温度、湿球温度、自动站气温、相对湿度等要素产生一增量时,水汽压所对应变化量随各要素的变化规律,并分析了影响水汽压差值与其主导因子定量关系。通过实际观测资料的数据模拟分析,气压和干球温度的系统误差对人工与自动观测站的水汽压差值影响很小,而自动站的相对湿度和气温对水汽压差值影响较大,其中相对湿度的影响最明显。当自动站的相对湿度或气温的系统误差为一固定值时,水汽压差值变化幅度随气温大小变化,气温越高,水汽压差值越大。     

基于分段函数法计算湿球温度研究

核电厂冷却塔设计气象条件中,湿球温度是重要的设计气象参数之一。近年来,由于实行自动观测,相对湿度值由仪器自动测定,因此不少气象站已经停止了湿球温度的观测,这给电厂气象参数的分析计算造成了一定困难。为此,根据气压分布型特点和分段函数,提出利用干球温度和相对湿度来计算湿球温度的新方法,经河南省郑州、南阳和商丘3站的应用,效果良好。     

我国南方输电线路覆冰极值序列重建试验

基于我国南方有覆冰数据记录的气象站冰厚年极值及同期气象要素观测资料,统计分析多种气象因子对覆冰年极值形成条件频次分布的影响,归纳出了最易于出现覆冰年极值的温度、风速和湿度条件。在此基础上,通过对西南地区威宁、金佛山、峨眉山和三穗4站覆冰年极值与其相应气象变量的进一步分析,建立了覆冰极值序列的回归模型。根据现有气象站电线结冰资料及其对应时段的常规气象要素资料,对气象站电线结冰年极值序列进行重建试验,试验结果表明不同气候背景下覆冰极值序列的回归模型有显著差异。独立样本的交叉检验结果显示,威宁站年极值序列的回归模型效果较理想,重建序列能够较好地模拟覆冰的极值序列。     

利用区域自动站资料分析核桃花期冻害气象条件及成因

利用太行山南部核桃种植区100个区域自动站和6个国家气象站的常规观测资料、NCEP/NCAR再分析数据和临城"绿岭"核桃种植基地核桃发育期观测及冻害资料,对核桃遭遇花期冻害时区域自动站和国家站之间的气温指标相关性及种植区冻害风险气候特征进行研究,结果表明:1区域自动站和国家气象站的气温相关性显著,其中,90%的站点相关系数高于0.9;2同一时刻,区域站气温与海拔高度呈负相关,当核桃花期国家气象站气温分别低于3.6℃、2℃、0.4℃、-0.4℃时,可能受冻的核桃种植区海拔高度分别为1000m以上、600m以上、200m和0m以上。3太行山南部山区核桃花期年平均冻害风险日数为3.4天。4核桃花期冻害和极涡及乌拉尔山高压脊异常偏强有关。     

室外热环境指标的简化计算和应用研究

利用天津市边界层观测站2008年5-9月、2009年5-7月温度、湿度、风速、湿球黑球温度(WBGT)和太阳辐射资料作相关性分析,结果表明：干球温度、相对湿度、太阳辐射、风速与湿球黑球温度具有一定的线性相关度。结合Rayman模型计算平均辐射温度,建立了以云、大气温度、相对湿度、风作为预报因子的湿球黑球温度统计方程。利...