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21.
针对FY-3B卫星微波湿度计MWHS资料采用双权重算法进行质量控制的研究。选用2012年7月3号FY-3B微波湿度计MWHS HDF格式观测资料作为研究对象,采用双权重方法对观测资料直接进行质量控制,并统计质量控制前后均值的变化和剔除的离群值点占总观测的比例。质量控制分粗检验和离群值检验两步,目的是剔除离群资料。对于质量控制后的资料采用等效视数指标进行质量评价,并作出图表进行分析。结果表明,在采用双权重算法进行质量控制后,FY-3B MWHS通道3、4、5的观测资料的方差有所减小,而等效视数增加较为明显。由此可见,双权重算法除去异常资料的效果较为理想,能使MWHS资料得到较大改善。 相似文献
22.
针对数值模式在模拟高原强对流天气时,如何选取各种微物理过程方案及表征量的问题。采用中尺度天气模式WRF,对2010年9月25日青藏高原那曲地区的一次午后热力雷暴及其带来的冰雹过程进行数值模拟,探讨了不同微物理过程方案在高原地区的适用性,以及高时空分辨率的诊断量对雷暴的反映。将模拟结果与实况卫星云图对比,显示当模式中微物理过程采用WSM3方案时,模拟效果较为准确。模式输出的高分辨率中尺度要素场能较准确地反映雷暴云团的位置情况,模式输出的各种参量(如CAPE,KIm,假相当位温等)随时间的变化情况,均能较准确地描述热力雷暴发生发展过程。 相似文献
23.
为了对大尺度暴雨天气过程的雷达资料四维变分同化效果进行验证,选取2013年6月29日至7月2日发生在川东遂宁地区的一次暴雨天气过程,使用WRF中尺度模式进行雷达资料的同化模拟试验,并使用模式输出进行诊断分析。结果表明,高时空分辨率的雷达资料使短时间窗口的四维变分同化成为可能。同化结果能很好地改善由地形和初始场误差等因素带来的模拟缺陷,模拟输出场能完整再现整个暴雨的发生发展过程。副高西南侧低空急流带来的海上水汽与南亚季风自南向北带来的水汽共同构成了本次过程稳定的水汽供应通道。中β尺度涡旋的不断生消交替形成了该次暴雨过程的3次降水阶段。垂直方向不稳定能量的快速累积,缓慢释放以及垂直方向强的水汽输送交换,是造成该次过程降水时间长,量级大的主要原因。 相似文献
24.
成都平原中西部近40年气候特征及其变化研究 总被引:7,自引:1,他引:6
利用成都平原中西部5个气象观测站的降水、温度和日照资料,分析了成都平原中西部降水、温度和日照的分布规律、气候特征及其变化,得出以上地区年平均气温存在准4年的振动周期;1990年以来大部分地区存在降水减少,气温升高,日照减少的现象. 相似文献
25.
采用中尺度数值天气预报模式WRF3.2, 研究了不同的同化时间间隔对2011年7月3~4日成都暴雨模拟的影响。结果表明, 同化了雷达资料后, 使初始场的水汽场、水平风场、垂直速度的分布更加接近实况;除温度场外, 同化频次越高对初始场的影响越大, 水平风场的增量值越大, 呈现的中小尺度信息越多, 更加接近“真实”大气;经过多次同化, 中低层风场的改变已经传递到高层, 引起了高层流场的调整;同化雷达反射率资料是有效的, 能够调整大气中的水汽分布。 相似文献
26.
条件非线性最优扰动方法在台风“风神”和“凤凰”相互作用过程中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用条件非线性最优扰动(CNOP)方法,对2002年发生在西太平洋上的台风“风神”和“凤凰”之间的相互作用进行研究。CNOP方法可揭示出“风神”对“凤凰”单向引导作用的过程,表现为若将“凤凰”所在区域作为验证区域,用CNOP方法识别的敏感区主要位于“风神”所在区域,呈现出环绕“风神”的半环状结构;若将“风神”所在区域作为验证区域,则CNOP方法所识别的敏感区主要位于“风神”与副高交界的地方,远离“凤凰”所在的区域,可见,“风神”主要受副高的影响。敏感性试验表明,CNOP所识别的敏感区内误差的发展要大于台风中心周围区域内初始误差的发展,且在全场误差的发展中占有较大的比重,说明CNOP所识别的敏感区对验证区域的预报有较大的影响。 相似文献
27.
为了提高南海台风的数值预报,利用条件非线性最优扰动(CNOP)方法寻找对南海台风预报影响最大的区域(敏感区),并对该区域中会导致较大预报误差的初始扰动场进行了详细地分析.对两个南海台风个例地研究发现,CNOP的风场和温度场结构在各σ层上不完全一致.计算了CNOP各σ层上的干能量,并在垂直方向上做了积分,将积分后的能量大值区确定为敏感区.进一步对敏感区内温度场的垂直剖面进行分析,发现敏感区内,温度场呈现一定的斜压结构.研究还发现,敏感区与台风的对流活动区域不完全重合,这有利于台风适应性观测地实施. 相似文献
28.
本文通过哀劳山东西坡剖面观测资料的分析,用数理统计方法建立了山区逆温的判别方程和逆温层顶高度的线性及非线性回归方程,并对影响逆温及其顶高的气象因子进行了分析。 相似文献
29.
30.
选取四川省强对流大风灾害天气个例,利用2009~2019年自动气象站2min平均风速数据,基于最大熵原理,推导出表征强对流大风灾害天气过程时间、空间、强度的概率分布函数。根据其分布函数,确定可以完整表征强对流大风灾害天气过程时间、空间、强度的气象参量。利用灰色关联度法,以强对流大风灾害的直接经济损失为参考,计算气象参量关联度,确定参量权重,构建出表征强对流大风灾害天气过程的致灾能力指数。结果表明:该指数可以正确反映强对流大风灾害过程的致灾能力强度,指数越大,致灾能力越强,反之越弱。 相似文献