电离层电子密度剖面和特征参数对两次日食事件的响应研究

本文利用亚洲和美洲地区多个测高仪台站的观测，并结合三维电离层-热层耦合理论模型进行数值模拟，对2020年6月21日和2017年8月21日两次日食事件期间电离层电子密度剖面的变化特征进行分析，并探讨这两次事件中日食效应的异同及形成机制.分析结果表明，在这两次日食期间，位于电离层低高度的E层和F₁层的电子密度变化与太阳辐射的变化基本同步；且F₁层峰值密度的日食响应幅度大于E层.该结果与以往观测一致，且日食响应无明显的经度变化.进一步地，通过分析观测和模拟结果中电子密度日食衰减效应的高度变化和时延特征，我们发现：(1)观测和模拟结果均表明，食甚时电子密度的最大相对衰减的位置一般不在F₁层峰的位置，而是在其上方约几十公里的高度；模拟结果显示该现象是由日食期间F₁层上方光化学过程与动力学过程共同作用导致；(2)在中纬地区，在F₂层峰附近及以上区域中电离层电子密度最大日食衰减相对太阳辐射变化的时延具有显著的经度变化，其相对衰减在亚洲地区随高度增加而减少，在北美地区随高度无明显变化，与以往报...     

基于深度学习的7~15 d温度格点预报偏差订正北大核心CSCD

为了提高模式对于7~15 d温度格点预报准确性,基于U-Net模型以及U-Net残差连接模型,采用2018年12月25日—2022年7月5日多种组合气象数据作为输入数据特征,针对TIGGE数据中心提供的全球集合预报CMA-GEPS 2 m气温控制预报,开展168~360 h时效的格点预报误差订正试验。结果表明:对于240 h预报时效,两种深度学习模型中,U-Net模型表现较好;对于不同输入数据特征,加入起报时刻ERA52 m气温产品的U-Net模型表现最佳,在多个预报时效上有较好的订正效果,均方根误差减小率为10%~25%,可有效改善模式对于15.75°~55.25°N,73°~136.5°E区域北部的蒙古高原、西部的青藏高原及部分山地的预报误差较大的不足;而加入CMA-GEPS控制预报10 m风预报产品后改进不明显。总体上,基于U-Net模型构建的模式格点预报偏差订正模型可有效降低7~15 d温度格点预报误差,进一步提升复杂地形下格点预报的准确性。     

珠江口外走航ADCP资料的系统误差订正与质量控制

在对珠江口外2006年冬季航次走航ADCP观测资料处理中发现用Joyce的方法不能有效地订正系统误差,其原因在于订正角与航速、船艏向相关。给出了一个订正角为船艏向余弦的拟合函数,得出良好的订正结果。分析了VmDas软件处理流速结果的精度,给出了系统误差识别的方法。发现观测资料中一些不能为VmDas软件识别的错误数据,分析了海况对观测资料的影响,提出了观测资料质量控制与误差订正的一套程序。     

高精度高空风预报技术探讨

针对航天气象保障中高分辨率高空风的预报需求，利用欧洲数值预报、GRAPESGFS、导航探空数据，通过WRF模式直接输出、高空风模式产品融合、动力统计订正等方法实现了20 km以下逐250 m的高空风短期预报，并选择2019年11月—2020年3月进行试验，结果表明：U风预报好于V风；5～14 km高空风预报效果好于其它层次；在模式产品融合基础上进行的动力统计订正，预报效果最好，对于同层U、V风，4 m/s偏差内预报准确率为77.4%,6 m/s偏差内预报准确率为93.2%。     

汾渭平原CUACE模式空气质量预报性能的检验订正及环境评估

利用2019年1—6月地面环境监测资料和PM_2.5气象条件评估指数，结合滚动偏差订正方法，对汾渭平原CUACE空气质量预报产品进行了检验订正，并对气象条件和污染减排影响进行了评估。结果表明：CUACE模式对空气质量指数(AQI)、PM_2.5和SO₂浓度预报值较接近观测值，PM₁₀、CO和NO₂预报值小于观测值，O₃预报值大于观测值；对首要污染物O₃和PM_2.5及重度和严重等级污染的预报的TS评分最高，漏报率和空报率最小，预报偏差最接近1；滚动偏差订正方法对改善CUACE空气质量预报效果较为明显，尤其是对PM₁₀、O₃和NO₂改善最为明显；汾渭平原2019年上半年气象条件变化使PM_2.5浓度较2018年同期和过去5年同期分别上升了18.26%和11.18%，减排措施使PM_2.5浓度较2018年同期和过去5年...     

与非线性区域预测方法结合的月延伸预报试验Ⅰ:纬向平均环流的预报

为克服数值模式普遍存在的纬向平均环流预报误差,文中在36a NCEP/NCAR再分析高度场资料的基础上,应用非线性时空序列预测理论的局域近似法构建了200,300,500和700hPa4个等压面上的月尺度逐候纬向平均高度距平场非线性动力学区域预报模型.对1996年12个月所做的预报试验表明,无论是南、北半球中高纬度地区还是低纬度地区,非线性模型的候纬向平均高度预报结果均优于持续性预报、气候预报和T42L9模式动力预报.用非线性结果对T42L9模式月平均高度场预报结果进行订正,则使该谱模式系统性预报误差显著减少,也大大减少了其预报高度场的均方根误差,相应地,高度场距平相关评分也有一定程度的提高,表明纬向平均高度的非线性预报比谱模式动力预报包含了更多的有用信息.     

基于EC细网格与BP算法的辐照度预报及检验

在理想晴天天气下，可计算确定位置不同时刻的理论辐照度，但与实际辐照度在不同季节仍存在一定系统误差。利用易县某光伏电站近1年逐15 min实况，提出了一种基于理论辐照度的晴天天气下的系统误差订正方法，并进一步利用欧洲EC细网格预报资料及BP神经网络方法实现了未来24～48 h辐照度的逐15 min预测，得到以下结论：(1)晴天天气下，该系统误差订正方法可有效剔除实况资料中非晴天天气数据的影响，不同季节的平均绝对误差不超过该季节最大辐照度的5%;(2)对24～48 h逐15 min的辐照度预报，经不同季节检验，冬季误差68.5 W/m²、春季误差125.2 W/m²、夏季误差119.5 W/m²、秋季误差53.7 W/m²,对11月份的预报最为理想。该研究成果可有效降低人工筛选工作量，在服务中有很好的实用性和参考性，可作为光伏数值预报的一种有效数据源。     

FY-3C MWHS-Ⅱ辐射亮温在RMAPS-CA中的同化

中亚地区常规气象观测稀疏，同化极轨卫星FY-3C上的微波湿度探测器-Ⅱ(MWHS-Ⅱ)辐射率资料可有效减小该地区数值预报初始场的不确定性。本研究首次在中亚快速更新多尺度资料分析和预报系统RMAPS-CA中同化了FY-3C/MWHS-Ⅱ辐射率，评估了其同化效果。研究发现：（1）单个时次冷启动的同化时间窗口内，仅约有56%的辐射率资料通过了质量控制并被RMAPS-CA同化。（2）偏差订正整体减小了各水汽通道的背景场辐射亮温偏差，最大减幅出现在通道14，达0.5 K。通道14偏差订正前的观测辐射亮温和背景场辐射亮温间存在较大偏差，是其同化应用中需要特别注意的。（3）FY-3C/MWHS-Ⅱ辐射率同化整体提高了RMAPS-CA系统对高空温度、位势高度、高空风速等的中短期预报准确率。同时，使得2米温度和10米风速的预报准确率预报均方根误差分别平均减小了0.2 K和2 m/s。其同化有效降低了小雨预报的漏报率和空报率，小雨预报的TS评分提升了16%。降低了中雨和大雨预报的漏报率，三个量级降水预报的BIAS评分分别提升了18%、38%和36%。     

降水与相对湿度协同算法研究

本文利用天津地区国家气象观测站2016-2017年常规观测数据和欧洲中心数值模式数据,建立降水和相对湿度协同统计订正算法并检验评估,结果表明：观测资料显示降水量级越小,其相对湿度的离散度越大,且日变化特征。雨量越大、降水持续时间越长,相对湿度稳定在90%以上。模式预报降水时的相对湿度分布离散度较大,需订正。基于降水与相对湿度的统计关系,建立的降水和相对湿度协同算法,算法对于小雨的相对湿度订正偏高,而对于中雨以上订正偏低；协同订正效果不理想的可能原因是模式数据的时间分辨率不高,协同统计算法还有待进一步优化。     

降水云团移动速度对风云四号A星降水反演误差的影响

针对FY-4A卫星降水反演产品GPM-SCaMPR中的误差,提出台风区域降水云团移动速度的计算方法并用于误差改进,以全球降水观测计划(Global Precipitation Mission,GPM)的IMERG(the Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM)降水产品为参照、以台风"罗莎"、"利奇马"和"白鹿"降水反演为例进行误差影响研究。结果表明,其误差随降水云团移动速度的增大而增大,降水率均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)在台风成熟阶段比其他阶段大20%左右,在衰亡阶段最小。采用GPM/IMERG降水产品作校准数据,对3个台风初期、成熟和衰亡阶段的降水反演结果进行误差订正,台风"罗莎"初期、成熟及衰亡阶段订正后的降水率RMSE由5.81、7.07、5.51 mm·h^-1减小到5.54、6.16、5.27 mm·h^-1(分别减小0.27、0.91、0.24 mm·h^-1)。