大连地区阵风系数特征分析

利用2015年5月至2020年4月辽宁省大连地区9个国家气象站、2017年165个区域气象站逐10 min测风资料, 从风向、风级、月际变化、日变化、空间分布和天气影响系统等对大连地区最大、平均、最小阵风系数进行统计分析。结果表明: 1—12月平均阵风系数的变化范围为1.66~1.77, 秋末冬初平均阵风系数偏大, 春夏季节偏小; 与冷空气相对应风向的平均阵风系数大于与暖空气相对应的风向; 随着风级的增大, 最大、最小阵风系数向平均阵风系数收敛; 不同风级下阵风系数的频率分布均呈单峰型分布, 风级越大, 分布范围越窄。除西南风外, 其他风向的阵风系数均表现出白天大、夜间小的特点。大连地区阵风系数具有明显的地域特点, 东南和西北部沿海区域的阵风系数比内陆和西南沿海偏小, 风向基本不影响阵风系数的空间分布。大连的大风过程多受海上气旋和高压前部双系统共同影响, 气旋、台风以及雷暴大风的平均阵风系数大于同风级的平均值。     

基于气象预警信息的大连气象微博评论情感分析及发布策略建议

微博在气象预警信息传播及气象部门收集社会公众信息反馈中发挥了积极作用,并产生了海量级的交互信息,客观分析此类信息对于气象部门及时引领舆论导向和调整发布策略具有较高的参考价值。文中基于2017年1月1日—2020年7月3日大连市重大气象灾害过程,运用自然语言处理、情感分析等方法对大连气象微博中与气象预警相关的评论内容进行情感分析研究。结果表明：公众关注最多的是天气预报准确率、天气过程对于生活影响以及信息发布的及时性。公众对重大天气过程特别是致灾天气过程本身负面评价多于正面,发布策略应根据气象灾害持续时间及时调整预警信息内容和发布频次;公众对大风、冰雹等气象灾害预警信号关注度随季节变化明显,发布策略应针对旅游业、养殖户、种植户等提出专业防范对策;针对发布频率高的大风预警信号,有必要调整业务发布规范,同时关注灾后事件信息的跟踪发布;研究发现,负面情感主要针对天气预报的准确度。     

大连地区ECMWF细网格10 m风场与观测实况对比与检验

选取2016年1月至2018年12月ECMWF（简称EC）细网格10 m风资料,与大连地区8个国家气象观测站地面各类实况风速资料进行对比分析,得出EC 10 m风速预报与最大风速最为接近,与极大风速相关性最好,EC 10 m风速对大连地区8站整体预报平均偏大。通过对EC 10 m风速各预报时限资料与其对应的最大风速误差进行统计分析。结果表明：按实况分类,从风速平均误差来看,实况3级与预报最接近,小于3级时预报偏大,大于3级时预报偏小,各风向间的风速误差也比较明显,但比风级间的误差要小一些;平均绝对误差则是2—3级最小。各时限风速平均误差相差不大,基本在0.1—0.3 m·s^-1间,平均绝对误差则随时限延长呈缓慢增大趋势。风速误差具有明显的日变化,表现出白天小、夜间大、午后最小、下半夜最大的特征。风速误差也因测站不同,在不同风级和风向的反应也各不相同。     

Ekman抽吸对南海海面升高变化的贡献

利用NECP海表风场资料和T/P卫星高度计资料,研究风场通过Ekman抽吸对南海海面升高变化的贡献。通过分析发现:对于南海200 m以深区域的平均海面升高的变化,Ekman抽吸在1月和2月份起到主要作用,其他月份和海面升高变化反号。在年际尺度上,Ekman抽吸的EOF第二模态对海面高度的第一模态具有紧密的联系。