沪宁高速公路无锡段春季浓雾的实时监测和若干特征

20 0 0年 2月到 4月沪宁高速公路 ,共监测到 7次低能见度 (<2 0 0m)的春雾。本文应用环境气象监测仪AMW自动气象站 ,每分钟实测的有关资料和相应的环流背景场 ,对 7次春雾形成的物理过程作了研究分析。揭示了春雾形成过程中的若干特征和设计了实施临近预报制作的思路、流程。并论述了在高速公路沿线布设AMW自动气象监测仪的基础上作出低能见度的预测是可行和可能的     

农田土壤湿度的人工神经网络预测诊断系统

采用人工神经网络（ＡＮＮ）方法，研制了农田土壤湿度预测，诊断分析系统，该系统根据不同的土壤湿度特点和影响因子，可自动提供时间序列拓展的人工神经网络预测模型和人工神经网络的混合预测模型进行土壤湿度的动态预测。并提供不同降水量的土壤湿水分渗透深度诊断分析，系统采用中文菜单显示的人机对话方式操作，使具有准动力学特性，多种可调参数和网络结构的ＡＮＮ方法变得简便易于操作。实际使用表明，该系统对土壤湿度的预测     

江苏省夏季浓雾的时空分布特征及气象影响因子分析

利用江苏省70个国家基本站逐10 min连续观测资料,对江苏省夏季浓雾的时空分布特征及影响因子进行分析研究。结果表明:(1)夏季浓雾易在气温小于29℃、风速低于3 m·s~(-1),且盛行偏东风的条件下形成;低温高湿的梅雨期是夏季浓雾在6月高发(42.4%)的可能原因。(2)夏季浓雾生消时间与秋、冬季显著不同,主要发生于00—06时,消散集中于05—08时,持续时间主要在6 h以内。(3)夏季浓雾以辐射雾为主,辐射雾、平流雾和锋面雾分别占58. 1%、35. 5%和6.4%。(4)夏季浓雾发生频次呈现从东北部沿海地区向西南部内陆地区递减的趋势,淮北地区夜间降温幅度高于苏南地区是出现这一现象的主要原因。(5)成雾前6～24 h出现的弱降水为近地层提供水汽,此后天气转晴,静稳的大气层结下有利于夏季浓雾的出现。     

不同陆面方案对沪宁高速公路团雾的模拟

利用沪宁高速公路实时监测的气象数据分析了2007年11月24日发生在沪宁高速公路镇江段团雾过程的气象要素变化。通过WRF模式耦合三种不同陆面方案对此次过程进行了数值模拟,旨在检验WRF模式耦合陆面方案对镇江段团雾的模拟能力。结果表明:(1)WRF模式模拟出的团雾天气过程对陆面方案的选择比较敏感,耦合了不同陆面参数化方案后的试验结果更接近实况。(2)水汽参量模拟结果中,SLAB方案比NOAH方案和RUC方案效果好些,NOAH方案与RUC方案差异不大。(3)在地面感热通量变化率模拟上,三者有些区别;在长波辐射变化率模拟上,NOAH方案较优越。(4)在涡度场高值区模拟上,NOAH方案效果比SLAB、RUC方案更好。     

用ECMWF数值预报产品预报台风路径

为提高台风预报效果,并使其客观定量,本文运用ECMWF数值预报(0 h(实况场)～168 h)产品,以涡度中心为基础,在气旋性涡旋的格区中,找准恰当的"扭角",用计算机图上作业程序确定台风位置,平均误差84 km,表明本方案有其优越之处.在预报过程中,对涡度中心的阈值和搜寻半径系数的选定,结合实际计算后的距离误差和可预报率作了些讨论.逐年运用效果统计表明,本文提出的方案有着良好的应用前景.     

不同辐射参数化方案对南京地区大雾过程数值模拟的影响

为了比较不同长、短波辐射参数化方案对江苏省大雾过程的模拟效果,本文利用WRF模式,通过设计不同长、短波辐射参数化方案,对江苏省2015年5月18—21日和12月20—21日2次典型大雾过程进行了数值模拟,讨论了模式中不同长、短波辐射参数化方案对江苏省大雾过程的模拟影响。采用平均绝对误差(MAR)、均方根误差(RMSE)、皮尔逊相关系数(r)及中国气象局颁布的雾区预报规定,评价得到不同条件的最优模拟方案。结果表明:(1)热力条件与水汽条件,模拟最优方案为长波GFDL方案与短波RRTMG方案组合。(2)动力条件,最优辐射参数化方案组合为CAM方案与FLG方案组合。(3)雾区的模拟,效果最好的方案为长波GFDL方案与短波RRTMG方案的组合。     

高速公路路面干湿状态判别及积水模型应用研究

为了探明公路路面积水(积雪)过程和干湿状况的变化及其气象因子的影响,以江苏省金坛试验基地试验路段的道路气象数据作为模型输入数据,利用改进的Sass道路积水物理模型对3次降雨(雪)过程中的道路积水量进行模拟,通过对模型模拟结果的分级和与仪器记录、人工观测结果的对比,验证模型模拟路面状况的准确性,并探讨了气象因子对路面积水量的影响。研究结果表明:(1) 改进的Sass模型可用于对道路干湿状况的模拟,且准确性较高,可推广到高速公路路面状况的实时监测和预报;(2) 排水过程中,径流和蒸发在不同时期对排水量的贡献率差异较大,从总量上讲,径流对排水起了主要作用;(3) 气象因子对道路积水的影响主要体现在降水量直接影响道路积水,而其他气象因子则通过对蒸发量的影响来间接影响积水量。      

最优子集的神经网络预报建模研究

作者尝试用最优子集方法进行神经网络长期预报模型的建模方法研究。结果表明,在很多情况下,由于最优子集方法比逐步回归方法能选取更好的预报因子,因此所构造的神经网络预报模型具有更好的拟合和预报效果,这为神经网络在长期预报的应用研究提供了新的思路和方法。     

三种统计预报模型在江苏省道路低温预警中的应用

为了更好地开展道路交通低温灾害的预警,减轻道路结冰给车辆行驶造成的危害,本文利用2012—2016年江苏省高速公路网AWMS系统交通气象观测数据,在对路面低温发生规律进行分析的基础上,结合多元线性回归、朴素贝叶斯以及支持向量机3种统计预报方法,开展了路面低温预警的统计建模与预报试验。结果表明:(1)江苏全省高速公路网路面温度出现0℃以下、-2℃以下、-5℃以下的低温频率均呈"北高南低"分布。(2)全省高速公路网路面温度出现0℃以下的低温时次大多在15:00到次日06:00之间。(3)在对京沪高速M9308站的单站建模与预报试验中发现,路面低温预报因子组合中以13:00气温、13:00—18:00气温变温、13:00路面温度、13:00—18:00路面变温、13:00路基温度、13:00—18:00路基变温、18:00相对湿度和18:00风速U分量为自变量组合的预报方程效果最好,3种方法中以朴素贝叶斯模型的预报准确率最高;(4)就全省高速公路网而言,3种统计预报模型的路面低温预报准确率均超过75%,通过对全路网路面低温预报的试验结果对比发现,多元线性回归方法对江苏省北部路网的预报效果最好,预报准确率大多在85%以上;而支持向量机模型对江苏省南部路网的预报效果最好,大部分站点的低温预报准确率达95%以上。     

江苏地区一次罕见持续性强浓雾过程的成因分析

2013年11月30日—12月9日,江苏出现持续10 d的强浓雾天气。利用秒级探空资料、能见度资料、江苏省高速公路沿线高时空密度的交通气象观测站资料以及NCEP/NCAR的1°×1°的分析资料,结合天气形势、气象要素、物理量场,对这次持续性强浓雾的特点和形成、维持机制进行分析。结果表明,(1)此次雾过程持续时间长、范围广、强度大、污染重。(2)在大陆高压控制下,江苏长时间处于高压带的均压区内是这次连续性强浓雾过程的重要天气条件。(3)地面辐射冷却、低空下沉气流以及东南暖湿气流是强浓雾形成的重要原因。(4)双层逆温和深厚的逆温层是出现强浓雾的重要热力条件。(5)弱冷空气入侵,是雾体爆发增强的促发因子。