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万瑜 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2014,8(1):32-38
利用ECMWF细网格数值预报产品和区域自动站、风廓线雷达等常规观测资料,对乌鲁木齐2013年春季南郊发生的一次东南大风过程进行诊断分析和预报释用,揭示了乌鲁木齐东南大风发生和维持的物理机制,发现细网格资料在预报时空分辨率和预报性能等方面均有提高,对东南大风预报具有指示意义,提高了预报的准确性。分析表明:达坂城至南郊一带东南风频发是由于春季地面蒙古高压部分南掉,形成东西间气压梯度力同乌鲁木齐南郊地形狭管方向一致时,并在“慢坡”重力下滑的共同作用下所形成的回流型东南大风;细网格850hPa风矢量、10m高度上的风、海平面气压场、2m高度上的温度等要素预报,对乌鲁木齐南郊东南大风的起止时间、风速量级及落区的预报有较好指示意义。 相似文献
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基于数值预报模式漏报大风建立相应的预报模型,有助于提高我国沿海地区大风预报能力。首先,筛选2016—2019年历年青岛沿海地区大风个例,获得欧洲中期天气预报中心(ECMWF)高分辨率模式(简称EC模式)漏报的大风过程数据集;然后,基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)三种算法,分别建立青岛沿海大风预报模型,对EC模式预报的风速进行订正;最后,经对比分析,筛选出适合青岛沿海大风预报的模型(即基于SVM算法建立的预报模型SVM_2),并对其进行业务应用效果检验。结果显示,SVM_2模型相比其他模型预报的大风误差最小。为了检验SVM_2模型对大风过程的预报效果,选取不同天气系统影响下青岛发生的两个沿海大风个例,对SVM_2模型和EC模式预报误差作进一步检验,结果表明SVM_2模型预报的最大风速与实况的误差明显小于EC模式,且该模型对EC模式预报的青岛沿海大风偏弱有一定改善。
相似文献4.
以2014—2017年新疆铁路强风区逐小时风速监测资料为基础,开展了基于EC细网格二次建模和上游指标站2种大风精细化预报方法研究,结合铁路部门、科研院所、气象部门联合在新疆开展的11次大风环境下动车组行车安全试验,建立起一套将大风精细化预报和大风环境下动车安全试验紧密结合的服务应用模式,该模式在兰新客专线大风条件下动车组行车安全试验的前期准备、进度安排、试验计划修订以及现场运行试验的全过程中起到了关键决策作用,也可满足行车调度和防灾应急指挥对气象信息的特殊需求。 相似文献
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周显伟祝玉梅朱春涛梁爽 《黑龙江气象》2015,(3):28-31
利用齐齐哈尔市十个自动站降水和温度资料对2013年欧洲中心确定性模式高分辨率预报产品、东北半球T639数值产品、日本高分辨率大气模式产品和中央气象台的全国城市预报产品进行系统误差订正基础上,进行基于超级集合思想的多模式动态变权集成预报。结果表明:三种细网格和中央气象台的全国城市预报产品对齐齐哈尔地区的降水预报都存在着较多的空报现象;对四种模式预报进行集成平均,在齐齐哈尔地区预报效果极其有限;动态权重集成预报能够较好地利用各种数值预报的优势,从而得到质量好的定性预报产品。定性降水、最低温度和最高温度的集成预报比任何单一的数值预报成员TS预报评分都要高,尤其是最低温度预报质量得到了很大的提升,给预报员提供了很好的参考工具。 相似文献
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任正昌 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》1993,(6)
从天气预报角度分析各种要素在各类天气演变中的权重是不相同的、并从要素总体中抽出反映风沙、大风天气的主要因子,且分析不同层次各要素的相互搭配,可概括出风沙、大风的总体特征. 相似文献
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本文从大风天气分析入手,通过成因分析,选取一批与我区大风关系密切的物理、天气因子,应用逐步判别方法制作十分钟≥10m/s大风站数,最大风力及其出现时段和误差等级的概率预报,并用误差等级的预报结果对初判结果进行修正,再进行站数和风力间的相互补充修正,得出综合预报结果,最后比较初判和误差的最大概率定性判定大风的风向。历史回报和和实际预报结果都比较好。 相似文献
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用地面观测日平均气压差与气温日较差统计分析,寻找5月份≥5级大风的气压与温度变化的关系,用统计数据制作点聚图,发现了大风在点聚图上的集中落区;制作了曲线图;用历年4月下旬平均最高、平均最低气温,寻找冷暖气团春季进退早晚与5月大风多少的关系。经统计发现,在5月份出现≥5级大风起报日的温度日较差临界值,即在日平均气压差(Δp24)与气温日较差(Tm-Td)的曲线图模型上,是该报大风,日较差必须在13.5℃或以上,锁定了模式出现后是否有大风的第一关,起报日当天升温值必须≥5℃,这是该模型是有大风的第二关。大风模型和数据相互关联制动,有效的提高了预报大风的可信度。 相似文献
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在分析河南省冬半年大风的天气气候特征的基础上,筛选出与大风相关性较好的预报因子,采用卡尔曼滤波方法,制作河南省冬半年大风预报,在一定程度上实现了灾害性天气预报的定点与定量。 相似文献
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大风是台风引发的三大灾害之一,考虑到现有的台风大风研究相对较少、预报经验也比较不足,因此对其预报方法进行回顾总结具有十分重要的意义。从经验预报、统计预报、数值模式预报及数值预报产品释用等4个方向梳理了台风大风预报技术的研究与应用现状:天气图、卫星云图和雷达图是经验预报中非常重要的工具;统计预报根据方法的不同可细分为回归预报、客观相似预报和气候持续性预报;数值模式预报方面,国内外多家机构都研发了相应的台风大风预报产品;数值预报产品的释用目前则包含了动力释用、统计释用和人工智能释用。同时总结了上述4类预报方法各自的优势和不足。最后,讨论了未来研究与实际业务中进一步提高台风大风预报能力的可能发展方向。 相似文献
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在分析河南省冬半年大风的天气气候特征的基础上,筛选出与大风相关性较好的预报因子,采用卡尔曼滤波方法,制作河南省冬半年大风预报,在一定程度上实现了灾害性天气预报的定点与定量. 相似文献
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利用WRF模式和GFS资料对乌鲁木齐机场一次东南大风天气进行了预报和地形敏感性试验。模式预报的结果表明:WRF模式对东南大风的起风时间、持续时间、风速大小等方面有较强的预报能力。地形敏感性试验表明:1乌鲁木齐市区与机场300m左右的高度差对机场风速的影响很大;2机场上空下沉运动的强弱与东南大风的强弱有很好的对应关系;3机场东南大风的风速变化并不总是与峡谷两端气压梯度力的变化同步。此次东南大风天气的产生是低空动量下传、狭管效应和下坡风共同作用的结果。动量下传主要出现在海拔2000m以下的高度,下坡风主要出现在海拔935m以下的高度。 相似文献
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利用2014—2019年咸阳地区13个地面气象观测自动站风场数据、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料、西安探空资料及多普勒雷达产品、陕西智能网格逐小时格点化预报风场产品,对2014—2019年发生在咸阳地区的大风天气过程进行统计及分型处理,对比2017—2019年大风过程中陕西智能网格预报风场产品与实况风场差异,提炼出基于陕西智能网格预报风场产品的订正指标,利用2020年大风个例进行检验评估来验证订正指标的可靠性。结果表明:发生在咸阳地区的大风分为系统性大风和雷雨大风,其中系统性大风包括高压后部偏东大风和冷锋后部偏北大风,雷雨大风分为高空冷槽型、西风槽型、副高影响型、冷涡后部型以及低涡型;陕西智能网格预报可提前72 h准确预报出2类系统性大风天气过程,提前12 h预报的平均风速最大值与实况最大风速之间差值最小,可参考该预报时次的结果增加4 m/s进行订正,检验得到6级以上风速预报准确率提高约1831%左右;对于雷雨大风,最大小时增幅在2 m/s以上对雷雨大风的发生时段预报有一定的指示意义,结合25百分位的实况极大风速阈值、陕西智能网格预报极大风速阈值,与各个环境参量和雷达产品参数进行概率匹配,订正预报可在一定程度上提高此类大风极大风速预报准确率。 相似文献
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统计了1961~1999年39a阿勒泰地区7个测站的气象观测资料,给出阿勒泰地区大风的时空分布特征,并提出了相应防御措施。 相似文献
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