草面温度与初霜预报的可行性分析

通过对和龙市气象局2007-2011年草面温度和0cm地面温度(以下简称地面温度)的对比分析,结果表明:草面温度在夜间比地面温度低,在秋冬季更容易达到0℃以下,草面温度能更好地反映出形成霜的温度变化过程,利用最低草面温度和16-20时草面温度降温幅度建立2级判别方程,结果显示该判别方程显著,对初霜的预报较为理想。     

哈尔滨市冬季地面温度变化特征及预报模型

利用哈尔滨自动气象站2003年11月-2012年3月的逐分钟地面温度、气温、相对湿度、风速、降水等资料,统计分析了哈尔滨市冬季地面温度的变化特征,结果表明:哈尔滨市道路结冰月季分布不均,主要集中在冬季,12月出现次数最多;地面温度与气温的日变化规律很相近,早晨06时左右达到最低值,午后达到最高值。分析多种气象因子与地面温度的相关关系,发现气温在各项因子中最显著。利用逐步回归方法建立了冬季最高地面温度和最低地面温度的预报模型,各模型均通过显著性检验。最高地面温度模型预报结果与实况的变化趋势接近,误差在1℃左右,具有很好的实际应用价值;而最低地面温度模型预报结果与实况稍有偏差,实际应用中需对模型预报结果进行适当订正。     

冻雨天气形势下的贵州单站温度和降水预报

应用多元统计方法,利用2000—2007年冻雨过程中的08时EC 850hPa温度预报值,与08时日本T213过去24h降水量预报值分别对全省84个站点08时的地面温度和08时过去24h降水量进行分析,并建立相应的预报方程。通过对所选代表站在2008—2009年冻雨过程中逐日08时的温度及08时24h降水量进行预报检验,得出该方程对温度和降水的预报准确率大多数站均在60%以上,具有较好的预报性能。     

温度自动预报系统——英国气象局数值天气预报模式输出统计的应用

1.引言 MOS(模式输出统计)方法,是用来预报那些数值天气预报(NWP)模式不直接表示的气象变量,它的基础是建立固定等压面分散网格点上高度、温度、湿度和风等直接表示变量的数值预报值和地面温度、云高云量及能见度等观测值之间的关系。通常使用多变量线性回归模型来确定这种关系。 PP(完全预报)方法,是建立观测得到的大气变量和感兴趣的“天气”特征之间的关系,在预报时使用数值预报代替观测变量作为预报因子。美国研究组进行了大量的MOS方面的工作,将这一技术方法应用于预报很多天气变量,取得不同程度的成功。其中所设计的地面温度自动预报业务系统,在很大程度上推动了本文所描述的试验。     

泰安高速公路路面温度特征及预报模型

使用2011—2014年泰安交通站逐时观测资料,分析了不同季节、不同天气下的地面温度特征。对路面温度、气温、相对湿度、风场数据进行相关性分析,利用多元回归方法对春、夏、秋、冬四季分别建立了路面温度的预报模型,并对预报模型进行了检验,得出预报值和实测值相差在±3℃以内的预报准确率分别为春季62.8%、夏季64.4%、秋季76.7%和冬季78.8%。     

中国地面气温统计降尺度预报方法研究

利用中国752个基本、基准地面气象观测站2000—2010年地面温度日值数据,采用具有自适应特征的Kalman滤波类型的递减平均统计降尺度技术,对中国地面温度进行精细化预报研究。分析该方案的降尺度效果,并与常用插值降尺度方法进行比较。结果表明:1)递减平均统计降尺度技术相比插值方法有较大的提高,显著减小东西部预报效果差异,1~3 d预报的均方根误差减小了1.4℃;2)该方案1~3 d预报的均方根误差为1.5℃,预报误差从东南地区(均方根误差为1.4℃)向西北地区(均方根误差为1.8℃)逐渐增大,并且预报效果夏季优于冬季。因此,递减平均统计降尺度技术对中国地面温度进行精细化预报是可行的。     

近36年德令哈市地面温度的变化特征及突变分析

利用1981—2016年德令哈市国家基本气象站地面温度和气温数据资料,从年、季和月3个方面研究地面温度的变化特征。结果表明:近36a德令哈市年平均地面温度、地面最高温度和地面最低温度分别以0.811℃/10a、0.063℃/10a和1.247℃/10a的气候倾向率呈上升趋势;各季平均地面温度和地面最低温度呈上升趋势,春季平均地面最高温度呈上升趋势而夏秋冬三季呈下降趋势;月平均地面温度和地面最高最低温度的变化呈单峰式特点,各月平均地面温度和地面最低温度呈上升趋势,平均地面最高温度1—6月份呈上升趋势,7—12月份呈下降趋势;年平均地面温度和地面最低温度分别在1997年和2001年出现突变,年平均地面最高温度未出现突变;年、季、月平均地面温度与平均气温呈显著的正相关。     

云微物理方案参数扰动对华北“7.20”暴雨的 集合预报试验

基于WRF v4.0模式,选择Lin方案降水粒子(雨、雪和霰)谱截断参数和霰密度,在对流尺度下对"7.20"华北特大暴雨进行参数扰动集合预报试验。按照参数序列依次设置单/双/多截断参数组合、四参数组合和霰参数组合,对比分析其对降水和大气变量的预报技巧,及扰动影响的敏感性。结果表明,四参数组合明显降低了大暴雨空报概率,有效提升了500~925 hPa经向风和近地面温度场的离散度技巧;随组合中参数的增多,扰动对预报的整体影响依次增强,多截断参数组合对中低层水汽场和近地面温度的预报技巧均有所改善;其他组合存在离散度/降水预报负技巧等问题,四参数和多截断参数组合是更好的对流尺度云微物理方案参数扰动选择。     

中国冬季气温的集合典型相关分析和预报

以欧亚大陆地面温度、北半球500 hPa高度、热带印度洋SST(sea surface temperature)以及北太平洋SST为预报因子,通过典型相关分析(canonical correlation analysis,简称CCA)建立预报关系,然后用集合典型相关分析预报(ensemble canonical correlation prediction,简称ECC)方法预报中国冬季气温,并分析预报技巧及进行独立样本检验.结果表明,不同的预报因子对各个地区有不同的预报技巧,以欧亚大陆地面温度为预报因子预报技巧较高,而ECC模式对中国冬季气温有更好的预报能力,预报技巧高于任何一个单因子场的CCA预报;采用回归法的集合平均比简单的等权集合平均预报技巧更稳定.     

SWCWARMS模式对西南区域预报能力的检验

应用国家基本观测站资料,基于MET系统的客观统计检验方法,针对24h降水、近地面要素(2m温度、10m风)和高空要素(风场、温度场、高度场),分别评估SWCWARMS模式和GRAPES模式对2016年西南地区预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式在中雨至暴雨预报上优于GRAPES模式,24h小雨和大暴雨、48h大暴雨预报较GRAPES模式偏差,同时SWCWARMS模式存在空报较多的问题;(2)SWCWARMS模式预报2米温度以低于实况为主,10m风速在秋冬季节以大于实况为主,SWCWARMS模式2m温度、10m纬向风和10m经向风4个季度平均RMSE均小于GRAPES模式,但8月月平均(72h)2m温度RMSE大于GRAPES模式,模式对近地面温度场预报优于10m风场;(3)两模式对高空温度场预报优于高度场和风场,SWCWARMS模式预报对流层中层高度场和温度场都偏低,在500h Pa上,除2月、11~12月(24h)外,其它月份和其它预报时效温度场RMSE均小于GRAPRS模式,春夏季高度场的预报优于GRAPRS模式,秋冬季RMSE大于GRAPRS模式;在850h Pa上,SWCWARMS模式预报风场春夏季误差小于GRAPES模式多于秋冬季,冬半年风场误差大于夏半年,RMSE大于GRAPES模式频次增加。     

草面温度审核规则库的建立及质量控制方法

利用2013年6月—2014年11月青海15个台站草面温度观测资料,建立了各站草面温度审核规则库,在进行质量控制时,还应结合不同的方法进行判断。差值分析结果表明,在各定时草面温度和地面温度温度的差值中,大部分台站为草面温度小于地面温度,最大差值出现在14—15时,夜间差值较小,且基本表现为草面温度小于地面温度;晴天平均差值最大,阴天最小;春、夏季日最高地面温度大于日最高草面温度,秋、冬季日最高草面温度大于日最高地面温度;秋、冬季日最低地面温度大于日最低草面温度;月平均差值较大的站点分别在青南和柴达木盆地,最大差值出现在达日,为-10.8℃;在阴天、多云天和晴天3种典型天气条件下,地面温度和草面温度差值日变化趋势基本一致。     

中国冻雨潜在发生指数在数值产品中的推广应用

根据冻雨发生时特定的地面温度、地面湿度及高空温度三个基本特征,定义了中国冻雨潜在发生指数(FRGPI)并进行了初步验证。在此基础上利用欧洲中心ERA-Interim再分析及模式预报产品,结合2013/2014年冬季冻雨发生情况,对中国冻雨潜在发生指数进行了推广应用。结论如下:2014年2月上旬,高空槽、中低层切变线、低空急流及暖湿气流的共同作用,造成了中国南方产生冻雨的适宜的地面温度t、温度露点差D及高空温度层结Er,因此出现大范围冻雨灾害。2月中旬贵州受西南低涡及暖湿气流影响,也产生了适宜的t、D及Er条件,遭受了持续性冻雨灾害。2013/2014年冬季期间,适宜冻雨的温度t集中在冬季寒潮过程中0℃等温线所在地区,温度露点差D集中在西南暖湿气流影响区域,高空温度层结Er集中在中高纬与低纬天气系统交界地带;三部分交叉区域则为冻雨高发地带,且地面温度露点差可能是制约冻雨分布的主要因素。将FRGPI指数与欧洲中心数值预报产品相结合发现,可以提前10 d有效地对冻雨灾害进行预报,对防灾减灾有一定的实用性。     

库尔勒市霜冻特征及其驱动力分析

利用库尔勒市气象局2003—2012年春、秋季最低地面温度、最低气温、云量、风速和海平面气压等气象要素资料,分析该地区的霜冻特征以及最低地面气温和其它气象要素之间的关系,结果表明:(1)库尔勒市霜冻主要出现时段为10月、11月以及次年的3月;(2)最低气温与最低地面温度之差介于-3～8℃,其中在3～5℃之间占总数的72.5%;(3)当08时海平面气压低于1015 hPa时,发生霜冻的概率仅为4.8%;气压超过1025 hPa时,出现霜冻的概率达84.7%;(4)通过最低气温、云量和风速建立的最低地面气温预报方程,分别对最低地面温度和霜冻做出预报,其中最低地面温度预报的准确率在70.7%～83.5%之间,霜冻预报的准确率为89.9%,效果良好。     

谈02时温度计算中误差因果

规范第十六章,三次观测站2时温度(气温、地面温度)在无自记仪器,用1/2[当日最低气温(地面温度) 前一天20时气温(地面温度)]求得。通过实际工作中发现有冷空气活动降温时,温度的日变化规律被破坏,这时用当日温度或地面温度最低值进行计算2时气温或地面温度记录有失真现象。     

SSFM方法在中国城市天气预报中的应用

应用英国气象局的特定点预报模式 ,对 2001年6月1日～7月15日中国 10个城市的地面温度、相对湿度、海平面气压和风速等气象要素进行平均误差和均方根误差分析检验。结果表明 ,SSFM方法可用于中国城市天气预报预报业务     

关于地面温度的测定方法和仪器

一、前言 按《规范》规定:地面温度是指直接与土壤表面接触的温度表所示的温度,包括地面温度、地面最高温度、地面最低温度。这项观测的资料在经济和国防建设以及科学研究中有着广泛的用途。但是目前台站上的常规地面温度观测,无论是所使用的仪器或是观测方法,都还存在着一些问题,从而影响了地面温度观测记录的质量。《气象》从今年第3期开始的“关于地面最高温度观测的讨论”中所反缺出的某些示值失真的现象,只不过是这些问题的     

热带海表温度持续异常对东亚初夏大气环流的影响

利用NCEP/NCAR月平均海表温度及北半球大气环流分析资料,系统研究了热带海洋表面温度持续异常状况下东亚初夏（5、6月份）大气环流的异常特征.研究发现,暖海温年,南亚高压、西太平洋副热带高压明显偏强,冷海温年明显偏弱;暖海温年,欧亚大陆南支西风急流明显减弱北移,东亚大陆对流层低层温度偏高或接近常年,青藏高原近地面温度偏高,而冷海温年,东亚大陆对流层低层温度偏低,5月份青藏高原近地面温度偏低.研究表明,海表温度的持续异常对东亚初夏大气环流的季节转换有重要影响.     

地面温度记录高于0．5℃时霜的记录

霜是由于近地面空气中的水汽直接在温度低于 0℃的地面或近地面物体凝华而成。对此 ,按理说 ,只有温度记录低于 0℃ ,霜才会出现 ,否则不会。但是 ,在秋末冬初及冬末春初时 ,笔者却多次在地面最低温度记录高于 0 .5℃的情况下观测到霜。究其原因 ,主要是温度观测记录方面的问题。一方面 ,由于下垫面状况不均一 ,造成地面或近地面物体表面的实际温度不均一 ,从而观测到裸地上的温度表的地面温度高于 0℃ ,而周围如草层叶面地表的实际温度低于 0℃的情况。另一方面 ,与地面温度表的安置与测量方法有关。因为要准确测定地面温度是一件非常困难…     

SSFM方法在中国城市天气预报中的应用

应用英国气象局的特定点预报模式，对2001年6月1日～7月15日中国10个城市的地面温度、相对湿度、海平面气压和风速等气象要素进行平均误差和均方根误差分析检验。结果表明，SSFM方法可用于中国城市天气预报预报业务。     

AREM数值模式对2005年汛期四川的降水预报

应用中国科学院大气物理研究所的AREM模式，对2005年汛期四川进行了实时降水预报。结果表明：（1）AREM预报性能略好于成都区域中心业务运行模式ETA模式，对大雨和暴雨的TS评分，AREM略高于T213预报。（2）从梯度评分看，高度、温度、涡度等要素均为可预报，而地面温度、整层水汽含量和整层水汽通量散度可预报性较低。（3）AREM对5次区域性暴雨有较好的反映，但与实况还存在一定的差异，AREM降水强度预报较实况偏弱。