地基微波辐射计探测大气边界层高度方法

采用2013年中国科学院大气物理研究所香河大气综合观测试验站的地基微波辐射计和激光雷达观测数据,以激光雷达探测的大气边界层高度为参考,分别利用非线性神经网络和多元线性回归方法建立微波亮温直接反演大气边界层高度的算法,并对比两种方法的反演能力, 同时分析非线性神经网络算法在不同时段及不同天气状况下反演结果的差异。结果表明:非线性神经网络算法的反演能力优于多元线性回归算法,其反演结果与激光雷达探测的大气边界层高度有较好一致性,冬、春季的相关系数达到0.83,反演精度比线性回归算法约高26%;对于不同时段和不同天气条件,春季的反演结果最好,晴空的反演结果好于云天; 四季和不同天气状况的划分也有利于提高反演精度。     

风速随高度变化的曲线模型分析

运用SPSS11．5统计软件包,对广东省新会市双水镇风速随高度变化规律分别作对数曲线、逆曲线、二次曲线、幂函数曲线、S曲线和指数曲线的参数估计。结果表明,在高度〈900m的低空下,幂函数的曲线解释量萨最高、标准误差S．E最小,其拟合效果最好。     

风速随高度变化的曲线拟合

运用SPSS11.5统计软件包,对双水镇风速随高度变化规律分别作对数曲线、逆曲线、二次曲线、幂函数曲线、S曲线和指数曲线的参数估计.结果表明,在高度＜900 m的低空下,幂函数的曲线解释量R2最高、标准误差S.E最小,其拟合效果最好.     

天山北坡中山带优良人工牧草生长高度和产量的动态模式

紫花苜蓿、红豆草、无芒雀麦、老芒麦四种人工牧草生长高度的变化与光、热、水有着十分密切的关系,置倍程度可达0.001,生长高度的动态变化符合“S”型曲线规律。产量的动态变化与光照、温度和降水量的关系比较密切,均呈正相关。     

1:25万DEM高度与台站高度的误差分析

建立台站经度、纬度、高度资料与气象资料的回归模型,再用栅格DEM资料代入展开来推估气象要素的空间分布,目前已得到了较为广泛的应用.但是,由于DEM空间分辨率及复杂地形的影响,DEM在表征地形高度时存在明显误差.误差的大小和空间分布,往往直接影响到模型的精度.本文利用四川省1:25万DEM资料和全省157个气象站高度实测资料,分析了的DEM高度的误差特点和空间分布状况,对正确应用空间分布模型、准确评估区域生态条件具有十分重要的意义.     

1∶25万DEM高度与台站高度的误差分析

建立台站经度、纬度、高度资料与气象资料的回归模型,再用栅格DEM资料代入展开来推估气象要素的空间分布,目前已得到了较为广泛的应用。但是,由于DEM空间分辨率及复杂地形的影响,DEM在表征地形高度时存在明显误差。误差的大小和空间分布,往往直接影响到模型的精度。本文利用四川省1∶25万DEM资料和全省157个气象站高度实测资料,分析了的DEM高度的误差特点和空间分布状况,对正确应用空间分布模型、准确评估区域生态条件具有十分重要的意义。     

冬小麦农田不同高度极端气温预测[ ]

利用2019年1月—2022年6月冬小麦农田小气候自动观测站观测的数据和齐河县国家基本气象观测站同期观测资料,采用多元线性回归和BP神经网络方法,建立冬小麦农田30 cm、60 cm、150 cm日最高和日最低气温预测模型。结果表明:两种模型对农田气温的预测效果均较好,阴天条件下150 cm最高气温预测效果最好;晴天条件下30 cm最高气温预测效果最差。两模型模拟结果分层次看,农田气温的模拟精度150 cm>60 cm>30 cm;分天气类型看,多元回归模型农田各层气温的模拟精度阴天>多云>晴天,BP神经网络模型农田30 cm、60 cm最高气温的模拟精度多云>阴天>晴天,农田30 cm最低气温的模拟精度多云与阴天相同,均大于晴天,农田60 cm最低气温的模拟精度晴天>多云>阴天,农田150 cm最高及最低气温的模拟精度晴天与多云相同,均大于阴天;分要素看,30 cm最低气温的模拟精度高于最高气温、60 cm和150 cm最高气温的模拟精度高于最低气温。通过比较,BP神经网络模型的预测精度比多元线性回归模型的预测精度高。两种模型均能满足冬小麦农田气温的预测需求。     

新疆玛纳斯灌区水面蒸发量主成分分析

对新疆玛纳斯灌区水面蒸发气象影响因子进行了主成分分析.第一主成分代表空气冷热状况;第二主成分代表空气动力条件和日照条件;第三主成分代表相对湿度.前3个主成分累计贡献率已达97.7%,故提取3个主成分已能满足要求.经过检验,利用2个主成分建立二元一次回归方程,并与应用所有气象影响因子建立的多元线性回归方程相比较,结果显示,主成.分分析方法建立的回归方程的偏回归系数均通过t检验,达到极显著水平,多元线性回归方程虽拟合效果稍优于主成分分析方法,但偏回归系数b均未通过t检验,系数显著性水平不如主成分分析法.     

阿克苏机场夏季高温初步分析和统计预报

从影响气温日变化的非绝热因子出发,采用理论公式分析产生高温的因素,并用多元线性回归统计方法计算高温。     

长江三角洲夏季持续性高温预报方法的研究

采用1999～2008年逐日最高气温观测资料和NCEP逐日再分析资料,统计分析了长江三角洲地区近10a夏季温度的低频周期,揭示了对该地区夏季温度变化产生影响的区域和特征。研究表明,该地区夏季温度的低频周期为10-30d。通过相关分析在42．50～47．5°N、82．5°～90°E,42．5°～47．5°N、80°～90...     

天津气传花粉预测模型研究

使用1999～2004年3～10月天津市河西区铁塔花粉监测数据和同地点的气候观测站(54517)气象资料,进行了天津市72h气传花粉浓度预测模型研究。设计了全花粉季、分季节(春、夏、秋)、分阶段的3种不同预测方案,利用多元线性和非线性回归技术分别建立了花粉预测模型,并对各个方案及预测模型进行了对比分析。结果发现,除夏季以外,多元非线性预测模型优于多元线性回归预测模型,分阶段预测方案优于全花粉季和分季节预测方案,且预测准确率也随之提高。     

甘肃省对流层顶高度的季节变化特征分析

根据甘肃省8个探空站25年(1980—2004年)的对流层顶观测资料,分析了第一对流层顶和第二对流层顶高度的季节变化特征,结果表明:(1)全省各站全年各月均可观测到复合对流层顶,两类对流层顶存在着明显的季节差异,冬(夏)季以第一(二)对流层顶为主。(2)第一对流层顶的平均高度在春、秋(冬、夏)季相对较高(低),年变化曲线呈双峰型;第二对流层顶的平均高度在春、夏(秋、冬)季相对较高(低),年变化表现出单峰型。(3)两类对流层顶高度均存在明显的年际变化,除秋季外,各个季节第一(二)对流层顶普遍存在5～6 a(准3 a)的周期振荡。(4)近25年来甘肃省两类对流层顶主要以上升趋势为主,特别是在夏季两类对流层顶高度均存在明显的上升趋势。     

A Study on Height Reassignment for the AMV Products of the FY-2C Satellite

A method for using height reassignment to improve the quality of satellite-derived atmospheric motion vectors (AMVs) is presented. The rationale underlying height reassignment is explored, and the technical details are studied by applying three height reassignment schemes that use NCEP reanalysis winds. The quality of the AMVs is generally improved following reassignment, although the magnitude of the improvement differs according to the scheme applied. Scheme 3 provides the best quality and stability, followed by Scheme 1 and Scheme 2. The negative biases in the zonal components of the AMVs decrease from [-5,-4] m s-1to <-1 m s-1following reassignment. The meridional components also improve. The AMVs derived from the infrared and water vapor channels improve by 58.7% and 25%, respectively. The feasibility of using Scheme 3 in the operational derivation of AMVs is studied by incorporating the forecast wind field predicted by a T511 medium-range numerical weather prediction (NWP) system. Incorporating the 120-h forecast reduces the negative biases in zonal winds and positive biases in meridional winds retrieved from the water vapor channel, improving the overall quality of the AMVs by 26.7%. Extending the validity period of the forecast field linearly reduces the improvement in retrieved AMVs, but the magnitude of this reduction is small. Incorporating the 120-h forecast field still results in a 13% improvement, although it may eliminate a larger number of AMVs of good quality.     

基于CMA-TRAMS模式地形高度偏差的地面气温误差订正方法研究

采用一元线性方法建立南海台风模式CMA-TRAMS地形高度偏差和地面气温预报误差的回归关系,分别开展不分级、高度偏差分级和地面气温误差分级的三种订正方法的研究,并进行订正效果评估。结果表明,模式地面气温预报误差与地形高度偏差总体呈负的线性相关关系,地面气温预报绝对误差随地形高度偏差绝对值增大而增大（对模式地形高度偏低站点尤为明显）,但不同时刻地面气温预报误差特征表现不同,模式对地形高度偏高（即模式地形高于测站高度）和地形高度偏差小于50 m的站点,06时地面气温（世界时,下同）预报总体偏低,对地形高度偏低大于50 m的站点（即模式地形低于测站高度）,06时地面气温预报总体偏高;而无论站点地形高度偏差如何,模式对18时地面气温预报总体偏高。三种订正方法中地面气温误差分级法能有效地减小地面气温预报误差,该方法订正后的分析场准确率可达96%~99%,12~48小时时效预报场准确率总体可提升至90%以上,该方法具有回归关系稳定、效果显著、适用性广、简单易行等特点。     

基于A-Train综合资料的云顶高度反演研究

提出一种适用性较强的云顶高度反演方法。利用2007年低纬地区(15°S~15°N)的A-Train综合资料反演云顶高度。首先以M0DIS通道31和通道32的亮温值为特征参数,基于SVM分类法,将云分为不透明云、半透明云和透明云三类,分类准确率达到90.6%。然后对三类云分别用核回归法反演云顶高度,将其与CloudSat的2B-GEOPROF-LIDAR产品对比,均方根误差分别为0.95、1.17和1.27 km。与未分类的核回归法结果相比,分类后三种云的反演误差都有所减小。最后分析了三个典型个例。该方法可推广至其他含有红外分裂窗通道的卫星上,发挥更多卫星资源的效用。     

Statistically Extrapolated Nowcasting of Summertime Precipitation over the Eastern Alps

This paper presents a new multiple linear regression(MLR) approach to updating the hourly, extrapolated precipitation forecasts generated by the INCA(Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis) system for the Eastern Alps.The generalized form of the model approximates the updated precipitation forecast as a linear response to combinations of predictors selected through a backward elimination algorithm from a pool of predictors. The predictors comprise the raw output of the extrapolated precipitation forecast, the latest radar observations, the convective analysis, and the precipitation analysis. For every MLR model, bias and distribution correction procedures are designed to further correct the systematic regression errors. Applications of the MLR models to a verification dataset containing two months of qualified samples,and to one-month gridded data, are performed and evaluated. Generally, MLR yields slight, but definite, improvements in the intensity accuracy of forecasts during the late evening to morning period, and significantly improves the forecasts for large thresholds. The structure–amplitude–location scores, used to evaluate the performance of the MLR approach,based on its simulation of morphological features, indicate that MLR typically reduces the overestimation of amplitudes and generates similar horizontal structures in precipitation patterns and slightly degraded location forecasts, when compared with the extrapolated nowcasting.     

青藏高原两类对流层顶高度的季节变化特征

根据青藏高原地区14个探空站近30 a（1979—2008年）的对流层顶逐日观测资料,分析了该地区上空热带对流层顶（第二对流层顶）和极地对流层顶（第一对流层顶）出现的频率及高度的季节变化特征。结果表明：（1）高原全年均可观测到第二对流层顶,其中在暖季（6—10月）第二对流层顶占绝对主导地位,而在其余月份则以复合对流层顶为主;（2）两类对流层顶高度在季节变化上存在着明显的差异,第一对流层顶高度在春秋（夏冬）季偏高（低）,第二对流层顶高度在春夏（秋冬）季偏高（低）,即第一（二）对流层顶高度的年变化曲线呈双（单）峰型;（3）两类对流层顶高度均存在明显的年际变化,第一（二）对流层顶高度除秋季存在准3.6 a（6 a）的周期变化外,其余季节均具有4.5~6 a（2~4 a）的振荡周期;（4）近30 a来高原第一（二）对流层顶主要表现出下降（上升）的趋势,尤其是第二对流层顶高度在冬、春季存在着明显的上升趋势。     

净举力及常规可控气象要素对探空高度的影响研究

为提高探空气球的施放高度,利用克拉玛依国家基本气象站2011年以来的观测数据作为研究对象,选取净举力、天气现象、风向、风速、温度、气压、湿度、降水量8个影响因子,突破以往定性的研究模式,首次从定量的角度通过大量实验数据借助SPSS软件构建了多元线性回归模型,比较深入地研究了探空高度与净举力及常规可控气象要素之间的关系,对该模型进行了检验优化,确定了最优的回归模型,并对模型进行了预测验证。研究结果表明,该模型预测效果良好,能有效地应用到克拉玛依探空气象的实际观测工作中。根据上述研究结果,总结出了不同天气下净举力的选取范围,从而为克拉玛依探空提供具有实际可操作性的作业指导。