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通过分析2009年3月至2010年2月小百叶箱观测温度与自动站大百叶箱的温度发现:月、年平均温度均是小百叶箱内观测值普遍低于大百叶箱观测值,但差值较小,多数在0.2℃以内.平均最高温度差值略大,最大值为0.4℃,冬季差异大.月极端温度差值大且不稳定,差值有正有负,均在正负1℃之内.日极端温度差值比较集中,最高温度主要分布在-0.65~0.14℃,最低温度在-0.4~0.02℃.温度日变化趋势非常一致,温度变化平缓时两者基本重合;剧烈变化时,大百叶箱内升温快,降温也快.一日内降温阶段差值为正,升温阶段,差值为负,差值最大的时间在上午09:00-12:00.无论在多云和少云,还是高风速和低风速条件下,两种百叶箱内测量的气温差值普遍在0.2℃以内. 相似文献
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南京长江第二大桥桥位风速观测及设计风速的计算 总被引:8,自引:0,他引:8
本文给出适用于大桥设计风速计算的方法,并利用南京长江第二大桥桥位风速观测资料、南京小教场40年的实测风资料及两处的同步风速观测资料,经统计学分析计算得到南京长江第二桥设计风速的计算值. 相似文献
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台站观测环境改变对我国近地面风速观测资料序列的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
利用中国大陆地区460个气象台站1971-2002年10m高度平均风速资料和2007年台站观测环境综合调查资料,根据环境评分分数、障碍物视宽角等影响地面观测风速的台站环境数据,将气象台站分为五类,分别对平均风速观测记录进行了比较分析。结果表明,全国范围内绝大多数未迁移台站近地面平均风速呈明显的减小趋势,冬季平均风速相对减小的趋势最大、秋季最小;在影响风速观测资料序列的台站观测环境因素中,观测场周围障碍物视宽角最为重要,随着周围障碍物视宽角的增大,风速相对减小的趋势也变得更明显;台站周围障碍物视宽角对年和季平均风速减小趋势的贡献最大,约为三分之一。因此,观测环境变化对地面风速资料序列的影响是不可忽视的重要因素。 相似文献
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随着城市化进程的加大,测站周围障碍物的存在使风观测资料失去代表性、准确性和比较性。为定量化研究障碍物对风观测的影响,开展了河北沽源构筑物观测试验,通过对比构筑物修建前后各测点的风速风向资料,分析了障碍物对风速风向的影响。分析结果显示:1障碍物对风速的衰减作用与背景风速大小有关,风速越大,衰减作用越强;2背景风速在2~6m/s时,障碍物背风面测点风速衰减随距离增大而减小,在10倍障碍物高度距离处平均约衰减15%;背景风速大于6m/s时,背风面各测点风速衰减先增大后减小,在大约5倍障碍物高度的距离处衰减最大,10倍障碍物高度的距离处平均约衰减20%~30%;3障碍物的存在使主风向的风向频率减小,对风向的影响距离为6倍障碍物高度。 相似文献
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观测仪器和百叶箱的变化对地面气温观测值的影响
及其原因分析 总被引:16,自引:0,他引:16
在未来的几年来,中国几十年以来一直使用的地面人工气象观测系统将全部被自动观测系统所取代,观测系统的变化(对气温观测而言,主要是感应器的变化和百叶箱的变化)导致气象要素观测值的系统偏差将是不可避免的。检测地面自动观测与人工观测的地面气温的差异,并分析产生这种差异的原因,对于分析我国气温时间序列的均一性,科学合理使用我国长期气候序列进行气候变化研究具有重要的科学意义,同时对于改进我国地面自动观测系统,减少观测值的系统误差,具有重要的业务应用价值。选取在同一观测场观测、具有同种防辐射百叶箱、不同感应仪器的人工和自动两种地面气温观测系统所获取的5个国家基准站的平行观测资料,分析了不同时间尺度(小时、日、月)的观测和统计值的差异,揭示了两种系统获得的气温测值的偏差,并分析了产生这种偏差的原因,近似估算了仪器精度、仪器灵敏度、太阳辐射和红外辐射等影响因子导致的偏差值。观测仪器的变化对气温测值有较明显的影响,日、月、年平均气温相差0.2左右,太阳辐射对不同仪器的影响不同是主要原因,同时,两种仪器存在0.1左右的系统观测误差,对环境温度变化的敏感性的差异也可引起一天中的不同时段存在0.1—0.15的差异。通过对3个台站不同百叶箱、相同仪器的对比观测试验资料的分析,表明从总体上看,百叶箱的变化对气温观测值的影响不大,但玻璃钢百叶箱内的气温对环境气温变化较木质百叶箱更灵敏。 相似文献
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选用河北省143个气象台站1975-2004年10 m高年平均风速资料,以及1990年和2000年人口普查资料,根据人口增长、台站迁移、仪器高度变化、台站微观环境变化等影响地面风速变化的台站历史信息,把所有气象台站分为4类,并分别对其进行比较分析.结果表明:河北省绝大多数台站风速变化呈减小趋势;城市化进程、台站观测环境等因素均在不同程度上对地面平均风速变化趋势产生了影响,其中台站所在城镇城市化程度是风速减小趋势不可忽略的原因,其影响程度约在1/4左右;台站观测环境因素中观测场附近微观环境变化对风速减小趋势具有重要影响,超过了区域背景风速减小趋势.台站观测环境因素对风速资料序列均一性的影响也不容忽视,至少有1/3的平均风速序列非均一性断点是由观测环境变化产生的. 相似文献
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利用WRF-3DVAR同化常规观测资料对近地层风速预报的改进试验 总被引:1,自引:0,他引:1
利用WRF 3DVAR同化系统和Evenson提出的方法在分析时刻添加扰动形成扰动型初始场,并在此基础上同化常规观测资料(包括固定站点的探空观测和常规地面观测),通过比较WRF3DVAR系统对整层大气的初始(分析)场及预报场的改进,检验了同化常规观测资料后WRF模式对研究区域内近地层风速的预报效果。结果表明,同化常规观测资料对初始场有改进,且对低层大气风场和温度场的改进较FNL资料明显;GFS同化常规观测资料后生成的初始场和FNL资料提供的初始场对风速和温度的预报在不同气压层存在不同的预报时效,低层(1000 hPa)风速和温度预报在前36 h改善明显,而在较高的500 hPa和200 hPa上风速预报在前36 h改进明显,温度预报则只在前12 h得到了改善;无论是采用FNL资料还是同化常规观测资料作为初始场,对近地层风速预报均在前36 h有改进,表明对于近地面风速这种短时间内变化较大的变量,同化与之时间和空间上较为接近的资料可能改善其预报效果。 相似文献
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中国近海大风极值计算方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
讨论了中国近海(渤、黄、东、南海)开阔洋面上求算不同重现期大风极值的资料和方法。在没有定点连续气象观测条件下,综合分析现有岛屿站观测、台风记录、船舶报告、数值模式计算风速,分别组成年大风极值序列,使用多种分布模型拟合大风序列,通过检验选定最佳取值。研究结果表明,在拟合各类大风序列时,三参数Weibull分布显示较强的适用性;而由波浪谱模式和台风风场模式计算风速组成的序列求取不同重现期大风极值,计算结果稳定,气候分布合理。 相似文献
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为更好理解沿海区域近地面风速衰减规律及其内在机制并获取适用于业务观测风速数据的分析方法,通过引入内边界层厚度的发展机理,推导获得风速随离岸距离变化的数学解析拟合式。结合浙江省温州市境内一沿海区域6个自动气象站2014—2019年逐时风速观测数据应用该拟合式分析了风速随离岸距离的关系,结果表明不管是逐时风速还是逐日最大风速,其平均值均与离岸距离有着良好的负相关,并发现其衰减系数与风速有着密切关系。向岸流及离岸流的风速衰减特性均可以结合该拟合式用线性及幂数律拟合来体现,但后者可以更好地解释风速随离岸距离变化特征,并在较大风速(3~10 m/s)向岸流的背景条件下,获得合理可信的分析结果,说明该方法可以适用于近海岸区域风速观测数据的应用研究。 相似文献
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中等到强风条件下近海拖曳系数随风速变化的观测 总被引:1,自引:1,他引:1
利用位于海岸的风塔提供的四层风速观测数据,经过系统和严格的数据质量控制,采用风廓线法,研究了海上来风拖曳系数随风速的变化。观测数据共2 003 h,期间包括三个台风数据。(1) 尽管风塔位于海岸,在风速较大时(u10>5.5 m/s),观测数据不受局部地形的影响,海上来风的下垫面具有近海海面的特征;(2) 总体而言,在10~24 m/s之间,当风速小于21 m/s时,随风速的增大,拖曳系数增大,在风速达到21 m/s时,拖曳系数达到最大值,随风速的进一步增大,拖曳系数减小;(3) 近海条件下,海况和波龄与风向密切相关,因此,在使用基于开阔海域海浪充分发展假设的拖曳系数风速参数化方案时,有必要考虑风向产生的影响。 相似文献
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为了进一步提高WRF模式对风速预报的准确性,以我国某风电场01#测风塔2007年5月和11月的数据为例,通过线性回归方法并结合滚动和极值处理技术,对WRF模式模拟风速进行了订正。结果表明,直接使用线性回归方法对于模拟风速的订正无明显效果;采用滚动技术的线性回归订正效果与步长有关,与线性回归订正相比总体上有较大改进,其中3 h步长改进更明显;相同步长,线性滚动极值处理订正较线性滚动订正相比有进一步改进,其中1 h步长线性滚动极值处理效果最优,如5月和11月订正前模拟风速的相对均方根误差(rRMSE)分别为29.274%、33.583%,订正后下降为14.714%、14.493%。订正后精度明显提高,更接近实况风速,线性滚动极值处理订正方法能够较好订正模式模拟风速,有效提高风速预报准确率。 相似文献
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分别从质量控制级别、有效数据完整率、是否均一等方面考虑,选取安徽省51个气象站1981—2020年逐日10 min最大风速和2006—2020年逐日极大风速资料,基于最大风速资料应用阵风系数法构建1981—2005年极大风速,得到1981—2020年极大风速的长时间序列数据;对风速资料进行拟合适度检验,估算了安徽省不同重现期最大风速和极大风速的时间变化以及空间分布,并对极大风速序列延长前后重现期估算情况进行了对比。结果表明:(1)利用阵风系数法构建的极大风速数据可信,可为因缺少长时间序列的极大风速观测而无法进行50年或者更长重现期估算提供参考;(2) 1981—2020年安徽省历年最大风速强度为12.38 m/s,极大风速强度为20.55 m/s,均为皖南低矮山区的风速值较低,沿江西部及江淮之间中部处于相对大值区;(3) 30年重现期最大风速为12.09~27.23 m/s,50年为12.64~29.01 m/s,均是石台站最小,桐城站最大;30年重现期的极大风速为23.51~39.56 m/s,50年为24.58~41.93 m/s,均为池州站最小,桐城站最大;(4)短期的观测资料会... 相似文献
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Wind shear reflects that the wind field is not uniform, which is one of the primary factors which make the retrieval of the wind field difficult. Based on volume velocity process(VVP) wind field retrieval technique, the intensity of wind shear is identified in this paper. After analyzing the traditional techniques that rely on the difference of radial velocity to identify wind shear, a fixed difference among radial velocities that may cause false identification in a uniform wind field was found. Because of the non-uniformity in wind shear areas, the difference of retrieved results between surrounding analysis volumes can be used as a measurement to show how strong the wind shear is. According to the analysis of a severe convective weather process that occurred in Guangzhou, it can be found that the areas of wind shear appeared with the strength significantly larger than in other regions and the magnitude generally larger than4.5 m/(s·km). Besides, by comparing the variation of wind shear strength during the convection, it can be found that new cells will be more likely to generate when the strength is above 3.0 m/(s·km). Therefore, the analysis of strong wind shear's movement and development is helpful to forecasting severe convections. 相似文献
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基于CCMP风场的近22年中国海海表风场特征分析 总被引:9,自引:0,他引:9
利用ESE(NASA Earth Science Enterprise)提供的1987 年7 月-2009 年12 月CCMP(Cross-Calibrated,Multi-Platform)风场资料,对中国海近22 年的海表风场特征进行分析.结果表明,中国海的海表风场具有明显的季节变化;6 级以上大风频率的高值中心集... 相似文献