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中国海及邻近海域卫星观测资料同化试验 总被引:4,自引:0,他引:4
利用1个基于POMgcs海洋模式和多重网格三维变分同化方法建立的中国海及邻近海域海面高与三维温盐流数值预报模型,通过一系列数值试验,研究了同化卫星测高和卫星遥感海面温度观测资料对该模型预报能力的影响。试验结果表明,同化卫星测高资料可明显改善海面高度与三维温度和盐度的分析预报效果,使1 200 m以上的温度预报误差减小0.16℃,并能有效提高对海洋中尺度现象的预报能力;同化卫星遥感海面温度对100 m以上的温度和盐度的预报效果有所改善,可使海面温度的预报误差减小10%。 相似文献
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为了弥补海上风场监测数据不足,提高对黄渤海海上风场监测能力,针对不同大气环流形势,基于较为稳定的74个沿海和海岛站等陆基站2017—2020年风场观测资料,以及同时段具有一定连续性的21个浮标站和船舶站等海基站观测数据,采用多元线性回归方法,建立由陆基站推算海区风速的模型。利用2021年实况资料对推算结果进行检验评估。结果表明:分别针对全部风力等级和6级及以上大风建立的风速推算模型(以下分别简称CM模型和HM模型)均具有较高的可靠性,其中HM模型对大风推算的准确率更高;8种天气类型中共5种类型发生大风的概率高于60%,其中对西北高东南低类型的推算效果最好,对西高东低型、西南高东北低型和西北低东南高型的6~7级大风推算效果较好,对8级及以上大风的推算效果略差;不同海区大风的推算结果中,对黄渤海大部分海区推算的风速略偏小,仅对渤海西南部海区的部分站点推算的风速略偏大;对黄海北部海区风速推算的平均绝对误差最小(0.95 m·s-1),对其他海区风速推算的平均绝对误差在1.32~1.70 m·s-1;在海区观测不连续、不稳定的情况下,推算的风速能够对... 相似文献
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预报的稳定性是指对同一时段在不同时间发布的多时效预报结论的一致性,是模式预报质量的一个重要方面,较大的不稳定性会给使用者造成困扰。为深入了解业务常用模式的稳定性,使用相对标准偏差指标计算不同时效预报的降水量波动大小,并改进了Flip-Flop指数(改进后简称FFnorm),计算多时效降水量预报变化趋势的翻转程度,衡量预报变化趋势的稳定性,对2种全球模式(ECMWF、NCEP-GFS)、3种区域模式(CMA-MESO、CMA-SH9、HHUPS-ST),在中国6个气候分区中降水预报的稳定性进行对比分析,分为实况有降水和暴雨及以上降水2种情况进行了讨论。结果表明:实况有降水时,相对区域模式来说,全球模式的多时效降水预报的相对标准偏差较小,即模式降水量预报的波动较小;各模式对西南区的西部、东北区的东部以及华南区的南部预报的波动性相对较小,西北区的西部波动性较大。就多时效降水量预报变化趋势而言,2种情况下均为CMA-MESO、NCEP-GFS和 ECMWF的稳定性较好,其FFnorm指数小于HHUPS-ST和CMA-SH9模式,其中CMA-MESO对西南区、华南部分地区降水量预报变化趋势的稳定性较为突出;CMA-SH9的指数最大,多时效降水量预报变化趋势稳定性较差;各模式对长江中下游地区的FFnorm指数相对较大,多时效预报趋势的稳定性较差。有降水时,CMA-MESO随时效临近的降水量预报变化趋势稳定(单调递增、单调递减或不变)的频次最多,其次是NCEP-GFS,2种降水情况下,该2种模式的降水量预报均为随时效临近单调递增次数大于递减次数,且CMA-MESO单调递增特征尤其显著。以上特征能够为模式调试和预报决策提供参考。 相似文献
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本文从高空风探测原理出发,提出可业务化运行的卫星导航探空系统高空风平滑计算方法。该算法首先根据北斗〖CD*2〗GPS(Global Positioning System)双模式探空仪提供的大地坐标秒间隔数据,基于地心坐标系计算原始高空风;然后,采用矢量滑动平均法对原始数据进行平滑处理。通过与同球施放的芬兰RS92探空系统做比对分析得出,滑动平均窗口在0~32 km高度范围内设置为34 s、在32 km高度以上设置为60 s条件下,卫星导航探空系统与RS92探空系统高空风测量结果吻合较好。该算法计算结果同基于站心坐标系计算的30 s滑动平均风基本相同,但其风速分量误差范围在32 km高度以下略优、在32 km高度以上减小明显,升空全程误差范围更为稳定。 相似文献
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Accurate estimates of precipitation are fundamental for hydrometeorological and ecohydrological studies, but are more difficult in high mountainous areas because of the high elevation and complex terrain. This study compares and evaluates two kinds of precipitation datasets, the reanalysis product downscaled by the Weather Research and Forecasting(WRF) output, and the satellite product,the Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM) Multisatellite Precipitation Analysis(TMPA) product, as well as their bias-corrected datasets in the Middle Qilian Mountain in Northwest China. Results show that the WRF output with finer resolution performs well in both estimating precipitation and hydrological simulation, while the TMPA product is unreliable in high mountainous areas. Moreover,bias-corrected WRF output also performs better than bias-corrected TMPA product. Combined with the previous studies, atmospheric reanalysis datasets are more suitable than the satellite products in high mountainous areas. Climate is more important than altitude for the ‘falseAlarms' events of the TRMM product. Designed to focus on the tropical areas, the TMPA product mistakes certain meteorological situations for precipitation in subhumid and semiarid areas, thus causing significant ‘falseAlarms' events and leading to significant overestimations and unreliable performance. Simple linear bias correction method, only removing systematical errors, can significantly improves the accuracy of both the WRF output and the TMPA product in arid high mountainous areas with data scarcity. Evaluated by hydrological simulations, the bias-corrected WRF output is more reliable than the gauge dataset. Thus, data merging of the WRF output and gauge observations would provide more reliable precipitation estimations in arid high mountainous areas. 相似文献
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初夏孟加拉湾低压与云南雨季开始期 总被引:3,自引:0,他引:3
通过对46年(1961—2006年)的初夏(4月21日~5月31日)孟加拉湾低压的研究,发现影响云南雨季开始期的初夏孟加拉湾低压系统源地大致位于9°~12°N,88°~91°E之间,较强的低压系统从源地移出后分别沿着两条路径影响云南,这两条路径对应着不同强弱的南亚高压环流。初夏孟加拉湾低压出现频率与云南雨季开始早晚有明显的负相关关系。前期3月中南半岛附近海域的对流强(弱),则有(不)利于初夏孟加拉湾地区产生低压系统。初夏孟加拉湾低压与前期南印度洋海温呈负相关,当南印度洋海温下降(上升)时,有(不)利于孟加拉湾地区对流加强、低压系统生成。 相似文献
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