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991.
992.
以美国NCEP FNL分析数据和我国GRAPES_GFS预报数据为背景场,对2016年7月1日-2017年6月30日北京探空站的L波段秒级探空位势高度(探空高度)从观测余差、平均偏差、标准偏差、概率密度分布、峰度系数、偏度系数、相关系数和均方根误差等参数进行误差分析。根据分析结果对探空高度进行质量标识,并根据质量标识的结果再次求解参数,评估质量标识效果。结果表明:探空高度质量较好,无论是基于NCEP FNL还是GRA-PES_GFS,探空高度的误差基本在±5 dagpm以内。探测高层的观测余差平均偏差和标准偏差表明基于GRAPES_GFS的评估优于NCEP FNL的评估。单一个例选取的可疑点和错误点阈值具有误差特征、自适应的特点。 相似文献
993.
MM5三维变分系统在北京地区冷暖季背景场误差的对比分析 总被引:2,自引:2,他引:2
NMC方法是目前较广泛采用的一种对模式背景场误差协方差进行统计分析的一种方法。本文根据积累的2002年8月份和2003年2月份各一个月模式预报结果,采用NMC方法,计算了中尺度模式MM5V3在北京地区的冷暖季背景场误差,详细给出其气候统计特征。通过对比分析发现,背景场误差特征对于不同的模式变量、水平分辨率、垂直层各不相同,冷暖季背景场误差也有不同的特征,其差别主要表现在风场。这些特征与模式模拟区域的平均天气状况相对应,同化应该在各模式区域分别进行。MM5三维变分系统在北京地区的实际应用中,应发展根据实际季节变换背景场误差协方差矩阵的方法。 相似文献
994.
通过对广东省456个自动气象站2003-2005年的逐时资料进行处理,得到滤去天和年周期的温度、变温和1 h降水资料序列,并利用该序列作了滞后1 h自相关和空间相关分析。结果表明,滞后自相关系数含有时间特性,而要素站点空间分布则具有空间特性。选取2006年自动气象站个例,利用空间连续性和时间连续性原理,对气象要素时间滞后自相关系数在空间上的分布特性,进行时间、空间一致性检测,发现使用该方法可以容易地检查出资料缺测率偏高的站点。此外还总结出温度与降水观测资料的质量情况及规律。 相似文献
995.
为进一步提高气象服务工作效率 ,结合日常业务运行流程 ,开发研制雨情自动收集与服务系统。该系统集数据采集、统计计算、自动纠错、查询打印、分发服务等于一体 ,具有客观、自动化程度高等特点 ,并于 2 0 0 1年投入业务运行。 相似文献
996.
第I部分研究结果(徐枝芳等,2007)表明模式与实际观测站地形高度差异对地面观测资料同化效果有较大影响。此文在MM5_3DVAR同化系统中利用近地层相似理论将地面观测资料进行直接三维变分同化分析,考虑模式与实际观测站地形高度差异对同化效果的影响,提出在地面观测误差中增加地形代表性误差来解决这个问题。研究结果表明:地面资料同化分析时,在其观测误差中加入一项新的误差——地形代表性误差,能较好地解决地面资料同化分析中模式与观测站地形高度差异问题;地面资料参与同化分析,在观测误差中加入与模式和实际观测站地形高度差异大小相关的地形代表性误差时,地面观测值对分析值的影响随着地形高度差异代表性误差的加入而减小,同时又部分地将地面观测信息通过变分分析融进分析场,使得低层分析更接近真实场,且地面资料利用率更高,24小时降水数值预报(模拟)的效果较好。 相似文献
997.
全自动雹雨分测计的研制 总被引:2,自引:1,他引:2
介绍了全自动雹雨分测计的工作原理、结构及野外预测情况,并讨论了仪器的误差。结果表明,仪器性能稳定,所取得的资料对研究冰雹的生成及检验防雹效果都有重要的参考价值。 相似文献
998.
根据地形特征,将西南地区划分为高原区、边坡区和盆地区,引入统计学"不稳定度"定量描述模式预报稳定性,对2016年6月—2017年9月全球中期天气预报(GRAPES_GFS)和欧洲中期天气预报中心(EC)在西南地区的高层形势场、主要的天气影响系统和地面要素预报性能进行了主客观检验,一定程度揭示了GRAPES_GFS和EC在西南地区的预报稳定性、地形的影响以及二模式预报性能的异同。结果显示:GRAPES_GFS高空高度场、温度场预报不稳定度分布呈北高南低型,相对湿度、风速预报不稳定度大值区在高原边缘;各要素预报不稳定度季节性周期最为显著,其位相和振幅因要素不同而有所不同;地形主要影响温度和风向预报误差值,但对相对湿度和风速预报的影响则体现在误差随时效的增长速率差异上;"漏报"是模式对西南地区天气系统的主要预报误差源,"低报"则是模式对西南地区2 m温度预报误差的最大来源;模式对西南地区降水落区预报有效率大约为50%,但强度预报通常偏低。EC与GRAPES_GFS的误差特征没有本质区别,但EC误差更小,稳定性更高。 相似文献
999.
4DSVD是最近提出的一种新的资料同化方法。目前还存在一些需要解决的问题,比如如何选取样本,如何得到支撑大气吸引子的基向量以及选取基向量的个数问题等等。作者利用奇异值分解(SVD)与经验正交函数分解(EOF)两种方法来获得支撑大气吸引子的基向量,推导了基于这两种方法的4DSVD分析场的理论公式,并用简单的数值试验比较了基于这两种方法的4DSVD分析场的空间相关系数和误差,初步分析了分析场与基向量个数的关系以及与样本选取的关系和分析误差的来源及各种误差对分析误差影响的相对大小。结果表明,用SVD方法作为获得支撑大气吸引子基向量的方法得到的分析场较EOF方法稳定,分析场与基向量个数有密切关系,观测误差、模式误差和观测代表性误差是分析误差的主要来源,且其引起的分析误差随着基向量个数增多而增大。 相似文献
1000.