基于时域对象的网格降水预报的追踪诊断分析

检验和评估模式降水预报的时间和位置偏差对提高降水预报准确率有重要意义,而传统点对点的检验方法对此无能为力.基于2018年和2019年6-8月欧洲中期预报中心(ECMWF)降水预报资料,利用面向对象时域诊断分析工具(MTD),追踪模式降水预报对象的生命周期、初生、消散等预报表现.研究表明:(1)个例分析显示,时域诊断分析...     

基于传真天气图的海面风实时预报实现方法

准确的海面风速预报是舰艇航行安全和防台工作的重要保证。目前在舰艇上估测海面风速方法主要是利用传真天气图手工绘算单站地转风,并对理论风速值进行适当摩擦系数订正。这种方法的估测精度比较差,很难满足舰艇指挥人员在复杂天气中的预报需求。为了深入探讨海面风估算方法,给出了传真地面天气图上地转风、梯度风的近似计算公式,介绍了用传真图实时计算地转风与梯度风的实现方法,提出了通过建立风速订正值库由风速理论值实时估测平均海面风速的一种新方法,并深入探讨了梯度风测风方法在强天气测风中的应用特点和优势。经实际应用和分析表明,计算精度得到很大提高,有一定应用和推广价值。     

WT模型在山区高速公路风预报订正中的应用

利用2001—2020年河北省142个国家气象站逐日最大风速资料分析了近20年河北风速变化背景。择选2021年2—5月张家口、崇礼区域日极大风速13.9 m/s以上、日10 min平均风速最大值8 m/s以上的30个代表日,运用张承高速公路沿线崇礼国家气象站、南窝铺及场地2套区域气象站、高家营及西湾子2套交通气象站的逐分钟风向风速观测资料,ECMWF数值模式输出的地面10 m风预报资料,以及3″分辨率的SRTM3地形资料,应用Meteodyn WT模型对张承高速公路沿线2个解域区域内的风预报结果进行了订正和检验。结果表明：WT模型输出风速与实际观测风速相关系数可达0.6225并通过0.001显著性检验,各代表站模拟的结果与实况的误差80%以上在±2 m/s之间,地形开阔处误差明显减小;风向也表现出很高的一致性。说明应用WT模型对山区高速公路沿线风数值预报进行订正是可行的,各地可结合本地地形数据以及相对稳定可靠的风的数值预报产品作为WT模型的驱动数据源,开展本地山区高速公路沿线风的订正应用。     

基于Bayes判别法的结冰现象资料序列订正

针对安徽省81个国家级地面气象站1961—2018年结冰现象资料序列,采用要素一致性、内部一致性、空间一致性等方法进行数据质量控制,基于质量控制后的正常年份数据进行Bayes判别模型训练,应用训练所得模型完成异常年份结冰数据的订正。结果表明:安徽省共有38个台站累计84年的年结冰日数质量控制检查异常,年结冰日数异常年份主要集中在1961—1970、1988—1999和2015—2017年,造成年结冰日数异常的原因有部分台站历史观测任务简化、气象台站分类调整以及地面气象观测业务改革等。利用Bayes判别法构建了多个结冰现象判别模型,经检验发现,模型1和模型3具有较高的判识正确率、命中率、TS评分以及较低的误警率。考虑计算的简便性,选用模型1对异常年份结冰数据进行逐日订正。通过六安站、太和站和无为站异常年份结冰现象订正结果对比发现,基于Bayes判别法的结冰现象判别模型,对不同时间段内、不同原因造成的结冰现象观测记录异常的订正均较为合理,订正后的年结冰日数变化趋势更符合实际情况,表明采用Bayes判别模型订正结冰现象是合理、可行的。     

台站遮挡对日照观测数据的一致性影响与订正方法研究

利用台站观测场周围360°遮挡仰角和云量观测数据,分析了台站遮挡对日照观测数据的一致性影响,从太阳高度角和遮挡物仰角的相对关系、云对遮挡比例的修正两个方面,建立了云天气象条件下台站遮挡日照时数的订正方法.以重庆巫山站为例,对2004—2013年期间有严重遮挡情况下的日照时数进行了遮挡计算和订正,通过遮挡期间及前、后两个...     

模糊度固定技术的GPS/BDS-2/BDS-3精密单点定位性能分析

针对全球卫星导航系统(GNSS)卫星端相位小数周偏差(FCB)难以有效分离而导致模糊度固定较为困难的问题,该文通过构建基于原始频率观测值上的双频非组合FCB估计模型,实现了全球定位系统(GPS)、北斗二号(Beidou-2,BDS-2)和北斗三号(Beidou-3,BDS-3)卫星端FCB精确估计,并在此基础上实现了GPS、GPS/BDS-2和GPS/BDS-2/BDS-3不同系统融合的静态和动态非组合精密单点定位(PPP)模糊度固定解。结果表明,GPS FCB稳定性最优,BDS-3 FCB稳定性略差于BDS-2;相对于单GPS和GPS/BDS-2系统,GPS/BDS-2/BDS-3融合的PPP固定解在定位精度、收敛时间和模糊度固定率等方面得到显著改善。     

GTS探空仪碳湿敏元件性能测试数据分析及相对湿度订正

碳湿敏元件受温度影响明显,造成相对湿度探空数据测量的误差。利用温湿控制设备对该元件进行静态试验,测试不同温度对元件感湿特性的影响。通过对试验数据分析计算得到元件的相对湿度温度项订正数据,以及相对湿度的温度项订正拟合公式,可以有效订正由温度引起的相对湿度探空数据误差。对实际相对湿度探空数据资料订正效果的对比分析表明,经过温度项订正后的相对湿度探空数据,不但其准确度得到了提高,而且清楚地体现出在订正之前所不能体现的高空大气相对湿度在低湿段的变化细节。     

趋势面分析在东欢坨井田构造研究中的应用

受区域构造及其演化过程的控制作用,造就了东欢坨矿区构造具有多期次、多性质、多方向、多级别和多序次的特点。选择东欢坨矿大苗庄组8煤层底板标高代表石炭—二叠系含煤地层的起伏变化规律,利用钻孔坐标构建了二维多项式趋势面数学模型。通过对8号煤层底板标高1-4次趋势面和偏差图的分析,提示了开滦矿区东欢坨井田的构造格局:煤层底板有自北东向南西由高到低的变化趋势;主体构造为北东—南西向,趋势图上呈现典型的"反S"型扭曲,且煤层底板等高线趋势面形态显示在走向NE、倾斜ES的单斜基础上,有近东西向构造叠加的格局。该研究还表明煤层底板标高趋势面偏差分析可反映构造形态细节,且随着趋势面偏差次数的增加,分区性更趋明显。     

X波段双偏振雷达水凝物粒子相态识别应用研究

对云中水凝物粒子分类识别是双偏振雷达的主要应用之一。本文利用IAP-714XDP-A X波段双偏振雷达观测数据,在对其进行质量控制的基础上,利用滑动自适应订正算法对雷达反射率及差分反射率进行衰减订正,进而采用纹理参数SD（Z_H）和SD（?_DP）区分气象回波与非气象回波,最后建立基于X波段双偏振雷达偏振参量（Z_H、Z_DR、K_DP、ρ_HV）、环境温度T和纹理参数（SD（Z_H）、SD（?_DP））的模糊逻辑水凝物粒子分类识别算法。本文通过对2016年8月7日一次低仰角的观测,检验了纹理参数SD（Z_H）和SD（?_DP）对气象回波和非气象回波的识别效果,结果表明:SD（Z_H）与SD（?_DP）两者结合可有效区分气象回波和非气象回波;用2015年8月7日北京一次较大范围的降雹个例,对建立的模糊逻辑水凝物粒子分类识别算法进行效果验证,识别降雹落点与地面观测降雹落点一致,表明各种水凝物粒子对应偏振参量取值范围合理;对2016年9月14日一次处于不同发展阶段的多单体对流云进行水凝物粒子分类识别,结果显示处于发展阶段对流云中存在过冷水柱,其形成的微物理过程是对流云中强烈的上升气流将暖层的水滴抬升到0℃层之上形成过冷云雨水,进而冻结形成雹胚并发展成为冰雹。     

CMIP5模式降水订正法及未来30年中国降水预估

借助英国气候研究所（Climate Research Unit, CRU）全球陆地格点分析数据集（CRU TS v4.0）月降水资料和24个国际耦合模式比较计划第五阶段（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5, CMIP5）模式历史气候模拟及RCP4.5情景下的降水预估数据,设计了多种回归方案并对模式降水预估偏差进行订正。这些方案包括一元回归、一元对数回归、一元差分回归、一元对数差分回归、多元回归、多元对数回归、多元差分回归、多元对数差分回归和简单移除气候漂移等。2006～2015年中国大陆模式降水预估的订正结果表明,一元回归订正法普遍优于多元回归订正和扣除气候漂移订正法,其中一元对数回归法的效果最好,其降水距平同号率（Anomaly Rate, AR）和降水距平百分率相关系数（Anomaly Percentage Correlation Coefficient, APCC）最高,分别达到69%和0.5;而降水距平相关系数（Anomaly Correlation Coefficient, ACC）最高的是一元对数差分回归法。不同回归订正法所得预估结果的距平同号格点分布显示,一元对数回归法在北方优于南方,而一元差分（年际增量）或对数差分回归法在南方优于北方。这直接导致在中国南方区域（95°E以东,35°N以南）一元对数回归或多元对数回归订正结果的AR、ACC和APCC均低于对应的差分/对数差分回归法,在北方和西部地区则与此相反。因此,模式降水的回归订正方案具有区域性,这可能源于不同区域降水序列统计性质的差异。用区域组合回归订正法,即在南方用一元差分回归订正,其余地区用一元对数回归订正,其降水预估场的AR提高到72%,但ACC和APCC均略有下降,原因是差分回归订正增加了预估降水场的方差。对RCP4.5情景下2016～2045年24个模式集合平均降水预估的组合回归订正结果显示,相对于1976～2005年平均,未来30年降水异常大致呈南北少,中间多的格局,其中长江中下游、江南中西部、西南东北部、华南沿海和海南省等地降水偏少10%～20%,淮河流域、三江源区和台湾省降水偏多10%～40%,西北东部、华北和东北大部降水正常或略偏少。从降水百分率方差看,模式群的离散度（不确定度）呈现东部小,西部大的分布特征,说明模式预估的西北中部和青藏高原西部等降水偏少区的不确定性较大;而河套北部、华北南部和江南东部等地对应于2006～2015年检验期的“盲区”（模式与观测降水距平反号）,其降水预估参考价值可能不大,需要引入他法加以改进。