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192.
中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。 相似文献
193.
西北太平洋副热带高压(简称副高)位置的异常变动对东亚和中国气候有十分重要的影响。为进一步认识副高东西变动对中国西南地区降水的影响,根据东亚—西北太平洋地区高低层大气环流的季节特征,选取700 hPa不同关键区区域平均相对涡度定义了一个新的表征副高位置东西变动的VORT指数。分析发现:该指数不仅能客观定性地表征副高反气旋环流位置的东西变动,而且能反映副高与东亚经向环流变化的关系,副高偏东(西)时,东亚呈负-正-负(正-负-正)经向异常波列。与其他副高指数相比,该指数能较好地反映夏季中国东部雨带位置的季节性移动,并与西南地区降水呈显著相关,对西南地区降水变化有指示意义。其中,6月和7月的相关非常显著,副高偏西时,6月四川西部和南部、云南中北部地区降水偏少,贵州大部降水偏多;7月四川北部和东部、贵州东北部降水偏多,而云南中部和西北部降水偏少,反之亦然。进一步分析还发现,副高与海温的关系与副高活动的位置有关,副高越偏北,与海温的关系就越弱。 相似文献
194.
引入一维加权平均的谱分析方法定量研究四川地形强迫对该区域降水分布的影响。结果表明:纬向地形和冬季降水谱峰锁相于同一波长(475.8 km),呈共振关系,地形与其他季节降水呈漂移关系,这与经向和纬向上环流变动有关,即冬季纬向环流占主导,纬向地形触发的大气波动对冬季降水策动作用大;夏季降水是各种不同尺度系统相互作用的结果,地形是重要因素之一。经向和纬向地形特征尺度分别为296.8 km和475.8 km,反映了地形强迫的中尺度特征,且纬向地形谱峰比经向大1个数量级,纬向强迫更明显。夏季降水谱峰比冬季大2个数量级,降水系统纬向特征尺度比冬季小约150 km,说明夏季在纬向地形强迫下,降水系统尺度减小的同时其强度大大增加,这在一定程度上可以解释中尺度对流性降水在夏季偏多。四川夏季最大降水位于雅安地区,其地形扰动比四川整体扰动更明显,故产生的降水也更大。夏季降水和经向地形锁相于同一波长(37.1 km),经向地形对雅安夏季强降水起关键作用。 相似文献
195.
利用小波分析函数多尺度逼近方法,将剪切型结构在地震作用下时变的阻尼和刚度用尺度函数的线性组合表示,将时变参数的辨识问题转化为由已知的正交尺度函数和系统的输入输出来估计线性组合中的时不变系数问题,用最小二乘法对剪切型框架结构在地震作用下时变的刚度和阻尼进行了有效的辨识。此方法无需事先假定系统参数的时变规律,在有噪声情况下可以用Tikhonov正则化方法减小识别方程的不适定性对识别结果的影响。数值算例表明了该方法的有效性。 相似文献
196.
197.
基于上海市2004—2021年的12 520宗土地出让样本,利用ArcGIS空间分析方法,揭示土地出让的空间分布特征并探讨其影响因素。结果表明:(1)上海市土地出让总体呈现中心城区聚集程度高、外围地区聚集程度低的特征;土地出让地块沿主要交通干线呈轴带状分布,具有明显的交通指向性;住宅、商业和工业用地空间分布具有显著的差异特征。(2)住宅和商业用地的地价呈一定的圈层结构,多中心特征明显,而工业地价尚未形成多中心结构;地价由高值中心向外围地区呈现圈层式递减,且在递减过程中部分地区出现凸起、跳跃,存在显著的空间异质性。(3)土地利用强度呈现多中心的空间结构,且利用强度由大到小依次为商业用地、住宅用地和工业用地。(4)不同用地类型的冷热点区空间分布存在显著差异:住宅用地热点区域集中分布在商业区的外围地区,逐渐向郊区拓展;商业用地核心热点和次核心热点地区集中分布在大型商圈分布地带;工业用地热点区域向工业园区聚集。 相似文献
198.
为了减少洪水对生命和财产造成的危害,构建合适的洪水预报预警体系具有重要的现实意义。本文结合NWP输出的降尺度降雨构建了短期洪水预报体系。所提出的降尺度方法对NWP输出值进行了校正,以便在人工神经网络的校准阶段使用,然后,将降尺度降雨参数作为径流预报的超级水箱模型的输入值。根据预测提前期对模型不确定性进行量化,最终将预测结果整合到现有的洪水预警警报级别中。结果表明,基于神经网络降尺度降雨的洪水预报优于多元线性回归方法。尽管随着预测提前期的增加,模型不确定性呈增加趋势,但仍可以对长达18小时的提前期做出可靠预测。 相似文献
199.
200.