基于WRF-CALMET的精细化方法在大风预报上的应用研究

针对当前风场预报普遍精细程度偏低,动力降尺度改善风场预报应用偏少的问题,利用CALMET模式的动力诊断模块,结合高分辨率的地形资料对WRF模式输出的风场预报数据进行了动力降尺度处理,进而提高风场的精细化预报。其方法充分借助地形动力学效应,使大尺度的近地层风场经过坡度流与阻碍效应等修正后得到更精细的风场且体现出与局地地形相符的特征。试验部分以广东省为研究区域,并选取个例用观测资料与陆地同化系统资料对模拟结果进行对比检验,结果表明动力降尺度之后的风场较之前更为精细且含有更多与地形相关的信息;与观测资料对比的总体相关性较好,误差也更小,与陆地同化系统资料对比变化趋势基本一致,且误差不大,这表明WRF-CALMET方法不仅能有效地提高风场预报数据的时空分辨率而且其结果更趋近于真实,对风场的精确预报具有重要的参考价值。     

资源型城市长时间序列土壤含水量变化分析——以锡林浩特市为例

大规模的煤炭开采活动将对生态环境产生扰动,而土壤含水量是受扰动的生态参数之一,且具有重要意义.现有的土壤含水量产品分辨率较低,不适用于区域尺度的研究,而高精度的微波反演由于数据的局限性无法进行长时问序列的研究.本文以我国的重要产煤基地锡林浩特市为研究区,以2004—2020年的AMSR-E与AMSR-2土壤含水量产品及...