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101.
利用中国科学院大气物理研究所中层大气与全球环境探测实验室自主开发研制的全自动扫描式天空红外亮温仪,于2007年4-8月在北京市气象局南郊观象台进行了试验观测.利用获得的天空红外亮温数据和南郊观象台(54511站)实时地面气象数据,进行了天空云量的计算.将整点前30 min内观测的云量的平均值作为与观象台观测对应的整点观测云量,分不同情况与观象台目视观测结果进行了对比分析.结果表明:(1)对于中低云,两种观测的云量比较一致,但如果在此期间云消散或增加很快,则差别较大.其主要原因是观测的时间和方式不同所造成的.(2)对于以卷云为主的天空情况,特别是高层薄卷云的情况,两种观测的云量差别较大.原因是受到目前试验所使用的红外传感器低温测量范围的限制(-50℃),以及判定云的阈值算法目前还只对于中低云比较适用,对于卷云的判断能力比较薄弱.(3)对于天空情况比较复杂,以及能见度不好的情况(气象站目视云量记录为10-),两种观测的云量差别也很大.其差别既受到仪器性能的影响,也与观测员视力与经验有关.仪器受到最低测量温度的限制,反演算法也有其不确定性,而观测员在低能见度时的观测局限性亦是一个重要原因.利用SIRIS-1进行云量和云底高度观测的优点是时间分辨率高,且全天时自动化,但对于卷云的判断还较薄弱. 相似文献
102.
天空云量预报及支持向量机和神经网络方法比较研究 总被引:11,自引:2,他引:11
使用支持向量机和人工神经网络两种方法,分别建立了天空云量的预报模型。利用2001年5月1日~2004年12月31日的武汉市地面、高空观测值及欧洲中心的24小时预报场等资料,通过按不同比例随机抽取样本进行交叉验证的方法,分析了SVM和ANN模型的预报能力和鲁棒性;然后再用全部样本资料建立预报模型,来预报2005年1月1日~5月31日武汉市天空云量。交叉验证和实例预报的结果显示:虽然SVM和ANN模型都表现了较好的预报能力,但SVM的预报能力高于ANN方法,且在计算速度上有ANN无法比拟的优势。 相似文献
103.
基于我国地区543个地面气象台站观测的总云量、平均气温和相对湿度日均值资料,采用正交经验函数(EOF)、气候倾向率和线性趋势分析等方法,研究了1960~2012年总云量的时空变化特征及其与气温和水汽的关系。结果表明:(1)我国地区总云量呈南多北少的带状分布特征,最大值在四川盆地(82%)。近53年来总云量气候倾向率为-0.8%(10a)-1,趋势系数为-0.68,通过了99.9%的信度检验。(2)总云量季节变化特点明显,夏季最多,春秋季次之,冬季最少,其中春季、夏季和秋季有显著的下降趋势。(3)EOF分解的前两个模态表明总云量不仅具有一致减少的变化特征,还具有明显的区域差异。以此同时,平均气温和相对湿度不论在总体变化趋势、地区差异、还是时间演变上,均与总云量保持较高的一致性,进一步证明总云量的变化与气温和水汽有密切关系。 相似文献
104.
利用卫星资料进一步检验了CAM3.0模式对云的模拟能力,该模式可以较好地再现全球云的分布和季节变化的主要特征。在硫循环过程与辐射和动力过程之间双向耦合的情况下,探讨了硫酸盐气溶胶直接气候效应对水循环过程的影响。模式较好地模拟了硫酸盐气溶胶的浓度和分布变化。硫酸盐气溶胶对水循环因子的影响在不同季节和区域是不同的,其中,北半球夏季的影响最大,这是因为北半球夏季硫酸盐浓度最高。纬向平均的云量、降水和水汽的变化形势大部分相似,存在比较密切的联系。 相似文献
105.
利用2008年1月—2013年12月以及2017年1—11月全球天气预报系统(GFS)预报场资料,采用自适应线性最小二乘回归(LS)和自适应递推卡尔曼(Kalman)滤波两种动态时变参数方法,建立了河套周边地区0~168 h预报时效的总云量精细化预报,并与GFS模式直接输出的总云量、线性预报模型逐步回归预报方法得到的总云量以及非线性预报模型BP神经网络和最小二乘支持向量机回归方法(LSSVM)得到的总云量进行了对比,结果如下:(1)相比GFS模式直接输出的总云量,LS、BP神经网络、LSSVM得到的总云量与实况值的平均绝对误差均明显减小。LS方法误差最小,LS方法的年MAE均在20%~25%,且随着预报时效的延长,改进效果越大。LS方法、多元逐步回归方法、BP神经网络、LSSVM四种方法在6—8月的改进效果最大。(2)LS方法预报的总云量与实况云量的相关性最好,即使168 h预报时效的相关系数依然在0.64以上,远高于其他几种模型的预报结果。(3)LS方法能够明显地提高少云和多云天空状况下预报的击中率,且最优(少云击中率平均提高24 %,多云击中率平均提高34 %)。(4)自适应递推Kalman滤波方法存在预报滞后现象,改进效果不明显。 相似文献
106.
107.
108.
109.
统计分析的10年资料,得出冷空气影响南海的频数昼夜分布和时段分布都显著不均,且具有昼少夜多,14-20时开始增多,20-02时继续增多,02-08时增至最多。08-14时迅速减少至最少的日变化规律。冷空气影响南海日变化的大小、用昼夜变率、日变率和日综合变率来表示。其中日综合变率海域分布和月份分布都显著不均,且具有沿海大,远海小;气温高的月份大、气温低的月份小;低云量少的月份大,低云量多的月份小;海气温差大的月份大,海气温差小的月份小等特征。 相似文献
110.