基于偏最小二乘回归的区域换式风速预报订正技术研究

利用偏最小二乘回归技术,将预报产品作为自变量,相应的自动气象站观测资料作为因变量,对2013-2016年冬季浙江省中尺度区域模式预报近地面风速进行订正和评估。所选956站中多数站点风速订正后有所改善,通过定量分析可知浙江西部地区整体改善效果最好,其中效果明显站点占91.7%;中部地区改善效果明显站点占86.5%;东部沿海地区改善效果略差,明显改善的站点占67%。各地级市整体表现均不错,除舟山地区为49.9%外,其他地区风速改善比例均超过50%。选取2017年1月20日浙江东北地区沿海大风过程分析发现订正后的风速与观测风速更为接近,在定海大岛站点(靠里)中表现尤为明显,订正后的结果具有显著参考价值。     

CWRF模式在中国夏季极端降水模拟的误差订正

利用1980—2015年6—8月我国逐日降水观测数据评估CWRF模式（Climate-Weather Research and Forecasting model）多种参数化方案对我国夏季日降水的模拟能力,并考察累积概率变换偏差订正法（CDFt）的订正效果。通过将广义帕累托分布（GPD）引入到偏差订正模型中,提出针对极端降水的累积概率变换偏差订正法（XCDFt）,检验和评估其对极端降水订正的适用性。结果显示:CWRF模式微物理过程选用Morrison-aerosol参数化方案组合对我国降水场的模拟较好,CDFt订正效果良好;XCDFt偏差订正模型能够较好地提取模式建模与验证时期变化信号,订正后相比订正前与观测极端降水的概率分布更为接近;经过XCDFt订正后华南、华中和华北地区20年一遇的极端降水重现水平较模拟值更接近观测值,可为CWRF模式提高极端降水的业务预测水平提供参考。     

喀什站高空温度资料均一性检验与订正

利用加拿大环境部气候研究中心研发的RHtest均一化检验方法,结合历史台站沿革信息对喀什站各标准等压面高空温度资料进行了均一性检验和分析。结果表明:850～300 hPa共6个层次的高空日温度观测资料序列完整性较好。08时100 hPa月平均温度的缺测率3%,完整性较差,20时100 hPa的完整性最差,缺测率高达11.44%,其他层次的完整性则较好。喀什站温度资料的非均一性主要是由于台站位置变动、观测仪器换型、观测规范变更和辐射误差订正方法的变化引起的。在订正过程中发现,为了保证订正序列的可信度,需要充分考虑到原始观测序列的缺测率。08时年温度序列的断点数量要明显多于20时,08时序列的订正率达到了85.71%,而20时仅有100 h Pa一条序列做了订正。     

基于最优概率的中期延伸期过程累计降水量分级订正预报

采用ECMWF集合预报降水量资料和中国降水量观测资料,研发了基于最优概率的过程累计降水量分级订正预报(OPPF)技术,并在遵循总体技术思路的基础上设计出三种不同的OPPF计算方案(OPPF1、OPPF2、OPPF3),继而选用2015—2017年汛期(5—9月)中国91次区域性强降水过程进行回报试验和预报效果对比评估,结果表明:(1)在中期延伸期预报时效(96~360小时),对强降水和有无降水的预报效果,三种OPPF均明显优于集合平均(EMPF)和控制预报(CTPF);对中等以上或较强以上强度降水的预报效果,OPPF1和OPPF3明显优于CTPF、与EMPF基本接近。(2)三种OPPF相比,OPPF3的预报效果较OPPF1总体略胜一筹,两者均好于OPPF2。(3)预报效果存在明显的地域差异,南方地区强降水预报的TS评分明显大于北方地区,且OPPF3预报效果明显优于EMPF;在96~240小时预报时效,东北地区东部OPPF3强降水的预报效果也明显好于EMPF。      

沙尘气溶胶对西北地区植被遥感的影响分析

选取扬沙—浮尘天气发生中、后的对地观测卫星EOS-MODIS数据,利用6S辐射传输模式对该卫星资料进行大气订正,分析了沙尘气溶胶对沙尘多发区的西北地区植被指数(VI)遥感的影响。结果表明,与晴空天气得到的反射率相比,沙尘使红光通道反射率ρ1、近红外通道反射率ρ2和蓝光通道反射率ρ3均增加,归一化植被指数NDVI有不同程度的降低,降低最大值为0.246。抗大气植被指数ARVI也有所降低,降低最大值为0.231。应用晴空天气条件下的资料,建立了西北干旱区ARVI与NDVI之间的线性关系,并证明了在沙尘天气条件下,利用ARVI计算NDVI的方法,所得的结果较好。     

基于频率匹配法的中国降水多模式预报订正研究

基于TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心及英国气象局1～7 d日降水量预报以及中国自动站观测资料与CMORPH降水产品融合的逐时降水量网格数据集,利用频率匹配法(Frequency-Matching Method,FMM)对中国降水预报进行客观订正。首先利用卡尔曼滤波方法对降水频率进行调整,并根据不同区域降水强度差异将全国分为7个子区域分别进行频率匹配。结果表明,FMM可以有效减小降水量预报的误差。经过频率匹配法订正后各模式降水预报的平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)大幅减小,且订正后各量级降水的雨区面积更加接近实际观测值。FMM对小于5 mm和大于15 mm的降水预报技巧改进明显。此外,FMM降低了模式预报的小雨空报率和大雨漏报率,并且明显提高了晴雨预报的准确率。FMM明显消除了大范围小雨空报区域,但是对强降水预报FMM仅能调整降水量大小,强降水落区预报并不能得到明显改善。     

基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报

利用TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)、中国气象局(CMA)和英国气象局(UKMO)5个模式预报的结果,对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究。结果表明,卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均(BREM)和单模式的预报,但是对于地面气温和降水,其预报效果也存在一定的差异。在中国区域2 m气温的预报中,卡尔曼滤波的预报结果最优。而对于24 h累积降水预报,尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM,但随着预报时效增加,其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当,改进效果不明显。卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优,预报效果更佳且稳定。     

基于扩展卡尔曼滤波和自动微分技术对陆面数据同化系统参数的快速估计及其影响

土壤水分在干旱监测、洪水预报和水资源管理中发挥着重要作用.数据同化方法能结合模型和遥感的优势,生产高精度、时空连续的土壤水分数据.目前,陆面数据同化面临的主要难题之一是模型和观测误差的准确估计.为此,我们前面提出了双循环同化算法,实现了模型和观测误差、模型算子和观测算子参数的同时估计.由于该算法需要设置较大的集合个数才能实现稳定的参数估计,导致参数估计效率低,限制了其在大范围陆面同化系统中的应用.为此,本研究通过:(1)采用二元数自动微分方法计算陆面过程模型(LSM)的雅可比矩阵以替代获取复杂的LSM的切线性模型;(2)采用扩展卡尔曼滤波(EKF)框架替代集合卡尔曼滤波框架,提高了双循环算法的参数估计效率.在模型积分步长为1h和参数优化窗口为90天的条件下,改进后的双循环算法参数优化效率提高近60倍.为检验双循环算法在区域尺度陆面数据同化中的效果,我们在青藏高原区域同化SMAP土壤水分产品,并利用四个不同地理气候环境下的土壤水分观测网数据验证同化结果.结果显示,在青藏高原区域,相较于基于默认参数的模型模拟结果,基于EKF改进的双循环同化算法能够校正模型参数和观测的偏差,估计的土壤水分精...     

基于熵值法的四川省综合气候舒适度订正

基于近50 a四川省33个国家地面气象站的逐日观测资料,利用熵值法、距离法和百分位法,针对不同台站的海拔差异,对四川省气候舒适度进行了有效订正,并建立了气候舒适度指数在不同季节的预报模型。结果表明：（1）从未订正的综合气候舒适度指数看,除川西高原部分地区外,春、秋季四川省均为较舒适或舒适;除盆地东部部分地区外,夏季四川省由于天气凉爽,气候舒适度较好;冬季四川省气候普遍偏冷,大部分地区较不舒适;春、秋和冬季舒适地区多集中在四川盆地。（2）海拔高度对气候舒适度影响较大,海拔订正后的综合气候舒适度指数总体呈由高原山地向盆地逐渐增大的分布特征,即人体感觉由高海拔到低海拔变得逐渐舒适,达州万源市为四川省春、夏、秋季人体体感最舒适地区。（3）不同季节气候舒适度的影响因素存在显著差异,必须对应选取适宜的物理因子构建预报模型。     

海洋测高卫星三频体制设计及电离层误差分析

针对海洋测高卫星未来发展趋势,提出了Ku/Ka/C三频高度计进行组合测距的设想。给出了高度计相位中心至海面距离的随机误差模型,分析表明电离层延迟改正是影响海面高测量分辨率和精度的重要因素。其次利用典型电离层参数计算表明电离层2阶以上项对高度计测距的影响在毫米级以下,可忽略其影响。通过计算分析,在1Hz采样且不滤波条件下,Ka/C组合改正电离层1阶项精度可优于3mm,基本消除电离层的影响,测距总精度达到3.5cm。通过Ku/C/Ka三频组合测距误差分析,三频电离层改正残余误差比双频改正更大,因此如果采用三频组合测距体制,则建议在数据处理中采取Ku/C、Ka/C组合形式改正电离层,这种体制可充分利用各频段特点,进一步提高宽阔海域、冰区、近海区域的海面测量精度和有效数据比例。