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基于2020年中国近海31个浮标的逐小时数据,使用统计分析方法对中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(HRCLDAS-V1.0)和欧洲中期天气预报中心第5代全球大气再分析数据(ERA5)海面风场进行了系统的检验,检验结果表明：两者在我国近海均具有较高的可信度,风速平均绝对误差(MAE)分别为1.16 m/s和1.09 m/s,风向MAE分别为23 °和22 °。随着风力增大两者的风速准确度均有所降低,当风力等级≥10级时,前者准确度优于后者;对于风向而言,随着风力增大,两者准确度均升高。此外,选取2020年典型的两次冷空气过程和2008号台风“巴威”过程,检验两者在不同天气过程影响下的准确度,两类融合产品均能较好地再现冷空气过程引起的风向变化,而对不同强度的冷空气过程下的风速反映存在差异;对于台风引起的大风,在风速较低时两者风速均具有不错的表现,但HRCLDAS-V1.0对峰值强度的表现优于ERA5。 相似文献
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利用2010—2014年地面观测站(包括288个海岛站、380个沿海气象站、28个浮标站、37个船舶站、53个气象观测塔、13个海上平台站、9个沿海风廓线仪等)和高空气象观测站资料,采用天气学分型和统计分析方法,对2010—2014年285次中国近海6级及以上大风天气个例进行了分析,将近海的大风天气过程归纳为冷空气型、温带气旋型和热带气旋型3种类型。其中冷空气型又分为小槽东移型、小槽发展型和横槽转竖型;温带气旋型又分为东海气旋型、黄渤海气旋型和蒙古气旋型。这些分型可为海上大风预报预警提供天气学背景参考依据。 相似文献
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利用0.25°×0.25°逐小时ERA5再分析数据、中国气象局地面观测资料和卫星遥感监测资料对2020年5月2-4日移入黄海的温带气旋引发大范围的海雾过程进行了分析,结果表明：（1）本次海雾主要发生在入海气旋的西侧和北侧,同时具有平流冷却雾和锋面雾的性质。（2）黄渤海雾发生期间气海温差在0.5～2.5℃,2 m高度露点温度略高于海温。（3）在气旋西侧和北侧都出现了雨转雾的现象,并且从青岛L波段雷达监测温度廓线显示在500 m和1500 m高度上出现“双逆温”。（4）气旋造成的湿空气辐合是本次海雾过程的重要水汽来源,降水的加湿和蒸发冷却效应同样使得近海面大气饱和度快速增长。（5）黄渤海大部海域感热通量和潜热通量均为负值,湍流热通量主要表现为大气向海洋输送,气旋造成的垂直风切变增强了大气机械湍流,使得大气和海洋进行充分的热量交换从而促进海雾在垂直方向发展。 相似文献
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黄海海雾天气气候特征及其成因分析 总被引：8，自引：1，他引：8
利用2002-2008年的地面观测资料、青岛小浮标站资料、海洋大气综合资料、NCEP再分析资料和卫星云图等资料,对黄海海雾的天气气候特征、环流型和相关的水文、气象因子进行分析研究.结果表明,黄海海雾呈现逐年递增的年际变化,且集中发生在春夏季,自南向北雾季逐渐推迟,发生频数增多;一日中主要出现在夜间至早晨.黄海海雾可归纳为冷锋型、高压后部型和均压场型三种天气类型.海雾是流入黄海的黑潮暖流分支与沿岸的冷水流相遇,在适宜的海温、气海温差、大气稳定度和风场等水文、气象条件下形成的,这些条件可为海雾发生、发展的预报提供一些参考依据. 相似文献
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有效的观测是提高对海雾认知和预报水平的关键因素,卫星数据是当前最可行的观测数据源,但需要高质量的观测数据和精细的检测技术。本文为提高风云二号海雾检测水平,在现有卫星观测数据条件下借鉴了动态获取云雾阈值的思想,定制设计了一套从获取动态检测阈值到温度、纹理、噪声检测等步骤的黄渤海海雾检测方法流程。对黄渤海白天海雾检测结果的检验表明,虽然对于秋、冬非海雾季月份的效果还有待提高,但在春季海雾季已接近国际同类产品水平。同时该技术方法也需要继续搜集实例,进一步优化阈值获取方案。 相似文献
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2020年夏季（6—8月）,北半球极涡呈现明显的单极型分布,极涡主体位于北极圈内,中心偏向东半球,中高纬环流呈现4波型分布。6—7月,西太平洋副热带高压较常年平均偏强,且位置偏西偏南,不利于热带气旋活动。2020年夏季共有8个热带气旋在西北太平洋和南海生成,其中7月没有热带气旋生成。除西北太平洋和南海之外,其他热带洋面另有20个热带气旋生成,其中北大西洋11个,东太平洋8个,北印度洋1个。受偏南暖湿气流的影响,我国北方海域多海雾天气。同时受入海气旋活动影响,多海上大风过程。夏季近海海域共出现了7次比较明显的海雾过程,其中6月3次,7月1次,8月3次。大风过程出现了10次, 2次由热带气旋影响,7次与入海气旋活动有关。发生2 m以上的大浪过程12次,6—8月分别出现了4次、5次和3次。 相似文献
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In this paper, we utilized the deep convolutional neural network D-LinkNet, a model for semantic segmentation, to analyze the Himawari-8 satellite data captured from 16 channels at a spatial resolution of 0.5 km, with a focus on the area over the Yellow Sea and the Bohai Sea (32°–42°N, 117°–127°E). The objective was to develop an algorithm for fusing and segmenting multi-channel images from geostationary meteorological satellites, specifically for monitoring sea fog in this region. Firstly, the extreme gradient boosting algorithm was adopted to evaluate the data from the 16 channels of the Himawari-8 satellite for sea fog detection, and we found that the top three channels in order of importance were channels 3, 4, and 14, which were fused into false color daytime images, while channels 7, 13, and 15 were fused into false color nighttime images. Secondly, the simple linear iterative super-pixel clustering algorithm was used for the pixel-level segmentation of false color images, and based on super-pixel blocks, manual sea-fog annotation was performed to obtain fine-grained annotation labels. The deep convolutional neural network D-LinkNet was built on the ResNet backbone and the dilated convolutional layers with direct connections were added in the central part to form a string-and-combine structure with five branches having different depths and receptive fields. Results show that the accuracy rate of fog area (proportion of detected real fog to detected fog) was 66.5%, the recognition rate of fog zone (proportion of detected real fog to real fog or cloud cover) was 51.9%, and the detection accuracy rate (proportion of samples detected correctly to total samples) was 93.2%. 相似文献
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利用0.25°×0.25°逐小时ERA5再分析数据、中国气象局地面观测资料、卫星遥感监测资料以及WRF模式对2021年3月27～28日移入黄海的温带气旋引发大范围的海雾过程进行了观测分析和数值模拟,结果表明：（1）本次海雾发生时气海温差介于0.5°C～2°C,海雾成熟阶段出现了气温低于海温的现象。（2）入海气旋形成的湿空气辐合为海雾的发生和维持提供了水汽条件,低空急流带来的西南暖湿气流促进了逆温层的建立并输送水汽。（3）气旋入海以后,黄海海域出现了“双逆温”的现象,低层的逆温来自于低空急流的暖平流输送,高层的逆温是由气旋后部的干冷空气下沉增温造成。（4）在气旋和低空急流的共同作用下,近海面边界层大气湍流动能增加,这也促进了海雾在垂直方向发展。（5）湍流动能收支的诊断结果显示,切变项在海雾的发生和发展过程占据主导作用,当海雾在垂直方向发展时,湍流动能垂直输送项会明显增大。
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