浙江中南部海雾预报决策树模型研究

利用椒江大陈沿海航线上重要站点一江山岛、大陈站和头门岛2015—2018年2—6月的海雾历史观测资料和NCEP/NCAR FNL再分析资料,从海雾的成因中找出大气与海雾的关系。分析的影响因子包括:地面与高空温差(T1 000 hPa—T2 m)、(T925 hPa—T2 m)、(T850 hPa—T2 m)、(T975 hPa—T2 m)和1 000 hPa相对湿度,低层上升速度分析等。结论如下:(1)暖湿气流本身强弱对大雾无影响,温差才是形成大雾的重要因素,近地层的逆温有利于大雾形成,越低层逆温越强越有利于大雾形成;(2)大雾形成时所需相对湿度基本集中在90以上, 950 hPa上较弱的上升速度利于大雾的形成,散度条件对海雾的影响差别不大;(3)通过训练集数据参与模型的建立,模型整体的学习准确率为0.85。将此测试集数据运用于2019年2—6月的大雾数据检验中,成功率为0.8。决策树模型建立的海雾判别流程可在业务中用于浙中南有无海雾的判别。     

近50a浙江降水分布的时空特征

采用Kriging插值法对浙江省降水做空间插值划分高、低值区,运用一元线性回归、M-K趋势分析、Morlet小波分析等方法,分别对浙江省以及高、低值区降水趋势变化的时间特征进行分析.结果表明:(1)降水趋势在空间分布上表现为自西南向东北递减,南北相差悬殊,各季节降水量空间分布差异明显.(2)降水量整体呈波动上升趋势,主...