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1.
本研究在WRF(v3.8.1)中分别使用MODIS 21类和USGS 24类土地利用类型数据,模拟了新疆2017年7月9日的极端高温天气,并在对模拟温度进行了高度订正的基础上,对比了两种土地利用数据对2 m温度预报的影响。结果表明:(1)MODIS和USGS在新疆地区的土地利用差异主要在阿尔泰山、天山以及南疆西部的昆仑山北部海拔3000 m以上的高山带,相应地,使用USGS模拟的这些高山带2 m气温明显高于使用MODIS的模拟值,最高偏高12 K左右,是全疆范围内两者偏差的极大值。(2)就新疆区域而言,使用USGS模拟的2 m气温整体优于使用MODIS的模拟值,且USGS模拟的2 m温度整体低于MODIS模拟的2 m温度。两者与实况的偏差多在2 K以内。(3)在伊犁河谷,MODIS土地利用类型主要为"旱地/草地",USGS为"草地"和"农田/林地马赛克"。伊犁河谷代表站点2 m温度模拟多以高温偏低、低温偏高为主。(4)与MODIS相比,USGS中哈密地区"农田/林地马赛克"所占比重明显增大。哈密地区多数代表站点高、低温均以偏低为主。(5)站点温度的高度订正多以调低为主,调低幅度最大值为1.9 K,出现在伊犁河谷的尼勒克站。站点2 m温度的调整幅度整体上明显大于MODIS和USGS模拟2 m温度的差值,由此可见温度高度订正的必要性。  相似文献   
2.
基于FTIR和MODIS数据,建立了新疆沙漠宽波段(8~13.5 μm)地表比辐射率的最优估算模型。首先,利用傅立叶变换热红外光谱仪观测的塔克拉玛干沙漠地表比辐射率光谱数据,结合同期MODIS温度/比辐射率产品MOD11A1的29、31和32波段比辐射率值和MOD09A1的第7波段反射率值,建立宽波段地表比辐射率估算模型,并分别采用观测数据和光谱库数据验证了模型的精度,估算结果的均方根误差分别为0.0041和0.0081。其次,选择最优估算模型,利用MODIS数据,估算了新疆4个沙漠的宽波段地表比辐射率,得到了沙漠地表比辐射率的空间分布特征。结果表明:塔克拉玛干沙漠和库鲁克库姆沙漠气候干燥稳定,地表比辐射率分布较为均匀,范围为0.850~0.915;古尔班通古特沙漠受到植被和地表水分的影响,比辐射率空间分布不均匀,范围为0.890~0.915;库木塔格沙漠的地表比辐射率分布与其羽状地表类似,范围为0.860~0.910。  相似文献   
3.
为了比较不同陆面扰动方法对短时集合预报的影响,本研究设计了陆面模式扰动实验(LSMPE),初始土壤湿度扰动实验(ISMPE),陆面-大气耦合系数扰动实验(LCCPE)以及大气扰动对照实验(GEFSPE).结果表明,在三组陆面扰动实验中,LSMPE能代表最大的不确定性且误差最小;ISMPE的离散度要比LCCPE稍大,但是...  相似文献   
4.
为了提升新疆区域数值天气预报模式的精细化预报能力,基于目前业务应用的沙漠绿洲戈壁区域同化预报系统(Desert Oasis Gobi Regional Assimilation Forecast System,简称DOGRAFS),搭建了DOGRAFS_3 km运行系统,将2016年7月作为预报检验月份,对比分析了目前业务化运行的DOGRAFS_9 km与新搭建的DOGRAFS_3 km系统的短期、短临预报效果,并针对7月31日—8月2日的降水过程进行对比。结果表明:(1)3 km分辨率系统的地面温度、风基本气象要素的预报效果整体要优于9 km系统;(2)从不同层次上的位势高度、温度、风要素预报结果看,3 km系统在925、850、700、500 h Pa预报效果优于9 km系统,300 h Pa和200 h Pa略差于9 km系统;(3)降水检验看,3 km分辨率系统在降水时段、落区和量级等方面的效果均好于9 km系统,尤其是对中量和大量级降水的预报,3 km分辨率系统与9 km系统的降水预报能力均有限。(4)通过用加密自动站的降水量监测值检验分析得知,对于典型降水过程的的过程降水落区、24 h降水落区、以及6 h降水落区的预报,3 km分辨率系统的预报效果更好。综合2016年夏季代表月份的预报以及一次强降水过程的对比分析结果,DOGRAFS_3 km系统在夏季的整体预报性能优于DOGRAFS_9 km,推进DOGRAFS_3 km高分辨率系统建设尤为必要。  相似文献   
5.
利用FY2E卫星资料,多普勒天气雷达产品,常规高空及地面观测数据和美国气象环境预报中心(NCEP,0.25°×0.25°)再分析资料,对2017年3月3—6日南疆西部一场极端暴雪过程进行综合分析.结果表明:500 hPa中亚低涡是此次极端暴雪天气的影响系统.暴雪的水汽主要有3支输送路径,分别是中高层的偏西、偏南和中低层...  相似文献   
6.
Zhou  Chenglong  Yang  Fan  Huo  Wen  Pan  Honglin  Meng  Lu  Mamtimin  Ali  Li  Huoqing  Yang  Xinghua 《Theoretical and Applied Climatology》2020,140(3):1071-1080
Theoretical and Applied Climatology - Air density strongly constrains the characteristics of an airflow and the resulting flow of sand and therefore, it should not be neglected in sand transport...  相似文献   
7.
为了提升新疆区域数值天气预报模式的精细化预报能力,引进北京城市气象研究院运行的快速更新多尺度分析和预报系统睿图,搭建3 km高分辨率的睿图—中亚系统(Rapidrefresh Multi-scale Analysis and Prediction System-Central Asia,简称RMAPS-CA),将2017年1月和7月作为预报检验月份,对比分析了新搭建的RMAPS-CA系统与目前业务运行的沙漠绿洲戈壁区域同化预报系统(Desert Oasis Gobi Regional Assimilation Forecast System,简称DOGRAFS)的短期、短临预报效果,并针对2017年6月6—7日的降水过程进行对比。结果表明:(1)从高空的位势高度、温度、风要素预报结果看,RMAPS-CA系统冬季在中低层效果优于DOGRAFS系统,高层略差于DOGRAFS系统;而夏季的预报效果整体要优于DOGRAFS。(2)RMAPS-CA系统的2 m温度的预报效果整体要优于DOGRAFS系统,10 m风速的预报效果冬季要优于DOGRAFS,夏季略差于DOGRAFS。(3)降水检验看,RMAPS-CA系统在降水时段、落区和量级等方面的效果均优于DOGRAFS系统,尤其是对小量和大量级降水的预报。(4)从强降水过程的降水落区、强度以及站点降水预报的对比分析看,RMAPS-CA系统的降水预报效果更好。根据2017年代表月份的预报以及一次强降水过程的对比分析,RMAPS-CA系统的预报性能整体上优于DOGRAFS,可以在此基础上推进RMAPS-CA高分辨率系统建设。  相似文献   
8.
针对2021年6月14—17日塔里木盆地极端暴雨过程(最大日雨量106.6 mm,新疆特大暴雨),选取盆地自动气象站降水资料、GRAPES-GFS分析场和ERA5(0.25°×0.25°、逐1 h)再分析资料,利用WRF-v4.2.2模式数值模拟和HYSPLIT-v4.0水汽后向轨迹模式,分析此次暴雨在“东高西低”环流背景和“两高夹一低”形势下西风和印度季风协同作用机制。水汽源于黑海-里海-咸海、印度洋北部、中亚地区和北疆,偏西、偏南和偏东3条路径水汽输送发生在850~300 hPa、500~400 hPa和650 hPa以下低层。印度季风环流对印度洋水汽向塔里木盆地输送起关键作用,阐明了印度季风携印度洋水汽北上流入盆地的物理过程,“南风窗”水汽输送消失是西风和印度季风协同作用的重要体现。  相似文献   
9.
数值预报系统检验结果对预报产品的释用和系统的改进有着重要的作用。基于MET(Model Evaluation Tools)检验工具对乌鲁木齐区域高分辨率数值预报系统V2.0 (Rapid-refresh Multi-scale Analysis and Prediction System—Central Asia V2.0,简称RMAPS-CA V2.0)在2021年各季节中的预报性能进行客观检验评估,主要检验了2m温度、10m风速、高空位势高度等要素,并与RMAPS-CA V1.0同期预报性能进行对比分析。(1)2m温度预报偏差在冬季和春季整体为负偏差,在夏季和秋季整体为正偏差;各个季节的平均预报偏差均在2℃以内,预报性能秋季最优,冬季最差。各个季节10m风速预报整体为正偏差且差异不大,平均误差在0.5-1.0 m/s之间,预报性能秋季最优,春季最差。(2)高空位势高度预报偏差在冬季整体为负偏差,在其余季节整体为正偏差,预报性能冬季最优,春季最差。高空风场预报偏差在冬季和春季400hPa以下为正偏差,400hPa以上为负偏差;夏季和秋季整体为负偏差,预报性能春季最优、夏季最差。高空温度场预报偏差在冬季整体为负偏差,其余季节整体为正偏差,预报性能春季最优、夏季最差。(3)降水晴雨预报效果较好,但除夏季外以空报为主;随降水阈值增大、TS评分减小,多以漏报为主,降水评分在冬季最高、夏季最低。从降水个例检验看,24h累计降水为大量和中量的国家站点预报性能有所提升,逐6h累计降水TS评分略有提升。(4)RMAPS-CA V2.0系统各要素预报偏差的变化特征与RMAPS-CA V1.0相似,预报能力整体上要优于RMAPS-CA V1.0。  相似文献   
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