检索结果-南通市图书馆

同方期刊数据库

GFS模式地形高度偏差对地面2m气温预报的影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

大气科学学报 2019年第5期42卷 652-659页

作者：智协飞吴佩俞剑蔚慕建利赵倩南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室江苏南京210044 南京大气科学联合研究中心江苏南京210008 江苏省气象台江苏南京210008 中国气象局公共气象服务中心北京100081

利用2016年1月1日—12月31日全球预报系统(GFS,Global Forecasting System)1~5 d的2 m气温预报资料,以及同期中国地面气象站2 m气温观测资料,研究模式地形高度偏差对地面2 m气温预报的影响。结果表明,较大模式地形高度偏差可严重影响2 ... 详细信息

利用2016年1月1日—12月31日全球预报系统(GFS,Global Forecasting System)1~5 d的2 m气温预报资料,以及同期中国地面气象站2 m气温观测资料,研究模式地形高度偏差对地面2 m气温预报的影响。结果表明,较大模式地形高度偏差可严重影响2 m气温模式预报性能,导致较大预报误差。随着模式预报时效延长,2 m气温预报均方根误差也略有增加。比较模式地形高度偏差和预报时效对于模式预报性能的影响,发现模式地形高度偏差对于模式预报效果的影响更加显著。两种地形订正方案,即不做温度垂直订正的线性回归以及对温度进行垂直订正的线性回归都能显著减小2 m气温模式预报的误差,后者的订正效果更好。

关键词： GFS 2m气温模式地形高度偏差垂直订正预报误差

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的延伸期气温预报偏差订正

基于深度学习的延伸期气温预报偏差订正

作者：黄文彬中南大学

学位级别：硕士

延伸期预报衔接了中期天气预报和气候预报,是气象预报业务中的薄弱环节,对提前防范天气灾害具有重要意义。S2S数据集是延伸期预报重要工具,但其作为数值天气预报产品具有系统偏差。本文使用ERA-Interim再分析资料作为标签数据,基于时空... 详细信息

延伸期预报衔接了中期天气预报和气候预报,是气象预报业务中的薄弱环节,对提前防范天气灾害具有重要意义。S2S数据集是延伸期预报重要工具,但其作为数值天气预报产品具有系统偏差。本文使用ERA-Interim再分析资料作为标签数据,基于时空信息深度学习模型3D U-Net和Bi Conv LSTm对欧洲中期天气预报中心在中国陆地的2m气温预报数据进行订正,无需对每个格点和预报时效单独建模。使用Conv LSTm和EmOS作为基准模型。考虑样本较少且数据维数较高,将3D U-Net和Bi Conv LSTm改造为残差网络,在减少模型复杂度的同时提高泛化能力。对于3D U-Net,使用Bottleneck残差层提取特征,在跳跃连接中使用加法融合特征,网络输入通过残差连接到输出层中。对于Bi Conv LSTm,增加层数且每层输入通过加法融合了第一层输入和上一层的正反向隐藏状态。此外,采用网格搜索法确定网络的层数和通道数。实验结果表明,3D U-Net和Bi Conv LSTm显著地减少了集合预报的系统偏差,但时间距平相关系数(TCC)和空间距平相关系数(PCC)的提升较小。前16天内,相比于集合平均,3D U-Net和Bi Conv LSTm的mAE分别降低了40.0%和40.7%,RmSE分别降低38.2%和39.0%,PCC分别为0.461和0.464,TCC分别为0.628和0.631;16天后,mAE分别降低了23.3%和24.1%,RmSE分别降低了24.6%和22.5%。Bi Conv LSTm预报误差最小,其双向遍历序列的方式解决了Conv LSTm在前10天内误差较高的问题。总而言之,基于时空信息的深度学习订正模型能有效降低S2S气温预报的系统偏差。图25幅,表5个,参考文献78篇

关键词：延伸期预测 2m气温偏差订正深度学习

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

一种针对模式预报场的精细化插值新方法

大气科学 2024年第5期48卷 1879-1890页

作者：曾晓青曹勇王玉郭云谦国家气象中心北京100081

随着智能网格预报业务的深入发展,为了不断提高网格预报产品的时空精度和准度,同时让网格和站点预报产品保持一致性,通过研究提出一种既考虑了静态真实地形又考虑了大气动态垂直变率的快速插值方法(Fast Refinement Interpolation,简称F... 详细信息

随着智能网格预报业务的深入发展,为了不断提高网格预报产品的时空精度和准度,同时让网格和站点预报产品保持一致性,通过研究提出一种既考虑了静态真实地形又考虑了大气动态垂直变率的快速插值方法(Fast Refinement Interpolation,简称FRI),并选择2022年1月1日到2022年3月31日的ECmWF和CmAGFS、CmA-mESO三个模式的3~36 h预报产品作为试验数据,开展了个例天气过程试验、FRI参数选取试验和长期插值检验对比。从长期插值检验和个例试验来看,FRI方法相对双线性插值方法具有明显优势,空间上,FRI方法能提高近地面2 m气温的空间插值精度,插值结果更加符合地形变化情况,时间上,FRI方法较双线性插值方法的2 m气温插值结果准确率明显提高,特别是在具有复杂下垫面的中西部地区。方法中的修正参数还能被作为检验模式三维预报场垂直变率的一种指标。FRI方法插值快速高效,具有明确的物理解释意义,它的提出为更精准的预报近地面气象要素提供了重要理论支撑。

关键词：空间插值预报场插值 2m气温精细化预报全球和区域天气数值模式

两种高分辨率气温实况融合产品在四川省的质量评估

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

高原山地气象研究 2022年第1期42卷 109-116页

作者：蒋雨荷黄晓龙杜冰高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室成都610072 四川省气象探测数据中心成都610072

选取四川省156个国家级考核站、1282个区域考核站及1411个区域非考核站2019年8月1日~2020年7月31日的气温数据,利用相关系数、平均值误差、均方根误差等指标,评估了CLDAS(5 km×5 km)和HRCLDAS(1 km×1 km)两套气温实况融合产品在四川... 详细信息

选取四川省156个国家级考核站、1282个区域考核站及1411个区域非考核站2019年8月1日~2020年7月31日的气温数据,利用相关系数、平均值误差、均方根误差等指标,评估了CLDAS(5 km×5 km)和HRCLDAS(1 km×1 km)两套气温实况融合产品在四川省的适用性。结果表明:两套融合产品的相关性都很好,相对而言,午后的误差值较其余时刻偏大且代表性偏差,冬季的评估效果较差且为负平均值误差的低估值。地形与海拔对融合产品的影响较大,在地势起伏大的高海拔区域,误差值明显增大。两套融合产品在盆地中部评估效果最优,多呈现正平均值误差的高估值;盆地北部、西南部以及盆地-三州过渡带次之,呈现较小的负平均值误差的低估值;三州和攀枝花地区最差,为较大的负平均值误差的低估值。在评估效果较差的冬季与地形复杂的区域,1 km融合产品的评估效果明显优于5 km融合产品。

关键词： 2m气温实况融合产品对比评估

维普期刊数据库博看期刊

基于CmIP5资料的西南地区2020—2050年气温多模式集合预估

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

干旱气象 2018年第6期36卷 971-978页

作者：伍清蒋兴文谢洁朱桦中国气象局成都高原气象研究所/高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室四川成都610072 江苏省苏州市吴中区气象局江苏苏州215100 安徽省公共气象服务中心安徽合肥230031

利用1961—2005年西南地区2 m气温的观测资料及同期CmIP5的11个全球气候系统模式的历史模拟数据,对比分析模式模拟、统计降尺度方法模拟、多模式集合模拟、统计降尺度和多模式集合相结合方法模拟的西南地区及不同分区气温误差。结果表... 详细信息

利用1961—2005年西南地区2 m气温的观测资料及同期CmIP5的11个全球气候系统模式的历史模拟数据,对比分析模式模拟、统计降尺度方法模拟、多模式集合模拟、统计降尺度和多模式集合相结合方法模拟的西南地区及不同分区气温误差。结果表明统计降尺度方法和多模式集合方法都能有效降低模拟误差,多模式集合的模拟误差相对较小。选取多模式集合方法预估RCP4. 5中等偏低辐射强迫情景下2020—2050年西南地区2 m气温的变化,发现2020—2050年西南地区年平均及四季气温都呈显著上升趋势,冬季气温增幅相对较高,夏季相对较低;气温增幅较高的区域主要位于102°E以西,较低的区域位于四川西南部和云南西北部交界处。

关键词：西南地区 CmIP5 2m气温预估

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

哈密绿洲土地利用变化对区域环境的影响

干旱区研究 2018年第3期35卷 568-578页

作者：杜皓阳胡琪张弛邱源邵华潘涛金晓龙常红中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲国家重点实验室新疆乌鲁木齐830011 中国科学院大学北京100049 内布拉斯加大学林肯分校自然资源学院和地球与大气科学系美国林肯68583 石河子大学新疆石河子832000

中国干旱区绿洲在过去20 a经历了快速的城市化和农田扩张,为了探究该区域不同下垫面在＂荒漠-绿洲-城市＂演化过程中对区域自然环境以及气象要素的影响。以典型的哈密绿洲为研究区,利用WRF模式分别耦合2000年、2015年2期土地利用数据,... 详细信息

中国干旱区绿洲在过去20 a经历了快速的城市化和农田扩张,为了探究该区域不同下垫面在＂荒漠-绿洲-城市＂演化过程中对区域自然环境以及气象要素的影响。以典型的哈密绿洲为研究区,利用WRF模式分别耦合2000年、2015年2期土地利用数据,模拟对比分析夏季7月哈密绿洲土地利用变化前后区域自然环境要素的影响,采集的指标为2 m气温、2 m相对湿度、地表温度。研究表明：（1）哈密绿洲土地利用变化对气象要素的综合效应表现为：2 m气温升高1.2℃,相对湿度增加2%;（2）下垫面由绿洲转变为城市,2 m气温增加2.5～3℃,地温增加6～7.5℃,相对湿度减小4%～8%;（3）由荒漠变为城市,2 m气温增加1～2℃,地温增加3～6℃,相对湿度减小0～4%;（4）由荒漠变为绿洲,2 m气温降低1.5～4℃,地温降低0～7.5℃,相对湿度增加4%～16%。总体来看：在中国干旱区,城市化过程使该区域进一步变热和变干,与之相反,绿洲扩张使得区域具有变冷和变湿的趋势。

关键词： WRF 土地利用变化 2m气温 2m相对湿度地表温度哈密绿洲

2个数值模式在昆明地区气温预报中的准确率比较

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

安徽农业科学 2018年第10期46卷 140-144页

作者：邹阳王将云南省昆明市气象局云南昆明650034

从不同气候带地区和不同季节2个方面,对2012年3月—2013年2月24 h预报时效的ECmWF和T639模式2 m气温预报产品进行了日最高、最低气温的预报准确率、平均绝对误差研究。结果表明,2个数值模式2 m日最高、最低气温2℃误差的预报准确率明显... 详细信息

从不同气候带地区和不同季节2个方面,对2012年3月—2013年2月24 h预报时效的ECmWF和T639模式2 m气温预报产品进行了日最高、最低气温的预报准确率、平均绝对误差研究。结果表明,2个数值模式2 m日最高、最低气温2℃误差的预报准确率明显比1℃误差的预报准确率高。2 m日最高气温预报准确率,不同气候带地区均是ECmWF模式高于T639模式;ECmWF模式不同季节预报准确率从高到低依次为秋季、冬季、夏季、春季,T639模式不同季节预报准确率从高到低依次为秋季、夏季、冬季、春季。2 m日最低气温预报准确率,北亚热带和中亚热带地区均是T639模式高于ECmWF模式,南亚热带地区ECmWF模式高于T639模式;2个数值模式不同季节预报准确率趋势相同,从高到低依次为夏季、秋季、春季、冬季。

关键词： 2m气温预报准确率绝对误差检验

基于深度学习的福建区域2m温度预报订正研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的福建区域2m温度预报订正研究

作者：董振南京信息工程大学

学位级别：硕士

地面2m气温一直是人们日常生活生产中最关注的气象要素之一,对农业、交通运输业、服务业等领域产生重要的影响。现阶段主流的天气预报方法为数值天气预报,但是它的预报准确率受到诸多因素的影响。利用误差订正技术对数值预报产品进行解... 详细信息

地面2m气温一直是人们日常生活生产中最关注的气象要素之一,对农业、交通运输业、服务业等领域产生重要的影响。现阶段主流的天气预报方法为数值天气预报,但是它的预报准确率受到诸多因素的影响。利用误差订正技术对数值预报产品进行解释应用,是模式预报偏差的主要方法之一,核心思想是采用数理统计方法根据历史气温资料计算各种特征指标,归纳出规律性,对总体进行推断和预测。但是在实际应用中仍存在着计算时间长、统计工作量大、普适性差等问题。因此为了提高现有的模式预报温度的准确性,本文基于福州mOS格点客观化要素精细化预报(FZEC＿mOS)和中国气象局发布的陆面数据同化系统温度产品,利用传统温度订正方法和机器学习方法对模式预报温度进行订正,对比分析订正效果。主要包括以下三个方面的研究工作:(1)分析与处理实验数据。本文首先对FZEC＿mOS客观订正预报进行了检验评估,从均方根误差、平均绝对误差以及预报准确率三个指标分析模式的预报性能和系统偏差。随后对数据进行异常值剔除、数据清洗、数据的标准化,从而得到可靠的实验数据。(2)基于传统温度订正方法与深度学习模型订正方法的对比实验。在确定滑动双权重平均法的滑动周期和多层感知机模型的隐含层结点数后,分别构建和训练温度预报偏差订正模型,挖掘模式预报温度与实际温度之间潜在的的非线性关系,并对订正结果进行误差分析(3)基于卷积门控循环单元Conv GRU和CU＿Net结合的多要素协同订正模型。格点数据在空间上具有临近格点特征相似性的特点,时间上数值预报的前后误差也具有相关性。所以在上一实验的基础上,将模型替换为能充分利用空间特征信息的CU＿Net模型和对时间序列信息敏感的Conv GRU模型,结合“编码-解码”结构,对格点数据进行特征提取、特征还原。最终将四种订正方法的性能进行对比分析。

关键词：数值预报订正 2m气温深度学习

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

未来中国近海海冰变化特征的预估研究

海洋预报 2016年第5期33卷 1-8页

作者：祖子清凌铁军张蕴斐刘煜唐茂宁国家海洋环境预报中心国家海洋局海洋灾害预报技术研究重点实验室北京100081

基于耦合模式比较计划第五阶段(CmIP5)的全球气候预估数据,分析了黄、渤海区域内海表面2m气温的增量,并将该增量叠加在1978—2008年的再分析气象场上,驱动海冰-海洋耦合模式,对2015—2045年黄、渤海的海冰变化特征进行了预估。结果显示:... 详细信息

基于耦合模式比较计划第五阶段(CmIP5)的全球气候预估数据,分析了黄、渤海区域内海表面2m气温的增量,并将该增量叠加在1978—2008年的再分析气象场上,驱动海冰-海洋耦合模式,对2015—2045年黄、渤海的海冰变化特征进行了预估。结果显示:在RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5 4种排放情景下,辽东湾、渤海湾、莱州湾和黄海北部4个海湾的海冰均呈现显著减少的趋势。但随着排放增多,4个海湾的海冰并非单调的减少,而在RCP4.5下减少最多,RCP6.0和RCP8.5次之,RCP2.6最少。对4种情景下的海冰冰情进行平均,可以发现4个海湾结冰面积依次减少438、121、23和84 km2;结冰范围依次减少9、7、2和7 nmi(海里,1 nmi=1.852 km)。就整个黄、渤海而言,未来31a内结冰面积减少24%,结冰范围减少19%,持续天数缩短10%。

关键词：耦合模式比较计划第五阶段渤海和黄海北部未来海冰预估 2m气温