检索结果-南通市图书馆

基于高分辨率数值预报和深度学习的地面气温预报研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

高原气象 2024年第2期43卷 464-477页

作者：李浙华肖安郑丽君江西省上饶市气象局江西上饶334000 江西省气象台江西南昌330096 江西省气象局天气预报开放实验室江西南昌330096

基于2020-2021年的中国气象局(CMA)陆面数据同化系统(CLDAS)逐小时地面气温(T2m)产品,融合CMA上海快速更新循环数值预报(CMA-SH3)的T2m预报数据,构建深度学习语义分割模型(MT-Cunet),实现逐小时滚动更新的24 h T2m网格预报,并对2022年... 详细信息

基于2020-2021年的中国气象局(CMA)陆面数据同化系统(CLDAS)逐小时地面气温(T2m)产品,融合CMA上海快速更新循环数值预报(CMA-SH3)的T2m预报数据,构建深度学习语义分割模型(MT-Cunet),实现逐小时滚动更新的24 h T2m网格预报,并对2022年预报结果进行了检验评估。结果表明,在研究范围内,MT-Cunet在3~9 h时效订正效果最好,平均MAE和平均RMSE分别降低42.4%、40.89%;10~24 h时效的订正效果较好,平均MAE和平均RMSE分别下降26.7%、26.3%。低温(≤0℃)和高温(≥35℃)事件检验评估表明,MT-Cunet在高温预报整体表现为正偏差,而低温整体为负偏差,但误差幅度远低于CMA-SH3;空间尺度上,MT-Cunet能较大幅度减少复杂地形下的T2m预报误差,降低CMA-SH3的MAE离散度,使预报误差分布较为稳定。通过对2022年2月和3月的区域性增温、寒潮过程分别进行检验评估发现,MT-Cunet能较好预报出增(降)温转折时间和增(降)温幅度。在增温和寒潮过程中,MT-Cunet的MAE比CMA-SH3分别降低28.9%和33.8%,表明MT-Cunet模型在转折性天气过程中同样具有较好的预报能力。因此,利用可以快速增加预报样本数量的快速更新循环数值预报,经过语义分割深度学习模型客观方法订正,就能较大幅度降低数值模式预报误差,解决常规数值预报由于数据量太少,深度学习训练效果较差的问题,这对充分利用国产模式资源,更广泛地开展国产模式后处理和应用提出了一个新的思路。

关键词： CMA-SH3 CLDAS 2 m地面温度偏差订正深度学习

1961—2022年赣州市冬季气温时空变化及其对柑橘的影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中南农业科技 2024年第3期45卷 116-120页

作者：郭城玮华友郭鑫宇江西省赣县区气象局江西赣县341100 江西省赣州市气象局江西赣州341000

利用1961—2022年赣州市17个气象站冬季(12月至次年2月)逐日气温资料和统计分析方法,分析了赣州市冬季气温时空变化特征。结果表明,近62年赣州市冬季平均气温呈明显增温趋势,气候倾向率为0.28℃/10年,冬季平均气温在1995年出现了明显增... 详细信息

利用1961—2022年赣州市17个气象站冬季(12月至次年2月)逐日气温资料和统计分析方法,分析了赣州市冬季气温时空变化特征。结果表明,近62年赣州市冬季平均气温呈明显增温趋势,气候倾向率为0.28℃/10年,冬季平均气温在1995年出现了明显增温的突变;赣州市出现最低气温≤-5℃的年份较少,最低气温≤-3℃的天数呈明显减少趋势。近62年赣州市冬季极端最低气温呈明显上升趋势,气候倾向率为0.27℃/10年,极端最低气温≤-7、-5、-3℃出现的频率分别为8%、34%和79%;1980年前后冬季极端最低气温出现了明显增温的突变。根据赣州市冬季气温时空变化特征,柑橘越冬期存在不同程度的冻害风险,以东北部和西部的冻害风险最高。

关键词：冬季气温时空变化柑橘赣州市

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于有效积温法改进婺源油菜花期预报模型

中国农业气象 2024年第3期45卷 281-292页

作者：李春晖张晓芳蔡哲陶瑶田俊江西省农业气象中心南昌330096 江西省婺源县气象局婺源333200 江西省上饶市气象局上饶334000 江西省气象科学研究所南昌330096

基于1995-2022年婺源油菜观测资料和气象资料,分别以油菜现蕾、抽薹为起点,利用多元线性回归方法对基于有效积温法的油菜花期预报模型进行改进,建立了基于有效积温法模拟预报的普花期与实际日期误差天数的气象因子模型,以提高婺源花期... 详细信息

基于1995-2022年婺源油菜观测资料和气象资料,分别以油菜现蕾、抽薹为起点,利用多元线性回归方法对基于有效积温法的油菜花期预报模型进行改进,建立了基于有效积温法模拟预报的普花期与实际日期误差天数的气象因子模型,以提高婺源花期预报模型的精确度。利用模拟精度、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)对改进前后的模拟效果进行对比和评价。结果表明:(1)以0℃为有效积温阈值,以平均有效积温值为有效积温指标对油菜普花期进行初步预报,随普花期临近预报精度提高。(2)相关分析表明,气温是影响油菜普花期的主要气象因子,以2月中旬平均气温、最高气温和最低气温为自变量,以基于有效积温法模拟预报的普花期与实际日期的误差天数为因变量,建立的气象因子改进模型具有统计学意义且通过显著性检验。(3)分别对改进前后的预报模型进行检验和评价,两种方法建立的预报模型效果均较好,气象因子改进模型的模拟结果更优,提高了油菜普花期预报的准确度。以抽薹为起点的气象因子改进预报模型在油菜普花期预报方面精确度最高,可有效应用于油菜普花期预报。

关键词：油菜花期预报模型有效积温法多元线性回归

基于LightGBM机器学习算法的江西气温短期预报模型研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

高原气象 2024年

作者：孙康慧肖安夏侯杰江西省气象台江西省气象局天气预报开放实验室

为进一步提高站点气温的预报精度，增强对极端气温的预报能力，本研究利用2017-2019年江西省91个国家站地面观测数据和ECMWF模式高空和地面预报数据，基于LightGBM机器学习算法和MOS预报框架，建立了江西省24 h国家站日最高（低）气温... 详细信息

为进一步提高站点气温的预报精度，增强对极端气温的预报能力，本研究利用2017-2019年江西省91个国家站地面观测数据和ECMWF模式高空和地面预报数据，基于LightGBM机器学习算法和MOS预报框架，建立了江西省24 h国家站日最高（低）气温预报模型。2020年评估结果表明：LightGBM模型日最高（低）气温预报和观测变化趋势一致，年平均预报效果优于ECMWF、 CMA-SH9、 CMA-GFS三家数值模式、 RF和SVM两种机器学习产品以及主观订正产品。从预报误差的时空分布来看，模型冬、春季日最高（低）气温预报误差略大于夏、秋季；日最高气温预报误差呈现“南大北小、周边大于中心”的空间分布特征，日最低气温则与之大致相反。从重要天气过程来看，在高温过程中，LightGBM模型在七种产品中预报效果最优；在强冷空气过程中，LightGBM模型预报效果仍优于三家数值模式产品和另外两种机器学习模型，但日最低气温预报效果不如主观订正产品。针对强冷空气过程中低温预报误差进行简单经验订正后，模型低温预报效果与主观订正产品接近。模型重要性分析显示临近地面观测特征对模型建立也有较大贡献，该结果可以为模式改进和气温预报产品研发提供参考。目前，LightGBM模型气温预报产品已应用于江西省气象业务。

关键词：气温预报 ECMWF 机器学习 LightGBM 预报效果评估

基于CMA-GD模式的江西蜜柚冻害精细化预警技术开发

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

中国南方果树 2024年第5期53卷 1-10页

作者：杨爱萍李翔翔张瑛吴茵李健江西省农业气象中心南昌330096 江西省农业技术推广中心南昌330096 江西省新余市气象局江西新余338000

通过将蜜柚受冻温度指标与冻害防御措施气象指标相结合的策略,构建了蜜柚冻害预警气象等级指标,进而应用CMA-GD模式(华南区域中尺度数值模式)的江西省智能网格预报区域2 m气温逐小时预报产品,对2020/2021年度越冬期江西蜜柚冻害进行预... 详细信息

通过将蜜柚受冻温度指标与冻害防御措施气象指标相结合的策略,构建了蜜柚冻害预警气象等级指标,进而应用CMA-GD模式(华南区域中尺度数值模式)的江西省智能网格预报区域2 m气温逐小时预报产品,对2020/2021年度越冬期江西蜜柚冻害进行预警试验,分析基于CMA-GD模式开展逐小时蜜柚冻害预警的可行性。结果表明,构建的蜜柚越冬期冻害气象等级指标能反映蜜柚实际受冻症状和冻害程度;基于CMA-GD模式的蜜柚冻害等级预警产品,能提前3 d比较准确地捕捉到冻害发生发展的变化过程,可为启动蜜柚冻害预警、提前掌握蜜柚冻害程度较重时间节点和蜜柚冻害发生发展阶段提供科技支撑。

关键词：蜜柚冻害逐小时格点预报 CMA-GD模式

维普期刊数据库博看期刊

滇中地区不同影响系统下3次短时强降水过程的大气环境特征和雷达特征分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

高原气象 2024年第1期43卷 166-183页

作者：周泓闵颖许彦艳纳丽佳业红伟云南省玉溪市气象局云南玉溪653100 云南省气象局气象台云南昆明650034 云南省普洱市气象局云南普洱665000

利用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料、逐时和逐5 min自动站降水资料以及昆明CINRAD/CC多普勒雷达资料,针对滇中地区2021年主汛期不同影响系统下的3次短时强降水过程,对比分析了降水特征、环流形势、大气环境特征以及雷达回波的... 详细信息

利用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料、逐时和逐5 min自动站降水资料以及昆明CINRAD/CC多普勒雷达资料,针对滇中地区2021年主汛期不同影响系统下的3次短时强降水过程,对比分析了降水特征、环流形势、大气环境特征以及雷达回波的结构、形状、演变的基本特征。结果表明:3次短时强降水过程影响系统差异主要在于500 hPa天气系统不同,700 hPa都有切变线影响,但是形成原因各异,地面均有辐合线或弱冷锋配合。3次过程的环境条件在不稳定层结、近地层水汽、垂直风切变方面与中国其他地区短时强降水发生的环境条件具有一致性,但是在大气整层可降水量、对流有效位能、SWEAT指数等方面存在明显差异。对流回波的形状有点状回波、块状回波、带状回波、絮状回波等。对流风暴分为高质心型、低质心型以及混合型;短时强降水有单独出现某种对流风暴类型的阶段,也有多种对流风暴类型同时出现的阶段;CAPE值和SWEAT指数与对流风暴类型具有一定的相关关系。强回波剖面呈柱状结构或者塔状结构,35 dBz强回波接地,而没有悬垂特征。短时强降水多产生于长时间停滞型或移动缓慢型的对流回波,还有部分短时强降水产生于“列车效应”中。短生命周期的单体生消形成的短时强降水持续时间绝大部分在1 h以内,但是单体合并组织和反复生消或者“列车效应”形成的短时强降水持续时间常在1~3 h。高质心型对流风暴产生的瞬时雨强可达10 mm·(5min)-1以上,低质心型和混合型对流风暴可产生的雨强范围较大,大多在3~10 mm·(5min)-1,少数也可达到10 mm·(5min)-1以上。

关键词：短时强降水环流形势大气环境条件雷达回波特征

基于多源数据的巢湖蓝藻水华时空分布及驱动因素分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

环境科学 2024年第5期45卷 2694-2706页

作者：金晓龙邓学良戴睿徐倩倩吴月范裕祥合肥市气象局合肥230041

富营养化和有害藻类水华暴发是全世界淡水湖泊共同面临的生态环境问题之一.巢湖作为典型的内陆淡水湖泊,其富营养化水平和蓝藻水华暴发面积常年居高不下,且在各湖区表现为一定的时空分布差异.为认识和了解不同阶段巢湖蓝藻水华发生和发... 详细信息

富营养化和有害藻类水华暴发是全世界淡水湖泊共同面临的生态环境问题之一.巢湖作为典型的内陆淡水湖泊,其富营养化水平和蓝藻水华暴发面积常年居高不下,且在各湖区表现为一定的时空分布差异.为认识和了解不同阶段巢湖蓝藻水华发生和发展基本规律,利用巢湖水上综合观测平台和卫星遥感等多源数据,获得2015~2020年水体中藻密度和水华面积的时空分布信息,并采用基于增强回归树的机器学习算法,定量评估不同阶段各环境因子对蓝藻水华影响的重要程度及相互作用关系.结果表明:(1)巢湖蓝藻水华表现出较大的季节变化特征,蓝藻细胞在春季开始复苏,主要在巢湖西半湖和沿岸地区形成轻度水华,水体藻密度在夏、秋季达到最大,该季节发生中等程度以上的水华频率较高.(2)非暴发期间,巢湖藻密度变化受物理和化学因素影响较大,二者对解释藻密度方差变化的贡献率可达80.3%,水体中高浓度溶解氧、弱碱性pH值(7.2~7.6)和适宜水温(3℃)是藻类细胞生长繁殖的有利环境条件,巢湖蓝藻水华首次暴发一般在气温稳定通过7℃初日11 d前后出现.(3)暴发期内,巢湖蓝藻水华发生主要受藻类生物量和气象条件的综合影响,气温、藻密度、日照时数和风速的累计贡献率为95%,各因子均存在一个有利于蓝藻水华发生的最适区间.多因子交互作用分析结果显示,在水体藻密度大、气温适宜和微风的综合作用下,巢湖蓝藻水华发生概率较高.上述研究成果分析和揭示了不同阶段巢湖蓝藻水华的时空分布特征及其主导影响因子,可为巢湖蓝藻水华防控和预测、预警提供科学依据.

关键词：蓝藻水华时空变化巢湖影响因素驱动分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一次弱天气背景下浙江局地暖区暴雨成因分析

气象 2024年第2期50卷 170-180页

作者：沈晓玲冯博李锋徐一平浙江省绍兴市气象局绍兴312000 浙江省绍兴市柯桥区气象局柯桥312030 浙江省诸暨市气象局诸暨311800

利用多源观测资料及ERA5(0.25°×0.25°)再分析资料,对2021年6月9日夜里浙江首场梅汛期局地暖区暴雨的降水成因进行了诊断分析。结果表明:此次过程环流形势与典型梅雨完全不同,属于弱天气背景下的局地暖区暴雨;南海低压和西太平洋副热... 详细信息

利用多源观测资料及ERA5(0.25°×0.25°)再分析资料,对2021年6月9日夜里浙江首场梅汛期局地暖区暴雨的降水成因进行了诊断分析。结果表明:此次过程环流形势与典型梅雨完全不同,属于弱天气背景下的局地暖区暴雨;南海低压和西太平洋副热带高压之间东南气流的维持,为暴雨区提供充沛的水汽来源,925 hPa超低空偏南风急流的加强有利于低层增温增湿,不稳定层结加剧,暴雨区位于急流轴左侧;整层高湿背景及较低的自由对流高度导致的弱抬升条件就能触发对流,中高层气旋性辐合旋转加强使暴雨加强,较厚的暖云层有利于提高降水效率;地面中尺度辐合带的生成激发了初始对流,其维持和加强不断激发对流云团生成,产生列车效应,导致暴雨形成。龙门山小尺度地形有利于东南气流在迎风坡强迫抬升,对流加强,且垂直速度的发展程度与地形有较好的对应关系,地形高度越高,激发的垂直速度越强。

关键词：暖区弱天气背景超低空急流地形

江西南昌站大气CH_(4)浓度变化及区域输送研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

地球化学 2024年第2期53卷 204-211页

作者：冯敏玉刘分龙夏玲君许怡欣甘瑞杰邓超江西省南昌市气象局江西南昌330038 九江学院经济学院江西九江332005 江西省生态气象中心江西南昌330096

基于南昌温室气体站2018年12月~2020年11月连续在线监测的CH_(4)浓度数据,对大气CH_(4)浓度变化及区域输送进行研究,结果表明:研究期间南昌站大气CH_(4)的平均浓度为2389×10^(-9),CH_(4)浓度日变化呈现夜间高、白昼低的特征,夏、秋季大... 详细信息

基于南昌温室气体站2018年12月~2020年11月连续在线监测的CH_(4)浓度数据,对大气CH_(4)浓度变化及区域输送进行研究,结果表明:研究期间南昌站大气CH_(4)的平均浓度为2389×10^(-9),CH_(4)浓度日变化呈现夜间高、白昼低的特征,夏、秋季大气CH_(4)浓度高于冬、春季,春季振幅最小(404×10^(-9)),秋季振幅最大(621×10^(-9))。大气CH_(4)浓度年内变化呈现双峰曲线,3月、11月为谷值,9月、12月为峰值。2020年大气CH_(4)浓度比2019年同期低。ENE风向的CH_(4)浓度较高,在夏季高达3064×10^(-9)。混合单粒子拉格朗日综合轨迹(HYPLIT)模型聚类分析表明,春、秋季大气CH_(4)浓度主要受中长距离气团输送的影响,夏季主要受短距离气团输送的影响,冬季受短距离和长距离气团输送的共同影响。

关键词：温室气体甲烷浓度变化 HYPLIT模型南昌