抽查舔水白紧大视频,冲喜娘子超甜哒 激情五月,亚洲黄色图片偷拍网站,亚洲三级黄片免费播放,91在线观看喷潮红桃,日韩精品在线观看一区二区,久久久久久久久久久久黄色片子,日产精品99久久久久久久久,欧洲亚洲另类图片小说

摘要:利用1979—2021年ERA5再分析資料,分析了盛夏西太平洋副熱帶高壓(簡稱西太副高)北跳異常特征,研究了不同傳播方向的熱帶大氣低頻信號(hào)對(duì)盛夏西太副高北跳異常的可能影響,探討了西太副高北跳異常對(duì)我國東部地區(qū)夏季氣候的影響。結(jié)果表明:盛夏期間,在西太副高北跳偏早年的北跳之前三候里,海洋性大陸地區(qū)和西太平洋低緯度地區(qū)的OLR場表現(xiàn)為異常的低頻對(duì)流抑制逐漸北傳和西北傳,伴隨著對(duì)流層低頻非絕熱加熱負(fù)異常傳播到副熱帶地區(qū),從而在副熱帶到中緯度西北太平洋呈現(xiàn)出低頻正位勢高度異常,有利于盛夏期間西太副高北跳。在盛夏西太副高北跳偏晚年的北跳之前三候里,副熱帶西太平洋OLR為對(duì)流抑制異常的逐候增強(qiáng)并西北傳,對(duì)應(yīng)的對(duì)流層非絕熱加熱負(fù)異常也逐漸西北傳,并激發(fā)出北太平洋上空的低頻波列,該低頻波列中的中緯度異常反氣旋西移,有利于西太副高北跳。在盛夏西太副高北跳偏早年,我國長江以北地區(qū)更易出現(xiàn)極端高溫,東北、黃淮和江南地區(qū)更易發(fā)生持續(xù)性強(qiáng)降水;在偏晚年,我國西南和江南地區(qū)更易出現(xiàn)極端高溫,長江中下游地區(qū)更易出現(xiàn)強(qiáng)度更強(qiáng)的持續(xù)性強(qiáng)降水事件。

摘要:基于1998—2017年海南島地區(qū)18個(gè)臺(tái)站逐日降水觀測數(shù)據(jù)、TRMM逐日降水?dāng)?shù)據(jù)和ERA5再分析數(shù)據(jù)集等資料,使用資料統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)值模式模擬等方法,對(duì)海南島地區(qū)秋汛期形成原因進(jìn)行了研究。觀測分析表明,海南島地區(qū)的降水隨季節(jié)的變化與華南及同緯度帶的其他地區(qū)存在顯著差異,降水季節(jié)峰期出現(xiàn)在秋季,主要集中于9—10月。秋季,西南夏季風(fēng)開始向東北冬季風(fēng)轉(zhuǎn)換,受其影響,海南島地區(qū)上空處于偏東氣流帶中,秋汛期降水分布明顯東多西少,且降水中心位于山前迎風(fēng)坡一側(cè),東風(fēng)氣流在鐘形地形的阻擋抬升作用下,致使其東部降水增多。此時(shí)秋季南海海表溫度仍較高,有利于維持和增強(qiáng)海南島秋季降水。通過WRF v4.3(Weather Research and Forecast Version 4.3)一系列的數(shù)值敏感性試驗(yàn),驗(yàn)證了海南島地形、海陸熱力差異及南海較高的海溫對(duì)海南島秋汛期的形成起著決定性作用。

摘要:基于青藏高原逐日積雪深度和地表太陽輻射、逐月氣溫和降水量資料,利用多種統(tǒng)計(jì)方法,分析了該地區(qū)近幾十年雪深變化特征及其與氣象因素的關(guān)系。結(jié)果表明:高原積雪深度在1970s和1980s總體呈現(xiàn)顯著增加的趨勢,1990s中期之后開始減少,2000年后高原雪深仍然以減少為主,顯著減少區(qū)域位于羌塘高原,顯著增加區(qū)域位于喜馬拉雅山脈、喀喇昆侖山以及高原中東部高海拔地區(qū)。雪深由少雪期到多雪期的突變時(shí)間主要處于1960s中期至1970s初,由多雪期到少雪期突變時(shí)間主要處于1990s末期至2000s初。青藏高原西部地區(qū)雪深存在13~17 a左右的周期變化,而東部地區(qū)存在3~7 a左右的周期變化。地表太陽輻射的減少是高原1970s和1980s積雪增加的主要因素,兩者呈現(xiàn)較為顯著的負(fù)相關(guān),1990s中后期氣溫的顯著增加是積雪減少的主要因素,兩者呈負(fù)相關(guān)性,降水量與積雪整體呈正相關(guān)性,在溫度相對(duì)較低,地表太陽輻射較低的情況下,降水量的增減對(duì)積雪的影響更明顯。

摘要:利用GPM_3IMERGM降水產(chǎn)品、地面加密自動(dòng)站資料、黑體亮度溫度(Blackbody Brightness Temperature, TBB)和ERA5再分析資料,研究臺(tái)風(fēng)“煙花”登陸浙江前后強(qiáng)降水雨帶變化特征及其成因。結(jié)果如下:(1)臺(tái)風(fēng)“煙花”登陸前后降水強(qiáng)度減弱慢,強(qiáng)降水雨帶分布不對(duì)稱,登陸前強(qiáng)降水中心在北側(cè),且存在外圍強(qiáng)降水雨帶,登陸后強(qiáng)降水中心轉(zhuǎn)至東側(cè)并出現(xiàn)尾部雨帶;(2)臺(tái)風(fēng)“煙花”引導(dǎo)氣流弱、移速慢,臺(tái)風(fēng)“查帕卡”和 “尼伯特”加強(qiáng)水汽輸送,使得“煙花”強(qiáng)度減弱緩慢,維持強(qiáng)降水;“煙花”登陸前水汽輸送主要來自南海,登陸后主要來自東側(cè)西太平洋,有利于降水中心向東偏移;(3)垂直風(fēng)切變的變化與臺(tái)風(fēng)“煙花”雨帶中心移動(dòng)有較好對(duì)應(yīng)關(guān)系,雨帶中心一般位于順切變左側(cè)或順切變方向;臺(tái)風(fēng)“煙花”登陸前垂直散度場結(jié)構(gòu)向北傾斜,臺(tái)風(fēng)區(qū)域內(nèi)的上升運(yùn)動(dòng)自北向南減弱,登陸后散度場結(jié)構(gòu)向東傾斜,上升運(yùn)動(dòng)自東向西減弱,臺(tái)風(fēng)降水中心逐漸從北側(cè)移至東側(cè);(4)臺(tái)風(fēng)“煙花”登陸前的外圍雨帶受到杭州灣地形輻合和龍門山地形抬升作用影響,登陸后的尾部雨帶主要與海岸線附近的摩擦輻合和四明山地形抬升有關(guān)。

摘要:利用四維變分同化系統(tǒng)對(duì)ERA5再分析資料、地面站觀測資料和天氣雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行同化,得到了新疆伊犁河谷2016年6月17日一次對(duì)流性降水全生命史的高時(shí)空分辨率全變量分析場,并利用其對(duì)對(duì)流系統(tǒng)的觸發(fā)和發(fā)展機(jī)制進(jìn)行了分析。結(jié)果表明:此次降水過程發(fā)生在“兩槽兩脊”背景環(huán)流形勢下,中亞低渦截?cái)嗔讼蛐陆斔偷募骨拔鞅睔饬?使西南氣流與西北氣流在新疆中部輻合,為降水提供良好的背景條件。伊犁地區(qū)南北被高山包圍,產(chǎn)生狹管效應(yīng),吹入的西風(fēng)風(fēng)速增大,激發(fā)了滾渦,使上升氣流位置氣塊不斷升高,最終形成多個(gè)對(duì)流單體,產(chǎn)生降水。對(duì)流單體前進(jìn)過程中受到山地阻擋減速,與后續(xù)單體發(fā)生合并,使對(duì)流增強(qiáng),造成降水的加強(qiáng)。隨著地形繼續(xù)抬升,對(duì)流消亡。

摘要:本文收集并統(tǒng)計(jì)了2007—2021年熱帶氣旋(Tropical Cyclone, TC)影響下蘇皖地區(qū)的65次龍卷記錄,其中TC(登陸)龍卷24次,TC(海上)龍卷41次。江蘇龍卷多于安徽,呈南多北少分布,低海拔平原郊區(qū)為易發(fā)地帶,7、8月的午后至傍晚為易發(fā)時(shí)段。登陸TC引發(fā)龍卷時(shí),強(qiáng)度級(jí)別主要為熱帶低壓和熱帶風(fēng)暴,多以西北向路徑在福建及浙江沿海登陸,龍卷多出現(xiàn)在以TC為中心300~550 km的東北象限,該區(qū)域內(nèi)存在中等強(qiáng)度的不穩(wěn)定能量、強(qiáng)的低層切變以及大的風(fēng)暴相對(duì)螺旋度和能量螺旋度。海上TC引發(fā)龍卷時(shí)的強(qiáng)度級(jí)別主要以熱帶風(fēng)暴、強(qiáng)熱帶風(fēng)暴和臺(tái)風(fēng)為主,有3種主要移動(dòng)路徑:偏西路徑、西北路徑和偏北路徑。TC(海上)龍卷發(fā)生時(shí)TC多在25°N以南,此時(shí)蘇皖地區(qū)受副高和TC的共同影響,西南暖濕氣流不斷輸送,配合中緯度的低槽活動(dòng),冷暖空氣對(duì)峙,有利于龍卷生成,雖動(dòng)力條件弱于TC(登陸)龍卷,但熱力條件更好,能量螺旋度值較大。

摘要:本文利用1959—2015年鄱陽湖老爺廟水域及其周邊6個(gè)氣象站的逐日觀測資料、鄱陽湖星子自動(dòng)氣象站逐小時(shí)觀測資料、歷史天氣圖及臺(tái)風(fēng)路徑資料,對(duì)1973—2014年8次老爺廟水域沉船事件的氣象條件進(jìn)行分析,得到以下結(jié)論:(1)老爺廟水域的風(fēng)速和風(fēng)向與地形及特定天氣系統(tǒng)密切相關(guān),風(fēng)場變化復(fù)雜,大風(fēng)較多;(2)8次沉船事件都與大風(fēng)有關(guān),分別發(fā)生在冬半年冷空氣(冷高壓)與鋒面等主要天氣系統(tǒng)過境和夏半年易受熱帶氣旋影響的時(shí)段,且冷空氣的強(qiáng)弱與事故無明顯關(guān)聯(lián);(3)老爺廟水域的大風(fēng)易形成較大的浪高,8次事件的最大可能浪高均超過1 m,突發(fā)風(fēng)浪是導(dǎo)致航船失事的重要原因;(4)老爺廟水域大風(fēng)及風(fēng)向的變化頻繁,由此引起的波浪突然改變?cè)龃罅死蠣攺R水域船舶航行的風(fēng)險(xiǎn)。

摘要:為彌補(bǔ)常規(guī)探空信息時(shí)空密度不足及新型觀測資料準(zhǔn)確度低的問題,本文利用地基遙感設(shè)備(風(fēng)廓線雷達(dá)和微波輻射計(jì))數(shù)據(jù)及地面自動(dòng)站數(shù)據(jù)構(gòu)建了本地比濕垂直廓線;旨在探究不同降水類型下大氣可降水量的變化趨勢相對(duì)實(shí)況降水的時(shí)間提前量和量級(jí)相關(guān)性,利用比濕廓線計(jì)算了大氣可降水量(Perceptible Water,PW)。結(jié)果表明:超過80%的降水過程在降水發(fā)生前存在PW急升的情況;PW、ΔPW對(duì)降水開始及峰值具備時(shí)間節(jié)點(diǎn)的可預(yù)報(bào)性,PW達(dá)到峰值后2 h內(nèi)出現(xiàn)降水的可能性最大;ΔPW峰值與雨強(qiáng)峰值量級(jí)呈正相關(guān)性,二者相關(guān)系數(shù)為0.77。初步研究表明,高分辨率的大氣可降水量信息可作為短期臨近預(yù)報(bào)分析的序列資料,可為降水預(yù)報(bào)時(shí)間和量級(jí)的判斷提供依據(jù)。

摘要:由于微波輻射計(jì)低頻通道的非保護(hù)性,亮溫觀測會(huì)受到主動(dòng)傳感器的信號(hào)污染,被稱為無線電頻率干擾(Radio-Frequency Interference, RFI)。RFI信號(hào)降低了亮溫觀測資料及其反演產(chǎn)品的準(zhǔn)確度。我國近期發(fā)射的風(fēng)云三號(hào)G星(FY-3G)搭載了微波成像儀—降水型(Microwave Radiation Imager-Rainfall Mission, MWRI-RM),在10.65~183.00 GHz的頻率范圍內(nèi)設(shè)有17個(gè)通道,對(duì)地球大氣進(jìn)行被動(dòng)遙感探測。在沒有RFI影響情況下,不同通道亮溫觀測具有高度相關(guān)性。利用這一特點(diǎn),采用標(biāo)準(zhǔn)化主成分分析法,可識(shí)別FY-3G MWRI-RM亮溫觀測資料中RFI的發(fā)生位置和強(qiáng)度。與風(fēng)云三號(hào)A/B/C/D/星(FY-3A/B/C/D)不同,FY-3G MWRI-RM可以在不同時(shí)間觀測到地球同一地點(diǎn)。因此,還可以研究RFI是否有日變化特征。結(jié)果表明,RFI信號(hào)確實(shí)存在于MWRI-RM的低頻通道10.65 GHz亮溫觀測資料中,在中國和歐洲都有集中或零散分布區(qū)域,并且呈現(xiàn)日變化特征,RFI強(qiáng)度在白天普遍大于夜間。

摘要:利用Ka波段毫米波雷達(dá)、風(fēng)廓線雷達(dá)資料和再分析數(shù)據(jù),對(duì)大興機(jī)場兩次出現(xiàn)冰粒的降水天氣過程進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果表明:(1)環(huán)流形勢都是高空槽過境,中層有西南急流且水汽充沛,但近地層的大氣環(huán)境差異較大。(2)兩次過程云頂高度超過-10 ℃線高度,是冰相融化機(jī)制,大氣垂直環(huán)境并非都為“冷—暖—冷”的特點(diǎn),也存在上冷下暖的情況。(3)降水粒子的非單一性造成線性退極化比L_dr在0 ℃層以下的值不僅大于非冰粒階段,更遠(yuǎn)大于0 ℃層之上,其特征不受降水強(qiáng)度影響。(4)反射率因子表現(xiàn)為0 ℃層及以下強(qiáng)度明顯強(qiáng)于0 ℃層之上,主要由降水強(qiáng)度引起變化,其特征和粒子相態(tài)相關(guān)性較小。(5)兩次過程中粒子的下落速度和速度譜寬特征呈相反趨勢,在冰粒階段其特征都處于雨雪間過渡數(shù)值的范圍。同時(shí)風(fēng)廓線雷達(dá)的冰粒階段垂直速度特征也和毫米波雷達(dá)速度特征相符合。

摘要:雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和區(qū)劃是當(dāng)前全國第一次自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)普查工作的重要內(nèi)容。針對(duì)試點(diǎn)區(qū)縣普查中發(fā)現(xiàn)的《雷電災(zāi)害調(diào)查與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)規(guī)范》中指標(biāo)選取、指標(biāo)空間精細(xì)度等方面存在的值得商榷和改進(jìn)之處,本文提出以下優(yōu)化方案:(1)致災(zāi)危險(xiǎn)性因子選取優(yōu)化:致災(zāi)危險(xiǎn)性因子僅使用閃電定位觀測數(shù)據(jù)。(2)承災(zāi)體暴露度因子空間尺度精細(xì)化:采用1 km×1 km高精度人口和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)直接進(jìn)行柵格計(jì)算,而不是采用行政區(qū)域均值。(3)承災(zāi)體脆弱性因子選取優(yōu)化:引入了承災(zāi)體類型因子,反映出不同承災(zāi)體類型的雷電災(zāi)害脆弱性和易損性的顯著不同;將場所的防雷裝置設(shè)計(jì)審核和按期檢測情況作為防雷減災(zāi)能力考量指標(biāo)。同時(shí),本文以常州市金壇區(qū)為例,使用該技術(shù)方案進(jìn)行了雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃并與規(guī)范進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明此方案更加科學(xué)、合理,反映了評(píng)估區(qū)域承災(zāi)體的雷電災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)特征,也更加符合本次普查和評(píng)估區(qū)劃工作精準(zhǔn)施策、針對(duì)性開展防雷減災(zāi)工作的初衷。

摘要:本文使用雷達(dá)拼圖網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)據(jù)和自動(dòng)識(shí)別軟件,采用圖像識(shí)別技術(shù)與方法,對(duì)2022年3月14日冰雹回波特征進(jìn)行識(shí)別與檢驗(yàn)。結(jié)果表明:(1)冰雹發(fā)生在200 hPa高空出流區(qū)、500 hPa南支槽和風(fēng)切變、850 hPa低渦和切變線、地面輻合線和西南倒槽天氣形勢中,以及CAPE值較大、逆溫層較強(qiáng)、“上干下濕”、0 ℃層較低等環(huán)境條件下。(2)冰雹以微型超級(jí)單體(Micro supercell)回波為主,有時(shí)孤立存在,有時(shí)在回波群、回波帶之中?；夭◤?qiáng)度≥60 dBZ,最小強(qiáng)回波面積≥18 km²(微型超級(jí)單體),最大≥180 km²(經(jīng)典超級(jí)單體),強(qiáng)回波梯度≤6 km,具有明顯的云砧回波結(jié)構(gòu)。(3)自動(dòng)識(shí)別強(qiáng)回波邊緣的算法采用DBSCAN聚類算法(DBSCAN Clustering Algorithm)和散點(diǎn)輪廓算法(Scatter Contour Algorithm)相結(jié)合。每10 min 一次可同時(shí)識(shí)別出多個(gè)強(qiáng)回波,最多有19個(gè)之多。(4)經(jīng)典超級(jí)單體個(gè)例都出現(xiàn)在≥65 dBZ的回波核中,最強(qiáng)為73 dBZ。強(qiáng)回波梯度最小為1 km,最大為5.66 km,多數(shù)云砧回波在1∶1~1∶3。(5)通過對(duì)另外4次冰雹回波的識(shí)別與實(shí)踐檢驗(yàn),結(jié)果顯示此識(shí)別方法效果較好。

摘要:利用CFSv2長序列回報(bào)資料和近6 a實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)數(shù)據(jù),系統(tǒng)分析了模式對(duì)浙江短中期(Short-medium Range,SMR, 1~10 d)和延伸期(Extended Range,ER, 11~30 d)逐日降水的預(yù)測性能,并基于系統(tǒng)誤差訂正(Systematic Bias Correction,SBC)技術(shù)開展了解釋應(yīng)用。結(jié)果表明:(1)模式回報(bào)技巧在SMR時(shí)段快速衰減,而在ER時(shí)段的衰減明顯趨緩;SMR時(shí)段的相關(guān)系數(shù)遠(yuǎn)高于ER時(shí)段,但這兩個(gè)時(shí)段的均方根誤差較為接近;(2)從季節(jié)演變來看,模式技巧在秋冬季較高而在春夏季相對(duì)較低;(3)模式回報(bào)結(jié)果表現(xiàn)出顯著的系統(tǒng)性偏差,這一偏差在各個(gè)起報(bào)日(提前1~30 d起報(bào))中穩(wěn)定存在,采用SBC技術(shù)開展解釋應(yīng)用,發(fā)現(xiàn)訂正后模式的回報(bào)技巧在ER時(shí)段顯著提升;(4)進(jìn)一步將SBC技術(shù)應(yīng)用于實(shí)時(shí)預(yù)報(bào),發(fā)現(xiàn)實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)的技巧也得到了一定的改善,且ER時(shí)段的改進(jìn)效果更為顯著。

摘要:本文以四川省2021年7月14日20時(shí)—15日20時(shí)(北京時(shí),下同)的暴雨過程為例,利用SAL(Structure-Amplitude-Location)檢驗(yàn)方法定量分析了CMA-GFS、CMA-MESO、CMA-EPS、EC和 EC-EPS共5個(gè)模式對(duì)雨帶結(jié)構(gòu)、強(qiáng)度、位置預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性,并進(jìn)一步評(píng)估了各模式在四川省主汛期(7月)的空間預(yù)報(bào)性能,并對(duì)強(qiáng)降水過程預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性進(jìn)行了分析。結(jié)果表明:(1) SAL方法可以直觀地為預(yù)報(bào)員提供數(shù)值模式對(duì)降水結(jié)構(gòu)、強(qiáng)度、位置的預(yù)報(bào)效果;(2) EC模式對(duì)暴雨預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性最高,CMA-MESO對(duì)雨帶位置的預(yù)報(bào)有很好的參考價(jià)值;(3)在實(shí)際預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中,強(qiáng)降水可參考CMA-MESO模式適當(dāng)將EC模式強(qiáng)降水落區(qū)進(jìn)行調(diào)整,并對(duì)降水量級(jí)進(jìn)行訂正。

摘要:本文首先分析隨機(jī)誤差、初始誤差和模式參數(shù)誤差對(duì)建立的單變量非線性交叉預(yù)測誤差模式(Nonlinear Cross Prediction Error,NCPE)的極端天氣延伸期預(yù)報(bào)敏感性,及不同氣象要素場對(duì)延伸期預(yù)報(bào)的敏感性,再利用可降水、溫度、位勢高度資料建立多混沌變量耦合的模式(Multivariate NCPE,MNCPE),深入對(duì)比分析兩種模式延伸期預(yù)報(bào)特征。結(jié)果表明:隨機(jī)誤差和初始誤差的比率量級(jí)差異會(huì)影響NCPE模式的延伸期預(yù)報(bào)特征,存在臨界值效應(yīng);而針對(duì)參數(shù)誤差,合適的相空間維m能較好表征吸引子的局部細(xì)節(jié)。不同氣象要素場對(duì)暴雨、臺(tái)風(fēng)等災(zāi)害天氣延伸期預(yù)報(bào)的敏感性也表現(xiàn)不一。耦合多變量的MNCPE模式,相比單變量NCPE,能更完備表征混沌吸引子局部結(jié)構(gòu)的動(dòng)力特征,降低10~30 d延伸期預(yù)報(bào)的不確定性。

摘要:為了解不同微物理方案對(duì)青海高原地區(qū)夏季降水過程模擬的影響,利用WRF模式和NCEP再分析資料,選取Lin方案、WSM6方案和New Thompson 方案等3種微物理過程參數(shù)化方案,模擬了青海高原地區(qū)2017年夏季一次典型降水過程,并結(jié)合探空、降水等觀測資料對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行了探討。結(jié)果表明:WRF模式3種微物理參數(shù)化方案對(duì)溫度廓線的模擬表現(xiàn)出較好的一致性,且均與實(shí)況接近,但對(duì)不同區(qū)域相對(duì)濕度廓線的模擬能力有明顯差異;3種微物理參數(shù)化方案均能模擬出本次降水的主要走向、雨帶及強(qiáng)降水中心,但模擬的雨帶和強(qiáng)降水中心位置較實(shí)況偏東且局部雨量偏大;WSM6方案對(duì)降水空間分布的模擬與實(shí)況最接近,WSM6 和New Thompson 方案模擬的降水偏差均略小于Lin方案;3種方案降水模擬結(jié)果中,小雨TS評(píng)分最高,其次是中雨,對(duì)大雨模擬的可信度均較差;降水模擬小雨TS評(píng)分最高的是New Thompson 方案,為0.60,WSM6方案次之,Lin方案較差,為0.43;對(duì)中量降水模擬,WSM6方案略優(yōu)于其他兩個(gè)方案;降水模擬New Thompson和WSM6方案整體優(yōu)于Lin方案。

摘要:選用CMIP6中13種全球氣候模式數(shù)據(jù),以CN05.1數(shù)據(jù)作為實(shí)測資料,對(duì)1961—2014年中國氣溫進(jìn)行模擬及模式能力評(píng)估。采用BMA、泰勒?qǐng)D評(píng)估模式排名,并將BMA與算術(shù)平均(AVG)集合結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果表明,泰勒?qǐng)D評(píng)分和BMA權(quán)重在最優(yōu)和最劣模式評(píng)價(jià)中基本一致,模擬效果最好的兩種模式為ACCESS-ESM1-5、INM-CM5-0。BMA集合模擬結(jié)果優(yōu)于AVG方法,CN05.1、BMA、AVG方法得到的中國多年平均氣溫分別為6.18、5.95和4.92 ℃,BMA方法通過權(quán)重調(diào)節(jié)使整體系統(tǒng)誤差最小。BMA和AVG方法集合的CMIP6氣候模式在對(duì)中國氣溫模擬的空間分布形式上與實(shí)測差距不大,而局部地域分布情況有所區(qū)別。BMA方法不僅可以對(duì)CMIP6模式進(jìn)行有效評(píng)估,并且其集合模擬結(jié)果的時(shí)間及空間變化情況都與實(shí)測值更接近。

摘要:基于ECMWF(EC)、GRAPES-GFS(CMA-GFS)、GRAPES-3 km(CMA-3 km)、GRAPES-SH9(CMA-SH9)、GRAPES-BJ(CMA-BJ)、國家指導(dǎo)預(yù)報(bào)(NWGD)共6種主客觀降水預(yù)報(bào)資料,自動(dòng)站逐小時(shí)降水資料及國家氣象信息中心提供的格點(diǎn)化降水融合產(chǎn)品, 采用常規(guī)檢驗(yàn)評(píng)分, 并結(jié)合MODE(Method for Object-based Diagnostic Evaluation)和SAL(Structure Amplitude Location)方法對(duì)2020年海河流域地區(qū)4次副高系統(tǒng)影響性降水過程的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行精細(xì)化檢驗(yàn), 對(duì)比分析這6種產(chǎn)品對(duì)降水的預(yù)報(bào)性能。結(jié)果表明:6種降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品的TS評(píng)分在4次過程中表現(xiàn)出隨降水量級(jí)增大而減小趨勢, CMA-SH9、CMA-BJ和EC模式對(duì)于小雨預(yù)報(bào)表現(xiàn)最好, 隨著降水量級(jí)增大, 中尺度模式的優(yōu)勢更加凸顯。大尺度模式對(duì)于暴雨預(yù)報(bào)屬于高空?qǐng)?bào), 而CMA-3 km和CMA-BJ較其他模式更為穩(wěn)定,其空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率較低,在6個(gè)模式中位列較靠前。國家指導(dǎo)預(yù)報(bào)和降水實(shí)況的相關(guān)系數(shù)與其他5個(gè)模式相比均最高, 且晴雨準(zhǔn)確率排名第一, 而CMA中尺度模式預(yù)報(bào)的標(biāo)準(zhǔn)差更小。利用MODE方法和SAL方法進(jìn)行暴雨空間檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn), CMA-3 km和EC模式可用于雨帶形狀預(yù)報(bào), 而對(duì)于結(jié)構(gòu)、強(qiáng)度和位置的預(yù)報(bào), 可綜合參考CMA中尺度模式。

摘要:為提高天津地區(qū)溫度精細(xì)化預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性,本文基于歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心綜合預(yù)報(bào)系統(tǒng)ECMWF-IFS、中國氣象局全球同化預(yù)報(bào)系統(tǒng)CMA-GFS模式數(shù)據(jù)及天津259個(gè)區(qū)域自動(dòng)站的逐小時(shí)氣溫實(shí)況數(shù)據(jù),構(gòu)建了一種基于U-Net編解碼器結(jié)構(gòu)的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)氣溫預(yù)報(bào)模型,能實(shí)現(xiàn)天津地區(qū)24 h內(nèi)逐小時(shí)氣溫的網(wǎng)格預(yù)報(bào)。采用二分搜索的方式對(duì)模型眾多超參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié),通過148組試驗(yàn)訓(xùn)練得到最優(yōu)模型,測試集誤差為1.226 ℃。采用多種指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果表明,模型的預(yù)報(bào)誤差整體低于原數(shù)值模式,特別是對(duì)天津市中南部(含中心城區(qū))和東部沿海有較好的訂正效果;其溫度日變化預(yù)報(bào)特征更接近實(shí)況,能有效改善原數(shù)值模式的日變化預(yù)報(bào)誤差,且模型表現(xiàn)出更強(qiáng)的誤差穩(wěn)定性。