为改善机场能见度的预报准确性,使其更加贴合民航业务运行,基于GRAPES_RAFS数值预报系统,利用Stoelinga Warner(SW)、SW-V1、Rapid Update Cycle (RUC)、Forecast Systems Laboratory(FSL)、Air Force Weather Agency(AFWA)、AFWA-FSL(A...为改善机场能见度的预报准确性,使其更加贴合民航业务运行,基于GRAPES_RAFS数值预报系统,利用Stoelinga Warner(SW)、SW-V1、Rapid Update Cycle (RUC)、Forecast Systems Laboratory(FSL)、Air Force Weather Agency(AFWA)、AFWA-FSL(A-F)等6种能见度诊断方法计算38个千万级机场的能见度,并与机场例行天气报告进行比较,分析平均相对误差和平均绝对误差,得出适用于机场的能见度诊断方法。结果表明:RUC和A-F方法的诊断结果较其他方法好;同时考虑标准差,A-F方法诊断结果更稳定,优于RUC方法。最后,以各机场A-F方法的MRE作为修正项,得出A-F方法的修正公式,对于不同类型的机场可进行相应的修正。展开更多
准确预报浓雾天气(能见度小于等于500 m)对保障人民生命安全和减少经济损失具有重要意义。利用2019—2021年豫南地区31个国家级气象站地面观测资料、环境监测站数据及欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Fo...准确预报浓雾天气(能见度小于等于500 m)对保障人民生命安全和减少经济损失具有重要意义。利用2019—2021年豫南地区31个国家级气象站地面观测资料、环境监测站数据及欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的ERA5再分析资料分析该地区浓雾的空间分布和物理量特征并选取30个浓雾预报因子,基于LightGBM(Light Gradient Boost⁃ing Machine)机器学习方法训练出豫南地区能见度分级预报(Visibility Classification Forecast,VCF)模型。通过输入ECMWF模式每日08:00(北京,下同)起报的预报场数据和08:00 PM2.5质量浓度监测,得到豫南国家站逐3 h能见度分级预报产品。通过对2022年1—3月豫南17个浓雾日的预报检验显示,VCF模型各项评分总体来看优于ECMWF模式直接输出的能见度预报,基于该模型生成的20:00—20:00豫南浓雾预报产品可为当日夜间到次日上午的浓雾落区潜势预报提供重要参考。展开更多
文摘为改善机场能见度的预报准确性,使其更加贴合民航业务运行,基于GRAPES_RAFS数值预报系统,利用Stoelinga Warner(SW)、SW-V1、Rapid Update Cycle (RUC)、Forecast Systems Laboratory(FSL)、Air Force Weather Agency(AFWA)、AFWA-FSL(A-F)等6种能见度诊断方法计算38个千万级机场的能见度,并与机场例行天气报告进行比较,分析平均相对误差和平均绝对误差,得出适用于机场的能见度诊断方法。结果表明:RUC和A-F方法的诊断结果较其他方法好;同时考虑标准差,A-F方法诊断结果更稳定,优于RUC方法。最后,以各机场A-F方法的MRE作为修正项,得出A-F方法的修正公式,对于不同类型的机场可进行相应的修正。
