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基于CMA-GRAPES 3 km模式降水的评估与客观方法研究
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作者 李青平 管琴 《气象水文海洋仪器》 2025年第5期1-4,9,共5页
文章利用青海2023年7月至9月逐小时降水资料对CMA-GRAPES 3 km模式的降水预报产品进行评估和开展模式产品释用研究,结果显示:格点插值到站点的方案中Linear方案最优、Nearest方案次之、Cubic方案最差;CMA-GRAPES 3 km模式降水预报存在... 文章利用青海2023年7月至9月逐小时降水资料对CMA-GRAPES 3 km模式的降水预报产品进行评估和开展模式产品释用研究,结果显示:格点插值到站点的方案中Linear方案最优、Nearest方案次之、Cubic方案最差;CMA-GRAPES 3 km模式降水预报存在偏大特征且南部地区明显大于北部地区,同时偏差的日变化特征呈现三峰结构;应在模式降水预报中逐小时去除降水≤0.3 mm的测站。利用模式及实况的逐小时降水资料,基于频率匹配法构建的客观降水预报系统有利于提高晴雨预报的准确率和TS评分,为精细化的预报服务提供技术支撑和参考依据。 展开更多
关键词 CMA-GRAPES 3 km模式 偏差 准确率 评估 客观预报系统
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NUMERICAL EXPERIMENTS FOR THE EFFECTS OF TWO MODEL INITIALIZATION SCHEMES ON RAINFALL FORECAST IN THE 2008 FLOODING SEASON
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作者 王叶红 彭菊香 赵玉春 《Journal of Tropical Meteorology》 SCIE 2014年第3期251-266,共16页
In this paper, based on heavy rain numerical forecast model AREM(Advanced Regional Eta Model), two different initialization schemes, LAPS and GRAPES-3DVAR, are used to run assimilation experiments of AREM-LAPS and ARE... In this paper, based on heavy rain numerical forecast model AREM(Advanced Regional Eta Model), two different initialization schemes, LAPS and GRAPES-3DVAR, are used to run assimilation experiments of AREM-LAPS and AREM-3DVAR with the same data source(NCEP forecast field, surface data and radio-soundings) during the period from 21 May to 30 July 2008 to investigate the effect of the two initialization schemes on the rainfall simulation. The result suggests that:(1) the forecast TS score by the AREM-LAPS is higher than that by the AREM-3DVAR for rainfall in different areas, at different valid time and with different intensity, especially for the heavy rain, rainstorm and extremely heavy rain;(2) the AREM-3DVAR can generally simulate the average rainfall distribution, but the forecast area is smaller and rainfall intensity is weaker than the observation, while the AREM-LAPS significantly improves the forecast;(3) the AREM-LAPS gives a better forecast for the south-north shift of rainfall bands and the rainfall intensity variation than the AREM-3DVAR;(4) the AREM-LAPS can give a better reproduction for the daily change in the mean-rainfall-rate of the main rain band, and rainfall intensity changes in the eastern part of Southwest China, the coastal area in South China, the middle-lower valleys of Yangtze river, the Valleys of Huaihe river, and Shandong peninsula, with the rainfall intensity roughly close to the observation, while the rainfall intensity simulated by the AREM-3DVAR is clearly weaker than the observation, especially in the eastern part of Southwest China; and(5) the comparison verification between the AREM-LAPS and AREM-3DVAR for more than 10 typical rainfall processes in the summer of 2008 indicates that the AREM-LAPS gives a much better forecast than AREM-3DVAR in rain-band area, rainfall location and intensity, and in particular, the rainfall intensity forecast is improved obviously. 展开更多
关键词 weather forecast precipitation characteristics numerical experiment flooding-season rainfall LAPS system grapes-3DVAR system AREM model
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MODIS卫星遥感估计福州地区近地面PM_(2.5)浓度 被引量:16
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作者 杨立娟 徐涵秋 金致凡 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期64-75,共12页
卫星遥感反演气溶胶光学厚度已被广泛应用于近地面空气污染遥感监测。为揭示福州地区细颗粒物污染的空间分异趋势,利用2014年—2015年的地基监测细颗粒物(PM_(2.5))浓度数据、MODIS 3 km气溶胶光学厚度(AOD)卫星数据以及GEOS-FP气象数据... 卫星遥感反演气溶胶光学厚度已被广泛应用于近地面空气污染遥感监测。为揭示福州地区细颗粒物污染的空间分异趋势,利用2014年—2015年的地基监测细颗粒物(PM_(2.5))浓度数据、MODIS 3 km气溶胶光学厚度(AOD)卫星数据以及GEOS-FP气象数据,分别构建了估计福州地区近地面PM2.5浓度的日校正模型和站点一日校正模型,并利用十折交叉验证方法对2个模型进行评价验证。结果表明:(1)日校正模型和站点一日校正模型分别能够解释福州地区PM2.5浓度76.2%和81.4%的变异,反演的2014年—2015年福州地区近地面PM2.5浓度和地面实测站点数据之间的相关性R^2分别为0.724(RMSE=10.993μg·m^(-3))和0.781(RMSE=9.687μg.m^(-3));(2)分别针对不同下垫面环境的城市站点和县郊站点数据进行模型拟合验证,两个模型反演的PM2.5浓度值与地面实测值之间皆具有良好的相关性,R^2最高可达0.808;(3)将模型反演的PM2.5浓度季均值与地面实测季均值进行对比分析,结果也显示二者高度相关,据此反演的2015年福州地区年平均PM2.5浓度分布图可清晰地揭示福州地区PM_(2.5)浓度分布的空间变化情况。由此可见,基于MODIS 3 km AOD产品和气象数据建立的近地面PM_(2.5)浓度遥感估算模型能够很好地反演出福州地区近地面PM2.5浓度分布情况。 展开更多
关键词 MODIS 3 kmAOD PM2.5浓度 遥感估算 日校正模型 站点-日校正模型
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基于短时临近降水集合预报的中小河流洪水预报研究 被引量:19
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作者 包红军 曹勇 +1 位作者 曹爽 王蒙 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期197-203,共7页
为了延长中小河流洪水预报预见期,建立了基于短时临近精细化网格降水集合预报的中小河流洪水预报模型。模型采用百分位映射订正技术,发展数值模式降水预报场与实况场映射关系,结合Bayesian模型,构建基于GRAPES-3KM模式和Time-Lag-Ensem... 为了延长中小河流洪水预报预见期,建立了基于短时临近精细化网格降水集合预报的中小河流洪水预报模型。模型采用百分位映射订正技术,发展数值模式降水预报场与实况场映射关系,结合Bayesian模型,构建基于GRAPES-3KM模式和Time-Lag-Ensemble融合技术的短时临近降水集合预报(最优集成、最大(95%分位数)、最小(5%分位数))格点场,作为GMKHM(Grid-and-Mixed-runoff-generation-and-Kinematic-wave-based Hydrological Model)的降水驱动,进行中小河流洪水逐小时实时滚动预报。选择新安江屯溪流域作为试验流域,对2020年汛期流域大洪水进行实时预报。检验结果表明,基于短时临近最优降水预报的中小河流洪水预报模型提前了7h预报出屯溪断面洪峰,洪峰误差为5.6%,峰现时差为-1h,比不考虑预见期降水的中小河流洪水预报提前了4h;基于短时临近最大、最小降水预报的中小河流洪水预报模型提前了13h预报出洪峰区间,并且自7月7日9时起滚动预报最大与最小预报跨度呈逐渐减少趋势。在中小河流洪水预报中引入短时临近集合预报降水,对提升中小河流洪水风险防控能力有重要意义。 展开更多
关键词 中小河流洪水预报 短时临近降水预报 grapes-3km模式 Time-Lag-Ensemble 分布式水文模型 屯溪流域
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GRAPES对流尺度集合预报模式中不同尺度初始扰动能量的演变特征 被引量:11
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作者 马雅楠 陈静 +2 位作者 徐致真 王婧卓 刘昕 《大气科学》 CSCD 北大核心 2023年第5期1541-1556,共16页
对流尺度数值预报对初始场的微小扰动非常敏感,且初始扰动的演变具有模式依赖、环流依赖和尺度依赖特征,如何构建合理的初始扰动场是国内外对流尺度集合预报领域尚未解决的难点问题和研究前沿。本文基于中国气象局3 km水平分辨率的GRAPE... 对流尺度数值预报对初始场的微小扰动非常敏感,且初始扰动的演变具有模式依赖、环流依赖和尺度依赖特征,如何构建合理的初始扰动场是国内外对流尺度集合预报领域尚未解决的难点问题和研究前沿。本文基于中国气象局3 km水平分辨率的GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)对流尺度模式,利用其同化分析系统的背景误差和一个二维随机型,构建大、中、小三个尺度的初始扰动场,并选取中国夏季一次典型的多区域强降水天气个例,开展对流尺度集合预报试验,对比分析了大、中、小尺度初始扰动能量的时空演变和谱分解特征,以期为构建适用于GRAPES对流尺度集合预报的初始扰动场提供依据。研究结果表明,在GRAPES 3 km对流尺度模式中:(1)大、中、小尺度初始扰动总能量的增长过程具有明显差异。大尺度初始扰动总能量随着模式积分呈增长趋势,尤以对流层中高层的持续增长为甚;而中、小尺度初始扰动总能量随着模式积分以日变化为主,表现为下午至傍晚(夜晚至清晨),扰动总能量显著增加(减小),且扰动总能量小尺度分量的日变化占主导,这可能是由于太阳辐射引起地表加热,使得白天的对流活动比夜晚活跃,且对流直接影响了扰动总能量小尺度分量的变化。此外,大、中、小尺度初始扰动总能量增长均以扰动动能增长为主,扰动位能在对流层低层的增长不可忽略。(2)大、中、小尺度初始扰动总能量增长具有环流依赖特征。对北支气流控制的中高纬天气区,在斜压不稳定较强的低槽区,大尺度初始扰动总能量增长突出,而在槽后西北气流区,大、中、小尺度初始扰动总能量均不增长;对南北气流交汇区,仍以大尺度初始扰动总能量增长最为明显;对南海夏季风影响区,大、中、小尺度初始扰动总能量发展均较弱,扰动位能增长与区域降水大值率演变有较好的对应关系。(3)大、中、小尺度初始扰动总能量的谱分析结果显示,不同积分时段扰动总能量的多尺度串级特征有差异。积分前3 h主要为扰动总能量的大尺度分量向小尺度分量降尺度串级,积分6 h后则为中、小尺度分量的升尺度串级。上述研究结果表明,在天气系统复杂、动力不稳定时空分布不均匀的区域(如中国区域)发展对流尺度集合预报时,有必要针对不同的不稳定天气区,构建具有尺度依赖和环流依赖的初始扰动结构。 展开更多
关键词 GRAPES 3 km 对流尺度模式 集合预报 不同尺度初始扰动 扰动能量演变 环流依赖
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利用遥感数据估算四川省PM2.5的4种模型对比
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作者 吴磊 杜宁 +2 位作者 王莉 张春亢 敖逍 《应用数学进展》 2020年第11期2063-2074,共12页
基于2015年四川省PM2.5地面监测数据、MODIS 3 km气溶胶光学厚度(AOD)数据和地面气象站点数据,采用简单线性回归模型、多元线性回归模型、BP神经网络模型、线性混合模型预测近地面PM2.5浓度,并利用地面监测站点数据评估模型的拟合结果... 基于2015年四川省PM2.5地面监测数据、MODIS 3 km气溶胶光学厚度(AOD)数据和地面气象站点数据,采用简单线性回归模型、多元线性回归模型、BP神经网络模型、线性混合模型预测近地面PM2.5浓度,并利用地面监测站点数据评估模型的拟合结果。同时利用GIS分析技术,得到四川省2015年空间连续的PM2.5年均、季均浓度分布。结果表明:(1) 利用线性混合模型反演的PM2.5浓度精度最高、效果最好,其可以解释四川省PM2.5浓度75.77%的变异。(2) 线性混合模型预测的PM2.5浓度与地面实测PM2.5浓度在时空变化趋势上基本一致,即东高西低,其中成都平原经济区、川南经济区的PM2.5浓度最大,其次为川东北经济区,最低的为攀西经济区和川西北经济区。PM2.5浓度大小关系为:冬季 】春季 】秋季 】夏季。 展开更多
关键词 MODIS 3 km AOD 浓度估算 BP神经网络 线性混合模型 时空变化
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