简介:对2007年做出的各项气候预测进行了回顾,汛期预报中预测的西北大部、淮河流域和福建3块多雨区基本正确,它们都是根据地气图的基本原理预测得到。月降水预报取得平均70.5分的好成绩,这得益于地气系统的活动规律较单纯;年度预报则基本上失败了,这是因为2008年1月我国发生了6.9级强震,破坏了地气系统的正常运行规律,使预报准确率大为降低。最后还对2008年8月的月降水预测进行了讨论。
简介:采用FFT算法和PPP算法,对南京S波段双线偏振全相参脉冲多普勒天气雷达-次实测回波时Ⅰ/Q信号进行谱宽估计,并对谱宽估计值及其偏差与信噪比的关系进行了分析.结果发现:)相对高信噪比数据,低信噪比回波的谱宽估计偏差更大,且随信噪比降低偏差呈指数增长.相对FFT算法,PPP算法的谱宽估计偏差更大,且随信噪比降低偏差增长速度更快.2)为提高谱宽估计精度必须要尽量消除噪声(主要是低信噪比回波信号)造成的影响,分别对FFT算法和PPP算法提出了改进方案,两种算法的谱宽估计质量都有了较大提升,尤其是低信噪比回波数据.修正后FFT算法处理得到的谱宽数据与RVP8偏差更小,而修正后PPP算法处理得到的谱宽数据偏差较大且比较离散,这表明FFT算法的估计精度更高,但实际处理过程中PPP算法的处理速度更快,两种谱矩估计算法各有优劣.
简介:利用张掖国家湿地公园冬季水域结冰厚度观测资料和张掖观象台的气温、地温气象资料,运用统计学方法和BP神经网络方法建立了张掖国家湿地公园水域结冰厚度预报方程。通过对不同的预报方法进行预报效果验证,该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有比较理想的预报效果,流动水域结冰厚度预报历史拟合率分别为:80.6%(多元回归)、74.6%(逐步回归)、100%(BP神经网络);模型试报准确率分别为:72.7%(多元回归)、72.7%(逐步回归)、81.8%(BP神经网络)。静止水域结冰厚度预测历史拟合率分别为:76.9%(多元回归)、71.8%(逐步回归)、93.5%(BP神经网络);模型试报准确率分别为:76.0%(多元回归)、72.0%(逐步回归)、84.0%(BP神经网络)。结果表明:多元回归方法优于逐步回归方法,而BP神经网络又明显优于传统的统计学方法,数据显示该结冰厚度的预报模型能够对结冰厚度有较好的预报效果,预报模型能够对水域结冰厚度进行有效的短期预报,其性能指标符合实际要求,具有很好的实际应用价值。
简介:本文在以滞后时间为权重的经典尺度化时间滞后法(SLAF)基础上,提出了一种改进方法,将滞后预报与控制预报之间差值场的均方根误差(RMSE)作为尺度化因子,构成集合预报成员,对比分析经典SLAF和改进SLAF方法对2007年4月23—24日广东地区一次飑线过程集合预报试验的模拟效果。结果表明:改进SLAF方法预报的各变量RMSE值有所降低,成员间离散度普遍增加;改进SLAF方法对强降水中心位置及降水强度的预报均优于经典SLAF方法。另外,多组加扰变量试验结果表明,对位温进行扰动的预报效果明显优于其他变量;不同的扰动变量对预报结果的影响不同,正确地选择扰动变量可明显提高预报效果。
简介:利用小波变换法反演边界层高度时,不同小波母函数的选取可能得到不同的边界层高度。因此,对构造的白天及夜间激光雷达后向散射信号理想廓线进行Haar小波协方差变换,并对后向散射信号梯度廓线进行Morlet与MexicanHat小波变换反演边界层高度。结果表明,宜采用Haar函数与MexicanHat函数作为小波母函数,其中Haar函数准确性优于MexicanHat函数,而MexicanHat函数更易稳定。同时为了进一步检验3种小波变换法的反演结果对小波振幅的敏感性,通过改变小波母函数的小波振幅,发现无论是理想廓线还是叠加扰动的廓线,较大的小波振幅易得到比较稳定准确的白天边界层高度与夜间混合层高度。
简介:简要回顾了数值天气预报和气候预测可预报性研究的若干动力学方法,包括用于研究第一类可预报性问题的线性奇异向量(LSV)和条件非线性最优初始扰动(CNOP-I)方法,以及Lyapunov指数和非线性局部Lyapunov指数方法。前两种方法用于研究预报或预测的预报误差问题,可以用于估计天气预报和气候预测的最大预报误差,而且根据导致最大预报误差的初始误差结构的信息,这两种方法可以用于确定预报或预测的初值敏感区。应该指出的是,LSV是基于线性化模式,对于描述非线性大气和海洋的运动具有局限性。因而,对于非线性模式,应该选择使用CNOP-I估计最大预报误差。Lyapunov指数和非线性局部Lyapunov指数可以用于研究第一类可预报性问题中的预报时限问题,前者是基于线性模式,不能解释非线性对预报时限的影响,而非线性局部Lyapunov指数方法则考虑了非线性的影响,能够较好地估计实际天气和气候的预报时限。第二类可预报性问题的研究方法相对较少,本文仅介绍了由我国科学家提出的关于模式参数扰动的条件非线性最优参数扰动(CNOP—P)方法,该方法可以用于寻找到对预报有最大影响的参数扰动,并可以进一步确定哪些参数最应该利用观测资料进行校准。另一方面,通过对比CNOP—I和CNOP-P对预报误差的影响,可以判断导致预报不确定性的主要误差因子,进而指导人们着力改进模式或者初始场。
简介:将时间滑动相关方法STC(slidingtemporalcorrelation)用于研究混沌系统和海洋环流模式的可信计算时间RCT(reliablecomputationtime),Lorenz混沌系统的数值试验表明用STC求得的可预报时间和可信计算时间,与使用传统误差限方法所得结果一致,证明了其有效性。对海洋环流模式LICOM和NEMO的研究发现:1.当海洋模式以非耦合的方式运行时,试验的结果表明其海表温度SST的可信计算时间较长,平均达到6个月以上,这主要是由于海洋模式的运行过程中,采用恢复性边界条件使模拟结果不会太过偏离观测值。对于强迫场从1月开始的试验,LICOM模式的SST可信计算时间在赤道东太平洋和西北太平洋地区存在RCT低值区,其数值不超过2个月。而NEMO模式在赤道太平洋地区全是RCT高值区,NEMO模式的RCT低值区域出现在赤道外的太平洋和大西洋中纬度地区,强迫场从7月开始的试验,RCT纬向平均分布与1月有相反的形式。2.海洋模式以耦合方式运行时,由于去掉了恢复边界条件作用,海洋模式预报的SST可信计算时间明显减小,年平均RCT为1个月左右。按季节平均得到的RCT变化不大,在30~40天之间,RCT的大值区春季位于南半球,而秋季位于北半球,可达2个月以上。耦合模式中所模拟的500hPa高度场的RCT与单独运行的大气模式所得结果相差不大,仍在2周以内。3.无论是按季节平均还是按海区平均所得到的RCT分布,都在30~60天左右,只有极少数区域在特定季节可以达到80天以上,这说明在海气耦合模式中,由于计算不确定造成的可预报上限一般不超过2~3个月,这比使用资料分析得到可预报期限短很多,因此根据木桶原理,RCT可能是制约海气耦合模式SST预报能力的一个重要因素。