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宁波桃树花期预报方法 被引量:37
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作者 姚日升 涂小萍 +2 位作者 丁烨毅 黄鹤楼 胡波 《气象科技》 2014年第1期180-186,共7页
以宁波奉化桃花为例,应用区域中尺度自动气象站的逐时资料,分析前期光、温、湿条件的变异系数及这些要素与花期的相关系数得出:时积温(度·时)相对日积温(度·日)更能体现其与花期的内在关系,根据变异系数和相关系数的极值来确... 以宁波奉化桃花为例,应用区域中尺度自动气象站的逐时资料,分析前期光、温、湿条件的变异系数及这些要素与花期的相关系数得出:时积温(度·时)相对日积温(度·日)更能体现其与花期的内在关系,根据变异系数和相关系数的极值来确定预报因子。在此基础上利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)细网格资料的中期预报产品,采用BP神经网络,建立花期精细化预报模型,应用于实际预报。结果表明,利用中期数值预报产品和适当的预报模型进行花期中期预报是可行的,取得了较好的预报效果,提高了气象为农业服务水平。 展开更多
关键词 花期预报 积温 ECMWF 网格预报 BP神经网络
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基于EC细网格数值预报产品的太阳辐照度订正技术 被引量:5
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作者 武辉芹 时珉 +1 位作者 赵增保 尹瑞 《气象科技》 2020年第5期752-757,共6页
太阳辐照度与光伏电站发电功率密切相关,其预报的准确性直接影响发电功率预报的准确性。根据光伏电站太阳辐照度实况、气象站实况、WRF(Weather Research and Forecast Model)模式辐照度预报、EC细网格数值预报以及太阳理论辐照度,利用... 太阳辐照度与光伏电站发电功率密切相关,其预报的准确性直接影响发电功率预报的准确性。根据光伏电站太阳辐照度实况、气象站实况、WRF(Weather Research and Forecast Model)模式辐照度预报、EC细网格数值预报以及太阳理论辐照度,利用逐步回归法开展太阳辐照度预报订正研究,得到以下结论:①太阳辐照度实况与太阳理论辐照度的比值与EC细网格数值预报中气象要素的相关性优于太阳辐照度实况与气象要素的相关性;②不同时刻影响太阳辐照度的气象因子存在差异,通过逐步回归法建立不同时刻太阳辐照度预报模型;③在非晴天情况下,回归预报辐照度相对均方根误差比WRF模式预报辐照度降低10%左右,减小了辐照度预报误差。该研究成果在光伏电站的新能源数值预报服务中有一定的应用价值。 展开更多
关键词 太阳辐照度 辐照度比值 EC网格预报 逐步回归
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宁波舟山港南大风时空分布特征及EC细网格模式评估
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作者 诸葛丰林 吕劲文 +2 位作者 申华羽 王黉 王健捷 《海洋预报》 CSCD 北大核心 2024年第6期32-43,共12页
利用气象观测站小时和分钟数据,结合港口调度中心和海事局提供的封航资料,挑选2013—2022年南大风过程,探讨港区南大风时空分布特征,归纳天气分型,计算阵风系数,最后评估EC细网格10 m风产品的预报性能。结果表明:10年间南大风过程总计71... 利用气象观测站小时和分钟数据,结合港口调度中心和海事局提供的封航资料,挑选2013—2022年南大风过程,探讨港区南大风时空分布特征,归纳天气分型,计算阵风系数,最后评估EC细网格10 m风产品的预报性能。结果表明:10年间南大风过程总计71次,天气形势主要有低压入海型(26次)、高压后部型(26次)和热带气旋型(19次)。宁波舟山港南大风阵风系数为1.61,略大于浙江沿海冷空气大风系数1.5,而小于强对流大风系数1.8。南大风过程中偏南风和东南风较多,西南风较少。从时间分布看,7月、8月最易出现南大风,4月、5月次之,傍晚—上半夜最易出现南大风,而早晨—上午出现较少。从空间分布看,高频站点多出现在舟山片区,而宁波片区极少,可见宁波区域地理位置存在避风特性,有利于在南大风过程中开展生产作业。EC细网格对南大风过程的最大风速预报总体偏小,其中热带气旋型12 h预报的平均误差为-3.5 m/s,均方根误差为4.9 m/s,风速预报误差最小,预报稳定性最好,预报水平总体优于低压入海型和高压后部型;分区预报中,宁波片区的预报效果略优于舟山片区;无论是分区域或是分型,EC细网格的预报水平从72 h起明显下降。EC细网格对东南风向的预报效果最优,且宁波片区的预报效果略优于舟山片区,对低压入海型和高压后部型的风向预报稳定性优于热带低压型。 展开更多
关键词 宁波舟山港 南大风 站点时空分布 天气分型 EC网格预报评估 阵风系数
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基于EC细网格与BP算法的辐照度预报及检验
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作者 张金满 赵增保 +2 位作者 杨琳晗 武辉芹 尹瑞 《广东气象》 2023年第5期48-52,共5页
在理想晴天天气下,可计算确定位置不同时刻的理论辐照度,但与实际辐照度在不同季节仍存在一定系统误差。利用易县某光伏电站近1年逐15 min实况,提出了一种基于理论辐照度的晴天天气下的系统误差订正方法,并进一步利用欧洲EC细网格预报... 在理想晴天天气下,可计算确定位置不同时刻的理论辐照度,但与实际辐照度在不同季节仍存在一定系统误差。利用易县某光伏电站近1年逐15 min实况,提出了一种基于理论辐照度的晴天天气下的系统误差订正方法,并进一步利用欧洲EC细网格预报资料及BP神经网络方法实现了未来24~48 h辐照度的逐15 min预测,得到以下结论:(1)晴天天气下,该系统误差订正方法可有效剔除实况资料中非晴天天气数据的影响,不同季节的平均绝对误差不超过该季节最大辐照度的5%;(2)对24~48 h逐15 min的辐照度预报,经不同季节检验,冬季误差68.5 W/m^(2)、春季误差125.2 W/m^(2)、夏季误差119.5 W/m^(2)、秋季误差53.7 W/m^(2),对11月份的预报最为理想。该研究成果可有效降低人工筛选工作量,在服务中有很好的实用性和参考性,可作为光伏数值预报的一种有效数据源。 展开更多
关键词 数值预报 辐照度 晴天订正 EC网格预报 BP神经网络
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保山市全市性大到暴雨天气过程分析
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作者 祁倩 《中文科技期刊数据库(全文版)自然科学》 2022年第9期53-56,共4页
利用常规资料和NCEP 6hr 1°×1°再分析资料和HYSPLIT-4模式雷达资料对2021年7月25日保山市一次大到暴雨局部大暴雨天气过程进行诊断,并从预报角度出发,检验ECMWF细网格预报对此次过程预报情况。结果表明:此次暴雨过程主... 利用常规资料和NCEP 6hr 1°×1°再分析资料和HYSPLIT-4模式雷达资料对2021年7月25日保山市一次大到暴雨局部大暴雨天气过程进行诊断,并从预报角度出发,检验ECMWF细网格预报对此次过程预报情况。结果表明:此次暴雨过程主要受切变线影响,配合强烈的水汽辐合,三条水汽通道共同作用,水汽条件好,上升运动强烈,动力条件好,造成全市出现暴雨局部大暴雨天气。由于引导风较弱,回波移速较慢,强度强,造成大范围短时强降水天气。此次过程ECMWF细网格形势预报较好,落区预报随着起报时次临近,逐渐调整与实况相接近,对于预报有比较好的参考意义。在落区预报稳定报出大范围强降水,并且随着时效临近,降水量级、区域逐渐增加的情况下,ECMWF可靠性增加。 展开更多
关键词 切变线 水汽通道 ECMWF网格预报
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中天山北坡焚风时空分布特征及预报效果分析 被引量:1
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作者 毛姈·阿依提看 李霞 +2 位作者 玉素甫·木沙 李淑婷 钟玉婷 《山地学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期823-834,共12页
焚风是一种特殊的山地气候现象,是由地形造成的高温、低湿的强下坡风,在天山北坡乌鲁木齐及其周边地区频繁发生。焚风影响飞机起降、陆路运输,对建筑设施以及当地人民生命财产安全有着潜在威胁,并且在重污染天气的形成过程中起重要作用... 焚风是一种特殊的山地气候现象,是由地形造成的高温、低湿的强下坡风,在天山北坡乌鲁木齐及其周边地区频繁发生。焚风影响飞机起降、陆路运输,对建筑设施以及当地人民生命财产安全有着潜在威胁,并且在重污染天气的形成过程中起重要作用。目前对中天山北坡的焚风研究,多局限于乌鲁木齐焚风天气个例的分析,对焚风的时空分布特征的认识不够细致深入,对焚风的形成机理依然缺乏全面系统的认识。本研究采用2018—2020年中天山北坡9个气象站逐时风速风向资料、欧洲细网格数值预报产品,分析乌鲁木齐及其周边焚风的时空分布特征,并检验了欧洲细网格数值预报产品对焚风最大风速的预报效果。结果表明:(1)近3年乌鲁木齐南郊乌拉泊出现大于等于17.00m·s^(-1)的焚风1213时次,其次是西郊八钢(480时次)、峡谷内部柴窝堡(329时次)和乌鲁木齐市区(101时次)。焚风着陆点春季偏向南郊乌拉泊以北地区,冬季则偏向其以南地区;(2)上述4站平均瞬时风速由大到小依次为乌拉泊21.24m·s^(-1)、八钢20.21m·s^(-1)、乌鲁木齐19.61 m·s^(-1)、柴窝堡18.36 m·s^(-1)。秋季八钢平均风速大于乌拉泊。4个站点出现东东南(ESE)风向频率最高;(3)近3年焚风天气过程共发生27次,其中春季发生14次(51.85%)、冬季7次(25.93%)、秋季6次(22.22%);(4)与南郊乌拉泊相比,乌鲁木齐市区焚风过程持续时间相对较短;(5)欧洲细网格10 m风场预报产品对八钢、乌鲁木齐、乌拉泊焚风最大风速的预报相关性较高,相关系数均达0.80以上,但预报偏差较大;欧洲细网格850 hPa风场预报产品对八钢、乌鲁木齐、乌拉泊焚风最大风速预报偏差较小。本研究可为中天山北坡焚风天气监测预警提供科技支撑。 展开更多
关键词 中天山北坡 焚风 时空分布 欧洲网格数值预报产品 预报检验
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基于ECMWF细网格模式的伊宁市大雾预报方法研究
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作者 玛合巴•巴合提 祝小梅 沈晓辉 《气候变化研究快报》 2021年第6期563-569,共7页
利用2016~2020年逐日伊宁站雾观测数据、地面常规气象资料,对大雾天气进行分级统计,采用统计法分析伊宁市大雾的时间变化特征,通过相关分析法找出与大雾生消有密切关系的气象因子;用ECMWF细网格模式资料,利用等级分类和逐步回归法建立... 利用2016~2020年逐日伊宁站雾观测数据、地面常规气象资料,对大雾天气进行分级统计,采用统计法分析伊宁市大雾的时间变化特征,通过相关分析法找出与大雾生消有密切关系的气象因子;用ECMWF细网格模式资料,利用等级分类和逐步回归法建立大雾预报模型。结果表明:1) 伊宁市大雾天气集中出现的月份是11月至次年2月,多发时段是21:00至次日12:00。2) 与大雾相关性高的因子为T850、T925、T925-2m和T2m及Td;地面相对湿度 d 】4℃和地面风速 】3.2 m/s不宜出现大雾天气。3) 用建立的伊宁市24 h大雾预报的多元回归方程,对2021年1月~3月大雾过程进行预报效果检验,0~2级雾的预报正确率 】66%,预报正确率远高于空报率,3级的正确率为0、空报率为100%,级别越低正确率越高;各级雾的漏报率均 【34%。检验效果较理想,具有较好的预报水平和较高的业务应用价值。 展开更多
关键词 大雾 预报因子 预报模型 大雾等级划分 ECMWF网格模式预报
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