简介:针对目前不同时效的数值预报结果存在“跃变”问题,基于Poor—man集成预报方法的思想,综合考虑各个时效的数值预报结果,利用最小二乘法,构建了一个预报模型,并利用2005--2010年欧洲中心下发的数值预报资料对该模型的预报效果进行了验证。结果表明,该模型较好地克服了利用单一时次预报带来的预报结果“跃变”的不足,对提高预报水平具有一定的作用。
简介:气象观测资料是一切气象工作的基础.已有的气象观测网为我们提供了宝贵的资料,但仍不能满足气象业务和服务的需要.因此必须通过短期气候考察来获取更多的信息(主要是在特殊地形条件下).长期以来不少气象工作者对短期气候资料的订正、延长等做了大量的尝试,取得了明显的成效.本文试图对气温资料超短序列订正的传统作法进行一些改进,使订正的效果更加精确.1传统的订正方法气温资料超短序列的订正是实际工作中最为常见的问题.传统订正方法的主要思路是按逐日总云量分成晴昙阴三种情况,考察不同云天状况下基本站与订正点之间的温度差异,根据全概率公式进行订正.在具体运用中我们发现,有时(特别是夏季)用这种方法进行订正有一定的误差.
简介:利用地表太阳总辐射和散射辐射对LongandAckerman(2000)的云检测算法进行了改进,提高了云判别的准确率。首先采用比值概率密度峰值法,初步选出晴天时刻。然后根据晴天时刻的地表太阳总辐射和太阳天顶角余弦值,拟合得到该日晴天总辐射近似表达式。在此基础上,计算各时刻实际观测值与用该拟合式估计的总辐射的比值,并再次利用比值概率密度峰值法,判断该时刻的天空状况。最后利用全天空成像仪观测资料和站点天气记录结果检验算法,结果表明,在天顶角小于75°条件下,本算法判断准确率平均达90.9%。改进的云检测算法减少了因水汽柱总量、气溶胶浓度和系统测量偏差的日变化及天顶角变化造成的误差。应用该检测算法,得到了香河和太湖两地云El发生频率并分析了云地表辐射强迫季节变化特征。两地云出现频率和云地表短波辐射强迫均夏季最大,春秋次之,冬季最小,太湖站云出现频率的季节变化幅度不及香河。香河云地表短波辐射强迫年平均为-39.5W·m-2,春夏秋冬季节平均分别为-25.9W·m-2、-70.9W·m、-51.1W·m-2、-10.8W·m-2。太湖云地表短波辐射强迫年平均为-66.2W·m-2,春夏秋冬季节平均分别为-84.6W·m-2、-89.1W·m-2、-50.2W·m-2、-44.1W·m-2。