四平市乡镇天气预报系统研究

1概述 随着社会的发展、科技的进步,全社会对气象信息的需求日益增加,四平市是农业大市,农业生产迫切需要更加准确的气象预报信息。长期以来四平市的天气预报业务,预报的空间尺度大,精细化程度不高,对局地天气的预报一直缺乏有效的工具,过去的预报往往只考虑了各县城的天气预报,在预报区域外经常出现与预报不一致的天气,因此亟待提高我们预报的针对性,更好地为建设社会主义新农村提供服务。     

基于数值产品的乡镇天气预报方法研究与应用

通过对数值预报模式产品的对比分析,应用MM5和T213数值模式产品,对乡镇天气预报的降水和温度预报进行研究。将2005年8—10月模式预报结果分别进行效果检验和分析,得到主客观预报订正规律,可以有效地提高乡镇天气预报准确率,由此形成基于数值模式预报产品的乡镇天气预报方法。     

江西省降水空间插值方法适用性分析

文中基于数字高程模型,建立了多元线性回归插值模型(MLR)和PRISM空间插值方法,并与传统的反距离权重法(IDW)和普通克里金插值法(OK)进行比较.结果表明:1)江西省5月、7—10月降水量与海拔高度存在显著的相关性,与坡度、坡向无明显相关.2)从插值精度来看,3—9月PRISM和MLR空间插值精度明显优于IDW和OK,冬半年IDW和OK插值精度略高于MLR和PRISM;4种插值方法的年降水量插值精度排序为PRISM>MLR>OK>IDW;PRISM和MLR在高海拔地区的插值精度远高于IDW和OK.3)从插值效果来看,4种插值方法的降水空间分布具有一致性,MLR和PRISM优于IDW和OK.     

青藏高原气温分布的空间插值方法比较

使用反距离平方、趋势面、Kriging插值、Cokriging插值和综合方法对青藏高原1961-1990年30年平均1月气温进行空间插值比较研究，其中后两种方法能够把影响青藏高原气温分布的关键因素——高程置于插值算法之中。反距离平方和趋势面插值的结果都与实际情况相差较远；普通Kriging插值能够反映出青藏高原气温分布的一定的空间结构，但结果依然不好；由于考虑了高度变量，Cokriging插值表现出一定程度的性能改进，但因为台站海拔高度偏低，插值结果依然不理想。前4种方法效果不好的原因主要是因为青藏高原上气象台站稀少且高原西北地区无气象台站。综合方法把气温分解为结构化分量和随机分量，使用直减率把气温订正到同一海拔高度后，再对它们做Kriging插值分析，其结果较为正确地反映了青藏高原气温空间分布的特征，误差远小于其它方法。研究结果表明：样本本身的空间分布是影响插值精度的重要因素，合理的采样设计是必要的前提；对于台站稀少的地区，必须把随机插值方法和确定性方法结合起来估计气候变量的空间分布。同时给出了青藏高原1月的气温空间分布状况。     

赤峰地区气候资源空间插值方法研究

利用赤峰地区1971—2000年30年平均的气温和降水资料，采用三维二次趋势面和多元回归分析方法，通过对比分析和交叉驗证，选取空间化模型，最后进行小地形订正，最终生成永峰地区气候资源空间分布数学模型。进而结合1:25万地理信息电子地图，在GIS平台下，制作高分辨率的气候资源空间分布专题图，从而实现了气候要素由定性描述向精细化分析的转变。     

重庆山地区域气象要素空间插值方法对比

利用重庆地区1999年和2018年气象数据,分别采用薄盘光滑样条、协同克里金、普通克里金、反距离加权4种方法,从年和月两种尺度对气温、降水、太阳总辐射三个要素进行空间插值;采取交叉验证方法,用MAE、MRE、RMSE评估插值精度,确定各要素最优插值方法。结果表明：气温和太阳总辐射最优插值方法为薄盘光滑样条,降水为反距离加权;插值精度上气温、太阳总辐射高值月份优于低值月份,降水则相反,但三个要素均表现出年尺度优于月尺度。MRE检验表明,插值精度为气温>太阳总辐射>降水,1999年年尺度插值精度分别为1.86%、4.60%、6.87%,月尺度插值精度分别为2.79%、5.82%、17.42%;2018年太阳总辐射年、月尺度插值精度分别为3.03%、4.88%,区域站加密后气温、降水年尺度插值精度分别为2.03%、11.20%,月尺度对应插值精度分别为3.20%、23.14%。     

GIS空间插值方法在内蒙古气温插值中的应用

文章对GIS软件中几种常见插值方法的原理进行了详述,剖析了插值过程中参数设置对插值结果产生的影响。以内蒙古多年平均气温插值为例,对比了各种插值方法的优劣,结果表明:普通克里金法的插值结果最能反映内蒙古多年平均气温的分布特征,均方根误差为1.138℃;反距离权重法可反映基本特征但等值线不够平滑、局部有"牛眼"现象,均方根误差为1.260℃;趋势面法不能反映基本特征,均方根误差为1.425℃;使用协同克里金法,将高程作为协同因子对普通克里金算法进行改善,未取得明显效果。     

1960~2012年中国地区总云量时空变化及其与气温和水汽的关系

基于我国地区543个地面气象台站观测的总云量、平均气温和相对湿度日均值资料,采用正交经验函数（EOF）、气候倾向率和线性趋势分析等方法,研究了1960~2012年总云量的时空变化特征及其与气温和水汽的关系。结果表明:（1）我国地区总云量呈南多北少的带状分布特征,最大值在四川盆地（82%）。近53年来总云量气候倾向率为-0.8%（10a）-1,趋势系数为-0.68,通过了99.9%的信度检验。（2）总云量季节变化特点明显,夏季最多,春秋季次之,冬季最少,其中春季、夏季和秋季有显著的下降趋势。（3）EOF分解的前两个模态表明总云量不仅具有一致减少的变化特征,还具有明显的区域差异。以此同时,平均气温和相对湿度不论在总体变化趋势、地区差异、还是时间演变上,均与总云量保持较高的一致性,进一步证明总云量的变化与气温和水汽有密切关系。     

气象卫星高空间分辨率数据的云量计算与检验

该文利用国家卫星气象中心1998—2008年NOAA卫星的存档数据,在再定标和精定位等数据再处理基础上,利用自行研发的云检测算法及云量计算方法,生成空间分辨率为0.01°×0.01°、时间尺度为10年的逐日云量数据,并利用ISCCP和地面观测数据对计算得到的云参数进行数据质量评估。评估结果显示:利用NOAA数据的抽样云检测结果与ISCCP-DX数据相比,晴空像元检测率具有0.70左右的一致性;有云像元检测率具有60%左右的一致性。卫星计算的总云量与地面观测总云量间的月平均相关系数大于0.70。     

贺州市丘陵区降雨量的空间插值方法比较

以2012—2021年贺州市113个自动气象站年平均降雨量数据为基础,基于GIS技术,选取反距离权重插值方法（IDW）、普通克里金插值方法（OK）、协同克里金插值方法（CK）、径向基函数插值方法（RBF）、局部多项式插值方法（LPI）和经验贝叶斯克里金插值方法（EBK）,分别对贺州市多年年平均降雨量进行空间插值,对插值结果进行交叉检验和误差分析。结果表明,在考虑贺州市多年平均降雨量的上下限和空间分布特征,局部多项式插值方法（LPI）插值效果最好,能较为真实地表现贺州市多年平均降雨量空间分布特征。贺州市多年平均降雨量的分布特点为自东北向西南逐渐增多,受地形地貌影响,其年平均降雨量最大值主要位于贺州市昭平县。     

辽宁省乡镇天气预报业务系统

辽宁省乡镇天气预报业务系统以高分辨率中尺度数值预报和自动气象站等加密观测数据为基础,以数值预报解释应用技术为依托,应用PP方程组和相似法结合制作乡镇站点的降水预报,建立起比较完善的乡镇天气预报业务流程,开发了辽宁省乡镇天气预报网站,实现了未来24 h辽宁省952个乡镇站点的降水、最高气温和最低气温3个要素的乡镇短期基本气象要素预报产品在网页上的下发、订正、保存、上报、评分和管理等功能。同时,概述了辽宁省乡镇天气预报系统的技术方法和工作流程。     

辽宁省高速公路不良气象条件分析及服务探讨

对2005—2008年辽宁省高速公路交通事故资料进行统计。结果表明：辽宁省高速公路发生交通事故呈逐年上升趋势,其中由天气原因及其所引起的不良路况所造成的交通事故占20.4%,5—8月和11—翌年1月是此类交通事故的两个多发期。在各类天气现象中,因雾引起的交通事故所占比例最高,为41.0%,雨次之为31.3%。在此基础上就如何做好高速公路气象服务提出四点措施：划分灾害性天气服务关键性路段和关键期,制定高速公路安全运营气象灾害防御地方标准,在高速公路沿线布设密度适宜的气象监测站,加强气象对高速公路影响机理的研究。     

大连地区沙尘天气预报预警业务平台

为完善沙尘暴下游的预报预警业务,开发设计了大连地区沙尘天气预报预警业务平台。在介绍平台设计思路、结构及其特点基础上,还较详细描述了沙尘预报预警流程,对起沙预警和相似判别分析等预警原理进行探讨,并分析了平台试用结果。平台是一个实用性强的业务工作平台,运行流程符合预报员工作流程,顺应预报思路,具有很强的实时业务应用能力,并且应用效果显著,能初步满足大连地区沙尘预报业务工作需要,为沙尘预报预警服务提供有力技术保障。     

1971—2017年青海省绝对湿度时空变化特征

为探究青海省绝对湿度变化趋势及分布规律,基于青海省43个地面气象观测站1971—2017年常规观测资料,运用绝对湿度计算公式及线性趋势等方法,分析青海省及4个生态功能区绝对湿度变化趋势,并进一步分析绝对湿度时空变化特征。结果表明：近47a来,全省及4个生态功能区年及逐月绝对湿度变化特征明显;季节、月际变化特征显著;绝对湿度具有较好的经度地带性和海拔地带性;空间分布表现为东高西低的分布格局,变化趋势存在较大的空间差异性。研究绝对湿度的变化规律对青藏高原农作物种植以及气候预报等方面意义重大。     

1966—2015年天山南北坡空气湿度差异及其影响因素

利用天山地区近50年(1966—2015年)逐日气象资料,采用Mann-Kendall趋势检验法研究了天山南北坡相对湿度(RH)的时空变化特征,分析了天山南北坡RH对平均气温、降水量、平均风速、参考蒸散量、日照时数的敏感性,并探讨了引起RH变化的主导因素。结果表明：(1)整个天山地区RH变化有略微上升的趋势但不显著,北坡RH总体呈下降趋势,南坡RH总体呈上升趋势。(2) RH空间分布呈自北向南递减趋势,南北坡全年及春季以下降趋势为主,而夏、秋、冬三季均以上升趋势为主,且南坡变化趋势的显著性高于北坡。(3) RH对风速、气温、日照时数及参考蒸散量均为负敏感,对降水量为正敏感。北坡RH对各气象因子的敏感程度依次为日照时数>参考蒸散量>风速>气温>降水量,南坡敏感程度依次为日照时数>风速>参考蒸散量>气温>降水量。空间分布上,仅降水量敏感系数高值区位于北坡伊犁河谷,其余要素敏感系数高值区均位于南坡。(4)参考蒸散量是影响天山地区RH变化的主导因子,整个天山地区参考蒸散发贡献率较高,日照时数贡献率高值区集中于北坡伊犁河谷,风速、降水量、气温贡献率高值区均集中于南坡克孜勒苏地区。