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1.
B. Rajagopalan U. Lall D. G. Tarboton D. S. Bowles 《Stochastic Environmental Research and Risk Assessment (SERRA)》1997,11(1):65-93
A nonparametric resampling technique for generating daily weather variables at a site is presented. The method samples the
original data with replacement while smoothing the empirical conditional distribution function. The technique can be thought
of as a smoothed conditional Bootstrap and is equivalent to simulation from a kernel density estimate of the multivariate
conditional probability density function. This improves on the classical Bootstrap technique by generating values that have
not occurred exactly in the original sample and by alleviating the reproduction of fine spurious details in the data. Precipitation
is generated from the nonparametric wet/dry spell model as described in Lall et al. [1995]. A vector of other variables (solar
radiation, maximum temperature, minimum temperature, average dew point temperature, and average wind speed) is then simulated
by conditioning on the vector of these variables on the preceding day and the precipitation amount on the day of interest.
An application of the resampling scheme with 30 years of daily weather data at Salt Lake City, Utah, USA, is provided. 相似文献
2.
3.
4.
天气雷达作为龙卷风监测预警的重要手段之一,应用具有超高时空分辨率的X波段双极化相控阵天气雷达系统,较好地捕获并提前预警龙卷风。以2022年6月19日07时发生在广东佛山南海的一次龙卷风为例,详细剖析龙卷生消及雷达监测预警过程。借助雷达智能预警软件,利用X波段双极化相控阵天气雷达的双偏振量和超高时空分辨率数据,实时反演三维风场和分析龙卷碎片(TVS)特征,能够显著提高龙卷风监测预警水平。实例表明,本次成功地提前18分钟预警龙卷,进一步说明了X波段双极化相控阵天气雷达在强对流天气探测方面具有较强的生命力。 相似文献
5.
6.
Stochastic weather generators are statistical models that produce random numbers that resemble the observed weather data on which they have been fitted; they are widely used in meteorological and hydrologi- cal simulations. For modeling daily precipitation in weather generators, first-order Markov chain-dependent exponential, gamma, mixed-exponential, and lognormal distributions can be used. To examine the perfor- mance of these four distributions for precipitation simulation, they were fitted to observed data collected at 10 stations in the watershed of Yishu River. The parameters of these models were estimated using a maximum-likelihood technique performed using genetic algorithms. Parameters for each calendar month and the Fourier series describing parameters for the whole year were estimated separately. Bayesian infor- mation criterion, simulated monthly mean, maximum daily value, and variance were tested and compared to evaluate the fitness and performance of these models. The results indicate that the lognormal and mixed-exponential distributions give smaller BICs, but their stochastic simulations have overestimation and underestimation respectively, while the gamma and exponential distributions give larger BICs, but their stochastic simulations produced monthly mean precipitation very well. When these distributions were fitted using Fourier series, they all underestimated the above statistics for the months of June, July and August. 相似文献
7.
川西盆地雾和能见度的气候特征及其对飞行的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
利用川西盆地广汉机场气象台1986年1月~1995年12月共10 a地面观测资料,对广汉机场低能见度的生消时间、持续时间和能见度的年季节变化及其日变化做了统计分析,研究广汉机场全年能见度的飞行气候特征,特别是低能见度气候特征对飞行的影响。结果表明,能见度日变化特征表现为:白天早、晚时段能见度较低,午后能见度达到最高。能见度的季节变化特征表现为:冬(12,1,2月)、春季(3,4,5月)能见度较低,而夏(6,7,8月)、秋季(9,10,11月)能见度较高。冬季能见度的变化主要受辐射雾影响,夏季能见度的变化主要受降水的影响,随着降水强度的变化而变化,低能见度时间短暂。各标准低能见度逐时频率的日变化特征在各季基本相似,低能见度高频率区均出现在早晨到上午,低频率区均出现在下午。 相似文献
8.
9.
重庆城区浓雾的基本特征 总被引:13,自引:5,他引:13
统计分析沙坪坝1951~2002年间发生的浓雾事件,结合2001年12月重庆市雾的外场试验资料,探索重庆市主城区浓雾的基本特征。重庆主城区浓雾随年代演变有减缓趋势;主城区浓雾是自然雾与烟尘等的混合物,河谷及城市效应使雾更浓;城市中出现浓雾的大气边界层特征是在近地面层有逆温及增湿降温现象;高浓度气溶胶的净辐射效应阻碍白天混合层发展,使大气边界层趋于稳定,它是重庆连续几天有雾的原因之一;浓雾具有一定的湿沉降作用,能有限地清洁空气;有浓雾的天气条件下,建议降低污染物的排放总量,以避免严重大气污染事件发生。 相似文献
10.
基于SRTM数据的天气雷达探测环境分析研究 总被引:1,自引:3,他引:1
利用SRTM高程数据作为选址基础数据,结合天气雷达工作方式和探测方法,计算得到天气雷达在0.5°、1.0°、2.4°仰角上地物遮挡情况;利用高程格点数据获得3个仰角的地物剖面数据,提高了SRTM数据利用精度和运算速度;分析中结合地球曲率和电磁波折射影响,改进算法获得站点遮蔽角图,站点上空1 km、海拔3和6 km等射束高度图及数据,该分析结果充分体现了SRTM数据的高分辨率特点。最后将结果数据与GIS地图结合,完成了四川省天气雷达网探测环境分析,并给出了各个台站评估结果。 相似文献