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    CMA-GD 1 km雷達回波預(yù)報訂正方法研究

    2022-04-29 10:48:20田聰聰張?zhí)m許歡李懷宇肖柳斯
    廣東氣象 2022年2期
    關(guān)鍵詞:實況鄰域線性

    田聰聰,張?zhí)m,許歡,李懷宇,肖柳斯

    (廣州市氣象臺,廣東廣州 511430)

    短時強降水具有突發(fā)性強、局地性強、生命史短、災(zāi)害重等特點,是中小尺度對流系統(tǒng)造成的一種重要的強對流天氣[1]。廣東受海陸交互和南海季風(fēng)的影響,強對流發(fā)生頻率之高、強度之大,居全國前列[2-4],為此0~6 h內(nèi)的強降水臨近預(yù)報技術(shù)是短臨預(yù)報預(yù)警的關(guān)鍵[5]。近年來,短時臨近預(yù)報技術(shù)除了基于雷達及衛(wèi)星等資料的外推以外,高分辨率短臨數(shù)值預(yù)報模式也越來越受到重視[6-7]。

    研究與業(yè)務(wù)使用表明,高分辨率短臨數(shù)值預(yù)報模式的改進僅靠外推技術(shù)造成無法描述強對流天氣系統(tǒng)發(fā)生、發(fā)展和消亡的物理機制演變的弊端。但高分辨率模式本身存在諸多“誤差”,如初始條件、同化技術(shù)、物理過程等,進而在短臨預(yù)報預(yù)警業(yè)務(wù)過程中仍存在局限性或偏差[8],因此對高分辨率模式進行后處理訂正技術(shù)的研究與應(yīng)用,是進一步提升強對流短臨預(yù)報預(yù)警技術(shù)的重要舉措[9]。唐文苑等[10]利用時間滯后集合預(yù)報算法構(gòu)建權(quán)重預(yù)報方程后,借助頻率匹配法訂正GRAPES-RAFS降水預(yù)報;許愛華等[11]針對不同類型暴雨,提煉出對EC模式降水預(yù)報產(chǎn)品的訂正思路和方法,歸納500 hPa槽前大風(fēng)速帶、925 hPa溫度鋒區(qū)和暖脊、邊界層10 m/s以上的超低空急流等對模式暴雨落區(qū)預(yù)報的訂正依據(jù),拓寬了預(yù)報員的預(yù)報思路;吳啟樹等[12]設(shè)計的最優(yōu)TS評分訂正法,對2014—2015年降水?dāng)?shù)值預(yù)報進行分級訂正后,降水預(yù)報效果較優(yōu)。為提高華南短臨預(yù)報預(yù)警技術(shù),本研究將采用華南區(qū)域20部雷達資料,嘗試利用不同算法客觀訂正高分辨率短臨預(yù)報模式CMA-GD 1 km時間滯后集合概率預(yù)報產(chǎn)品,希望能更好地為0~6 h強對流天氣提供預(yù)警信息。

    1 雷達與模式資料

    利用華南區(qū)域20部雷達資料(廣州、韶關(guān)、清遠、肇慶、梅州、河源、深圳、汕尾、汕頭、陽江、湛江、桂林、柳州、南寧、梧州、龍巖、廈門、永州、??凇⒈焙#┑睦走_反射率回波數(shù)據(jù)進行格點化處理,格點數(shù)為1 161×861。

    選取CMA-GD 1 km短臨模式逐12 min預(yù)報未來6 h的預(yù)報產(chǎn)品,利用前2 h構(gòu)建雷達回波時間滯后集合概率預(yù)報產(chǎn)品,選用2018年4月14—15日影響華南區(qū)域一次颮線過程進行偏差訂正分析。

    2 偏差計算方法

    偏差δ由模式預(yù)報前2 h每12 min為一個成員,共11個成員,各個成員對應(yīng)時刻的預(yù)報值與觀測值相減所得。

    其中,F(xiàn)為成員預(yù)報值;O為成員觀測值;i為各成員。

    (1)均等偏差法。

    11個成員偏差的平均所得。

    其中,N為11個成員數(shù)。

    (2)權(quán)重偏差法。

    依據(jù)臨近時次預(yù)報效果更準(zhǔn)確的檢驗結(jié)果,其權(quán)重系數(shù)相對較大的原則,計算11個成員權(quán)重系數(shù),計算公式為

    權(quán)重偏差為

    (3)最近偏差法。

    取最近起報時次的預(yù)報結(jié)果與實況作差,差值不作處理。Δδ=δi,其中i為最近起報時次成員。

    3 訂正方法

    (1)線性訂正:利用上述的偏差結(jié)果,將其線性訂正集合預(yù)報產(chǎn)品的4個時次中的雷達回波預(yù)報結(jié)果。

    (2)鄰域訂正:選取預(yù)報結(jié)果鄰域半徑為5個格點中偏差最大的結(jié)果進行訂正,如圖1所示。

    圖1 鄰域訂正(半徑選為5個格點)

    4 結(jié)果評估

    選取2018年4月14至15日影響華南一次颮線過程。受冷空氣和切變線共同影響,該次颮線過程自西北向東南方向移動,主要影響時間段為15日00:00(世界時,下同)至15日05:00,因此本研究選取14日22:00至15日00:00期間逐12 min起報,對15日01:00、02:00、03:00和04:00的預(yù)報結(jié)果作為分析對象,利用3種偏差計算方法,對4個時次的預(yù)報結(jié)果進行訂正評估(圖2)。

    圖2 2018年4月15日01:00(a)、02:00(b)、03:00(c)和04:00(d)實況雷達回波(單位:dBz)

    4.1 偏差結(jié)果評估

    圖3分別為3種偏差算法得到的偏差結(jié)果。可以看出,均等偏差算法(圖3a)和權(quán)重偏差算法(圖3b)均顯示在粵北區(qū)域、珠三角西側(cè)區(qū)域和粵東沿海區(qū)域,預(yù)報結(jié)果較實況明顯偏小,而對粵西湛江至茂名和河源一帶的預(yù)報結(jié)果較實況明顯偏大。另外,權(quán)重算法的偏差結(jié)果大于均等算法。對比最近偏差法(圖3c)表明,模式在預(yù)報時次最接近實況時,預(yù)報結(jié)果是調(diào)整與實況更為接近的,可以看出,偏差結(jié)果明顯偏小于其他兩種情況。

    圖3 均等偏差(a)、權(quán)重偏差(b)和最近偏差(c)算法得到的結(jié)果(單位:dBz)

    4.2 訂正結(jié)果評估

    將4.1節(jié)3種偏差結(jié)果分別采用線性訂正和鄰域訂正的算法,對所選取個例的預(yù)報時次15日01:00(圖4)、02:00(圖5)、03:00(圖6)和04:00(圖7)的雷達回波進行訂正。其中,圖4—圖7中,a、b分別為雷達回波實況和集合預(yù)報結(jié)果,c、d分別為均等偏差線性訂正和均等偏差鄰域訂正,e、f分別為權(quán)重偏差線性訂正和權(quán)重偏差鄰域訂正,g、h分別為最近偏差線性訂正和最近偏差鄰域訂正。

    圖4 15日01:00時雷達回波實況(a)、集合預(yù)報結(jié)果(b)、均等偏差線性訂正(c)、均等偏差鄰域訂正(d)、權(quán)重偏差線性訂正(e)、權(quán)重偏差鄰域訂正(f)、最近偏差線性訂正(g)和最近偏差鄰域訂正(h)(單位:dBz)

    對比雷達回波實況的移動和預(yù)報結(jié)果來看,該次降水過程的預(yù)報速度較實況偏慢,回波強度的大值區(qū)域不明顯,尤其在降水回波預(yù)報后2個時次15日03:00(圖6b)和04:00(圖7b),對珠三角和粵東北的強回波區(qū)域預(yù)報明顯偏小。本研究分別采用均等偏差、權(quán)重偏差和最近偏差的線性訂正和鄰域訂正的算法調(diào)整模式預(yù)報結(jié)果的強度和移動速度,結(jié)果表明,3種偏差算法的兩種訂正方式對預(yù)報結(jié)果強度調(diào)整較為明顯,而對回波移動速度調(diào)整效果不佳。

    圖6 15日03:00時雷達回波實況(a)、集合預(yù)報結(jié)果(b)、均等偏差線性訂正(c)、均等偏差鄰域訂正(d)、權(quán)重偏差線性訂正(e)、權(quán)重偏差鄰域訂正(f)、最近偏差線性訂正(g)和最近偏差鄰域訂正(h)(單位:dBz)

    圖7 15日04:00時雷達回波實況(a)、集合預(yù)報結(jié)果(b)、均等偏差線性訂正(c)、均等偏差鄰域訂正(d)、權(quán)重偏差線性訂正(e)、權(quán)重偏差鄰域訂正(f)、最近偏差線性訂正(g)和最近偏差鄰域訂正(h)(單位:dBz)

    對于15日01:00(圖4)預(yù)報結(jié)果的調(diào)整可看出,6種訂正結(jié)果均可加強回波的強度,但3種偏差的線性訂正,使得粵西出現(xiàn)強的虛假回波,采用鄰域訂正算法(圖4d、4f、4h)比線性訂正算法(圖4c、4e、4g)可以略微削減虛假回波的存在,而且也能調(diào)整回波強度,使得其結(jié)果更為接近實況(圖4a)。而通過對比3種偏差的3種鄰域訂正結(jié)果可以看出,最近偏差法(圖4g、4h)所得的偏差結(jié)果更小,所以對模式預(yù)報結(jié)果調(diào)整更小,強回波區(qū)域預(yù)報效果更接近實況,較均等偏差(圖4c、4d)和權(quán)重偏差算法(圖4e、4f)更優(yōu)。

    隨著回波向東南向移動,15日02:00(圖5)的6種訂正結(jié)果對比實況和預(yù)報結(jié)果可以看出,訂正結(jié)果與15日01:00較為一致,可以突出強回波區(qū),使其更接近實況,尤其是最近誤差(圖5g、5h)的兩種訂正結(jié)果。15日03:00(圖6)至04:00(圖7)的結(jié)果對比可以看出,鄰域訂正法的3種結(jié)果在回波移動過程中,不僅能突顯出強回波區(qū),而且較線性訂正法更好地削減虛假回波,以及最近偏差法的鄰域訂正結(jié)果較其他兩種更接近實況。所以通過該次回波發(fā)展移動過程的預(yù)報結(jié)果分析,可以看出,最近偏差法的鄰域訂正預(yù)報結(jié)果最佳,不僅可以凸顯強回波區(qū),而且可以削減虛假回波。該次降水是回波發(fā)展強盛至衰減的過程,所以絕對值偏差最小的最近偏差法對模式后期預(yù)報結(jié)果的調(diào)整最優(yōu),而且均等偏差法和權(quán)重偏差法的算法并未使得模式預(yù)報偏差有所縮小,所以這也使得后期進行偏差訂正時所應(yīng)進行更詳細論證的需求。

    5 結(jié)論

    1)對于該次降水過程,在粵北區(qū)域、珠三角西側(cè)區(qū)域和粵東沿海區(qū)域,預(yù)報結(jié)果較實況明顯偏小,而對粵西湛江至茂名和河源一帶的預(yù)報結(jié)果較實況偏大,通過3種偏差的格點分布來看,最近偏差法的偏差最小,而權(quán)重偏差法最大。

    2)該次降水過程的預(yù)報速度較實況偏慢,利用偏差訂正預(yù)報,可有效改進模式預(yù)報的雷達回波強度,但對移動速度調(diào)整不大。

    3)對比線性訂正和鄰域訂正法的結(jié)果,線性訂正法產(chǎn)生對粵西,即回波移動反向位置的虛假回波,鄰域訂正法不僅可以調(diào)整回波強度,而且虛假回波不顯著。

    4)3種偏差結(jié)果利用鄰域訂正法的訂正結(jié)果表明,最近偏差法的領(lǐng)域訂正結(jié)果與實況最為接近。

    5)該次降水是雷達回波發(fā)展強盛至衰減的過程,所以絕對值偏差最小的最近偏差法對模式后期預(yù)報結(jié)果的調(diào)整最優(yōu),這也需要更多個例進行結(jié)果驗證。

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