基于浮标站和ERA5再分析资料的浙江沿海台风浪特征分析

为了分析台风影响下浙江沿海风和浪的演变特点,利用浙江省海洋浮标站监测数据和欧洲中期天气预报中心第五代全球气候大气再分析数据(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Reanalysis v5,ERA5),选取2010年以来严重影响浙江的7次台风个例,对台风作用下浙江沿海海面风和浪的演变特点进行分析。结果表明:在台风影响过程中,海浪波型多数呈现混合浪-风浪-混合浪的演变规律;涌浪波型的出现与台风强度及其与浮标站的距离和方位有关,也与海洋潮汐现象紧密相关。台风影响期间,浙江沿海浪高的变化受风速和风向共同作用影响。在风向不变的情况下,持续风速增大对浪高的增大有明显作用;风向的变化也会对浪高变化产生影响,向岸风和离岸风的转变会造成浪高出现剧烈变化。ERA5再分析资料有效波高在台风浪较大时会呈现偏小的趋势,分析订正后的ERA5有效波高发现,台风浪有效波高大值区与台风中心位置相关。研究结果可为严重影响浙江沿海的台风浪预报服务提供参考。

基于ERA5再分析资料的中国近海浅水区域风能潜力评估

风能潜力评估是风电场选址工作的基础。本文基于欧洲中期天气预报中心的ERA5再分析数据,采用风功率密度(Wind Power Density,WPD)中值、容量系数(Capacity Factor,CF)以及鲁棒性变异系数(Robust Coefficient of Variation,RCoV)三种指标,对中国近海浅水区域的风能潜力进行评估。研究结果表明:(1)台湾海峡和东海南部风能资源最为丰富并且风能利用率最高,风功率密度中值和容量系数分别为400-900 W/m^(2)和0.45~0.7。总体来看,风功率密度中值从渤海到台湾海峡呈逐渐增加的趋势,从台湾海峡到琼州湾呈逐渐减小的趋势,容量系数大小分布情况相似。(2)鲁棒性变异系数大小无明显分布规律,广东湛江近岸海域鲁棒性变异系数在0.70~0.75之间,风能发电量最为稳定,但该地区的风能资源丰富程度较低。(3)福州近岸海域不仅有丰富的风能资源和风能利用率,且发电量较为稳定,在不考虑其他因素的影响下,是中国近海浅水区域建设海上风电场的最佳地点。

基于ERA5再分析资料的余姚地区阵风预报模型探究

利用2007-2017年余姚地区44个气象自动站观测数据和欧洲中心ERA5再分析资料,对余姚地区日极大风分布进行了统计分析,并提出一种本地化的经验阵风预报模型(雷暴日除外)。研究发现:余姚地区日极大风呈正态分布,风力峰值为4~5级,平均每年大风日占比达7.03%,累计大风时次占比3.32%,年平均大风日26 d。风力越小,阵风与平均风之间的线性拟合效果越好。影响阵风预报的因子主要有10 m平均风速、925 hPa风速、地面粗糙度、摩擦速度和3 h变压。6级及以下阵风预报中,业务中的阵风经验系数1.4容易造成余姚本地阵风预报偏低,适用于余姚本地阵风预报经验系数为1.775;6级以上阵风预报经验方程考虑了平均风速、垂直动量下传、水平动量传输、地面摩擦和海拔高度订正,其与925 hPa风速的平方呈正相关,与摩擦速度呈自然指数相关,经验方程相对于经验阵风系数的预报拟合优度提升了59.61%;经验阵风预报方程通过了2018-2019年的数据检验,该方程对1~2级阵风预报偏高,3~5级效果最好,6级阵风的预报偏低;6级以上的阵风等级预报准确率达55.2%。地形摩擦作用在冷空气大风与台风大风过程中尤为重要,这两类过程阵风系数分布类似,但台风带来的动量下传比冷空气更为明显。

风廓线雷达产品与ERA5再分析资料的对比分析

利用2019—2020年广西三部风廓线雷达的实时风产品与ERA5再分析资料进行分析对比,检验风廓线雷达数据质量。结果表明,三种风廓线雷达产品(ROBS、HOBS、OOBS)数值差距小,OOBS产品稍显优势,在1h内风廓线雷达探测的水平风波动不大。风廓线雷达数据整体小于ERA5再分析资料。三个站中,北海站的误差最小。北海站误差在2~6km,柳州站在4~6km,南宁站风向误差最小在1~4km,风速在4~6km。三个站的数据在0.5km以下误差都很大,柳州站和南宁站在9km以上误差也很大。分别选取北海站105°、6.5m·s^(-1),南宁站100°、7m·s^(-1),柳州站85°、8m·s^(-1)作为极端误差阈值,剔除极端误差后三个站的MAE都小于25°和3m·s^(-1),并且数据有效率都能达到70%以上。

ERA5大气再分析资料约束的GNSS精密单点定位性能分析

全球卫星导航系统(GNSS)的快速发展有效地促进了精密单点定位(PPP)技术的研究和发展。针对GNSS PPP收敛时间较长的问题,利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)发布的最新一代ERA5大气再分析资料,并将其应用于GNSS PPP解算。以中国区域7个IGS测站观测数据为例,分别进行ERA5约束GNSS PPP方案和标准GNSS PPP方案解算,结果表明,ERA5约束GNSS PPP方案在E方向和N方向上收敛时间提升并不明显,但在U方向上平均收敛时间减少了36.0%。定位精度上,ERA5约束GNSS PPP方案E、N、U方向精度平均分别提高了10.0%、4.3%和21.8%,并且在相同的时间段内解算的精度更高。这对于有效利用ERA5大气再分析资料及提升GNSS PPP定位性能具有一定的应用价值。

ERA5海面气压和风速再分析资料在渤海和北黄海适用性分析

利用渤海和北黄海9个站位浮标的海面10 m气压和风速观测资料对ERA5再分析资料的适用性进行了初步评估。结果表明:海面气压和风速再分析资料与观测资料具有良好的相关性,不同时间尺度的统计结果具有一定差异,累年逐月的相关性优于日均和日极值,极端天气下的相关系数最低。不同时间尺度的统计结果显示,气压再分析资料与观测值的偏差总体为负值,即高压再分析资料较观测值偏弱、低压再分析资料较观测值偏强,二者存在一定的系统性偏差;风速统计结果显示,偏差与风力级别有关,大风速时,风速再分析资料普遍小于观测值。累年逐月再分析资料反映了研究区气压和风速的季节变化特征,偏差也呈现出季节性变化,且冬季的适用性优于夏季;极端天气情况下,气压和风速再分析资料的适用性较差,需要开展进一步的订正处理。

ERA5再分析数据在微波辐射计数据反演中的初步应用

为了研究ERA5再分析资料在微波辐射计数据反演中的应用效果,利用探空和ERA5作为训练样本分别训练得到两个神经网络,对微波辐射计观测数据进行反演。并以探空资料作为参考分别统计基于探空和ERA5再分析资料反演得到的数据的相关系数、绝对偏差和均方根误差,用于评估ERA5再分析资料在微波辐射计数据反演中的应用效果。结果表明:基于ERA5和探空反演的温度廓线与探空的相关系数分别为0.988、0.99,绝对偏差分别为2.402℃、2.607℃。反演水汽与探空的相关系数分别为0.975、0.979,绝对偏差分别为0.412 g/m^(3)、0.369 g/m^(3)。反演的相对湿度相关系数分别为0.663、0.696,绝对偏差分别为15.587%、13.976%。反演的积分水汽总量相关系数分别为0.959、0.968,绝对偏差分别为0.258 cm、0.227 cm。从结果来看,基于ERA5资料反演的温度、水汽资料与利用探空反演的结果相差较小,温度廓线反演效果优于相对湿度廓线。

陕西省风的时空分布及ERA5风资料检验评估

利用2017-2019年陕西省99个地面气象观测站资料分析近地面风场的时空分布特征,并对ERA5再分析资料10 m风速产品进行质量评估。结果显示:年平均风速陕北、关中北部及东部、商洛较大,汉江河谷及关中平原西部风速较小;大多数站点春季风速最大,秋季风速最小,4月风速最大,10月风速最小,8月风速存在次高点;白天风速明显大于夜间,最大风速一般出现在14-16时,最小风速多出现在20-21时前后和日出前后;夏季最大风速出现时间较其他季节提早2 h左右,前半夜风速明显大于后半夜。大部分站点有接近相反的两个主导风向,风速随季节有明显变化,陕北主导风向存在明显的季节变化。ERA5再分析资料10 m风速产品和自动气象站观测相比能够反映风场最基本的时空分布特征,风力日较差和标准差较站点观测偏小,连续性、均匀化特征明显;最大风速以及白天风速开始增大的时间较站点观测偏晚1 h左右;ERA510 m风速产品在陕北地区偏大,关中、陕南地区偏小,关中地区相对误差和均方根误差小,相关系数高,代表性优于陕北和陕南地区。

基于高分辨率再分析资料的西南地区风资源特征分析

为评估高分辨率再分析近地层风速资料在西南地区的适用性,得到西南地区风资源基本时空分布特征,采用2015-2019年欧洲中期数值天气预报中心ERA5再分析资料和西南地区42个气象台站逐日10 m风速观测资料,利用幂律推导、误差分析和双参数Weibull概率分布等方法对ERA5再分析资料在西南地区的适用性以及西南地区风能资源时空分布特征进行分析。结果表明:尽管ERA5再分析资料整体上对西南地区近地面风速有所低估,但区域平均偏差仅为0.27 m/s,多数地区再分析资料与气象台站实测10 m风速之间存在较好的相关性,风速概率拟合也具有较好的一致性,表明ERA5再分析资料可用于西南地区风资源分析。西南地区风速概率分布也存在明显的地域差异,其中四川盆地与周边山地交界地区弱风累积概率明显高于四川盆地、贵州大部、川西高原西北部和云南中东部。同时,西南地区大部分区域风资源较为匮乏,但云南中部和川西北高原属风资源可利用区,其平均风速、最大概率风速、风能最大风速、风功率密度和年有效风时数等风能指标相对其他区域更优。

台风条件下ERA5再分析数据对中国近海适用性评估

2019年第9号台风“利奇马”是自1949年以来在浙江登陆的第三强台风,对中国近海沿岸地区造成了巨大的经济损失以及人员伤亡。为了研究ERA5再分析数据在渤黄东海的适用性,本文利用统计方法,针对台风“利奇马”期间位于渤海(QF104)、黄海(QF108)和东海(QF5003)的三套浮标观测数据对ECMWF最新推出的ERA5再分析数据进行评估分析。评估结果表明:1)ERA5再分析风速、风向、有效波高数据与浮标观测数据的匹配度较好,平均周期与海面温度数据次之;2)ERA5再分析平均波向数据相对平滑,而实测数据波动性大,两者之间的相关性有待进一步提高。

基于ERA5资料的陕西地区云水资源评估

利用1981—2020年欧洲中心高分辨率ERA5再分析资料及站点实测降水资料,通过中国气象局人工影响天气中心发布的云水资源监测评估方法,对陕西云水资源进行了评估。结果表明:陕西年均水汽总量28670.2×10^(8) t,水凝物总量1938.4×10^(8) t,降水总量1390.7×10^(8) t,云水资源总量547.7×10^(8) t,“南多北少”的纬向分布特征明显;近40 a陕西全域云水资源呈下降趋势,含量丰沛的南部地区下降最为明显;液态水凝物主要位于低层850~600 hPa,固态水凝物主要位于中层650~350 hPa,根据水凝物垂直分布,春、秋两季人工影响天气的适宜催化高度约为3~5 km,冬季2~4 km,夏季4~8 km;陕西西、南边界水汽和水凝物净流入,东、北边界净流出,区域整体净收支为正,多年气候倾向率为负,呈下降趋势。

川西高原和攀西地区不同级别短时强降水环境参量特征对比分析

利用2010—2021年5—9月川西高原和攀西地区62个国家级自动站逐小时观测资料及时间分辨率为1 h的ERA5再分析资料,对比分析了两区域不同级别短时强降水发生发展过程中水汽、热力和垂直风切变等环境参量特征。结果表明:川西高原和攀西地区短时强降水主要集中在6—8月,午后至前半夜是川西高原短时强降水的高发时段,攀西地区则表现出明显的夜雨特征。就川西高原而言,较好的水汽、热力条件和较强的垂直风切变、上升运动均有利于高级别短时强降水的产生;不同级别短时强降水的CAPE值差异显著,1100 J·kg^(−1)可作为判断是否出现20 mm·h^(−1)以上短时强降水的参考阈值。就攀西地区而言,不同级别短时强降水在暖云层厚度、700 hPa比湿、700 hPa假相当位温、CAPE、0~3 km垂直风切变等环境参量的值域分布上均存在明显差异;当700 hPa比湿大于13 g·kg^(−1)、CPAE值超过1100 J·kg^(−1)、0~3 km垂直风切变达到10 m·s^(−1)时,极易出现50 mm·h^(−1)以上的短时强降水。

新源县复杂地形下风电场的风场结构特征分析

利用新源县风电场周边气象站及测风塔观测资料、ERA5-Land再分析资料和数值模拟结果,分析了新源县风电场的风场结构特征。结果表明:(1)风电场周边气象站的逐小时10 m风速均呈现出早晚偏低、中午偏高的变化规律,且风向以东风和南风为主。测风塔的观测风向以南风和北风为主,随高度升高,南风呈现向西南偏转的趋势。(2)ERA5-Land资料与观测资料存在较大差异,不能很好地再现研究区域风场变化。(3)2022年7月23—24日风场的数值模拟结果与观测风场有较好的一致性,且模拟风场呈现出显著的山谷风特征。其中,研究区域夜间的风向以东南风为主,白天以东北风为主,傍晚以西北风为主。

永定客家土楼气象服务综合指数分析

将ERA5再分析资料与永定客家土楼所在地的湖坑镇气象数据做相关分析,结果表明:两者降水日数据呈强相关,月数据呈极强相关,日平均气温数据呈现极强相关。并利用ERA5再分析资料分析了湖坑镇的气候背景,再运用文献研究法、层次分析法确定了气象致灾因子的选取和权重,在“致灾因子—暴露度—脆弱性—适应力”的风险概念框架下建立了土楼气象服务综合指数。

合肥地区风廓线雷达资料评估初探

风廓线雷达作为一种新型测风雷达,能够连续提供大气水平风场、垂直气流、大气折射率结构常数等气象要素随高度的分布,具有时空分辨率高、连续性好和实时性好等特点,是进行高空气象探测的重要设备。而雷达数据的质量是决定资料是否能够投入业务使用的基本前提。通过欧洲中期天气预报中心(ECWMF)第五代再分析资料(ERA5)与气球探空资料比对,验证了ERA5再分析资料在安徽区域的适用性,并利用其对没有气球探空资料的合肥和巢湖两地的风廓线雷达资料进行了评估。结果表明:(1)ERA5再分析资料与气球探空资料显著相关,多项指标均表明ERA5再分析资料可以作为评估基准,利用其对无气球探空资料区域的风廓线雷达进行评估具有可行性;(2)大气湍流强度对风廓线雷达最大探测高度影响明显,依季节划分最大探测高度分别为春季2.7km、夏季4.5km、秋季3.6 km、冬季2km;(3)经评估,合肥地区风廓线雷达资料在数据相关性、偏差、均方根误差等方面u分量数据质量好于v分量。依季节划分,数据质量由高到低排序依次是冬、夏、春、秋。其中,春、夏、冬数据质量较好,可以同化入数值预报模式,而秋季v分量数据需要进行偏差订正以及质量控制后再使用。

Applicability analysis of the sea surface pressure and wind speed of ERA5 reanalysis data in the Bohai Sea and the Northern Huanghai Seas

A preliminarily assessment of the applicability of the sea surface pressure and wind speed of ERA5 reanalysis data is carried out using the observation data at 10 m height observation data of 9 buoys in the Bohai Sea and the Northern Huanghai Sea.The results show that:the sea surface pressure and wind speed of ERA5 reanalysis data has high correlation coefficients with the observation data,the correlation between sea surface pressure and wind speed is different in different time scales.The correlation of monthly average is better than that of daily average and daily extreme value,and the correlation coefficient is the lowest in extreme weather.In generally,the deviation between statistical products of the ERA5 and the observed products is negative.It means that the high pressure is weaker than the observed data,and the low pressure is stronger than the observed data,and there is some systematic deviation between ERA5 reanalysis data and the observed data.The deviation varies with the different wind speed level,when the wind is high,the reanalysis wind speed is generally less than the measured.By analyzing the monthly average data,the reanalysis data reveal the seasonal variation of sea surface pressure in the study area,and the deviation from the observed data also show seasonal variation characteristics,the applicability in winter is better than in summer.The error of reanalysis data of sea surface pressure and wind speed is large under extreme weather conditions,especially the typhoon process,further evaluation and revision of the data are needed.

青藏高原东坡大气边界层高度变化观测研究

利用2021年2—5月和8—11月青藏高原东坡高海拔宇宙线观测站(Large High Altitude Air Shower Observatory,LHAASO)多通道微波辐射计观测的高时空分辨率温度廓线数据,并结合2021年ERA5再分析资料,分析大气边界层高度(Atmospheric Boundary Layer Height,ABLH)的日、月和季平均日变化规律。结果表明:(1)晴朗天气的ABLH具有明显的波峰波谷变化,日出后地表温度升高,ABLH也随之持续升高,最大值通常出现在午后,至18时左右迅速降低,日落之后降至最低。(2)一年之中,4月平均ABLH最大,约为1200 m,11月只有600 m。ABLH白天波动大,夜晚稳定,平均降至400 m左右。基于ERA5再分析资料反演的ABLH整体结果偏小,但具有与微波辐射计一致的变化趋势。(3)ABLH最大值出现在春季,夏季和秋季次之,冬季最小,且均在14:00—15:00达到峰值。

多种机器学习方法在京津冀地区低能见度天气预报中的应用

利用2017—2021年的ERA5再分析资料和京津冀国家站地面资料,结合多种机器学习方法建立预报模型,开展轻雾、大雾客观预报。探讨了再分析资料、地形因素的影响,并结合多模型集成、统计消空进一步优化模型。结果表明:(1)XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)、LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)、随机森林等集成学习方法的预报效果均优于决策树方法;(2)在引入ERA5再分析资料、地形建模后,XGBoost、LightGBM模型的预报性能显著提高。相比仅使用地面要素建模,大雾预报的TS(Threat Score)提升了30%、32%,达到0.52、0.49,命中率分别为0.62、0.87。此外,经过多模型集成后,轻雾、大雾预报的TS提升到了0.51、0.54;(3)2022年秋季一次大雾过程中,本方法提前72 h准确预报了京津冀地区的大雾,其中以LightGBM模型表现最好。0~72 h轻雾预报和0~36 h逐小时大雾预报的TS均达到0.3,预报准确率、时效性均优于ECMWF(European Center for Medium Weather Forecasting)模式。

1979-2021年中国南海海表风速和大风事件的变化特征

利用欧洲中期天气预报中心European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF)最新的第五代再分析资料ECMWF Reanalysis v5(ERA5),定义了大风事件,使用经验正交分解等方法分析了1979-2021年中国南海海表风速和大风事件的变化特征,并对是否受热带气旋的影响进行了区分。结果发现,南海风速分布呈现出十分明显的季节特征,冬季主要为东北风,夏季为西南风;春、夏季南海东北部与其他地区风速变化存在反向关系,除东北部沿海地区外,春季平均风速变化经历了减小-增大-减小的变化,总体呈较弱的增加趋势;而夏季则是增大-减少-增大,总体呈减小趋势。秋季南海风速呈全区一致的变化,呈减小趋势。冬季变为东南与其余部分反向,除西南部外,风速呈显著增强趋势。大风事件发生在风速较大的区域和时间内,冬季和秋季发生大风事件的频次要高于春季和秋季,冬半年要高于夏半年;在冬季和冬半年,大风事件的发生频次在南海中部长山山脉东侧直到南海东北部台湾海峡附近有显著上升趋势;大风事件频次变化趋势随季节改变有很大的差异,冬季和春季大风事件频次变化趋势与夏季和秋季相反。夏半年大风事件频次变化融合了夏季和秋季的变化趋势特点;类似的冬半年大风事件频次融合了冬季和春季的变化趋势特点。在夏季,秋季和夏半年这些受到南海夏季季风影响的季节内,热带气旋对发生的大风事件频次影响更大;对在冬季,春季和冬半年发生的大风事件则影响较小。

基于电网GNSS站的区域对流层延迟改正建模研究

基于全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)的高精度定位技术是实现无人机自动巡检的基础条件。广东省地处南方沿海地区,大气水汽含量丰富,导致对流层天顶总延迟(zenith total delay, ZTD)在该地区短期变化剧烈;且常规ZTD经验模型在该区域精度较差,导致无人机自动巡检经常出现偏航等情况。对此基于广东电网自建地基增强系统,结合ERA5再分析资料和GNSS-ZTD解算结果,充分考虑ZTD在不同高程范围内的变化,通过分段函数对ERA5再分析资料进行拟合;并考虑年、半年和日周期变化的傅里叶级数来对分段拟合函数的系数进行时序分析,提出新区域ZTD格网模型;最后,使用96个广东电网GNSS站2023年1—3月的数据对所提出的模型进行验证,以其中31个站点作为基准站,以65个站点作为验证站进行模型验证。结果表明所提出的模型定位均方根误差为1.12 cm,远优于常规经验模型。