本文将全球预报系统(GFS,Global forecast system)分析数据和预报数据作为训练集和测试集,利用BP(Back propagation)神经网络后报风场,将BP后报结果松弛逼近到天气研究和预报(WRF,Weather research and forecasting)模式的后报阶段,改善...本文将全球预报系统(GFS,Global forecast system)分析数据和预报数据作为训练集和测试集,利用BP(Back propagation)神经网络后报风场,将BP后报结果松弛逼近到天气研究和预报(WRF,Weather research and forecasting)模式的后报阶段,改善WRF模式对强降水的预报效果。以2018年5月22日青岛地区强降水为例,利用青岛地区7个气象站的观测数据和雷达回波图检验优化方法对强降水的后报效果。结果表明,松弛逼近BP后报风场后,降水强度有了明显改善,相比于不松弛逼近任何数据的WRF模式,松弛逼近BP后报风场的WRF模式24 h降水量误差减少了8.62 mm,但后报降水量仍弱于实际降水量。展开更多
文摘鉴于新粒子生成(New particle formation,NPF)对气候的重要效应,过去很多研究重点关注持续增长型NPF事件;但新粒子生长过程中时常也伴随着非持续型生长,如生长粒径先增长后下降的收缩型以及粒径明显不增长的团块型NPF事件,对于这类NPF事件的生长机制尚不清楚。基于此,本研究于2019年夏季在中国科学院北京森林生态系统定位研究站(39.96°N,115.43°E,1170 m a.s.l.,以下简称北京山地森林站)进行了NPF事件的野外观测,发现了4次持续生长型NPF事件和3次非持续生长型NPF事件。本文借助WRF-Chem模式进一步探究非持续生长型NPF事件的生长机制,发现其主要成因有三个:首先,北京山地森林站与成核相关的气态前体物充足,但颗粒物中SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+)等无机盐浓度较低,削弱了新粒子的后续增长能力;其次,后向轨迹显示非持续生长型NPF事件的气团来源于清洁的北方地区;最后,通过过程分析发现水平和垂向输送是非持续生长型NPF事件的重要物理过程。本研究对非持续增长新粒子传输来源和生长机制的解释,对于完善新粒子增长的物理化学机制的理解具有重要意义。
文摘本文将全球预报系统(GFS,Global forecast system)分析数据和预报数据作为训练集和测试集,利用BP(Back propagation)神经网络后报风场,将BP后报结果松弛逼近到天气研究和预报(WRF,Weather research and forecasting)模式的后报阶段,改善WRF模式对强降水的预报效果。以2018年5月22日青岛地区强降水为例,利用青岛地区7个气象站的观测数据和雷达回波图检验优化方法对强降水的后报效果。结果表明,松弛逼近BP后报风场后,降水强度有了明显改善,相比于不松弛逼近任何数据的WRF模式,松弛逼近BP后报风场的WRF模式24 h降水量误差减少了8.62 mm,但后报降水量仍弱于实际降水量。