春季黄海海雾WRF参数化方案敏感性研究

利用2005-2011年10次春季黄海海雾个例开展WRF模式参数化方案敏感性研究。结果表明:边界层方案对WRF模式雾区模拟结果起决定作用,而微物理方案影响较小,它主要影响海雾浓度和高度。边界层与微物理方案的最佳组合为YSU与Lin方案,最差为Mellor-Yamada与WSM5方案;Mellor-Yamada和QNSE方案模拟的近海面湍流过强,导致边界层过高,不利于海雾的发展与维持;而MYNN与YS[J方案刻画的湍流强度与边界层高度合适,有利于海雾发展与维持。MYNN方案虽与YSU方案相当,但在大多数海雾个例中,后者明显优于前者,而在有些个例中却刚好相反。因此对于某一具体海雾个例而言,所用边界层方案仍需在它们之中选择最优者。这些信息可为黄海海雾WRF模式边界层与微物理方案的选择与改进提供参考。

WRF模式中不同边界层及云微物理方案对两次黄海海雾个例数值模拟的影响

利用WRF模式及其循环三维变分同化系统,以发生在2006年3月6-8日和2012年3月27-28日的两次大范围黄海海雾事件为研究对象,针对不同的边界层方案和云微物理方案,设计了4组海雾数值模拟对比试验。模拟结果显示:对于2006年较为浓厚的海雾个例,边界层方案采用YSU、云微物理方案采用Lin得到的模拟雾区与观测事实最为相符;YSU和Thompson方案、MYNN和Lin方案的组合模拟结果次之。边界层方案采用MYJ时,无论采用何种云微物理方案,模拟结果均较差。而对于2012年较为淡薄的海雾个例,采用不同云微物理方案之间的差异较小,采用不同的边界层方案得到的模拟雾区差异显著。采用MYNN边界层方案得到的模拟雾区与观测事实最为相符,而YUS和MYJ方案均不能很好地模拟出此次海雾过程。

不同插值方法对精细化预报产品在青岛地区的检验比较

青岛地区农业产业园位置分散在内陆、沿海和山地等多种地形区域,气温差异大,为提高现代农业精细化服务水平,笔者基于国家气象中心下发的全国区域5 km格点气象要素预报产品,采用最近邻域、双线性插值、反距离权重3种插值方法对气温预报产品在青岛地区的适用性进行对比检验。结果表明:内陆地区双线性插值法准确率最高,且平均绝对误差和均方根误差最小。沿海地区采用最近邻域法和反距离权重法均有较好的效果。对于山地,综合考虑准确率、平均绝对误差和均方根误差,较适用反距离权重插值方法。最高气温预报准确率内陆地区高于沿海和山地地区,且在8—10月为准确率最高时期,3—6月准确率相对较低;最低气温则在沿海地区准确率最高,且夏季的准确率明显高于冬季,其在7月准确率最高而1月准确率最低。研究结果为下一步将预报产品插值生成分辨率更细、准确率更高的精细化气象服务产品奠定基础。

青岛大珠山杜鹃花初花期预报方法研究

为准确预报青岛西海岸大珠山风景区杜鹃花初花期提供方法支持,基于1994~2014年青岛市黄岛区大监站的气象观测数据和杜鹃花初花期资料,对影响杜鹃花初花期的气象因子进行分析。通过回归分析、积温阈值和物候预报3种方法建立青岛大珠山杜鹃花初花期的预报模型,对1994~2014年杜鹃花初花期进行回测,结果表明:回归预报模型拟合准确率61.90%,平均绝对误差2.9 d;积温阈值预报方法准确率85.7%,平均绝对误差1.5 d;引入温度修正后的物候预报方法准确率高达90.48%,平均绝对误差1.3 d。用3种预报模型对2015~2018年杜鹃花初花期进行预报,回归模型预报方法和物候预报方法预报较为准确,误差均在2 d以内,积温预报方法除了在2017年出现较大偏差以外,其余年份预报较为准确。在实际应用过程中将3种预报方法结合起来,可在杜鹃花初花期前10 d左右给出较为准确的预报结论。

初中语文低效课堂教学行为透视

文章列举了初中语文常见的五种课堂低效现象,通过梳理分析,并尝试提出策略,以期引起教师对无效教学现象的关注和思考。

青岛西海岸新区农业气象服务现状与发展

农业生产是在多变的气候环境条件下进行的,在气象科技日益发展的今天,气象服务提高了农业防灾抗灾能力,对农业丰收增产起到了保驾护航的作用。本文阐述了青岛西海岸新区农业气象服务的内容,通过多种方式构建农业气象服务业务体系,并对蓝莓种植进行专业气象服务,取得了显著成效。同时展望了农业气象服务的发展思路与趋势。

深度学习方法在农业产业园区气象要素预报中的应用

不同区域农业产业园区的精细化气象要素预报是实现农业现代化的重要保障,开展能普遍适用于不同地区农业产业园区的气象要素预报技术有重要的应用价值。将深度学习方法应用于农业产业园区的气象要素预报中,利用深度学习方法建立了预报气象要素的神经网络订正模型。结果表明,经过神经网络模型订正后,气象要素预报误差大幅度减小。

新型自动气象站数据流程及数据维护

新型自动气象站采用的技术和整体性能更加先进,其数据维护管理也较为复杂,观测数据不仅以文本文件的方式保存,还保存到SQLite数据库文件中。采集器与台站地面综合观测业务软件(简称ISOS)各部分都涉及到数据处理、存储和传递,彼此间按照一定的流程通过数据文件进行交互。理清业务数据在ISOS软件中的来龙去脉,对正确处理记录,保持数据一致性是必要的,本文详细介绍了新型自动气象站的数据流程及数据维护技术,以利于业务人员提高数据维护和质量控制效率。