为更好地理解格点融合实况数据与观测数据的差异和代表性,利用甘肃兰州和武威两地站点的观测数据对中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)地面2 m气温融合产品进行检验评估及偏差订正。结果表明:(1)逐...为更好地理解格点融合实况数据与观测数据的差异和代表性,利用甘肃兰州和武威两地站点的观测数据对中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)地面2 m气温融合产品进行检验评估及偏差订正。结果表明:(1)逐小时气温和日最低气温融合产品的平均误差总体为负值,较实际气温偏低,且在2500 m以下误差随海拔上升而减小;日最高气温融合产品平均误差在海拔1500 m附近为负值,1500 m以上误差变为正值且随海拔升高而增大;日最高和最低气温误差较逐小时气温误差偏大,但平均误差均在2℃以内。(2)通过近网格点检验,发现逐小时CLDAS气温产品白天与实况相近,夜间较实况偏低0.2℃;日平均气温CLDAS融合产品总体较实况偏低1℃,兰州城区产品偏差相对较小;30℃以上高温天数融合产品与实况分布基本一致,但在兰州城区,CLDAS融合产品的高温天数较观测天数偏少。(3)线性回归法和递减平均法对CLDAS气温融合产品都有一定的订正效果,递减平均法订正效果更优且在高海拔地区订正效果更明显。CLDAS气温实况融合产品在兰州和武威两地能较好地反映气温变化特征,但日最高、最低气温误差较逐小时气温大,且在复杂地形下误差相对较大。展开更多
利用加密自动气象观测站资料、ERA5再分析资料和欧洲中心ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)模式、中国气象局CMA-MESO(China Meteorological Administration Mesoscale Model)模式产品,对2020年7月17—18日江...利用加密自动气象观测站资料、ERA5再分析资料和欧洲中心ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)模式、中国气象局CMA-MESO(China Meteorological Administration Mesoscale Model)模式产品,对2020年7月17—18日江淮地区一次特大暴雨过程的预报效果进行检验与分析,并对数值模式降水预报出现偏差的可能原因进行了讨论。结果表明:低涡切变和低层急流的共同影响,为强降水提供了充沛的水汽和有利的动力条件。高空干冷空气叠加在低层暖区之上形成的位势不稳定层结和垂直风切变为强降水的发生提供了不稳定条件。17日20时—19日08时CMA-MESO模式逐12 h暴雨、大暴雨以及暴雨以上量级降水的TS评分均优于ECMWF模式,但2种模式对18日08—20时暖区降水的预报结果均较差。CMA-MESO模式预报的降水区域和实况区域重叠面积的比例均显著高于ECMWF模式,预报形态也与实况更为接近。模式对冷空气强度预报偏弱造成了冷切辐合偏北,对中层湿舌的位置预报偏北,水汽强度预报偏弱,与强降水落区预报偏北相对应,可能是降水预报出现明显偏差的原因。展开更多
随着新版GMP的实施,超标数据调查,即OOS(Out of Specification)调查受到广大企业的重视,但很多企业不知如何具体开展OOS调查,以致出现超标数据后不去处理,不能杜绝再次发生,存在很大的质量隐患。方法:本文依据FDA实验室OOS指南、实验室...随着新版GMP的实施,超标数据调查,即OOS(Out of Specification)调查受到广大企业的重视,但很多企业不知如何具体开展OOS调查,以致出现超标数据后不去处理,不能杜绝再次发生,存在很大的质量隐患。方法:本文依据FDA实验室OOS指南、实验室控制系统GMP实施指南、质量系统GMP实施指南等相关内容,并在此基础上对OOS调查过程详细论述,包含重新检验(复检)、重复进样、重新取样、控制样品、QA人员与QC人员职责衔接,利用数理统计(t检验)判断可信度等。结果:清晰透彻介绍OOS发展阶段及调查研究内容。结论:有利于药品企业对OOS调查处理制度的实施,使企业更加符合GMP要求。展开更多
文摘为更好地理解格点融合实况数据与观测数据的差异和代表性,利用甘肃兰州和武威两地站点的观测数据对中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)地面2 m气温融合产品进行检验评估及偏差订正。结果表明:(1)逐小时气温和日最低气温融合产品的平均误差总体为负值,较实际气温偏低,且在2500 m以下误差随海拔上升而减小;日最高气温融合产品平均误差在海拔1500 m附近为负值,1500 m以上误差变为正值且随海拔升高而增大;日最高和最低气温误差较逐小时气温误差偏大,但平均误差均在2℃以内。(2)通过近网格点检验,发现逐小时CLDAS气温产品白天与实况相近,夜间较实况偏低0.2℃;日平均气温CLDAS融合产品总体较实况偏低1℃,兰州城区产品偏差相对较小;30℃以上高温天数融合产品与实况分布基本一致,但在兰州城区,CLDAS融合产品的高温天数较观测天数偏少。(3)线性回归法和递减平均法对CLDAS气温融合产品都有一定的订正效果,递减平均法订正效果更优且在高海拔地区订正效果更明显。CLDAS气温实况融合产品在兰州和武威两地能较好地反映气温变化特征,但日最高、最低气温误差较逐小时气温大,且在复杂地形下误差相对较大。
文摘随着新版GMP的实施,超标数据调查,即OOS(Out of Specification)调查受到广大企业的重视,但很多企业不知如何具体开展OOS调查,以致出现超标数据后不去处理,不能杜绝再次发生,存在很大的质量隐患。方法:本文依据FDA实验室OOS指南、实验室控制系统GMP实施指南、质量系统GMP实施指南等相关内容,并在此基础上对OOS调查过程详细论述,包含重新检验(复检)、重复进样、重新取样、控制样品、QA人员与QC人员职责衔接,利用数理统计(t检验)判断可信度等。结果:清晰透彻介绍OOS发展阶段及调查研究内容。结论:有利于药品企业对OOS调查处理制度的实施,使企业更加符合GMP要求。
