基于神经网络模型的台湾海峡中部大风数据订正与分析

利用2011—2020年台湾海峡西岸7个自动站与2015—2020年泉州浮标站的大风观测资料,应用神经网络建立泉州浮标站数据订正模型。根据2021年泉州浮标站数据进行误差分析,结果表明,当泉州浮标站实测风力超过13.9 m/s(7级)时,利用沿海自动站观测数据订正后的最大风速、极大风速与泉州浮标站观测数据的绝对误差分别为1.3224 m/s和1.5242 m/s。其中,15 m/s以上风速的绝对误差分别为1.4559 m/s和1.5876 m/s,计算结果与实况数据较为接近,由此重构2011—2021年泉州浮标站风速数据,并可用于分析台湾海峡中部大风的特点。

GPS水汽遥感中的大气干延迟局地订正模型研究

在GPS遥感水汽过程中,大气干延迟模型的精度直接影响水汽遥感的精度。根据广东清远站1995～2001年的气象探空资料,计算了GPS水汽测量中的实际大气干延迟。在此资料基础上,利用地面气象要素建立了大气干延迟的年和分月局地订正模型。分析结果表明,年模型的精度优于目前广泛使用的普适模型;月模型与年模型相比,效果不是很明显,建立局地分月订正模型意义不大;在对高度角的敏感程度上,局地模型略大些;当高度角小于75时,大气干延迟弯曲路径与直线路径之差ΔS随天顶角增大而迅速增大。

基于BP神经网络的风速观测资料序列订正模型

利用甘肃省河西地区敦煌、酒泉、民勤3个站点2004-2007年自动观测与同期人工观测系统的风速观测资料,采用BP神经网络建立了人工观测风速观测资料序列的订正模型,并进行了模拟效果检验.结果表明:利用BP神经网络建立的订正模型能对风速观测资料进行较高精度的订正,3个站点风速拟合差值相对于原差值明显减小,订正结果与自动观测资料的相关系数均在0.90以上.各个站点的平均相对误差较小,在12%以下,且订正模型的稳定性和可扩展性较好;各个站点的平均相对均方根差为3.20～3.84,效果良好,可为建立均一性时间序列的风速观测资料提供参考.

火箭最大气动载荷异常变化分析与建模订正

通过分析某地区2014年12月~2019年12月、时间间隔3.5 h内的最大气动载荷偏差,发现最大正偏差达到1297.62 Pa·rad、最大负偏差达到-924.43 Pa·rad。主要原因是由于3.5 h内高空风出现异常增大、异常减小导致的。通过对该两个例的发射前3 h高空风进行建模订正,最大气动载荷绝对差值分别由1297.62 Pa·rad和924.43 Pa·rad减小到908.60 Pa·rad和286.56 Pa·rad,降幅分别为389.02 Pa·rad和637.87 Pa·rad,表明该建模订正方法有一定的改进作用,有利于提高火箭安全飞行的保障能力。

基于机器学习订正模型的未来百年全球海表温度预估研究

经过半个多世纪的发展,气候模式已成为理解气候变化机理和预测预估未来气候不可或缺的工具,然而由于其对气候变化的模拟能力仍存在一定的不足,这影响了气候预测预估的精准性。基于机器学习的订正模型在天气预报和气候预测预估等方面的探索性研究中表现出了较好的应用潜力。本文基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)和BP (Back Propagation)神经网络发展了气候模式全球月平均海表温度(Sea Surface Temperature, SST)的订正模型,基于历史观测数据和气候模式FIO-ESM v2.0参与第六次国际耦合模式比较计划(Coupled Model Intercom-parison Project 6, CMIP6)的历史试验结果确定了模型参数,进而对该模式三种排放情景(SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5)的未来百年全球月平均SST开展了预估订正。结果表明:采用本文建立的机器学习订正模型,能够有效降低历史试验的模拟偏差,均方根误差由0.401℃降至0.096℃,平均绝对偏差由0.338℃降至0.077℃,相关系数由0.33提升到了0.95。经过订正后,未来三种排放情景下的全球平均SST增温趋势分别为0.424℃/100a、1.325℃/100a和3.185℃/100a,本世纪末20年(2081~2100)年平均的全球平均SST较最近20年(1995~2014)将分别升温0.608℃、1.183℃和2.409℃。

福建省沿海风电场短时预报风速的订正

为了进一步提高福建沿海风电场短时风速预报的准确性,以福建沿海某测风塔2017年9月、10月和2018年1月、4月的数据为例,通过对预报因子的筛选,设定3种不同的卡尔曼滤波量测方程方案,对ECMWF模式的预报风速进行订正,并通过误差分析来构建福建沿海风电场短时(012 h)预报风速的订正模型。结果表明,方案2(以地面风速和海平面气压作为预报因子)适用于风速变化较小的秋冬季节,方案1(以地面风速作为预报因子)和方案3(以地面风速、海平面气压、地面温度、地面湿度作为预报因子)对风速突变较频繁的春夏季节的预报风速订正更有效果。经过订正模型订正后,各代表月在未来012 h预报风速的平均绝对误差和均方根误差都有显著的减少。从订正效果来看,卡尔曼滤波法存有一定局限性,风速变化越平缓其订正效果越好,同时在风速突变较大时易造成较大的误差,产生反相位订正结果。

GPS定位与水汽反演中对流层干延迟的订正研究

根据美国Shreveport地区及中国徐州地区2006年的气象探空资料计算了GPS测量中的大气干延迟,将其作为真值与目前常用的普适模型计算的延迟值进行对比,结果表明,目前常用的几种普适模型在美国Shreveport地区的改正效果要明显好于中国徐州地区,直接反映出普适模型更适合北美地区。利用徐州地区2000—2006年的探空数据计算了大气干延迟值,在此基础上,根据地面气象要素建立了徐州地区大气干延迟的局地订正模型。分析表明,局地订正模型的改正效果好于普适模型。

气温日变化过程的模拟与订正

根据郑州气象观测站2005-2007年逐日最高、最低和4次定时气温观测资料,利用正弦-指数模型、Tk法和本文提出的分段线性订正模型对气温的日变化进行了模拟。对比结果表明:分段线性订正模型的模拟效果优于其他两种方法,其模型效率达到0.99,均方差也明显偏小;不同天气条件下,正弦-指数模型和Tk法模拟精度是云天>晴天>阴天,而分段线性订正模型的模拟精度是阴天>云天>晴天;三种方法对白天气温的模拟效果均好于夜间。

基于随机森林的EC气温预报订正研究

以石家庄站、衡水站、邢台站的1.5 m气温数据和ECMWF预报数据为基础,建立了一种随机森林模型对ECMWF预报的2 m气温进行订正。结果显示:该模型对邢台站的订正能力最优,其次为石家庄站,对衡水站的订正能力有限。

地球辐射收支探测的目标方向订正模型构建:从地球卫星到月基平台

监测地球辐射能量收支的时空变化有助于增进我们对全球气候变化的理解。地球反射的短波辐射与发射的长波辐射是地球系统与外界进行能量交换的重要组成部分,也是地球辐射收支观测的主要参量。地球辐射探测仪是探测大气层顶辐射收支能量平衡参数的专用仪器。地球目标方向订正模型(Angular Distribution Models,ADMs)专指校正大气层顶地球-大气系统目标辐射各向异性的一系列非均匀因子,它是将卫星或月基观测的地球目标反射及发射宽波段辐亮度转换为辐射通量的有效途径。ADMs模型构建和算法优化直接影响基于空间观测推算地球辐射收支的最终解算精度。本文围绕地球辐射ADMs模型展开,回顾了过去几十年来ADMs模型的发展历程,着重介绍了目前应用于Terra与Aqua卫星的云与地球辐射能量系统(Clouds and the Earth’s Radiant Energy System,CERES)的业务化ADMs模型,分析了地球静止卫星与月基对地观测在地球辐射ADMs模型中的优势、问题与潜力。基于上述综述与分析,讨论星载与月基地球辐射ADMs模型进一步优化的决定因素。

2010—2020年阴山南北麓主要农作物的光温生产潜力时空变化特征分析

应用逐级订正模型逐日计算2010—2020年阴山南北麓主要农作物玉米、小麦的光温生产潜力,并计算其潜力差。结果表明,2010—2020年阴山南北麓太阳辐射量呈上升趋势,空间变化趋势为西高东低;2010—2020年平均气温呈下降趋势,空间变化幅度不明显;阴山南北麓主要农作物的光温生产潜力在2010—2020年呈上升趋势,空间分布上表现为南高北低,普遍呈增加趋势。2010—2020年,阴山南北麓东部农田实际单产较低,光温生产差由南向北、由东向西递减,光温生产潜力和潜力差较高,具有较大的提升空间。

甘肃省降水量自动观测与人工观测对比分析

利用甘肃敦煌、酒泉、民勤、榆中、西峰和岷县6个气象站2004~2007年自动观测与人工观测的降水资料,对比分析了2种观测序列的差值特征,并基于BP神经网络建立了自动降水观测订正模型。研究表明,自动观测的降水量与人工观测的标准差为0.254 mm,平均偏大0.033 mm (相对偏高2.24%);76%的自动观测与人工观测的日降水量差值在±10%以内,近11%的样本日降水量测量差值在±20%以上;日降雨量相对差值较大的样本,其日降雨量均比较小;利用BP神经网络模型订正后,自动观测的日降水量拟合差为0.05~0.52 mm,平均相对误差0.5%~8.2%,平均相对均方根误差为0.10~0.70 mm,相关系数为0.75~0.99。

Stokes漂流近似公式对海洋表层流场估算的影响

本文采用波浪订正的Ekman模型,研究分析了三种Stokes漂流近似公式(单波公式、e指数公式、Phillips谱近似公式)对海洋表层流场估算的影响。海表总流场由海表面高度(SSH)数据计算的地转流和海浪模式WAVEWATCH Ⅲ输出结果计算的非地转流组成,并采用拉格朗日浮标观测数据对计算结果进行了验证。研究表明,随着Stokes漂流近似公式精度的提高,其计算的拉格朗日流速更接近于谱积分公式的计算结果,更贴近拉格朗日浮标观测数据。与谱积分公式计算的海表拉格朗日流速相比,单波公式的平均相对偏差为0.0834,e指数公式的平均相对偏差为0.0392,Phillips谱近似公式的平均相对偏差为0.0101,说明Phillips谱近似公式在不同风速下均能对谱积分公式有良好的近似效果。在低风速条件下,由Stokes漂流近似公式精度引起的海洋表层流场估算误差可以忽略不计,但随着风速增加,由近似公式精度引起的偏差逐渐变大,此时应该选择Phillips谱近似公式计算Stokes漂流,来减小误差。

一种利用浮标站资料改进海浪模式有效波高预报的方法

基于浮标站海浪历史数据,利用回归分析方法建立了海浪数值模式有效波高预报产品的一元二次回归方程订正统计模型。通过2017年7月1日-2018年10月10日期间业务试运行结果发现:订正方程能有效改善有效波高数值预报产品的预报精度,且预报时效越短订正效果越显著。其中,第6~11 h预报时效内的订正前后平均绝对误差值减小0.17~0. 241 m,第6~18 h预报时效内订正前后均方根误差减小幅度为0.103~0. 28 m。这说明应用订正统计模型对海浪模式输出产品进行订正,也是改进海浪模式预报准确率的一种有效途径。

沭阳县人工与自动土壤水分观测资料对比分析

[目的]客观评估DZN1型自动土壤水分观测仪的监测能力。[方法]采用对比差值、逐步回归等方法,比较分析了2013年1月1日~7月31日沭阳国家农气一级站的人工与自动土壤体积含水量观测数据。[结果]人工观测值略高于自动站观测值,两者在浅层的平均差值最小,变化趋势相当一致;在分析了人工与自动观测值相关系数后,为降低DZN1型自动土壤水分观测仪的系统性误差,获得较准确的订正数据,运用逐步回归法建立了沭阳土壤水分自动站观测资料序列订正模型,并利用该站2014年4月1日~5月31日对比观测资料对其订正效果进行了检验,检验结果显著。[结论]该研究为发挥观测资料的应用价值和气象服务效益提供依据。

典型工业城市兰州市大气氧气的高精度观测研究

人类活动对城市区域的空气含氧量产生了显著的影响,这种改变已经对区域范围内的大气氧平衡构成了威胁。但是城市大气O_(2)的相关研究仍然薄弱,无法对城市O_(2)变化机制做出系统评估。因此,在城市区域进行大气O_(2)的长期观测具有重要意义。详细介绍了兰州市在线大气氧观测平台的基本情况,该平台是国内首个大气O_(2)原位高精度连续观测平台。平台采用气相色谱仪—热导检测器(GC-TCD)来测量大气中O_(2)含量,并构建了一种基于XGBoost模型的数据订正方法。通过使用这种方法,成功地减小了大气O_(2)观测数据的系统误差,使得订正后的测量结果的误差明显减小至-0.68μmol/mol。观测结果表明,大气中O_(2)呈现明显的季节性和日变化特征,且大气O_(2)与城市人类活动指标(NO_(x))之间存在良好的对应关系。该平台能够在高背景下检测到大气O_(2)的微变化,为城市大气O_(2)相关研究提供关键的数据支持。由于碳氧循环紧密相关,大气O_(2)的长期观测可为有效制定因地制宜的“双碳”现实路径提供科学依据。

气象卫星遥感陆表温度产品在公路路面温度监测中的应用

使用FY-2G和Himawari-8卫星反演陆表温度产品,以天津境内津蓟高速和山西境内京昆高速有交通站观测的路段为试验对象,开展了卫星反演陆表温度产品在公路路面温度监测中的适用性及应用方法研究。卫星遥感陆表温度能够较好地反映出公路路面温度的日变化特征和逐日变化趋势,两者之间具有较好的相关性。使用线性回归方法,建立了卫星陆表温度的订正模型,并对实时卫星陆表温度产品进行滚动订正,大大降低了卫星反演陆表温度与实际路面温度之间的偏差。夏季时段平均绝对偏差由订正前的6.98℃降低至2.57℃,冬季时段由订正前的3.84℃降低至1.62℃。该方法在2017年5月18日京津冀周边地区一次高温过程路面温度的监测分析中具有较好的应用效果。