为了科学设计黄渤海海洋气象边界层观测站网并研究观测网布局对数值天气预报模式的影响,本文采用模式误差、海洋气象要素特征区域资料统计分析和观测系统模拟试验(OSSE)方法,根据边界层雾、层云降水、小风与中等风速天气条件设计布局方...为了科学设计黄渤海海洋气象边界层观测站网并研究观测网布局对数值天气预报模式的影响,本文采用模式误差、海洋气象要素特征区域资料统计分析和观测系统模拟试验(OSSE)方法,根据边界层雾、层云降水、小风与中等风速天气条件设计布局方案,并分析站点观测要素对数值预报模式的要素预报的影响。模拟试验数据使用了每6 h NCEP再分析资料FNL(NCEP Final Operational Global Analysis data)、NCEP每天平均的高分辨率海温资料RTG_SST(Real-Time Global Sea Surface Temperature)和石油平台、浮标站等每小时实况观测资料,评估了黄渤海海洋气象站网布局各个方案的优缺点。评估结果表明,湿度和风的要素预报受实况风向风速条件影响,偏东和偏北风个例湿度要素预报较好。然而,在偏南中等风速个例中,风场预报要素更接近实况。温度场的分析综合结果显示,在海气相互作用影响较大的天气过程中,特征区域布站能明显提高温度要素的预报准确率。最后,综合分析多项模拟试验的结果,给出了改进数值预报准确率的海洋布站建议。展开更多
雾和霾是危害人类健康和影响社会经济发展的灾害天气,精细化的实况资料能够在雾和霾的防治中发挥重要作用。利用2017年12月1日至2020年11月30日天津及其周边地区国家气象观测站资料、Himawari-8卫星L1级全圆盘观测数据和L3级气溶胶光学...雾和霾是危害人类健康和影响社会经济发展的灾害天气,精细化的实况资料能够在雾和霾的防治中发挥重要作用。利用2017年12月1日至2020年11月30日天津及其周边地区国家气象观测站资料、Himawari-8卫星L1级全圆盘观测数据和L3级气溶胶光学厚度产品,分析了中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)能见度和相对湿度融合实况分析产品判识天津地区雾、轻雾和霾的准确性。结果表明:与台站资料相比,CLDAS产品对轻雾、雾和霾的平均检出率分别为90.4%、84.2%和78.8%;CLDAS产品对轻雾的逐月检出率为81.1%~96.4%,雾和霾出现较多的月份,其检出率均在80.0%左右。个例分析表明CLDAS产品判识的雾、轻雾和霾与台站观测结果以及Himawari-8卫星反演检测结果基本一致。CLDAS产品未正确判识雾、轻雾和霾的情况主要表现为雾误判为轻雾(各站为3.8%~21.4%)和霾漏判(各站为8.6%~25.0%)。当台站水平能见度在区间[0,0.75 km)时,CLDAS能见度的误差主要导致雾误判为轻雾;在区间[0.75,7.5 km)时,CLDAS能见度的误差主要导致霾漏判;在区间[7.5,15 km)时,CLDAS能见度的误差主要导致轻雾和霾空报。当台站相对湿度大于40%且小于等于60%时,CLDAS相对湿度的误差主要导致霾误判为轻雾。总体而言,CLDAS产品对天津地区雾、轻雾和霾的判识准确性较好,能够为雾、轻雾和霾的精细化监测提供参考,改善雾和霾监测中能见度观测站点稀少、空间覆盖不足的现状。展开更多
文摘为了科学设计黄渤海海洋气象边界层观测站网并研究观测网布局对数值天气预报模式的影响,本文采用模式误差、海洋气象要素特征区域资料统计分析和观测系统模拟试验(OSSE)方法,根据边界层雾、层云降水、小风与中等风速天气条件设计布局方案,并分析站点观测要素对数值预报模式的要素预报的影响。模拟试验数据使用了每6 h NCEP再分析资料FNL(NCEP Final Operational Global Analysis data)、NCEP每天平均的高分辨率海温资料RTG_SST(Real-Time Global Sea Surface Temperature)和石油平台、浮标站等每小时实况观测资料,评估了黄渤海海洋气象站网布局各个方案的优缺点。评估结果表明,湿度和风的要素预报受实况风向风速条件影响,偏东和偏北风个例湿度要素预报较好。然而,在偏南中等风速个例中,风场预报要素更接近实况。温度场的分析综合结果显示,在海气相互作用影响较大的天气过程中,特征区域布站能明显提高温度要素的预报准确率。最后,综合分析多项模拟试验的结果,给出了改进数值预报准确率的海洋布站建议。
文摘雾和霾是危害人类健康和影响社会经济发展的灾害天气,精细化的实况资料能够在雾和霾的防治中发挥重要作用。利用2017年12月1日至2020年11月30日天津及其周边地区国家气象观测站资料、Himawari-8卫星L1级全圆盘观测数据和L3级气溶胶光学厚度产品,分析了中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)能见度和相对湿度融合实况分析产品判识天津地区雾、轻雾和霾的准确性。结果表明:与台站资料相比,CLDAS产品对轻雾、雾和霾的平均检出率分别为90.4%、84.2%和78.8%;CLDAS产品对轻雾的逐月检出率为81.1%~96.4%,雾和霾出现较多的月份,其检出率均在80.0%左右。个例分析表明CLDAS产品判识的雾、轻雾和霾与台站观测结果以及Himawari-8卫星反演检测结果基本一致。CLDAS产品未正确判识雾、轻雾和霾的情况主要表现为雾误判为轻雾(各站为3.8%~21.4%)和霾漏判(各站为8.6%~25.0%)。当台站水平能见度在区间[0,0.75 km)时,CLDAS能见度的误差主要导致雾误判为轻雾;在区间[0.75,7.5 km)时,CLDAS能见度的误差主要导致霾漏判;在区间[7.5,15 km)时,CLDAS能见度的误差主要导致轻雾和霾空报。当台站相对湿度大于40%且小于等于60%时,CLDAS相对湿度的误差主要导致霾误判为轻雾。总体而言,CLDAS产品对天津地区雾、轻雾和霾的判识准确性较好,能够为雾、轻雾和霾的精细化监测提供参考,改善雾和霾监测中能见度观测站点稀少、空间覆盖不足的现状。
