济南地区南部为山区,北部为平原,南北海拔跨度较大,地形条件复杂.为了探究天气研究与预报模型(Weather Research and Forecasting,WRF)的模拟结果对不同陆面资料的敏感性,本研究使用中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spe...济南地区南部为山区,北部为平原,南北海拔跨度较大,地形条件复杂.为了探究天气研究与预报模型(Weather Research and Forecasting,WRF)的模拟结果对不同陆面资料的敏感性,本研究使用中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)土地利用和植被覆盖两类陆面资料替换模式中默认的陆面资料,分别进行了4组敏感性试验,模拟了济南地区2020年7月气温和降水.结果表明:模拟的温度误差和降水误差普遍为南部山区偏大,北部平原偏小;只改变土地利用资料使北部平原地区的温度模拟误差显著减小(均方根误差、平均误差分别减小了0.2~1.0℃和0.2~0.8℃);只改变植被覆盖资料使得南部山区的温度和降水的模拟误差明显减小,模拟的温度均方根误差减小了0.2~1.2℃,模拟的日降水量均方根误差减小了0.2~1.2 mm/d;同时改变土地利用和植被覆盖资料模拟的温度和降水的效果最好,全市大部分站点的模拟误差有明显减小.降水对植被覆盖资料的敏感性比气温更高.展开更多
文摘济南地区南部为山区,北部为平原,南北海拔跨度较大,地形条件复杂.为了探究天气研究与预报模型(Weather Research and Forecasting,WRF)的模拟结果对不同陆面资料的敏感性,本研究使用中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)土地利用和植被覆盖两类陆面资料替换模式中默认的陆面资料,分别进行了4组敏感性试验,模拟了济南地区2020年7月气温和降水.结果表明:模拟的温度误差和降水误差普遍为南部山区偏大,北部平原偏小;只改变土地利用资料使北部平原地区的温度模拟误差显著减小(均方根误差、平均误差分别减小了0.2~1.0℃和0.2~0.8℃);只改变植被覆盖资料使得南部山区的温度和降水的模拟误差明显减小,模拟的温度均方根误差减小了0.2~1.2℃,模拟的日降水量均方根误差减小了0.2~1.2 mm/d;同时改变土地利用和植被覆盖资料模拟的温度和降水的效果最好,全市大部分站点的模拟误差有明显减小.降水对植被覆盖资料的敏感性比气温更高.
文摘利用2000—2013年济南逐日地面气象观测资料分析雾和霾的气候变化特征;同时基于NCEP FNL海平面气压资料,采用T-mode主成分分析结合K平均聚类法对天气形势进行客观分型,研究不同天气形势下雾和霾的发生频率。结果表明:(1)雾日数以0.4 d·a-1的速度下降,与相对湿度年际变化紧密相关;2011年以前济南霾日数呈现正常波动性变化,从2011年开始显著增加,尤其2013年出现霾日数跃增,霾日数年际变化与850~700 h Pa大气层逆温频率年际变化显著相关;(2)济南地区9种天气型中,冬季出现的弱低压型(WT6)和北路冷空气型(WT9)发生雾概率较高,冬季时均压场型(WT1)、弱冷空气型(WT5)和北路冷空气型(WT9)出现霾概率较高,秋季弱高压型(WT3)出现时发生霾频率较高。