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我国不同积分时间降雨率的统一转换模式 被引量:4
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作者 林乐科 赵振维 刘玉梅 《电波科学学报》 EI CSCD 2002年第6期641-645,共5页
1min积分时间降雨率概率分布是 10GHz以上无线电系统雨衰减预测的基础性数据 ,但多数气象台站降雨率数据的积分时间大于 1min ,因而需要一种有效的转换方法 ,为此利用我国典型气候区的实测降雨率数据对几种不同积分时间降雨率转换模式... 1min积分时间降雨率概率分布是 10GHz以上无线电系统雨衰减预测的基础性数据 ,但多数气象台站降雨率数据的积分时间大于 1min ,因而需要一种有效的转换方法 ,为此利用我国典型气候区的实测降雨率数据对几种不同积分时间降雨率转换模式进行了参数拟合与结果比较 ,在比较研究的基础上 ,提出了我国统一的转换模式 ,这一模式可较好地用于我国不同地区的降雨率转换。 展开更多
关键词 统一转换模式 降雨率 积分时间 雨强累积概率分布 中国 雨衰减预测
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基于T213集合预报的极端天气预报指数及温度预报应用试验 被引量:35
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作者 夏凡 陈静 《气象》 CSCD 北大核心 2012年第12期1492-1501,共10页
本文基于中国T213集合预报系统资料,借鉴欧洲中期天气预报中心极端天气预报指数的数学处理方案,在分析T21 3模式数据特征的基础上,研究了T213集合预报系统极端天气预报指数的数学处理方法,建立了适合T213集合预报模式的极端天气预报指数... 本文基于中国T213集合预报系统资料,借鉴欧洲中期天气预报中心极端天气预报指数的数学处理方案,在分析T21 3模式数据特征的基础上,研究了T213集合预报系统极端天气预报指数的数学处理方法,建立了适合T213集合预报模式的极端天气预报指数,并利用该指数对2008年1月极端低温天气进行了预报试验和评估检验,分析模式气候累积概率分布生成方法对极端天气预报指数的影响,得到以下结论:(1)确定了利用T213集合预报系统所有预报成员生成的模式气候累积概率分布计算极端天气预报指数;(2)利用TS评分确定极端天气预报指数发布极端低温预警信号的阈值为-0.3并进行预报试验。试验结果表明,极端天气预报指数对极端低温天气具有较好的识别能力,可提前3~5天发出极端低温预警信号。利用相对作用特征曲线对极端天气预报指数识别极端天气的技巧进行评估检验,检验结果显示,基于T213集合预报生成的极端天气预报指数对极端低温的预报存在正的识别技巧,随着预报时效的延长,识别技巧逐渐降低。(3)评估不同模式气候累积概率分布对极端天气预报指数识别极端低温天气技巧的影响,结果表明:产生模式气候累积概率分布的模式数据误差一致性是关键因素。 展开更多
关键词 T213集合预报 极端天气预报指数 模式气候累积概率分布 极端低温
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基于集合预报的中国极端强降水预报方法研究 被引量:55
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作者 刘琳 陈静 +2 位作者 程龙 林春泽 吴志鹏 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期853-866,共14页
极端强降水天气属于小概率事件,其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。根据Anderson-Darling检验原理研究基于集合预报资料的极端强降水天气预报方法,利用2007—2010年中国T213集合预报资料和2001—2010年6—8月中国降水观测资料,... 极端强降水天气属于小概率事件,其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。根据Anderson-Darling检验原理研究基于集合预报资料的极端强降水天气预报方法,利用2007—2010年中国T213集合预报资料和2001—2010年6—8月中国降水观测资料,分析观测与集合预报累积概率密度分布函数的特征,建立基于集合预报与模式历史预报累积概率密度分布函数连续差异的数学模型——极端降水天气预报指数(EPFI),并对2011年7月中国极端强降水天气进行预报试验。结果表明,极端降水天气预报指数可以充分利用集合降水累积概率密度分布的尾端信息,为极端强降水提供科学合理的预报,基于中国气象局(CMA)T213集合预报的极端降水天气预报指数可提前3—7 d发出极端强降水预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。研究还表明,模式气候累积概率分布的合理性将直接影响极端强降水天气识别能力。 展开更多
关键词 极端强降水 集合预报 极端降水天气预报指数 模式气候累积概率
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CDF-T方法在站点尺度日降水预估中的应用 被引量:5
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作者 吴蔚 梁卓然 刘校辰 《高原气象》 CSCD 北大核心 2018年第3期796-805,共10页
基于1961-2015年上海降水观测数据和8个全球气候模式GCMs模拟的日降水量数据,采用累计概率分布函数构建转换模型CDF-T建立了站点尺度日降水量的统计降尺度模型。结果表明,降尺度模型显著改善了GCMs对降水日数偏多、降水强度偏低和降水... 基于1961-2015年上海降水观测数据和8个全球气候模式GCMs模拟的日降水量数据,采用累计概率分布函数构建转换模型CDF-T建立了站点尺度日降水量的统计降尺度模型。结果表明,降尺度模型显著改善了GCMs对降水日数偏多、降水强度偏低和降水量偏少的模拟结果。与利用全年日降水序列建模结果相比,利用汛期日降水序列建模更好地刻画了汛期降水的累计概率分布曲线,同时提高了汛期总降水量、降水强度和年平均暴雨日数、暴雨量、暴雨强度的均值和变化趋势的降尺度效果。模型对较长年份的暴雨重现期订正效果更佳。与当代(2006-2015年)气候相比,2016-2095年上海降水呈现以下特征:全年和汛期总降水量和降水强度增加,降水日数减少,未来可能出现更多的旱涝年;汛期降水极端性增强,暴雨降水均值和极端值均增加;50年以上重现期的年最大日降水量未来呈前40年减少后40年增加的变化。CDF-T模型为站点尺度气候变化影响评估和未来预估提供降尺度技术和基础气候数据。 展开更多
关键词 累计概率分布函数 统计降尺度 日降水量 全球气候模式
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