该文旨在改进风速订正模型,以提高第6代跨学科气候研究模式(Model for Interdisciplinary Research on Climate Version 6,MIROC6)历史时期10 m风速的模拟准确性。研究基于Informer模型,结合多层感知机,构造了非平稳Informer(Ns-Informe...该文旨在改进风速订正模型,以提高第6代跨学科气候研究模式(Model for Interdisciplinary Research on Climate Version 6,MIROC6)历史时期10 m风速的模拟准确性。研究基于Informer模型,结合多层感知机,构造了非平稳Informer(Ns-Informer)10 m风速订正模型。研究提出了一种新的加权趋势均方误差损失函数,以优化模型在高风速条件下的订正性能,选取北京站、拐子湖站、茫崖站、吉安站4个代表站进行验证。结果表明:Ns-Informer在月尺度和年代际尺度上均能还原风速时间分布特征,订正后10 m风速的均方根误差降低20%~50%,在风速超过5 m·s^(-1)时表现最佳。Ns-Informer订正后的月平均10 m风速演变趋势与观测吻合度提高。在夏季和秋季订正效果显著,月平均10 m风速均方根误差降低25%以上。年代际变化趋势的订正表明Ns-Informer能矫正MIROC6对风速长期变化趋势的偏差,订正后的风速序列捕获了不同站点风速长期的上升或下降趋势。未来情景检验进一步表明:Ns-Informer能在SSP1-2.6情景下对高风速阈值的订正稳定性优于MIROC6。Ns-Informer可以有效降低MIROC6的系统偏差,为未来气候变化情景下风速的精确预估提供参考。展开更多
利用WRF(weather research and forecasting)中尺度模式为一维辐射雾模式PAFOG提供扰动场,构建了一个有30个成员的辐射雾集合预报系统。对2007年12月13—14日南京地区一次典型辐射雾过程进行了预报效果分析,结果表明:该方法在地面能见...利用WRF(weather research and forecasting)中尺度模式为一维辐射雾模式PAFOG提供扰动场,构建了一个有30个成员的辐射雾集合预报系统。对2007年12月13—14日南京地区一次典型辐射雾过程进行了预报效果分析,结果表明:该方法在地面能见度预报及雾层垂直结构预报上均好于实际探空作为初始场的单一预报结果;模式启动时刻对预报结果有较大影响,由于辐射雾多发生在夜间,且模式需要一定时间达到稳定,本方法中一维模式在14:00启动预报效果最好,集合预报成员与实测值的标准差平均值为0.516 km,集合平均值的平均预报绝对误差为0.287 km。展开更多
利用政府间气候变化委员会第四次评估报告(the Fourth Assessment Report of the Intergov-ernmental Panel on Climate Change,IPCC AR4)的14个全球气候耦合模式对中国淮河流域气温和降水的模拟能力进行了评估,预估了该地区21世纪的降...利用政府间气候变化委员会第四次评估报告(the Fourth Assessment Report of the Intergov-ernmental Panel on Climate Change,IPCC AR4)的14个全球气候耦合模式对中国淮河流域气温和降水的模拟能力进行了评估,预估了该地区21世纪的降水和气温变化。同时,还分析了14个气候模式对1961-1999年气温和降水的模拟能力,并且根据Taylor方法选取具有较好模拟能力的模式做集合分析。结果表明,不同的气候模式对淮河流域的气温和降水都具有一定的模拟能力,但大多数模式模拟的气温偏低、降水偏多;选取的模式集合可以明显改善模式的模拟能力,但是没有表现出明显的优势。对淮河流域降水和气温未来情景的预估表明,各模式给出的情景结果尽管存在一定的差异,但模拟的21世纪气候变化的趋势基本一致,即气温持续增加,降水出现区域性增加;还重点分析了14个模式集合的结果在2010-2039年、2040-2069年和2070-2099年3个时段的年平均、季节平均降水和气温变化及其时空变化特征,结果表明,3个时段的气温和降水在不同情景下都是逐渐增加的,A2情景下增幅最显著,B1情景下增幅最小。展开更多
文摘该文旨在改进风速订正模型,以提高第6代跨学科气候研究模式(Model for Interdisciplinary Research on Climate Version 6,MIROC6)历史时期10 m风速的模拟准确性。研究基于Informer模型,结合多层感知机,构造了非平稳Informer(Ns-Informer)10 m风速订正模型。研究提出了一种新的加权趋势均方误差损失函数,以优化模型在高风速条件下的订正性能,选取北京站、拐子湖站、茫崖站、吉安站4个代表站进行验证。结果表明:Ns-Informer在月尺度和年代际尺度上均能还原风速时间分布特征,订正后10 m风速的均方根误差降低20%~50%,在风速超过5 m·s^(-1)时表现最佳。Ns-Informer订正后的月平均10 m风速演变趋势与观测吻合度提高。在夏季和秋季订正效果显著,月平均10 m风速均方根误差降低25%以上。年代际变化趋势的订正表明Ns-Informer能矫正MIROC6对风速长期变化趋势的偏差,订正后的风速序列捕获了不同站点风速长期的上升或下降趋势。未来情景检验进一步表明:Ns-Informer能在SSP1-2.6情景下对高风速阈值的订正稳定性优于MIROC6。Ns-Informer可以有效降低MIROC6的系统偏差,为未来气候变化情景下风速的精确预估提供参考。
文摘利用WRF(weather research and forecasting)中尺度模式为一维辐射雾模式PAFOG提供扰动场,构建了一个有30个成员的辐射雾集合预报系统。对2007年12月13—14日南京地区一次典型辐射雾过程进行了预报效果分析,结果表明:该方法在地面能见度预报及雾层垂直结构预报上均好于实际探空作为初始场的单一预报结果;模式启动时刻对预报结果有较大影响,由于辐射雾多发生在夜间,且模式需要一定时间达到稳定,本方法中一维模式在14:00启动预报效果最好,集合预报成员与实测值的标准差平均值为0.516 km,集合平均值的平均预报绝对误差为0.287 km。
文摘利用政府间气候变化委员会第四次评估报告(the Fourth Assessment Report of the Intergov-ernmental Panel on Climate Change,IPCC AR4)的14个全球气候耦合模式对中国淮河流域气温和降水的模拟能力进行了评估,预估了该地区21世纪的降水和气温变化。同时,还分析了14个气候模式对1961-1999年气温和降水的模拟能力,并且根据Taylor方法选取具有较好模拟能力的模式做集合分析。结果表明,不同的气候模式对淮河流域的气温和降水都具有一定的模拟能力,但大多数模式模拟的气温偏低、降水偏多;选取的模式集合可以明显改善模式的模拟能力,但是没有表现出明显的优势。对淮河流域降水和气温未来情景的预估表明,各模式给出的情景结果尽管存在一定的差异,但模拟的21世纪气候变化的趋势基本一致,即气温持续增加,降水出现区域性增加;还重点分析了14个模式集合的结果在2010-2039年、2040-2069年和2070-2099年3个时段的年平均、季节平均降水和气温变化及其时空变化特征,结果表明,3个时段的气温和降水在不同情景下都是逐渐增加的,A2情景下增幅最显著,B1情景下增幅最小。
