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基于机器学习与再分析数据集的黄河水源涵养区蒸散发研究 被引量:2
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作者 张江蕾 陈少辉 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第18期8314-8325,共12页
蒸散发是水循环的关键要素,分析其变化特征有助于理解区域水资源的时空分布格局。黄河水源涵养区是黄河流域重要的生态功能区,对该区域的蒸散发变化特征进行研究并归因分析,有助于缓解黄河流域的水资源供需矛盾。基于机器学习与ERA5-lan... 蒸散发是水循环的关键要素,分析其变化特征有助于理解区域水资源的时空分布格局。黄河水源涵养区是黄河流域重要的生态功能区,对该区域的蒸散发变化特征进行研究并归因分析,有助于缓解黄河流域的水资源供需矛盾。基于机器学习与ERA5-land再分析数据集,探究黄河水源涵养区2000—2022年蒸散发时空变化特征及影响因素,利用驱动要素去趋势方法分析不同影响因素的作用区域。结果表明:(1)黄河水源涵养区蒸散发多年平均值分布区间为256.49—841.45 mm,空间分布特征为自东向西递减,整体呈增加趋势;(2)黄河水源涵养区蒸散发的主要影响因素是地表净太阳辐射、总降水量、相对湿度,不同子流域内的主导影响因素不同,主导影响因素与区域内的水热条件及下垫面状况有关;(3)ERA5-land再分析数据集有着较好的模拟精度,可以作为大空间尺度和长时间区间研究的数据来源,但是由于下垫面的复杂性,仍需要在研究区内开展适应性评估。 展开更多
关键词 黄河流域 蒸散发 机器学习 era5-land分析数据 影响因素
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基于ERA5再分析数据的中国邻近海域极端波高特征分析 被引量:4
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作者 杜文彦 张旭日 +2 位作者 张丽丽 尤再进 石洪源 《海洋与湖沼》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期1007-1014,共8页
极端波浪对沿海地区基础设施有着深远的影响,了解它们的变化规律是进行海岸带风险分析和灾害预防的基础。文章基于欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF)第五代再分析数据集(ECMWFreanalys... 极端波浪对沿海地区基础设施有着深远的影响,了解它们的变化规律是进行海岸带风险分析和灾害预防的基础。文章基于欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF)第五代再分析数据集(ECMWFreanalysisv5,ERA5),对中国邻近海域1979~2018年间极端波高展开时空特征分析,并统计了40a厄尔尼诺系数,利用广义极值分布(generalized extreme value,GEV)函数探究了近40 a厄尔尼诺现象对我国海域极端波高的影响,结果显示:统计1979~2018年整个研究区域前2%极端波浪年均值在6~10 m间浮动,且整体趋势递增,在四季趋势变化中,春夏极端波高增长趋势较秋冬高,且波动明显,在年际极端波高变化趋势中有较大波动时大多伴随着厄尔尼诺或是拉尼娜现象的发生,结合厄尔尼诺现象对GEV分布中位置参数的影响分布图和极端波高年、季节际趋势变化分布图,厄尔尼诺现象影响大的地区极端波高大多呈现增长趋势,表明厄尔尼诺现象对极端波高有较高影响。 展开更多
关键词 极端波高 厄尔尼诺 中国海 era5(ecmwf第五代分析数据)
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基于船舶观测的全球海洋气象数据可用性分析
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作者 南雪景 汪冬冬 +5 位作者 李肖霞 雷勇 张恩泽 杜珣 张雨潇 刘圆 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期30-38,共9页
利用中国气象局气象大数据云平台共享的志愿观测船(voluntary observing ships,VOS)2022年观测资料,本文对海洋气象观测数据到报率、数据可用率及气温、相对湿度、气压和风速的数据可用性进行了分析,并将能同时观测基本气候变量(essenti... 利用中国气象局气象大数据云平台共享的志愿观测船(voluntary observing ships,VOS)2022年观测资料,本文对海洋气象观测数据到报率、数据可用率及气温、相对湿度、气压和风速的数据可用性进行了分析,并将能同时观测基本气候变量(essential climate variables,ECVs)的VOS定义为ECVs船舶,ECVs船舶的观测数据连续且规律变化。选取一条航程长且航线分布于不同海域的船舶与ERA5再分析数据对比,发现气温的数据可用性最佳,相关系数(correlation coefficent,CC)月均值达0.92,均方根误差(root mean square error,RMSE)和相对偏差(relative deviation,RD)都较小;其次是气压数据,其CC月均值达0.85且RD仅为-0.12%;相对湿度和风速的观测数据表现较差,其CC月均值较低,相对湿度的RMSE较大,为9.16%,而风速的RD过大,达到27.32%。本文的研究结果可为提升海洋气象观测数据的质量和应用水平提供有效参考。 展开更多
关键词 志愿观测船 基本气候变量 可用性分析 第五代全球大气分析数据(era5)
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GNSS PWV典型季风气候特征奇异谱分析
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作者 姚欢欢 党亚民 +3 位作者 杨强 闫明豪 陈洪凯 李惠玲 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期19-26,共8页
为了进一步研究利用全球卫星导航系统(GNSS)大气可降水量(PWV)分析不同气候类型特征,进行GNSS PWV典型季风气候特征奇异谱分析:选取中国中东部地区2016—2021年部分连续运行参考站(CORS)数据,提出将全球气压和温度(GPT(GPT3_1、GPT3_5)... 为了进一步研究利用全球卫星导航系统(GNSS)大气可降水量(PWV)分析不同气候类型特征,进行GNSS PWV典型季风气候特征奇异谱分析:选取中国中东部地区2016—2021年部分连续运行参考站(CORS)数据,提出将全球气压和温度(GPT(GPT3_1、GPT3_5))模型、欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5)模型3种大气模型分别与GNSS解算的对流层总延迟(ZTD)数据融合获取的PWV值进行对比分析,得出中国3种典型季风气候类型GNSS PWV最优大气模型;然后提出利用奇异谱分析(SSA)法分解重构出GNSS PWV时间序列,从而基于GNSS PWV分析不同季风气候类型特征。结果表明,中国3种典型季风气候类型条件下ERA5模型精度较优,选择ERA5模型为最优大气模型,重构后的GNSS PWV变化趋势能够很好地反映出3种典型季风气候类型的特征;因此GNSS PWV可应用于气候特征分析。 展开更多
关键词 全球卫星导航系统(GNSS) 大气可降水量(PWV) 全球气压和温度(GPT)模型 欧洲中期天气预报中心第五代大气分析数据(era5) 奇异谱分析(SSA) 气候特征
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一种中国区GNSS加权平均温度分层格网模型 被引量:1
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作者 高祥 蒋春华 +2 位作者 陈少妮 刘广盛 王帅民 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期120-128,共9页
为了进一步提升大气加权平均温度(T_(m))模型在地基全球卫星导航系统(GNSS)反演可降水量(PWV)中的精度,提出一种中国区GNSS加权平均温度模型:针对中国地势复杂多变,气候多样的环境特征,基于1990—2019年欧洲中期天气预报中心第五代大气... 为了进一步提升大气加权平均温度(T_(m))模型在地基全球卫星导航系统(GNSS)反演可降水量(PWV)中的精度,提出一种中国区GNSS加权平均温度模型:针对中国地势复杂多变,气候多样的环境特征,基于1990—2019年欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5),综合考虑T_(m)的季节性变化及长期线性趋势,构建T_(m)的分层格网模型(CT_(m)S);然后以74个无线电探空站提供的2020年气象数据为参考,评估CT_(m)S的精度及可用性,并利用第三代全球T_(m)模型(GT_(m)-III)及全球气压温度(GPT3)模型进行对比验证。结果表明:CT_(m)S模型的均方根偏差(RMSE)均值为4.0 K,较GPT3及GT_(m)-III模型分别提升21.6%及8.0%,且在高海拔地区表现出明显的精度优势;CT_(m)S模型的PWV不确定度均值为0.32mm,相比于GPT3及GT_(m)-III模型分别减少16.6%及6.5%,且在中国西北地区表现出更优的精度及稳定性;提出的模型可为中国地区GNSS实时水汽监测提供参考。 展开更多
关键词 加权平均温度(T_(m)) 可降水量(PWV) 垂直分层 欧洲中期天气预报中心第五代大气分析数据(era5) 无线电探空
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顾及周期性变化的大气加权平均温度模型构建
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作者 曹小双 杨维芳 +2 位作者 李得宴 高墨通 闫香蓉 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期112-119,共8页
针对大气加权平均温度(T_(m))是地基全球卫星导航系统(GNSS)水汽反演过程中的一个中间变量,其精度会影响地基GNSS水汽反演精度,同时T_(m)表现出较强的地域性差异的现状,研究建立地区的T_(m)模型:利用兰州市榆中探空站气象数据和欧洲中... 针对大气加权平均温度(T_(m))是地基全球卫星导航系统(GNSS)水汽反演过程中的一个中间变量,其精度会影响地基GNSS水汽反演精度,同时T_(m)表现出较强的地域性差异的现状,研究建立地区的T_(m)模型:利用兰州市榆中探空站气象数据和欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析数据集(ERA5)分别建立单因子、顾及年周期变化、顾及年和半年周期变化的T_(m)模型;并对2种气象数据所建的3类模型进行显著性检验和精度验证。结果表明:模型均能通过显著性水平为0.05的显著性检验,同时顾及周期性变化模型的预测值的均方根误差和平均绝对误差均小于贝维斯(Bevis)模型和单因子模型;利用顾及周期变化的模型预测的T_(m)偏差中大于5 K和大于10 K的值占比明显减小且预测残差的周期趋势明显减弱,具有零均值的正态分布特性,仅表现出误差的随机性。总体而言,ERA5气象数据所建模型预测精度高于探空站气象数据所建模型;用ERA5气象数据建立的顾及周期性变化的T_(m)模型可用于兰州市GNSS大气水汽反演。 展开更多
关键词 大气加权平均温度(T_(m)) 周期性误差 欧洲中期天气预报中心第五代大气分析数据(era5)气象数据 探空站气象数据 区域模型构建
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