This paper presents a novel artificial intelligence (AI) based approach to predict crucial meteorological parameters such as temperature,pressure,and wind speed,typically calculated from computationally intensive weat...This paper presents a novel artificial intelligence (AI) based approach to predict crucial meteorological parameters such as temperature,pressure,and wind speed,typically calculated from computationally intensive weather research and forecasting (WRF) model.Accurate meteorological data is indispensable for simulating the release of radioactive effluents,especially in dispersion modeling for nuclear emergency decision support systems.Simulation of meteorological conditions during nuclear emergencies using the conventional WRF model is very complex and time-consuming.Therefore,a new artificial neural network (ANN) based technique was proposed as a viable alternative for meteorological prediction.A multi-input multi-output neural network was trained using historical site-specific meteorological data to forecast the meteorological parameters.Comprehensive evaluation of this technique was conducted to test its performance in forecasting various parameters including atmospheric pressure,temperature,and wind speed components in both East-West and North-South directions.The performance of developed network was evaluated on an unknown dataset,and acquired results are within the acceptable range for all meteorological parameters.Results show that ANNs possess the capability to forecast meteorological parameters,such as temperature and pressure,at multiple spatial locations within a grid with high accuracy,utilizing input data from a single station.However,accuracy is slightly compromised when predicting wind speed components.Root mean square error (RMSE) was utilized to report the accuracy of predicted results,with values of 1.453℃for temperature,77 Pa for predicted pressure,1.058 m/s for the wind speed of U-component and 0.959 m/s for the wind speed of V-component.In conclusion,this approach offers a precise,efficient,and wellinformed method for administrative decision-making during nuclear emergencies.展开更多
本文利用新一代中尺度数值天气模式Weather Research and Forecasting Model(v3.1.1,WRFV3)、日本气象厅20 km分析资料及自动站观测数据等模拟了2008年8月25日上海一次特大暴雨过程,并研究了城市化对这次暴雨过程的影响.研究结果表明:WR...本文利用新一代中尺度数值天气模式Weather Research and Forecasting Model(v3.1.1,WRFV3)、日本气象厅20 km分析资料及自动站观测数据等模拟了2008年8月25日上海一次特大暴雨过程,并研究了城市化对这次暴雨过程的影响.研究结果表明:WRFV3模式能够较好地模拟出上海0825暴雨的主要分布特征,强降水中心以及暴雨随时间变化趋势;上海城市化使得这次暴雨过程在城市中心区域和迎风区降雨增强,城市背风区降雨减少;而城市化引起的陆面粗糙度等变化的动力作用对城市地区低层风场产生阻挡,使得城市迎风区垂直上升运动增强、水汽增多,是造成城市迎风区降雨增强的主要原因.展开更多
利用Weather Research and Forecasting Model(WRF)模式分城市下垫面(wrf-ucm)、城市冠层下垫面(wrf+ucm)和自然下垫面(wrf-no urban)三种情况模拟了南京地区2005年7月17-18日的2 d天气过程.当模拟城市冠层效应时,WRF模式与Urban Canopy...利用Weather Research and Forecasting Model(WRF)模式分城市下垫面(wrf-ucm)、城市冠层下垫面(wrf+ucm)和自然下垫面(wrf-no urban)三种情况模拟了南京地区2005年7月17-18日的2 d天气过程.当模拟城市冠层效应时,WRF模式与Urban Canopy Model(UCM)模式耦合.结合同期外场试验观测结果和模式模拟结果,分析城市冠层效应对局地天气的影响.结果发现:考虑冠层效应时,城市地区的2 m温度比不考虑冠层效应时略低一些,但都高于自然下垫面;白天地面感热通量与不考虑冠层时基本相当,而在夜间前者高于后者,两者都明显高于自然下垫面情形;地面潜热通量比不考虑冠层低,均远低于自然下垫面.考虑冠层效应的地面通量模拟结果较为接近观测结果.冠层效应使得城市地区近地层水平风速明显减小;考虑冠层时城市地区气流垂直运动强于自然下垫面,冠层对气流的影响夜间强于白天.展开更多
随着气旋内部资料(Inner core data)在热带气旋预报中的使用,其重要性逐渐受到人们越来越多的关注。为了研究该资料中尾部机载雷达(Tail Doppler Radar,TDR)资料在业务系统中的应用效果,本文利用2012年飓风等级热带气旋Isaac期间的TDR资...随着气旋内部资料(Inner core data)在热带气旋预报中的使用,其重要性逐渐受到人们越来越多的关注。为了研究该资料中尾部机载雷达(Tail Doppler Radar,TDR)资料在业务系统中的应用效果,本文利用2012年飓风等级热带气旋Isaac期间的TDR资料,采用业务HWRF(Weather Research and Forecasting model for Hurricane)数值模式与业务GSI(Grid-point Statistical Interpolation system)三维变分同化(Three-Dimensional Variational Data Assimilation,3DVar)系统对TDR资料进行了同化,展开了一系列预报试验,并对其效果进行了分析和研究。结果表明与HWRF的业务预报相比,GSI系统同化TDR资料后对热带气旋的路径和强度预报有明显改进;但其同化效果同时也表明业务三维变分中的静态背景误差协方差在TDR资料的应用中仍需要进一步的改进。展开更多
该文初步建立了青岛奥帆赛高分辨率数值模式系统(包括预报模式和释用模式)。预报模式基于Weather Research &Forecast(WRF)模式V3.0,模式设计为网格数60×50×38,水平分辨率500m。在IBM小型机上用8个线程作15 h预报所需机...该文初步建立了青岛奥帆赛高分辨率数值模式系统(包括预报模式和释用模式)。预报模式基于Weather Research &Forecast(WRF)模式V3.0,模式设计为网格数60×50×38,水平分辨率500m。在IBM小型机上用8个线程作15 h预报所需机时约为1 h 20 min,可满足实时业务预报需要。利用高分辨率边界层模式和城市小区尺度模式对该预报结果进行了动力释用(水平分辨率分别为100 m和10 m)。该模式系统于2008年夏季进行了实时运行试验,模式产品在北京奥运气象服务中心青岛分中心使用。结果表明:该模式系统有较强的稳定性和实用性,对城市热岛、海陆风、地形及建筑物影响等局地环流特征有较好的模拟效果。数值试验分析表明:城市化引起城市热岛效应,增大了海陆温差,使海风加强;城市建筑物拖曳作用使风速减小,从而使海风推进速度减缓;精细下垫面资料的引入对海风等局地环流高分辨率数值模拟至关重要。展开更多
在WRFDA-3DVar(Weather Research and Forecasting model’s 3-dimensional variational data assimilation)的框架下,添加了新的探测器AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)微波辐射率资料的同化模块,实现了AMSR2辐射率资...在WRFDA-3DVar(Weather Research and Forecasting model’s 3-dimensional variational data assimilation)的框架下,添加了新的探测器AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)微波辐射率资料的同化模块,实现了AMSR2辐射率资料在中小尺度同化系统中的有效使用。台风"山神"(Son-Tinh)直接同化AMSR2资料的个例试验结果表明,AMSR2资料可以很好的探测出台风的形态,并且与没有同化该资料的控制试验相比,同化AMSR2辐射率资料可以有效提高模式分析场的质量,进一步提高了台风中心气压,最大风速和台风路径的预报。展开更多
2009年4月9—12日黄海海域发生了一次受高压系统影响的海雾过程。利用卫星观测与探空数据、WRF模式(Weather Research and Forecasting Model)对此次海雾过程及相伴的大气波导进行了观测分析与数值模拟。海雾与波导发展可分为3个阶段:(1...2009年4月9—12日黄海海域发生了一次受高压系统影响的海雾过程。利用卫星观测与探空数据、WRF模式(Weather Research and Forecasting Model)对此次海雾过程及相伴的大气波导进行了观测分析与数值模拟。海雾与波导发展可分为3个阶段:(1)大气波导先于海雾存在于黄海海面;受高压下沉影响,黄海上空存在逆温层和较强的湿度梯度,表现为较强的贴海表面波导和非贴海表面波导。(2)海雾始于高压西部,并随高压系统逐渐东移减弱,向黄海北部扩展;辐射冷却虽然使雾顶附近逆温增强,但海雾的机械湍流使其顶部湿度梯度减小,雾顶附近对应弱悬空波导或波导消失。(3)高压系统影响使干空气下沉到雾区导致黄海海雾消散;雾顶附近逆温仍存在,同时湿度梯度增大,黄海上空逐渐变为非贴海表面波导。本研究结果表明:高压系统不仅极易为波导的发生提供有利条件,而且有利于海雾的生成,在海雾演变过程中主要是雾顶水汽梯度的变化导致了波导类型及强度的变化。展开更多
利用WRF模式模拟发生在成都地区的典型雷暴天气过程,得到相应雷电活动过程中微物理和动力输出场,将其与雷电监测定位网所探测到的地闪资料进行对比分析,在电荷分离的微物理学基础上讨论了WRF(Weather Research and Forecasting)模式输...利用WRF模式模拟发生在成都地区的典型雷暴天气过程,得到相应雷电活动过程中微物理和动力输出场,将其与雷电监测定位网所探测到的地闪资料进行对比分析,在电荷分离的微物理学基础上讨论了WRF(Weather Research and Forecasting)模式输出的不同微物理及动力因子与地闪的相关性。结果表明:-10°C到-20°C之间的电荷分离区域内,冰晶粒子与霰粒子质量混合比最大值与地闪频数随时间变化趋势基本保持一致。在雷电活动中后期,霰、冰晶及雪晶粒子最大值位置与地闪密度大值中心位置对应性较好,空间上均能指示地闪发生区域。最大上升速度与风暴相对螺旋度可以指示地闪频数变化,风暴相对螺旋度空间上可指示地闪密度大值中心。模拟结果表明WRF模式微物理及动力输出场可以指示地闪活动的发生时间和位置,表现了日益成熟WRF模式进行雷电数值预报与研究的潜能。展开更多
文摘This paper presents a novel artificial intelligence (AI) based approach to predict crucial meteorological parameters such as temperature,pressure,and wind speed,typically calculated from computationally intensive weather research and forecasting (WRF) model.Accurate meteorological data is indispensable for simulating the release of radioactive effluents,especially in dispersion modeling for nuclear emergency decision support systems.Simulation of meteorological conditions during nuclear emergencies using the conventional WRF model is very complex and time-consuming.Therefore,a new artificial neural network (ANN) based technique was proposed as a viable alternative for meteorological prediction.A multi-input multi-output neural network was trained using historical site-specific meteorological data to forecast the meteorological parameters.Comprehensive evaluation of this technique was conducted to test its performance in forecasting various parameters including atmospheric pressure,temperature,and wind speed components in both East-West and North-South directions.The performance of developed network was evaluated on an unknown dataset,and acquired results are within the acceptable range for all meteorological parameters.Results show that ANNs possess the capability to forecast meteorological parameters,such as temperature and pressure,at multiple spatial locations within a grid with high accuracy,utilizing input data from a single station.However,accuracy is slightly compromised when predicting wind speed components.Root mean square error (RMSE) was utilized to report the accuracy of predicted results,with values of 1.453℃for temperature,77 Pa for predicted pressure,1.058 m/s for the wind speed of U-component and 0.959 m/s for the wind speed of V-component.In conclusion,this approach offers a precise,efficient,and wellinformed method for administrative decision-making during nuclear emergencies.
文摘本文利用新一代中尺度数值天气模式Weather Research and Forecasting Model(v3.1.1,WRFV3)、日本气象厅20 km分析资料及自动站观测数据等模拟了2008年8月25日上海一次特大暴雨过程,并研究了城市化对这次暴雨过程的影响.研究结果表明:WRFV3模式能够较好地模拟出上海0825暴雨的主要分布特征,强降水中心以及暴雨随时间变化趋势;上海城市化使得这次暴雨过程在城市中心区域和迎风区降雨增强,城市背风区降雨减少;而城市化引起的陆面粗糙度等变化的动力作用对城市地区低层风场产生阻挡,使得城市迎风区垂直上升运动增强、水汽增多,是造成城市迎风区降雨增强的主要原因.
文摘利用Weather Research and Forecasting Model(WRF)模式分城市下垫面(wrf-ucm)、城市冠层下垫面(wrf+ucm)和自然下垫面(wrf-no urban)三种情况模拟了南京地区2005年7月17-18日的2 d天气过程.当模拟城市冠层效应时,WRF模式与Urban Canopy Model(UCM)模式耦合.结合同期外场试验观测结果和模式模拟结果,分析城市冠层效应对局地天气的影响.结果发现:考虑冠层效应时,城市地区的2 m温度比不考虑冠层效应时略低一些,但都高于自然下垫面;白天地面感热通量与不考虑冠层时基本相当,而在夜间前者高于后者,两者都明显高于自然下垫面情形;地面潜热通量比不考虑冠层低,均远低于自然下垫面.考虑冠层效应的地面通量模拟结果较为接近观测结果.冠层效应使得城市地区近地层水平风速明显减小;考虑冠层时城市地区气流垂直运动强于自然下垫面,冠层对气流的影响夜间强于白天.
文摘随着气旋内部资料(Inner core data)在热带气旋预报中的使用,其重要性逐渐受到人们越来越多的关注。为了研究该资料中尾部机载雷达(Tail Doppler Radar,TDR)资料在业务系统中的应用效果,本文利用2012年飓风等级热带气旋Isaac期间的TDR资料,采用业务HWRF(Weather Research and Forecasting model for Hurricane)数值模式与业务GSI(Grid-point Statistical Interpolation system)三维变分同化(Three-Dimensional Variational Data Assimilation,3DVar)系统对TDR资料进行了同化,展开了一系列预报试验,并对其效果进行了分析和研究。结果表明与HWRF的业务预报相比,GSI系统同化TDR资料后对热带气旋的路径和强度预报有明显改进;但其同化效果同时也表明业务三维变分中的静态背景误差协方差在TDR资料的应用中仍需要进一步的改进。
文摘该文初步建立了青岛奥帆赛高分辨率数值模式系统(包括预报模式和释用模式)。预报模式基于Weather Research &Forecast(WRF)模式V3.0,模式设计为网格数60×50×38,水平分辨率500m。在IBM小型机上用8个线程作15 h预报所需机时约为1 h 20 min,可满足实时业务预报需要。利用高分辨率边界层模式和城市小区尺度模式对该预报结果进行了动力释用(水平分辨率分别为100 m和10 m)。该模式系统于2008年夏季进行了实时运行试验,模式产品在北京奥运气象服务中心青岛分中心使用。结果表明:该模式系统有较强的稳定性和实用性,对城市热岛、海陆风、地形及建筑物影响等局地环流特征有较好的模拟效果。数值试验分析表明:城市化引起城市热岛效应,增大了海陆温差,使海风加强;城市建筑物拖曳作用使风速减小,从而使海风推进速度减缓;精细下垫面资料的引入对海风等局地环流高分辨率数值模拟至关重要。
文摘在WRFDA-3DVar(Weather Research and Forecasting model’s 3-dimensional variational data assimilation)的框架下,添加了新的探测器AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2)微波辐射率资料的同化模块,实现了AMSR2辐射率资料在中小尺度同化系统中的有效使用。台风"山神"(Son-Tinh)直接同化AMSR2资料的个例试验结果表明,AMSR2资料可以很好的探测出台风的形态,并且与没有同化该资料的控制试验相比,同化AMSR2辐射率资料可以有效提高模式分析场的质量,进一步提高了台风中心气压,最大风速和台风路径的预报。
文摘2009年4月9—12日黄海海域发生了一次受高压系统影响的海雾过程。利用卫星观测与探空数据、WRF模式(Weather Research and Forecasting Model)对此次海雾过程及相伴的大气波导进行了观测分析与数值模拟。海雾与波导发展可分为3个阶段:(1)大气波导先于海雾存在于黄海海面;受高压下沉影响,黄海上空存在逆温层和较强的湿度梯度,表现为较强的贴海表面波导和非贴海表面波导。(2)海雾始于高压西部,并随高压系统逐渐东移减弱,向黄海北部扩展;辐射冷却虽然使雾顶附近逆温增强,但海雾的机械湍流使其顶部湿度梯度减小,雾顶附近对应弱悬空波导或波导消失。(3)高压系统影响使干空气下沉到雾区导致黄海海雾消散;雾顶附近逆温仍存在,同时湿度梯度增大,黄海上空逐渐变为非贴海表面波导。本研究结果表明:高压系统不仅极易为波导的发生提供有利条件,而且有利于海雾的生成,在海雾演变过程中主要是雾顶水汽梯度的变化导致了波导类型及强度的变化。
文摘利用WRF模式模拟发生在成都地区的典型雷暴天气过程,得到相应雷电活动过程中微物理和动力输出场,将其与雷电监测定位网所探测到的地闪资料进行对比分析,在电荷分离的微物理学基础上讨论了WRF(Weather Research and Forecasting)模式输出的不同微物理及动力因子与地闪的相关性。结果表明:-10°C到-20°C之间的电荷分离区域内,冰晶粒子与霰粒子质量混合比最大值与地闪频数随时间变化趋势基本保持一致。在雷电活动中后期,霰、冰晶及雪晶粒子最大值位置与地闪密度大值中心位置对应性较好,空间上均能指示地闪发生区域。最大上升速度与风暴相对螺旋度可以指示地闪频数变化,风暴相对螺旋度空间上可指示地闪密度大值中心。模拟结果表明WRF模式微物理及动力输出场可以指示地闪活动的发生时间和位置,表现了日益成熟WRF模式进行雷电数值预报与研究的潜能。
