利用江苏南京2009-2012年天气雷达数据结合地面自动站风场资料分析江苏沿江地区阵风锋变化特征、阵风锋弧长与移速关系,及其在雷达反射率因子图像中呈现的总体、局部特征,详细分析了三种窄带回波回波带反射率因子分布特征。通过设计反...利用江苏南京2009-2012年天气雷达数据结合地面自动站风场资料分析江苏沿江地区阵风锋变化特征、阵风锋弧长与移速关系,及其在雷达反射率因子图像中呈现的总体、局部特征,详细分析了三种窄带回波回波带反射率因子分布特征。通过设计反映回波带平坦性的计算方法实现定量分析窄带回波分布异同功能。根据回波带径向波形特征判断径向波形的波宽、波峰个数、波峰阈值和波形双边梯度等特性,实现阵风锋径向波段识别。在对反射率因子图像预处理基础上,结合回波平坦性测试方法和阵风锋径向波形识别算法达到自动识别阵风锋回波的目的。识别效果表明:回波带平均值>5 d BZ的独立阵风锋回波识别准确率达87%以上,回波带平均值>10 d BZ的混合型阵风锋回波识别准确率达89%以上。对弱阵风锋识别成功率仍较低。展开更多
根据南京CINRAD/SA天气雷达探测的江苏沿江地区阵风锋回波特征,对MIGFA(Machine Intelligence Gust Front Algorithm)阵风锋识别算法进行改进:在考虑平滑算法使用和低仰角数据融合的基础上,根据阵风锋回波特征,改进了0.5°反射率阵...根据南京CINRAD/SA天气雷达探测的江苏沿江地区阵风锋回波特征,对MIGFA(Machine Intelligence Gust Front Algorithm)阵风锋识别算法进行改进:在考虑平滑算法使用和低仰角数据融合的基础上,根据阵风锋回波特征,改进了0.5°反射率阵风锋细线函数模板,设计了较高仰角(1.5°/2.4°)反射率阵风锋细线函数模板,引入1.5°和2.4°双层反射率阵风锋细线函数模板替代原空间差分反射率函数模板。考虑阵风锋特征与距离测站的关系,设计了动态权重函数组合多组得分值,从而有效识别阵风锋回波。在此基础上通过弧度判断和阵风锋回波平坦度测试的方式,进一步降低虚警率。最后利用2009年6月14日南京雷达阵风锋个例进行效果识别,并采用临界成功指数对南京雷达120个阵风锋样本进行效果评估。结果表明:改进的MIGFA法识别效果良好,将临界成功指数从0.39提高至0.60,引入降低虚警率的做法使得虚假警报率从0.34降至0.16。展开更多
同化地面观测资料能够获得丰富的地面大气信息,这对于大气边界层的准确模拟尤为重要。由于地面观测资料同化一直受到地面观测资料质量较差的影响,因此,地面观测资料的质量控制是提高地面资料同化效果的重要方法之一。为了分析基于经验...同化地面观测资料能够获得丰富的地面大气信息,这对于大气边界层的准确模拟尤为重要。由于地面观测资料同化一直受到地面观测资料质量较差的影响,因此,地面观测资料的质量控制是提高地面资料同化效果的重要方法之一。为了分析基于经验正交函数分解质量控制方法(Empirical Orthogonal Function quality control,EOF-QC)对地面资料同化效果的影响,并进一步检验该方法在实际同化试验中的应用效果,在WRF的三维变分同化系统中引入了经验正交函数分解质量控制法,同时通过一系列同化试验比较了经验正交函数分解质量控制法与原系统自带的基于观测与模拟偏差质量控制法(Observation Minus Background quality control,OMB-QC)的差异。2008年1和7月的多个强降水预报试验结果表明,经验正交函数分解质量控制法能够保留更多天气系统的有效观测信息,更为客观准确地反映大气真实状态;同化经过经验正交函数分解质量控制法后的观测资料,模式预报的温度降低,在北部形成一个气旋性环流,该环流底部的偏西气流带动北部冷空气东移入海,同时冷空气南下也削弱了带有丰富水汽的西南气流,从而使模式预报的降水范围和强度更加合理。降水的空间分布对比结果也表明,经验正交函数质量控制法改善了模式对降水落区和强度的预报能力,各个量级的降水评分有明显提高,模拟结果更接近于实况。各组数值模拟试验结果表明,经验正交函数分解质量控制法在WRF-3DVAR中具有较高的应用潜力。展开更多
为理解中国植被GPP的变化规律,基于改进后的EC-LUE模型,分析了中国1982—2016年植被GPP的空间格局、变化特征及驱动因子。结果表明:(1)中国植被GPP年变化范围介于0~3051.08 g C/(m^(2)·a),总体呈现出南高北低的空间分布特征。高值...为理解中国植被GPP的变化规律,基于改进后的EC-LUE模型,分析了中国1982—2016年植被GPP的空间格局、变化特征及驱动因子。结果表明:(1)中国植被GPP年变化范围介于0~3051.08 g C/(m^(2)·a),总体呈现出南高北低的空间分布特征。高值区主要分布在华南、东南沿海地区,低值区分布在青藏高原、新疆、内蒙古西部等地区;(2)近35 a中国植被GPP整体呈增加趋势,增加速率为2.43 g C/(m^(2)·a)(p<0.05),特别是黄土高原地区植被GPP增加趋势明显,但在东北及东南沿海的部分地区呈显著减少的趋势;(3)中国植被GPP变化与气温和降水呈正相关关系,气温和降水强驱动的面积占比8.1%,气温为主要驱动因子的面积占比25.3%,降水为主要驱动因子的面积占比15.1%,气温和降水弱驱动面积占比8.9%。虽然近年来中国植被固碳能力呈变好趋势,但在未来气候变化存在不确定性的背景下,生态保护工作任重道远。展开更多
文摘利用江苏南京2009-2012年天气雷达数据结合地面自动站风场资料分析江苏沿江地区阵风锋变化特征、阵风锋弧长与移速关系,及其在雷达反射率因子图像中呈现的总体、局部特征,详细分析了三种窄带回波回波带反射率因子分布特征。通过设计反映回波带平坦性的计算方法实现定量分析窄带回波分布异同功能。根据回波带径向波形特征判断径向波形的波宽、波峰个数、波峰阈值和波形双边梯度等特性,实现阵风锋径向波段识别。在对反射率因子图像预处理基础上,结合回波平坦性测试方法和阵风锋径向波形识别算法达到自动识别阵风锋回波的目的。识别效果表明:回波带平均值>5 d BZ的独立阵风锋回波识别准确率达87%以上,回波带平均值>10 d BZ的混合型阵风锋回波识别准确率达89%以上。对弱阵风锋识别成功率仍较低。
文摘根据南京CINRAD/SA天气雷达探测的江苏沿江地区阵风锋回波特征,对MIGFA(Machine Intelligence Gust Front Algorithm)阵风锋识别算法进行改进:在考虑平滑算法使用和低仰角数据融合的基础上,根据阵风锋回波特征,改进了0.5°反射率阵风锋细线函数模板,设计了较高仰角(1.5°/2.4°)反射率阵风锋细线函数模板,引入1.5°和2.4°双层反射率阵风锋细线函数模板替代原空间差分反射率函数模板。考虑阵风锋特征与距离测站的关系,设计了动态权重函数组合多组得分值,从而有效识别阵风锋回波。在此基础上通过弧度判断和阵风锋回波平坦度测试的方式,进一步降低虚警率。最后利用2009年6月14日南京雷达阵风锋个例进行效果识别,并采用临界成功指数对南京雷达120个阵风锋样本进行效果评估。结果表明:改进的MIGFA法识别效果良好,将临界成功指数从0.39提高至0.60,引入降低虚警率的做法使得虚假警报率从0.34降至0.16。
文摘同化地面观测资料能够获得丰富的地面大气信息,这对于大气边界层的准确模拟尤为重要。由于地面观测资料同化一直受到地面观测资料质量较差的影响,因此,地面观测资料的质量控制是提高地面资料同化效果的重要方法之一。为了分析基于经验正交函数分解质量控制方法(Empirical Orthogonal Function quality control,EOF-QC)对地面资料同化效果的影响,并进一步检验该方法在实际同化试验中的应用效果,在WRF的三维变分同化系统中引入了经验正交函数分解质量控制法,同时通过一系列同化试验比较了经验正交函数分解质量控制法与原系统自带的基于观测与模拟偏差质量控制法(Observation Minus Background quality control,OMB-QC)的差异。2008年1和7月的多个强降水预报试验结果表明,经验正交函数分解质量控制法能够保留更多天气系统的有效观测信息,更为客观准确地反映大气真实状态;同化经过经验正交函数分解质量控制法后的观测资料,模式预报的温度降低,在北部形成一个气旋性环流,该环流底部的偏西气流带动北部冷空气东移入海,同时冷空气南下也削弱了带有丰富水汽的西南气流,从而使模式预报的降水范围和强度更加合理。降水的空间分布对比结果也表明,经验正交函数质量控制法改善了模式对降水落区和强度的预报能力,各个量级的降水评分有明显提高,模拟结果更接近于实况。各组数值模拟试验结果表明,经验正交函数分解质量控制法在WRF-3DVAR中具有较高的应用潜力。
文摘为理解中国植被GPP的变化规律,基于改进后的EC-LUE模型,分析了中国1982—2016年植被GPP的空间格局、变化特征及驱动因子。结果表明:(1)中国植被GPP年变化范围介于0~3051.08 g C/(m^(2)·a),总体呈现出南高北低的空间分布特征。高值区主要分布在华南、东南沿海地区,低值区分布在青藏高原、新疆、内蒙古西部等地区;(2)近35 a中国植被GPP整体呈增加趋势,增加速率为2.43 g C/(m^(2)·a)(p<0.05),特别是黄土高原地区植被GPP增加趋势明显,但在东北及东南沿海的部分地区呈显著减少的趋势;(3)中国植被GPP变化与气温和降水呈正相关关系,气温和降水强驱动的面积占比8.1%,气温为主要驱动因子的面积占比25.3%,降水为主要驱动因子的面积占比15.1%,气温和降水弱驱动面积占比8.9%。虽然近年来中国植被固碳能力呈变好趋势,但在未来气候变化存在不确定性的背景下,生态保护工作任重道远。
