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高时空分辨率三维风场在强对流天气临近预报中的融合应用研究
高时空分辨率三维风场在强对流天气临近预报中的融合应用研究
作者:
宋林烨
杨璐
秦睿
程丛兰
陈敏
陈明轩
高峰
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
RMAPS-IN集成系统
雷达四维变分分析系统
临近预报风场
数据融合
检验
应用
摘要:
以业务应用为目标, 开展高时、空分辨率三维风场在强对流天气临近预报中的融合应用研究.运用北京快速更新多尺度分析和预报系统集成子系统 (RMAPS-IN, Rapid-refresh Multi-scale Analysis and Prediction System-Integration), 对雷达四维变分分析系统 (VDRAS) 30 min临近预报的高时、空分辨率三维风场作为数据源与自动气象站风场观测进行快速融合处理.结果表明, 以VDRAS临近预报风场取代数值模式预报场作为融合初猜场后形成的分析结果对于风场有明显的改善: (1) 长时间序列客观检验结果表明, 地面10 m高风场U/V分量绝对误差分别为0.05和0.06 m/s.实时融合对未来预报的影响随着预报时效的延长, U/V分量的绝对误差不断增大. (2) 对于11个强对流个例, 地面10 m高风场风速均方根误差降低0.3 m/s, 风向均方根误差降低13°;边界层三维风场, 风速均方根误差降低0.8 m/s, 风向均方根误差降低10°.平原站点融合以后风速、风向预报效果有较大改善, 山区站点融合以后改善相对较小. (3) 通过对2017年7月20日暴雨和7月7日雷暴大风个例的详细分析, 发现融合基于雷达资料四维变分同化获得的高分辨率临近预报风场对各对流系统中的中尺度结构特征给出了更加细致准确的描述.
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基于深度学习的强对流高分辨率临近预报试验
深度学习
临近预报
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内容分析
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文献信息
篇名
高时空分辨率三维风场在强对流天气临近预报中的融合应用研究
来源期刊
气象学报
学科
地球科学
关键词
RMAPS-IN集成系统
雷达四维变分分析系统
临近预报风场
数据融合
检验
应用
年,卷(期)
2019,(2)
所属期刊栏目
论文
研究方向
页码范围
243-255
页数
13页
分类号
P425
字数
8078字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
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杨璐
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陈明轩
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应用
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
气象学报
主办单位:
中国气象学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
0577-6619
CN:
11-2006/P
开本:
大16开
出版地:
北京中关村南大街46号
邮发代号:
2-368
创刊时间:
1925
语种:
chi
出版文献量(篇)
1949
总下载数(次)
8
总被引数(次)
54728
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