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多元動態(tài)逐步回歸方法在北京地區(qū)能見度預(yù)報中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2021-04-07 01:18
  基于2016年冬季的觀測資料和ECMWF細(xì)網(wǎng)格240 h氣象要素預(yù)報資料,選用與能見度變化相關(guān)的水汽、動力、熱力等因素作為預(yù)報因子,利用多元動態(tài)逐步回歸方程對北京地區(qū)未來10 d的能見度進(jìn)行預(yù)報研究。同時將能見度分為3個等級:<1 km、1~10 km(低能見度)和≥10 km,并從區(qū)域平均、空間分布及3次低能見度過程個例進(jìn)行預(yù)報效果檢驗。多元動態(tài)逐步回歸方法對北京地區(qū)的能見度及其變化趨勢均有一定預(yù)報能力且效果穩(wěn)定,其中≥10 km等級的能見度預(yù)報效果最好,TS評分為64.2%,其次是1~10 km,TS評分為53.1%,最后是<1 km,TS評分為51.3%;兩個低能見度等級中平原地區(qū)預(yù)報效果優(yōu)于山區(qū),表現(xiàn)為從東南向西北遞減的特征;而≥10 km等級的呈相反變化,預(yù)報效果山區(qū)優(yōu)于平原地區(qū);北京地區(qū)3次霧霾過程個例預(yù)報也證實(shí)動態(tài)逐步回歸方法能夠較好預(yù)報北京地區(qū)持續(xù)性低能見度過程。 

【文章來源】:干旱氣象. 2020,38(04)

【文章頁數(shù)】:9 頁

【部分圖文】:

多元動態(tài)逐步回歸方法在北京地區(qū)能見度預(yù)報中的應(yīng)用


北京地區(qū)20個氣象觀測站點(diǎn)的空間分布

空間分布,能見度,時間長度,建模


為選定最優(yōu)滑動建模時長、建立最優(yōu)的能見度滾動預(yù)報模型,圖3給出不同建模時間長度下2016年冬季北京地區(qū)20站能見度分級預(yù)報的平均TS評分?梢钥闯,平均TS評分隨建模時長的增加而快速增高,且在建模時間長度為20 d時達(dá)最高為56.1%,之后隨建模時間長度的增加而緩慢降低并趨于平穩(wěn)。這表明選用預(yù)報日之前20 d的觀測數(shù)據(jù)建立的能見度預(yù)報模型的預(yù)報效果最好。因此,文中滑動建模時間長度選為20 d。圖3 不同建模時間長度下2016年冬季北京地區(qū)20站能見度分級預(yù)報的平均TS評分

模型圖,能見度,觀象臺,北京


1月27—29日,北京地區(qū)高空以緯向環(huán)流為主,地面由高壓后部弱氣壓場逐漸轉(zhuǎn)為低壓輻合區(qū),靜穩(wěn)天氣形勢再次建立(圖略)。受此影響,能見度在27日20:00急劇下降至10 km以下,29日08:00起隨著冷空氣南下又快速好轉(zhuǎn)。將1月22日20:00起報的ECMWF數(shù)據(jù)代入統(tǒng)計模型,得到的預(yù)報結(jié)果和觀測的能見度變化特征比較吻合。該模型能較好預(yù)報低能見度的發(fā)生時段,以及在26日早晨低于1 km的能見度值。但也可以看到該統(tǒng)計模型預(yù)報的28日02:00—14:00低能見度值較實(shí)況略微偏低,且好轉(zhuǎn)時間較實(shí)況偏快(圖7)。圖7 2017年1月22日至2月1日北京觀象臺觀測的能見度以及模型預(yù)報的能見度變化

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號:3122520

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