新疆夏季降水异常及其水汽输送特征

利用新疆103个测站46年6～8月降水量资料和NCEP/NCAR再分析资料,对46年来新疆夏季降水特征及其环流形势和水汽输送的特征进行了分析。结果表明:新疆夏季降水区较为集中,近46年来呈明显增多趋势,且造成新疆夏季降水异常的环流特征和水汽输送特征存在显著的差异。     

大气成分观测资料在CAPPS3模式中的应用分析

将2011年1~8月乌鲁木齐大气成分观测资料应用于多尺度箱格城市空气污染数值预报系统(CAPPS3)对空气质量预报结果的检验分析。结果表明:预报值与监测值的线性相关系较好,其中平均准确率NO2、SO2和PM10分别为90%、79%和49%,夏季的预报准确率优于冬季,经过实际运行试验和预报能力的统计分析,大气成分观测资料应用于CAPPS3模式开展空气质量预报业务是可行的。     

新疆北部一次持续暴雪天气过程分析

利用常规气象观测资料和NCEP/NCAR逐日6 h再分析资料,对2010年1月4～7日新疆北部持续暴雪过程的环流特征及物理量场进行诊断分析.结果表明:北半球中高纬阻塞高压维持时间长、切断低压稳定提供了降雪"持续性"的环流背景.切断低压不断分裂短波并西退再东移是造成降雪的影响系统;降雪区大到暴量的强降雪时段,850 hP...     

乌鲁木齐能见度短时预报方法研究

本文选用乌鲁木齐2011和2012年冬季的逐3h的大气能见度和实况气象要素(大气温度、相对湿度、变压和风速)资料,利用支持向量机(SVM)和Elman神经网络方法建立3h能见度预报模型。通过检验发现,支持向量机(SVM)预测结果相比Elman神经网络预测结果更加准确,支持向量机(SVM)预测绝对平均误差为2.77km,相对误差为17.3%,为短时能见度预报提供了一种重要参考,同时表明支持向量机的泛化能力具有显著优势。     

基于人工神经网络算法的新疆百里风区风速预报方法研究

为了给铁路运输提供准确的大风预警,文中将人工神经网络算法应用于新疆百里风区的风速预报,分别采用BP神经网络与Elman神经网络建立模型,对实际历史风速数据进行仿真预测。利用实时自动站资料预测未来20分钟瞬间风速并做预报对比检验。结果表明:与BP神经网相比,Elman人工神经网络模型具有更好的拟合效果,独立样本预报及实际预报的检验结果均达到了较为精确的效果,具有实际应用意义。     

红柳河气温与降水气候特征分析

利用红柳河气象站1953～2008年的降水和气温资料,分析了红柳河近56年的气候及其变化特征。结果表明:红柳河气温明显上升,而降水呈减少趋势,气温和降水均有较明显的周期变化,但突变特征不显著。     

AIRS辐射亮温在中亚地区的偏差分析及适用性

中亚地区常规观测站点稀少,需借助星载高光谱AIRS资料分析出该地区数值预报最优初始场.以CRTM中输入探空模拟出的AIRS辐射亮温为参考值,分析了AIRS观测亮温偏差,并评估了AIRS卫星资料在中亚数值天气预报业务系统中的适用性.结果表明:(1)各通道模拟所选站点上空亮温最大正偏差的平均值约为3.3 K,最大负偏差的绝...     

江淮梅雨期气温日较差异常及其环流背景分析

利用1951~2001年江淮地区109个台站的逐日最高、最低气温资料,对江淮地区气温日较差变化趋势的气候特征及其环流背景进行了分析。结果表明,江淮地区梅雨期的气温日较差可划分为南、北、西3个气候区域,各个区域的气温日较差呈现出明显或不明显的减小趋势,北区的减小趋势最为明显;江淮特别是江淮南区气温日较差的异常与江淮地区梅雨期的降水有较好的对应关系;以江淮南区梅雨期气温日较差为代表分析其异常与环流背景的相关关系,发现季风环流、南亚高压加强(减弱),副高减弱(增强),低层暖(冷)平流加强,空气柱厚度增加(减小),使江淮南区降水减少(增多),利于气温日较差偏大(偏小)。     

乌鲁木齐市近43年风速气候特征分析

利用乌鲁木齐市1961-2003年逐日平均风速资料,分析了乌鲁木齐市近43年风速的基本气候特征、变化趋势和年际、年代际变化等。其主要结果是:乌鲁木齐市年平均风速为2.47m.s-1。一年四季中夏季的平均风速最大为3.08m.s-1,冬季最小为1.52m.s-1,春季和秋季则分别为2.94m.s-1和2.31m.s-1。近43年乌鲁木齐市春季、夏季、秋季、以及年风速呈下降趋势,而冬季呈上升趋势。Morlet小波分析表明乌鲁木齐市风速变化具有准6、8年的年际尺度和准13、21年的年代际尺度周期变化,其中准13年周期振荡最为强烈。乌鲁木齐市风速变化是不同尺度周期振荡综合作用的结果。