智能网格24h精细预报汛期应用样例分析

基于安徽省凤阳县2020年汛期智能网格24h精细预报资料,选取7月22日至8月12日每日预报产品预报值及对应时次(7月22日09时至8月13日08时共528个时次)实况资料,分别按上午、下午、夜间时段统计气温、降水、风速、相对湿度预报准确度和0.1mm以上降水空漏报情况,分析绝对误差、相对误差分布规律和统计学订正效果.结果表明:智能网格要素预报与实况的线性相关系数自大到小依次为气温、相对湿度、降水量、风速,前2项要素预报的绝对误差与相对误差相对较小,后2项要素预报的各项误差相对较大;气温预报平均绝对误差绝对值不超1.04℃,上午时段预报值较实况偏高占71.97％;相对湿度预报平均绝对误差绝对值不超7.43％,上午时段预报误差较夜间、下午大;风速预报虽然平均绝对误差绝对值不超1.02m/s,但平均相对误差绝对值均超64％;降水预报漏报率均不超6.06％,空报率在4.55％～19.32％,平均绝对误差绝对值不超2.93mm;经线性回归方程订正,大多能减小智能网格预报的系统性误差.     

ISOS软件正点观测异常数据的处理方法

该文归纳整理了新型自动站(DZZ3型)使用以来ISOS软件"正点观测编报"业务模块中常见异常数据的处理方法,结合最新地面观测业务技术规定,通过实例分析,对温湿度、气压、降水、风向风速、地温、能见度等气象要素异常数据的处理过程进行了详细阐述,为气象观测员在正点观测时次快速处理各类异常数据提供参考。     

凤阳一次强降雨过程自动土壤水分观测数据分析

该文选取安徽凤阳2015年主汛期一次强降雨天气过程,分析其对应时段自动土壤水分观测数据的变化特征;运用土壤水分观测计算的基本原理,分析观测结果存在的主要问题,提出一种改进观测数据可用性的订正方法。实例计算结果表明,此订正方法能有效减小原始观测值的系统偏差,使观测结果更为合理、可信。     

凤阳县寒潮过程草面温度变化特征分析

选取安徽凤阳2016年11月下旬一次寒潮天气过程,应用自动气象站连续观测资料,将其划分为2个阶段分别分析草面温度变化特征,并与同期气温、风速进行比较。结果表明,第一阶段平流降温起主导作用,草面温度与气温吻合度较高;第二阶段草面温度的高低主要取决于积雪表面辐射降温程度,与气温的差值扩大,最大相差10℃左右,极值出现时间早于气温。探讨用气温和时间偏差估算寒潮后期的草面温度,应用SPSS软件建立了回归方程,可用于寒潮影响后最低草温预估,对防范低温冻害有参考价值。     

基于气候要素的凤阳县小型蒸发皿蒸发量估算

该文基于凤阳国家气象观测站1980—2013年气象观测资料,运用SPSS软件,研究全年各月20cm口径小型蒸发皿蒸发量与相关气候要素的相关关系,建立逐步回归模型。结果表明,相对湿度、日照时数、地表温度等要素对蒸发量年际变化影响显著,回归方程复相关系数大部分大于0.900。在此基础上建立了年蒸发量回归模型,月蒸发估值年合计、年降水量被引入方程,其复相关系数0.810。研究结果便于地面气象观测业务调整后月(年)蒸发量的估算和续补,可以为农业和生态气象服务提供依据。