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1. 土地利用资料的更新对四川盆地高温天气数值模拟的影响
温晓培, 吴炜, 李昌义, 李季, 肖明静, 刘诗军, 朱文刚
干旱气象    2022, 40 (5): 868-878.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2022)-05-0868
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土地利用情况影响区域天气和气候,采用与实况更为接近的下垫面资料能够为数值预报提供有力支撑。使用中尺度数值模式WRF对2019年8月四川盆地高温过程进行数值模拟试验,对比基于2019年更新的MODIS土地利用数据与WRF自带土地利用资料的差异,分析下垫面资料的更新对数值模拟效果的影响。结果表明:两组土地利用资料存在明显差异,更新后的MODIS资料刻画更为精细,模拟区域的土地利用类型更加丰富。2 m气温对土地利用资料十分敏感,更新土地利用资料后两次个例平均的2 m气温2 ℃以内的模拟准确率提高6.2%,日最高气温模拟准确率提高31.3%;而日最低气温模拟准确率下降2.1%。土地利用资料变化明显的四川盆地内部较更新前增温明显,局部增温超过4 ℃,最高气温模拟偏低的状况明显改善。选取四川盆地内部地表类型由农田转为城市和建筑的合川站作为典型站点进行分析,发现土地利用类型更新后发射率减小,植被气孔阻抗增大,粗糙度增大,陆面参数的变化导致地表对边界层大气向上的感热输送增加,地表蒸发及大气水分供应减少,气温升高,边界层高度升高。模拟初期土地利用资料的更新造成模拟差异的局地性较强,随着模拟时间增加,逐渐影响中高层及周边大气。土地利用资料的改变通过影响陆面参数的选择,导致模拟结果的差异。更新土地利用资料后可有效改善2 m气温及最高气温的模拟效果。

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2. 深度神经网络方法在山东降水相态判别中的应用
朱文刚, 李昌义, 曲美慧, 温晓培
干旱气象    2020, 38 (4): 655-664.  
摘要292)      PDF(pc) (1925KB)(1174)    收藏
利用欧洲中心(ECMWF)ERA-Interim再分析资料,通过分析2008—2017年山东冬半年不同降水相态(雨、雪和雨夹雪)下温度和位势厚度特征,统计得到8个降水相态判别因子(T2 m、T1000、T975、T950、T925、T850、H850-700、H1000-850),并给出每个判别因子降水相态阈值指标。然后利用8个判别因子和阈值建立降水相态判别方程和训练DNN模型,通过随机检验发现DNN法对雨、雪和雨夹雪的预报准确率分别提高1.9%、0.2%和21.6%;利用ECMWF细网格预报资料进行个例检验,雨、雪和雨夹雪共106站中判别方程法判别错误29站,DNN法判别错误14站,即DNN法的降水相态判别能力优于判别方程法,且明显提高了对雨夹雪的判别能力。

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