简介:利用逐小时自动站资料、TBB资料、多普勒雷达资料和NCEP1°×1°再分析资料对2011年7月24—25日河北承德地区一次暴雨天气过程进行分析,并利用高分辨率中尺度数值模式WRF对此次暴雨过程进行了数值模拟。结果表明:此次河北承德地区暴雨天气过程地面自动站风场存在辐合中心,中尺度对流云团云顶TBB〈-60℃。雷达回波中心强度≥50dBz的红色线状强回波镶嵌在较强的片状回波中,并长时间随着回波主体移动;暖平流与风场辐合迭加的速度场配置及高低空急流的存在,是河北承德地区此次大暴雨产生的主要原因。WRF模式模拟了此次承德地区降水的水汽通量散度分布,低层水汽强烈辐合和聚集,为暴雨的产生提供了充沛的水汽;高层辐散大于低层辐合,抽吸作用使垂直运动发展,大量水汽从低层向高层输送,促进强降雨的形成和维持。
简介:支持向量机(SVM)方法是基于统计学理论的一种新的机器学习方法,对解决小样本条件下的非线性问题非常有效。利用2004~2007年南京站的逐日常规观测资料以及同期南京市环境质量监测点的逐日污染物浓度资料,使用SVM分类和回归方法分别建立了南京地区霾日分类预报模型和有霾日14时(北京时间,下同)能见度预报模型。预报试验结果表明:南京地区霾日的SVM分类预报结果,Ts(Threatscores)评分均在0.4以上;而有霾日14时能见度的SVM回归预报结果,按能见度误差范围为±3km算,准确率均达到了86%以上;加入当天08时新资料的订正预报模型,其预报结果优于起始预报模型。二者的预报结果较为满意,可以给实际业务预测提供参考。