【摘 要】
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利用2015年1月—2021年3月ECMWF细网格数值预报产品构建训练样本,使用自动机器学习方法构建乌鲁木齐机场温度预测模型.结果表明:(1)ECMWF模式直接输出的乌鲁木齐机场温度平均绝对误差为1.7℃,基于自动机器学习方法的Auto-sklearn模型和Auto-Keras模型能够改善模式直接输出的误差,使平均绝对误差降低至1.4℃.(2)分析逐月模型预测准确率发现,Auto-sklearn模型的预报准确率(≤2℃)在4—10月稳定在85％以上,效果优于其余模型.(3)对于冬季低温天气,Auto-Ke
【机 构】
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民航新疆空中交通管理局空管中心气象中心,新疆 乌鲁木齐830016;民航新疆空中交通管理局培训中心,新疆 乌鲁木齐830016;民航新疆空中交通管理局气象服务部,新疆 乌鲁木齐830016
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利用2015年1月—2021年3月ECMWF细网格数值预报产品构建训练样本,使用自动机器学习方法构建乌鲁木齐机场温度预测模型.结果表明:(1)ECMWF模式直接输出的乌鲁木齐机场温度平均绝对误差为1.7℃,基于自动机器学习方法的Auto-sklearn模型和Auto-Keras模型能够改善模式直接输出的误差,使平均绝对误差降低至1.4℃.(2)分析逐月模型预测准确率发现,Auto-sklearn模型的预报准确率(≤2℃)在4—10月稳定在85％以上,效果优于其余模型.(3)对于冬季低温天气,Auto-Keras模型预报准确率优于其余模型的效果,平均绝对误差为1.37～1.91℃;而对于温度≥0℃的情况,Auto-sklearn模型预测效果更好,平均绝对误差为0.93～1.22℃.
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利用常规气象资料、NCEP 1°×1°再分析资料和北京多普勒雷达资料,对河北廊坊地区2020年2月14日强降雪过程中相态转变特征进行分析,并引入HYSPLIT模式,对强降雪地区气块进行96 h后向追踪模拟.研究发现,零速度线闭合状态反映了低空急流与中高空急流(气流)发展、对峙、消亡等状态,对地面降水相态变化的临近预报有较好的指示意义;距离北京多普勒雷达40～80 km的廊坊各地面气象观测站,在零度层亮带高度迅速下降后30 min～1 h先后完成雨雪相态转变;利用HYSPLIT模式得到强降雪地区4个高度层的
利用Landsat卫星数据分别反演了2005和2014年临沂市的地表温度和不透水层指数,分析了城市化进程对临沂市热岛效应的影响.结果表明,2005年临沂市表现为中等强度的热岛效应,2014年表现为强热岛效应.利用地面站点资料统计分析得到,2005—2014年临沂市热岛强度总体呈波动增加的趋势,冬季最强,春秋季次之,夏季较弱.分析城市化因子发现,城市经济、人口、用电消耗、城市房屋面积增量等因素对城市热岛强度变化的影响,其相关系数分别为0.86、0.52、0.67、0.81,其中城市经济和房屋面积增量与热岛强
利用2016—2017年科尔沁边界层风廓线雷达每6 min的风场资料评估雷达探测性能,对风廓线雷达数据获取率、风廓线雷达与气球探空探测风的相关性等进行了分析.结果表明:风廓线雷达平均数据获取率随高度的增加先增大后减小,3000 m以下平均数据获取率都在60％以上.雷达探测数据存在日出后数据缺测率高、午后缺测率低的变化趋势.各层数据获取率与气温和比湿的相关系数分别为0.45和0.35左右.对比风廓线与常规高空探测数据发现:二者v分量的相关系数大于u分量;u分量相关系数>0.4的高度层为400～1900 m,
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