论文摘要
利用2008—2016年舟山4个海岛气象站大风资料和欧洲中心的ERA-interim再分析资料,分析了阵风因子随平均风速、风向、小时、月份等分布的气候特征,统计阵风因子与边界层的大气稳定度、250~1000m风速与10m风速的比值、6h变温等要素的相关后,选取最佳预报因子,利用BP人工神经网络方法,根据不同因子组合对阵风进行循环试报。结果表明:①平均风速较小时阵风因子波动范围大;靠近大陆站点的阵风因子及来自陆地方向气流的阵风因子偏大。②白天11:00—16:00受太阳辐射影响大气湍流相对较强,阵风因子偏大。7—9月沿海受台风影响频繁,其阵风因子要大些,而11—12月阵风因子偏大则与来流方向的地表粗糙度较大有关。③阵风因子和边界层不同高度的风速与10m风速比值,及气温具有明显正相关,与边界层大气稳定度参数具有负相关,相关结果印证了阵风主要物理成因与动量的垂直湍流输送有关。④阵风循环试报表明最佳组模型试报的绝对误差及方差均比对比组模型减少约11%~25%,具有较好的预报效果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 胡波
关键词: 阵风因子,大气稳定度,边界层,人工神经网络,湍流
来源: 气象科技 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 气象学
单位: 浙江省气象台
基金: 浙江省重大科技专项重点社会发展项目(2011C13044),浙江省自然科学基金(LY18D050001),浙江省气象局科技计划重点项目(2017ZD09),浙江省气象局科技计划一般项目(2018YB01)资助
分类号: P421.3;P457.5
DOI: 10.19517/j.1671-6345.20180205
页码: 282-288
总页数: 7
文件大小: 233K
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