导读:本文包含了大气预报模式论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:大气,模式,湍流,光学,尺度,神经网络,空气质量。
大气预报模式论文文献综述
李子坤,王晓婷,周立佳[1]（2019）在《基于WRF模式的不同大气湍流环境指数预报效果分析》一文中研究指出目的基于WRF数值预报模式输出产品,比较不同大气湍流环境指数的预报效果,并结合不同天气形势的个例进行分析。方法利用118个高空飞机颠簸个例,对多种大气湍流环境指数进行大气湍流的预报效果检验。从各个大气湍流环境指数定义出发,并结合影响湍流产生的水平风切变、垂直风切变、水平形变叁个物理量,分析比较高空急流和高空槽形势下大气湍流环境指数的预报效果。结果 Dutton指数预报效果最好,命中率达到82.3%,NGM1指数和垂直风切变指数预报效果次之,命中率分别为71.0%和65.3%,Ellrod1指数预报效果欠佳,命中率仅为32.3%。结论对于选取的高空急流和高空槽背景下的飞机颠簸个例,不同指数预报效果不同,预报效果与该指数的物理意义和阈值的选取有一定关系。(本文来源于《装备环境工程》期刊2019年08期）
庆亚敏[2]（2019）在《基于WRF模式的粤港澳大湾区大气数值模拟的多模式集合预报研究》一文中研究指出人们日常出行、农副业收成和工业生产都与天气预报息息相关,但是无论是降水还是温度等气象要素的预报都存在一定的不确定性。随着预报系统和预报技术的不断发展,天气预报的不确定性也有所降低。其中,综合了多模式的不确定性而产生的集合系统越来越受到关注,也被用在了实际业务中。本文基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)、日本气象厅(JMA)和中国气象局(CMA),四个数值预报中心每天12点报告的每日2m温度数据,使用多种插值方法,并进行降尺度修正和集合预报,建立降尺度的多模式集合预测模型。并通过包括广东,香港,澳门在内的粤港澳大湾区的案例研究评估了该模型的预报效果。本文主要研究工作及成果如下:(1)首先对四种不同的插值方法进行单中心模式的插值试验。经过对比,表明克里金插值(Kriging)的综合表现是四种插值方法中最好的。并且随着预报时效的延长,虽然四种插值方法的误差都会增加,但是克里金插值(Kriging)的优势依然明显。(2)通过统计降尺度有效地改进了各单中心模式直接插值预报的效果。随着预测时间的延长,即使在最长的预测时限内,其降尺度后的均方根误差也低于直接插值的均方根误差。(3)使用超集集合法,执行单中心模式降尺度的预测结果的多模式积分,结果表明多模式集成明显地改进了预报效果。(4)以粤港澳大湾区为实例,利用 WRF(Weather Research and Forecasting)模式结合动力降尺度和统计降尺度对粤港澳大湾区的温度进行模拟,多模式集合预报模型提高了粤港澳大湾区地面温度预报的准确性。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2019-03-01）
侯俊雄,李琦,朱亚杰,冯逍,林绍福[3]（2018）在《融机器学习与WRF大气模式的PM2.5预报方法》一文中研究指出针对当前我国重污染天气实时的空气质量预报问题,该文提出了一种融合随机森林算法与WRF大气模式的PM2.5浓度实时预报方法。该方法结合了北京市地面空气质量监测数据和WRF气象数据进行分析,将高层大气状态(如逆温层高度等)融入了预报模型中,建立了0~72h的PM2.5浓度实时预报模型。实验证明,该模型能够对0~72h单站点的PM2.5浓度进行较高精度的实时预报,且在24~72h的长时预报结果上较基于地面空气污染物数据与地表气象站数据的预报方法精度有明显提升,即该方法可以更好地模拟大气物理化学状态,从而更为精准地进行长时PM2.5浓度预报。(本文来源于《测绘科学》期刊2018年02期）
吕洁[4]（2017）在《大气光学湍流预报模式研究》一文中研究指出大气光学湍流是大气中的一种重要现象,当它发生时,会对在其中传输的光束产生影响,因此长期观测大气光学湍流强度有助于地面激光设备的使用和天文台选址的搭建,但实际中因为搭载观测平台的成本较高,长期大范围观测大气光学湍流强度难以实现,因此找到一种能够准确预报大气光学湍流强度的方法有助于解决这一问题。本论文基于在成都和德令哈两种不同地区所做的实验,介绍了后向传播神经网络与支持向量机两种预报大气光学湍流的办法,建立两个模型,并比较了两种模型的效果,主要结论如下:(1)经过训练好的后向传播神经网络模型能够基本准确的表现出成都地区的大气光学湍流强度Cn2的日变化特征,而且在夜间的预报也更贴近观测值,平均相对误差率为3.03%,但是与观测结果相比,预报结果的峰值会有一小时的超前;在德令哈地区的实验表明,BP模型也能表现出该地区的基本日变化特征,平均相对误差率为3.53%,该地区Cn2的转换时刻明显,尤其是在18:00大气光学湍流强度会出现突然下降,后向传播神经网络模型能够准确的表现出这一变化。(2)支持向量机模型通过循环确定关键参数后也被证明可以用来估算近地面的大气光学湍流强度Cn2,成都地区的实验表明通过支持向量机模型能够表现出该地区的大气光学湍流的日变化特征,平均相对误差率为2.81%;在德令哈地区也进行了相应的实验进行验证,使用支持向量机建立模型在该地区做出了9天的预测结果与观测值吻合基本较好,能够明显表现出该地区大气光学湍流强度Cn2的日变化特征,平均相对误差率为3.38%,Cn2的频数分布图表明其与观测值的分布相似,均满足高斯分布。(3)通过在成都和德令哈地区的两次实验表明,经过训练的两种模型均能够通过一天的数据得到随后6至9天的大气光学湍流强度Cn2的预报,相关分析、平均绝对误差和相对误差等统计量的分析均表明,这两种模型能够准确表现出这两个地区近地面的大气光学湍流强度的变化,后向传播神经网络模型的相对误差率等统计量略大于支持向量机模型,但两者差距不大,均能够表现出良好的非线性特征。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2017-05-02）
青春[5]（2017）在《利用中尺度数值气象模式预报大气光学湍流》一文中研究指出光学湍流效应是制约光电工程应用的重要影响因素,定量描述湍流效应与折射率结构常数(C_n~2)有关。对于具体的光电工程应用,一般可以用多种测量仪器进行C_n~2的实时实地测量,以定量分析湍流效应。然而,在许多光电工程的设计及可能的应用场景中,需要对应用场景的C_n~2进行大范围、长期系统地测量,这是测量仪器难以胜任的。近十多年来,利用中尺度数值气象模式获取大气光学湍流参数逐渐成为国际上较为关注的研究热点,为此我们尝试开展了利用数值气象模式(WRF)预报C_n~2廓线及其随时间变化特征的研究。本文总结了国内外C_n~2建模以及预报模型研究的基础上,开展了利用WRF模式预报丽江高美古天文观测站、茂名博贺海洋观测站、新疆库尔勒地区的C_n~2廓线以及不同下垫面(南海近海面、南极泰山站冰雪面、成都内陆等)C_n~2时间演变特征的研究。本文主要围绕WRF模式预报C_n~2的技术特点和难点以及可行性,开展了以下几方面的研究工作:1.详细介绍了 WRF模式基本情况包括模式框架、坐标方程、物理参数过程等,同时介绍了 WRF模式在PC机上的安装流程、初始场数据的使用以及调试运行等。2.用常规气象参数估算C_n~2廓线的方法主要是依据Tatarskii模式,而Tatarskii模式中外尺度是关键参数,但难以直接测量。研究对比了四种外尺度参数化模式(Dewan模式、Coulman模式、Sterenborg模式和HMNSP99模式)。用探空气球实测的常规气象参数估算的C_n~2廓线与湍流气象探空仪实测的C_n~2廓线进行对比。发现采用四种外尺度模式估算的C_n~2廓线无论在变化趋势上还是量级上,四种模式之间的差异都很大。发现在与外尺度有关的如温度梯度、风速梯度、Richardson数等几个参数中,加入了温度梯度和风速梯度的HMNSP99外尺度模式估算的C2与测量的C_n~2在变化趋势和量级上最为接近。3.基于WRF模式,结合Tatarskii模式和HMNSP99模式分别预报了高美古、茂名以及库尔勒等叁个典型地区的温度、风速和C_n~2廓线,并用湍流气象探空仪实测的相应廓线作为对比。结果表明:WRF预报的温度和风速廓线与叁个地区的探空实测结果非常接近,相关性可分别达到90%、80%以上。预报的C_n~2廓线基本满足C_n~2随高度变化的特征,相关性在75%左右,但C_n~2廓线的变化细节与实测值差异稍大。叁个典型地区气候类型各异,表现出的C_n~2廓线分布特征也具有明显的气候类型差异。总体来说WRF预报的高美古地区的C_n~2廓线要好于在茂名和库尔勒地区的预报值。4.以Monin-Obukhov相似理论为依据并结合Bulk空气动力学方法,利用WRF模式预报了中国南海近海面上、中国南极泰山站冰雪面上以及中国内陆成都地区近地面层常规气象参数(如温度、湿度、风速、风向,等)和C_n~2。用自动气象站和温度脉动仪实测的近地面层常规气象参数以及C_n~2作为对比验证,结果显示WRF预报的近地面层常规气象参数以及C_n~2与实测值吻合的较好,而且预报值能够准确地反映出近海面上,冰雪面上的常规气象参数以及C的日变化特征。使用了如平均偏差(Bias)、均方根误差(RMSE)、纠正偏差(σ)、相关系数(Rxy)、列联表等统计工具分析了预报值的稳定性和可靠性,其相关统计结果是令人满意的。成都、南海以及南极泰山站在一定程度上代表了陆地、海面以及冰雪面等典型的下垫面类型,从对比结果可以看出C_n~2的日变化特征具有显着的地域性差异。总体来看,WRF模拟冰雪面上的C_n~2与实测结果吻合的最好,海面上次之,陆地上最差。陆地上的环境更加复杂多变,测量点受周围影响较大,并且模式的水平分辨率有限,这些因素可能是陆地上预报值与测量值差异较大的原因。通过在高美古、茂名、库尔勒叁个典型地区以及陆地、海面、冰雪面等不同下垫面的C_n~2的估算预报和测量对比表明,利用WRF模式预报的C_n~2廓线和近地面层C_n~2在变化趋势和量级上与实测数据基本相符合,但在WRF模式预报的常规气象参数的空间分辨率和精度、不同下垫面的光学湍流参数化方法等方面还需要进一步的改进和完善。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2017-05-01）
贾梦唯[6]（2017）在《长叁角城市大气复合污染变化及其统计预报模式建立》一文中研究指出近年来长叁角地区由于人为活动和气象条件的共同作用,大气复合污染事件频发,受到了国内外各界的广泛关注。本文利用2013-2015年长叁角主要城市南京PM10、PM25、O3浓度资料,分析了大气污染物的季节变化、日变化特征;利用WRF模式模拟的精细气象场重点分析了气温、气压、比湿、风速、降水、边界层高度等对空气污染的影响,探讨了污染物浓度变化的成因;重点分析了大气主要复合污染物PM25与03在不同季节的相互作用机制;在此基础上利用逐步回归统计方法和基于主成分的人工神经网络方法对长叁角主要城市南京、上海、杭州、合肥,建立了不同季节空气质量浓度预报模型,并对这两种预报模型分别进行了效果检验。结果表明:(1)南京主要大气污染物变化特征及气象作用大气颗粒物PM10和PM25季节变化均为夏低冬高,具有良好的一致性,两种粒子8月最低,粗细粒子分别在12月和1月达到最高值,冬季是南京大气颗粒物污染最严重的季节。四季PM10、PM2.5-10、PM25的日变化趋势基本一致,冬季日变化最明显,夏季最弱,春季居中,且冬季上午峰值均比其余叁季延后1-2小时。全年大气颗粒物PM10中细粒子PM2.5所占质量浓度比为0.59,南京大气可吸入颗粒物中细粒子占大气颗粒物PM10的较多数,并呈现春秋低,冬夏高的特征。PM2 5主导四季AQI的变化,尤其是在重污染的情况下,并且PM2.5是影响南京地区空气质量的首要污染物。O3浓度呈现春夏高、秋冬低的变化特征,春末夏初达到最大值,秋末冬初达到最小值。四季O3质量浓度日变化均呈现白天高,夜间低的单峰式变化特征,最小和最大值出现在07-08时和14-16时。(2)南京主要大气复合污染物PM2.5和03相互作用机制通过分析南京2013-2015年空气质量数据,发现大气主要复合污染物PM2 5与O3之间在冷季(12-2月)和暖季(6-8月)相关性相反,相关系数分别为-0.16和0.40,均通过99%显着性检验。基于环境监测数据和气象观测数据,从大气氧化性和太阳总辐射角度讨论PM25和03之间相互作用的机制。研究表明,大气氧化性的增强促进二次气溶胶的生成,最高占PM25总量的26.76%。暖季较高的03显着促进二次气溶胶的生成,使得PM25和03呈显着正相关。冷季大气氧化性较弱,高浓度的PM25对地表太阳辐射起削弱作用。随着PM2.5上升,03小时浓度变化率下降,峰值时间延迟。当PM2.5超过115μg·m-3,环境大气03被显着抑制,峰值下降到12.7μg·m-3, PM2.5和03呈显着负相关。此次观察研究有助于对大气环境季节变化的深入理解。(3)长叁角地区空气质量统计预报模型的建立通过相关系数分季节筛选的气象要素,与前一(几)日的污染物浓度共同作为预报因子,利用逐步回归和人工神经网络建立空气质量统计预报模型,并应用于独立样本,进行预报效果检验。结果表明逐步回归预报模型对于PM2.5,PM10和O3的拟合优度为40%-65%,准确率为43%-55%。BP人工神经网络未来72小时预报平均准确率为61%-77%。将训练集长度增加到4000小时以上时,平均准确率上升到73.31%。相较于全时预报模型,重污染模型准确率提升了39.98%。增加预测集时长有利于预报稳定度的提升,因此在实际预测过程中,建议使用长期历史数据进行神经网络训练,重污染天气建议使用重污染模型进行预报。以此为基础,建立了长叁角地区空气质量统计预报模型。(本文来源于《南京信息工程大学》期刊2017-05-01）
邓雪娇,邓涛,麦博儒,殷长秦,王楠[7]（2016）在《华南区域大气成分业务数值预报GRACEs模式系统》一文中研究指出总结了华南区域大气成分数值预报GRACEs模式系统的业务发展进程,系统介绍了GRACEs模式的计算域、气象驱动场、输入排放源、计算平台与产品应用,报告了GRACEs模式的业务预报性能。概述了国内外大气成分数值预报模式的发展现状与趋势,介绍了新版CMAQ模式Ver5.1的化学机理,及其在光化学、气溶胶化学、源排放、化学与气象双向反馈机制等方面的重要更新。GRACEs模式系统预期将在本地精细化气象模式、污染源本地化、化学机理以及初始场同化等方面进一步研究,深入开展华南区域"一体化"大气成分模式系统的研发与应用。(本文来源于《热带气象学报》期刊2016年06期）
李晓涵,彭新东[8]（2016）在《基于阴阳网格的非静力全球大气预报模式》一文中研究指出在传统的经纬度网格中,极点的奇异性和随之而来的经线在极区辐合的问题是全球大气预报模式(AGCM)向高分辨率发展的瓶颈之一。近年来,一些新型的准均匀网格,例如正二十面体网格、立方球心网格、阴阳网格为解决极点问题提供了新的可能。本文针对我国的全球/区域同化预报系统(GRAPES)为半隐式半拉格朗日积分形式的特点,研发了基于阴阳网格的非静力、全可压叁维全球模式。模式的大气方程组包含叁维方向的科氏力分量,以确保阴阳网格各计算域共享同一套并行计算代码,同时具有相同的计算精度。为满足模式高效、准确的要求,采用高阶拉格朗日插值方案计算阴阳网格内边界和跨边界的拉格朗日追踪。模式选用通量形式的分段有理函数方案(PRM)来计算水物质平流,为进一步满足守恒性打下基础。通过一系列理想试验,该模式展现出良好的数值计算稳定性和准确性,以及高效的计算性能。(本文来源于《第33届中国气象学会年会 S8 数值模式产品应用与评估》期刊2016-11-01）
吴晓庆[9]（2017）在《中尺度气象模式预报大气光学湍流的现状与展望》一文中研究指出光学湍流预报涉及大气科学、计算数学、光学工程等多个学科以及计算机技术、湍流测量技术等多种技术。提高低平流层下对大气光学湍流的预报能力成为迫切需要。讨论了预报光学湍流时选用中尺度气象模式的原因、具有代表性中尺度气象模式的特点、光学湍流参数化、中尺度气象模式预报光学湍流的研究现状及所面临的挑战等问题,并对该领域下一阶段的发展进行了展望。对符合我国地域气候特征的外尺度参数化公式、中尺度模式与微尺度模式嵌套以及低平流层下非Kolmogorov湍流的统计特征和大气光学湍流参数化新方法进行研究,该研究对提高光学湍流预报的空间分辨率和预报精度具有重要意义。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2017年01期）
蔡子颖,刘敬乐,黄鹤,刘爱霞[10]（2016）在《基于在线大气化学模式太阳能预报的改进》一文中研究指出基于在线大气化学模式WRF/chem,考虑气溶胶直接辐射效应,模拟2015年1月1日—12月31日天津地区地面太阳辐射通量,并与未考虑气溶胶辐射效应的同参数中尺度气象模式WRF进行对比,分析在雾霾频发的天津地区,增加气溶胶直接辐射效应后对太阳能预报的改进效果。结果表明,在雾霾频发的天津地区,气溶胶对地面太阳辐射预测的影响不可忽略,以2015年计算,全年影响均值27.42 W·m~(-2),即全年太阳辐射辐照量下降864 MJ·m~(-2);在太阳能预报重点关注的9:00—16:00,影响值约为73.3 W·m~(-2)。由于气溶胶的作用,全年有6.3%的时日太阳辐射被削减50%,19%的时日太阳辐射被削减超过30%,尤其是在雾霾频发的11月—次年2月,约有18%~25%的太阳辐射+6被大气中气溶胶吸收和散射而未能到达地面。大气化学模式WRF/chem由于考虑了气溶胶直接辐射效应,可以显着地改善地面太阳辐射的预报性能,降低模式预报的正偏差,其均值偏差由44.74 W·m~(-2)降低到16.09 W·m~(-2),相关系数由0.88提高到0.92,相对均方根误差由36.6%降低到23.2%,相对误差由27.8%下降到15%。在雾霾影响较为严重的区域,基于在线大气化学模式开展的太阳能预报效果优于中尺度天气模式预报。(本文来源于《生态环境学报》期刊2016年09期）
大气预报模式论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
人们日常出行、农副业收成和工业生产都与天气预报息息相关,但是无论是降水还是温度等气象要素的预报都存在一定的不确定性。随着预报系统和预报技术的不断发展,天气预报的不确定性也有所降低。其中,综合了多模式的不确定性而产生的集合系统越来越受到关注,也被用在了实际业务中。本文基于欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)、日本气象厅(JMA)和中国气象局(CMA),四个数值预报中心每天12点报告的每日2m温度数据,使用多种插值方法,并进行降尺度修正和集合预报,建立降尺度的多模式集合预测模型。并通过包括广东,香港,澳门在内的粤港澳大湾区的案例研究评估了该模型的预报效果。本文主要研究工作及成果如下:(1)首先对四种不同的插值方法进行单中心模式的插值试验。经过对比,表明克里金插值(Kriging)的综合表现是四种插值方法中最好的。并且随着预报时效的延长,虽然四种插值方法的误差都会增加,但是克里金插值(Kriging)的优势依然明显。(2)通过统计降尺度有效地改进了各单中心模式直接插值预报的效果。随着预测时间的延长,即使在最长的预测时限内,其降尺度后的均方根误差也低于直接插值的均方根误差。(3)使用超集集合法,执行单中心模式降尺度的预测结果的多模式积分,结果表明多模式集成明显地改进了预报效果。(4)以粤港澳大湾区为实例,利用 WRF(Weather Research and Forecasting)模式结合动力降尺度和统计降尺度对粤港澳大湾区的温度进行模拟,多模式集合预报模型提高了粤港澳大湾区地面温度预报的准确性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
大气预报模式论文参考文献
[1].李子坤,王晓婷,周立佳.基于WRF模式的不同大气湍流环境指数预报效果分析[J].装备环境工程.2019
[2].庆亚敏.基于WRF模式的粤港澳大湾区大气数值模拟的多模式集合预报研究[D].华北电力大学(北京).2019
[3].侯俊雄,李琦,朱亚杰,冯逍,林绍福.融机器学习与WRF大气模式的PM2.5预报方法[J].测绘科学.2018
[4].吕洁.大气光学湍流预报模式研究[D].中国科学技术大学.2017
[5].青春.利用中尺度数值气象模式预报大气光学湍流[D].中国科学技术大学.2017
[6].贾梦唯.长叁角城市大气复合污染变化及其统计预报模式建立[D].南京信息工程大学.2017
[7].邓雪娇,邓涛,麦博儒,殷长秦,王楠.华南区域大气成分业务数值预报GRACEs模式系统[J].热带气象学报.2016
[8].李晓涵,彭新东.基于阴阳网格的非静力全球大气预报模式[C].第33届中国气象学会年会S8数值模式产品应用与评估.2016
[9].吴晓庆.中尺度气象模式预报大气光学湍流的现状与展望[J].激光与光电子学进展.2017
[10].蔡子颖,刘敬乐,黄鹤,刘爱霞.基于在线大气化学模式太阳能预报的改进[J].生态环境学报.2016
论文知识图
![中国夏季降水的风险辨识过程[17]](http://image.cnki.net/GetImage.ashx?id=ZRZH2006010190004&suffix=.jpg)
