简介:基于淮河流域的地形、岩石地质类型等空间分布特征,对陆面—水文耦合模式CLHMS1.0(CoupledLandSurface?HydrologicalModelversion1.0)的河道曼宁糙率系数、水力传导度两个关键参数进行了率定;在此基础上,通过基于CLHMS1.0的多组敏感性试验,分析了河道曼宁糙率系数、水力传导度对CLHMS1.0模拟淮河流域水文过程的影响。研究结果表明,淮河流域上游王家坝子流域曼宁糙率系数的减小,可以显著提高模式对王家坝水文控制站上游模拟的水流流速,减小了模式对王家坝洪峰来临时间模拟偏迟的误差;依据淮河不同子流域的岩石地质类型选定更为合理的水力传导度参数后,模式对淮河流域河道流量等水文过程的模拟更为准确。利用参数率定后的CLHMS1.0对淮河流域1980~1987年逐日水文过程进行了模拟,与观测实况比较结果表明,采用了新的河道曼宁糙率系数和水力传导度参数后,模式对淮河流域逐日水文过程的模拟能力显著提高,且可以更合理地模拟出地表产流和地下水补给对流域河道流量的相对贡献。
简介:气象卫星资料不仅对天气、气候研究非常重要,对于地表参数模拟和预报也具有重要意义。本文首次将全国自动站观测、卫星降水估计和地面观测融合降水资料(CMORPH)以及风云二号D星(FY-2D)积雪覆盖率数据应用到了高分辨率陆面资料同化系统(u-HRLDAS)。融合降水资料用于驱动u-HRLDAS,同时用于计算雪水当量;积雪覆盖率资料作为u-HRLDAS强迫变量。区域模拟结果表明,积雪覆盖率对于地表反照率、地表温度以及地气交换通量模拟有极其重要的影响。密云站土壤湿度模拟结果表明,融合降水资料准确度优于全球陆面资料同化系统(GLDAS)再分析资料。小汤山站单点验证结果表明,应用融合降水资料及卫星积雪覆盖率资料可以改进地表温度及地气交换通量的模拟。
简介:本文在以滞后时间为权重的经典尺度化时间滞后法(SLAF)基础上,提出了一种改进方法,将滞后预报与控制预报之间差值场的均方根误差(RMSE)作为尺度化因子,构成集合预报成员,对比分析经典SLAF和改进SLAF方法对2007年4月23—24日广东地区一次飑线过程集合预报试验的模拟效果。结果表明:改进SLAF方法预报的各变量RMSE值有所降低,成员间离散度普遍增加;改进SLAF方法对强降水中心位置及降水强度的预报均优于经典SLAF方法。另外,多组加扰变量试验结果表明,对位温进行扰动的预报效果明显优于其他变量;不同的扰动变量对预报结果的影响不同,正确地选择扰动变量可明显提高预报效果。
简介:为了提高BCC_CSM气候系统模式运行效率,保障业务科研工作的顺利开展,进行BCC_CSM气候系统模式在IBM高性能计算系统的移植工作;通过性能优化使BCC_CSM模式运行效率显著提高,通过气候要素形势场分布和相对误差量化指标对BCC_CSM气候系统模式模拟性能进行验证。结果表明:移植优化后,BCC_CSM气候系统模式计算效率提高为原来的1.4倍;基于CMIP5piControl试验,完成531—540年10a的气候模拟,全球年平均地表气温形势场分布合理,相对误差小于0.5%,BCC_CSM气候系统模式计算和模拟性能均能满足应用需求。
简介:1.1重大农业气象灾害立体监测与动态评估技术通过对西南玉米和水稻干旱、南方双季稻低温、黄淮海小麦干热风不同灾害的立体监测与动态评估技术的研究,提出上述不同农业气象灾害的致灾气象指标和灾害分级指标体系,研发了可在气象业务中应用的基于地面观测、卫星遥感和作物模式相结合的不同灾害的立体监测技术和动态评估的技术方法。该项目所研究解决的农业气象灾害监测与评估中的关键技术是针对我国农业生产模式和灾害对象,具有明显的地域性和现实性等特点,同时也是针对气象和农业部门的业务需求和决策服务的需求而展开的,因此本项目的实施,可以比较显著地提高我国农业气象灾害的监测和评估能力。(赵艳霞)
简介:利用2013年台风"苏力"的监测资料、台风灾情资料、2000年后福建省台风灾害数据库资料和台风"苏力"灾害防御行为效益评估网络问卷调查资料,采用相似分析法的上下限区间估算法,预评估台风"苏力"造成的受灾人口和直接经济损失,并利用台风灾害风险区划方法对台风"苏力"进行灾害风险区划。结果表明:台风"苏力"预评估结果与实际灾情相符,台风"苏力"灾害风险分布与实际灾情分布大部分一致,风险等级高的县市,实际灾情重,高风险区的大部县市直接经济损失均为1000万元以上。应用台风灾害防御行为效益评估三级指标体系,通过调查统计分析可知,指标体系中的各级各项指数均能较好地反映和评估政府主导、部门联动和公众参与的防御行为效益,政府主导在各类减灾行为中作用最大。
简介:1.1夏季亚洲-太平洋涛动的前期因子及其影响机制利用观测数据和美国国家环境预报中心(NCEP)的第2版气候预测系统模式(CFSv2)探讨了夏季亚洲-太平洋涛动(APO)的前期因子。结果表明,前期冬、春季热带中东太平洋(TCEP)海表温度异常和春季北印度洋(NIO)海平面气压与夏季APO显著相关。前期冬季TCEP海温异常可以持续到春季,通过“大气桥”效应引起春季NIO海平面气压异常,进而引起青藏高原西部的垂直运动异常,改变了那里的春季降水。青藏高原西部春季降水异常又能通过改变土壤湿度存储异常信号并将其维持至夏季,进而导致该地区表面气温的变化,最终影响了夏季APO。CFSv2模式对前期冬、春季TCEP海温和春季NIO海平面气压的预测具有很高的技巧。同时,它也很好地抓住了前期TCEP海温以及NIO海平面气压与夏季APO的物理联系。因此,该模式可以提前数月预测夏季APO(图1)。(刘舸)