采用WRF(weather research forecast)模式中三种不同边界层参数化方案(YSU、MYJ、MYNN2)对2022年8月沈阳地区近地面逐时气象要素进行模拟研究,对比分析不同边界层参数化方案在模拟沈阳地区近地面气象要素时所表现出的差异。结果表明:三...采用WRF(weather research forecast)模式中三种不同边界层参数化方案(YSU、MYJ、MYNN2)对2022年8月沈阳地区近地面逐时气象要素进行模拟研究,对比分析不同边界层参数化方案在模拟沈阳地区近地面气象要素时所表现出的差异。结果表明:三种边界层参数化方案均能较好地模拟沈阳地区近地面气象要素逐时变化趋势。在模拟近地面风速方面三种边界层参数化方案模拟结果整体偏大;MYJ方案平均偏差最小,相关系数最高,模拟效果最好。三种参数化方案在对近地面温度模拟整体偏低,平均偏差均为负值;YSU方案相关系数最高,可达0.94。在模拟近地面相对湿度方面三种参数化方案模拟结果整体偏低;从相关系数来看YSU方案和MYNN2方案差异性不大。展开更多
为建立中国风云三系列气象卫星长时间序列归一化植被指数数据集,选用滤波和函数拟合方法,针对林地、湿地、水稻、玉米、大豆、城市和水体7类地物开展数据重建效果定量分析,确定最佳数据重建方法,并在辽宁省开展时空变化分析。结果表明:...为建立中国风云三系列气象卫星长时间序列归一化植被指数数据集,选用滤波和函数拟合方法,针对林地、湿地、水稻、玉米、大豆、城市和水体7类地物开展数据重建效果定量分析,确定最佳数据重建方法,并在辽宁省开展时空变化分析。结果表明:非对称高斯函数拟合法(Asymmetric Gaussians,AG)、Savitzky-Golay滤波法(SG)、双Logistic函数拟合法(Double Logistic,DL)和时间序列谐波分析法(Harmonic Analysis of Time Series,HANTS)四种方法均表现出相对较好的去噪能力。SG方法对噪声比较敏感,HANTS方法在低值区受噪声影响大。AG和DL方法平滑效果较好,DL方法的峰值更接近于原始峰值。在高植被覆盖区和季节性作物区,SG方法相关系数最高(>0.93)、均方根误差最低(<0.1);在城市和水体低植被指数区,HANTS方法相关系数最高,为0.87,但四种方法的均方根误差均在0.06左右,差别不大。综合考虑曲线和定量分析结果,选取SG方法进行辽宁省植被指数数据集数据重建。辽宁省植被指数数值高低的空间分布与下垫面植被类型相符合,东部山区林地植被指数最高,达到0.75以上。2009—2020年,辽宁省NDVI年均值存在波动,不同地物植被指数变化存在差别,水体和城市植被指数变化相对较小,旱田作物(玉米、大豆)的植被指数受干旱年的影响植被指数变化稍大。辽宁省主要粮食作物植被指数年内均呈单峰分布,与一年一熟型吻合,均在8月上旬达到最大值。展开更多
文摘采用WRF(weather research forecast)模式中三种不同边界层参数化方案(YSU、MYJ、MYNN2)对2022年8月沈阳地区近地面逐时气象要素进行模拟研究,对比分析不同边界层参数化方案在模拟沈阳地区近地面气象要素时所表现出的差异。结果表明:三种边界层参数化方案均能较好地模拟沈阳地区近地面气象要素逐时变化趋势。在模拟近地面风速方面三种边界层参数化方案模拟结果整体偏大;MYJ方案平均偏差最小,相关系数最高,模拟效果最好。三种参数化方案在对近地面温度模拟整体偏低,平均偏差均为负值;YSU方案相关系数最高,可达0.94。在模拟近地面相对湿度方面三种参数化方案模拟结果整体偏低;从相关系数来看YSU方案和MYNN2方案差异性不大。
文摘为建立中国风云三系列气象卫星长时间序列归一化植被指数数据集,选用滤波和函数拟合方法,针对林地、湿地、水稻、玉米、大豆、城市和水体7类地物开展数据重建效果定量分析,确定最佳数据重建方法,并在辽宁省开展时空变化分析。结果表明:非对称高斯函数拟合法(Asymmetric Gaussians,AG)、Savitzky-Golay滤波法(SG)、双Logistic函数拟合法(Double Logistic,DL)和时间序列谐波分析法(Harmonic Analysis of Time Series,HANTS)四种方法均表现出相对较好的去噪能力。SG方法对噪声比较敏感,HANTS方法在低值区受噪声影响大。AG和DL方法平滑效果较好,DL方法的峰值更接近于原始峰值。在高植被覆盖区和季节性作物区,SG方法相关系数最高(>0.93)、均方根误差最低(<0.1);在城市和水体低植被指数区,HANTS方法相关系数最高,为0.87,但四种方法的均方根误差均在0.06左右,差别不大。综合考虑曲线和定量分析结果,选取SG方法进行辽宁省植被指数数据集数据重建。辽宁省植被指数数值高低的空间分布与下垫面植被类型相符合,东部山区林地植被指数最高,达到0.75以上。2009—2020年,辽宁省NDVI年均值存在波动,不同地物植被指数变化存在差别,水体和城市植被指数变化相对较小,旱田作物(玉米、大豆)的植被指数受干旱年的影响植被指数变化稍大。辽宁省主要粮食作物植被指数年内均呈单峰分布,与一年一熟型吻合,均在8月上旬达到最大值。
