张飞民
- 作品数：34 被引量：197H指数：7
- 供职机构：兰州大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：天文地球文化科学环境科学与工程更多>>
- 甘肃酒泉地区近地层风场特征被引量：10
- 2012年
- 利用酒泉地区4个测风塔(2009年10月至2010年9月)一年的近地层风场观测资料,对该地区近地层风场的月平均风速及方差、风场日变化特征、垂直变化、风向玫瑰、最大风速、风速威布尔分布、低空风切变等特征进行了分析。结果表明:酒泉地区一年中近地层平均风速最大出现在夏季或春季,对应的风向最多为东风或西风方向,最小出现在冬季;近地层平均风速具有上层风速夜晚大,白天小,中间存在一个日变化较小的转换层;近地层平均风速廓线,不论冬夏底层风速均随高度的增高而增大,且夜晚比白天增大得快。近地层风垂直切变8月份白天风速垂直切变较夜晚小,最靠近地面一层的风切变最大,存在一个风切变最小的中间层;冬季表现出和夏季不一致的特征。夏季近地层主频风向东风方向占多数,冬季近地层主频风向为东、西风方向占多数,存在较大季节差异。
- 王勇王澄海陶健红张飞民李照荣李晓霞张铁军
- 关键词：风场特征近地层
- 青藏高原西部一次高原涡生成的数值模拟研究被引量：3
- 2021年
- 使用ERA5、ERA-Interim和FNL 3种常用再分析/分析资料驱动WRF模式对2006年8月14日青藏高原西部的一次高原涡活动进行数值模拟,在评估不同再分析资料驱动WRF模式对高原涡的模拟能力基础上,利用涡度收支、视热源和视水汽汇方程,诊断分析高原涡生成过程中的热力和动力结构特征。结果表明,使用ERA5和ERA-Interim资料驱动WRF模式可模拟再现出此次高原涡的生成过程,其中ERA5对高原涡低层闭合性气旋环流和螺旋云带结构特征的模拟再现能力最好,模拟的高原涡及其降水强度最强;使用FNL资料驱动WRF模式无法模拟再现出高原涡生成过程及其降水分布特征。此次高原涡生成过程中气旋性正涡度的发展、热量和水汽的收支与其低层的垂直输送密切相关;高原涡生成前地表感热加热作用明显;生成阶段积云对流发展最为旺盛,降水最为显著,热量和水汽的垂直输送及相应的大气凝结潜热加热明显,对高原涡的发展有促进作用。
- 王溪雯张飞民王芝兰杨凯王澄海
- 关键词：青藏高原西部WRF模式
- 青藏高原积雪与中国东部地区夏季降水相关特征的时空差异
- 已有的研究表明,青藏高原地区地表的冻土和积雪的变化会引起青藏高原地表热状况变化,影响着高原地表和大气之间的热交换,从而对下游地区后期的气候产生着重要的作用。青藏高原地区的冬、春积雪和中国夏季降水之间存在着显著相关。本文应...
- 李小兰孙超张飞民施红霞王澄海
- 关键词：青藏高原积雪中国东部夏季降水数值模拟
- 文献传递
- 一种同化行星尺度和机器学习外强迫的气候模式预测方法
- 本发明涉及一种同化行星尺度和机器学习外强迫的气候模式预测方法，该模式包括以下步骤：⑴分离出背景场中1~3波的信息；⑵利用流依赖的同化技术，形成模式的初始条件；⑶采用机器学习方法，形成气候模式的海温外强迫场；⑷采用机器学习...
- 王澄海张飞民杨毅王灏杨凯
- 文献传递
- 一种数值天气预报近地层风速产品的订正方法
- 本发明涉及一种数值天气预报近地层风速产品的订正方法，该方法包括以下步骤：⑴使用数值天气预报模式EC对等压面层的风速U、V分量和温度T的预报结果，融合地面10 m风速U、V分量和2 m温度T的预报结果作为订正模型的输入，预...
- 杨毅郭树昌张飞民甘茹蕙刘鹏
- 提高近地面风速模拟和预测的途径及方法
- 近地层风场具有很强的瞬变性和间歇性。近地层风速不但受到大尺度气象场的强迫、同时也受到区域地形、下垫面物理状况、海陆分布、大气层结稳定度的制约和影响。而地表因素主要包括地形高度、地表粗糙度和地表温度等。因此，具有很大的难度...
- 王澄海张飞民李光伟
- 近地层风速预报中WRF-3DVAR的试验研究
- 短期(2-3天)近地层风速预报对于风电场的运营有着非常重要的作用,由于风具有瞬变性和间歇性,目前的模式模拟具有较大的误差,资料同化作为将观测资料和模式背景场相结合产生精确初值的方法,是改进近地层风速预报的重要途径。资料同...
- 张飞民靳双龙李小兰孙超王澄海
- 文献传递
- 一种Nudging风电场观测资料改进风速预测的方法
- 本发明涉及一种Nudging风电场观测资料改进风速预测的方法，该方法包括以下步骤：⑴采用机器学习，通过常规气象观测资料、雷达观测资料对风电场观测资料进行质量控制；⑵采用NMC和EnKF方法相结合，根据模式预报的背景场生成...
- 王澄海张飞民王灏杨凯杨毅刘鹏
- 文献传递
- 基于土壤温、湿度记忆性的土壤湿度预测方法研究
- 2023年
- 土壤温、湿度是陆面过程的重要参数,也是大气数值模式下边界条件的重要物理参量。由于土壤湿度的观测站点较少,土壤温湿度的空间资料较少,另外,土壤温湿度作为干旱预测的主要内容,需要知道未来时刻的土壤温湿度变化。因此,如何获得未来时刻土壤温湿度的时空变化具有重要意义。本文根据土壤湿度的记忆性特点,通过机器学习方法试图获得模式中土壤湿度的时空变化。采用卷积神经网络算法(Convolutional Neural Networks,CNN),考虑土壤温度对土壤湿度的影响,选取ERA50~7、7~28、28~100、100~289 cm深度层土壤温、湿度作为预测因子,对月、季尺度上土壤湿度变化进行预测。结果表明,本方法能提前6个月对土壤湿度进行可靠有效地预测;预测的浅层(0~28 cm)与深层(28~289 cm)土壤湿度平均偏差分别小于0.05、0.02 m^(3)·m^(-3);在湿润区,平均偏差基本在0.03 m^(3)·m^(-3)以内,表现出较好的效果。本文的预测方法和结果,既可用于土壤干旱的预测,也可作为数值模式初边界场的形成。
- 魏森涛王澄海张飞民杨凯
- 关键词：卷积神经网络土壤温度土壤湿度影响因素
- 青藏高原积雪与中国东部地区夏季降水相关特征的时空差异
- 已有的研究表明，青藏高原地区地表的冻土和积雪的变化会引起青藏高原地表热状况变化，影响着高原地表和大气之间的热交换，从而对下游地区后期的气候产生着重要的作用。青藏高原地区的冬、春积雪和中国夏季降水之间存在着显著相关。本文应...
- 李小兰孙超张飞民施红霞王澄海
- 关键词：青藏高原积雪中国东部夏季降水数值模拟
