Reanalysis

Reanalysis


江西省气象台张娟娟等检验了NCEP再分析资料在江西省强对流天气分析的适用性。结果表明:

1、NCEP再分析资料与探空资料温度差异非常小,500hPa高度层一下露点误差也在1℃以内,而500hPa高度层以上随着高度增加误差也明显的增大。基于温湿计算的大气能量物理量CAPE值可靠性较低,而基于中低层温湿条件计算的K指数和Δt850-500参考性较高。

2、NCEP再分析资料与探空资料的垂直风速切边基本在1m/s之内,越往高层垂直风切变越小,差值在0.4m/s以下。两种资料计算的高低层风垂直切边均拟合的非常好。

3、NCEP再分析资料显示低层偏干而中层略偏湿,低层偏干使CAPE偏小,中层偏湿不利于产生雷暴大风、冰雹等强对流天气,降低了灾害性强对流天气产生的概率。

总体来说,两种资料的基本物理量以及一些输出量偏差较小,可用于江西省强对流天气的分析。


气压与高度的对应关系
1000百帕平均海拔高度为地面0米;海平面
950百帕平均海拔高度约为700米/800米
850百帕平均海拔高度约为1500米;
700百帕平均海拔高度约为3000米;
500百帕平均海拔高度约为5500米;
400百帕平均海拔高度约为7000米;
300百帕平均海拔高度约为9000米;
250百帕平均海拔高度约为10000米;
200百帕平均海拔高度约为12000米;
150百帕平均海拔高度约为14000米;
100百帕平均海拔高度约为16000米;

NCEP/NCAR

Reanalysis 1: Surface | Pressure

NCEP-DOE Reanalysis 2Summary | Pressure Level

OPeNDAP


wget -b -c -t 0 -O uwnd.mon.mean_R197901To201910_D20191106_R2.nc ftp://ftp.cdc.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis2.derived/pressure/uwnd.mon.mean.nc

wget -b -c -t 0 -O vwnd.mon.mean_R197901To201910_D20191106_R2.nc ftp://ftp.cdc.noaa.gov/Datasets/ncep.reanalysis2.derived/pressure/vwnd.mon.mean.nc



ER5

ERA5 hourly data on single levels from 1959 to present

关于ERA5气象数据读取的方法

Python GDAL 地学分析(七)ERA5气象再分析数据(nc格式)可视化与格式转换

用Python画ERA5气象要素分布图

三分钟实现Python批量下载ERA5数据


q ctlinfo 查看nc数据的ctl

Last update: 2022-08-21|Pageview:359
Research Blog: EC | EC_INFO | EC_WORK |


BypResearch