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1.
为了提升新疆区域数值天气预报模式的精细化预报能力,基于目前业务应用的沙漠绿洲戈壁区域同化预报系统(Desert Oasis Gobi Regional Assimilation Forecast System,简称DOGRAFS),搭建了DOGRAFS_3 km运行系统,将2016年7月作为预报检验月份,对比分析了目前业务化运行的DOGRAFS_9 km与新搭建的DOGRAFS_3 km系统的短期、短临预报效果,并针对7月31日—8月2日的降水过程进行对比。结果表明:(1)3 km分辨率系统的地面温度、风基本气象要素的预报效果整体要优于9 km系统;(2)从不同层次上的位势高度、温度、风要素预报结果看,3 km系统在925、850、700、500 h Pa预报效果优于9 km系统,300 h Pa和200 h Pa略差于9 km系统;(3)降水检验看,3 km分辨率系统在降水时段、落区和量级等方面的效果均好于9 km系统,尤其是对中量和大量级降水的预报,3 km分辨率系统与9 km系统的降水预报能力均有限。(4)通过用加密自动站的降水量监测值检验分析得知,对于典型降水过程的的过程降水落区、24 h降水落区、以及6 h降水落区的预报,3 km分辨率系统的预报效果更好。综合2016年夏季代表月份的预报以及一次强降水过程的对比分析结果,DOGRAFS_3 km系统在夏季的整体预报性能优于DOGRAFS_9 km,推进DOGRAFS_3 km高分辨率系统建设尤为必要。 相似文献
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基于雷达回波外推和中尺度模式预报的短时降水对比分析 总被引：1，自引：0，他引：1
针对2011年夏季北京四次不同类型的降水过程,利用雷达临近预报算法MTREC和中尺度数值预报系统BJ-RUC对不同类型降水的短时预报能力进行了对比分析,并总结了两者的预报性能及特点。结果表明:(1)从降水预报偏差看,对于不同类型的降水预报,在研究的降水时段内,MTREC和BJ-RUC均表现为降水预报偏强。MTREC对四次降水过程的预报偏差较为平稳,而BJ-RUC随过程差异变化较大。(2)从降水预报落区看,MTREC的预报准确性随降水过程差异明显,降水系统范围越大,预报准确性越高。而BJ-RUC总体上表现平稳,对局地对流性降水的预报能力仍然有限。(3)从整体预报性能看,对于0~6 h降水预报,MTREC和BJ-RUC在预报性能上存在交叉点。交叉点的出现时间因降水过程而异,降水范围越大、组织性越强,交叉点出现越晚。 相似文献
3.
为了提升新疆区域数值天气预报模式的精细化预报能力,引进北京城市气象研究院运行的快速更新多尺度分析和预报系统睿图,搭建3 km高分辨率的睿图—中亚系统(Rapidrefresh Multi-scale Analysis and Prediction System-Central Asia,简称RMAPS-CA),将2017年1月和7月作为预报检验月份,对比分析了新搭建的RMAPS-CA系统与目前业务运行的沙漠绿洲戈壁区域同化预报系统(Desert Oasis Gobi Regional Assimilation Forecast System,简称DOGRAFS)的短期、短临预报效果,并针对2017年6月6—7日的降水过程进行对比。结果表明:(1)从高空的位势高度、温度、风要素预报结果看,RMAPS-CA系统冬季在中低层效果优于DOGRAFS系统,高层略差于DOGRAFS系统;而夏季的预报效果整体要优于DOGRAFS。(2)RMAPS-CA系统的2 m温度的预报效果整体要优于DOGRAFS系统,10 m风速的预报效果冬季要优于DOGRAFS,夏季略差于DOGRAFS。(3)降水检验看,RMAPS-CA系统在降水时段、落区和量级等方面的效果均优于DOGRAFS系统,尤其是对小量和大量级降水的预报。(4)从强降水过程的降水落区、强度以及站点降水预报的对比分析看,RMAPS-CA系统的降水预报效果更好。根据2017年代表月份的预报以及一次强降水过程的对比分析,RMAPS-CA系统的预报性能整体上优于DOGRAFS,可以在此基础上推进RMAPS-CA高分辨率系统建设。 相似文献
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利用CMA-BJ V2.0系统在2021年汛期(6—9月)华北地区预报的平均日降水量和24 h内逐时降水量,评估不同水平分辨率(3 km和9 km)在降水量、有效降水时次占比、降水强度、降水日变化等方面的预报性能。结果表明:9 km和3 km分辨率预报均可较好地反映降水量和落区,捕捉平均日降水量大于8 mm的降水区域分布特征,但降水量级的预报较观测偏大;对小时降水量和有效降水时次占比日变化的预报与观测基本一致,但对傍晚的峰值预报偏强,且多个时段空报,同时高估了小时降水量。与9 km分辨率预报相比,3 km分辨率预报对有效降水时次占比随累积降水量的变化趋势与观测更接近,对小时有效降水时次占比日变化、峰谷值出现时间的预报也与观测更接近。9 km分辨率预报对弱降水过程的预报能力更优,而3 km分辨率预报对强降水过程的预报能力更优。 相似文献
5.
MODE方法在降水预报检验中的应用分析 总被引：5，自引：3，他引：2
采用WRF模式MET检验包中MODE方法,对BJ-RUC降水预报产品进行客观检验。使用2008—2009年汛期北京自动站逐小时降水数据,挑选出2个及以上站3小时累计降水≥50 mm的局地强降水个例及主要降水时段,根据其环流形势及影响系统进行分型,并将其归纳出三种型：西来槽型、低涡型、切变线型。分别针对这三种型中强降水个例的主要降水时段进行检验。在检验中使用BJ-RUC模式降水预报产品,实况数据使用与强降水时段相对应的雷达QPE降水估计产品。检验结果表明,BJ-RUC模式降水漏报比空报造成的误差更为明显,对移动较明显的西来槽型降水预报能力较差,相似度评分与TS评分没有本质区别,但它能给模式应用和模式开发人员提供更多有用信息。此项工作能为该模式应用及模式改进提供参考依据。 相似文献
6.
应用覆盖中国东南部的3 km分辨率GRAPES-Meso4.0模式（GRAPES-Meso4.0_3 km）2015年夏季实时预报试验结果、同区域1600多个中国国家地面气象观测站每日08：00-08：00 BT的24 h累积降水量和逐时降水量观测资料,从降水累积量、降水频率、降水强度、日循环特征等多个角度,对千米尺度分辨率下GRAPES-Meso4.0模式的降水预报性能进行细致评估,并与同版本10 km分辨率业务模式（GRAPES-Meso4.0_10 km）同期结果在相同区域进行类同对比分析和讨论。结果表明：（1） GRAPES-Meso4.0_3 km很好地捕捉到了2015年夏季观测的日均降水量和降水频率的大小及地域分布特征,其一般性降水（中雨及以下）频率平均低于实况约3个百分点,强降水（大雨及以上量级）频率与实况近乎吻合,纠正了GRAPES-Meso4.0_10 km在这两方面存在的显著预报正偏差,均方根误差（RMSE）减小了40%-50%;（2） GRAPES-Meso4.0_3 km在降水强度预报上的优势主要表现为：对降水强度的地域分布细致特征和对短时强降水（雨强 ≥ 10 mm/h）的频数和分布等把握比较准确,但对强降水（一般性降水）的强度预报偏强（偏弱）;（3） GRAPES-Meso4.0_3 km小时降水量和降水频率的日循环预报可反映出研究区域观测的双峰总体特征以及雨量和频率在日循环中的紧密联系,明显优于GRAPES-Meso4.0_10 km的表现,尽管下午（16时,北京时）峰的预报还存在偏弱现象;（4）模式分辨率提高到千米尺度和模式显式描述云和降水过程,是GRAPES-Meso4.0_3 km降水预报性能较GRAPES-Meso4.0_10 km提高的关键原因,模式初值差异也是不可忽视的影响因素。 相似文献
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雷达资料同化与提高模式水平分辨率对短时预报影响的数值对比试验 总被引：17，自引：4，他引：17
为对比雷达资料同化与提高模式水平分辨率对短时数值预报的影响,利用美国Oklahoma大学风暴分析和预测中心开发的ARPS(The Advanced Regional Prediction System)模式及其资料分析系统ADAS(ARPS Data AnalysisSystem),对一次华北暴雨过程进行了18,15,9,6,3 km 5种不同水平分辨率的数值对比试验,并对比了使用雷达资料进行云分析时5种分辨率的模拟结果,结果表明,仅使用常规观测资料的情况下,通过提高模式水平分辨率,可以改进6 h内的短时预报,模拟的锋面结构更为细致,降水尤其是强降水预报评分提高了。而使用雷达资料改进模式初始场后,能明显改进模式6 h内的预报尤其是降水强度和落区预报,使得18 km上使用雷达资料同化的预报结果好于3 km不使用雷达资料同化的结果,表明雷达资料同化比单纯提高模式水平分辨率更为有效。不同分辨率上使用雷达资料同化的对比发现,对于40 mm以下的一般性降水,从18—3 km的模拟结果差别不大,而对于强降水,仍然需要提高模式的水平分辨率。但无论初始场是否使用雷达资料同化,但当分辨率由6 km提高到3 km时,模拟结果无明显改进,因此,提高模式分辨率有一定的限度,而在适当提高模式分辨率的同时使用雷达资料同化改进模式初始场,则是提高模式短时预报的一个非常有效的途径。 相似文献
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GRAPES-MESO模式不同空间分辨率对中国夏季降水预报的影响分析 总被引：3，自引：0，他引：3
国家气象中心业务运行的中尺度数值预报系统GRAPES-MESO（Global/Regional Assimilation and Prediction System mesoscale model）在升级到4.0版本后采用了与以往版本不同的三维空间分辨率设置,本文通过计算精度分析、个例分析及统计分析的方法详细阐述了两者水平分辨率和不等距垂直分层的差异,并由此深入分析了不同模式三维空间分辨率对中国夏季汛期降水预报的影响。主要结论表明,GRAPES-MESO预报系统4.0版本在水平分辨率提高到10 km并同时使用更为合理的加密垂直分层设置后,不仅提高了计算精度和计算稳定性,同时仍能满足业务预报的时效要求。对个例降水特征的分析结果表明,提高模式空间分辨率可以在一定程度上改善对降水中心的预报,但对降水落区的预报改进较为有限。对2012年7月整月批量试验的统计检验结果表明,月平均技巧评分总体变化不大,但对逐日大到暴雨评分提高较大,通过各气象要素统计检验分析可以认为,模式空间分辨率提高的主要作用是通过降低了中低层高度场、温度场和水平风场的误差,改进了对流层中层环流背景场以及对流层低层降水直接触发系统的强度预报,从而能够提高大到暴雨的降水评分。 相似文献
9.
不同分辨率对淮河流域连续暴雨过程影响的中尺度模拟试验 总被引：4，自引：1，他引：3
利用NCAR 和NOAA 发展的新一代中尺度模式WRF(Weather Research and Forecast),对2003年7 月上旬发生在我国淮河流域三个连续暴雨过程(7 月1—11 日)进行了数值模拟试验,研究的重点是了解不同水平分辨率(45、30、20 和10 km)对WRF 模拟结果的影响。模拟结果与观测的比较表明,WRF 模式能够合理地模拟不同时段的降水带以及平均环流形势的分布特征,对于区域平均等压面上的物理量也有较好的模拟性能。不同分辨率的模拟结果比较表明:不同分辨率对降水的模拟效果影响较大,提高模式水平分辨率有助于预报效果的改善,但高分辨率模拟的降水强度偏强,空报偏多;不同分辨率对环流形势的模拟效果影响不大,各个分辨率的低层风场误差都存在一个5～6 天的波动,并向模式的中高层传播,传播速度约为3 天。 相似文献
10.
WRF模式不同云微物理参数化方案及水平分辨率对降水预报效果的影响 总被引：10，自引：0，他引：10
利用WRF模式和GFS资料对一次大尺度天气系统作用下的暴雨过程进行了回报,分析了WRF模式不同降水方案和3种不同的水平分辨率（45km,15km和5km）对降水预报效果的影响。结果表明：①对于大尺度强迫作用较强的暴雨,尤其是层状云降水为主的暴雨,云微物理过程方案对降水的影响远大于积云参数化方案对降水的影响。②WRF模式不同的微物理过程方案对各等级降水量的预报效果差别较大。其中Kessler方案的TS评分明显随降水量级的增加而减小,其他6个方案的TS评分都呈现＂两头大,中间小＂的特点,即小雨和暴雨的TS评分较高,而中雨和大雨的TS评分较低。③对于小雨量级的降水,Lin方案的预报效果最好;对于中雨和大雨量级的降水,WSM 3方案的预报效果最好;对于暴雨量级的降水,WSM 5方案的预报效果最好;整体预报效果最好的是WSM 3方案,其次是WSM 5方案,Kessler方案最差。④WRF模式的降水预报效果并不总是随水平分辨率的提高而提高。模式水平分辨率的提高存在明显的阈值（15km左右）,当模式的水平分辨率提高到超过这一阈值以后,预报效果开始转差。 相似文献