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不同初始场条件对GRAPES模式数值预报的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
利用中国新一代数值预报模式GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System),分别使用T213 L31及NCEP FNL 6 h间隔的资料作为初始和边界条件,对2005年7月9—10日淮河流域一次致洪暴雨过程进行了个例试验,初步探讨了GRAPES模式的数值预报产品对不同初始场的敏感程度,以及三维变分同化对数值预报结果的可能影响。结果表明,T213和NCEP初始场中存在着差异较大的次天气尺度特征,并由此造成了此后GRAPES模式预报场的差异,且此差异不会随时间消失;同化对GRAPES模式积分结果的影响主要表现在最初的24 h内;模式对此次致洪暴雨过程的暴雨区分布、强度均有一定的模拟能力,但模拟的强暴雨区与实况仍存在着较大差异。由此可知,GRAPES模式的数值预报能力对不同的初始场和侧边界条件存在不同程度的依赖性,初始场的差异决定了模拟结果的差异。 相似文献
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使用GRAPES中尺度模式对中国新疆南部的塔里木盆地2013年1、4、7、10月逐日的天气过程进行数值模拟,并与站点的实况资料对比分析,结果表明,GRAPES模式对沙漠地区的温度、风场、降水都有一定的预报能力,但也存在较明显的预报误差。GRAPES模式可以大致的预报出塔里木盆地地区2 m温度的日变化趋势,但GRAPES模拟的温度极值还存在较明显的误差;GRAPES模式对10m风场的预报,在风速较大的1月、4月和10月预报效果较好,基本可以预测出沙漠地区的风速和风向,但在风速很小的7月,模式的预报效果不理想;GRAPES模式对沙漠地区的降水预报与实况相比还存在明显的偏差,主要表现为降水空报率较高,降水中心也存在一定的偏差;GRAPES模式在沙漠地区对高空温度的预报呈现出低层温度预报误差较大,高空相对较小的特征。 相似文献
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全球区域同化预报系统的使用及其数值模拟 总被引：7，自引：3，他引：4
介绍了中国气象科学研究院数值预报中心自主开发的GRAPESV2.1数值模式运行步骤,并利用该模式对2005年5月1日06～07时在江西南昌市区出现的30mm/h强降水过程,进行了数值模拟和诊断分析。结果发现,北方干冷空气南下,到达30°N附近后,与南方暖湿空气在南昌市区上空低层形成交汇,促使暖湿空气沿着锋面迅速抬升凝结,触发不稳定能量的释放,是造成南昌强降水产生的主要原因;GRAPES模式能很好地模拟出高低空环流形势场特征和主要天气系统,能提供较准确的高分辨率诊断分析资料。 相似文献
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COSMIC资料在GRAPES全球三维变分同化系统的初步研究 总被引：10，自引：2，他引：8
利用COSMIC获得的GPS无线电掩星数据所反演得到的大气温湿度廓线资料,在GRAPES全球三维变分同化系统中做连续循环同化试验,研究了加入COSMIC资料后得到的GRAPES分析场及其5天中期预报是否有所改善。研究结果表明：通过加入COSMIC资料连续循环同化得到的分析场,相对原来没有加COSMIC资料连续同化出来的GRAPES分析场有明显改善,由此GRAPES全球模式全球5天中期预报水平有明显提高,其中加入没有稀疏化后COSMIC资料对南半球GRAPES分析场的改善以及GRAPES全球模式5天中期预报水平的提高都比较显著;加入稀疏化后的COSMIC资料对北半球GRAPES分析场的改善以及GRAPES全球模式5天中期预报水平的提高都有比较显著的效果。 相似文献
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东北区域暴雪天气分析及数值模拟 总被引：6，自引：0，他引：6
2007年2月14日和3月6日中国东北先后出现暴雪过程,降雪过程范围之广、强度之大都超出了有历史记录以来的极限,给国民经济和人民生活造成极大的损失.在收集大量降水、T213和地面高空气象报告等资料基础上,分析了东北东部这两场大暴雪过程的环流成因并利用GRAPES进行了数值模拟.这两次暴雪过程由于500hPa上空冷空气强度和入侵路径的差异,分别是由蒙古低槽东移和西南涡东北上(对应地面为蒙古气旋和江淮气旋)引起的,后者的天气形势与东北夏季暴雨的一种形势有很大的相似.GRAPES对这两次暴雪过程模拟的结果表明,不仅能够成功地预报天气尺度的主要环流形势演变和影响系统的移动路径,还能够预报出与主要降雪区域相对应的低空中尺度辐合系统,比仅用高空观测报告分析的结果有很大的改善;对降雪强度变化和落区移动状况也能够很好地作出预报,但是有时预报量有偏大的弱点.可以认为GRAPES提供的各种预报产品对日常业务实时应用是很有价值的. 相似文献
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GRAPES-Meso云分析系统的设计与试验 总被引：5，自引：0，他引：5
研究应用LAPS(Local Analysis and Prediction System)云分析方案,基于美国"风暴分析预报中心"开发的中尺度模式ARPS(Advanced Regional Prediction System)的资料分析系统ADAS(ARPS Data Analysis System),开发了GRAPES-Meso(Mesoscale of the Global and Regional Assimilation and Prediction System)区域中尺度数值预报模式的云分析系统,首次实现了地面云观测资料、卫星云图、多普勒雷达反射率资料在GRAPRS模式中的综合同化应用。详尽分析了地面云观测资料、卫星红外云图、可见光云图、多普勒雷达反射率多种观测资料对GRAPES模式初始三维云覆盖、多相混合比等云微物理因子以及初始场的调整。通过对2009年6月28日至7月4日湖南省一次强降水过程的模拟试验检验云分析系统的性能,对比分析表明:(1)云分析系统通过地面云观测资料、卫星红外云图、可见光云图、多普勒雷达反射率的同化,能够反演出三维云覆盖状况;(2)在三维云覆盖的基础上结合云底云顶高度,能够反演出云水、雨水、云冰等微粒,并显著改善模式初始湿度场;(3)云分析系统能够显著缩短模式的热启动时间,明显增大了开始几小时的降水量预报,对24小时的降水预报效果也有显著改善。 相似文献
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应用GRAPES模式对贵州暴雨过程的模拟试验 总被引：6，自引：1，他引：6
利用我国新一代数值预报模式GRAPES（Global／Reglional Assimilationand Prediction Enhanced System），对2004年发生在贵州的3次强降水过程，即6月23—24日、7月17—18日和7月21—22日的暴雨过程进行了数值模拟，并与实况资料进行对比分析。模拟结果表明：GRAPES模式成功地模拟了这几次降水过程中的主要天气系统的位置和移动过程，如西南低涡的加强、较强的低空急流、低空气流辐合以及高空槽过境等，因此较好地模拟出暴雨的落区和分布特征。但对强降水的模拟与实况有一定差异，对局地暴雨的模拟偏小。模拟试验分析可见：GRAPES模式对贵州暴雨有预报能力，有较好的参考作用。 相似文献
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《高原山地气象研究》2022,(Z1)
利用ECMWF细网格、GRAPES＿GFS、GRAPES＿MESO、SWC＿WARM四种数值模式降水资料,以及四川省气象台智能网格格点降水预报产品,对遂宁地区2020年7月发生的六次区域性暴雨天气过程进行了24h时效检验分析。结果表明：四种数值预报模式对遂宁地区的降水预报均有较大偏差,预报值普遍偏小1～2个量级;SWC＿WARM针对暖区暴雨的落区预报具有较好的指示意义;在锋面降水过程中,ECMWF细网格模式的参考价值更大;而GRAPES＿GFS和GRAPES＿MESO的偏差最大,对暴雨的指示性较差;四川省气象台的智能网格降水预报产品对暴雨预报有一定的指导作用,但还需要本地预报员对落区和量级进行进一步订正。 相似文献