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利用MM5中尺度模式,对2003年8月8～10日发生在四川盆地的一次强降水过程进行了数值模拟.结果表明(1)MM5模式准确地预报出盆地西北部大暴雨过程,在降水的中心强度和位置预报上非常接近实况.(2)盆地不稳定能量聚集是本次暴雨产生的内在条件,冷暖空气交汇是本次暴雨发生的触发因子,源源不断的水汽输送和冷平流输送,以及中尺度涡旋区辐合上升运动与正涡度耦合有利于低值系统的发生、发展和维持,从而导致该地区强降水.(3)MM5中尺度模式在高原东侧陡坡地形区域具有业务应用前景. 相似文献
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利用成都区域气象中心η坐标模式,对2002年汛期及主要降水过程进行了η坐标模式降水预报检验,对典型个例进行了详细的分析.结果表明:模式对夏季区域性过程有较强的预报能力,模式预报雨量中心强度有50%与实况相差小于25毫米.模式对晴雨预报有较好的指导意义,对降水强度的预报通常偏弱,对落区的预报位置易偏西、偏北.模式易漏报不易空报,当模式预报有较大量级的降水时,实况出现的概率很大,但要注意落区的位置.高分辨率模式在降水中心强度的预报较低分辨率模式接近实况,低分辨率模式在降水落区和中心位置预报上较接近实况. 相似文献
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利用成都区域气象中心η坐标模式，对2002年汛期及主要降水过程进行了η坐标模式降水预报检验，对典型个例进行了详细的分析。结果表明：模式对夏季区域性过程有较强的预报能力，模式预报雨量中心强度有50％与实况相差小于25毫米。模式对晴雨预报有较好的指导意义，对降水强度的预报通常偏弱，对落区的预报位置易偏西、偏北。模式易漏报不易空报，当模式预报有较大量级的降水时，实况出现的概率很大，但要注意落区的位置。高分辨率模式在降水中心强度的预报较低分辨率模式接近实况，低分辨率模式在降水落区和中心位置预报上较接近实况。 相似文献
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利用欧洲中期天气预报中心全球模式(ECMWF)、美国全球预报系统(GFS)、中国气象局全球区域一体化同化预报系统—全球数值预报系统(GRAPES_GFS)、上海区域中尺度数值预报业务系统(SMSWARMS)、以及浙江省中尺度数值预报业务系统(ZJWARMS)和浙江省快速更新同化预报系统(ZJWARRS)降水预报资料,开展了各模式对超强台风"利奇马"登陆前后浙江省强降水的预报性能检验评估。结果表明:(1)过程降水预报方面,ECMWF对降水落区预报表现最佳,但对降水极值中心强度的预报技巧较低; 3个区域模式各有优势,其中ZJWARRS和ZJWARMS对登陆点附近及浙西北强降水落区、强度的预报均与实况一致,SMSWARMS对几个强降水落区的预报也表现较好,但雨强偏弱。(2)对逐日降水预报技巧上,登陆前全球模式ECMWF、GFS评分较高,而临近登陆及登陆后区域模式表现较好;其中SMSWARMS、ZJWARRS和ZJWARMS在预报时效12 h内的大暴雨及特大暴雨的预报上有较大优势,尤其ZJWARRS对0～3 h大暴雨的预报技巧表现最为突出。(3)对强降水致灾地区(永嘉、临海、临安)的短时降水预报方面,ZJWARMS无论在落区还是强度预报方面均表现较好,ZJWARRS与之接近,对多个降水中心的预报方面可互为补充;SMSWARMS对降水中心的预报往往存在位置偏差且雨强显著偏弱;全球模式对致灾强降水的短临预报参考价值较低。(4)各模式对850 hPa水汽通量及辐合区的预报差异较大是导致"利奇马"预报降水差异显著的重要原因。对于浙江省级区域来说,ZJWARRS及ZJWARMS在强降水落区及强度的短临预报方面有显著优势。 相似文献
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利用ECMWF、NCEP全球预报产品和BJ-RUC区域预报产品,对比了不同模式对北京市"7·21"特大暴雨暖区降水、锋面降水的预报效果,同时利用WRF高分辨率中尺度模式同化常规观测资料和雷达资料,对此次过程进行数值模拟试验。结果表明:NCEP和ECMWF的全球集合预报产品都能预报出北京市"7·21"特大暴雨过程,但在暖区降水阶段和锋面降水阶段存在6 h左右的时间滞后,且降水量偏小;BJ-RUC区域模式预报出了整个强降水过程,且较好地预报了暖区降水,优于NCEP和ECMWF预报,但锋面降水较之实况锋面阶段降水偏南,预报的降水量小于实况。对于此次特大暴雨过程的模拟,暖区降水和锋面降水的预报要优于业务预报,且暖区降水接近实况降水,但整个锋面降水过程存在3 h的时间滞后。 相似文献
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本文采用标准降水检验方法、EDI方法和MODE方法对新一代上海区域中尺度模式SMS-WARMS V2.0模式2015年12月至2016年11月的西南地区降水预报效果进行评估。结果表明:(1)模式对西南地区四季的降水TS评分均较高,夏季和秋季相对更高,且在48 h内预报性能比较稳定。(2)预报偏差和TSS评分显示,模式对西南地区春、夏两季的各个量级降水预报均较实况偏多,而对秋季的大暴雨和冬季的大雨以上量级预报则相对偏少。总体而言,对西南地区的降水技巧呈现出预报成功率高于空报率的特征。(3)模式对西南地区的小雨、暴雨和大暴雨预报评分优于EC模式。(4)EDI检验显示模式对西南地区的极端降水有较高的预报技巧,对四川中部和东北部以及贵州西南部的极端降水预报技巧相对更高。(5)模式对2015年8月一次西南涡诱发的暴雨过程的空间落区预报较好,强度较实况偏强。(6)MODE方法统计结果表明,模式对西南地区暴雨预报的目标质心偏差较小,降水中心强度偏强。 相似文献
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利用三源融合格点降水实况、加密自动站观测资料、雷达基本反射率因子、高分辨率数值预报产品及FNL再分析资料, 对2020年汛期辽宁地区12次区域性暴雨过程进行天气系统分型检验表明, 气旋型暴雨模式的可预报性较低。选取2021年7月12—14日辽宁地区典型气旋型暴雨过程进一步分析, 采用面向对象目标的空间检验方法SAL, 结合传统检验方法, 从结构、强度和位置三个方面定量分析不同模式预报偏差的原因。结果表明: 暴雨落区集中且呈双雨带分布, 局地雨强大, 辽宁东、西部降水成因不同。CMA区域模式较全球模式暴雨TS评分高; SAL空间检验表明, CMA区域模式对于雨带内部结构把握较好, 全球模式结构误差主要来源于降水极值预报不足; 强度检验表明, CMA-MESO3km强度接近实况, EC_THIN次之, CMA_GFS的降水强度预报较差; 各模式暴雨落区基本可信, CMA-MESO3km最优, 暴雨落区的误差主要由于模式预报降水过程主体重心与实况的偏差较大所致。 相似文献
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利用全国降水资料（包括江西加密降水资料）、探空资料、ECMWF模式72—24 h降水和形势预报资料,采用天气学检验、SAL定量降水预报检验等方法,对2017—2019年江西及附近地区锋面暴雨的实况和模式产品进行检验分析,检验主要影响天气系统预报效果,得出ECMWF模式降水预报误差分布特征及原因,并对模式的暴雨预报进行订正。结果表明：ECMWF模式对2017—2019年锋面暴雨过程预报较实况大多偏北,落区预报误差主要源于大尺度降水。从锋面暴雨三种SAL分析误差可见,落区预报较实况大多偏北,暴雨过程强度多数较实况偏弱,结构较实况偏小。对误差较大个例的分析得出两点订正思路：1） 锋区南侧有较明显动力热力对流发展的弱锋区暴雨,暴雨落区可订正至925 hPa锋区南侧高温高湿区。2） 较强锋面暴雨,当中低层切变辐合抬升区重叠时,暴雨落区可向925 hPa锋区位置调整,暴雨通常不易出现在锋区北侧冷区。 相似文献
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河西西部一次大到暴雨过程诊断分析及数值模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
利用实况降水资料、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料和数值模拟结果,对2011年夏初河西走廊西部一次大到暴雨过程进行了分析。结果表明,这次暴雨过程的成因是"北高南低"的环流形势和南、北方暖湿空气与干冷空气交汇而形成的。此次过程水汽来源较多,为暴雨的发生提供了充分的水汽条件;暴雨发生前,大气能量有个积聚的过程,在暴雨发生时能量开始释放,最后到暴雨结束,能量释放完毕;暴雨发生时,降水落区上空整层均为上升气流,这种强上升运动不仅使暖湿空气辐合抬升,且在上升过程中释放潜热,加热大气,使垂直运动增强,形成正反馈;700 hPa Q矢量辐合区走向与雨区走向基本一致,出现降水区域的Q矢量辐合中心值要-3×10-15hPa-1·s-3,但Q矢量辐合强度与暴雨强度并没有较好的对应关系,这表明Q矢量的辐合区能较好的预报暴雨及较大降水的落区,但没有较好的预报出暴雨强度;通过数值模拟可知,实际降水大值中心基本上与模拟的大降水中心吻合,高分辨率的模拟结果能分析出此次降水过程影响系统的移动和发展,模拟的MCAPE和雷达反射率因子等物理量均对此次降水过程有较好的指示意义。 相似文献
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为了研究甘肃东南部相同气候背景条件下极端暴雨天气的成因,提高极端暴雨强度和落区预报的准确率,利用NCEP再分析、自动气象站降水、常规观测资料及卫星云图资料,对2013年8月7日和2017年8月7日发生在甘肃东南部两次极端暴雨进行对比分析。结果表明:两次极端暴雨天气过程都伴随着短时强降水等强对流性天气,具有降水量大、雨强强、灾害重的特点,其中冷空气的强度对暴雨落区、空间分布以及影响系统移动以及对流强度产生重要影响。在强冷空气和高空低槽、低层切变线影响下,暴雨区偏南,强降水区域小,持续时间短,不稳定条件更好,对流强度更强;在弱冷空气和高原槽、低层低涡、低空急流作用下,暴雨区偏北,强降水范围大,持续时间长,大气湿层厚度大,低层水汽辐合强度、涡度以及垂直速度更强,降水效率更高,但对流强度相对较弱。卫星云图上,在强冷空气的影响下对流发展旺盛,形成强中尺度对流云团,对流云团呈带状;在弱冷空气作用下对流云团尺度小,发展范围小,有暖云降水特征,降水效率高。 相似文献
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利用多源气象资料，对台风“温比亚”引发豫东降水的极端性特征及极端降水产生机制进行分析，提炼预报着眼点。此次降水是河南继驻马店“75·8”暴雨之后的又一次罕见特大暴雨，表现为过程雨量极大、破极值站数最多、降水强度极大、强降水时段集中的特征。结果表明：（1）高低空系统耦合为特大暴雨的发生发展创造了良好的环境条件，极端降水的产生主要受台风北侧螺旋云系影响，并有持续不断的强回波单体在同一个地点移动，冷空气与台风环流相互作用是重要的预报着眼点，重点分析台风和副热带高压的相对运动及西风带对台风的引导作用。（2）河南东部水汽输送条件一直处于较好的状态，这是降水维持较长时间的重要因素，急流中心区域和强度的变化对降水量多少有指示意义。（3）豫东地区对流不稳定和斜压不稳定均比较明显，低层MPV1<0、MPV2>0的区域与强降水落区有较好的对应关系。（4）强辐合中心位于台风中心的北侧，降水强度与辐合强度有较好的对应关系，螺旋度大值区分布对强降水的分布区域有较好的指示意义。 相似文献
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根据影响天气系统不同,利用2007年9月－2008年2月东北区域中尺度数值模式12h累积降水预报和东北地区常规站降水实况资料,采用天气学检验方法,从降水中心强度、中心位置、降水主体强度、落区、范围和移速6个方面对东北区域中尺度模式降水预报产品的预报性能进行检验。结果表明：模式对东北地区秋、冬季降水有很好的预报能力,但因天气系统和预报时效不同其预报能力也有较大差异,其中对高空槽预报效果最好;一般情况下,在预报出现偏差时中心和主体强度易偏强,雨带范围易偏大,移速易偏慢。 相似文献
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选取2000—2015年发生在宁夏23次由深厚湿对流引起的区域性暴雨天气过程为研究对象,研究确定暴雨预报的配料方案,采用2016年6—8月宁夏25个常规站和947个自动站逐小时降水量、ECMWF 72 h内模式资料,从统计分析和个例剖析两方面探讨配料法暴雨预报效果,结果表明:(1)通过对比2016年6—8月ECMWF暴雨预报与配料法暴雨预报发现,不同预报时段,配料法暴雨预报均优于ECMWF暴雨预报;(2)配料法能准确预报所选两次暴雨个例降水的中心强度、落区及变化趋势,但强度和落区较实况偏强、偏大;(3)配料法对六盘山区暴雨过程弱降水预报效果较差,对贺兰山沿山暴雨过程存在降水空报。 相似文献
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为研究区域性大暴雨的特征与机理,利用NCEP资料、常规探空资料、卫星云图、雷达及区域站观测资料对2012年7月5日河南省区域性大暴雨过程进行了诊断分析.结果表明:在低槽及副热带高压影响下,低空切变线、低空急流与地面中尺度辐合线相互作用产生了此次区域暴雨过程.冷空气的移动、对流层深厚的西南急流、中尺度辐合以及切变的形成和发展,对强降水有很好的指示作用.700 hPa等压面上正垂直螺旋度中心的移向和强度变化与降水落区及趋势变化有很好的对应关系,对区域强降水的落区有一定的指示意义.研究结果为改进区域大暴雨预报提供了有益的信息. 相似文献
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对2016-2020年全球模式ECMWF和区域模式GZ_GRAPES、基于模式的解释应用和广东省气象局发布的定量降水预报（QPF）进行检验和评估。结果表明:ECMWF和GZ_GRAPES模式对一般性降水预报技巧在逐年提升,对大雨或以上的降水预报技巧的提升缓慢。GZ_GRAPES对大雨以上降水的预报技巧和定量降水预报的精细时空分布均优于ECMWF,区域模式更易预报出中小尺度降水信息。分类暴雨评定表明,模式对台风暴雨预报最好、锋面暴雨次之、季风暴雨预报最差。模式的暴雨预报落区偏小、低估明显,预报员通过经验订正明显提升了暴雨预报评分,其中季风暴雨的订正量最大,但存在预报范围偏大、空报较高的问题。基于ECMWF集合预报的解释应用与预报员的定量降水预报能力相当,降水越强,解释应用技术的优势越明显,但对季风暴雨也存在严重低估或漏报。目前降水精细时空分布、季风暴雨、极端性暴雨等依然靠预报员的经验订正为主,随着集合预报模式和区域高分辨率模式能力的提升,将预报经验客观化并与数值预报解释应用技术结合是提升QPF的一个方向。 相似文献
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基于西南区域数值预报模式（SWC-WARMS）2019年5~8月00时起报的24h累计降水预报资料和四川省气象站点降水观测资料,采用频率匹配法对6月1日~8月31日降水预报值进行了偏差订正。结果表明:模式预报的24h累计降水量总体为湿偏差;订正后降水量平均绝对误差减小;大雨和暴雨的偏差评分提高;小雨、中雨、大雨的TS评分提高,暴雨TS评分降低;各量级的空报率均有所降低,小雨和中雨漏报率减小,大雨和暴雨漏报率增大,尤其是暴雨漏报率显著增加;当模式对暴雨降水落区预报较好（差）时,频率匹配订正能提高（降低）TS评分。 相似文献
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选取2021年嫩江流域9个暴雨日,利用降水融合产品,采用CRA空间检验,对区域台风数值预报系统(CMATYM)和国家级智能网格指导预报(SCMOC)20:00起报的24 h降水预报产品进行检验。结果表明:CMA-TYM和SCMOC预报的最大降水量位置均偏西、偏北,CMA-TYM和SCMOC预报的降水落区均偏西,但前者偏北,后者略偏南,SCMOC预报优于CMA-TYM。误差分析表明:CMA-TYM和SCMOC预报的暴雨落区最大降水量和平均降水量比实况偏小,格点数、面积较实况偏大,但整体上,CMA-TYM预报更接近实况。CRA空间检验显示,CMA-TYM预报的降水强度和落区形态、SCMOC预报的降水落区位置和形态较接近实况,具有一定指示意义。 相似文献