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基于CMA-MESO模式水平3 km分辨率3 h循环的快速更新同化预报系统，本文建立逐小时的分析预报循环系统，并且通过采用5种尺度叠加的高斯相关模型和引入各向异性的水平相关尺度方案来改进背景误差水平相关结构，同时考察引入全球大尺度信息方案对逐小时循环的分析和预报影响。通过对2020年7月19日华东强对流天气过程的数值模拟表明：（1）逐小时循环吸收了更多的高频观测资料和循环中采用更临近的1 h预报场作为背景场，分析和降水短临预报质量整体比3 h循环有所提高；（2）在区域分析中逐时引入全球预报场的大尺度信息会削弱区域观测资料的影响，对预报会有不利影响；（3）改进的五种尺度叠加高斯相关模型和各向异性的水平相关尺度主要使风场背景误差水平相关系数的描述更接近样本的统计结果，因而在逐1 h循环中风场分析更靠近观测，华东强对流过程的组合反射率和降水短临预报更接近实况。 相似文献