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中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。 相似文献
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2017年5月7日广州特大暴雨模拟中的背景场影响分析 总被引：2，自引：1，他引：1
2017年5月7日广州发生了特大暴雨,为研究不同背景场资料对这次暴雨过程的影响,模式背景场分别采用美国NCEP的GFS资料和中国的T639资料,利用GRAPES_Meso模式对这次暴雨过程进行了数值模拟和影响分析;数值试验结果表明,采用不同的背景场对这次暴雨过程具有显著影响,用T639资料(T639_run)作为模式背景场大致模拟出了这次暴雨过程,而采用NCEP GFS数据(GFS_run)模拟的降水明显偏北。其原因是,采用T639资料做背景场时,华南暴雨区域存在深厚的水汽输送,同时存在强烈的上升运动,可以产生极端强降水;而采用GFS资料进行数值模拟时,实际暴雨区上空的上升气流较弱,水汽输送也较弱,使强降水落区偏北。GRAPES_Meso模式模拟的华南地区的云顶高度整体偏高,云顶温度整体偏低,相对来说,采用T639_run的模拟结果优于GFSrun的结果,该研究结果可以为云降水方案中的水物质和云量计算方案的改进和优化提供一定的参考。 相似文献
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太行山对北京“7.21”特大暴雨的影响及水汽敏感性分析的数值研究 总被引：5，自引：4，他引：1
运用GRAPES_Meso模式对2012年7月21—22日发生在北京地区附近的特大暴雨过程进行数值模拟和地形、水汽的敏感性试验。地形敏感性试验发现,在这次特大暴雨过程中,由于太行山北端的阻挡作用,使得气流和水汽辐合、抬升,加强了对流过程;对流层低层山前东南风和西南风、北风的辐合带增大了气旋性涡度,使东移到北京的低涡稳定维持5 h左右,对降水有明显的增幅作用;而且地形起伏和地形海拔高度对降水都有明显增幅作用,地形起伏的增幅作用较地形高度的大。水汽敏感性试验发现在这次特大暴雨过程中,水汽条件较小的变化,会导致水汽输送的明显差异,从而导致降水量显著地改变。 相似文献
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全球GRAPES等压面三维变分分析预报循环系统及试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用全球通讯系统GTS传输的常规观测资料和卫星资料,用全球与区域同化预报系统GRAPES(global/regional assimilation and prediction system)全球等压面三维变分分析和中期数值预报模式进行为期两个月6 h分析预报循环试验,并对分析结果进行了诊断分析。结果表明,位势高度在中低纬对流层顶及以上区域存在5~20 gpm负偏差,在100 hPa以下的南北极区域存在5~20 gpm正偏差;相对湿度在南极存在较大负偏差,在高层有较大正偏差。风场在赤道中高层有较明显的偏差。在500 hPa上北半球GRAPES位势高度与NCEP资料的均方根误差在10 gpm左右,南半球在15~24 gpm之间。与探空观测相比,经变分分析后,分析的偏差和均方根误差都有所减小,但位势高度背景场存在明显负偏差,而且在100 hPa以上位势高度改进不如低层明显。全球等压面三维变分分析预报循环试验表明,分析预报循环系统能稳定运行,但是分析和6 h预报场还存在系统性偏差。 相似文献
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WRF_Lake湖气模式对我国太湖的湖温模拟应用评估 总被引：1，自引：0，他引：1
文章把一维热扩散湖模式成功地耦合到中尺度天气研究和预报模式WRF3.2中,建立了湖气耦合模式。并用太湖区梅梁湾获得的2010年8月11—28日的观测资料对该耦合模式模拟湖温的能力进行了初步评估。设计了3组方案进行对照试验,分别为:(1)没有加入湖模块的WRF模式试验(WRF);(2)没有对参数进行优化的原始耦合模式试验(WRF_Lake_Old);(3)对3个参数进行优化后的耦合模式试验(WRF_Lake_New)。结果表明耦合了湖泊模块并且参数优化后的湖气耦合模式(WRF_Lake_New)比没有包含湖面方案的WRF模式对太湖水温的模拟能力有了很大的改进。WRF_Lake_New能够合理地模拟出太湖梅梁湾上湖表温度的日变化,模拟的湖表温度误差范围平均在±1℃左右,模拟的空气温度平均误差范围在±0.5℃以内,模拟的感、潜热通量也与观测更为接近。该耦合模式在太湖的初步评估结果表明,该湖气耦合模式为下一步研究湖泊过程和湖气相互作用提供了重要的工具。 相似文献
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基于T213集合预报的延伸期产品释用方法及初步试验 总被引：1，自引：0，他引：1
基于T213集合预报系统2008年1月中国及附近区域500 hPa高度和850 hPa温度的1~15 d预报资料,构建延伸期产品释用方法,通过对逐日11~15 d预报资料做集合平均和后向衰减权重系数滑动平均,进而得到延伸期(11~15 d)候平均和候距平预报,并对预报效果进行检验,结果表明:对11~15 d预报场做集合平均和后向衰减权重系数滑动平均均能降低预报误差,改善整体预报效果。由此得到的500 hPa高度场和850 hPa温度场11~1 5 d候平均预报误差与逐日控制预报第5d的水平相当,候距平相关系数均接近0.6,整体而言效果较好,具备一定的应用价值。500 hPa高度场和850 hPa温度场11~15 d候距平预报在中国大陆地区位相准确率均较高,东南沿海和东北部分地区稍差,且850 hPa温度场的位相准确率整体高于500 hPa高度场。候距平预报对延伸期(11~15 d)的大范围持续性异常距平具有较强的捕捉能力,对异常距平出现的范围和分布、强距平中心的位置的预报均较好,但强度整体偏弱。 相似文献
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一维热扩散湖模式在太湖的应用研究 总被引：2，自引：1，他引：1
利用在太湖获得的2010年8月11-28日的观测资料研究了一维热扩散湖模式在太湖的适用性,通过对比模拟进一步研究了影响太湖湖表温度模拟的主要因子。该湖模式对太湖最初的模拟结果并不理想,模拟的湖表面温度与观测有较大的系统性偏差,温度的日变化幅度与观测相比也偏小。通过分析该模式对太湖的模拟效果不理想的可能原因,针对太湖的生态环境和污染情况,设计了18个测试参数的敏感性试验,从敏感性试验的结果分析得到,适用于太湖的、依赖于湖泊类型的3个参数应做如下修改:消光系数（η0）应放大3倍,湖泊表层吸收的太阳辐射系数（β）应取0.8,粗糙长度（z0）采用公式计算得到。用新得到的适用于太湖的3个参数,模拟得到的结果与最初的模拟结果和观测资料对比,发现采用新的参数后,模拟结果比最初的模拟结果有了很大的改进,模拟的湖表温度基本接近观测,模拟的湖水垂直剖面时间序列图也跟观测吻合得较好,随之的感热、潜热通量的模拟也都与观测接近。最后,对输入湖模式的主要大气参量（太阳辐射、2 m气温及风场）±10%的误差引起的模式模拟的湖表面温度误差进行分析,结果表明该湖模式对大气强迫场的误差敏感度不高;相比之下,模拟结果对风场敏感性最小,对辐射和气温的敏感度相当。 相似文献
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GRAPES中地形重力波拖曳物理过程的引进和应用试验 总被引：6，自引：2，他引：4
在中国新一代全球中期/区域中尺度同化与预报系统(GRAPES)模式中引进了ECMWF地形重力波拖曳物理过程,填补了GRAPES全球中期数值预报系统中物理过程的空白。重新计算了地形重力波过程需要的地形静态资料数据,并与原ECMWF模式的地形静态参数进行了对比分析,验证了模式地形参数的正确性。利用GRAPES模式,进行了地形重力波拖曳物理过程影响的敏感性数值试验;结果表明:引进地形重力波拖曳过程以后,在存在大地形的区域,风场会发生变化,当纬向风遇到青藏高原时,一部分气流会产生爬坡效应而越过高原,使高原上空的西风气流减弱;另一部分气流会绕过高原,在高原的南侧产生绕流;随着模式积分时间的延长,风场变化会越来越明显,地形越复杂,风场的变化也越复杂;连续的模式积分试验结果显示,引进地形重力波过程,可以延长GRAPES模式的可用预报时效,提高了全球形势预报的准确率。通过对一次降水过程的模拟,对地形重力波过程影响降水预报的原因进行了简单分析。结果显示:引进地形重力波拖曳过程后,改变了大气流场的分布,使预报的流场更接近于大气真实状态,从而提高了降水预报的准确率。 相似文献
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对2020年7月22日山东半岛一次极端暴雨天气过程开展观测分析,并利用中尺度模式WRF对此次局地降水过程进行了高分辨率数值模拟,对暴雨过程进行了天气背景和中尺度降雨的诊断。WRF模式较好地再现了此次极端暴雨过程,结果表明：此次极端暴雨过程短时降水强度大且局地性强,在时空上具有明显中尺度特征。降水发生在北抬副热带高压与华北低涡底部之间的西南气流中,强低涡与低空急流是影响此次降水的重要天气系统。西南急流为本次暴雨过程极端水汽的主要输送载体;在弱高空辐散场下,从地表延伸至500 hPa高空的深厚低涡是造成本次暴雨的主要影响因子,其时空演变特征与中尺度云团变化一致,与暴雨的发生直接相关。低涡、低空急流和副高之间的相互作用使低涡加强发展,低涡南部有暖湿气流入流,北部有干冷气流流入,比湿梯度基本呈现为自南向北递减分布,是典型的伴有低空急流的中尺度低涡流场分布;低涡辐合及其与副热带高压边缘强风速带的共同作用,导致强垂直运动发展并维持,是造成本次山东半岛极端暴雨的重要原因。 相似文献
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1513号台风苏迪罗云系演变特征及模拟分析 总被引：2，自引：2，他引：0
用GRAPES_Meso模式对2015年13号台风苏迪罗进行了数值模拟,从台风生成发展、成熟和登陆减弱三个阶段对模拟结果与实况资料进行了台风云系时空演变特征的对比分析,结果表明:(1)模式较好地再现了台风苏迪罗从生成发展、成熟,再到登陆减弱至消亡的整个过程,模拟的台风路径与实况吻合较好,台风强度的变化趋势也得到了较好的模拟再现。(2)"苏迪罗"在发展阶段台风眼模糊,模式对台风云系云量总体分布模拟较好,但模拟的云顶高度比实况偏低。(3)在成熟阶段,"苏迪罗"有一明显的漏斗状台风眼,云系发展更加旺盛,台风西部呈双眼壁结构,云顶高度比实况高度偏低。(4)"苏迪罗"登陆后强度迅速减弱,台风眼不再明显,模式对登陆后的"苏迪罗"云系结构模拟效果总体欠佳。(5)总的看来,模式较好地模拟出了"苏迪罗"云系整体范围,在洋面上的模拟效果好于登陆后,改进GRAPES模式的云量方案可能会提高该模式模拟台风云系的能力。 相似文献