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71.
在华南中尺度模式GRAPES中发展KA95方案地形重力波拖曳参数化方案(GWDO),并对2012年的2月8—12日影响华南冷空气过程、8月23—24日发生在广东的局地性暴雨和5—8月共4个月的KA95方案预报试验进行检验。结果表明,KA95地形重力波拖曳参数化方案的引入,改善了GRAPES模式对冬、春季低层南风偏强和地面温度偏高的现象,一定程度上纠正了在模式积分过程中出现的南风偏差,改正了在业务预报中因南风偏强而导致温度偏差过大的现象;改善了模式对局地强降水强度和落区的预报,减小了大雨和暴雨的漏报率和预报偏差,提高了GRAPES模式对降水的预报效果。   相似文献   
72.
东莞观测站采用地面辐射基准站网(BSRN)通用的荷兰Kipp & Zonen设备,进行太阳短波辐射和地面、大气长波辐射观测。利用2010年8月—2011年7月的观测数据,用统计分析的方法,得到地面太阳短波辐射和地面、大气长波辐射强度的变化特征,并初步分析了影响辐射强度变化的因子。结果表明,东莞市各月的太阳总辐射平均值呈现单峰值变化,且夏季>秋季>春季>冬季,短波辐射各分量的日变化也呈明显单峰型变化特征;长波辐射的日、月变化趋势较平缓;东莞市全年各月净辐射通量平均值均为正值。云是影响太阳辐射强度变化的显著因子,对直接辐射的衰减更明显,多云天气的总辐射、直接辐射全年平均衰减率分别为11%、34%,阴天总辐射、直接辐射全年平均衰减率分别达到47%、83%。大气透明度对短波辐射和长波辐射强度变化均产生影响,无霾日总辐射、直接辐射、反射辐射强度均比灰霾日强,而散射辐射则较弱,灰霾日的天空长波辐射及地面长波辐射强度稍强于无霾日。还探讨了总辐射观测值与理论值的差异,推测水汽对短波辐射的衰减是造成太阳短波辐射平衡存在差异的原因之一。   相似文献   
73.
蒸发波导易发生在海洋等水体之上.为了深入研究蒸发波导预测模型的诊断预报技术,本研究依据目前最新的非迭代海-气通量算法,建立了非迭代通量算法蒸发波导预测模型-NEW模型,进而对新模型进行了敏感性试验,且用我国近海试验数据进行了检验.最后将NEW模型与目前使用广泛、效果较好的4种蒸发波导模型(即P-J模型、Babin模型、NPS模型和伪折射率模型)进行了对比分析,得到了不同模型蒸发波导高度随气象海洋要素变化的规律,结果表明非迭代通量算法模型与传统模型对不同海洋气象要素的敏感性响应是一致的.不稳定层结条件下NEW模型对蒸发波导的诊断结果接近于Babin模型和NPS模型,而稳定条件下略高于NPS模型.试验表明NEW模型可以有效地诊断预报蒸发波导.本研究系统阐述了非迭代通量算法模型的建立和适用情况,为蒸发波导预测诊断算法的更新和模型发展提出了新的思路.  相似文献   
74.
基于1 km分辨率的华南区域短临预报模式,利用松弛逼近法Nudging同化由雷达观测反演的风场和水物质,选取两次华南前汛期降水过程进行试验,目的在于研究调整初始风场和调整初始水物质场对于短临模式降水预报的不同影响。首先对反演结果进行了初步验证,结果表明试验中反演结果是基本合理的。进而将雷达反演结果 Nudging同化到模式预报中,和控制试验(test-ctl)进行比较可以看出:(1)仅Nudging同化水物质试验(test-qcqr)可以比较有效地改进0~7 h降水预报,特别是对于0~2 h降水偏少的现象改进最为显著。(2)仅Nudging同化风场试验(test-uv)对3~7 h预报有一定的改进,但总体来说改进的幅度很小。(3)同时Nudging同化水物质及风场试验(test-qcqr-uv)的结果最优,它对于0~10 h降水预报都有比较明显的改进。从微物理量的垂直分布来看,前期模式降水主要来源于Nudging同化到初始场中的水物质信息,所以test-qcqr和test-qcqr-uv对前期降水预报的改进都比较明显。Nudging同化雷达反演风场资料可以迅速的调整初始场中低层辐合线存在的偏差,但是它对降水的影响必须配合水物质的调整才能比较明显地体现出来。总的来说,Nudging同化水物质对于短临降水预报影响最为显著,而在此基础上Nudging同化雷达风场对于3 h之后的降水预报会有更好的改进。  相似文献   
75.
集合预报是从一定误差范围内的一组初值出发,这组初值(样本)代表了大气状态的概率分布,集合预报中集合样本的好坏严重影响分析质量。质量较差样本进入集合预报中难免会降低集合预报的整体质量。由于集合样本是模拟大气可能状态的概率分布,因此样本的优选是提高分析质量的关键。通过对集合样本优胜劣汰来分析样本优选对模拟效果的影响。由于台风预报中台风路径的模拟至关重要,因此样本优选的方案为将样本模拟的路径信息与观测的台风报文路径相比较后,保留误差较低的样本,剔除误差较高的样本,从而提升样本的整体质量。但过多的样本被替换将导致集合离散度的大幅下降,因此替换样本的数量要适度。研究结果表明样本优选极可能有利于热带气旋路径和强度模拟的改进,其中对“妮妲”路径误差的改进为4% ~13%,对“鲇鱼”路径误差的改进为11%~28%,对“妮妲”的强度误差改进为5%~37%,“鲇鱼”的强度误差改进为1%~27%。   相似文献   
76.
针对青藏高原热力强迫作用对东亚夏季风强度、南海夏季风爆发早晚、南海周边区域旱涝的影响,以及在全球变暖背景下其对降水格局的影响等科学研究进行了总结回顾,并就青藏高原热力作用对南海周边区域夏季气候的影响科学问题进行了探讨。研究表明,高原冬春积雪异常通过影响雪盖反照率、改变辐射平衡和通过积雪-水文效应改变土壤湿度两个途径来影响东亚夏季风;通过改变大陆-海洋经向热力对比影响南海季风爆发早晚;通过改变西太平洋副高位置和季风环流变化来影响华南和长江流域夏季降水的分布。在全球变暖背景下,青藏高原感热加热的减弱可能对降水年代际“南涝北旱”格局的形成具有重要贡献。随着全球变暖减缓,青藏高原中部和东部的感热呈现出复苏态势,“南涝北旱”的降水格局分布在将来有可能被打破。   相似文献   
77.
利用华南精细数值天气预报模式,设计了无同化资料(CTRL)、同化雷达反演水汽(EXP1)以及同化雷达反演水汽、地面和探空资料(EXP2)三个试验,对2017年登陆广东沿海的四个台风降水预报与路径预报进行模拟,以评估资料同化对登陆台风短期降水预报、路径预报的影响。分析结果如下:雷达反演水汽同化后对未来24小时降水预报技巧均有正的改善,对台风路径预报影响不大;在此基础上同化地面、探空资料后对台风路径预报有改进,对降水预报改进不明显(与EXP1比)。通过诊断分析台风“玛娃”,发现模式初值场水汽的增量配合对流上升区有利于短时间内成云致雨,从而提高短时降水预报;地面及探空资料同化有利于登陆台风的短时路径预报。   相似文献   
78.
利用NCEP FNL 1°×1°再分析、地面观测和广东雷达等资料,对2018年8月27日—9月1日广东季风低压持续性特大暴雨过程进行了综合分析,主要结论如下:(1)在南亚高压稳定少动、西太平洋副热带高压呈异常双脊形态、强盛的西南季风低空急流北抬的大尺度环流背景下,季风低压显著发生发展并缓慢偏西移,促使本次广东持续性特大暴雨过程的发生。(2)季风低压的生命史可划分为两个阶段:波动加强阶段与减弱消亡阶段。季风低压强度演变与暴雨落区范围大小的逐日分布是同步,但与日最大降水量逐日演变不完全同步。在低压由强转弱并加速远离阶段(8月30日),处于季风低压外围倒槽区的粤东地区却发生了破纪录的极端暴雨。(3)粤东极端暴雨发生在边界层动力辐合及水汽辐合最强、对流层中低层的层结最不稳定阶段,中层南海高压与季风低压的相互作用为暴雨增幅提供了有利条件。来自海洋的偏南暖湿气流北推与前期MCS冷池出流相互作用导致粤东沿海地面辐合线的形成,辐合线西段受莲花山脉地形阻挡和抬升作用长时间停滞维持,致使极端强降水回波的触发和维持。(4)雷达回波演变可划分为三个阶段:块状弱回波西移阶段、带状回波叠加强短雨带东北移阶段和回波减弱东南移阶段。强降水回波呈典型的低质心暖云对流降水结构。  相似文献   
79.
设计基于GRAPES_Meso的不同试验模拟2014年3月28日-4月8日的广东前汛期降水过程,评估风廓线资料对同化和预报的影响。对资料同化后分析增量的分析表明:相比同化时仅使用自动气象站资料,风廓线雷达资料对1000 hPa到850 hPa纬向风增量均有贡献,在850 hPa,700 hPa高度以上贡献迅速减小。应用3个试验的预报结果计算探空站、风廓线雷达站预报值与观测值的11 d均方根误差发现,同化加入风廓线雷达资料对各预报要素的改善在850 hPa高度最明显,其中风速预报误差显著降低,为0.7 m·s-1。此外,风廓线雷达资料对700 hPa风速预报有一定改善,而在925 hPa高度模拟效果反而降低。通过对2014年3月30日12:00(世界时)的个例分析发现,同化加入风廓线雷达资料的风速预报均方根误差在大雨级别以上的降水落区更大,其原因还有待于进一步研究。  相似文献   
80.
广东省降水的多尺度时空投影预测方法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
采用多尺度时空投影(MSTP)预测思路建立广东月降水和季节降水预测方法。通过EOF分解、小波分析和Lanczos滤波方法进行周期分解, 采用MSTP方法进行预测。借鉴年际增量法, 对预报结果用最小二乘法进行误差订正, 得到降水预测结果。PS预测评分和均方根误差10年独立样本检验(2006—2015年)结果显示:订正后, PS预测评分起伏较小, 68.8%的月降水和季节降水PS预测评分明显提高的年份超过6年, 且有87.5%的月降水和季节降水PS预测平均分达到70以上; 在±0.5个标准差范围内, 订正后均方根误差在40%以上的概率分布明显高于订正前, 订正后的月和季节降水占81.3%, 订正前占31.3%;在±1个标准差范围内, 概率分布在70%以上的月季降水订正前后相差不多, 订正后占56.3%, 订正前占50%。  相似文献   
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