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集合降维变分同化方法ERDVar不需要求解切线性模式和伴随模式,不仅能减少同化计算量,而且能够提供“流依赖”的背景误差协方差矩阵。本文提出用NMC初始扰动生成方法和分区同化方案,来解决初始扰动样本生成问题和全球同化局地化问题,最终实现将ERDVar应用到全球中期数值预报模式T106L19。试验结果表明:①使用ERDVar方法能够有效提取真实增量信息,提高全球同化精度。②用NMC方法产生的扰动样本反映预报误差结构特征,在预报过程中不容易衰减,同化后至少使预报误差降低10%。③与全球ERDVar同化试验相比,分区ERDVar同化试验各变量平均的均方根误差降低14%,计算代价进一步降低。分区ERDVar方法和NMC样本的联合应用使同化改进效果更稳定。 相似文献
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利用青岛双偏振多普勒天气雷达资料和探空及自动气象站观测资料,对2020年8月3日发生在山东高密的一次强降水超级单体风暴双偏振特征进行了分析。结果表明:①强的对流有效位能(CAPE)、低层强垂直风切变、高空强辐散及高湿是强降水风暴发展维持的关键环境因素。②风暴低层存在差分反射率因子ZDR弧和差分相移率KDP高值区,ZDR弧与入流缺口一侧反射率因子梯度高值区相匹配,对应偏小的KDP和相关系数,〖JP2〗以少量大粒子为主;KDP高值区为强降雨区,对应小于3 dB的ZDR和大的相关系数,以高浓度、大小适中的液态粒子为主。③有界弱回波区BWER外围存在ZDR环,对应偏小的KDP,而BWER上方存在深厚宽阔的ZDR柱和KDP柱,KDP柱高于ZDR柱的高度,气旋性旋转上升气流区内中层以下分布有少量大的粒子,而中层之上分布有较高浓度的大粒子。④-20 ℃层高度之下含有丰富的液态粒子,-20 ℃层高度之上含有丰富的霰粒子和冰晶粒子,是高密强降水超级单体风暴典型的微物理垂直结构特征。〖JP〗 相似文献
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采用2000—2019年13个地级市气象站地面观测站点观测资料以及ERA5再分析资料,基于机器学习中的经典的C4.5算法对江苏省不同区域是否出现短时强降水建立气象要素预报模型。结果表明:基于C4.5算法的决策树预测模型能够较为直观准确的对江苏省不同区域是否发生短时强降水进行预测,并且该决策树模型具有较高的泛化能力。决策树模型利用各区域总样本的前15 a数据样本进行自学习,学习准确率在淮北地区为89.70%,在江淮之间地区为87.89%,在长江以南地区为87.88%,利用各区域剩余5 a样本对该决策树模型的泛化能力进行测试,测试准确率在淮北地区为85.73%,在江淮之间地区为83.39%,在长江以南地区为93.92%。 相似文献
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提要:利用2018年4—8月格点降水分析资料和4个业务高分辨率区域模式降水预报资料,应用分位数频率匹配法对模式1h降水预报分别订正;基于上游关键区域的检验结果,采用动态权重多模式集成技术,探讨了多模式集成技术在短时强降水概率预报中的应用前景.结果表明:分位数频率匹配法对强降水预报改进具有正效果,可以减少模式的系统性偏差... 相似文献
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