排序方式： 共有35条查询结果，搜索用时 31 毫秒
11.
利用异物理模态法的数学计算方案,选择积分12h的500hPa水汽通量散度(湿位涡)预报离差构造初值扰动的归一化初值扰动模态,进而构造扰动初值,对一次川东北大暴雨个例进行集合预报试验,从扰动初值水平结构、集合预报平均、大于50mm降水量概率、降水离散度、区域预报离差、Talagrand分布、Brier评分、集合预报系统对控制预报的逐时方差演变等多个方面对两种物理量处理方法所得结果进行对比分析,认为两种处理方法所得结果总体上非常相似,不存在显著差异。两种处理方法产生的扰动初值差异并没有引起大尺度环流明显差异,但对中尺度动力场、热力场产生了一定影响。就Brier评分、雨带位置而言,水汽通量散度处理方法略优于湿位涡处理方法,而强降水区范围而言则是湿位涡处理方法略占优。另外,区域预报离差显示,湿位涡处理方法的集合预报系统发散度要大一些。 相似文献
12.
利用四川省地面降水观测资料,针对2020年8月发生在四川的一次持续性强降水过程,采用多种评估指标对国家气象信息中心研发的四种降水融合产品（FAST_5KM、FRT_5KM、RT_1KM、NRT_1KM）进行对比评估。结果表明:对于过程累计降水量,四种融合产品均能很好地反映此次降水过程,1km产品对降水落区的刻画更为细致,和实况有较高一致性,NRT_1KM偏差最小,FAST_5KM差别最大。四种产品的降水中心与实况都略有偏差,1km产品降水中心更接近实况。四种产品小时降水量走势与实况一致,但峰值均低于实况小时降水峰值,1km产品小时雨量更接近实况。对于24h累计降水量,四种降水融合产品均能表征出逐日降水落区的移动,且落区、走向和雨带形态均与实况较为一致,1km产品的雨强和落区更接近实况。对于晴雨准确率,四种产品无雨站点较实况均偏少,1km产品最为接近实况,准确率基本维持在95%。降水融合产品的小时最大雨强与实况均有较好的对应关系,1km产品优于5km产品,FRT_5KM优于FAST_5KM,NRT_1KM最优。综合来看,1km产品优于5km产品,1km近实时产品优于实时产品,5km三源产品优于二源产品。 相似文献
13.
基于西南区域模式（SWCWARMS）网格降水预报,通过地形降水估算量构建地形降水订正方程,分别应用模式地形和实际地形的订正方案对2020年6~8月发生在川西高原东坡过渡带的11次强降水过程进行订正试验。结果表明:应用模式地形订正后各量级降水预报的平均TS（Threat Score）评分较模式预报均有所提高,大雨及以上量级TS评分提高4%以上,平均空报、漏报率均减小,订正效果优于应用实况地形订正的效果。该方法具有普适性,对于地形复杂的川西高原东坡、攀西河谷及盆地西部沿山地区,预报和实况落区相似、不相似及强、弱降水过程均适用。 相似文献
14.
四川盆地雷暴大风雷达回波特征统计分析 总被引：1，自引：0，他引：1
采用2009—2018年地面、高空、闪电定位、多普勒雷达资料统计出四川盆地的34次雷暴大风过程,并根据冷空气参与情况及500 hPa影响系统将其分为五种类型:混合性大风类(Ⅰ类)、深厚低槽(低涡)后部类雷暴大风(Ⅱ-1)、低槽(切变)东移类雷暴大风(Ⅱ-2)、副热带高压西侧切变类雷暴大风(Ⅱ-3)和东风扰动类雷暴大风(Ⅱ-4)。统计分析了五类过程中发生雷暴大风站点对应的雷达回波特征,包括:对流组织类型、雷达回波强度、回波顶高、垂直液态水含量、中层径向辐合、风暴移动速度、回波质心下降、低仰角风速大值区和辐散。结果表明,82%的雷暴大风站点具有风速大值区,不同类型的雷暴大风过程还有其他不同的雷达回波特征,这些特征大多可提前10 min以上。另外,当站点出现中层径向辐合、辐散、回波强度大且伴有强梯度或回波类型为飑线时,也要考虑大风是否出现。 相似文献
15.
利用1km和5km多源融合格点实况数据和四川地面观测站点资料,采用预报准确率、平均绝对误差、均方根误差和Alpha Index(AI)等统计量,选取2020年夏季四川2次高温天气过程对多源融合格点实况数据的质量进行了检验评估。研究结果表明:多源融合格点实况数据利用邻近插值方法插值到站点优于双线性插值;误差大值区主要位于高海拔地区,如川西高原、攀西地区及盆地山周;AI指数接近于0,多源融合格点实况数据没有随机误差,较为接近理想值;1km分辨率融合格点实况数据在四川的适用性优于5km,误差≤2℃的准确率可达98%,且均方根误差< 1。 相似文献
16.
利用地面、高空观测资料、卫星和多普勒雷达资料、ERA-Interim再分析资料,对2012年8月17日(12·08)和2017年7月16日(17·07)四川盆地西部两次暖区暴雨过程的环境条件、中尺度对流系统、雷达回波特征和动力抬升条件等预报着眼点进行了对比分析。结果表明:两次过程均出现在低层偏南暖湿气流和地面热低压之中,12·08暴雨发生在副高边缘,水汽输送条件更好,对流持续时间更长,17·07暴雨发生在高空低涡切变后部,高层冷平流使得位势不稳定更强,对流强度更剧烈;12·08暴雨中尺度对流系统沿副高外围自南向北缓慢移动,具有明显列车效应,其强回波质心高度较低,属于积状云为主的混合性降水,17·07暴雨中尺度对流系统在高空低涡后部偏北气流引导下自北向南快速移动,其强回波质心高度较高,属于积状云降水;地面辐合线为对流的发生发展提供了较好的动力触发条件,两次过程强降水均随着地面辐合线的生成而发生,且强降水中心出现在中尺度辐合线附近,并随着辐合线而移动。 相似文献
17.
根据四川区域暴雨的定义,筛选2012~2016年的区域暴雨过程,选取850hPa的比湿(q)、850hPa经向风(v)2个因子,并应用NCEP资料计算30年的气候平均值和气候标准差,引入集合预报资料,计算四川暴雨个例各要素的标准化异常度和异常度概率。得到以下结论:(1)850hPa的比湿(q)、850hPa经向风(v)两个因子的48h集合最大预报异常度对四川盆东型暴雨更为适用,实况50mm以上降水落区一般都发生在850hPa比湿(经向风)异常度大值区,而对盆西型暴雨适用性不好;(2)在四川盆东型暴雨中,60%暴雨个例的实况暴雨中心,850hPa上比湿超出气候平均1个标准差的概率达到80%以上,超出1.5个标准差的概率到达50%以上。 相似文献
18.
GRAPES-Meso模式动力框架与物理过程对预报误差影响研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了研究GRAPES-Meso区域中尺度模式误差特点,评估模式动力框架和物理过程对预报误差的影响重要性,为GRAPES区域集合预报系统方案设计提供参考,基于GRAPES中尺度模式设计了4组对比试验,每组试验对2008年3个不同类型天气过程进行了数值模拟,获得如下结论:(1)GRAPES-Meso模式存在较为显著的系统性误差,系统性误差水平和垂直分布特征主要由GRAPES模式动力框架产生,物理过程对系统性误差影响相对较小;(2)在模式层底和模式层顶,GRAPES模式层与等压面层转换方案中,预报存在较为明显的垂直插值误差;(3)边界层方案对GRAPES模式低层动力场预报误差有重要影响,可以显著减少模式低层动力场预报误差。结果表明减少动力框架预报误差是改进GRAPES-Meso模式的重点,在GRAPES-Meso集合预报系统的设计中,需要重点考虑动力框架引起的模式不确定性。 相似文献
19.
利用DEM资料,获取四川省地面气象台站的海拔高度并进行精度验证,在此基础上,进一步提取台站所处的坡度、坡向、地形粗糙度特征进行分析.结果表明:DEM数据能较为精确地反映四川气象台站的地形高度,具有较高的适用性.通过分析国家站、区域考核站和非考核站的台站地形特征发现,3种站网类型均主要分布在低海拔地区,且在500 m左右... 相似文献
20.