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基于TRAMS (Tropical Regional Atmospheric Model System)区域模式和ECMWF (European Centre for Medium-range Weather Forecasting)全球分析场资料,对一次华南暖区暴雨过程进行IAU-Replay模拟试验。由于本次个例模拟试验的分析时刻ECMWF分析场和TRAMS模式正好处于比较协调的状态,直接使用全球分析场进行冷启动也不会激发虚假高频短波,因此IAU-Replay方法对于模拟结果的初始平衡性影响较小。从动力场和水物质场的对比可以发现,IAU-Replay方法通过提前启动模式有效避免了Spin-up过程的影响,这对于降水预报具有明显的改进效果。对IAU-Replay中不同预热时间的敏感性进行测试,发现当预热时间从6 h延长至12 h后模式可以更加合理地模拟出与对流系统中直接相关的中小尺度信息,从而使降水预报效果更接近实况。连续一周的预报结果评估进一步验证了IAU-Replay技术的有效性。 相似文献
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基于循环神经网络的雷达回波外推算法的预报结果随时间逐渐模糊失真,同时难以预报强回波区域。针对上述问题,提出一种上下文融合和注意力机制的时空长短期记忆网络模型。该方法通过上下文融合模块充分提取雷达图像不同尺度的短期上下文信息;通过注意力模块拓宽预测单元的时间感受域,使模型感知更多的时间动态。以2019—2021年4—9月江苏省气象雷达数据为样本,通过试验对比分析,基于上下文融合和注意力机制的时空长短期记忆网络取得了更好的预测性能。在外推60min,阈值为10、20、40 dBz的条件下,临界成功指数和HSS分别达到0.7611、0.5326、0.2369和0.7335、0.5735、0.3075,有效提高了预测精度。 相似文献