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利用GRAPES云分析系统,对2019年8月4—5日发生在山西省中北部的太行山区域强对流降水过程进行了分析和数值试验,重点分析引入FY-4A的闪电成像仪(lightning mapping imager event,LMIE)资料对模式计算的雷达反射率、云微物理变量和降水预报的影响。试验结果表明:加入LMIE资料计算得到的雷达回波更接近实测雷达回波,并且对云水、云冰和雪等云微物理要素进行了调整,使发生闪电区域的云微物理要素的含量显著增加,云微物理要素的极值中心一般与闪电活跃区域分布一致。云信息初始化可以有效提高24 h以内的降水预报准确率,减弱数值模式的spin-up现象;加入LMIE资料后,可以进一步提高1~12 h降水预报准确率。  相似文献   
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赵晨阳  徐国强 《大气科学》2020,44(2):297-314
尺度适应(scale-aware)的物理过程是现代数值预报发展的一种趋势,本文针对GRAPES_Meso(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)模式没有考虑物理过程尺度适应的现状,首先在KFeta(Kain-Fritsch Eta)积云对流参数化方案中引进了尺度适应过程,对该方案的对流时间尺度、格点垂直速度以及夹卷率进行了基于尺度适应参数化的改进。为研究尺度适应KFeta方案与原KFeta方案对不同分辨率模式模拟结果的影响,选取了一次华南飑线过程进行数值模拟和影响分析。结果表明:在3 km、5 km、10 km、20 km水平分辨率的GRAPES_Meso模式中,尺度适应KFeta方案相比原方案,对降水强度及落区分布的模拟有一定的正效果,随着模式水平分辨率提高,次网格降水减少、格点降水增多、对流层中低层夹卷略有增强,对原来存在的对流层高层及低层偏冷的偏差有一定的改进,对流活跃区域的上升气流强度、云中水凝物含量更符合真实的天气系统演变。综合来看,改进后的方案更适用于高分辨率数值预报模式,该研究结果可以为尺度适应对流参数化方案的应用及数值模式强降水预报性能的优化提供有益的参考。  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       下载免费PDF全文
徐国强  赵晨阳 《气象》2019,45(12):1642-1650
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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