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结合对流尺度集合预报的强局地性特征,提出了一种局地增长模培育法,并根据理想试验结果从扰动形态、离散度和预报均方根误差三个方面对局地增长模培育法进行了初步评估.局地增长模培育法在增长模培育法的基础上,引入影响半径.在培育过程中,通过计算每个格点的局地预报均方根误差与初始时刻全场预报均方根误差之比,对扰动进行缩放调整.试验结果表明,经过局地增长模培育法调整后的扰动,具有更多的局地化特征.对于扰动物理量与一些近地面气象要素而言,局地增长模培育法能够提高集合的离散度并降低预报均方根误差,提高集合预报系统性能.局地增长模培育法是一种不同于现有基于全局正交思路的初始扰动方法,充分考虑了对流尺度天气系统的局地性,有助于提高对流尺度集合预报的预报效果. 相似文献
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基于2006—2015年西宁曹家堡机场的雷暴观测资料,从雷暴日（次）数、持续时间、初现方位、伴随天气现象和雷暴初终日特征方面对该高原机场的雷暴特征进行统计分析。结果表明,曹家堡机场年平均雷暴日数为34.7 d,主要发生在5—9月,夏季是该机场雷暴的集中爆发期;雷暴具有明显的日变化特征,集中发生在午后至夜间（16—22时）,持续时间在2 h以内;雷暴初现方位以偏西、偏北为主,偏西、偏北的对流云团发展是该机场飞行保障的关注重点;雷暴伴随天气现象以干雷暴和小阵雨为主,而少数伴有中、大阵雨的强雷暴主要发生在夏季;雷暴初终日平均间隔为173.2 d,并且初雷能充分体现该机场的典型雷暴特征。 相似文献
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基于时空不确定性的对流尺度集合预报效果评估检验 总被引：3，自引：0，他引：3
针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合一次强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时、空尺度的效果评估检验。结果表明:（1）邻域集合概率法和概率匹配平均法在极端降水的分数技巧评分远高于传统集合平均,弥补了集合平均对极端降水预报能力偏低的缺陷。（2）对于此类飑线过程的对流尺度天气系统而言,邻域半径为15—45 km的空间尺度能够改善降水位移误差的空间不确定性,并使其预报效果达到最优,其中15—30 km的邻域半径对于尺度更小的大量级降水事件预报能力更强。（3）对流尺度降水预报考虑时间尺度与降水强度存在着对应关系,不同时间尺度可以捕获到不同量级降水的时间不确定性。同时,时间尺度与空间尺度对于降水预报效果的影响是相互关联的。（4）改进的邻域概率法能够同时体现高分辨率模式预报结果在对流尺度降水事件上存在的时、空不确定性,实现了对流尺度降水在时、空尺度上的综合评估,并能为不同量级降水提供与其时、空尺度相匹配的概率预报结果。 相似文献
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本文基于NCEP再分析资料、TRMM卫星降水资料和RSMC最佳路径集（Best-track Dataset）资料,分析了热带气旋（TC）“天兔”变性过程中降水分布和大尺度环流的演变,并结合片段位涡反演进行修改槽脊的数值试验,研究了环流调整对TC变性过程中非对称降水的影响。结果表明:（1）“天兔”变性前降水集中在路径左侧,伴随着纬向型向经向型调整的背景环流,副热带高压南退的同时减弱西进;（2）TC降水的非对称分布与冷暖锋的相对强弱、水汽输送情况以及高空冷空气下传的落区有直接关系;（3）加强环流调整后,系统斜压性加强,与LOT（降水集中于TC路径左侧）型降水相关的环流指数增大过程随之加强,有利于LOT型降水分布进一步加强。 相似文献
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马申佳陈超辉何宏让李湘李毅 《高原气象》2018,(2):495-504
基于增长模繁殖法,考虑对流尺度高度非线性特征和精细化预报要求,对一次强飑线天气过程进行了集合预报试验,引入概率匹配平均法对集合预报结果进行对比分析,并通过偏差和公平技巧评分对降水进行了预报效果检验。试验结果表明,BGM法应用到对流尺度集合预报中能够生成代表大气不确定性的快速增长扰动。集合预报结果相比控制预报更加准确,传统集合平均对较小降水强度的预报更加准确,概率匹配平均法对大量级降水的预报能力明显占优。降水评分检验表明,集合平均对小量级降水的预报技巧最高,概率匹配平均法对极端降水事件的预报技巧有明显优势。对流尺度集合预报能够提高降水预报技巧,并对高影响对流天气事件的预报有指导意义。 相似文献
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对流尺度集合预报是研究飑线等强对流天气的新方向。当前对飑线系统结构的研究主要采用卫星和雷达资料结合高分辨率确定性预报的方法,而本文从集合预报技术的角度分析飑线结构特征。针对2014年7月30日中国江淮地区的一次强飑线过程,利用WRF模式开展了对流尺度集合预报试验,采用概率匹配平均法对集合预报结果进行综合处理,重点考察集合预报对飑线结构特征的模拟能力。结果表明:对流尺度集合预报能够模拟出飑线系统的基本结构特征。集合平均和概率匹配平均法相比控制预报而言,对飑线回波、热力场、动力场和微物理量场结构有明显的改善作用。同时模拟出了飑线系统近地面冷池和环境垂直风切变的相互作用,与RKW理论相一致。概率匹配平均法在回波强度上较集合平均更接近实况,应用于对流尺度集合预报研究极端天气事件具有指示意义。 相似文献
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利用局地增长模培育法对两次典型飑线过程进行了对流尺度集合预报试验,通过与传统增长模培育法对比,检验了局地增长模培育法的实际预报效果。通过概率匹配平均处理后,将降水预报结果与实况资料进行对比分析,并用分数技巧评分来代替传统公平技巧评分实现对降水结果的合理检验,得出结论:1)在飑线降水预报上,局地增长模培育法优于增长模培育法。2)分数技巧评分比公平技巧评分更好地反映对流尺度集合预报能力,特别是在大暴雨量级降水评估上。3)降水评分结果显示,集合平均对于小雨、中雨和大雨级别降水的预报技巧高于概率匹配平均,概率匹配平均对于暴雨和大暴雨级别降水更有优势。 相似文献
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基于增长模繁殖法,考虑对流尺度高度非线性特征和精细化预报要求,对一次强飑线天气过程进行了集合预报试验,引入概率匹配平均法对集合预报结果进行对比分析,并通过偏差和公平技巧评分对降水进行了预报效果检验。试验结果表明,BGM法应用到对流尺度集合预报中能够生成代表大气不确定性的快速增长扰动。集合预报结果相比控制预报更加准确,传统集合平均对较小降水强度的预报更加准确,概率匹配平均法对大量级降水的预报能力明显占优。降水评分检验表明,集合平均对小量级降水的预报技巧最高,概率匹配平均法对极端降水事件的预报技巧有明显优势。对流尺度集合预报能够提高降水预报技巧,并对高影响对流天气事件的预报有指导意义。 相似文献
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