排序方式： 共有37条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1.
太行山对北京“7.21”特大暴雨的影响及水汽敏感性分析的数值研究 总被引：5，自引：4，他引：1
运用GRAPES_Meso模式对2012年7月21—22日发生在北京地区附近的特大暴雨过程进行数值模拟和地形、水汽的敏感性试验。地形敏感性试验发现,在这次特大暴雨过程中,由于太行山北端的阻挡作用,使得气流和水汽辐合、抬升,加强了对流过程;对流层低层山前东南风和西南风、北风的辐合带增大了气旋性涡度,使东移到北京的低涡稳定维持5 h左右,对降水有明显的增幅作用;而且地形起伏和地形海拔高度对降水都有明显增幅作用,地形起伏的增幅作用较地形高度的大。水汽敏感性试验发现在这次特大暴雨过程中,水汽条件较小的变化,会导致水汽输送的明显差异,从而导致降水量显著地改变。 相似文献
2.
研究的第一部分讨论了如何有效应用集合预报误差的科学方案,确定了集合预报误差在GRAPES（Global Regional Assimilation and PrEdiction System）全球4DVar（four dimensional variational data assimilation）中应用的分析框架。在此基础上研究了针对集合预报误差实际应用于GRAPES全球4DVar,解决接近或超过100个集合样本数时高效生成的计算效率问题,以及与GRAPES全球4DVar匹配的同化关键参数确定问题。选择基于4DVar的集合资料同化方法生成集合样本,通过将第1个样本极小化迭代过程中产生的预调节信息用于其他样本极小化做预调节,将计算效率提高了2倍。通过时间错位扰动方法增加集合样本数,实现集合样本增加到3倍。对集合方差进行膨胀,并选择水平局地化相关尺度为流函数背景误差水平相关的1.4倍。通过批量数值试验方法确定背景误差与集合预报误差的权重系数,对60个集合样本当集合预报误差权重为0.7时预报效果最好。对北半球夏、冬两季各52 d的批量试验表明,对于南、北半球En4DVar （ensemble 4DVar）较4DVar的改进在冬季主要集中在700—30 hPa,而在夏季主要集中在400—150 hPa。赤道地区受季节影响较小,En4DVar对位势高度、风场与温度的改进都较为明显,且经向风场的改进最为显著。文中研发的集合预报误差在GRAPES全球4DVar中应用的方法合理可行。 相似文献
3.
基于华南地区自动站逐小时观测资料, 采用传统站点评分、邻域法等评估华南区域高分辨率数值模式(包括GRAPES_GZ_R 1 km模式和GRAPES_GZ 3 km模式)对降水、地面温度和风场等要素的预报能力。结果表明: GRAPES_GZ_R 1 km模式的降水预报技巧优于GRAPES_GZ 3 km模式, 模式预报以正偏差为主。对于不同起报时间的预报, 00时(世界时, 下同)起报的预报效果优于12时。GRAPES_GZ_R 1 km模式的TS评分是GRAPES_GZ 3 km模式的两倍以上, 对不同降水阈值的评分均较高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_GZ_R 1 km模式6 h累计降水预报在0.1 mm、1 mm及5 mm以上的降水均可达到最低预报技巧尺度, 对所检验降水对象的空间位置把握能力更好。2 m气温和10 m风速检验结果表明两个模式均能较好把握广东省温度的分布特征, GRAPES_GZ_R 1 km模式对2 m气温预报结果优于GRAPES_GZ 3 km模式, 预报绝对误差更小; 两个模式对风速的预报整体偏强, 预报偏差在1~4 m/s之间, 但相比之下GRAPES_GZ 3 km模式在风场预报上表现更好。GRAPES_GZ_R 1 km模式的2 m气温和10 m风速预报偏差随降水过程存在明显波动, 强降水过后温度预报整体偏低, 风速预报偏强, 在模式产品订正、使用等需要考虑模式对主要天气系统的预报情况。总的来说, GRAPES_GZ_R 1 km模式的预报产品具有较好的参考价值。 相似文献
4.
基于T213集合预报的延伸期产品释用方法及初步试验 总被引：1，自引：0，他引：1
基于T213集合预报系统2008年1月中国及附近区域500 hPa高度和850 hPa温度的1~15 d预报资料,构建延伸期产品释用方法,通过对逐日11~15 d预报资料做集合平均和后向衰减权重系数滑动平均,进而得到延伸期(11~15 d)候平均和候距平预报,并对预报效果进行检验,结果表明:对11~15 d预报场做集合平均和后向衰减权重系数滑动平均均能降低预报误差,改善整体预报效果。由此得到的500 hPa高度场和850 hPa温度场11~1 5 d候平均预报误差与逐日控制预报第5d的水平相当,候距平相关系数均接近0.6,整体而言效果较好,具备一定的应用价值。500 hPa高度场和850 hPa温度场11~15 d候距平预报在中国大陆地区位相准确率均较高,东南沿海和东北部分地区稍差,且850 hPa温度场的位相准确率整体高于500 hPa高度场。候距平预报对延伸期(11~15 d)的大范围持续性异常距平具有较强的捕捉能力,对异常距平出现的范围和分布、强距平中心的位置的预报均较好,但强度整体偏弱。 相似文献
5.
1513号台风苏迪罗云系演变特征及模拟分析 总被引：2，自引：2，他引：0
用GRAPES_Meso模式对2015年13号台风苏迪罗进行了数值模拟,从台风生成发展、成熟和登陆减弱三个阶段对模拟结果与实况资料进行了台风云系时空演变特征的对比分析,结果表明:(1)模式较好地再现了台风苏迪罗从生成发展、成熟,再到登陆减弱至消亡的整个过程,模拟的台风路径与实况吻合较好,台风强度的变化趋势也得到了较好的模拟再现。(2)"苏迪罗"在发展阶段台风眼模糊,模式对台风云系云量总体分布模拟较好,但模拟的云顶高度比实况偏低。(3)在成熟阶段,"苏迪罗"有一明显的漏斗状台风眼,云系发展更加旺盛,台风西部呈双眼壁结构,云顶高度比实况高度偏低。(4)"苏迪罗"登陆后强度迅速减弱,台风眼不再明显,模式对登陆后的"苏迪罗"云系结构模拟效果总体欠佳。(5)总的看来,模式较好地模拟出了"苏迪罗"云系整体范围,在洋面上的模拟效果好于登陆后,改进GRAPES模式的云量方案可能会提高该模式模拟台风云系的能力。 相似文献
6.
FY-2E云导风的算法改进及其在GRAPES中的同化应用研究 总被引：5，自引：4，他引：1
2014年国家卫星气象中心全面改进了风云二号卫星云导风产品算法,为评估算法改进后FY-2E云导风资料对我国GRAPES数值模式同化和预报的影响,根据国家卫星气象中心提供的2013年8月算法改进前后的FY-2E红外通道云导风资料,对比分析了两者的观测分布及偏差特征,并利用GRAPES全球模式进行了一个月的连续试验。结果表明,改进算法后的FY-2E红外通道云导风观测数量明显增加,观测误差在600~200 hPa有所减小,风的平均偏差在高层减少,更满足正态分布;连续试验结果表明北半球和东亚地区风场在300~150 hPa分析中改进显著,风的平均偏差和均方根误差明显减少;预报结果显示500 hPa高度场预报距平相关系数略提高,均方根误差略减小;说明改进算法后的FY-2E红外通道云导风对GRAPES数值模式同化和预报均有一定改善。 相似文献
7.
日极端气温的主客观预报能力评估及多模式集成网格释用 总被引：1，自引：1，他引：0
精细格点天气预报是我国未来几年天气预报业务发展重点。利用ECMWF、GRAPES等业务数值模式和广东站点观测资料,对日极端气温的主客观预报能力进行了多角度综合评估。统计结果表明,T_(max)、T_(min)的主客观预报误差均存在明显季节差异,在系统误差相对平稳的夏半年主观预报具有较明显订正能力,模式预报呈现一定流依赖特征,温度越高(低),负(正)偏差越明显;主客观预报误差空间分布均受地形影响,随着时效延长误差总体增幅不大,主观订正能力也较稳定。根据以上评估特征和网格预报特点,研究开发了一套多模式动态集成网格释用技术方案(McGF)。结果表明,相比单个模式的预报和主观预报,McGF较明显提升了T_(max)的预报技巧;T_(min)的模式预报偏差总体较T_(max)偏小,McGF提升幅度相对较小;网格释用后的广东区域预报能较合理反映气温空间和强度特征,较周边未经释用区域明显更优。 相似文献
8.
This study investigated the impacts of increasing model resolutions and shortening forecast lead times on the quantitative precipitation forecast(QPF) for heavy-rainfall events over south China during the rainy seasons in 2013–2020.The control experiment, where the analysis-forecast cycles run with model resolutions of about 3 km, was compared to a lower-resolution experiment with model resolutions of about 9 km, and a longer-term experiment activated 12 hours earlier. Rainfall forecasting in th... 相似文献
9.
利用ERA5 0.25°×0.25°再分析资料、MICAPS4的常规资料以及四川加密自动站逐时降水观测资料,对2020年8月11~13日和15~18日发生在四川盆地西部的两次极端暴雨过程的广义位温和广义湿位涡进行诊断分析。结果表明:两次暴雨过程均属于500 hPa“东高西低”型暴雨,中高层南亚高压、高空急流、西风槽和低层切变线、低涡等天气系统是两次暴雨有利的动力条件,低空急流则是暴雨区良好的水汽条件。两次过程暴雨区上空均存在强广义位温梯度区和强广义湿位涡异常区,“8.11”暴雨出现高度为800~900 hPa,“8.15”暴雨出现高度为700~800 hPa,这种分布与低层相对湿度含量密切相关,即相对湿度越高,广义位温垂直梯度越强,广义湿位涡异常区中心值越高。两次暴雨的强降水站点广义位温和广义湿位涡的时空演变和降水的时间演变均有较好的对应关系,但广义湿位涡强度与小时雨强并不存在明显的正相关关系。 相似文献
10.
采用线性化物理过程方案的GRAPES全球模式奇异向量在进行非线性模式积分时会有部分奇异向量出现崩溃问题,这说明奇异向量结构可能存在扰动变量之间不协调之处,需要对奇异向量扰动的计算方法优化,进而改进基于奇异向量的集合预报初值扰动,提高GRAPES全球集合预报效果。基于原有的GRAEPS全球奇异向量计算方法,在求解奇异向量时,对气压扰动的处理进行改进,将初始时刻的气压扰动分量通过位温扰动根据静力平衡关系导出获得,其他保持一致,发展了静力平衡奇异向量改进方法。基于有两个台风过程的个例（2019年8月8日12时（世界时））,分别采用原奇异向量方法和静力平衡奇异向量改进方法进行热带气旋目标区奇异向量的计算求解,并进行相应奇异向量的非线性模式积分,对比分析奇异向量非线性积分的稳定性。进而,对比分析奇异向量求解方法改进前、后热带气旋奇异向量的结构特征和初值扰动特征,开展了集合预报试验,评估改进后的奇异向量求解方法对GRAPES全球集合预报系统预报性能的影响。试验结果表明,静力平衡奇异向量改进方法通过产生协调的气压扰动和位温扰动场,解决了奇异向量非线性积分崩溃的问题,消除了原来不利于积分稳定性的气压扰动过于局地化的小尺度结构。静力平衡奇异向量改进方法对奇异向量中位温扰动分量和纬向风扰动分量结构影响较小,使得气压扰动分量的大值区位于台风附近,更好地描述热带气旋初值不确定性,与位温扰动分量的分布更加协调。采用静力平衡奇异向量改进方法,可以提高GRAPES全球集合预报在北半球和南半球等压面要素集合预报技巧和中国地区24 h累计降水概率预报技巧,增大台风路径集合离散度。 相似文献