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为了改进温带气旋数值预报的精度,基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式,利用GSI(Gridpoint Statistical Interpolation)-EnKF(Ensemble Kalman Filter)系统,设计了一套温带气旋集合预报方法,其具有的2种选择方案通过滤掉质量较差的集合成员从而将集合成员数目控制在10以内,达到了大幅降低集合预报计算量的目的。针对2020年7月一次影响黄海的温带气旋个例,开展了一系列决定性预报与集合预报的数值对比试验。分析结果如下:1)不采取任何择优方案的集合预报效果就已经明显优于决定性预报,而采取择优方案使得预报效果进一步得到提升;2)预报初始时刻择优(直接择优方案)的集合预报效果远不如短时积分3 h后才进行择优(积分择优方案)的预报效果; 3)积分择优方案优于直接择优方案的原因是,初始场集合体中的成员经过短时积分后其误差得以放大而使得择优更加准确。多个例的应用结果进一步表明,本文提出的积分择优方案温带气旋集合预报方法具有较好的业务预报应用前景。 相似文献
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