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基于全球集合预报系统(GEFS)资料,利用WRF中尺度模式及GEFS动力降尺度获取区域集合预报初值场,通过对同化后的分析场进行模式积分实现华南前汛期区域集合预报。对2019年6月10日的一次华南前汛期暴雨过程进行不同同化方案的试验:混合同化(Hybrid)、三维变分(3Dvar)、集合卡尔曼滤波(EnKF)和对比试验(Ctrl)四组试验的对比分析,探讨具有不同背景误差协方差矩阵的同化方案对区域集合预报集合扰动和集合离散随时间演变特征的影响,评估不同试验的降水模拟效果。(1) Hybrid对模式初始场有较好的改善作用,而3DVar和EnKF对初始场的改善作用不明显。(2) 对风场、温度场和湿度场,在前期预报中Hybrid的预报误差小于3DVar和EnKF,在中后期的预报中,3DVar和EnKF的预报误差得到改善,且好于Hybrid。同样,集合扰动能量,Hybrid和Ctrl在前期预报发展好于3DVar和EnKF,而在中后期的预报3DVar和EnKF好于Hybrid和Ctrl。(3) 从24 h累积降水评分中,整体上同化试验好于Ctrl,3DVar和EnKF好于Hybrid,且3DVar对大中雨级别的降水评分较好,而EnKF对暴雨以上级别的降水评分较好。(4) 对于集合统计检验分析,同化试验的AUC值都大于Ctrl的AUC值,24 h累积降水量阈值在10~100 mm的AUC值,3DVar最好;而125 mm阈值的AUC值,EnKF最好。 相似文献
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