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检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。 相似文献
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针对2005年初及2008年初2次低温雨雪冰冻天气造成的湖南电网冰灾情况,根据大量的实况资料,综合对比分析了其对湖南电网的损毁情况;并在此基础上,利用102～122．5°E,20．2～40．0°N之间59个气象站700、850hPa以及近地面的逆温层及地面气温、电网覆冰厚度资料,综合分析了2次冰冻的演变过程,冰灾的具体成因及特点：相同的电网覆冰极端厚度;偏强的副热带高压促使中低纬度维持稳定的大尺度纬向环流形势,对于2次长时间的低温雨雪冰冻天气的形成具有决定性的作用;中低层明显的强逆温和旺盛的暖湿气流使得湖南电网覆冰极端厚度相继打破历史记录。 相似文献
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检验梅雨期降水的预报效果,对于提升梅雨期降水预报能力、减少梅雨期降水带来的人员伤亡和经济财产损失有着重要的意义。文章对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）六个客观模式和一个主观订正预报产品进行了检验分析,其中包含了三个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统（简称CMA-MESO）、中国气象局上海数值预报模式系统（简称CMA-SH9）、安徽WRF）、三个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统（简称CMA-GFS）、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式（简称ECMWF）、美国国家环境预报中心全球预报系统（简称NCEP-GFS））和安徽智能网格主观订正预报的降水产品,进行了检验分析,结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式,又以CMA-MESO最优;在暴雨及以上量级的强降水预报中,传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）;通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知,不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同,ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差,尤其是纬度偏差导致的,NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显,CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差;各个主客观预报暴雨及以上量级预报,整体表现出较明显的日变化特征,在午夜前后、上午时段TS评分较高,而午后到傍晚评分较低,这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。 相似文献
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淮河流域汛期暴雨与西太平洋海温关系 总被引：1，自引：0，他引：1
利用淮河流域172测站1960—2009年逐日气象资料和全球海温资料,通过对淮河流域汛期暴雨与前期西太平洋海温的相关分析来研究海温的变化对淮河流域汛期暴雨的影响。选取西太平洋海域（158°～170°E,8°～14°N）作为关键海区,前一年5—6月作为关键时段,通过分析发现海温偏低（高）年,淮河流域的绝大部分地区的暴雨量减少（增加）,淮河流域东北部呈现与其他地区反相的变化特征;在暴雨偏多（少）年,对应的前一年5—6月关键海区正好是海温偏高（低）。正是由于西太平洋关键海区持续的海温异常引起了次年汛期大气环流的异常,导致了淮河流域汛期暴雨的异常,这正是海温与暴雨具有很好相关的内在原因。 相似文献
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