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1.
基于WRFV3.6.1,利用其8个云微物理参数化方案对2010—2016年华南汛期(4—9月)的6个南风型暖区暴雨个例进行数值模拟与多方案集成试验,并采用基于对象的诊断评估方法(MODE)对模拟结果进行评估。结果发现对于大多数个例,WRF模式都能较好地模拟出暖区暴雨的降水带,对暖区降水带模拟最好的参数化方案是WSM6方案,其次是Lin方案;模拟效果较差的参数化方案为CAM5.1与NSSL 2-mon方案。选取模拟结果较好的个例进行诊断分析,发现不同参数化方案得到的动力学特征以及云微物理特征相关变量存在较大差异,导致模拟降水的差异。在单方案模拟的基础上,开展多方案集成试验,发现多方案集成方法能够有效降低模式模拟的不确定性,产生更稳定的模拟结果。  相似文献   
2.
为减少不同气候模式评估气溶胶气候效应的差异,第六次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6,CMIP6)直接给定了人为气溶胶强迫数据。因此,有必要基于此强迫数据重新评估气溶胶气候效应。本研究首先将CMIP6给出的描述人为气溶胶强迫的模块引入南京信息工程大学(Nanjing University of Information Science and Technology,NUIST)的地球系统模式(The NUIST Earth System Model,NESM)。之后,利用NESM模式评估地球辐射收支平衡对此人为气溶胶强迫的响应,并分析模式模拟结果的不确定性。评估给出的人为气溶胶有效辐射强迫为-0. 45(±0. 28) W·m~(-2)。其中,气溶胶直接辐射效应为-0. 34(±0. 01) W·m~(-2),与第二次气溶胶比较计划(The second phase of Aerosol Comparisons between Observations and M odels,Aero ComⅡ)的评估结果基本一致;气溶胶对云辐射强迫的影响(包括半直接效应和间接效应)为-0. 10(±0. 30) W·m~(-2),明显受到模式内部变率的干扰,具有较大的不确定性。  相似文献   
3.
基于CMIP5多模式回报资料的地面气温超级集合研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
利用CMIP5的15个全球气候系统模式对东亚及周边地区(70~150°E,0°~60°N)地面气温的回报结果进行超级集合(简称SUP)试验,以欧洲中期天气预报中心ERA逐月气温资料作为观测值,并采用均方根误差(RMSE)、距平相关系数(ACC)、绝对误差(MAE)对多模式集合平均(EMN)以及超级集合(SUP)的回报结果进行检验和评估。结果表明,超级集合回报结果一定程度上取决于训练期的长度。随训练期长度的增加,距平相关系数呈增大的趋势,均方根误差呈减小的趋势,但训练期达到一定长度后,误差不再有明显的减小,甚至出现误差增长。15个全球气候系统模式对东亚及周边地区的地面气温具有一定的回报能力,可以较好地回报出地面气温的年际变化和空间分布,海洋上回报的均方根误差小于陆地。但不同模式回报的结果不尽相同,在单模式中CCSM4对地面气温的回报效果最好。多模式集成的回报效果优于单模式的回报效果,SUP的回报效果优于EMN,其区域平均的均方根误差比多模式集合平均小0.43℃,超级集合极大地改善了地面气温的回报效果。  相似文献   
4.
王田  季焱  杜钦  朱寿鹏  智协飞 《气象科学》2023,43(5):652-661
基于重庆市气象局业务运行的风暴尺度快速同化和预报系统(Storm-Scale Rapid Assimilation and Forecast System,SSRAFS)、气象信息综合分析处理系统(Meteorological Information Comprehensive Analysis And Process System,MICAPS)地面观测和高空观测资料,进行模式输出统计(Model Output Statistics,MOS)方法和纳入超前实况因子的MOS (MOS with Prior Observation Predictors,OMOS)方法对重庆地区地面气温96 h内逐小时预报试验,并以SSRAFS地面气温预报结果作为参考进行对比分析。结果表明:MOS方法在1~96 h预报时效内的预报技巧高于SSRAFS,气温预报均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)平均减小1.22℃,CC和HR2分别平均增大0.006和20.4%;在1~7 h预报时效,RMSE平均减小1.70℃,CC和HR2分别平均增大0.07和34.5%;且MOS方法在重庆东北部及中南部地区改进效果较为明显。OMOS方法在气温短期预报中表现优于MOS方法,尤其在1~7 h预报时效,比MOS方法RMSE平均减小0.43℃,CC和HR2分别平均增大0.008和8.3%;其在1~4 h预报时效时表现更加优异,与MOS方法相比,RMSE平均减小0.66℃,CC和HR2分别平均增大0.13和12.3%。因此,在MOS的基础上,OMOS能够进一步提升地面气温的预报技巧,且在重庆东北部及中南部地区的预报效果有明显改进。  相似文献   
5.
利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、日本气象厅(JMA)、美国国家环境预报中心(NCEP)以及英国气象局(UKMO)四个中心1~7 d日累计降水量集合预报资料,以中国降水融合产品作为"观测值",对我国地面降水量进行统计降尺度预报,并对预报降水的空间相关性和时间连续性进行重建。对降水量进行分级后,建立各个量级的回归方程进行统计降尺度预报。此外,还利用Schaake Shuffle方法重建丢失的空间相关性和时间连续性。结果表明,分级回归比未分级回归后的预报结果相关系数更高,预报误差更小,更接近观测值。Schaake Shuffle方法可以有效地改进降水预报的空间相关性和时间连续性,使之更接近实况观测,集合成员间的相关性也更好。  相似文献   
6.
东亚地区冬季地面气温延伸期概率预报研究   总被引:5,自引:4,他引:1       下载免费PDF全文
利用TIGGE资料中的ECMWF、NCEP、UKMO三个中心集合预报系统以及由此构成的多中心集合预报系统所提供的地面2 m气温10~15 d延伸期集合预报产品,建立贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging,BMA)概率预报模型,对东亚地区冬季地面气温进行延伸期概率预报研究。采用距平相关系数、均方根误差、布莱尔评分、等级概率评分等指标分别对BMA确定性结果与概率预报进行评估。结果表明,BMA方法明显地改进了原始集合预报结果,预报技巧优于原始集合预报,且多中心BMA预报优于单中心BMA预报,最佳滑动训练期取35 d。BMA预报为气温的延伸期概率预报提供了更合理的概率分布,定量描述了预报的不确定性。  相似文献   
7.
我国地面降水的分级回归统计降尺度预报研究   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
利用TIGGE资料中欧洲中期天气预报中心(ECMWF,the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)、日本气象厅(JMA,the Japan Meteorological Agency)、美国国家环境预报中心(NCEP,the National Centers for Environmental Prediction)以及英国气象局(UKMO,the UK Met Office)4个中心1~7 d预报的日降水量集合预报资料,并以中国降水融合产品作为"观测值",对我国地面降水量预报进行统计降尺度处理。采用空间滑动窗口增加中雨和大雨雨量样本,建立分级雨量的回归方程,并与未分级雨量的统计降尺度预报进行对比。结果表明,对于不同模式、不同预报时效以及不同降水量级,统计降尺度的预报技巧改进程度不尽相同。统计降尺度的预报技巧依赖于模式本身的预报效果。相比雨量未分级回归,雨量分级回归的统计降尺度预报与观测值的距平相关系数更高,均方根误差更小,不同量级降水的ETS评分明显提高。对雨量分级回归统计降尺度预报结果进行二次订正,可大大减少小雨的空报。  相似文献   
8.
基于CMIP5资料的东亚夏季环流的BMA预测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用CMIP5的17个全球气候系统模式对500 hPa位势高度场的年代际回报结果,采用距平相关系数、均方根误差、平均绝对误差及连续等级概率评分4种指标,评估了贝叶斯模式平均(Bayesian model average,BMA)预报方法对东亚夏季环流的回报能力,并与最优单模式MIROC5和多模式简单集合平均结果进行了比较。结果表明,BMA方法对东亚夏季500 hPa位势高度场的回报效果是最好的,优于最优单模式MIROC5和简单集合平均的回报结果。BMA模型能产生高集中度的概率密度函数,并包含了多模式集成回报不确定性的定量估计。此外,BMA方法对西太平洋副热带高压的年际变率也有较好的回报效果,对西太平洋副热带高压的预报,选取60~70%概率下的结果更为合理。  相似文献   
9.
采用FNL再分析资料和美国联合台风警报中心(Joint Typhoon Warning Center,JTWC)资料,运用中尺度WRF(Weather Research and Forecasting)模式,分别使用增长模繁殖法(Breeding of Growing Mode,BGM)和集合卡尔曼变换方法(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF),对1209号台风"苏拉"进行了台风路径的集合预报试验,并对预报效果进行对比分析。结果表明:采用BGM或ETKF初始扰动的集合预报系统,集合平均预报对风场、温度场、位势高度场的预报效果均优于控制预报;ETKF方法的预报改进程度较BGM方法更大,且对风场和温度场预报技巧的优势尤为明显。BGM方法所得到的集合成员离散度小于ETKF方法,对大气真实状态的表征能力不及后者;两种扰动方法的集合平均都明显改善了台风"苏拉"的路径预报结果,尤其是控制预报在福建沿海第二次登陆后移速过快的问题,但对台风登陆位置预报的改进不明显;此外,采用ETKF方法的集合平均对台风"苏拉"路径预报的改进效果远优于采用BGM方法的集合平均预报。  相似文献   
10.
对CMIP5全球气候模式中年代际回报试验的气温资料及其简单集合平均(Multi-model ensemble mean,EMN)和贝叶斯模式平均的结果(Bayesian Model Averaging,BMA)进行经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解和Morlet小波分析,检验评估各个模式及其EMN和BMA对东亚地面气温的方差、气温时空分布特征及周期变化的回报能力。结果表明,10个模式、EMN、BMA都能很好地回报出1981—2010年东亚地面气温的方差分布,其中BMA回报效果最好。EOF分析表明,BMA能较好地回报出东亚地面气温第一模态的时空分布。MIROC5能较好地回报出第二模态的趋势变化,但却不能回报出气温的年际变率。绝大多数模式和EMN、BMA虽然能回报出东亚地面气温的变化趋势,但是对气温年际变率的回报仍然是比较困难的。CMCC-CM对气温变化主模态的3~5 a的周期变化特征回报效果最好,和NCEP资料的结果最为接近。  相似文献   
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