| 基于WRF模式的雷电潜势预报 |
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| 引用本文： | 龚嘉锵,郭凤霞,田琨,刘冰.基于WRF模式的雷电潜势预报[J].气象科学,2014,34(2):206-212. |
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| 作者姓名： | 龚嘉锵 郭凤霞 田琨 刘冰 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学 气象灾害省部共建教育部重点实验室, 南京 210044;中国气象局 气溶胶与云降水重点开放实验室, 南京 210044;南京信息工程大学 气象灾害省部共建教育部重点实验室, 南京 210044;中国气象局 气溶胶与云降水重点开放实验室, 南京 210044;南京信息工程大学 气象灾害省部共建教育部重点实验室, 南京 210044;中国气象局 气溶胶与云降水重点开放实验室, 南京 210044;南京信息工程大学 气象灾害省部共建教育部重点实验室, 南京 210044;中国气象局 气溶胶与云降水重点开放实验室, 南京 210044 |
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| 基金项目： | 中国气象科学研究院基本科研业务费专项资金（2010Z004）；国家自然科学基金资助项目（41275008）；江苏省气象灾害重点实验室开放课题（KLME1004）；江苏高校优势学科建设工程资助项目（PAPD） |
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| 摘 要： | 用WRF模式对发生在南京市区的两次雷电过程进行了模拟,提取两次模拟过程在南京范围内的格点数据,分别做雷电潜势预报模型建模和检验两组样品。利用江苏省地闪定位资料作参考,选出49个对雷电单体形成有重要影响并且在两组样品中的平均值比较接近的强对流参数进行建模。利用建模样本对预报因子与变量进行多分类Logistic逐步回归统计分析,确定4个对流参数建立Logistic雷电预报模型,最终利用检验样品对预报模型的预报效果进行了检验。结果表明:WRF模式模拟出的强回波区域的形状和面积与实况的相似度较高,但与实况相比,整体向东北方向偏移。考虑此偏差后,建立的雷电预报模型的准确率达到67.32%,技巧评分达到0.466,具有较好的预报效果。WRF模式高时空分辨率的特点,使得其对雷电发生前的气象要素资料的获取更加精确,因此增加模式模拟的精确度,可进一步地提高利用WRF模式进行雷电预警的效果。
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| 关 键 词： | 雷电 WRF模式 潜势预报 |
| 收稿时间： | 2012/10/8 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2013/1/20 0:00:00 |
The lightning potential forecast with WRF model |
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| GONG Jiaqiang,GUO Fengxi,TIAN Kun and LIU Bing.The lightning potential forecast with WRF model[J].Scientia Meteorologica Sinica,2014,34(2):206-212. |
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| Authors: | GONG Jiaqiang GUO Fengxi TIAN Kun and LIU Bing |
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| Institution: | Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing 210044, China;Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing 210044, China;Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing 210044, China;Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing 210044, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Thunderstorm WRF model Potential forecasting |
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