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GRAPES区域集合预报系统应用研究
引用本文:张涵斌,陈静,智协飞,李应林,孙云.GRAPES区域集合预报系统应用研究[J].气象,2014,40(9):1076-1087.
作者姓名:张涵斌  陈静  智协飞  李应林  孙云
作者单位:1. 南京信息工程大学大气科学学院,南京,210044
2. 中国气象局数值预报中心,北京,100081
3. 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室,南京,210044
4. 河北省石家庄市气象局,石家庄,050081
基金项目:公益性行业(气象)科研专项(GYHY200906007)、国家重点基础研究发展计划(973计划)(2012CB417204)、国家科技支撑计划(2009BAC51B00)和国家自然科学基金项目(41075035)共同资助
摘    要:为发展GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)区域集合预报系统(GRAPES Regional Ensemble Prediction System,GRAPES-REPS),采用集合变换卡尔曼滤波(ETKF)初值扰动方法以及多物理过程组合的模式扰动方法,基于业务区域模式GRAPES_MesoV3.3.2.4构建了区域集合预报系统,进行了连续40 d的批量试验,重点分析了ETKF初值扰动的结构及其演变特征,并通过概率预报检验方法对GRAPES-REPS进行了集合预报系统性能检验和降水预报检验,分析了该系统对强降水个例的预报效果。试验结果表明,GRAPES-REPS能产生较合理的集合预报初值扰动,扰动结构随流型依赖并对观测有较好的响应,且扰动成员相互正交。扰动总能量分析表明集合扰动能够随预报时效保持合理增长状态。集合预报检验表明集合预报结果优于控制预报,集合成员间在72 h预报时效内能保持合理的集合离散度。将该区域集合预报系统与业务上基于WRF模式的区域集合预报系统WRF-REPS进行了降水预报对比,表明GRAPES-REPS的降水预报能力表现要优于业务WRF-REPS。强降水个例分析表明集合预报能较好预报出强降水中心,预报效果明显优于控制预报。

关 键 词:GRAPES  区域集合预报  集合变换卡尔曼滤波(ETKF)  多物理过程组合
收稿时间:2013/12/13 0:00:00
修稿时间:2014/5/29 0:00:00

Study on the Application of GRAPES Regional Ensemble Prediction System
ZHANG Hanbin,CHEN Jing,ZHI Xiefei,LI Yinglin and SUN Yun.Study on the Application of GRAPES Regional Ensemble Prediction System[J].Meteorological Monthly,2014,40(9):1076-1087.
Authors:ZHANG Hanbin  CHEN Jing  ZHI Xiefei  LI Yinglin and SUN Yun
Institution:1 College of Atmospheric Science, Nanjing Univesity of Information Science and Technology, Nanjing 210044;2 Numerical Weather Prediction Centre of CMA, Beijing 100081;3 Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education, NUIST, Nanjing 210044;2 Numerical Weather Prediction Centre of CMA, Beijing 100081;4 Shijiazhuang Meteorological Bureau of Hebei Province, Shijiazhuang 050081
Abstract:
Keywords:GRAPES  regional ensemble prediction  ensemble transform Kalman filter (ETKF)  multiple physical process combination
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