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1. 多模式对四川盆地强降水过程的预报性能检验
龙柯吉, 杨康权, 康岚
干旱气象    2024, 42 (3): 473-483.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2024)-03-0473
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为进一步认识当前数值预报模式的预报能力,选取2018—2020年发生在四川盆地的47次强降水过程进行分型,再基于多源降水融合产品和地面观测资料,通过TS评分、时空滑动等方法对欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)数值预报模式、国家气象中心区域中尺度数值预报模式(China Meteorological Administration Mesoscale Model,CMA_MESO)和西南区域数值预报系统(Southwest Center WRF ADAS Real-time Modeling System,SWC_WARMS)在强降水过程范围、强度、极值、时间和位移偏差等方面的预报能力进行检验评估。结果表明,各模式08:00(北京时,下同)预报优于20:00预报,ECMWF对中雨和大雨预报更优,SWC_WARMS的暴雨量级评分更高。各模式对中雨的预报范围普遍较实况偏大,随着降水量级增大,逐渐转为低估,其中SWC_WARMS更接近实况。对于降水强度,ECMWF和CMA_MESO的平均降水量和极值普遍较实况偏小,SWC_WARMS更接近实况。3种模式时间偏差不明显,仅个别起报时次有-6~3 h的时间偏差;ECMWF的位移偏差最小,纬向上ECMWF和SWC_WARMS以偏北为主,经向上ECMWF以偏西为主,CMA_MESO和SWC_WARMS以偏东为主。

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2. 基于GRAPES-MESO模式的极端短时强降水预报
张武龙, 康岚, 周威, 银航,
干旱气象    2021, 39 (3): 507-513.  
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利用2017—2018年5—9月四川盆地109个自动站逐小时降水资料,以及GRAPESMESO模式0.1°×0.1°的逐3 h预报场资料,从热力不稳定、水汽、动力条件等方面分析极端短时强降水(1 h降水量大于等于50 mm)发生发展所需的关键物理量指标,结合随机事件概率思想和主成分分析方法构建预报模型,研发极端短时强降水概率预报产品。经预报效果评估,当概率值达0.7以上时,TS评分为24.0%,可将其作为极端短时强降水预报的参考阈值。2019年7月22日四川盆地暴雨过程应用表明,该产品对极端短时强降水落区有较好的参考意义。
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