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1. 复杂地形下京津冀地区夏季降水特征及其数值模拟评估
李靖, 李梓铭, 郝翠, 戴翼, 邢楠
干旱气象    2025, 43 (4): 576-585.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639-2025-04-0576
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基于三源融合降水产品(China Meteorological Administration Multi-source Merged Precipitation Analysis System,CMPAS)和中尺度数值预报系统(China Meteorological Administration Mesoscale Weather Forecast System,CMA-MESO)预报的逐小时降水数据,分析2021年6—9月京津冀特殊地形下降水的分布特征,进一步评估CMA-MESO的预报性能。 结果表明:(1)京津冀地区实况平均小时降水量大值中心主要位于太行山东部和燕山南麓山前迎风坡海拔100~600 m处,CMA-MESO预报的大值区位于山前迎风坡偏向平原一侧;实况小时降水频率大值中心在太行山山前迎风坡偏向山区一侧,降水强度大值中心分布在山前迎风坡和东部平原地区。(2)京津冀山前迎风坡地区实况平均小时降水量随时间呈现双峰型特征,主峰值出现在午后至前半夜,次峰值出现在凌晨;CMA-MESO预报的主峰值时间与实况接近,但平均小时降水量明显偏大。(3)京津冀山前迎风坡地区实况10 mm·h-1以上降水量占比大值时段在午后至前半夜和凌晨;CMA-MESO预报的午后至傍晚时段10 mm·h-1以上降水量偏大,凌晨时段降水量偏小。(4)山前迎风坡地区午后至前半夜降水事件以3 h内的短时降水为主,CMA-MESO较好地把握了这一特征,但预报的短历时降水事件偏多。(5)CMA-MESO预报出了山前迎风坡一侧地形对降水的增幅作用,和山地上空的次级环流,但850 hPa以下比湿预报偏小,14:00(北京时)对流有效位能值明显偏小,也是山前迎风坡降水量存在负偏差中心的原因。

图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
2. 北京智能网格温度客观预报方法(BJTM)及预报效果检验
戴翼, 何娜, 付宗钰, 亢妍妍, 郝翠
干旱气象    2019, 37 (2): 339-344.   DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2019)-02-0339
摘要833)      PDF(pc) (1140KB)(2856)    收藏
基于欧洲中心中期天气预报(ECMWF)精细化数值预报模式产品资料,采用一元线性回归以及克里金插值,发展了北京地区智能网格温度客观预报方法(Beijing intelligent grid temperature objective prediction method,BJTM),并对2017年1—12月北京地区55个考核站进行检验。结果表明,BJTM对ECMWF细网格模式的温度预报订正能力有显著提升,日最高、最低气温预报准确率分别提高25.4%和11.2%。2018年1—6月的业务运行结果也表明BJTM预报产品的预报结果优于同期ECMWF模式、中央台指导预报及预报员主观预报产品。BJTM可以有效提升北京地区温度预报的精细化能力和水平,有较好的业务应用价值。
相关文章 | 多维度评价
3. 2015年深秋宁夏冷涡降雪过程的预报性分析
陈豫英1,2,3,陈楠1,2,翟颖佳4,戴翼5
干旱气象    DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2017)-03-0465