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1. 基于分位数映射法的四川省ECMWF模式降水预报误差订正分析

曹萍萍, 肖递祥, 龙柯吉, 王佳津, 杨康权

干旱气象 2023, 41 (4): 666-675. DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2023)-04-0666

摘要（248）

HTML （7）

PDF（pc）（10050KB）（670）

为做好ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasting）模式本地化释用，提高四川省降水预报准确率，对四川省2020—2021年7—9月模式各量级降水预报系统性偏差规律分析发现，该模式预报的雨日较实况偏多，尤其是攀西地区和川西高原；预报的大雨日数盆地西南部及攀西地区多于实况，而盆地南部少于实况。然后，基于分位数映射法对模式预报的24 h累积降水开展大量级降水订正试验与检验。基于分位数映射法订正后，暴雨及以上量级TS（Threat Score）提高7%~15%，且各量级降水TS均高于多模式集成客观预报产品2%~4%，大雨及以上、暴雨及以上量级命中率提高10%~20%，订正后雨带位置特别是暴雨落区与实况更接近。

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2. 2019年汛期大渡河流域面雨量多模式预报效果检验

宋雯雯, 郭洁, 淡嘉, 徐诚, 龙柯吉

干旱气象 2021, 39 (4): 678-686.

摘要（315）

PDF（pc）（2652KB）（1448）

基于站点观测资料、格点实况资料和智能网格、西南区域中心业务运行的中尺度模式系统（southwest center WRF ADAS realtime modeling system, SWCWARMS）及欧洲中期天气预报中心（ECMWF）模式资料，以面雨量为研究对象，采用平均绝对误差、模糊评分、正确率、TS评分、偏差分析等，对2019年6—10月大渡河流域面雨量预报效果进行检验评估。结果表明：预报平均绝对误差、预报正确率及模糊评分检验显示，智能网格的预报效果总体上优于其他模式。随着面雨量等级的增大，TS评分逐渐降低，空报率逐渐减小，漏报率逐渐增大，模式的预报能力逐渐降低。ECMWF模式在小雨和中雨面雨量预报中优势明显，智能网格在大雨和暴雨等级面雨量预报中表现较优。3个模式在小雨和中雨等级面雨量预报中预报的等级偏大，在大雨和暴雨等级面雨量预报中预报的等级偏小。各模式对典型降水过程面雨量预报结果表明，SWCWARMS模式对面雨量的预报等级均偏大，而智能网格和ECMWF模式对小雨和中雨的预报等级偏大，对大雨预报等级偏小。

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3. 成都两次暴雨期间风廓线雷达观测的低空风场特征

王佳津, 张琪, 张涛, 龙柯吉, 师锐,

干旱气象 2021, 39 (1): 87-95.

摘要（400）

PDF（pc）（3550KB）（1514）

利用风廓线雷达高时空分辨率资料，对2018年7月成都两次暴雨期间低空风场特征进行分析。结果表明：（1）强降水开始前，中低层（2~4 km）偏南风增强，甚至可以达到急流强度，低空急流指数峰值出现时间较短时强降水开始时间有一定提前量；（2）短时强降水开始于中低层冷空气入侵之时，0.5 km高度附近的风场扰动出现时间较强降水开始时间提前约1 h；（3）两次强降水过程显示，南风增强产生的强垂直切变有利于强降水发生，而北风增强产生的强切变使得降水减弱。