利用CMA-MESO和SWC-WARMS高分辨率模式2023年5—9月小时降水预报产品,四川自动站小时降水资料及CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)三源融合小时降水资料,采用“点对点”和“点对面”检验方法,对两家高分辨率模式小时降水产品在...利用CMA-MESO和SWC-WARMS高分辨率模式2023年5—9月小时降水预报产品,四川自动站小时降水资料及CLDAS(CMA Land Data Assimilation System)三源融合小时降水资料,采用“点对点”和“点对面”检验方法,对两家高分辨率模式小时降水产品在四川地区的预报性能进行评估。主要结论如下:①小时降水10 mm以下和50 mm以上的极端降水,CMA-MESO的预报参考性显著优于SWC-WARMS;小时降水10~30 mm,5—6月以SWC-WARMS表现更优,7—9月则以CMA-MESO表现更佳。②空间偏差特征分析表明,两家模式的小时降水平均绝对误差空间分布整体较为一致,在盆周山区、川西高原及凉山州北部误差较大,模式误差和实况降水强度、海拔高度呈一定正相关,且SWC-WARMS的空间误差更大。③时间偏差特征分析表明,CMA-MESO的短时强降水站点频次峰值时间偏差为1~2 h,而SWC-WARMS达3~4 h。④为优化TS评分,针对CMA-MESO和SWC-WARMS模式,在空间上,预报时可分别考虑邻域半径9 km和12 km内出现对应量级降水的可能性;在时间上,对于5~30 mm小时降水,预报时可考虑预报时刻前后1 h和2 h发生的可能性,其他量级可考虑前后1 h。展开更多
