针对2021年7月发生在内蒙古地区的一次显著性大暴雨过程,开展了一组对流尺度集合预报(Convection-Allowing Ensemble Prediction,CAEP)试验,以评估其对强降水过程的预报能力,并与欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium range...针对2021年7月发生在内蒙古地区的一次显著性大暴雨过程,开展了一组对流尺度集合预报(Convection-Allowing Ensemble Prediction,CAEP)试验,以评估其对强降水过程的预报能力,并与欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium range Weather Forecasts,ECMWF)全球集合预报、美国国家环境预报中心全球集合预报(National Centers for Environmental Prediction Global Ensemble Prediction System,NCEP-GEFS)以及中国气象局区域集合预报(China Meteorological Administration Regional Ensemble Prediction System,CMA-REPS)进行对比分析。结果表明,全球集合预报的集合平均对强降水中心的强度预报偏弱,其中ECMWF对强降水中心位置预报较准确;CMA-REPS和CAEP预报的降水强度与实况接近,但存在一定位置偏差;NCEP-GEFS在降水中心及强度的预报中均表现较差。概率匹配集合平均可有效改善集合平均的降水强度预报,TS评分较传统集合平均明显提高,其中ECMWF和CAEP的提升最为显著。CAEP在单站降水量级及其发展趋势的预报中优于全球及区域集合预报。客观检验结果显示,ECMWF、CMA-REPS和CAEP集合成员对25 mm·(6 h)^(-1)降水具有一定预报能力,而NCEP-GEFS表现较差;对于60 mm·(6 h)^(-1)降水,CAEP集合成员的TS评分最高,概率预报的Brier评分最低且可辨识度最高,表明CAEP在内蒙古地区强降水过程的预报中具有显著优势。展开更多
文摘针对2021年7月发生在内蒙古地区的一次显著性大暴雨过程,开展了一组对流尺度集合预报(Convection-Allowing Ensemble Prediction,CAEP)试验,以评估其对强降水过程的预报能力,并与欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium range Weather Forecasts,ECMWF)全球集合预报、美国国家环境预报中心全球集合预报(National Centers for Environmental Prediction Global Ensemble Prediction System,NCEP-GEFS)以及中国气象局区域集合预报(China Meteorological Administration Regional Ensemble Prediction System,CMA-REPS)进行对比分析。结果表明,全球集合预报的集合平均对强降水中心的强度预报偏弱,其中ECMWF对强降水中心位置预报较准确;CMA-REPS和CAEP预报的降水强度与实况接近,但存在一定位置偏差;NCEP-GEFS在降水中心及强度的预报中均表现较差。概率匹配集合平均可有效改善集合平均的降水强度预报,TS评分较传统集合平均明显提高,其中ECMWF和CAEP的提升最为显著。CAEP在单站降水量级及其发展趋势的预报中优于全球及区域集合预报。客观检验结果显示,ECMWF、CMA-REPS和CAEP集合成员对25 mm·(6 h)^(-1)降水具有一定预报能力,而NCEP-GEFS表现较差;对于60 mm·(6 h)^(-1)降水,CAEP集合成员的TS评分最高,概率预报的Brier评分最低且可辨识度最高,表明CAEP在内蒙古地区强降水过程的预报中具有显著优势。
