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GRAPES-GEPS对西太平洋副热带高压和南亚高压的集合预报评估与集合方法研究 被引量:5
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作者 高丽 任鹏飞 +2 位作者 周放 郑嘉雯 任宏利 《地球科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期715-730,共16页
西太平洋副热带高压和南亚高压对东亚区域天气气候影响显著,运用数值模式集合系统提升其预报准确率对我国天气预报意义重大。采用国家级气象业务规范指标,系统地评估了中国气象局数值预报中心自主研发的GRAPES全球集合预报业务模式系统... 西太平洋副热带高压和南亚高压对东亚区域天气气候影响显著,运用数值模式集合系统提升其预报准确率对我国天气预报意义重大。采用国家级气象业务规范指标,系统地评估了中国气象局数值预报中心自主研发的GRAPES全球集合预报业务模式系统对2019年西太平洋副热带高压和南亚高压的集合预报技巧,并考察了不同集合方法对预报效果的影响,从而为东亚天气特别是极端事件的预报提供参考。结果显示,GRAPES全球集合预报系统对西太平洋副热带高压脊线的预报技巧最高,强度和面积次之,表现为偏弱的估计,西伸脊点的预报效果相对较差,表现为较观测偏东;对南亚高压强度和中心纬度指数的预报技巧较高,而对中心经度指数预报技巧相对较低。采用最大(小)值法可以有效降低该模式对西太平洋副热带高压强度和面积(西伸脊点)指数的预报偏差。而在南亚高压预报中,集合平均法比最值法具有略高技巧。对于极端性预报,最大值法较集合平均法可以显著提升对西太平洋副热带高压和南亚高压指数极端情形的预报性能,这从个例分析中也得到证实。从而表明集合最值法比平均法可能更适用于该模式的极端事件预报,应在业务应用中加以重视。 展开更多
关键词 grapes-geps 西太平洋副热带高压 南亚高压 集合平均法 最数法
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GRAPES-GEPS全球集合预报系统湿奇异向量的时空尺度敏感性研究 被引量:2
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作者 王静 刘娟娟 +2 位作者 王斌 陈静 刘永柱 《大气科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期874-888,共15页
湿奇异向量(Moist Singular Vectors,简称MSVs)是包含了湿物理切线性过程计算得到的奇异向量。研究MSVs对最优化时间间隔(optimization time interval,简称OTI)及模式水平分辨率的敏感性对提高集合预报效果至关重要。本文基于中国气象... 湿奇异向量(Moist Singular Vectors,简称MSVs)是包含了湿物理切线性过程计算得到的奇异向量。研究MSVs对最优化时间间隔(optimization time interval,简称OTI)及模式水平分辨率的敏感性对提高集合预报效果至关重要。本文基于中国气象局数值预报中心自主研发的全球/区域同化和预报系统(Global/Regional Assimilation and Prediction System,简称GRAPES)——全球集合预报系统(Global ensemble prediction system,简称GEPS)业务版本研究了4组不同时空尺度(不同OTI和水平分辨率)下的MSVs,从能量模、能量谱、空间剖面等方面分析热带外MSVs特征,并从等压面变量评分、降水评分、降水概率预报等方面评估不同初值的集合预报效果。结果表明:提高MSVs水平分辨率可使其扰动具有较大的增长率,缩短OTI后MSVs能量向上传播的趋势更明显,并可以在中尺度范围产生较大SVs扰动。不同OTI下初始MSVs相似性较低,结构差异较大。从集合预报的结果来看,OTI为24 h试验的集合扰动能量增长较大,集合离散度在预报的0~96 h有明显提升,特别是2 m温度,且近地面要素的outlier评分也有明显改进。进一步分析发现,提高水平分辨率和缩短OTI的MSVs能够提高降水概率预报,而降水评分显示,同一水平分辨率下,OTI越短评分越好,但是提高MSVs的水平分辨率并不一定会提升小雨到中雨量级的降水评分。 展开更多
关键词 湿奇异向量 最优时间间隔 集合预报 grapes-geps全球集合预报系统
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GRAPES-GEPS K-均值集合预报产品开发及应用 被引量:5
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作者 齐倩倩 佟华 陈静 《气象科技》 2021年第4期542-551,共10页
基于GRAPES全球集合预报系统(GRAPES-GEPS)及2020年2月13-16日的全国寒潮天气过程,开发出一类新的集合预报产品—K-均值聚类产品。采用爬山法确定最佳聚类数量,并采用K-均值聚类算法对集合样本进行分类。结果表明,该方法的500hPa位势高... 基于GRAPES全球集合预报系统(GRAPES-GEPS)及2020年2月13-16日的全国寒潮天气过程,开发出一类新的集合预报产品—K-均值聚类产品。采用爬山法确定最佳聚类数量,并采用K-均值聚类算法对集合样本进行分类。结果表明,该方法的500hPa位势高度场所有类别的聚类产品均呈现出中高纬Ω形的环流形势及低压系统后部冷平流的走向,发生概率最高的聚类产品最能反映实况中环流形势的分布。对于850hPa温度场,其聚类产品均呈现出全国温度从北到南呈带状逐渐增加的空间分布特征,发生概率最高的第一类聚类产品与实况最为接近。对于10m风速聚类产品,在较大风速处,集合样本离散度较大,不同类别的风速大小差异显著;发生概率较高的第一类聚类产品,其对天津及周边地区10m风速的分布及强度描述均较准确,并能提供有价值的预报信息。K-均值聚类能有效地实现集合预报样本信息的浓缩,该产品可为预报员判断某一时次的天气预报提供直观指导。 展开更多
关键词 K-均值聚类法 聚类产品 grapes-geps 位势高度 温度 风速
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Application and Characteristic Analysis of the Moist Singular Vector in GRAPES-GEPS 被引量:3
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作者 Jing WANG Bin WANG +3 位作者 Juanjuan LIU Yongzhu LIU Jing CHEN Zhenhua HUO 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2020年第11期1164-1178,共15页
The singular vector(SV)initial perturbation method can capture the fastest-growing initial perturbation in a tangent linear model(TLM).Based on the global tangent linear and adjoint model of GRAPES-GEPS(Global/Regiona... The singular vector(SV)initial perturbation method can capture the fastest-growing initial perturbation in a tangent linear model(TLM).Based on the global tangent linear and adjoint model of GRAPES-GEPS(Global/Regional Assimilation and Prediction System-Global Ensemble Prediction System),some experiments were carried out to analyze the structure of the moist SVs from the perspectives of the energy norm,energy spectrum,and vertical structure.The conclusions are as follows:The evolution of the SVs is synchronous with that of the atmospheric circulation,which is flowdependent.The moist and dry SVs are located in unstable regions at mid-to-high latitudes,but the moist SVs are wider,can contain more small-and medium-scale information,and have more energy than the dry SVs.From the energy spectrum analysis,the energy growth caused by the moist SVs is reflected in the relatively small-scale weather system.In addition,moist SVs can generate perturbations associated with large-scale condensation and precipitation,which is not true for dry SVs.For the ensemble forecasts,the average anomaly correlation coefficient of large-scale circulation is better for the forecast based on moist SVs in the Northern Hemisphere,and the low-level variables forecasted by the moist SVs are also improved,especially in the first 72 h.In addition,the moist SVs respond better to short-term precipitation according to statistical precipitation scores based on 10 cases.The inclusion of the large-scale condensation process in the calculation of SVs can improve the short-term weather prediction effectively. 展开更多
关键词 moist singular vector grapes-geps adjoint model ensemble prediction
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