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基于ECMWF细网格、GRAPES的短时强降水潜势预报和检验 被引量：8
1
作者 吴迎旭 孟莹莹 +4 位作者 周一 赵柠 李兴权 刘松涛 吴岩 《沙漠与绿洲气象》 2021年第5期30-40,共11页
利用2016—2018年6—8月ECMWF细网格、GRAPES_GRAPES(简称GRAPES)、黑龙江省822个自动站资料研究黑龙江省6—8月短时强降水(一般短时强降水和极端短时强降水)的预报方法和各影响因子指标与它们之间的融合。采用双线插值法或临近格点法... 利用2016—2018年6—8月ECMWF细网格、GRAPES_GRAPES(简称GRAPES)、黑龙江省822个自动站资料研究黑龙江省6—8月短时强降水(一般短时强降水和极端短时强降水)的预报方法和各影响因子指标与它们之间的融合。采用双线插值法或临近格点法、分位数法、配料法、排除法、多重分析法等形成以水汽、不稳定、抬升为框架的客观预报方法。研究发现,强降水的环境背景不仅受限于各物理因子阈值,还与它们之间融合密切相关。各因子间存在一定旬差异和日较差,与水汽相关的各阈值夜间大于白天,热力不稳定性白天高于夜间。6月中上旬与水汽含量相关的各因子阈值小于其它时段。从检验结果看,由于强降水的突发性、局地性和研究方法以及模式本身的特征,预报的空报率非常大,漏报率较低,TS评分最低且随着强降水分布密度的降低而降低。一般性强降水检验中,两种模式点对点检验的TS评分为0.015左右,14和40 km为半径的点对面检验中TS评分约0.03和0.08。极端强降水检验中,两种模式点对点检验TS评分约0.004,14和40 km点对面检验TS约0.007和0.02。7月由于强降水分布密度相对较大,检验效果也相对较好。一般性强降水检验TS评分EC细网格高于GRAPES_GRAPES,而极端强降水检验TS评分刚好相反。 展开更多
关键词 短时强降水 ECMWF细网格 grapes_grapes 潜势预报 检验
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