基于CMA-TYM和SCMOC的嫩江流域暴雨检验

选取2021年嫩江流域9个暴雨日,利用降水融合产品,采用CRA空间检验,对区域台风数值预报系统(CMATYM)和国家级智能网格指导预报(SCMOC)20:00起报的24 h降水预报产品进行检验。结果表明:CMA-TYM和SCMOC预报的最大降水量位置均偏西、偏北,CMA-TYM和SCMOC预报的降水落区均偏西,但前者偏北,后者略偏南,SCMOC预报优于CMA-TYM。误差分析表明:CMA-TYM和SCMOC预报的暴雨落区最大降水量和平均降水量比实况偏小,格点数、面积较实况偏大,但整体上,CMA-TYM预报更接近实况。CRA空间检验显示,CMA-TYM预报的降水强度和落区形态、SCMOC预报的降水落区位置和形态较接近实况,具有一定指示意义。

CMA-TYM混合En3DVar方案的设计和初步试验

基于CMA-TYM的3DVar系统,发展了利用扩展控制变量引入流依赖背景误差协方差(集合扰动成员统计表达)的混合En3DVar同化方案。测试显示,单点台风中心气压数据同化会引起风场非对称增量形成,以及导致传统3DVar方案认为不相关的湿度增量出现。台风个例试验表明,混合En3DVar方案能提取台风内零散观测资料信息,并按实际台风动力特征和分布区域向四周传播,从而影响分析场中台风涡旋强度、结构。同时,与3DVar方案相比,混合En3DVar方案对提高台风路径、强度预报效果明显。