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Heavy Rainfall Ensemble Prediction:Initial Condition Perturbation vs Multi-Physics Perturbation 被引量:6
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作者 陈静 薛纪善 《Acta meteorologica Sinica》 SCIE 2009年第1期53-67,共15页
Mesoscale ensemble is an encouraging technology for improving the accuracy of heavy rainfall predictions. Occurrences of heavy rainfall are closely related to convective instability and topography. In mid-latitudes, p... Mesoscale ensemble is an encouraging technology for improving the accuracy of heavy rainfall predictions. Occurrences of heavy rainfall are closely related to convective instability and topography. In mid-latitudes, perturbed initial fields for medium-range weather forecasts are often configured to focus on the baroclinic instability rather than the convective instability. Thus, alternative approaches to generate initial perturba- tions need to be developed to accommodate the uncertainty of the convective instability. In this paper, an initial condition perturbation approach to mesoscale heavy rainfall ensemble prediction, named as Different Physics Mode Method (DPMM), is presented in detail. Based on the PSU/NCAR mesoscale model MM5, an ensemble prediction experiment on a typical heavy rainfall event in South China is carried out by using the DPMM, and the structure of the initial condition perturbation is analyzed. Further, the DPMM ensem- ble prediction is compared with a multi-physics ensemble prediction, and the results show that the initial perturbation fields from the DPMM have a reasonable mesoscale circulation structure and could reflect the prediction uncertainty in the sensitive regions of convective instability. An evaluation of the DPMM ini- tial condition perturbation indicates that the DPMM method produces better ensemble members than the multi-physics perturbation method, and can significantly improve the precipitation forecast than the control non-ensemble run. 展开更多
关键词 heavy rainfall ensemble prediction initial condition perturbation multi-physics perturbation
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“21.7”河南暴雨的集合敏感性分析
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作者 赵志宇 张进 +1 位作者 雷荔傈 张熠 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期181-193,共13页
河南郑州“21.7”特大暴雨是中国近年来发生的一场严重气象灾害,对此暴雨事件的数值预报模式表现出较大的不确定性,对暴雨落区和降水强度的预测均存在偏差.目前,“21.7”河南暴雨的形成机理已经得到广泛研究,但针对其集合敏感性分析的... 河南郑州“21.7”特大暴雨是中国近年来发生的一场严重气象灾害,对此暴雨事件的数值预报模式表现出较大的不确定性,对暴雨落区和降水强度的预测均存在偏差.目前,“21.7”河南暴雨的形成机理已经得到广泛研究,但针对其集合敏感性分析的研究却十分有限.集合敏感性分析是一种利用集合预报来估计模式预报对初始场敏感性的方法,可诊断极端天气过程的影响因子、对数值模式集合预报不确定性进行分析等.因此,针对“21.7”河南暴雨个例,利用WRFARW模式,结合集合初始条件与多物理过程以及物理过程扰动等方法,构建不同的区域模式集合预报.利用集合敏感性分析方法开展“21.7”河南暴雨的可预报性和影响该暴雨的因子分析.结果表明,“21.7”河南暴雨对初始条件的温度场、湿度场、风场和位势高度场扰动具有敏感性,增强郑州地区的气旋性环流、改变郑州上空的气温、降低郑州地区的气压、增强台风“烟花”的强度可以使此次暴雨的降水强度增强.本研究能够增进对“21.7”河南暴雨成因的理解,并改进集合预报. 展开更多
关键词 集合敏感性分析 集合预报 初始条件 河南暴雨
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暴雨数值预报若干关键技术发展的回顾与思考
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作者 张立凤 《暴雨灾害》 2024年第3期243-254,共12页
暴雨是导致洪涝灾害的重要天气,也是发生在我国的最主要自然灾害之一。随着高分辨率数值模式的发展,数值预报已成为暴雨预报的主要手段,然而数值预报的精度依赖于大气运动方程组的完备性、初始状态的准确性、物理过程的合理性以及计算... 暴雨是导致洪涝灾害的重要天气,也是发生在我国的最主要自然灾害之一。随着高分辨率数值模式的发展,数值预报已成为暴雨预报的主要手段,然而数值预报的精度依赖于大气运动方程组的完备性、初始状态的准确性、物理过程的合理性以及计算方法的稳定性。由于大气是非线性的混沌系统,这些方面微小的误差均会产生预报结果的很大不确定性。因此,提升暴雨数值预报水平与资料同化、物理过程参数化和集合预报等技术和方法的发展密切相关,特别是产生降水的云微物理过程参数化方案在数值模式中的作用很重要。此外,为改进和完善数值模式,预报结果的评估方法研究也是暴雨数值预报技术研究不可缺少的重要内容。本文主要回顾了暴雨数值预报若干关键技术的发展,重点介绍了四维集合变分同化方法、云微物理参数化方案、集合预报模式扰动的后向动能散射方法,并提出了基于动能谱分析的模式结果评估方法,最后凝练出了这几个方面未来研究的方向。 展开更多
关键词 暴雨 数值预报 资料同化 微物理过程 集合预报
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初始场对暴雨数值预报的影响及集合预报试验 被引量:15
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作者 张立凤 罗雨 《气象科学》 CSCD 北大核心 2010年第5期650-656,共7页
以2003年7月3日至4日发生在淮河流域的暴雨过程为例,利用AREM模式,分析了初始场对暴雨预报的影响,提出了暴雨预报中初始场不确定性包含的两层含义,一是被常规观测遗漏的中小尺度信息误差;另一个则是随着环流变化造成的信息误差的不确定... 以2003年7月3日至4日发生在淮河流域的暴雨过程为例,利用AREM模式,分析了初始场对暴雨预报的影响,提出了暴雨预报中初始场不确定性包含的两层含义,一是被常规观测遗漏的中小尺度信息误差;另一个则是随着环流变化造成的信息误差的不确定性。并针对着初始场的不确定性,设计了一种初值集合预报的方法,它包含了经典的集合预报方法MCF、LAF、BGM的思想。用这种方法进行了集合预报试验,结果表明:集合平均预报的预报技巧高于24 h控制预报,集合预报还可给出降水概率预报、离散度等产品为暴雨可预报性的评估提供参考。 展开更多
关键词 暴雨 初始场 数值预报 集合预报
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