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1.
GRAPES_GFS全球中期预报系统的研发和业务化   总被引:10,自引:6,他引:4  
该文回顾了中国气象局全球中期数值天气预报系统GRAPES_GFS的研发历程,重点介绍了近年来在GRAPES_GFS研发过程中的重要进展,概要阐述了这些进展对GRAPES_GFS业务:化的贡献。动力框架方面的改进主要包括位温垂直平流的算法、极区滤波方案、标量平流方案、垂直速度衰减(damping)算法、提高模式分辨率等,改善了模式框架的稳定性、计算精度以及质量守恒性。物理过程方面的改进主要包括RRTMG辐射方案、CoLM陆面过程方案、积云对流、边界层过程、双参数云物理方案,以及物理过程的调用计算等,全面提升了模式物理过程的预报能力。全球三维变分同化方面,研发了模式空间三维变分(3DVar)系统、资料质量控制和偏差订正技术、卫星资料同化方面的相关技术等。同时,对目前GRAPES_GFS2.0的预报能力进行了评估,总体来说,该系统各项预报指标全面超越GRAPES_GFS1.0,与T639相比等压面要素预报在对流层也有明显优势,降水、2 m温度等预报也优势明显。  相似文献   
2.
Traditional precipitation skill scores are affected by the well-known“double penalty”problem caused by the slight spatial or temporal mismatches between forecasts and observations. The fuzzy (neighborhood) method has been proposed for deterministic simulations and shown some ability to solve this problem. The increasing resolution of ensemble forecasts of precipitation means that they now have similar problems as deterministic forecasts. We developed an ensemble precipitation verification skill score, i.e., the Spatial Continuous Ranked Probability Score (SCRPS), and used it to extend spatial verification from deterministic into ensemble forecasts. The SCRPS is a spatial technique based on the Continuous Ranked Probability Score (CRPS) and the fuzzy method. A fast binomial random variation generator was used to obtain random indexes based on the climatological mean observed frequency, which were then used in the reference score to calculate the skill score of the SCRPS. The verification results obtained using daily forecast products from the ECMWF ensemble forecasts and quantitative precipitation estimation products from the OPERA datasets during June-August 2018 shows that the spatial score is not affected by the number of ensemble forecast members and that a consistent assessment can be obtained. The score can reflect the performance of ensemble forecasts in modeling precipitation and thus can be widely used.  相似文献   
3.
利用NCAR CAM3.1模式及NCEP/NCAR(version 1)再分析资料计算了几种现实大气热源分布情况,讨论了亚洲各地区和南半球上空冬季1月大气冷(热)源对东亚冬季风环流系统和印度冬季风环流系统形成的影响.结果表明:(1)冬季1月东亚地区和澳大利亚上空大气冷(热)源与东亚冬季风环流关系密切,南半球澳大利亚附近的非绝热加热可以激发出澳大利亚北部的热低压系统,东亚大陆东部的大气冷源可以使东亚大陆低空出现冷高压,基本上模拟出东亚季风系统冬季主要环流成员;(2)亚洲地区西部及其对应的南半球印度洋非绝热加热与印度冬季风环流关系密切,同样对东亚冬季风也有一定的影响,特别是亚洲大陆西部副热带地区的非绝热加热可以加强冬季南海的越赤道气流并能调整阿留申低压的位置.  相似文献   
4.
赵滨  张平 《黄渤海海洋》2000,18(3):14-19
利用一个二维正压浅海模型与大小区嵌套式的计算格式,对埕北海域及其附近连续20a的风暴潮进行了数值模拟,并获得了与实测值较为一致的结果。在此基础上对该海区的风暴潮极值增水做出了多年一遇的长期预测。  相似文献   
5.
6.
赵滨  张博 《大气科学学报》2018,41(5):657-667
利用模式三维预报变量,结合地面要素预报产品,采用2 m温度三维插值方法进行地形订正,以确保预报与观测三维空间上的一致性,在地形订正基础上,利用历史月均预报误差作为参考误差,剔除模式系统性误差,获取具备日变化特征的预报产品。基于陕西地区复杂地形条件下的典型观测站点,利用2016年8月28日48 h预报个例进行对比分析发现,三维插值方法有效改善了地形差异引起的评估误导问题,但无法改进模式预报的日变化趋势,进一步采用系统性误差订正后,日变化特征明显改善,特别是前24 h预报效果体现出与实况良好的一致性及更佳的预报技巧。通过2016年夏季统计评估表明,误差订正后的2 m温度预报产品有效改善了周期性误差振荡,均方根误差稳定在2 K左右,显示出明显的改进优势。  相似文献   
7.
模式地形与实况站点地形高度间固有差异严重影响了2 m温度检验评估精度,传统二维插值方法仅满足预报要素与实况观测间经纬度二维空间上的一致性,而忽略了垂直方向的一致性问题,使得检验评估中预报与观测不在同一三维空间上进行检验,从而引起严重的评估误导.利用模式三维预报变量,结合近地面要素预报产品,建立新的近地面要素三维插值方法,以确保预报与观测在三维空间上保持一致性.利用2013年7月整月24 h预报产品与观测的对比分析发现,新插值方法有效地改进了由于地形误差引起的评估误导问题,在不同地形高度条件下均保持了较为一致的误差分布趋势,显示其评估结论不受地形因素影响,具有更好的实际应用价值.进一步关注新插值方法在复杂地形区不同模拟分辨率条件下的评估改进效果,采用GRAPES区域预报模式(GRAPES-MESO4.0)针对2012年7月个例,对青藏高原复杂地形区进行了不同分辨率(45、15、5和2 km)条件下的60 h模拟敏感分析,结果表明新插值方法在高分辨率条件下(2 km)依然显示出明显的改进优势.  相似文献   
8.
预报检验重点关注预报与观测间的综合统计特征用以探讨模式预报性能,而统计显著性检验方法是衡量评估结论的重要指标,是判断预报效果改进与否的有效手段.当前诸多重要检验指标如降水技巧评分等由于不满足正态分布特征均难以采用简单的计算方式获得置信区间以衡量检验指标的误差特征,因此难以正确判断通过统计检验所获得的评估差异是真实反映模式预报效果差异或是由检验样本的不确定性所造成.蒙特卡罗方法可通过样本重构获取正态分布的统计样本从而有效地解决这一问题.采用2015年8月的T639模式及GRAPES全球预报模式24 h降水预报产品,使用中国区域2400站日降水资料作为实况,重点研究蒙特卡罗方法在统计显著性检验中的应用特征,分析不同蒙特卡罗重构次数对检验结果的收敛性.结果表明10 000次蒙特卡罗重构后统计指标可满足正态分布,而通过显著性检验分析后可明显区分预报系统间降水评分差异的统计特征.  相似文献   
9.
渤海埕北海域风暴潮多年一遇极值增水的数值计算   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用一个二维正压浅海模型和大小区嵌套式的计算格式,对埕北海域及其附近连续20a的风暴潮进行了数值模拟,并获得了与实测值较为一致的结果.在此基础上对该海区的风暴潮极值增水做出了多年一遇的长期预测.  相似文献   
10.
万子为  孙思远  赵滨  陈起英 《气象》2024,50(1):33-47
为分析CMA-MESO模式对2021年7月19—21日河南特大暴雨的预报性能,除了常规观测资料,还利用雷达和卫星非常规观测资料,对模拟回波和云产品开展传统和新型空间检验,以揭示对流风暴和中尺度对流系统(MCS,基于卫星红外通道)的模式预报偏差细节,并从降水形成的水汽、动力、触发和维持机制等角度分析模式误差产生的原因。结果表明:模式能较好预报雨带形态、弱回波持续时间以及主要降水发生前期和后期MCS的面积和强度演变趋势;模式偏差主要体现在低估了降水强度且未报出郑州站极端小时降水,错报主雨带小时降水演变,严重低估了对流风暴和强对流风暴的持续时间,未能报出午后MCS面积陡增的变化趋势且MCS位置预报偏西、偏北;模式降水偏差的原因主要在于水汽的模拟,模式水汽垂直分布不合理,对台风烟花和查帕卡的水汽输送均偏弱,而水汽输送不足的根源是低空急流偏弱和超低空急流脉动不足。另外,模式未能在郑州站附近预报出稳定少动的地面中尺度辐合线,加之大气层结不稳定度不足和对流不稳定能量偏低,使得对流发展不够旺盛,最终导致降水预报不足。  相似文献   
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