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多物理过程对流可分辨集合预报中不同方案在四川盆地东部降水预报效果评估 被引量:4
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作者 叶茂 吴钲 +2 位作者 高松 陈贵川 翟丹华 《气象》 CSCD 北大核心 2022年第7期840-855,共16页
利用四川盆地东部站点观测数据和对流可分辨集合预报系统模式数据,评估了该系统各成员及不同物理过程参数化方案在2017—2019年4—9月的降水预报效果。结果表明:概率匹配平均和集合平均相比于各个集合成员存在明显的预报优势。Kain-Frit... 利用四川盆地东部站点观测数据和对流可分辨集合预报系统模式数据,评估了该系统各成员及不同物理过程参数化方案在2017—2019年4—9月的降水预报效果。结果表明:概率匹配平均和集合平均相比于各个集合成员存在明显的预报优势。Kain-Fritsch(KF)和Betts-Miller-Janjic(BMJ)积云参数化方案的预报效果相对较好,Grell 3D ensemble(G3)方案在48 h之后的临界成功指数(critical success index,CSI)评分偏低。Thompson和Morrison微物理参数化方案对小雨量级降水的预报效果较好,WRF Single-Moment 6-class(WSM6)方案对中雨量级降水的预报效果较好,三种方案对大雨和暴雨量级降水的预报效果相当。Mellor-Yamada-Janjic(MYJ)和Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino(MYNN)边界层方案的CSI评分相对较高,Yonsei University(YSU)方案在48 h之后的预报评分较低,但YSU方案多和G3方案搭配使用,其评分偏低主要受G3方案影响。各参数化方案均能把握四川盆地东部的降水分布特征,但对华蓥山、武陵山和大娄山的降水存在高估,对渝中至渝东北的降水存在低估。四川盆地东部的降水预报对积云参数化方案最为敏感。将一个成员的G3方案调整为KF方案后,降水预报评分显著提升,且集合离散度有所增加,概率预报技巧得到提高。 展开更多
关键词 对流可分辨集合预报 物理过程参数化方案 四川盆地东部 降水检验
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