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题名基于集合预报的中国极端强降水预报方法研究
被引量：55
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作者
刘琳
陈静
程龙
林春泽
吴志鹏
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机构
武汉暴雨研究所
成都信息工程学院
中国气象局数值预报中心
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出处
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期853-866,共14页
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基金
国家自然科学基金项目(41075035)
科技部国家科技支撑计划(2009BAC51B00)
+1 种基金
国家973项目(2012CB417204)
中国气象局公益性行业科研专项(GYHY200906007)
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文摘
极端强降水天气属于小概率事件,其发生具有很多不确定的因素,预报难度很大。根据Anderson-Darling检验原理研究基于集合预报资料的极端强降水天气预报方法,利用2007—2010年中国T213集合预报资料和2001—2010年6—8月中国降水观测资料,分析观测与集合预报累积概率密度分布函数的特征,建立基于集合预报与模式历史预报累积概率密度分布函数连续差异的数学模型——极端降水天气预报指数(EPFI),并对2011年7月中国极端强降水天气进行预报试验。结果表明,极端降水天气预报指数可以充分利用集合降水累积概率密度分布的尾端信息,为极端强降水提供科学合理的预报,基于中国气象局(CMA)T213集合预报的极端降水天气预报指数可提前3—7 d发出极端强降水预警信号,随着预报时效的延长,预报技巧逐渐降低。研究还表明,模式气候累积概率分布的合理性将直接影响极端强降水天气识别能力。
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关键词
极端强降水
集合预报
极端降水天气预报指数
模式气候累积概率
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Keywords
Extremely heavy precipitation, Ensemble forecast, Extreme precipitation forecast index, Model climatic cumulative distribution function
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分类号
P456.7
[天文地球—大气科学及气象学]
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题名异常分析在长江中下游暴雨分析和预报中的应用
被引量：5
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作者
王坤
张树民
李敏
陈铁
丁爱萍
顾沛澍
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机构
江苏省南通市气象局
江苏省海门市气象局
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第7期2546-2553,共8页
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基金
“北极阁”开放研究基金(BJG201705)
江苏省气象局预报员专项基金(JSYBY201608)。
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文摘
极端天气事件极易造成严重的气象灾害,对人类的生命财产和国民经济建设及国防建设等造成严重损害。使用欧洲中心(ECMWF)的ERA5再分析资料,选择对极端天气有分析和预报有效的原始异常度(RA)和标准化异常度(NA)对南通地区2016年7月11日极端强降水过程进行分析和预报。研究表明,相比于常用的原值场,RA和NA等异常场对分析和预报该次强降水过程更有优势。日常业务中常用的原值场,很难明显给出对极端降水有较好指示意义的预报指标,相比之下,RA和NA这种异常场,可以给出更为有效的极端降水预报指标。这表明,极端降水事件与气象要素的异常部分直接相关。极端降水的落区与位势高度RA和NA的负异常中心接近,湿度的RA和NA正异常出现的时段和位置也与降水出现的时段和位置有较好的相关性,降水强度与湿度和位势高度的RA和NA的异常强度也有一定关系。综合分析不同高度和位置位势高度和湿度的RA和NA,对分析和预报潜在极端天气的落区、强度和出现时段有重要帮助。使用ECMWF的模式预报资料,通过分析不同时效对该次过程的降水和850 hPa位势高度的预报结果,相比于对降水本身的预报,模式对850 hPa位势高度NA场的预报更为稳健,更有利于预报员该次极端降水事件的把握。
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关键词
极端降水
异常分析
标准化异常
极端降水预报
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Keywords
extreme precipitation
anomaly analysis
standardized anomalies
extreme precipitation forecast
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分类号
P458.1
[天文地球—大气科学及气象学]
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