利用基于WRF模式(Weather Research and Forecasting model)的逐半小时快速更新预报系统,对2020年8月13—14日鲁南一次区域持续性特大暴雨过程进行逐小时同化和逐半小时同化敏感性试验,以探讨高频资料同化应用问题,其中,逐半小时同化敏...利用基于WRF模式(Weather Research and Forecasting model)的逐半小时快速更新预报系统,对2020年8月13—14日鲁南一次区域持续性特大暴雨过程进行逐小时同化和逐半小时同化敏感性试验,以探讨高频资料同化应用问题,其中,逐半小时同化敏感性试验方案包括在半点同时同化地面自动气象站(AWS)观测资料和飞机报(AMDAR)资料及分别“拒绝”其中一种同化资料共三种方案。结果发现:半点同时同化AWS资料和AMDAR资料的试验对此次持续性暴雨24 h累计降水和短时强降水预报较逐时同化试验有显著改进作用,说明提高同化频次以提高高频资料的利用率对数值预报有正效果;在半点增加高频资料同化过程中,同时同化AWS资料和AMDAR资料的试验,均比“拒绝”其中一种同化资料的试验准确;“拒绝”同化AMDAR资料的试验比“拒绝”同化AWS资料的试验预报效果差,说明半小时同化试验中AMDAR资料同化起到了更为重要的作用;快速更新循环同化对初始场的改善是一个逐步调整的过程,不同同化资料和频次的试验对分析场的影响各有不同,同时同化AWS资料和AMDAR资料的半小时同化试验初始场与实况最接近;不同同化方案地面要素场高温高湿区相对辐合线的位置不同和高空冷暖空气强弱及配置不同,造成飑线系统的运动方向不同,是导致各试验区域持续性降水落区存在较大差异的主要原因;而飑线系统位置的差异导致其与西南暖湿气流中的新生系统结合程度不同,造成了未来降水强弱的差异。展开更多
基于GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)模式的GRAPES_RAFS(Rapid Analysisand Forecast System)系统是一个向前的间歇性同化分析的分析系统,能将多种高时空分辨率的观测资料充分利用起来,同时也是一个不...基于GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)模式的GRAPES_RAFS(Rapid Analysisand Forecast System)系统是一个向前的间歇性同化分析的分析系统,能将多种高时空分辨率的观测资料充分利用起来,同时也是一个不断更新数值预报产品的中尺度数值预报系统。本文从该系统的结构、流程所涉及的各技术环节进行阐述,通过与业务GRAPES_MESO的预报效果对比分析对该系统的短时临近预报能力以及影响该系统短临预报性能的关键技术进行研究。研究结果表明:利用我国新一代数值预报系统GRAPES模式及GRAPES_3Dvar建立的全国稠密资料快速更新同化分析预报系统(GRAPES_RAFS系统)具有一定短时临近预报能力。同化系统的背景误差协方差准确描述、模式系统动力框架及物理过程精确度的提高能有效提高该系统的预报能力,而局地稠密资料的合理使用是该系统提供高质量预报的另一个关键技术,在资料相对稀少的情况下,该系统的短临预报性能面临严重挑战。展开更多
文摘利用基于WRF模式(Weather Research and Forecasting model)的逐半小时快速更新预报系统,对2020年8月13—14日鲁南一次区域持续性特大暴雨过程进行逐小时同化和逐半小时同化敏感性试验,以探讨高频资料同化应用问题,其中,逐半小时同化敏感性试验方案包括在半点同时同化地面自动气象站(AWS)观测资料和飞机报(AMDAR)资料及分别“拒绝”其中一种同化资料共三种方案。结果发现:半点同时同化AWS资料和AMDAR资料的试验对此次持续性暴雨24 h累计降水和短时强降水预报较逐时同化试验有显著改进作用,说明提高同化频次以提高高频资料的利用率对数值预报有正效果;在半点增加高频资料同化过程中,同时同化AWS资料和AMDAR资料的试验,均比“拒绝”其中一种同化资料的试验准确;“拒绝”同化AMDAR资料的试验比“拒绝”同化AWS资料的试验预报效果差,说明半小时同化试验中AMDAR资料同化起到了更为重要的作用;快速更新循环同化对初始场的改善是一个逐步调整的过程,不同同化资料和频次的试验对分析场的影响各有不同,同时同化AWS资料和AMDAR资料的半小时同化试验初始场与实况最接近;不同同化方案地面要素场高温高湿区相对辐合线的位置不同和高空冷暖空气强弱及配置不同,造成飑线系统的运动方向不同,是导致各试验区域持续性降水落区存在较大差异的主要原因;而飑线系统位置的差异导致其与西南暖湿气流中的新生系统结合程度不同,造成了未来降水强弱的差异。
文摘基于GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction System)模式的GRAPES_RAFS(Rapid Analysisand Forecast System)系统是一个向前的间歇性同化分析的分析系统,能将多种高时空分辨率的观测资料充分利用起来,同时也是一个不断更新数值预报产品的中尺度数值预报系统。本文从该系统的结构、流程所涉及的各技术环节进行阐述,通过与业务GRAPES_MESO的预报效果对比分析对该系统的短时临近预报能力以及影响该系统短临预报性能的关键技术进行研究。研究结果表明:利用我国新一代数值预报系统GRAPES模式及GRAPES_3Dvar建立的全国稠密资料快速更新同化分析预报系统(GRAPES_RAFS系统)具有一定短时临近预报能力。同化系统的背景误差协方差准确描述、模式系统动力框架及物理过程精确度的提高能有效提高该系统的预报能力,而局地稠密资料的合理使用是该系统提供高质量预报的另一个关键技术,在资料相对稀少的情况下,该系统的短临预报性能面临严重挑战。
