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2021年“7·20”郑州暴雨极端雨强对流尺度集合预报试验
1
作者
吴卓亨
陈静
+7 位作者
张涵斌
江源
刘昕
马雅楠
王秋萍
陈法敬
韩雨盟
吴筱雯
《大气科学》
CSCD
北大核心
2024年第6期2389-2404,共16页
2021年7月20日郑州市特大暴雨过程给人民的生命财产造成了巨大损失。然而,此次暴雨降水量极端性强,数值预报不确定性极大。为提高中国气象局(CMA)数值模式对此类暴雨极端雨强预报不确定性的描述能力,利用CMA自主研发的3 km水平分辨率的...
2021年7月20日郑州市特大暴雨过程给人民的生命财产造成了巨大损失。然而,此次暴雨降水量极端性强,数值预报不确定性极大。为提高中国气象局(CMA)数值模式对此类暴雨极端雨强预报不确定性的描述能力,利用CMA自主研发的3 km水平分辨率的对流尺度数值预报系统(China Meteorological Administration Mesoscale model,简称CMA-Meso),通过设计集合同化观测扰动方案与云分析雷达反射率滤波阈值调整方案,实现对常规观测资料和雷达反射率的微小扰动,构建对流尺度集合预报初始扰动场,开展集合预报试验,评估对流尺度集合预报的极端雨强预报不确定性特征,并与CMA全球集合预报和区域集合预报进行对比分析。结果表明:(1)基于3 km水平分辨率的对流尺度集合预报对此次极端降水的预报仍存在一定的落区偏差,但不同集合预报成员的极端雨强值具有较好的发散度,且个别成员预报的极端雨强值接近实况的624.1 mm,较好地代表了极端降水的预报不确定性。(2)通过对比CMA不同分辨率集合预报的极端雨强值、离散度及累积降水邻域分数技巧评分,发现极端雨强值及离散度与模式水平分辨率密切相关,分辨率越高,极端雨强概率预报技巧越高,表明对流尺度集合预报能够更好描述极端雨强预报的不确定性及其极端性。(3)同时扰动常规观测资料及雷达资料的对流尺度集合预报,能够在较短的预报时效内对模式水汽场及环流形势产生影响,促使降水集合预报离散度在较短的预报时效内增长起来,有效提升了极端雨强概率预报能力。总体而言,通过扰动常规观测资料和雷达资料的对流尺度集合预报有助于提高模式对极端雨强概率预报技巧。
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关键词
郑州极端暴雨
极端
雨强
对流尺度
集合预报
集合资料同化
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题名
2021年“7·20”郑州暴雨极端雨强对流尺度集合预报试验
1
作者
吴卓亨
陈静
张涵斌
江源
刘昕
马雅楠
王秋萍
陈法敬
韩雨盟
吴筱雯
机构
成都信息工程大学
中国气象局地球系统数值预报中心
中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室
北京城市气象研究院
中国气象局雄安大气边界层重点开放实验室
南京信息工程大学
出处
《大气科学》
CSCD
北大核心
2024年第6期2389-2404,共16页
基金
国家重点研发计划项目2021YFC3000902。
文摘
2021年7月20日郑州市特大暴雨过程给人民的生命财产造成了巨大损失。然而,此次暴雨降水量极端性强,数值预报不确定性极大。为提高中国气象局(CMA)数值模式对此类暴雨极端雨强预报不确定性的描述能力,利用CMA自主研发的3 km水平分辨率的对流尺度数值预报系统(China Meteorological Administration Mesoscale model,简称CMA-Meso),通过设计集合同化观测扰动方案与云分析雷达反射率滤波阈值调整方案,实现对常规观测资料和雷达反射率的微小扰动,构建对流尺度集合预报初始扰动场,开展集合预报试验,评估对流尺度集合预报的极端雨强预报不确定性特征,并与CMA全球集合预报和区域集合预报进行对比分析。结果表明:(1)基于3 km水平分辨率的对流尺度集合预报对此次极端降水的预报仍存在一定的落区偏差,但不同集合预报成员的极端雨强值具有较好的发散度,且个别成员预报的极端雨强值接近实况的624.1 mm,较好地代表了极端降水的预报不确定性。(2)通过对比CMA不同分辨率集合预报的极端雨强值、离散度及累积降水邻域分数技巧评分,发现极端雨强值及离散度与模式水平分辨率密切相关,分辨率越高,极端雨强概率预报技巧越高,表明对流尺度集合预报能够更好描述极端雨强预报的不确定性及其极端性。(3)同时扰动常规观测资料及雷达资料的对流尺度集合预报,能够在较短的预报时效内对模式水汽场及环流形势产生影响,促使降水集合预报离散度在较短的预报时效内增长起来,有效提升了极端雨强概率预报能力。总体而言,通过扰动常规观测资料和雷达资料的对流尺度集合预报有助于提高模式对极端雨强概率预报技巧。
关键词
郑州极端暴雨
极端
雨强
对流尺度
集合预报
集合资料同化
Keywords
Zhengzhou extreme rainstorm
Extreme rainfall intensity
Convection scale
Ensemble forecast
Ensemble data assimilation
分类号
P456.7 [天文地球—大气科学及气象学]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
2021年“7·20”郑州暴雨极端雨强对流尺度集合预报试验
吴卓亨
陈静
张涵斌
江源
刘昕
马雅楠
王秋萍
陈法敬
韩雨盟
吴筱雯
《大气科学》
CSCD
北大核心
2024
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