采用PSU/NCAR等共同研制的新一代细网格WRF(Weather Research and Forecasting)中尺度数值模式,对2006年6月6—7日福建地区出现的一次特大暴雨过程进行了数值模拟,并利用模式输出的高分辨率动力协调资料进行了初步诊断分析。结果表明,...采用PSU/NCAR等共同研制的新一代细网格WRF(Weather Research and Forecasting)中尺度数值模式,对2006年6月6—7日福建地区出现的一次特大暴雨过程进行了数值模拟,并利用模式输出的高分辨率动力协调资料进行了初步诊断分析。结果表明,中尺度低涡是本次暴雨过程的主要影响系统之一,低涡的时空演变特征与暴雨中心的移动和雨强的变化相一致。暴雨中心的强上升运动及低层辐合、高层辐散的配置有利于中尺度对流系统的发生发展,高低空急流耦合是此次强降雨爆发的重要机制。暴雨区域850hPaθse场呈现典型的"Ω"型,高湿能条件的维持,保证了强降雨过程的能量供给,是强降雨持续的重要条件。暴雨中心位于最大垂直速度中心附近,暴雨区两侧存在垂直的次级环流,对流层中低层负湿位涡区、高层正湿位涡区的配置有利于造成较强烈的中尺度上升运动。展开更多
针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在的双重惩罚导致评分过低,没有考虑到中国暴雨可预报性时、空分布不均,不便于对比分析不同区域暴雨预报能力差异等问题,为了发展基于可预报性的新型暴雨预报评分方法,在综合分析影响预报...针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在的双重惩罚导致评分过低,没有考虑到中国暴雨可预报性时、空分布不均,不便于对比分析不同区域暴雨预报能力差异等问题,为了发展基于可预报性的新型暴雨预报评分方法,在综合分析影响预报员暴雨预报信心的主要因素(暴雨气候统计特征、天气影响系统运动尺度特征及数值模式预报能力等)基础上,利用2008—2016年4—10月中国国家气象信息中心5 km×5 km分辨率的多源降水融合格点分析资料、站点降水观测资料和中国国家级业务区域模式降水预报资料以及扩展空间暴雨样本统计方法,构建了一种新型的中国暴雨可预报性综合指数(Synthetic Predictability Index of Heavy Rainfall,以下简称SPI)数学模型,以定量描述中国各区域的暴雨可预报性特征。SPI数学模型由暴雨气候频率、暴雨面积比率和模式暴雨预报成功指数(Threat Score,TS)3个分量组成,计算了2008—2016年4—10月SPI的3个分量及其时、空变化特征。分析结果显示:暴雨面积比率对SPI的时间和空间变化影响最大,两者偏相关系数大于0.9;其次是暴雨气候频率的影响,两者偏相关系数值为0.8左右;第三是模式暴雨预报TS评分的影响,两者的偏相关系数为0.7左右。分析还发现,SPI大值区随季节而变化,空间分布不均匀:4—5月,可预报性大值区主要分布在华南地区;6—7月,主要分布在江淮流域; 7月中旬至8月,大值中心从江淮北部移到华北和东北地区;9月,副热带高压南撤,大值中心也相应南撤。展开更多
文摘采用PSU/NCAR等共同研制的新一代细网格WRF(Weather Research and Forecasting)中尺度数值模式,对2006年6月6—7日福建地区出现的一次特大暴雨过程进行了数值模拟,并利用模式输出的高分辨率动力协调资料进行了初步诊断分析。结果表明,中尺度低涡是本次暴雨过程的主要影响系统之一,低涡的时空演变特征与暴雨中心的移动和雨强的变化相一致。暴雨中心的强上升运动及低层辐合、高层辐散的配置有利于中尺度对流系统的发生发展,高低空急流耦合是此次强降雨爆发的重要机制。暴雨区域850hPaθse场呈现典型的"Ω"型,高湿能条件的维持,保证了强降雨过程的能量供给,是强降雨持续的重要条件。暴雨中心位于最大垂直速度中心附近,暴雨区两侧存在垂直的次级环流,对流层中低层负湿位涡区、高层正湿位涡区的配置有利于造成较强烈的中尺度上升运动。
文摘针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在的双重惩罚导致评分过低,没有考虑到中国暴雨可预报性时、空分布不均,不便于对比分析不同区域暴雨预报能力差异等问题,为了发展基于可预报性的新型暴雨预报评分方法,在综合分析影响预报员暴雨预报信心的主要因素(暴雨气候统计特征、天气影响系统运动尺度特征及数值模式预报能力等)基础上,利用2008—2016年4—10月中国国家气象信息中心5 km×5 km分辨率的多源降水融合格点分析资料、站点降水观测资料和中国国家级业务区域模式降水预报资料以及扩展空间暴雨样本统计方法,构建了一种新型的中国暴雨可预报性综合指数(Synthetic Predictability Index of Heavy Rainfall,以下简称SPI)数学模型,以定量描述中国各区域的暴雨可预报性特征。SPI数学模型由暴雨气候频率、暴雨面积比率和模式暴雨预报成功指数(Threat Score,TS)3个分量组成,计算了2008—2016年4—10月SPI的3个分量及其时、空变化特征。分析结果显示:暴雨面积比率对SPI的时间和空间变化影响最大,两者偏相关系数大于0.9;其次是暴雨气候频率的影响,两者偏相关系数值为0.8左右;第三是模式暴雨预报TS评分的影响,两者的偏相关系数为0.7左右。分析还发现,SPI大值区随季节而变化,空间分布不均匀:4—5月,可预报性大值区主要分布在华南地区;6—7月,主要分布在江淮流域; 7月中旬至8月,大值中心从江淮北部移到华北和东北地区;9月,副热带高压南撤,大值中心也相应南撤。
