基于災(zāi)害天氣短時臨近系統(tǒng)（SWAN）的定量降水預(yù)報（QPF）產(chǎn)品進行0～2 h QPF外推試驗研究。利用貴州省地面自動站數(shù)據(jù)、SWAN輸出的1 h-QPF產(chǎn)品、SWAN 1 h定量降水估測（QPE）產(chǎn)品進行融合訂正外推。選取2018年3次典型暴雨個例進行試驗,采用融合訂正技術(shù),利用相似離度算法對降水強度位相進行調(diào)整,Weibull分布算法對降水極值分布進行訂正,改進后的交叉相關(guān)法（COTREC）進行降水外推預(yù)報。通過主客觀檢驗對比,初步說明基于Weibull分布算法的降水極值訂正對降水極值分布有很好的模擬效果。融合訂正外推的貴州省短時臨近定量降水預(yù)報產(chǎn)品（GZ_NPF）在>5 mm以上量級降水的TS檢驗中評分更高。GZ_NPF的空報率明顯降低,但空報率降低的代價是漏報率相對提高。GZ_NPF總的相對誤差減小,格點總降水量與實況總降水量更為接近。試驗說明新的融合訂正外推算法提高了0～2 h短時臨近降水的預(yù)報能力。 

【文章來源】：沙漠與綠洲氣象. 2020,14(05)

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

2018年6月19日20時（BT）中尺度分析

圖5為2018年6月22日00—02時（UTC）主觀檢驗對比分析圖。主觀檢驗對比6月21日20時—6月22日20時（BT)24 h內(nèi)逐小時的降水?dāng)?shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)跟“6·20”個例一樣，GZ＿NPF數(shù)據(jù)在強度上明顯優(yōu)于SWAN＿QPF數(shù)據(jù)。SWAN＿QPF在大雨以上量級強度嚴重偏弱，無法反映真實的降水情況。GZ＿NPF落區(qū)位置則有70%～80%優(yōu)于SWAN＿QPF。從24 h的降水?dāng)?shù)據(jù)中選取兩個時刻作代表展示。選取時刻相似離度算法并未對降水的落區(qū)有明顯的調(diào)整，說明原始QPF落區(qū)跟DZ＿QPE吻合度很高時相似離度算法不會過度調(diào)整降水落區(qū)。對比圖5a和圖5c發(fā)現(xiàn)小雨量級的降水邊界兩者跟填色DZ＿QPE底圖均能較好地重合。但是對>5 mm的降水落區(qū)圖5a大部分比圖5c能更好地跟DZ＿QPE吻合�？陀^檢驗分級檢驗TS評分也說明這一情況，GZ＿NPF在>5 mm和>10 mm的降水量級檢驗中TS評分值相比SWAN＿QPF的TS評分值平均提升48%。22日01—02時（UTC）主觀檢驗發(fā)現(xiàn)降水落區(qū)圖5d比圖5b對降水邊界描述略優(yōu)，這有可能是因為在降水識別時有意弱化了弱降水。降水中心大值區(qū)則是利用Weibull分布訂正外推后的圖5b與圖5d更接近實況，降水大值中心與DZ＿QPE的偏差在5 mm以內(nèi)。圖4 2018年6月21日20時（BT）中尺度分析

圖3 2018年6月20日01—02時及02—03時（UTC)DZ＿QPE、SWAN＿QPF、01時起報訂正后GZ＿NPF以及外推1 h GZ＿NPF對比2.3“9·26”秋季暴雨個例外推試驗

【參考文獻】：
期刊論文
[1]寧夏0～2 h分鐘級格點降水預(yù)報檢驗分析[J]. 王勇,潘娜,楊銀.  寧夏工程技術(shù). 2019(04)
[2]強降水和冰雹對流許可尺度集合預(yù)報個例試驗[J]. 孫敏,戴建華.  氣象. 2019(11)
[3]臨近預(yù)報的兩種高時空分辨率定量降水預(yù)報融合算法的對比試驗[J]. 程叢蘭,陳敏,陳明軒,高峰,宋林燁,秦睿,楊璐,王勇.  氣象學(xué)報. 2019(04)
[4]ECMWF高分辨率模式降水預(yù)報能力評估與誤差分析[J]. 曹越,趙琳娜,鞏遠發(fā),許東蓓,高迎娟.  暴雨災(zāi)害. 2019(03)
[5]ECMWF集合預(yù)報統(tǒng)計量產(chǎn)品在重慶降水預(yù)報中的檢驗與分析[J]. 龐玥,王歡,夏蘩,羅娟.  沙漠與綠洲氣象. 2019(03)
[6]基于SWAN雷達拼圖產(chǎn)品在暴雨過程中的對流云降水識別及效果檢驗[J]. 張勇,吳勝剛,張亞萍,劉伯駿,龍美希,鄒倩.  氣象. 2019(02)
[7]定量測量降水量的回波結(jié)構(gòu)自適應(yīng)算法研究[J]. 魏鳴,宋羽軒,張蕾.  大氣科學(xué)學(xué)報. 2018(05)
[8]2014—2016年數(shù)值降水預(yù)報在天津的檢驗評估[J]. 王萬筠,殷海濤,趙敬紅,竇策偉.  氣象科技. 2018(04)
[9]短時強降水監(jiān)測和預(yù)警技術(shù)及其在山區(qū)的應(yīng)用[J]. 周北平,杜愛軍,茍尚,杜宇飛.  氣象科技. 2018(03)
[10]基于概率匹配的西南區(qū)域模式定量降水訂正試驗[J]. 曹萍萍,肖遞祥,徐棟夫,王佳津,范江琳,劉瑩,馮良敏,康嵐,馮漢中.  氣象科技. 2018(01)



本文編號：3446858