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利用中尺度模式MM5的部分产品,采用二元法,对2003年6月29~30日淮河流域上游暴雨天气过程中的条件性对称不稳定(CSI)进行了诊断分析,结果表明此次过程中CSI区出现在对流层中上层,CSI区与对流稳定性大气层结条件下的强降水天气有很好的对应关系;利用MM5输出产品对物理量进行诊断分析,能够较好地解释局地强降水出现的物理机制. 相似文献
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简要介绍陕西省雷电灾害天气诊断分析业务系统的主要特征、系统结构、模式参数化方案、模式输出数据解读技术和方法、模式产品发布等,重点介绍MM5V3业务化模式的建立和配置、RIP4在模式输出数据解读中的应用以及基于B/S结构的模式产品发布系统. 相似文献
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2003-06-29暴雨过程条件性对称不稳定分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用中尺度模式MM5的部分产品,采用二元法,对2003年6月29-30日淮河流域上游暴雨天气过程中的条件性对称不稳定(CSI)进行了诊断分析,结果表明:此次过程中CSI区出现在对流层中上层,CSI区与对流稳定性大气层结条件下的强降水天气有很好的对应关系;利用MM5输出产品对物理量进行诊断分析,能够较好地解释局地强降水出现的物理机制。 相似文献
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数值预报产品动力释用预报系统的研制 总被引:2,自引:0,他引:2
选用一种无需数值预报历史资料且物理意义十分明确的动力释用方法,应用MM5中尺度数值模式输出产品,预报降水的天气落区及强度,建立大连地区暴雨和大暴雨的数值预报产品动力释用预报平台。 相似文献
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分别以GRAPES和MM5为核心建立中尺度数值预报业务系统,并对2006年6~8月温度和降水预报产品业务应用效果进行严格的检验。结果表明:GRAPES和MM5对黑龙江省都具有较强的预报能力,温度预报两者相当,24h降水预报GRAPES总体好于MM5,48h降水预报MM5总体好于GRAPES。两个中尺度数值预报业务系统的产品,对实现精细化预报有重要的作用,可以作为加工预报产品的基础。 相似文献
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介绍了MM5V3模式系统概况,说明了在微机上运行该系统所需的硬件及软件环境;给出pgf 90 Fortran编译器及NCAR Graphics图形处理软件包的获取及安装方法;着重介绍了MM5V3模式系统的安装和运行要点;简要说明了MM5V3模式输出结果在Vis5D系统下进行显示的方法。 相似文献
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2001年4月8日宁夏强沙尘暴天气中尺度系统分析 总被引:12,自引:4,他引:12
对2001年4月8日宁夏出现的一次强沙尘暴过程进行了天气背景及中尺度天气学分析。根据不同地区出现大风的时间差异,讨论了地形对冷锋和沙尘暴运动的影响;利用非静力平衡中尺度数值预报模式MM5的导出量,通过宁夏精细化预报物理量分析子系统,计算、分析了这次过程中Q矢量、锋生函数及总温度的变化特征。结果表明:MM5数值模式输出产品与本次沙尘暴过程天气实况有较好的对应关系及预报指示意义。 相似文献
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云南滑坡泥石流灾害精细化气象预警系统 总被引:3,自引:2,他引:1
通过开展低纬高原地区MM5 V3不同参数化方案降水模拟试验,建立了基于SGI O350小型机的MM5中尺度数值模式业务系统.使降水预报输出产品时间分辨率小于等于60 min、水平距离分辨率小于等于10 km;对雷达、卫星降水反演资料与气象站及加密雨量站的实测资料用权重法集成为精细化实况降水场;基于滑坡泥石流灾害发生的天气气候背景和不同地质地貌条件下滑坡泥石流与降水的关系研究,采用PP-ES模式,建立了以时间分辨率为12 h、水平距离分辨率为30 km的滑坡泥石流灾害气象等级预报产品为主要内容的云南省精细化滑坡泥石流灾害气象监测预警系统. 相似文献
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利用非静力中尺度数值模式MM5V36对2004年7月21日广西柳江流域致洪暴雨过程进行数值模拟并对几种数值预报产品进行分析,结果表明,MM5V36模式对这次过程具有较强的模拟能力,数值预报产品能为防汛抗洪决策服务提供有力的参考依据. 相似文献
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通过对MM5数值预报产品的释用,将MOS统计方法应用到短时要素预报中,综合利用MM5数值预报产品、自动站实况数据和雷达数据等资料,建立降水和温度的4 h预报模型;降水作为不连续变量,将其通过建立降水可能函数的方法转化为连续变量,利用统计预报方法,可以达到定量预报的目的。通过对4140个时次的样本进行检验。结果表明:MOS预报结果较MM5直接输出结果整体有所改进,当数值模式误差较大时,统计方法显示出一定的优势;降水预报检验结果显示,TS评分为65%,预报正确率PC为91%。降水明显的样本(3 h雨量>5 mm)平均误差在8 mm以内,弱降水样本(3 h雨量<3 mm)平均误差在1 mm以内,预报方程对非雨日样本的整体预报效果较好,优于MM5模式预报,预报正确率高达98%,但对流性降水仍是预报难点;对于温度预报,20-08时段误差较小、平均在1.0℃以内,而11-17时、误差平均在1.5℃左右,但经过误差的季节订正,可以控制在1.0℃左右。 相似文献