千米尺度分辨率下GRAPES-Meso4.0模式定量降水预报性能评估

应用覆盖中国东南部的3 km分辨率GRAPES-Meso4.0模式（GRAPES-Meso4.0_3 km）2015年夏季实时预报试验结果、同区域1600多个中国国家地面气象观测站每日08：00-08：00 BT的24 h累积降水量和逐时降水量观测资料,从降水累积量、降水频率、降水强度、日循环特征等多个角度,对千米尺度分辨率下GRAPES-Meso4.0模式的降水预报性能进行细致评估,并与同版本10 km分辨率业务模式（GRAPES-Meso4.0_10 km）同期结果在相同区域进行类同对比分析和讨论。结果表明：（1） GRAPES-Meso4.0_3 km很好地捕捉到了2015年夏季观测的日均降水量和降水频率的大小及地域分布特征,其一般性降水（中雨及以下）频率平均低于实况约3个百分点,强降水（大雨及以上量级）频率与实况近乎吻合,纠正了GRAPES-Meso4.0_10 km在这两方面存在的显著预报正偏差,均方根误差（RMSE）减小了40%-50%;（2） GRAPES-Meso4.0_3 km在降水强度预报上的优势主要表现为：对降水强度的地域分布细致特征和对短时强降水（雨强 ≥ 10 mm/h）的频数和分布等把握比较准确,但对强降水（一般性降水）的强度预报偏强（偏弱）;（3） GRAPES-Meso4.0_3 km小时降水量和降水频率的日循环预报可反映出研究区域观测的双峰总体特征以及雨量和频率在日循环中的紧密联系,明显优于GRAPES-Meso4.0_10 km的表现,尽管下午（16时,北京时）峰的预报还存在偏弱现象;（4）模式分辨率提高到千米尺度和模式显式描述云和降水过程,是GRAPES-Meso4.0_3 km降水预报性能较GRAPES-Meso4.0_10 km提高的关键原因,模式初值差异也是不可忽视的影响因素。     

上海地区两次强对流天气过程灾害成因及预警研究

对2014年8月24日和9月1日上海地区两次强对流灾害天气过程的环流背景、动力条件及水汽条件、不稳定层结、多普勒雷达观测等方面进行了对比分析,研究两次强对流过程的成因,并对强对流天气进行了预报预警。结果表明:上海地区8·24过程和9·01过程均发生在副热带高压边缘,均有明显的低空急流输送,两次强对流过程预报的开始时间均较实况偏早。8·24过程为槽前型强对流过程,冷锋前飑线和中尺度阵风锋造成强雷电天气。9·01过程为低涡东移型强对流过程,造成了暴雨天气。槽前型强对流过程高层为强辐散,低层为强辐合,有利于强雷暴的产生;低涡东移型强对流过程湿层深厚,降水时间长有利于产生暴雨。垂直风切变趋势预报对雷暴维持和加强具有较好的指示作用。槽前型强对流过程伴随强垂直切变配合,产生区域性强雷暴;低涡东移型强对流过程垂直切变较弱,产生区域性对流暴雨。槽前型对流系统影响时间短,需重点分析地面中小尺度低压辐合区的发展,低涡东移型强对流过程的降水起始时间与暖区对流性降水有关。     

豫北一次局地雹暴天气的预警特征和触发机制

利用常规气象观测、多普勒雷达、卫星资料和区域自动站观测资料及NCEP再分析资料,对2011年6月11日豫北局地强对流天气的预报预警特征和触发机制进行分析。结果表明：局地强对流天气是在东北冷涡背景下产生的,高低层中尺度影响系统(槽、切变线、大风速轴)交汇处右侧是强对流发生潜势区。局地强对流天气发生前,CAPE较大,0-6 km垂直风切变达到中等偏强,有利于超级单体的形成和发展。高空冷平流南侵、低层暖平流北上,有利于大气对流不稳定度进一步加大。中-β尺度强对流云团在东北冷涡槽底后部形成,其发展演变对局地强对流天气预报预警有参考意义。强对流回波经历了细胞状、带状发展期和块状减弱期。回波带南侧形成的超级单体造成了局地强风雹天气,冰雹发生时伴有“三体散射”现象。冷空气和地面辐合线是强对流天气的主要触发机制;地面辐合线对强对流天气还有提示作用。     

一次南方大暴雨过程的数值模拟及其误差的敏感性诊断分析

选用0．18度（约20km）分辨率中尺度大气非静力模式GARPES-Meso对2005年5月31日-6月1日发生在湖南省的大暴雨过程进行了数值模拟和敏感性试验，并用探空、地面加密实况资料和客观分析场资料等对模拟结果进行细致的误差分析和诊断研究。结果表明：此次暴雨过程发生的大尺度环流背景、尤其是500hPa环流形势及其变化过程的模拟与实况非常接近；模式对暴雨过程累积降水总分布特征、大降水的主要落区等的模拟能力亦较强。从天气过程的角度看，模式可以对降水短期预报提供有较好参考和指导价值的可用数值产品。当然，本次暴雨过程细节特征的模拟还存在着一定偏差，如：模拟降水出现过早、降水峰值模拟偏弱、低层风速模拟偏大、高空急流核风速模拟偏小等。诊断分析显示，引起这些模拟误差的原因并不相同。模拟降水出现过早，主要是由模式初值误差引起，而非模式本身原因。处于暴雨区的初始低层风场偏差，在有利的环流条件下，积分前几个小时内不断增长并向对流层低层的上部扩展，引起模式低层风场和水汽发生异常辐合，进而激发出模式降水。而模拟降水峰值显著偏弱的可能原因，一是暴雨发生前高空急流核细节特征的模拟出现偏差，影响了高空强辐散与低层强辐合的垂直耦合，导致暴雨区高空辐散和垂直运动的模拟呈现出一种明显偏弱的连锁反应；二是模式次网格尺度和网格尺度降水方案的协调性不够，对流调整和对流对格点尺度温湿场的反馈似乎还不够有效，影响了模式格点尺度产生凝结至雨的温湿条件，进而影响显式降水方案作用的发挥。上述两方面因素的不断相互作用，对模拟降水构成一种负反馈影响。最终导致模拟降水峰值显著偏弱。要提升中尺度模式定量降水预报能力，还需特别关注模式物理过程的描述和提高模式降水物理过程方案之间的协调性。     

基于FY-2D的新疆强对流云的识别

利用2007-2013年新疆的十场强对流天气过程以及与之相应的FY-2D静止气象卫星数据,分析了强对流云红外一通道、红外二通道、水汽通道及通道差的光谱特征,提取强对流云团样本点,采用统计方法确定判识指标的阈值范围,构建多通道多阈值判识方法。利用三场天气过程的地面实测降水资料分别验证了单时次和整场天气过程强对流云判识的准确性,结果表明：单时次强对流云的识别区域与发生降雨台站一致的准确率为83%;在整个天气过程中,强对流频次分布与降水实况吻合度较高,说明随着对流云团的移动和发展,判识区域与地面降水区域保持一致,验证了判识方法有效,阈值选取合理,可以为监测暴雨天气系统的发生、发展提供支持。     

基于FY-2D的新疆区域强对流云识别

利用2007—2013年新疆的10场强对流天气过程以及与之相应的FY-2D静止气象卫星数据,分析了强对流云红外一通道、红外二通道、水汽通道及通道差的光谱特征,提取强对流云团样本点,采用统计方法确定判识指标的阈值范围,构建多通道多阈值判识方法。利用三场天气过程的地面实测降水资料分别验证了单时次和整场天气过程强对流云判识的准确性,结果表明:单时次强对流云的识别区域与发生降雨台站一致的准确率为83%;在整个天气过程中,强对流频次分布与降水实况吻合度较高,说明随着对流云团的移动和发展,判识区域与地面降水区域保持一致,验证了判识方法有效,阈值选取合理。     

利用TRMM卫星资料对青藏高原地区强对流天气特征分析

利用热带测雨卫星TRMM(Tropical Rainfall Measure Mission)多种探测结果,结合NCEP再分析资料,研究了发生在青藏高原地区的一次强对流天气特征,综合分析了高原地区对流云特殊的水平、垂直结构特征。结果表明:(1)该强对流降水系统由几个孤立、零散的块状降水云团组成,以深厚弱对流降水为主,微波亮温的低值区也呈孤立、零散的块状分布,并且整个对流系统的云顶高度一致偏高,深厚强对流降水的雨谱主要集中在1～20mm.h-1的范围内,90%以上的深厚弱对流降水样本数和降水量都集中在0～5mm.h-1范围内,在垂直方向上呈被"挤压"状态。除云冰粒子集中在6～18km高度外,可降冰、可降水和云水粒子都集中在低层8km以下,冰雹天气表现为可降冰粒子在低层含量偏高。(2)高原地区强对流天气的特征与其他地方的不同,表现为雨强较小,比平原地区明显偏弱,且对流云降雨样本在不同降雨率范围内分布不均匀,降水云团雨顶高度也远低于平原地区的对流云,地表降水率大值区与微波辐射亮温低值区呈不完全对称分布,潜热释放呈单峰型。(3)高原地区强对流系统发生时,垂直上升运动在400hPa达到最大,水汽主要集中在400hPa高度以下的范围内。     

GRAPES_GZ 3 km模式对2019年海南岛暖季非台风降水预报的时空检验

利用基于目标诊断的空间检验方法(MODE)和时空检验方法(MTD)评估了华南3 km高分辨率区域数值模式(GRAPES_GZ3 km)对2019年海南岛暖季非台降水预报性能, 结果显示: (1)模式24 h累积降水预报的空间分布范围偏大、降水强度偏强; (2)模式逐小时降水预报的平均质心总体偏西和偏北, 降水出现时间总体偏早1~3 h, 结束时间总体偏晚2~4 h, 降水持续时间偏长; 预报的降水目标数量偏多, 与实况一致均存在着主峰和次峰形态的昼夜分布特征, 但预报的昼间主峰出现时间比实况偏早2 h; 预报的短时强降水出现频次总体偏多。相对于传统的预报和观测点对点检验评估方法, MODE和MTD方法具有捕捉模式预报偏差特征的优势。      

云分析方法对浙江省一次强对流天气数值模拟的应用初探

基于云分析方法,利用WRF-ARW模式设计一套快速更新循环同化方案,对2019年3月21至22日发生在浙江省的一次强对流天气过程进行模拟研究。通过设计两组对比试验,对云分析同化雷达反射率效果进行诊断分析。在控制试验中,模拟降水落区和降水量与实况差别较大,而采用云分析方法同化雷达反射率（CA-DA）的模拟试验中,降水模拟效果相对较好,雨带明显东移,强度与实况接近。初步结果表明,利用云分析同化雷达反射率因子可以改进模式初始场的风、温度、水汽场以及水凝物等信息,进而缩短模式spin-up时间,提高降水落区及强度的预报。     

2010年7～8月四川三次大暴雨过程区域数值模式能力评估

本文对2010年7月14~19日、7月22~24日、8月17~19日四川出现的3次区域性大暴雨过程,比较分析了成都区域中心及国家气象中心运行的GRAPES模式降水预报情况以及中、高层环流形势,通过天气学检验得出以下结论:(1) G-SC模式预报降水范围偏小、强度偏弱,强降水中心存在较大偏差;G-BJ模式能预报出降水的主要落区,但降水强度偏弱,虚假强水中心偏多;(2) GRAPES模式对青藏高原东侧天气系统的预报能力偏弱,G-BJ对大尺度环流系统的预报能力优于G-SC模式;(3)九龙站和名山站单站探空廓线图显示G-SC模式在对流层高层温度和风速不随高度变化,对流层底层比湿较实况偏小,因此,温度场、风场以及湿度场强度及分布都有待改善;(4)成都区域中心运行的GRAPES模式在初值、高度场强度、近地面温度等方面都具有很大的改进空间,这需要在资料同化、边界层方案、地形处理等方面做工作。      

一种定量降水预报误差检验技术及其应用

面向对象检验技术是定量降水预报误差分析方法之一,通过对某一降水过程进行分离,实现对其落区、量级等预报误差的定量化分析。基于面向对象的检验方法和天气系统识别技术,本文利用实况观测资料、ECMWF全球数值模式产品,以2012年汛期西南地区5个典型强降水天气过程作为检验对象,对其降水及天气尺度影响系统1～10 d模式预报误差进行了定量化分析。分析表明:在中短期时效内,模式均对西南地区雨带位置预报偏北、偏西,中期时效内偏差更显著,雨带主轴上70%以上的点预报较实况偏北在2°以内,偏西约3°以内;预报的大雨及以上量级降水量较实况偏弱;模式1～2 d预报的极值分布与实况较为接近,随着预报时效延长,预报的极值较实况明显偏小;模式预报的小雨及以下量级的降水范围较实况偏大,对大雨以上量级的降水范围较实况明显偏小。对于四川盆地而言,预报的切变线较零场偏西0.5°～3°。低空急流预报偏西0.5°～1.5°;低空急流强度预报偏差具有季节差异。     

天气系统预报效果的量化检验方法及应用

对中国天气过程进行了分类,并介绍了一种针对模式对于降水及各种天气系统预报效果的天气学检验方法,将此方法应用于AREM模式对2007年降水个例预报及2005—2007年汛期天气过程的批量预报检验,得出结论如下:(1)此天气学检验方法能够对各类天气系统及降水进行有效的检验,(2)对于中国典型高空槽类降水,AREM模式总体上对高空槽预报较为稳定、强度接近实况,对降水预报稳定性相对较差、强度偏弱,槽预报的较好(差)与降水预报的较好(差)不完全对应,(3)对于梅雨锋类降水,AREM模式对副高预报总体偏西、偏北、偏强,对高空槽、降水预报均总体偏弱,副高预报的较好(差)对应降水预报的较好(差)。     

广西3次不同类型强对流天气对比分析

利用常规、非常规观测及NCEP再分析资料,对广西1次高空触发强对流(简称高架强对流)及2次地面触发强对流(简称地面强对流)天气过程进行诊断对比分析。结果表明:高架强对流云系TBB值高,造成小冰雹,而地面强对流云系TBB值低且梯度大,冷中心达200 K,产生大冰雹、局地龙卷等;大冰雹回波具有高悬强回波、弱回波区、中气旋、三体散射及高的VIL;由弓形回波造成的强降水、雷暴大风,其发生前强回波质心迅速下降;超级单体风暴造成的局地龙卷,其回波具有中气旋、弱回波区及强组合切变,0~3 km垂直风切变在强风暴减弱消失前1 h左右明显减弱;"120227"、"130323"、"130417"3次强对流发生在高空急流轴右侧辐散区、中低层急流汇合处,具有强的环境风垂直切变及上干下湿特征,且抬升触发系统分别为近垂直分布的中高层、整层、中低层辐合系统(槽、切变、锋面或辐合线);"130323"地面过程造成的强对流灾害天气最强,其层结不稳定性及抬升运动也最强。     

基于GRAPES-MESO模式的非静力三维变分同化方案性能分析

利用国家气象中心中尺度业务模式GRAPES-MESO V3.0,以2009年6 8月为例,用T213模式12h预报场为大尺度模式背景场,进行了非静力GRAPES-3DVAR系统同化(3DVAR试验)与不同化(CNTL试验)探空资料的两组数值试验,并对降水、高度、温度、风场和相对湿度场进行了统计检验和典型个例分析,探讨了非静力三维变分同化系统的性能.结果表明:(1)除700 hPa相对湿度场外,3DVAR试验850,700和500 hPa初始温、压、湿和风场均方根误差均比CNTL试验有所增加,其中3DVAR试验对500 hPa初始温、压和风场的负贡献最为显著.随着预报时间延长,3DVAR试验对500 hPa风场预报的负贡献较为明显;(2)对整个模式积分区域平均状况而言,3DVAR试验对模式0～24 h和12～36 h降水预报中大多数降水量级的TS评分都小于CNTL试验;(3)CNTL试验对小雨、中雨的预报范围比较适中,对大雨、暴雨及大暴雨的预报范围均小于实况,且随着降水量级的增大,预报范围较实况偏小的程度加剧;3DVAR试验则对各量级降水范围预报偏小的程度均大于CNTL试验,特别是中雨以上强度的降水;(4)CNTL试验较3DVAR试验能更好地模拟雨带的分布、演变特征和降水强度的变化;(5)CNTL试验较好地再现了长江中下游、华南、华北、东北、西南地区东部和华东平均降水率的逐日演变及峰值、谷值模拟,但强度普遍偏弱;3DVAR试验模拟的各区域日平均降水率的演变趋势与CNTL试验类似,但强度弱于CNTL试验,因而其与实况的差异进一步加大;(6)两个试验与观测均有较好的一致性,CNTL试验的一致性略好于3DVAR试验;对＜1.5 mm·d-1的降水,两个试验都倾向于过多地预报了降水量;对＞1.5 mm·d-1的降水,两个试验预报的都偏弱;对1.5 mm·d-1以下的降水,两个试验的预报水平相当;对1.5 mm·d-1以上的降水,CNTL试验的预报优于3DVAR试验;(7)对2009年6-8月逐日降水预报结果进行了考察,整体而言,CNTL试验能较好地预报出逐日雨带的位置,强度也与实况基本接近,对西风带低槽、台风、低涡、切变线和局地降水都有较好的表现.3DVAR试验对逐日雨带的预报大致与CNTL试验类似,但预报的降水强度普遍弱于CNTL试验.     

AREM初值敏感性试验及误差分析

本文基于区域暴雨数值预报模式AREM,对2008年7月四川地区的整月天气过程进行数值模拟试验,分别采用台站常规报文资料、T213预报场资料和以T213资料为背景场,融合常规报文资料3种初值,发现得到的模拟结果差异很大,其中以台站常规资料为初值模拟的降水最接近实况。和台站资料相比,T213预报场资料在四川盆地中西部中低层大气的湿度偏大,温度偏高,风场偏强,而位势高度偏低,直接导致了模拟的降水偏强。这些初值的差异随着积分时间逐渐变小,通过对比逐时降水发生发展过程,发现降水的差异与湿度的调整最为吻合,初值中各个量场对模拟结果都有一定的影响,其中水汽场的影响最为显著,位势高度场的影响最弱。通过比较不同时次初值的模拟结果还发现,0000UTC时刻大气系统相对稳定,故以此为初值模拟的降水比从1200UTC时刻开始模拟的降水更合理。模式模拟的前24h降水比后24h降水的效果更好,一方面说明临近预报的准确度更可靠,另一方面也反映积分前期模式对初值的响应相当敏感。      

数值模式对2016年1月世纪寒潮过程的预报能力检验

对比检验了ECMWF和T639对2016年1月23—24日强寒潮天气过程的中期预报能力,表明ECMWF和T639 216h时效500hPa高度场的预报能刻画出西高东低的环流形势,ECMWF预报比实况偏晚,高低压中心比实况偏弱,T639预报比实况偏快,低压中心值比实况偏强,96h时效的高度场预报均基本接近实况。ECMWF 168h时效850hPa冷中心强度、气温梯度与实况相等,冷中心比实况偏东5个经度,T639 144h时效气温梯度比实况偏小,冷中心比实况偏东5个经度,48h时效的预报均与实况非常接近,等温线重合度很高。ECMWF 192h时效的海平面气压场冷高压中心位置及中心强度与实况一致,只是1060hPa及以上的区域比实况偏小。T639 192h时效的海平面气压场冷高压中心比实况偏南7个纬度,中心强度比实况偏强2.5 hPa,等压线走向及梯度与实况类似。24h内短期时效对比检验T639、ECMWF、山东WRF确定性预报（EnWRF）、WRF集合不同分位数的最低气温、最大风力和降水预报可知,WRF集合最小值预报最低气温评分最高,WRF集合较大值对大风力的预报准确率最高,Japan模式对降水落区预报较好,EnWRF很好地预报了较强降水区域,T639和ECMWF细网格对2mm降雪量预报效果较好。     

基于多模式2015年江西省汛期区域性暴雨的检验

利用24 h降水实况资料和高空实况形势场资料、ECMWF模式形势场预报资料及ECMWF、JMA、T639模式降水预报资料,对2015年江西省汛期(4月上旬至7月上旬)区域性暴雨的时空分布特征进行分析,并对2015年江西省汛期区域性暴雨的影响系统和降水预报结果进行了短期主观检验,对比分析了ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省区域性暴雨系统预报的效果。结果表明:ECMWF模式对江西省汛期暴雨天气系统的调整和演变具有一定的预报能力,如对副热带高压和西南急流的预报;但随着预报时效增加,预报误差增大。ECMWF模式预报的48 h和72 h副热带高压强度较实况明显偏弱,预报的副热带高压西脊点位置偏东,随着季节转变预报的副热带高压强度明显偏弱,其中24 h预报的准确率较高。ECMWF模式对高空槽的预报基本准确;ECMWF模式对切变线移动的总体预报效果较好,72 h预报的切变线移动偏慢;ECMWF模式对700 hPa西南急流强度的预报易偏弱,对850 hPa和925 hPa西南急流的预报易偏强;ECMWF模式预报的急流轴位置多数偏北;ECMWF模式对低层比湿的预报较实况偏强。随着预报时效临近,ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省汛期区域性暴雨的预报具有较强的调整能力;JMA模式预报的暴雨与实况最接近,表现出对雨带分布具有较强的预报性能,但对降水量级预报偏弱;ECMWF模式对降水强度的预报性能较好,预报的降水分布总体偏北;T639模式预报的主雨带范围较实况偏大,3个模式均存在对暴雨以上量级降水漏报的问题。     

基于多模式2015年江西省汛期区域性暴雨的检验

利用24 h降水实况资料和高空实况形势场资料、ECMWF模式形势场预报资料及ECMWF、JMA、T639模式降水预报资料,对2015年江西省汛期(4月上旬至7月上旬)区域性暴雨的时空分布特征进行分析,并对2015年江西省汛期区域性暴雨的影响系统和降水预报结果进行了短期主观检验,对比分析了ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省区域性暴雨系统预报的效果。结果表明:ECMWF模式对江西省汛期暴雨天气系统的调整和演变具有一定的预报能力,如对副热带高压和西南急流的预报;但随着预报时效增加,预报误差增大。ECMWF模式预报的48 h和72 h副热带高压强度较实况明显偏弱,预报的副热带高压西脊点位置偏东,随着季节转变预报的副热带高压强度明显偏弱,其中24 h预报的准确率较高。ECMWF模式对高空槽的预报基本准确;ECMWF模式对切变线移动的总体预报效果较好,72 h预报的切变线移动偏慢;ECMWF模式对700 hPa西南急流强度的预报易偏弱,对850 hPa和925 hPa西南急流的预报易偏强;ECMWF模式预报的急流轴位置多数偏北;ECMWF模式对低层比湿的预报较实况偏强。随着预报时效临近,ECMWF、JMA和T639等3种数值模式对江西省汛期区域性暴雨的预报具有较强的调整能力;JMA模式预报的暴雨与实况最接近,表现出对雨带分布具有较强的预报性能,但对降水量级预报偏弱;ECMWF模式对降水强度的预报性能较好,预报的降水分布总体偏北;T639模式预报的主雨带范围较实况偏大,3个模式均存在对暴雨以上量级降水漏报的问题。     

2017年夏季六盘山地区一次强对流天气过程 云降水宏微观特征分析

利用常规气象观测资料、Grapes_CAMS模式产品以及卫星雷达遥感资料,对2017年8月11日宁夏六盘山地区强对流天气过程成因、云降水宏微观特征进行综合分析,结果表明:此次局地小尺度强对流天气过程出现在高纬"两槽一脊"环流背景下,主要影响系统为蒙古冷涡、低层切变线、地面风场辐合线;云反演产品与降水云团的发展演变一致性较好,短时强降水初期云顶高度在5-7 km之间,云顶温度低于-30℃,过冷层厚度在4 km左右,黑体亮温低于-30℃;雷达回波表现为典型的强对流回波特征,强对流天气期间各地组合反射率均50 dBz,最强达61 dBz,回波顶高普遍在8 km左右,强对流鼎盛时期45 dBz以上的强回波高度达到7 km左右,4 km高度附近有55dBz以上的强回波中心。当雷达回波朝六盘山山体移动时,回波有明显的加强趋势;Grapes_CAMS模式较好地模拟了此次强对流过程,模式产品显示此次降水云系为冷暖混合云,0℃-(-5)℃层之间有一定的过冷水存在,在-5℃-(-20)℃之间,冰晶数浓度1个/L,含量较少。     

“16·7”华北极端强降水过程对流尺度集合模拟试验不确定性分析

基于4km水平分辨率的WRF-ARW中尺度模式,对2016年7月19日华北地区的极端暴雨过程进行了不同降水微物理过程的对流尺度集合模拟试验。结果表明:各个成员模拟降水的强度、时空分布与观测实况较为接近,但也具有明显的不确定性。通过邻域检验的ETS评分、相关系数和均方根误差等指标进行评估表明,采用Morrison方案和WSM6_P2方案的集合成员表现较好,对流尺度集合模式在降水强度和准确度较全球数值模式预报有一定提升。频率检验表明集合预报在50 mm以下量级的预报存在过量预报的倾向,而100 mm以上的强降水预报相对偏弱。不同降水物理过程的集合成员在高空急流和地面气旋等关键天气尺度系统的发展过程中表现出明显的不确定性;通过降水量与整层可降水含量,低层相对涡度和垂直运动等诊断量的联合分析表明,集合成员可分为强降水集合和弱降水集合两类,其中强降水集合拥有较强的对流性回波、较明显的对流性下沉以及较强的地面冷池,强的潜热反馈也导致对流层中层出现相对较大的正位涡异常,并进一步影响天气系统发展。弱降水集合成员降水以暖云降水为主,对流性上升和地面冷池相对较弱,但较为接近本次以稳定性暖云降水为主的天气过程。检验模拟雷达回波表明双参量降水物理方案在反映层云回波亮带和层云与对流核的分离特征上更为清晰合理。利用WSM6物理方案参数设置的敏感性试验表明,不同参数组合设置的预报成员分别表达了强对流风暴和暖云强降水两种性质的强降雨过程,对于一次特定天气过程中的对流系统发展能够预计到更多的不确定性,展现了对流尺度集合预报的优越性。