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1.
研究了不同大尺度强迫条件下的暴雨个例中,考虑不同尺度特征的初始扰动与侧边界扰动相互作用构造对流尺度集合预报的可行性,为进一步构建“自适应”于不同强对流天气的对流尺度集合预报系统提供依据。结果表明,在大尺度强迫显著的个例1中,以大尺度扰动信息为主的动力降尺度的增长趋势较集合转换卡尔曼滤波(ETKF)更为显著,且总扰动能量在预报中后期超过集合转换卡尔曼滤波,而在大尺度强迫较弱的个例2中,集合转换卡尔曼滤波扰动能量始终高于动力降尺度。此外,当大尺度强迫显著时,初始扰动与侧边界扰动相匹配会产生相互促进的作用,而不匹配时初始扰动会在预报中后期抑制侧边界扰动的发展,当大尺度强迫较弱时,即使是互相间不匹配的初始扰动与侧边界扰动也能在大部分预报时段起到相互促进的作用,说明初始扰动与侧边界扰动的相互作用机制不仅与天气形势相关,也与二者是否匹配挂钩,另外,扰动的发展特征同样依赖于天气形势;从集合离散度的角度来看,当大尺度强迫明显时,侧边界扰动的作用会在更短的时间内取代初始扰动,从而对离散度起到主导地位;两种初始扰动方法相比,集合转换卡尔曼滤波在多数情况下对总离散度的贡献均大于动力降尺度;从降水量预报及概率预报情况来看,大尺度强迫明显的个例可预报性更高,且各集合成员间的差异较小,大尺度强迫较弱的个例则相反,且当两种初始扰动方案与侧边界扰动相结合时,较仅侧边界扰动均有一定提高。   相似文献   
2.
考虑到全球预报模式与风暴尺度预报模式在分辨率上的显著差异,在构造风暴尺度集合预报系统的时候需要用一个中间分辨率的中尺度区域模式为风暴尺度模式提供侧边界条件扰动,但如何构造侧边界扰动才能更为有效地提高风暴尺度集合预报系统的预报能力目前仍然未知。本文基于WRF模式,通过一次个例试验设计了风暴尺度集合预报中的3种不同侧边界扰动方案,结果表明:直接通过0.5°水平分辨率全球集合预报扰动插值所得到的侧边界扰动(LBC_DOWN)在预报中可以获得较高的大尺度扰动能量,而在中尺度区域模式(本文中为模式外层)中通过ETKF循环所构造的侧边界条件扰动(LBC_CYCLE)包含较高的中小尺度能量,而将LBC_CYCLE中的中尺度扰动信息与LBC_DOWN中的大尺度扰动信息相混合所得到的混合侧边界扰动(LBC_BLEND)在大尺度能量上更接近于LBC_DOWN,在中小尺度能量上更接近于LBC_CYCLE;LBC_BLEND较前两种方案有着更好的离散度技巧表现;在降水概率预报技巧方面LBC_BLEND与LBC_CYCLE较为接近,且均优于LBC_DOWN。  相似文献   
3.
风暴尺度集合预报系统(Storm-Scale Ensemble Forecast system,简称SSEFs)中集合成员之间发散度不足一直都是研究的难点。本文尝试了将Barnes空间滤波融入到集合转换卡尔曼滤波(ETKF)更新预报系统中的混合初值扰动法。该方案将ETKF方法的小尺度信息与来自于侧边界条件扰动的大尺度信息相结合,缓解了扰动在侧边界不匹配的问题。通过2012年北京“7.21”暴雨并使用邻位方法对比分析了不同初值扰动方案在不同时间尺度与空间尺度上的特征,在此基础上进一步探讨了构造混合初始扰动法的可行性。结果表明:ETKF试验所构造的初始扰动无法与侧边界条件扰动相匹配,混合后的初始扰动可以有效缓解SSEFs中由于初始扰动与侧边界扰动不匹配产生的虚假波动,其中大尺度信息保留较多的混合试验(ETKF80)和动力降尺度方案(Down)在减少虚假波动方面的效果最优;从集合离散度来看,在前期暖区降水阶段ETKF的离散度在小尺度上最大,随着锋面降水的开始,Down的离散度逐渐超过ETKF,而使用各滤波波段构造的混合试验同时具备ETKF与Down二者的特征。选择合理的滤波波段可以获得最为合理的离散度表现(ETKF180),说明仅考虑侧边界匹配(Down和ETKF80)并不能获得最合理的集合离散度,应综合考虑其他因素。从降水概率预报结果来看,选取合适的滤波波段所构造的混合扰动试验同样获得了较好的效果。  相似文献   
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