C波段雷达资料同化对GRAPES中尺度数值模式短临降水预报的影响

将C波段雷达资料用LAPS模式的云分析系统进行反演，并采用Nudging技术将反演得到的云微物理场引入GRAPES中尺度数值模式，结合1次强降水天气过程的模拟实验，研究了C波段雷达资料同化对GRAPES中尺度数值模式短临降水预报的影响。结果表明：①雷达资料同化能够改进中尺度模式的降水预报，模式前6 h的降水预报相关系数和不同等级降水TS评分都有提高，同时降水峰值提前了1 h，有助于缓解模式spin-up问题。②模式降水预报的改进效果主要由强降水贡献，最大改进效果集中在4~6 h。③同化雷达资料后25 mm以上强降水预报站数比更接近实况，落区偏差幅度更小，降水落区和强度向实况方向得到调整。④10 mm以下弱降水在吸收雷达资料后，站数比相较于控制预报，比实况增加更多，落区偏差幅度增大，存在预报过量的问题。弱降水预报过量主要集中在4~6 h，而前3 h对降水预报的改进有积极作用。