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1.
数值预报产品在暴雨天气过程中的对比分析 总被引:2,自引:0,他引:2
本文通过对一次暴雨天气过程的天气形势及几种数值预报产品在该过程中的应用对比分析,得到了实际预报中有较好相关的预报因子。 相似文献
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利用欧洲中心形势场预报和T106物理量预报,对2000年8月2-3日(主要是1日夜间和2日夜间)发生的连续性暴雨过程进行诊断分析,结果发现上述数值预报产品在强降水预报中有很好的指导作用,特点是某些物理量预报场对强降水有很好的指示性。 相似文献
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利用常规实况资料,从天气形势、物理量场等特征分析2007年7月2~6日四川盆地暴雨天气过程的成因。通过几种数值预报产品在三次过程中与实况的对比分析,检验出各家产品在暴雨过程中的预报能力。 相似文献
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利用常规实况资料,从天气形势、物理量场等特征分析2007年7月2~6日四川盆地暴雨天气过程的成因.通过几种数值预报产品在三次过程中与实况的对比分析,检验出各家产品在暴雨过程中的预报能力. 相似文献
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利用天气学暴雨天气形势概念模式,根据KCMWF数值预报产品,提前2天预报出7月22和30日的暴雨过程;日本传真图预报的降水量和物理量,也满足多年使用日本传真图总结出的强降水指标。 相似文献
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本文在Micaps系统的基础上,利用数值预报产品资料,从影响系统、能量和水汽条件等几方面对"8.09"暴雨过程进行了分析.结果表明,欧洲数值预报产品对转折过程的预报具有明显的指示意义,T213和Hlafs对暴雨形成的动力条件、能量变化、水汽输送以及过程降水量均有较好的预报能力. 相似文献
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通过实况场分析表明:能量的积累和住势不稳定层结的建立是产生本次过程的基础,低空急流为本次过程提供了有利的动力条件,而水汽条件的突变、上升是产生本次过程的根本原因。将上述结论和具有预报时效的数值预报释用产品进行对比分析,结果表明,在连续几日数值预报比较稳定的情况下,形势场、要素场、变量场可信度高,可以作为预报的重要依据。数值预报要素场的突变是产生转折性天气的先兆条件之一。 相似文献
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烟台市暴雨过程的数值预报产品分析检验 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了日本数值预报产品对2003年5—8月烟台市暴雨过程的预报结果,发现当其预报未来24小时有20mm以上降水时,烟台市未来24小时出现降水可能性较大,可结合天气在线、T213等数值预报产品进行综合判断未来是否有暴雨出现;当烟台市当天已有大的降水时,而数值预报未来24小时有19mm以上降水时,易出现虚假的暴雨预报;对暴雨落区的预报,要仔细分析大尺度环流特征和要素场,并结合预报员的经验进行综合分析。 相似文献
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对T106数值预报产品进行统计分析,确定了与暴雨关系密切的物理量;通过对物理量场与暴雨落区之间关系的定性诊断分析以及对物理量的定量计算,确定了物理量的临界值,并以此作为预报暴雨发生的限制条件;将T106数值预报产品的3种物理量预报场与临界值对比,判断未来24h有无暴雨。 相似文献
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通过EC、T213预报产品对2003年7号台风"伊布都"登陆的天气形势演变的预报效果进行分析,以期更好地利用数值预报产品,做出更加准确的天气预报. 相似文献
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利用NCEP再分析资料和WRF模式,对2013年6月26—29日江西大范围暴雨过程进行了数值模拟分析。结果表明,西太平洋副热带高压脊线稳定维持在21°N附近,副高北侧强盛西南气流将水汽向江南北部地区输送是暴雨产生和稳定维持的主要原因。超低空偏南急流的建立、发展和维持是这次连续暴雨过程产生的一个重要因素,同时低空低涡南侧出现一串近似东西向排列的30~60km更小尺度的强对流系统,它们与大暴雨区相吻合;整层水汽通量密集区的南北界位置和暴雨区南北界位置基本吻合,整层水汽的大值中心的范围和大暴雨中心的范围具有明显的正相关关系;水汽通量散度最大辐合中心为暴雨的产生输送了大量的水汽,水汽辐合中心与暴雨的落区有很好的一致性;强降水落区与假相当位温最大值区相对应。 相似文献
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多普勒天气雷达资料在暴雨数值模拟中的同化应用 总被引:2,自引:3,他引:2
基于中尺度数值模式WRF及其三维变分同化系统WRF-3DVAR对2008年6月广西地区的一次强降雨过程,进行了多普勒天气雷达的多普勒径向速度和反射率因子的三维变分同化对于暴雨过程模拟效果影响研究。结果表明:(1)同化柳州、桂林和永州多普勒天气雷达观测资料后,模式对广西东北部地区特大暴雨的模拟效果明显改进;(2)WRF-3DVAR能够有效地同化多普勒天气雷达径向速度和雷达反射率因子,同化后使得模式初始场包含有更详尽的中尺度特征信息;(3)在高分辨率中尺度数值模式中有效地利用多普勒天气雷达资料,改善了分析场中尺度结构的描述,从而减轻了spin-up现象,能较好的提高中尺度降雨预报。 相似文献
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利用重庆地区34个国家气象站降水资料和ECMWF集合预报降水资料,系统检验和评估了集合预报统计量产品及后处理技术产品对2014—2016年5—9月重庆暴雨的预报性能。结果表明:集合统计量产品中最大值、90%分位数、融合产品、概率匹配平均、75%分位数对暴雨预报有一定参考性,其中90%分位数和融合产品对暴雨落区预报较好,最大值对暴雨强度预报有一定指示意义,但表现为明显的湿偏差。集合预报后处理技术产品的暴雨TS评分较控制预报和集合平均有明显提高,其中概率预报、最优百分位、融合—概率匹配、频率匹配法的暴雨TS评分超过最大值,对暴雨强度预报具有较好的指导意义,其预报偏差均表现为湿偏差,融合—概率匹配和频率匹配法对暴雨落区预报较好,概率匹配—融合对降低暴雨空报率较好。 相似文献