| 多种空间检验方法在不同分辨率模式降水预报评估中的应用 |
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| 引用本文： | 俞碧玉,朱科锋. 多种空间检验方法在不同分辨率模式降水预报评估中的应用[J]. 气象科学, 2022, 42(3): 341-355 |
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| 作者姓名： | 俞碧玉 朱科锋 |
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| 作者单位： | 民航华东空管局气象中心, 上海 200335;南京大学, 中尺度灾害性天气教育部重点实验室/大气科学学院, 南京 210023;南京大学, 中尺度灾害性天气教育部重点实验室/大气科学学院, 南京 210023;南京气象科技创新研究院 中国气象局交通气象重点开放实验室, 南京 210041 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目(2018YFC1507604);国家自然科学基金资助项目(41975124) |
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| 摘 要： | 利用单一的客观评估方法并不能有效揭示预报误差来源。利用逐小时5 km格点融合降水产品，本研究使用了多种客观评估方法综合评估了南京大学2016年夏季汛期试验4 km与12 km WRF模式。整体上，两种分辨率都能成功地预报主雨带，4 km WRF在午后对流及复杂地形预报上更优。比较了各类客观评估方法，邻域法显示4 km WRF预报准确性更高，但对于强降水(≥13 mm·(6 h)-1),两种模式预报的空间误差都较大。尺度分离法显示，对于小尺度系统，4 km WRF能较好再现对流但存在较大位置误差，而12 km WRF则漏报。MODE法(Method for Object-based Diagnostic Evaluation)显示4 km WRF在对象强度预报上更接近观测，但强度和范围偏大，导致华南偏强，而范围偏小造成江淮偏弱，12 km WRF低估主要是漏报。不同评估方法能清晰展示4 km WRF和12 km WRF预报误差的差异，为后续模式改进提供了重要参考。
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| 关 键 词： | 对流可分辨模式 午后对流 降水日变化 邻域法 尺度分离法 MODE方法 |
| 收稿时间： | 2021-02-26 |
| 修稿时间： | 2021-05-26 |
Application of multiple spatial verification methods to precipitation forecasts from different resolution models |
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| YU Biyu,ZHU Kefeng. Application of multiple spatial verification methods to precipitation forecasts from different resolution models[J]. Journal of the Meteorological Sciences, 2022, 42(3): 341-355 |
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| Authors: | YU Biyu ZHU Kefeng |
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| Affiliation: | Meteorological Center of East China Regional Air Traffic Management Bureau of Civil Aviation, Shanghai 200335, China;State Key Laboratory of Severe Weather and Joint Center for Atmospheric Radar Research of CMA/NJU, School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing 210023, China; State Key Laboratory of Severe Weather and Joint Center for Atmospheric Radar Research of CMA/NJU, School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing 210023, China;Key Laboratory of Transportation Meteorology of China Meteorological Administration, Nanjing Joint Institute for Atmospheric Sciences, Nanjing 210041, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | convection-permitting model afternoon convective precipitation rainfall diurnal variation neighborhood method scale-decomposition method MODE |
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