基于SAL方法對一次區(qū)域性大暴雨過程多模式預(yù)報空間檢驗及誤差分析

doi:10.3969/2019jms.0041

首頁 > 過刊瀏覽>2020年第40卷第6期 >791-801. DOI:10.3969/2019jms.0041

基于SAL方法對一次區(qū)域性大暴雨過程多模式預(yù)報空間檢驗及誤差分析
DOI:
                        10.3969/2019jms.0041
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:
作者簡介:
通訊作者:
中圖分類號:210008
基金項目:國家重點研發(fā)計劃項目（2017YFC1502000）；江蘇省氣象局重點研究項目（KZ201802）；南京大氣科學(xué)聯(lián)合研究中心重點研究項目（NJCAR2016ZD04）

SAL quantitative verification and error analysis for multi-model forecast of a regional heavy rain process

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采用SAL定量降水預(yù)報檢驗方法，對2017年梅雨期一次區(qū)域性極端降水過程EC-THIN、RIOF、NCEP、CMA的高分辨率數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品，從結(jié)構(gòu)、強度和位置3個方面進行檢驗對比，同時對72 h內(nèi)各模式降水預(yù)報穩(wěn)定性開展檢驗分析。在此基礎(chǔ)上，剖析了降水預(yù)報誤差成因。分析發(fā)現(xiàn)：（1）在降水分布上，RIOF、EC-THIN和CMA預(yù)報的雨帶走向與實況基本一致，NCEP預(yù)報主雨帶范圍偏大，暴雨區(qū)偏東；（2）雨區(qū)結(jié)構(gòu)上RIOF和EC-THIN把握較好，NCEP和CMA在降水強度方面預(yù)報較好，位置預(yù)報上各家誤差均較小，其中CMA誤差最小；（3）EC-THIN和NCEP在結(jié)構(gòu)、強度和位置預(yù)報上均有較好的穩(wěn)定性。CMA在降水強度方面預(yù)報穩(wěn)定較好，位置預(yù)報上調(diào)整較大。RIOF在降水結(jié)構(gòu)預(yù)報上穩(wěn)定性較好，落區(qū)預(yù)報上變化幅度較大；（4）降水預(yù)報誤差根本原因是由系統(tǒng)預(yù)報誤差而形成，系統(tǒng)強度、位置、移動直接影響著降水偏差。垂直物理量的預(yù)報偏差對降水時段、加強、強度也具有一定影響。

Abstract:

By using SAL quantitative verification method, a heavy rainfall prediction in Meiyu period, 2017 of EC-THIN,RIOF,NCEP and CMA models were verified from amplitude,location and structure aspects. The causes of precipitation forecast errors, and the stability of 72 h forecast of the models were analyzed. The results show that:(1)RIOF, EC-THIN and CMA forecast the trend of rainband is basically consistent with the observation. NCEP forecast the main rainband range is larger and the rainstorm area is east. (2)RIOF and EC-THIN are better in the structure prediction of rainy area, NCEP and CMA are better in amplitude precipitation, and the location prediction errors are all small, and the error of CMA is minimal. (3)EC-THIN and NCEP show better stability in structure amplitude and location prediction. CMA shows better stability in intensity prediction and a large adjustment in location prediction. RIOF shows better stability in structure prediction and a large variation in area prediction. (4)The primary cause of precipitation forecast error is the system forecast error. The intensity, position and movement of the system directly affect the precipitation. The forecast of vertical physicals also affect the precipitation period, enhancement and intensity.

參考文獻

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引證文獻

引用本文

金小霞,俞劍蔚,劉梅,陳凱,蔡凝昊,顧榮直.基于SAL方法對一次區(qū)域性大暴雨過程多模式預(yù)報空間檢驗及誤差分析.氣象科學(xué),2020,40(6):791-801 JIN Xiaoxia, YU Jianwei, LIU Mei, CHEN Kai, CAI Ninghao, GU Rongzhi. SAL quantitative verification and error analysis for multi-model forecast of a regional heavy rain process. Journal of the Meteorological Sciences,2020,40(6):791-801

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收稿日期:2019-04-29
最后修改日期:2019-11-05
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在線發(fā)布日期: 2021-01-12
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