基于多尺度混合滤波的GRAPES3Dvar及其在实际暴雨预报中的应用分析

• 作者: 吴洋 张华 徐枝芳 王瑞春 程志刚
• 来源期刊: 气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: GRAPES 多尺度 暴雨预报 递归滤波
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 621-633
• 页数: 13页
• 分类号: P456
• 字数: 6181字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7519/j.issn.1000-0526.2018.05.003

摘要

为提高暴雨的数值模拟和预报效果,在生成初值的同化分析中保证中小尺度信息的引入十分重要.为改善GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)区域三维变分同化系统对中小尺度信息的引入,本文利用气候态背景误差样本估计变量误差的水平协相关尺度,进而利用三个不同水平特征尺度的递归滤波器对统计结果予以拟合,以替代原有单一尺度的递归滤波方案.利用新方案对2015年6月1—2日江汉平原的暴雨过程进行同化和预报,研究结果表明:新方案的功率谱衰减较慢,通过单点试验和分析场分析发现,新同化方案引入了更多的α中尺度信息;在暴雨个例的预报中发现,利用新同化方案后湿度场、散度场和涡度场在分析场和预报场中更加接近实际情况,降水预报技巧明显提高.通过能量谱分析发现,新方案与原方案相比反映出更多的α中尺度信息;新方案对江汉平原地区暴雨预报具有正效果,在α中尺度内出现了低层辐合、高层辐散及湿度增加等有利于降水的要素.在暴雨个例的基础上,本文进行16 d的批量试验,结果显示新方案对降水的预报技巧明显提高,与个例结果一致.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张华		66	1804	24.0	42.0
3	徐枝芳		18	321	11.0	17.0
7	程志刚		22	101	5.0	10.0
8	王瑞春		8	19	3.0	4.0
14	吴洋		2	6	1.0	2.0