强对流天气资料同化和临近预报技术研究

• 作者: 崔春光 杜牧云 肖艳姣 赖安伟 李红莉 王志斌 王珏 孙玉婷 王俊超 冷亮 王斌 张文 彭菊香 马鹤翟 康兆萍
• 来源期刊: 气象
• 关键词: 强对流天气 资料同化 临近预报
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 灾害性天气资料同化与临近预报研究|Articles
• 页码范围: 901-918
• 页数: 18页
• 分类号: P456|P413
• 语种: 中文
• DOI: 10.7519/j.issn.1000-0526.2021.08.001

摘要

强对流天气的精准预报依然具有极大难度和挑战性.为了提高强天气监测预报服务能力,"灾害性天气资料同化与临近预报系统开发"研究共开展了以下工作:研发了新的中气旋和龙卷涡旋特征识别算法,并在十几个龙卷风实例中成功地识别出龙卷涡旋特征;从多普勒天气雷达体扫数据中提取了诸多参数(超过20个),开展分类强对流天气(下击暴流、龙卷、冰雹和短时强降水)自动识别预警技术研究.快速更新循环预报系统可以有效地提高模式初值的质量,非常适合于短时天气预报应用.为进一步提高强雷暴预报的精度,提出了一种新的基于雷达反演水汽的"伪水汽"同化方法,以更好地初始化对流尺度的数值天气模式.旨在克服目前中尺度数值模式在对流尺度定量降水短时预报方面的不足,弥补基于"外推"的临近预报技术在2h以上定量降水预报能力快速下降的缺陷而研发的融合技术具有提高短时临近降水预报能力的潜力.