GRAPES_MESO模式預報降水相態(tài)診斷及應用研究
關(guān)鍵詞：模式預報 降水相態(tài) 凍雨 數(shù)值模式產(chǎn)品
摘要：當?shù)孛鏆鉁卦?℃附近時,降水相態(tài)通常比較復雜,降水相態(tài)預報一直是天氣預報的難點之一。本文根據(jù)降水粒子在下落過程中的熱力結(jié)構(gòu),利用BTC算法、修訂的BTC算法、Ramer算法、Bourgouin算法4種計算方案,通過GRAPES_MESO中尺度模式提供所需參數(shù),對落到地面的降水相態(tài)進行診斷,診斷的降水相態(tài)包括雨、雪、凍雨和冰粒4種,然后利用集成方法獲得大概率且破壞程度大的降水相態(tài)預報產(chǎn)品?；?個冬季降水個例,研究發(fā)現(xiàn)4種計算方案都能較合理地得到雨雪分界線,以及降雨、降雪落區(qū)范圍。其中,修訂后的BTC算法可以修正原始BTC算法對降雪的診斷偏差,并且預測的冰粒比原始冰粒更少。Ramer算法會比其他幾種算法獲得更多的凍雨事件,而Bourgouin算法最接近合成算法的結(jié)果。對于不確定性較大的中間態(tài)的凍雨和冰粒預報,鑒于其高影響特性,方案傾向于過高估計凍雨和冰粒的預報落區(qū)。集成的最終降水相態(tài)產(chǎn)品反映其發(fā)生的概率大或影響程度大,能為防災減災提供有效的警示信息。
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