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GRAPES_MESO模式預(yù)報(bào)降水相態(tài)診斷及應(yīng)用研究
關(guān)鍵詞：模式預(yù)報(bào) 降水相態(tài) 凍雨 數(shù)值模式產(chǎn)品
摘要：當(dāng)?shù)孛鏆鉁卦?℃附近時(shí),降水相態(tài)通常比較復(fù)雜,降水相態(tài)預(yù)報(bào)一直是天氣預(yù)報(bào)的難點(diǎn)之一。本文根據(jù)降水粒子在下落過(guò)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(jì)算方案,通過(guò)GRAPES_MESO中尺度模式提供所需參數(shù),對(duì)落到地面的降水相態(tài)進(jìn)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(yù)報(bào)產(chǎn)品。基于2個(gè)冬季降水個(gè)例,研究發(fā)現(xiàn)4種計(jì)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(duì)降雪的診斷偏差,并且預(yù)測(cè)的冰粒比原始冰粒更少。Ramer算法會(huì)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(duì)于不確定性較大的中間態(tài)的凍雨和冰粒預(yù)報(bào),鑒于其高影響特性,方案傾向于過(guò)高估計(jì)凍雨和冰粒的預(yù)報(bào)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(zāi)減災(zāi)提供有效的警示信息。
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