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选用0．18度(约20km)分辨率中尺度大气非静力模式GARPES—Meso对05年5月31日至6月1日发生在湖南省的大暴雨过程进行了数值模拟和敏感性试验，并用探空、地面加密实况资料和客观分析场资料等对模拟结果进行细致的误差分析和诊断研究。结果表明：GRAPES—Meso合理地再现了这次暴雨过程发生的大尺度环流背景、尤其是对500hPa环流形势及其变化过程的模拟与实况非常接近；对暴雨过程累积降水总分布特征、大降水的主要落区等的模拟能力亦较强。从天气过程的角度看，模式可以对降水短期预报提供有较好参考和指导价值的可用数值产品。然而，在降水总体特征模拟合理的前提下，GRAPES—Meso对本次暴雨中尺度特征的把握还有相对明显的偏差，如：模拟降水出现过早、降水峰值模拟显著偏弱、低层风速模拟偏大、高空急流核风速模拟偏小等。
诊断分析显示，引起这些模拟误差的原因并不相同。模拟降水出现过早，主要是由模式初值误差引起，而非模式本身原因。处于暴雨区的初始低层风场偏差，在有利的环流条件下，积分前几个小时内不断增长并向对流层低层的上部扩展，引起模式低层风场和水汽发生异常辐合，进而激发出模式降水。而模拟降水峰值显著偏弱的可能原因，一是暴雨发生前高空急流核细节特征的模拟出现偏差，影响了高空强辐散与低层强辐合的垂直耦合，导致暴雨区高空辐散和垂直运动的模拟呈现出一种明显偏弱的连锁反应；二是模式次网格尺度和网格尺度降水方案的协调性不够，对流调整和对流对格点尺度温湿场的反馈似乎还不够有效，影响了模式格点尺度产生凝结至雨的温湿条件，进而影响显式降水方案作用的发挥。上述两方面因素的不断相互作用，对模拟降水构成一种负反馈影响，最终导致模拟降水峰值显著偏弱。要提升GRAPES—Meso定量降水预报能力，还需特别关注模式物理过程的描述和提高模式降水物理过程方案之间的协调性。