江淮锋面暴雨与华南暖区暴雨可预报性对比分析研究

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本文通过中尺度WRF模式研究了模式初始条件不确定性以及物理过程的不确定性对江淮锋面和华南暖区两次暴雨过程可预性影响的差异。首先研究了模式初始条件的微小误差在两例暴雨积分过程中的增长情况,比较两例暴雨的模式可预报性差异;然后讨论不同的微物理过程参数化方案对两例暴雨降水的影响,考察了10种微物理过程参数化方案构造的集合成员对江淮锋面与华南暖区暴雨的集合预报效果;最后研究两例暴雨对积云对流参数化方案的敏感程度。在WRF模式较好地模拟再现两个地区暴雨的基础上,通过对控制试验初始场上的温度场,水平风场和水汽场添加高斯随机扰动误差构造敏感性集合成员进行试验。结果分析表明初始场的微小误差在24小时内使得华南暴雨与江淮暴雨的模拟结果都发生较大改变,华南暴雨的误差增长快于江淮暴雨;通过对集合离散度的分析表明,华南暴雨与江淮暴雨的离散度都随积分时间延长而不断增大,但华南暴雨的集合离散度增长更快,其在模式各层上都远大于江淮暴雨。各参数化方案在暴雨的模拟中所表现出来的优势是相对的,但微物理过程集合预报在两例暴雨中都取得了稳定且优异的模拟效果;通过比较两例暴雨的ETS评分以及其距平发现,华南暴雨在各个量级上的ETS评分距平都大于江淮暴雨,且华南暴雨集合成员之间的ETS评分差别也较大;大多数集合成员的模式误差在初始12小时增长最快,其后减慢或者降低。对各成员的RMSE距平分析表明,华南暴雨的RMSE距平增长相对较快且成员之间差别较大。华南暴雨比江淮暴雨对积云对流参数化方案敏感。从模式误差增长和集合预报的角度讲,华南暴雨的可预报性较江淮暴雨差。
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