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云頂高度和溫度預報多方案對比檢驗與集成
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北極閣開放研究基金南京大氣科學聯合研究中心重點項目(NJCAR2016ZD04)、國家自然科學基金項目 (41575104)、江蘇高校優勢學科建設工程資助項目(PAPD)資助


MultiScheme Comparative Test and Ensemble of Cloud Top Height and Temperature Forecasting
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    摘要:

    基于WRFV361模式,選取3個單參數方案Lin、WSM6、Thompson和3個雙參數方案Morrison 2mom、CAM51、NSSL 2mom模擬影響江蘇地區的云系過程。針對云頂高度和云頂溫度2個云宏觀變量,利用衛星反演資料進行定量檢驗,評估各方案的預報能力,挑選出最優參數方案。同時,考慮到單一方案預報的不確定性,利用多方案集成技術來減小預報的系統性的偏差。結果表明,各方案均能較好地模擬出云帶的基本走向與分布,但對云帶范圍的模擬仍存在差異,CAM51與NSSL 2mom方案模擬云系范圍較實況偏大,其他方案則偏小。CAM51方案為最優方案,NSSL方案雖然可以較好地模擬出云頂高度高值中心和云頂溫度低值中心位置,但量級誤差較大,預報效果最差。3個單參數方案WSM6、Thompson和Lin對云頂高度和溫度的模擬效果大致相當,優于雙參數方案Morrison。簡單集合平均和消除偏差集合平均有效地減小了預報誤差,預報效果優于6個方案中最優的CAM51方案,其中消除偏差集合平均結果相對于簡單集合平均預報更為準確。

    Abstract:

    In this paper, three singlemoment microphysic schemes (Lin, WSM6, and Thompson) and three doublemoment microphysic schemes (Morrison 2mom, CAM51, and NSSL 2mom) are used to simulate 11 cases of cloud processes over Jiangsu Province based on the WRF model version 361 Using the cloud top height and temperature retrieved from satellite measurements to test the impact of different schemes on the two macro cloud parameters and select the best scheme by evaluating the performance of each scheme. Meanwhile, considering the uncertainty of individual schemes, the multischeme ensemble is used to reduce the systematic errors. Results show that all six schemes can roughly simulate the distribution of cloud bands, but there are still some differences in the range of cloud bands. The simulated cloud bands using CAM51 and NSSL 2mom scheme are larger than observations, while the others are smaller. The CAM51 forecasts of clouds are superior to those of the other schemes in terms of the anomaly correlation coefficients (ACC) and the rootmeansquare errors (RMSE). Although the NSSL scheme can reasonably simulate the location of the extreme center of cloud top height and temperature, it is still the worst scheme in terms of RMSE. The simulation performances of the Lin, WSM6 and Thompson schemes are almost the same,which perform better than that of the Morrison scheme. The multischeme ensemble mean and biasremoved ensemble mean reduce the RMSE of the cloud top height and temperature forecasts considerably. The biasremoved ensemble mean shows an improvement of forecast skill over the best single scheme forecast and the multischeme ensemble mean.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

張立鵬,智協飛,王佳,王玉虹.云頂高度和溫度預報多方案對比檢驗與集成[J].氣象科技,2018,46(6):1136~1146

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歷史
  • 收稿日期:2017-11-26
  • 定稿日期:2018-03-27
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  • 在線發布日期: 2018-12-27
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