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SWCWARMS模式小時降水量時間滯后集合預報研究
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四川省重點實驗室項目(省重實驗室2018重點06、SCQXKJZD2019001、SCQXKJZD2021013)、中國局預報員專項(CMAYBY2020110)和中國局氣象關鍵技術項目(YBGJXM(2020)2A14)共同資助


Time-Lagged Ensemble Forecast of Hourly Precipitation Based on SWCWARMS Model
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    摘要:

    基于SWCWARMS模式9 km×9 km分辨率逐小時降水預報,通過時間滯后集合預報方法構建多個集合成員,使用SAL評分值計算相應集合成員的權重系數,進行不等權集合平均,從而得到新的逐小時降水預報。利用SAL、TS和BIAS檢驗方法對四川省2019年8月的逐小時降水量時間滯后集合預報及相應的SWCWARMS模式最新時次預報進行對比分析,結果表明:①時間滯后集合預報SAL檢驗的L值和A值都較模式預報更接近于0,較好地改善了降水位置和強度的整體預報水平;②時間滯后集合預報對逐小時降水晴雨TS評分提升明顯,評分提高百分率在10%左右,有效地減小了模式在晴雨方面的空報;③臨近預報時效,時間滯后集合預報方法對于大量級降水預報也有較好的訂正效果。

    Abstract:

    Based on the hourly precipitation from the 9 km×9 km resolution SWCWARMS model, ensemble members are formed by the timelagged ensemble forecast method. A new hourly precipitation forecast is obtained from the ensemble average of differential weights, which are calculated by the SAL scores of ensemble members. This study verified the timelagged ensemble and the model uptodate forecast of hourly precipitation in Sichuan from 1 to 31 August 2019 by the SAL, TS and BIAS evaluation method. The results show: (1) The timelagged ensemble method led to improvement on the overall level of the rainfall intensity and location forecast. The values L and A of SAL scores were both closer to 0. (2) The clearrain TS score of timelagged ensemble forecast was higher, and the percentage increase was about 10%. The method can reduce the false alarm of rain forecast. (3) In the lead time of nowcasting, the improvement of the high intensity precipitation forecast was also obvious.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

張武龍,王彬雁,陳朝平,馮漢中. SWCWARMS模式小時降水量時間滯后集合預報研究[J].氣象科技,2021,49(4):561~568

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歷史
  • 收稿日期:2020-09-10
  • 定稿日期:2020-12-29
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  • 在線發布日期: 2021-08-23
  • 出版日期: 2021-08-31
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