模式初始场信息对江淮暴雨预报的影响

为了研究2003年7月3、4日发生在江淮地区暴雨过程的发生发展机制,揭示AREM对初始场的敏感性,采用1°×1°的NCEP资料对这次暴雨过程的环流形势进行了分析,利用AREM模式对暴雨过程进行了控制试验和初值敏感性试验.采用9点平滑对初始场进行处理,平滑后预报与控制预报的对比结果表明:初始场的信息对降水预报精度有着很大的影响.模式24 h的降水预报对初始的湿度场最敏感,对初始风场和温度场较敏感,对初始位势高度场不敏感;相对于高层来说,对低层风场、湿度场更为敏感.湿度场、温度场高低空配置对降水雨量和范围预报影响较大;对流层低层切变线的辐合作用,高低空急流配置及所维持的强上升运动,低层暖湿气流的水汽输送,是这次暴雨的发生发展的机制.     

基于集合预报思想对一次暴雨过程的数值模拟

用MM5-V3对江淮流域的一次暴雨过程进行数值模拟，为了消除单一的确定性预报在暴雨落区和强度方面的可信度不稳定。其中积云对流参数化方案分别采取5种不同的方案进行了计算，又对5种结果进行平均得到集合模拟结果。分析不同的模拟结果发现，对降水量的模拟，集合模拟结果更接近实况。不同的积云对流参数化方案对雨带位置的模拟效果相近。但对于卢中尺度雨团的模拟具有不确定性，而不同参数化方案的集合模拟结果，无论是对雨带还是雨团的模拟都是比较成功的，这也说明集合预报可以消除物理过程的不确定性，是提高预报准确率的一条有效途径。