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GRAPES-GEPS湿奇异向量的时空尺度敏感性研究

王静 刘娟娟 王斌 陈静 刘永柱

王静, 刘娟娟, 王斌, 陈静, 刘永柱. GRAPES-GEPS湿奇异向量的时空尺度敏感性研究[J]. 大气科学. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2011.20164
引用本文: 王静, 刘娟娟, 王斌, 陈静, 刘永柱. GRAPES-GEPS湿奇异向量的时空尺度敏感性研究[J]. 大气科学. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2011.20164
A study of sensitivity of Moist Singular Vectors in GRAPES-GEPS to temporal and spatial scales[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2011.20164
Citation: A study of sensitivity of Moist Singular Vectors in GRAPES-GEPS to temporal and spatial scales[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2011.20164

GRAPES-GEPS湿奇异向量的时空尺度敏感性研究

doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2011.20164
基金项目: 重大自然灾害监测预警与防范项目“副热带地区区域模式关键技术及其应用”(2017YFC1502102)以及GRAPES 攻关专项,国家重点研发计划项目(2018YFC1507405)

A study of sensitivity of Moist Singular Vectors in GRAPES-GEPS to temporal and spatial scales

  • 摘要: 湿奇异向量(Moist Singular Vectors,简称Moist SVs)是包含了湿物理切线性过程计算得到的奇异向量。研究Moist SVs对最优化时间间隔(optimization time interval: OTI)及模式水平分辨率的敏感性对提高集合预报效果至关重要。本文基于中国气象局数值预报中心自主研发的GRAPES全球集合预报系统(GRAPES-GEPS)业务版本研究了4组不同时空尺度(不同OTI和水平分辨率)下的Moist SVs,从能量模、能量谱、空间剖面等方面分析热带外Moist SVs特征,并从等压面变量评分、降水评分、降水概率预报等方面评估不同初值的集合预报效果。结果表明:提高Moist SVs水平分辨率可使其扰动具有较大的增长率,缩短OTI后Moist SVs能量向上传播的趋势更明显,并可以在中尺度范围产生较大SVs扰动。不同OTI下初始Moist SVs相似性较低,结构差异较大。从集合预报的结果来看,OTI为24h试验的集合扰动能量增长较大,集合离散度在预报的0-96h有显著提升,特别是2米温度,且近地面要素的outlier评分也有明显改进。进一步分析发现,提高水平分辨率和缩短OTI的Moist SVs能够提高降水概率预报,而降水评分显示,同一水平分辨率下,OTI越短评分越好,但是提高Moist SVs的水平分辨率并不一定会提升小雨到中雨量级的降水评分。
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-06-01
  • 录用日期:  2021-02-04
  • 修回日期:  2020-11-02
  • 网络出版日期:  2021-03-03

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