The short-term forecasting of the Gaoyou Tornado with hourly assimilation and model forecast cycle of GRAPES-RAFS
-
摘要: 基于GRAPES-RAFS 3km分辨率3h循环的快速更新同化预报系统,本文建立逐小时的分析预报循环系统,并且通过采用5种尺度叠加的高斯相关模型和引入各向异性的水平相关尺度方案来改进背景误差水平相关结构,同时考察引入全球大尺度信息方案对逐小时循环的分析和预报影响。通过2020年6月12日江苏高邮龙卷过程的数值模拟表明：(1)逐小时循环吸收了更多的高频观测资料和循环中采用更临近的1h预报场作为背景场,分析和短临预报质量比3h循环有明显提高；(2)在引入全球大尺度信息的1h循环试验中,过多使用较长时效的全球预报场信息反而会降低分析和预报质量；(3)在逐1h循环中改进的五种尺度叠加高斯相关模型和各向异性的水平相关尺度使背景误差水平相关系数的描述更接近样本的统计结果,因而能更准确模拟高邮龙卷的中气旋结构,同时气象要素场预报和降水预报质量更接近实况。
-
关键词:
- GRAPES-RAFS /
- 快速更新同化预报 /
- 短时临近预报 /
- 高邮龙卷 /
- 背景误差协方差
-
点击查看大图
计量
- 文章访问数: 113
- HTML全文浏览量: 19
- PDF下载量: 32
- 被引次数: 0
下载:
