第2期 李俊等:不同参数化方案对长江中游汛期降水模式预报试验 137 同方案降水预报偏差差别的比较看,0~24 h时段 不同方案降水偏差之间的差别大于其24~48 h的 差别,即不同参数化方案0~24 h预报之间的差异 大于24~48 h的预报差异,表明在预报的前24 h 月16~18日(case 4),试验方案同表1。 对4次过程分别采用6种方案进行预报试验, 并与实况比较(图略)。总体而言,不同方案预报的 雨带分布差异较小,但降水中心的位置及其中心强 度差异较大。图3给出O~24 h各种方案对4次个 不同物理参数化方案对降水预报的影响比对其后预 报的影响更明显。文献L23的研究也有类似结果。 3.2主要降水过程预报试验 例降水预报的TS评分,由于大暴雨在4次个例中 出现的站数少,在此仅给出大暴雨以下量级的TS 评分结果。如图所示,对于不同的个例TS评分差 选取2004年汛期的4次主要降水过程,来进一 步分析各种方案在具体个例预报中的表现。所选的 4次过程分别为:2004年6月13~14日(case 1)、6 月17~18日(case 2)、6月23~24日(case 3)和7 别不同,其中case 2不同方案之间预报的差别相对 较小,而case 3不同方案之间预报的差别相对较大, 表明同样是梅雨期降水,不同个例对预报方案的敏 感程度各不相同。 0.8 0.7 0.6 o・5 P-o.4 0.3 0.2 0.1 0 c88e 2 case 3 天气过程 天气过程 图3 O~24 h不同方案对2004年6~7月4次过程不同降水预报量级的TS评分 (a.>/o mm,b.≥10 mm,c.≥25 mm,d.≥50 mm;case 1:6月1 3~14日;case 2:6月17~18日; case 3;6月23~24日;case 4:7月16~18日) 分析不同个例中预报效果相对较好的方案,与 上节批量试验的结果有所不同,不同个例不同量级 的预报中相对好的方案不同。case 1中的4个量级 的预报都是sch一4较好;case 2中的4个量级预报 case 3中大多数量级预报相对好的方案是sch一6;在 case 4中的4个量级预报相对好的方案分别是 sch6、sch5、sch2、sch一一一一5;总体来看对于case 1、 case 2预报评分相对较好的是采用BM积云对流的 相对好的方案分别是sch一5、sch一6、sch一3、sch一4;在 方案,而对于case 3、case 4预报相对较好的是采用 维普资讯 http://www.cqvip.com 138 气 象 科 技 第36卷 GL积云对流的方案。由此可见,对于不同的个例、 及其落区,随预报量级的升高不同方案之间的预报 差异愈加显著。 (3)不同参数化方案的平均预报在多数量级的 预报中优于大多数方案,其对预报评分的改进尤其 体现在暴雨以下量级的预报中。 不同量级的预报相对较好的方案具有不确定性。图 中多个方案的集合平均预报相对稳定,尤其在中小 强度的预报中,平均预报的结果较单个方案的预报 结果有明显优势,而在大雨、暴雨的预报中平均预报 也能在多数例子中好于多数方案。由此可见,尽管 在批量试验中某个方案表现出一些优势,但对某个 具体个例的预报中相对较好的方案具有不确定性, (4)就某个具体降水个例而言,预报效果较好的 参数化方案具有不确定性,而集合平均的预报效果 相对稳定,因此可以利用组合不同物理过程的方法 而采用集合多个方案的平均预报无论在批量试验还 是个例试验中都体现出优势,因此可以利用这种物 理过程的不确定性来开展集合预报,提高对梅雨期 降水的预报能力。 从以上的个例试验中也可看到,不同方案TS 评分对不同个例预报的变化趋势是一致的,即对有 些个例所有方案的TS评分都会升高,而有些个例 则反之,如图3中case 2和case 3,在case 2中所有 方案在各个量级的TS评分都很低,而在case 3中 所有方案的TS评分都很高。这反映在有些个例的 预报中所有方案都能给m较好的预报,而另一些个 例中所有方案的预报结果都不理想,尽管不同方案 之间略有差异,这也说明采用不同的物理过程组合 的方法来做集合预报的局限性,尽管这种方法对降 水预报有改善。 4 结论 (1)通过汛期批量试验,表明不同物理过程参数 化方案对长江中游的降水预报存在一定的差异,就 本次试验而言,3种对流参数化方案中Grell方案的 预报效果最好,并且Blackadar行星边界层方案优 于MRF行星边界层方案的预报结果。 (2)不同物理过程参数化方案对降水的影响在 0~24 h比24~48 h明显,这些方案影响降水强度 来开展集合降水预报,但对于对物理过程不敏感的 个例,这种方法依然具有局限性。 参考文献 [1]王建捷,周斌,郭肖容.不同对流参数化方案试验中凝结加热的 特征及对暴雨中尺度模拟结果的影响[J].气象学报,2005,63 (4):405—417. 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(下转144页) 维普资讯 http://www.cqvip.com 144 气 象 科 技 第36卷 SVM-Based Method for Predicting Droughts and Floods in Flood Season over Zhej iang Province Teng Weiping Yu Shanxian H u Bo (1 Zhejiang Provincial Institute of Meteorology,2 Zhejiang Meteorology Office,Hangzhou 310017) Abstract:The predic:tion models of droughts and floods in flood season over Zhej iang Province are built based on the Support Vector Machine(SVM)method.By use of rainfall data from 38 observation stations.the indexes of drought and flood intensities are devised,which can represent the overall state of droughts and floods in Zhejiang Province.Taking the indexes as predictands and antecedent atmospheric circulation and SST.which exhibit high correlation with the predictands,as predictors,the prediction models of droughts and floods for Zhej iang based on the and regression method are built,respectively.The comparison between the prediction results by two methods shows that the SVM prediction model could make use of the plentiful predictor’S information and non—linear proj ection capability effectively,and shows better performance,which was confirmed by both training and testing samples. Key words:support vector machine(SVM),regional drought/flood index,prediction model (上接138页) Comparative Experiments on Precipitation Prediction with Different Physic Parameterization Schemes for Middle Reaches of Changj iang River in Flood Season Li J un Wang Bin Wang Zhibin Shen Tieyuan (Institute of Heavy Rain,CMA,Wuhan 430074) Abstract: Some comparative prediction experiments with different physics parameterization schemes are conducted on precipitation over the middle reaches of the ChangJiang River in flood season.The results show that different physic parameterization schemes can lcad to different forecasting results,which becomes more evident in predicting higher—grade precipitation.In the experiments,the forecasting combined the Grell cumulus parameterization scheme with the Blackadar planetary boundary layer scheme is better than others.However,for a certain case,it iS uncertain which scheme is better.The result of ensemble mean prediction is relatively stable and superior to most single predictions.The improvements in precipitation prediction can be seen mainly in the situation with the rainfall being less than 50 mm. Key words:physic process,comparative experiment,ensemble prediction
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