基于FSS的高分辨率模式华北对流预报能力评估
目前高分辨率数值预报模式已具有一定的对流系统结构和演变特征预报能力,但对其预报能力的客观评估仍存在较多不足.选取2017年7-9月华北地区在不同天气系统背景下、具有不同组织模态的7次对流天气个例,使用模糊检验方法中的分数技巧评分(fraction skill score,简称FSS)指标评估不同高分辨率模式(包括快速更新同化GRAPES_Meso,GRAPES_3 km及华东区域中尺度模式)对中小尺度对流过程的预报能力.结果表明:分数技巧评分能够实现当模式预报存在位移和强度偏差时仍然给出有价值的评分结果,其优势还在于可以给出表征模式空间位移偏差尺度的预报技巧尺度信息;所用3个模式的雷达回波强度预报均偏弱,当回波强度小于44 dBZ时,华东区域中尺度模式预报最接近实况,而对于44 dBZ以上的较强回波,GRAPES_3 km模式预报偏差最小;采用百分位阈值(通过升序排列求出预报和实况数列的相同百分位数作为其相应的阈值)进行检验发现,对于预报难度更大的高阈值、小尺度的对流事件,GRAPES_3 km模式预报能力更强.
中尺度模式、模糊检验、分数技巧评分、强对流天气
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国家重点研究发展计划2017YFC1502003;国家自然科学基金项目41375051;国家气象中心预报员专项Y201715;中国气象局数值预报GRAPES发展专项“GRAPES_Meso_3 km强对流应用检验”
2018-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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