Global-regional assimilation and prediction system(GRAPES)模式为中国气象局于2000年开始组织研究开发的数值预报系统,GRAPES_Meso模式是其区域中尺度数值预报系统版.GRAPES_Meso中的陆面模式选取的是Noah-Land Surface Model(NOAH-LSM)模式.NOAH-LSM陆面模式选取Simple Water Balance(SWB)对陆面水文过程进行描述.SWB是一个简单水量平衡模型,不能完整地描述陆面水文过程,特别是对径流的模拟存在不足.随着GRAPES_Meso模式不断的发展,对预报能力的要求逐渐提高,对其陆面模式中产流过程的描述也需要进一步的研究.本文中所应用的改进陆面水文过程的NOAH-LSM陆面模式,借鉴了水文模型的思想,利用蓄水容量曲线描述单元网格内产流面积的变化,并在模式中增加Muskingum汇流模块,完整陆面模式水文循环.将原GRAPES模式和改进陆面水文过程的GRAPES模式分别与新安江模型进行单向耦合,选取模式TS评分相差不大的试验流域——淮河流域上游控制站王家坝站,进行流量模拟对比.从试验结果可以看出,改进后的模式在洪量相对误差、洪峰相对误差、确定性系数上均优于原模式,并为未来利用水文模型对降水落区检验进行了探索性研究.
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