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基于GFS预报资料的强对流相似预报研究

机译:基于GFS预报资料的强对流相似预报研究

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摘要

本文基于数值模式预报发展了强对流相似预报方法。该方法采用对流参数作为相似预报量,对比当前预报与历史预报的相似物理量场挑选与当前预报最相似的时刻,并利用这些时刻对应的强对流观测权重叠加作为当前预报时刻的强对流预报。以NCEP/GFS预报场资料,对该方法的有效性进行了检验。检验结果表明,该方法对中国地区的强对流有良好预报效果。作为数值预报的有效补充,该方法具有以下几点优势:简便易实现,具有很高的可移植性:以对流参数作为相似预报量,充分利用了模式对温,压,湿,风等基本气象要素预报比较准确的优势;有效避免了对流参数进行强对流预报时的临界值选取问题,考虑了强对流发生的地域性,气候性特点。
机译:本文基于数值模式预报发展了强对流相似预报方法.该方法采用对流参数作为相似预报量,对比当前预报与历史预报的相似物理量场挑选与当前预报最相似的时刻,并利用这些时刻对应的强对流观测权重叠加作为当前预报时刻的强对流预报.以NCEP/GFS预报场资料,对该方法的有效性进行了检验.检验结果表明,该方法对中国地区的强对流有良好预报效果.作为数值预报的有效补充,该方法具有以下几点优势:简便易实现,具有很高的可移植性:以对流参数作为相似预报量,充分利用了模式对温,压,湿,风等基本气象要素预报比较准确的优势;有效避免了对流参数进行强对流预报时的临界值选取问题,考虑了强对流发生的地域性,气候性特点.

著录项

  • 来源
    《大气和海洋科学快报(英文版)》 |2020年第2期|97-106|共10页
  • 作者

    LI Na; RAN Lingkun; JIAO Baofeng;

  • 作者单位

    Key Laboratory of Cloud-Precipitation Physics and Severe Storms Institute of Atmospheric Physics Chinese Academy of Sciences Beijing China;

    Key Laboratory of Meteorological Disaster Ministry of Education/Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters Nanjing University of Information Science and Technology Nanjing China;

  • 收录信息 中国科学引文数据库(CSCD);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    强对流预报; 相似预报法; 对流参数;

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