【摘 要】
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集合预报作为减小数值模式不确定性的有效手段,已经较为广泛应用于强降水和强对流等强天气过程的数值天气预报中。本文根据国内外WRF模式集合预报的研究进展,从模式初始场的
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,南方电网科学研究院有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41575104)资助
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集合预报作为减小数值模式不确定性的有效手段,已经较为广泛应用于强降水和强对流等强天气过程的数值天气预报中。本文根据国内外WRF模式集合预报的研究进展,从模式初始场的改进、集合预报扰动方法的构建以及对流尺度集合预报的发展等三方面进行了回顾与总结。结果表明:资料同化技术能为大尺度模式初始场提供中小尺度信息,利于提高强天气过程的预报能力。构建合理的多初值、多边界、多物理过程扰动能够较为准确地表征大气演变的不确定性,提高集合预报离散度,其预报结果通常优于确定性预报。对流尺度集合预报能够更好地模拟强天气过程,但如何
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