【摘 要】
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针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存
【机 构】
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国防科技大学气象海洋学院,南京大气科学联合研究中心,南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划973项目(2017YFC1501800);南京大气科学联合研究中心重点项目(NJCAR2016ZD04)与面上项目(NJCAR2016MS02)
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针对对流尺度天气系统的高度非线性特征和高分辨率模式预报结果存在时、空不确定性现象,以及当前邻域概率法主要考虑高分辨率预报结果的空间位移误差,而不能有效解决预报结果存在时间超前与滞后问题,将时间因素引入到邻域概率法中,结合一次强飑线过程进行对流尺度集合预报试验,并基于改进后的新型邻域概率法与分数技巧评分,对降水预报进行了不同时、空尺度的效果评估检验。结果表明:(1)邻域集合概率法和概率匹配平均法在极端降水的分数技巧评分远高于传统集合平均,弥补了集合平均对极端降水预报能力偏低的缺陷。(2)对于此类飑线过程的对
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