【摘 要】
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定量检验数值模式降水预报的空间偏差，对改进模式预报性能和增强预报员主观订正模式预报产品能力均具有重要意义。利用2019-2020年5-9月ECMWF、GRAPES-GFS大尺度数值模式36 h预报时效的24 h降水量预报和加密降水观测资料，使用基于目标属性的CRA（Contiguous Rain Area）检验技术识别、分离出西北地区东部强降水目标51个，并基于影响系统的流型识别法将强降水分为低槽
【基金项目】
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甘肃省气象局气象科研项目（Zd2021-01，英才计划）;甘肃省气象局创新团队项目（GSQXCXTD-2020-01）；
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定量检验数值模式降水预报的空间偏差，对改进模式预报性能和增强预报员主观订正模式预报产品能力均具有重要意义。利用2019-2020年5-9月ECMWF、GRAPES-GFS大尺度数值模式36 h预报时效的24 h降水量预报和加密降水观测资料，使用基于目标属性的CRA（Contiguous Rain Area）检验技术识别、分离出西北地区东部强降水目标51个，并基于影响系统的流型识别法将强降水分为低槽型、西南气流型和两高切变型，定量分析了两种模式对不同类型强降水预报的空间偏差（位移、强度和形态偏差）特征。结果表明：（1）ECMWF和GRAPES-GFS强降水预报的形态偏差占比最大，其次是位移偏差，强度偏差最小。形态偏差主要与暖区中的中小尺度对流系统活动有关。（2）两种模式预报的强降水落区较实况均偏西偏北，对不同尺度雨区的预报偏差存在差异，对中β尺度强降水雨区的预报ECMWF优于GRAPES-GFS，对中α尺度雨区两种模式预报均偏大。对最大降水量和平均雨强的预报，ECMWF偏弱不足6%，而GRAPES-GFS偏弱超过33%。（3）ECMWF对低槽型最大降水量预报偏弱，对降水面积、平均雨强的预报随降水尺度的大小而变化；对西南气流型预报面积和平均雨强偏大，最大降水量偏弱；对两高切变型预报面积最易偏小甚至漏报，平均雨强和最大降水量预报较好。GRAPES-GFS对西南气流型和两高切变型预报的面积、平均雨强和最大降水量均明显偏小。（4）ECMWF对低槽型和西南气流型降水落区预报偏西偏北，而两高切变型仅偏北。GRAPES-GFS预报的低槽型降水落区也偏西偏北，但西南气流型预报偏西，两高切变型偏差特征不明显。
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