【摘 要】
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基于ECMWF模式的集合预报数据,利用联合概率方法,针对北京地区冬季影响最大的寒潮和夏季强对流两类灾害性天气,建立了适用于本地区的两种集合预报业务产品。选取2 m温度和10
【基金项目】
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北京市自然科学基金“复杂地形下边界层过程对北京降雪的作用研究”(8192019),国家重点研发计划“冬奥赛场定点气象要素客观预报及风险预警技术研究及应用”(2018YFF0300104),北京市气象局科技项目“边界层作用对北京冬奥外赛场降雪的影响研究”(BMBKJ201701004)共同资助
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基于ECMWF模式的集合预报数据,利用联合概率方法,针对北京地区冬季影响最大的寒潮和夏季强对流两类灾害性天气,建立了适用于本地区的两种集合预报业务产品。选取2 m温度和10 m平均风速制作寒潮预警信号联合概率预报产品,选取对流有效位能和0—6 km垂直风切变制作强对流潜势联合概率预报产品。通过对北京地区近年寒潮和强对流天气的预报检验表明:寒潮预警信号联合概率方法,当预报概率达到10%及以上时,实况就有可能达寒潮蓝色预警信号的级别;此方法对北京西北部的预报性能较好,其次为北京的东南部地区;对达到蓝色预警信号
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