[an error occurred while processing this directive]
暴雨灾害
       首页|  期刊介绍|  编 委 会|  征稿简则|  期刊订阅|  下载中心|  编辑部公告|  联系我们


暴雨灾害  2018, Vol. 37 Issue (6): 574-581    DOI: 10.3969/j.issn.1004-9045.2018.06.011
论文 最新目录 | 下期目录 | 过刊浏览 | 高级检索  |   
雷达资料融合和冷热启动对AREM模式强降水预报的影响分析
顾春利1, 成巍1, 徐幼平2, 邓志武1, 程锐1
1. 北京应用气象研究所, 北京 100029;
2. 中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室, 北京 100029
Analysis on impacts of radar data integration and cold or hot start on heavy rainfall prediction of AREM model
GU Chunli1, CHENG Wei1, XU Youping2, Deng Zhiwu1, CHENG Rui1
1. Beijing Institute of Applied Meteorology, Beijing 100029;
2. State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Science, Beijing 100029
 全文: PDF (8183 KB)   HTML ( 输出: BibTeX | EndNote (RIS)      背景资料
摘要 针对2012年7月21日北京发生的特大暴雨过程,利用局地分析预报系统(LAPS)在AREM (Advanced Regional Eta-coordinate Model)背景场的基础上融合了多普勒雷达资料,比较融合雷达资料后初始场变化,分析冷热启动模拟效果差异,研究雷达资料融合和冷热启动对AREM模式强降水预报影响。结果表明:LAPS融合雷达资料后,初始场增加了中尺度信息和水汽强度,增强了东部水汽输送,雨带中心区位置和降水强度均有所改善。融合雷达资料并进行热启动能够改善AREM模式spin up问题,增大上升气流的速度,进一步增强降水强度。
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
作者相关文章
顾春利
成巍
徐幼平
邓志武
程锐
关键词AREM   LAPS   雷达资料融合   热启动     
Abstract: Based on the background field of the AREM (Advanced Regional Eta-coordinate Model) IC (Initial Condition) analysis, Doppler radar data are integrated into the Local Analysis Prediction System (LAPS) for a heavy rainstorm event in Beijing on 21 July 2012. To study impacts of the radar data integration and cold or hot start on the heavy rainfall prediction of AREM model forecast, the difference of the initial fields and the difference of the simulation results under the cold and hot start are compared before and after the integration of Doppler radar data. The results show that:the initial field increases meso-scale information and vapor intensity after the radar data are ingested into the LAPS, and the vapor transportation in the east is also increased. Additionally, the center of the rain belt and the precipitation intensity forecasts are improved. Radar data integration and hot start can improve spin up of AREM model, and increase the upward current velocity, further improve the intensity of the precipitation.
Key wordsAREM   LAPS   radar data integration   hot start   
收稿日期: 2017-03-31;
基金资助:

国家自然科学基金高原专项重点项目(91637211);国家自然科学基金项目(41405106)

作者简介: 顾春利,主要从事中尺度气象学研究。E-mail:lilispring123@tom.com
引用本文:   
顾春利, 成巍, 徐幼平,等 .2018. 雷达资料融合和冷热启动对AREM模式强降水预报的影响分析[J]. 暴雨灾害, 37(6): 574-581.
GU Chunli, CHENG Wei, XU Youping, et al .2018. Analysis on impacts of radar data integration and cold or hot start on heavy rainfall prediction of AREM model[J]. Torrential Rain and Disasters, 37(6): 574-581.
 
没有本文参考文献
[1] 李红莉,张文刚,付志康,周志敏,万霞. 一次暴雨过程的LAPS分析场与多源观测对比分析[J]. 暴雨灾害, 2017, 36(03): 207-216.
[2] 李红莉,彭菊香,张艳霞. 多源观测资料在LAPS中尺度分析场中的作用分析[J]. 暴雨灾害, 2014, 33(3): 273-280.
[3] 邱学兴,王东勇,江杨. LAPS系统中两种资料融合方法对台风“海葵”的预报对比分析[J]. 暴雨灾害, 2014, 33(1): 41-.
[4] 吴水清,徐幼平,胡邦辉,程锐,杨支中. 一种新静力扣除方案在AREM中的应用与试验[J]. 暴雨灾害, 2013, 32(2): 132-141.
[5] 叶成志,唐明晖,陈红专,田莹. 2013年湖南首场致灾性强对流天气过程成因分析[J]. 暴雨灾害, 2013, 32(1): 1-10.
[6] 殷志远, 彭涛, 王俊超, 沈铁元. 基于AREM 模式的贝叶斯洪水概率预报试验[J]. 暴雨灾害, 2012, 31(1): 59-65.
[7] 袁正腾, 唐仁茂, 李德俊, 向玉春, 陈英英, 王慧娟. 基于SWAN和LAPS产品的人影作业参数自动估算方法研究[J]. 暴雨灾害, 2012, 31(1): 78-82.
[8] 王叶红, 彭菊香, 公 颖, 崔春光. AREM-RUC 3 h 快速更新同化预报系统的建立与实时预报对比检验[J]. 暴雨灾害, 2011, 30(4): 296-304.
[9] 唐永兰, 辜旭赞, 张兵. 不同初值和降水方案对一次西南涡暴雨过程的中尺度模拟与分析[J]. 暴雨灾害, 2011, 30(4): 335-342.
[10] 公颖;林春泽;李俊;. AREM模式预报体系对2010年5月我国南方连续暴雨过程预报效果评估[J]. 暴雨灾害, 2010, 29(04): 62-68.
[11] 彭涛;李俊;殷志远;沈铁元;李武阶;. 基于集合降水预报产品的汛期洪水预报试验[J]. 暴雨灾害, 2010, 29(03): 76-80.
[12] 彭军;张立凤;罗雨;徐锐;陈锋立;. “07.7”重庆暴雨的数值模拟分析[J]. 暴雨灾害, 2010, 29(02): 33-39.
[13] 李俊;王明欢;公颖;李灿;李武阶;. AREM短期集合预报系统及其降水预报检验[J]. 暴雨灾害, 2010, 29(01): 32-39.
[14] 刘志雄;戴泽军;彭菊香;许霖;. 基于LAPS的一次局地强冰雹过程分析[J]. 暴雨灾害, 2009, 28(04): 27-34.
[15] 向玉春;杨军;李红莉;姚望玲;袁正腾;陈波;. LAPS资料在人工影响天气中的应用初探[J]. 暴雨灾害, 2009, 28(03): 81-86.
版权所有 © 2011《暴雨灾害》编辑部    鄂ICP备06018784号-3
地址: 湖北省武汉市东湖高新技术开发区金融港二路《暴雨灾害》编辑部
 邮编: 430205 Tel: 027-81804935   E-mail: byzh7939@163.com
技术支持: 北京玛格泰克科技发展有限公司