天气雷达对中小尺度灾害性天气具有较强的监测预警能力,对研究中小尺度对流系统的云雨结构、理解降水内部的热力学和动力学过程有很大的帮助。单站点地基雷达受到诸如电磁波衰减、地物干扰等影响,在探测上存在一些限制。为了扩大天气雷达探测区域,需要采用多部天气雷达组网联合探测。然而雷达组网的各雷达之间没有进行统一标定,影响雷达网资料一致性、组网拼图,以及使雷达资料在数值模式同化的应用中受到限制。本文以TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)卫星搭载的经过精确标定的测雨雷达PR(Precipitation Radar)数据产品作为标准参照源,订正地基雷达GR(Ground-based Radar)的反射率因子偏差。为了减小PR与GR之间观测值对比的不一致性,利用最佳配对数据对比法(ABCD, Available Best Comparable Dataset法),对2008年1月至2014年9月间,江苏省六部地基雷达(南京、常州、连云港、南通、徐州、盐城)的反射率因子值进行订正。最后对方法的应用范围、存在的问题及未来展望进行了讨论。
基于重庆市气象局业务运行的风暴尺度快速同化和预报系统(Storm-Scale Rapid Assimilation and Forecast System,SSRAFS)、气象信息综合分析处理系统(Meteorological Information Comprehensive Analysis And Process System,MICAPS)地...
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基于重庆市气象局业务运行的风暴尺度快速同化和预报系统(Storm-Scale Rapid Assimilation and Forecast System,SSRAFS)、气象信息综合分析处理系统(Meteorological Information Comprehensive Analysis And Process System,MICAPS)地面观测和高空观测资料,进行模式输出统计(Model Output Statistics,MOS)方法和纳入超前实况因子的MOS(MOS with Prior Observation Predictors,OMOS)方法对重庆地区地面气温96 h内逐小时预报试验,并以SSRAFS地面气温预报结果作为参考进行对比分析。结果表明:MOS方法在1~96 h预报时效内的预报技巧高于SSRAFS,气温预报均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)平均减小1.22℃,CC和HR2分别平均增大0.006和20.4%;在1~7 h预报时效,RMSE平均减小1.70℃,CC和HR2分别平均增大0.07和34.5%;且MOS方法在重庆东北部及中南部地区改进效果较为明显。OMOS方法在气温短期预报中表现优于MOS方法,尤其在1~7 h预报时效,比MOS方法RMSE平均减小0.43℃,CC和HR2分别平均增大0.008和8.3%;其在1~4 h预报时效时表现更加优异,与MOS方法相比,RMSE平均减小0.66℃,CC和HR2分别平均增大0.13和12.3%。因此,在MOS的基础上,OMOS能够进一步提升地面气温的预报技巧,且在重庆东北部及中南部地区的预报效果有明显改进。
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