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城市内涝过程预报是降低内涝风险、保障人身财产安全的重要非工程措施。针对传统城市内涝预报方法空间分辨率低、预见期短,无法准确、及时地预测出内涝过程的问题,本文通过集成数值气象预报模式和高效高分辨率洪涝过程数值模型,构建具有高分辨率、长预见期特性的城市内涝过程预报模型。城市内涝过程预报模型通过GRAPES_MESO数值气象模式生成降雨预报数据,该模式是一个以多尺度通用动力模式为核心,以统一软件编程标准为平台的新一代数值预报模式系统,每天两次(00:00和12:00)对模拟区域的未来72h降雨数据进行滚动