【摘 要】
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局地强降水可以引发山洪、泥石流等次生灾害,目前准确预报局地强降水依然是天气预报业务的难点.本文针对一次发生在西北太平洋副热带高压边缘、导致12人死亡的极端局地强降水事件,利用集合卡尔曼滤波(En KF)开展多普勒雷达径向风观测资料同化试验,并对En KF同化过程不确定性进行分析.结果表明:不同化观测资料,采用单一初值的确定性预报或增加初值扰动、采用多物理过程的集合预报均不能正确预报强降水发生位置,
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局地强降水可以引发山洪、泥石流等次生灾害,目前准确预报局地强降水依然是天气预报业务的难点.本文针对一次发生在西北太平洋副热带高压边缘、导致12人死亡的极端局地强降水事件,利用集合卡尔曼滤波(En KF)开展多普勒雷达径向风观测资料同化试验,并对En KF同化过程不确定性进行分析.结果表明:不同化观测资料,采用单一初值的确定性预报或增加初值扰动、采用多物理过程的集合预报均不能正确预报强降水发生位置,而利用En KF同化雷达径向速度观测资料能有效改进确定性和集合预报效果,特别是强降水位置预报.通过En
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