【摘 要】
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为了评价基于网格追踪算法PBN在大清河流域的应用效果,研究选取了位于大清河南北两支的阜平和紫荆关流域的8场典型降雨过程,开展0~3h的雷达外推降雨临近预报.为获得高质量的雷
【机 构】
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中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室,北京 100038;山东农业大学水利土木工程学院,山东泰安271018;中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室,北京 100
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为了评价基于网格追踪算法PBN在大清河流域的应用效果,研究选取了位于大清河南北两支的阜平和紫荆关流域的8场典型降雨过程,开展0~3h的雷达外推降雨临近预报.为获得高质量的雷达测雨数据,研究采用外部漂移克里金法(KED),依据地面雨量在外推前对雷达定量降雨估测进行了修订.针对PBN算法的外推预报结果,分别采用临界成功指数(CSI)、均方根误差(RMSE)、以及定性与定量指标相结合的CSI/RMSE 3种评价指标在时间和空间尺度上进行验证.结果 显示:KED算法可以有效提高雷达定量降水估测的准确度,基于KED修订后的雷达估测降雨的PBN算法对时间空间连续性较好、相对稳定的降雨过程预报效果最好,但随预见期的延长外推效果显著下降,有效预见期不超过2h;而对空间分布不均匀的降雨类型预报效果最差.
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