【摘 要】
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集合卡尔曼滤波(EnKF)目前在资料同化的科研和业务中已得到广泛应用,可为集合预报提供较好的初始场,其影响半径的选取对同化结果影响显著。2017年5月7日在珠三角(珠江三角洲)
【机 构】
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中国气象局广州热带海洋气象研究所/广东省区域数值天气预报重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划(973计划)(2015CB452802);国家自然科学基金(41475102、41675099、41475061);广东省科技计划项目(2017B020218003、2017B030314140);广东省自然科学基金(2016A030313140、2017A030313225);广东省气象局科研项目(GRMC2017Q01)共同资助
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集合卡尔曼滤波(EnKF)目前在资料同化的科研和业务中已得到广泛应用,可为集合预报提供较好的初始场,其影响半径的选取对同化结果影响显著。2017年5月7日在珠三角(珠江三角洲)一带出现极强降水,尤以广州的花都、黄埔、增城区为盛,甚至出现了极为罕见的特大暴雨。以本次极强降水过程为例,分析影响半径对EnKF同化效果的影响。结果发现利用EnKF方法同化观测站的10 m风和2 m温度资料后,可以较好地模拟出此次强降水过程,但仍存在着位置偏南,强度偏大,局地虚报和过报的现象。当水平影响半径取值过大时,大量虚假信息引
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