LTP_DSEF模型对2018年登陆中国热带气旋强降水预报的应用  

作　　者：贾作 任福民[1] 张大林[1,2] 丁晨晨 杨明仁 冯恬 陈博宇 杨慧 

机构地区：[1]中国气象科学研究院,灾害天气国家重点实验室,北京100081 [2]Department of Atmospheric and Oceanic Science,University of Maryland,College Park,Maryland 20742,USA [3]台湾大学大气科学系,台北10617 [4]成都信息工程大学大气科学学院,成都610225 [5]国家气象中心,北京100081

出　　处：《中国科学：地球科学》2020年第5期609-618,共10页Scientia Sinica(Terrae)

基　　金：国家自然科学基金项目(批准号:41675042);海南省国家重点基础研究发展计划项目(编号:SQ2019KJHZ0028);国家重点基础研究发展计划项目(编号:2018YFC1507703);2019年核心业务发展专项-登陆热带气旋降水的动力-统计相似集合预报技术项目资助。

摘　　要：最近,一种基于路径相似的登陆热带气旋降水动力统计集合预报(LTP_DSEF)模型被发展用来预报登陆热带气旋(LTC)带来的强降水.文章把LTP_DSEF模型应用于2018年登陆中国的10个热带气旋(TC)的强过程降水预报,通过测试模型的3452套预报方案确定了对这10个LTC的最佳方案,然后将其性能与三家动力模式(ECMWF、GFS和GRAPES)进行对比.结果表明:LTP_DSEF模型在预报LTC的较强过程降水方面与三家动力模式相比很有优势,特别是预报250mm以上量级的过程降水;对单TC, LTP_DSEF模型预报LTC过程降水的能力优于或者略逊于三家动力模式,特别在三家动力模式对某些TC的强降水均无预报能力时,模型仍能提供宝贵的大于零的TS值;此外虽然与实况相比该模型预测的强降水范围倾向偏大,但它在多数情况下能合理地捕捉到强降水的落区.初步研究表明,尽管LTP_DSEF模型只引入了TC路径和登陆时间两个相似性变量,但它已能为LTC的强过程降水预报提供非常有用的指导.

关 键 词：登陆热带气旋 强降水预报 LTP_DSEF模型 

分 类 号：P457.6[天文地球—大气科学及气象学]