检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:涂静[1] 叶萌[1] 张华龙[1] 黄晓莹[1] 唐思瑜
机构地区:[1]广东省气象台,广东广州510640
出 处:《广东气象》2023年第1期40-43,共4页Guangdong Meteorology
基 金:广东省气象局智能网格预报技术创新团队(GRMCTD202004);广东省科技计划项目(2019B020208016);广东省水利科技创新重点项目(2022-02);预报员专项CMAYBY2020-090;广东省气象台项目(202005)。
摘 要:基于天气学分型,对全球模式ECMWF和CMA-GFS,区域模式CMA-GD和CMA-TRAMS 2022年广东省暴雨降水预报进行了检验,综合对比分析各家模式预报性能和偏差特征,结果表明:(1)2022年台风暴雨可预报性最高、锋面暴雨预报难度最大,预报员对模式台风和暖区暴雨“补漏”明显提高了主观TS评分。(2)CMA-TRAMS对台风暴雨预报表现最优,能有效提示广东省是否出现台风边缘影响的暴雨。(3)锋面暴雨TS评分普遍偏低,大范围漏报多为模式形势预报存在偏差,主观较难实现有效订正。(4)CMA-TRAMS和ECMWF对暖区暴雨预报较优,其中ECMWF对暖区形势预报更准确,CMA-TRAMS对降水强度和南部沿海暴雨预报更接近实况。
分 类 号:P45[天文地球—大气科学及气象学]
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