針對(duì)2018年入汛以來(lái)四川地區(qū)首場(chǎng)區(qū)域性暴雨天氣過(guò)程（"18·05·21"過(guò)程）,利用西南區(qū)域中尺度業(yè)務(wù)模式（SWCWARMS）的預(yù)報(bào)結(jié)果,通過(guò)對(duì)比分析兩個(gè)不同起報(bào)時(shí)次對(duì)此次強(qiáng)降水天氣過(guò)程的預(yù)報(bào)結(jié)果,發(fā)現(xiàn):隨著預(yù)報(bào)時(shí)次的臨近,其降雨的預(yù)報(bào)效果越好;在臨近降水發(fā)生過(guò)程前以觀測(cè)資料和再分析資料啟動(dòng)模式,對(duì)大氣狀態(tài)的刻畫(huà)比用模式運(yùn)行結(jié)果更為真實(shí),一方面可以通過(guò)改善大氣的溫濕結(jié)構(gòu)來(lái)改變層結(jié)狀態(tài),影響其穩(wěn)定度,另一方面通過(guò)改善其環(huán)流場(chǎng),增強(qiáng)低層的氣旋性輻合和水汽的輸送,從動(dòng)力角度影響整個(gè)降水過(guò)程。采用更為真實(shí)的初始場(chǎng)啟動(dòng)模式以后,能更加準(zhǔn)確地模擬出降水前后時(shí)段能量/水汽的積累和釋放的熱力過(guò)程,以及渦度、散度和垂直上升運(yùn)動(dòng)等動(dòng)力因子共同協(xié)調(diào)發(fā)展過(guò)程,因此對(duì)預(yù)報(bào)效果有正反饋。 

【文章來(lái)源】：高原山地氣象研究. 2020,40(03)

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

實(shí)況和模擬的“5.21”過(guò)程24h降水分布(單位：mm)(a)實(shí)況；（b）試驗(yàn)1;(c)試驗(yàn)2和（d）降水中心的逐時(shí)降水(單位：mm/h)

從21日12:30時(shí)多普勒雷達(dá)聯(lián)網(wǎng)拼圖反射率來(lái)看,在盆地西南已經(jīng)有>45dbz的回波點(diǎn),對(duì)應(yīng)回波頂高大于15km,屬發(fā)展旺盛的強(qiáng)對(duì)流回波(圖略)。此后,回波北移發(fā)展,強(qiáng)度大于50dbz的回波面積迅速加大,短時(shí)強(qiáng)降雨特征明顯。13:30時(shí),盆地南部樂(lè)山地區(qū)的回波發(fā)展起來(lái),強(qiáng)度達(dá)50dbz以上、對(duì)應(yīng)回波頂高>15km,為發(fā)展旺盛的強(qiáng)對(duì)流回波,都是由對(duì)流單體群組成(圖3a)。從雷達(dá)回波整體看,到18:00時(shí)中等強(qiáng)度回波區(qū)域最大(圖3b),隨后盆地南部樂(lè)山一帶回波逐漸減弱,盆地東北部廣安、達(dá)州一帶回波加強(qiáng)發(fā)展起來(lái)�？傮w看,本次過(guò)程強(qiáng)度大于50dbz的回波面積很小,零星的夾雜在中等強(qiáng)度回波中,加上山區(qū)地形抬升,產(chǎn)生連續(xù)幾小時(shí)強(qiáng)降水,是造成局部地方雨量過(guò)大的原因。

總體看,本次過(guò)程強(qiáng)度大于50dbz的回波面積很小,零星的夾雜在中等強(qiáng)度回波中,加上山區(qū)地形抬升,產(chǎn)生連續(xù)幾小時(shí)強(qiáng)降水,是造成局部地方雨量過(guò)大的原因。2 模式結(jié)果對(duì)比分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]ECMWF集合預(yù)報(bào)在安徽大別山區(qū)降水預(yù)報(bào)中的檢驗(yàn)[J]. 武英嬌,楊浩,錢(qián)仙桃,曹晉娟,李冰.  暴雨災(zāi)害. 2019(01)
[2]青藏高原熱力對(duì)四川盆地西部一次持續(xù)性暴雨影響的數(shù)值模擬[J]. 張?jiān)?李娟,孫建華.  氣候與環(huán)境研究. 2019(01)
[3]非靜力AREM模式設(shè)計(jì)及其數(shù)值模擬Ⅱ:數(shù)值模擬試驗(yàn)[J]. 程銳,宇如聰,徐幼平,王斌,宋帥,顧春利.  大氣科學(xué). 2019(01)
[4]基于數(shù)值預(yù)報(bào)和隨機(jī)森林算法的強(qiáng)對(duì)流天氣分類(lèi)預(yù)報(bào)技術(shù)[J]. 李文娟,趙放,酈敏杰,陳列,彭霞云.  氣象. 2018(12)
[5]雷達(dá)資料融合和冷熱啟動(dòng)對(duì)AREM模式強(qiáng)降水預(yù)報(bào)的影響分析[J]. 顧春利,成巍,徐幼平,鄧志武,程銳.  暴雨災(zāi)害. 2018(06)
[6]西南渦及其暴雨研究新進(jìn)展[J]. 李國(guó)平,陳佳.  暴雨災(zāi)害. 2018(04)
[7]大氣中多尺度相互作用的研究進(jìn)展[J]. 沈新勇,沙莎,劉靚珂,李小凡.  暴雨災(zāi)害. 2018(03)
[8]基于西南渦加密探空資料同化的一次奇異路徑耦合低渦大暴雨數(shù)值模擬研究[J]. 高篤鳴,李躍清,程曉龍.  氣象學(xué)報(bào). 2018(03)
[9]西南渦加密資料同化對(duì)西南區(qū)域模式降水預(yù)報(bào)的影響[J]. 衡志煒,程曉龍.  高原山地氣象研究. 2018(02)
[10]高原渦誘發(fā)西南渦伴行個(gè)例的環(huán)境場(chǎng)與成因分析[J]. 高文良,郁淑華.  高原氣象. 2018(01)



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