本文利用WRF模式(Weather Research and Forecasting model)采用不同的網(wǎng)格嵌套、積云對流表達對上海地區(qū)的兩次暖區(qū)暴雨過程(2018年5月25日、2017年6月10日)和一次梅雨鋒暴雨過程(2015年6月27日)進行高分辨率(1 km)單向反饋模擬,基于我國東部地區(qū)自動觀測站的逐小時降水數(shù)據(jù),系統(tǒng)評估了27、15、9、5、3、1 km不同網(wǎng)格尺度上積云對流表達對極端降水模擬的影響。本文所涉及的積云對流表達包括傳統(tǒng)的Kain-Fristch(KF)、尺度自適應(yīng)的Grell-Freitas(GF)對流參數(shù)化方案、以及針對“灰色區(qū)域”(1-10 km)的顯式對流Explicit convection(EC)方案,并著重比較傳統(tǒng)三層網(wǎng)格嵌套(15:5:1和9:3:1)與兩層大比率網(wǎng)格嵌套(15:1和9:1)方式中,外網(wǎng)格使用不同積云對流表達(KF,GF,EC)對高分辨率1 km內(nèi)網(wǎng)格極端降水預(yù)報的影響。本文基于多種統(tǒng)計方法(Threat score、Bias score、相關(guān)系數(shù)、均方根誤差等)對極端降水的日平均雨量、小時降水演變進行全面評估,評估結(jié)果顯示,...

【文章頁數(shù)】：96 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1模擬區(qū)域設(shè)置

華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文9圖2.1模擬區(qū)域設(shè)置在積云對流表達實驗中，具體的嵌套實驗以及積云表達設(shè)置如表2.1所示。在D1網(wǎng)格中，27km、15km及9km東西和南北方向上分別包含了230x167、407x297、677x494個格點。D2網(wǎng)格中，5km和3km東西和南北方向上分別....

圖3.12018年5月25日00時-2018年5月25日23時（a）、2017年6月10日00時-2017年6月10日23時（b）24小時累積降水分布（單位：mm）

華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文14圖3.12018年5月25日00時-2018年5月25日23時（a）、2017年6月10日00時-2017年6月10日23時（b）24小時累積降水分布（單位：mm）圖3.2表示2018年5月25日（a-c）及2017年6月10日（d-f）三小時累積降水....

圖3.22018年5月25日及2017年6月10日08時（a,d）、14時（b,e）以及20時（c,f）850hPa高度上FNL數(shù)據(jù)的位勢高度（黑色實線，單位：gpm）、風(fēng)場（黑色矢量箭頭，單位：m/s）、低空急流（藍色矢量箭頭，單位：m/s）、水汽通量散度（紅色等值

華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文雨帶降水共同增強，與14時相比雨帶位置發(fā)生了南移。

圖3.3D1網(wǎng)格上（27km，15km，9km）使用不同的積云處理方案模擬的兩次降水事件24小時累積降水分布（單位：mm；a-h代表個例1，i-p代表個例2）

華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文17關(guān)系數(shù)最高。此時使用顯式對流的模擬的極端降水TS評分最低。圖3.3D1網(wǎng)格上（27km，15km，9km）使用不同的積云處理方案模擬的兩次降水事件24小時累積降水分布（單位：mm；a-h代表個例1，i-p代表個例2）

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