GRAPES_GFS2.0模式系统误差评估
通过选取2014年1月、4月、7月、10月的GRAPES_GFS 2.0预报产品和NCEP FNL分析资料进行对比分析,发现GRAPES_ GFS 2.0的系统误差具有以下特性:位势高度场误差的空间分布具有纬向条带状或波列状特征,误差大值集中在中高纬度地区,低纬度地区误差较小.误差在南北半球各自的冬季最大、夏季最小,并呈现明显的季节变化特征.误差随预报时效的增速略低于线性增速且不同预报时效下误差随高度变化的曲线趋势相似.温度场误差的空间分布相对均匀,误差大值位于30°S~30°N附近地区.纬向风场误差没有十分明显的分布规律,与纬度变化、海陆分布和地形的关系均不密切,西风误差和东风误差交替出现....
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Veröffentlicht in: | 应用气象学报 2018, Vol.29 (5), p.571-583 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | 通过选取2014年1月、4月、7月、10月的GRAPES_GFS 2.0预报产品和NCEP FNL分析资料进行对比分析,发现GRAPES_ GFS 2.0的系统误差具有以下特性:位势高度场误差的空间分布具有纬向条带状或波列状特征,误差大值集中在中高纬度地区,低纬度地区误差较小.误差在南北半球各自的冬季最大、夏季最小,并呈现明显的季节变化特征.误差随预报时效的增速略低于线性增速且不同预报时效下误差随高度变化的曲线趋势相似.温度场误差的空间分布相对均匀,误差大值位于30°S~30°N附近地区.纬向风场误差没有十分明显的分布规律,与纬度变化、海陆分布和地形的关系均不密切,西风误差和东风误差交替出现.结果表明:模式对冬季中高纬度地区和边界层及对流层顶的模拟技巧尚需提高.明确GRAPES_GFS 2.0的系统误差分布特性,有助于有针对性地进行模式订正,改善误差大值区域的模式预报方法. |
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ISSN: | 1001-7313 |
DOI: | 10.11898/1001-7313.20180506 |