利用2019-2020年5-9月ECMWF(European Center for Medium-Range Weather Forecast)、GRAPES-GFS(中国气象局GRAPES全球数值预报业务系统,Global/Regional Assimilation and Prediction System-Global Forecast System)大尺度数值模式36 h预报时效的24 h降水量预报和加密降水观测资料,基于CRA空间检验技术识别、分离青藏高原东北侧暴雨目标(ECMWF模式18个,GRAPES-GFS模式11个),定量分析了两种模式对暴雨预报的空间误差(落区、强度和形态误差)特征,总结大尺度数值模式在青藏高原东北侧暴雨预报中的适用性.结果 表明:(1)两种模式的降水预报形态误差占比均最大.ECMWF预报的强度误差占比最小,落区误差次之,而GRAPES-GFS的落区误差占比最小,强度误差次之.(2)两种模式预报的暴雨落区位置均较实况偏西偏北.暴雨大值中心ECMWF偏西偏南,而GRAPES-GFS仅偏西.(3)对暴雨雨区面积的预报两种模式均明显偏小,容易造成暴雨漏报,对最大降水量和平均雨强的预报GRAPES-GFS模式均偏弱超过40％,ECMWF预报的平均雨强偏弱11.49％,最大降水量偏强1.47％.(4)两种模式对甘肃陇东南地区和陕西西南部的暴雨预报效果较好,而对陕北及宁夏等偏北地区的预报效果较差.
Spatial error characteristics of rainstorm forecasts of large-scale numerical model over the northeastern side of Tibetan Plateau
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