20502.地面及探空觀測資料在grapes數(shù)值預(yù)報系統(tǒng)中的應(yīng)用

1、分類號密級壘五UDC編號雪崩犬學(xué)碩士研究生學(xué)位論文題目地面及拯窒麴測姿料查魚叢￡呈墨數(shù)值亟擔(dān)丞統(tǒng)生的應(yīng)用研究生姓名隧學(xué)號12Q!QQl3窆墨2013年4月摘要摘要本文選取NCEP和T639的分析資料對北京“721”和華西“119”兩次暴雨過程進(jìn)行診斷分析，揭示短時局地強暴雨和大范圍持續(xù)暴雨形成的天氣學(xué)原因；利用GRAPES模式對這兩次暴雨過程進(jìn)行數(shù)值模擬，并將地面、探空、船舶、飛機資料同化到GRAPES模式系統(tǒng)，分析資料同化對于該模式針

2、對這兩次不同類型暴雨過程預(yù)報能力的改善效果。另外，本文還研究了資料同化對于GRAPESCUACE模式對2013年1月中國東部大范圍持續(xù)霧霾過程預(yù)報性能的改善效果。主要結(jié)論如下：(1)GRAPES模式在模擬華北和華西地區(qū)的暴雨過程中，同化觀測資料對于中尺度降水的改善效果明顯，對于中小尺度對流降水的改善效果不太明顯。(2)資料同化使得GRAPES模式模擬暴雨落區(qū)的水平風(fēng)場和水汽輸送輻合增強(減弱)，使得模式模擬該地區(qū)的偏強(偏弱)降水中心增

3、強(減弱)，最終使得同化后模式模擬的降水強度與實況降水更為接近。(3)資料同化使得GRAPES—CUACE模式模擬華北東部和黃淮東部地區(qū)的氣溶膠濃度更接近實況，而山西、江淮西部、長三角、四川盆地、陜甘以及華南地區(qū)資料同化效果不明顯。(4)資料同化使得GRAPES—CUACE模擬京津地區(qū)、山西以及陜西中部地區(qū)的相對濕度更準(zhǔn)確；使河北中南部、黃淮和江淮地區(qū)的相對濕度誤差加大；在長三角地區(qū)有無同化相對濕度變化不明顯。結(jié)合氣溶膠濃度的同化結(jié)果，