地面和探空资料的EnKF同化对北京7·21极端暴雨模拟的影响

孟智勇^1,†, 唐晓静¹, 岳健², 白兰强¹, 黄龄³

1. 北京大学物理学院大气与海洋科学系, 北京 100871
2. 国家气象中心, 北京 100081
3. 中国气象科学研究院, 北京 100081

收稿日期:2018-03-22修回日期:2018-07-05出版日期:2019-03-20

基金资助:国家自然科学金(41375048, 41425018)资助

Impact of EnKF Surface and Rawinsonde Data Assimilation on the Simulation of the Extremely Heavy Rainfall in Beijing on July 21, 2012

MENG Zhiyong^1,†, TANG Xiaojing¹, YUE Jian², BAI Lanqiang¹, HUANG Ling³

1. Department of Atmospheric and Oceanic Sciences, School of Physics, Peking University, Beijing 100871
2. National Meteorological Center, Beijing 100081
3. Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081

Received:2018-03-22Revised:2018-07-05Published:2019-03-20

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1. 探讨2016版国际胰瘘研究小组定义和分级系统对胰腺术后患者胰瘘分级的影响.PDF(500KB)

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摘要/Abstract

摘要： 针对2012年7月21日北京极端暴雨的业务预报误差, 详细地考察地面和探空资料的EnKF同化对7·21极端暴雨总体时空分布和暴雨触发地面特征模拟的影响, 进而揭示预报误差的可能原因。结果表明, 资料同化显著地改善了北京地区降水时空分布的模拟结果, 证实了前人基于观测和敏感性分析提出的“低涡是北京7·21暴雨的关键影响系统”的判断, 揭示出低涡对应的地面低压东侧倒槽对北京7·21暴雨的直接贡献。研究结果显示, 业务数值模式对此次极端暴雨预报失败的主要原因可能是对低涡和低涡对应的地面低压东侧倒槽强度和位置有较大的预报误差。

引用本文

孟智勇, 唐晓静, 岳健, 白兰强, 黄龄. 地面和探空资料的EnKF同化对北京7·21极端暴雨模拟的影响[J]. 北京大学学报自然科学版, 2019, 55(2): 237-245.
MENG Zhiyong, TANG Xiaojing, YUE Jian, BAI Lanqiang, HUANG Ling. Impact of EnKF Surface and Rawinsonde Data Assimilation on the Simulation of the Extremely Heavy Rainfall in Beijing on July 21, 2012[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2019, 55(2): 237-245.





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