利用气象大数据云平台中逐小时降水资料,基于目标对象检验法和邻域法,评估2019—2020年辽宁主汛期降水过程中中国气象局上海数值预报模式系统(CMA-SH9)、中国气象局中尺度天气数值预报系统(CMA-MESO)、中国气象局睿图东北数值预报模式系统(CMA-DB)的预报性能.结果表明:千米尺度或接近千米尺度的上述三个模式,在36 h时效内,对于累积强降水(12 h降水量≥50 mm)落区形态预报与实况有相似性,落区质心预报偏差一般在20 km左右.然而,预报落区与实况重叠的面积一般都在10％以下,个别情形下(如CMA-MESO对于气旋型降水过程)累积强降水落区预报与实况重叠度能够接近20％;位置偏离的直接结果是导致漏报率高(一般在75％左右,CMA-MESO模式漏报率略低,为10％～20％),其中高压后部型降水过程中累积强降水的漏报率超过80％,位置偏离也造成较高空报率.对于短时强降水(1 h降水量≥20 mm)预报,在方圆40 km内不计偏差情况下,各模式预报命中率平均在10％以下(最大值为9.2％),空报率平均为58.7％;三种降水类型中,模式对台风型降水过程的短时强降水预报性能最低.

多区域模式;空间检验;目标对象检验法;邻域法;降水分型

辽宁省气象灾害监测预警中心,沈阳 110166;中国气象局沈阳大气环境研究所,沈阳 110166;沈阳市气象局,沈阳 110166;辽宁省气象信息中心,沈阳 110166

[1]刘静;任川;赵梓淇;陈传雷;王瀛;才奎志-.多区域高分辨率模式强降水预报检验分析)[J].气象,2022(10):1292-1302

目标对象检验法,多区域模式,降水分型

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