WRF-EnKF系统对中国南方一次暴雨过程确定性预报的试验

摘要：

提文章利用美国宾州州立大学的WRF-EnKF（Ensemble Kalman Filter）实时预报系统（Real-time Penn State WRF-En-KF System），针对2013年5月15—16日发生在中国南方的暴雨过程进行了数值预报试验，以初步检验该系统对我国南方降水确定性预报的效果。数值试验采用2013年5月14日08时（北京时）起报的6 h间隔的1°×1°NCEP GFS （globle forecast system）60 h预报数据（预报到5月16日20时）作为初始条件和边界条件。其中，控制试验不同化任何观测资料，同化试验通过集合卡尔曼滤波方法同化常规探空资料，分别进行确定性预报。结果表明：利用 WRF-EnKF系统同化常规探空资料，显著改善了数值预报的初始场，减小了各物理量的预报偏差和预报均方根误差，进而提高了此次暴雨过程的降水落区和强度的预报准确率。

关键词：资料同化、集合卡尔曼滤波、探空资料、降水确定性预报

分类号：P435;P456(动力气象学)

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金项目41405050;中国气象局气象关键技术集成与应用项目CMAGJ2013ZX-ZH1;中国气象科学研究院基本科研业务经费专项2014Z003;公益性行业气象科研专项GYHY201406013

在线出版日期：2015-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：566-576