[发明专利]一种基于WRF模式的暴雨天气模拟预报方法

说明书

本发明提供了一种基于WRF模式的暴雨天气模拟预报方法，包括以下步骤：(1)对历史暴雨天气进行统计分析，并进行天气学分型；(2)从每种类型暴雨中选取多个个例，采用WRF模式对每种类型暴雨中不同暴雨模拟参数化方案进行敏感性试验，得到各种类型暴雨模拟的最佳参数化方案；(3)进行试预报评估，将试预报结果与现有数值预报产品进行对比分析，得到暴雨天气模拟参数化方案。通过采用WRF模式对东北地区不同类型暴雨模拟进行参数化方案敏感性试验研究，再进行预报评估检验，以给出东北地区各类型暴雨数值模拟的最佳参数化方案。

技术领域

本发明涉及天气预报技术领域，具体而言，涉及一种基于WRF模式的暴雨天气模拟预报方法。

背景技术

近年来，对于东北地区夏季降水异常的气候特征有不少的研究，认为东北地区出现的区域性和大范围暴雨主要是西风带、副热带和热带环流系统相互作用的结果。

对于暴雨预报方面主要有数值模拟研究以及集合预报两种形式，数值预报无论对形势场预报或对降水预报都达到相当准确的程度；集合预报中的集合动力因子暴雨预报方法在模式预报基础上对数值预报结果进行动热力释用，能对模式的降水预报做出相应的订正，在暴雨落区预报方面优势明显。

但是，目前数值预报模式针对突发性的暴雨天气预报能力还较弱，模式物理过程的准确描述和动力框架的协调性能还不足以反应实际暴雨系统发展的动热力过程，难以实现对暴雨预报的精细化、定点、定量和无缝隙等要求。

集合预报中成员个数有限，不可能完全确切地描述当前大气状态的概率密度函数，而只能表示从当前大气概率密度函数中抽样得到的样本，因此如何抽样才能尽可能地反映当期大气状态的概率密度函数十分关键。

上述预报形式均不能分辨出暴雨天气系统，不能保障预报准确率。

发明内容

针对上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于WRF模式的暴雨天气模拟预报方法，解决不能分辨出暴雨天气系统和预报准确率不高等问题，为我国东北地区暴雨的精细化预报提供基础。

本发明提供的基于WRF模式的暴雨天气模拟预报方法，包括以下步骤：

(1)对历史暴雨天气进行统计分析，并进行天气学分型；

(2)从每种类型暴雨中选取多个个例，采用WRF模式对每种类型暴雨中不同暴雨模拟参数化方案进行敏感性试验，得到各种类型暴雨模拟的最佳参数化方案；

(3)进行试预报评估，将试预报结果与现有数值预报产品进行对比分析，得到暴雨天气模拟参数化方案。

进一步，所述步骤(1)中，所述历史暴雨天气包括1981-2017年东北地区出现的199次区域性暴雨与大范围暴雨个例。

进一步，所述步骤(1)中，经过天气学分型后得到的暴雨类型包括：切变型暴雨、气旋型暴雨、冷涡型暴雨及台风型暴雨。

进一步，所述步骤(2)中，通过分析500hPa天气图中的天气形势在每种类型暴雨中选取多个个例。

进一步，所述步骤(2)中，驱动WRF模式的全球预报数据采用美国大气环境预报中心发布的预报数据。

进一步，所述步骤(2)中，WRF模式采用二重嵌套方案，两层嵌套区域中心位置均位于(46.7°N，125.0°E)，外部区域为110°-140°E，30°-60°N，分辨率为27km；内部区域为：115°-135°E，34°-54°N，分辨率为9km，垂直方向分为28层，模式层顶为50hPa。

进一步，所述步骤(2)中，所述参数化方案包括微物理方案、长短波辐射方案、陆面过程、边界层方案以及积云参数化方案，每次敏感性试验中分别选取两种方案，构成32种方案组合。