苏迪罗台风极端降水的数值模拟及初始场不确定性的影响研究.pdf

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1、1中国气象科学研究院硕士学位论文“苏迪罗”台风极端降水的数值模拟及初始场不确定性的影响研究姓名：王晓学号：851012013020021导师：余晖研究员专业：气象学研究方向：热带气旋论文完成日期：2016年4月23摘要“苏迪罗”台风极端降水的数值模拟及初始场不确定性的影响研究摘要台风极端降水致灾事件在我国发生十分频繁，随着社会经济的发展，国家和社会在应对自然灾害上的脆弱性大大增加，对台风极端降水进行有效的预报预警是我国防台减灾战略的迫切需要。高分辨率的区域数值天气预报模式正逐步表现出对台风降水预报的优势，但仍有很多科学问题有待进一步研究。本研究

2、选取影响我国的典型热带气旋个例，对其降水的极端特性进行分析，开展数值模拟试验，探讨高分辨率区域数值模式的极端降水预报能力，并重点关注初始场不确定性的可能影响，为进一步认识热带气旋极端降水的可预报性提供参考。首先，使用百分比法对“单站热带气旋极端降水阈值”和“中国热带气旋极端降水阈值”进行了定义，并选用中国气象局《热带气旋年鉴》资料，对热带气旋极端降水的阈值进行了计算分析。在此基础上，研究了两个典型个例“菲特”（1323）和“苏迪罗”（1513）台风降水的极端特性，结果表明：“菲特”和“苏迪罗”台风均在华东沿海地区造成了极端性降水。其中，“菲特”

3、台风的日降水量、小时雨强和过程降水量都有相当大范围达到了极端降水级别，几乎覆盖了浙江省以及上海全部区域，有些站点降水甚至达到了历史极值。“苏迪罗”台风在浙闽交界处所致强降水在多个站点超过各自的“单站热带气旋极端日降水阈值”，并达到十年一遇的标准，在个别站点甚至达到百年一遇的标准。选取“苏迪罗”台风在浙闽交界处所致极端降水过程为研究对象，采用WRFV3.6模式进行了水平分辨率为9km和3km的二层嵌套网格模拟。模拟试验很好地再现了“苏迪罗”台风的路径和强度，也很好地再现了浙闽交界处的极端降水过程。模拟降水的分布与实际观测基本一致，对逐6h降水的模

4、拟强度偏弱，但对24h降水的模拟强度与观测相当，降水极值中心位置与实况存在100-200km的偏差。选用片段技巧评分（Fractionsskillscore，FSS）方法进行极端降水预报的定量评估，并对关键参数进行了敏感性测试，包括评分总区域、片段格点数n和降水累积时段，发现FSS评分随着分析范围的增大而减小，随着n的增大而增大。对于不同时长的降水预报效果也有所不同，时长越长，FSS评分越高，即预报效果越好。对水汽通量场和位涡场的分析表明，这两个物理量与降水的分布尤其是极端降水的分布有着较强的对应关系，区域平均的水汽通量和位涡与降水存在显著的超

5、前相关关系，说明“苏迪罗”台风的极端降水过程是在良好的动、热力和水汽条件背景下发生的。在控制试验基础上，进一步设计实施了大尺度初始场扰动的集合预报试验，发现大尺度初始场的细微差异对极端降水强度和位置的模拟均会产生较为明显的影响，而且降水强度越大，预报的不确定性也越大。各集合成员的24h降水极值预报最大达755mm，最小514mm，相对控制试验的均方差为116mm。在降水最强时段的24hFSS评分最高为0.87，最低0.74。对各集合成员的超前/滞后相关分析表明，对于此次台风降水过程，水汽通量较位涡具有更好、更稳定的提前预示作用。4摘要关键词：热

6、带气旋；极端降水；数值模拟；初始场5AbstractNumericalSimulationofExtremePrecipitationBroughtbyTyphoonSoudelor(2015)andInfluenceofInitialFieldUncertaintyAbstractExtremerainfallbroughtbytyphooncancausegreatdisastersinChina.Withthedevelopmentofsocialeconomy,thevulnerabilityofsocietygreatlyincrea

7、seswhenfacingnaturaldisasters.Accurateforecastfortyphoonextremeprecipitationareurgentlyneeded.Nowadays,highresolutionnumericalweatherpredictionmodelbeginstoshowadvantagesintyphoonrainfallforecast.However,therearestillseveralscientificquestionsremainedunanswered.Inthisstudy,a

8、typicalcaseisselectedtostudythepotentialofhighresolutionNWPmodelinpredictin