地面观测资料同化在GRAPES模式中的应用研究

本文运用GRAPESMeso业务模式（3.1版）通过四个同化地面不同观测要素方案及没有同化任何地面要素的控制试验对2012年7月初发生在四川的一次降水过程做了数值模拟,结果表明:五个模拟方案对不同区域不同量级的降水皆存在不同程度的空报和漏报现象,空报和漏报相对较严重的是控制试验和同化水平风场的同化方案,随着预报时效的增加各方案模拟可信度减小;四个同化方案的同化作用随着预报时效的增加表现出不稳定,相对较稳定的是同化所有地面观测要素的方案;在模式初期和后期,同化作用表现相对明显的是同化所有地面观测要素的方案,只同化水平风场的方案同化作用较小,同化中期各同化方案同化作用皆不稳定;随着预报时效的增加,几个模拟方案之间的差异程度越来越小,但同实况间的差异越来越大。