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基于广东数值天气预报模式产品的扰动天气图系统
文秋实1, 梁卓轩1, 魏丹淇1,2, 钱维宏1,3
1. 中国气象局广州热带海洋气象研究所/广东省区域数值天气预报重点实验室,广东 广州 510641;2.3. 广东海洋大学海洋与气象学院,广东 湛江 524088;3.2. 北京大学物理学院大气海洋科学系,北京 100871
摘要:
数值预报模式产品已成为当前各地气象台短期天气预报中的重要参考信息。我国各级气象台站都建立了多模式产品的一体化显示平台。但是,业务化平台上绘制的仍然是传统天气图。近十年来,为了更方便预报员客观地从中识别各种类极端天气,北京大学发展的基于欧洲中心全球模式产品的扰动天气图制作方法已经应用于对国内外多种类极端天气的大量个例分析,得到了国内外同行的认可。在前期工作的基础上,新近发展了基于广东区域模式(CMA-GD)产品的扰动天气图绘制系统。但是,与欧洲全球模式相比广东区域模式具有完全独立的非静力平衡状态偏差特征,并且不同模式系统之间的系统偏差也不一致,因此提出了一套生成区域模式自有扰动天气分析数据的基本方案,以减小模式系统性误差和气候漂移造成的虚假天气扰动信息,更有效地展现模式中的扰动天气系统特征细节。针对该系统网页端输出结果,实际应用台风个例介绍区域模式扰动天气图分析、使用方法。结果表明:相比于欧洲中心全球模式产品生成的扰动天气图,基于本地化模式数据生成的扰动天气图能够展示更多区域模式独有的物理量非静力特征时空特征。希望能帮助读者认识扰动法并熟悉扰动天气图在日常天气预报业务和天气过程复盘总结中的应用。
关键词:  广东模式产品  扰动天气图  业务系统
DOI:10.16032/j.issn.1004-4965.2024.056
分类号:
基金项目:
Anomaly-based Weather Map Post-processing System Based on Numerical Weather Precliction Model Products in Guangdong
WEN Qiushi1, Hin LEUNG1, WEI Danqi1,2, QIAN Weihong1,3
1. Guangzhou Institute of Tropical and Marine Meteorology/Guangdong Provincial Key Laboratory of Regional Numerical Weather Prediction, CMA, Guangzhou 510641, China;2.3. College of Ocean and Meteorology, Guangdong Ocean University, Zhanjiang, Guangdong 524088, China;3.2. Department of Atmospheric and Oceanic Sciences, Peking University, Beijing 100871, China
Abstract:
Multi-model numerical products have become the primary information source in short-term weather forecasting. To extract information on different types of weather systems, the anomaly-based weather map post-processing system based on the European Center global model product has been developed by Peking University. In this study, the anomaly-based weather map post-processing system was implemented in the Guangdong Regional Model (CMA-GD) product. Given that the CMA-GD model is non-hydrostatic and may have certain systematic biases, we proposed a basic scheme that better estimates the weather anomaly signals from the regional model forecast data. This paper details the localized anomaly-based weather map post-processing system, and demonstrates an example of tropical cyclone forecast based on the system outputs. The results show that the anomalous weather map generated based on the localized system can show finer spatio-temporal characteristics, especially the non-hydrostatic features. The presented system can help forecasters understand the anomaly-based weather analysis approach and be familiar with its application in daily weather forecast operations and weather process review summaries.
Key words:  Guangdong model products  anomaly weather map  post-processing system  CMA-GD  CMA- TRAMS
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