摘要: 围绕 GRAPESMeso 的云初始场形成，以 ARPS 模式云分析方案为基础，优化诊断后应用我国风云二号静止气象卫星云产品、多普勒天气雷达三维组网拼图产品等观测资料结合模式背景信息，根据云热力-动力学原理及观测试验经验关系等，对云初始场的信息进行分析并通过松弛逼近同化方法实现对云内微物理信息同化应用。GRAPESMeso 中采用优化后的云初始场方案，水平分辨率为0．03°×0．03°和0．1°×0．1°的1个月（2014年7月15日—8月14日）连续试验和个例分析结果显示：云初始场形成方案能够分析出飑线等天气系统的云系和云内微物理变量特征。从模拟云图看，包含云初始场信息的 GRAPESMeso 的云系的形态特征和分布范围短时临近预报结果更为准确。云初始场信息同化应用后，在1 h 的时间尺度上，即可预报出与实况更为接近的降水；0～12 h 时间范围内对降水均有积极的影响，可满足短时临近预报的需求，降水量级略偏大。批量连续试验（水平分辨率为0．03°×0．03°和0．1°×0．1°）的各个量级降水 ETS（equitable threat score）评分都显著提高。
摘要：围绕 GRAPESMeso 的云初始场形成，以 ARPS 模式云分析方案为基础，优化诊断后应用我国风云二号静止气象卫星云产品、多普勒天气雷达三维组网拼图产品等观测资料结合模式背景信息，根据云热力-动力学原理及观测试验经验关系等，对云初始场的信息进行分析并通过松弛逼近同化方法实现对云内微物理信息同化应用。GRAPESMeso 中采用优化后的云初始场方案，水平分辨率为0．03°×0．03°和0．1°×0．1°的1个月（2014年7月15日—8月14日）连续试验和个例分析结果显示：云初始场形成方案能够分析出飑线等天气系统的云系和云内微物理变量特征。从模拟云图看，包含云初始场信息的 GRAPESMeso 的云系的形态特征和分布范围短时临近预报结果更为准确。云初始场信息同化应用后，在1 h 的时间尺度上，即可预报出与实况更为接近的降水；0～12 h 时间范围内对降水均有积极的影响，可满足短时临近预报的需求，降水量级略偏大。批量连续试验（水平分辨率为0．03°×0．03°和0．1°×0．1°）的各个量级降水 ETS（equitable threat score）评分都显著提高。
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