【摘 要】
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利用FNL（Final Reanalysis Data）、 ERA5（ECMWF Reanalysis V5）再分析资料和GPM（Global Precipitation Measurement）全球逐半小时降水数据，选取我国西南高原地区一次强降水过程，研究了对流尺度集合预报中两种初始扰动方法 BGM（Breeding Growth Mode）和LBGM法（Local Breeding Growt
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（42275169,42205045）； 湖南省自然科学基金项目（2022JJ30660）；
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利用FNL（Final Reanalysis Data）、 ERA5（ECMWF Reanalysis V5）再分析资料和GPM（Global Precipitation Measurement）全球逐半小时降水数据，选取我国西南高原地区一次强降水过程，研究了对流尺度集合预报中两种初始扰动方法 BGM（Breeding Growth Mode）和LBGM法（Local Breeding Growth Mode）对复杂地形强降水的预报能力。基于对象诊断的MODE（Method for Object-Based Diagnostic Evaluation）方法评估了模式对降水对象的位置、结构、强度的模拟能力，并与TS（Threat Score）等评分方法进行对比分析，综合评估模式预报性能，表明：（1）基于BGM和LBGM法生成初始扰动的集合预报系统BGM-EPS和LBGM-EPS，集合平均预报对24 h各个量级降水评分均优于控制预报，且暴雨的TS评分LBGM-EPS优于BGM-EPS;（2）整体上，WRF模式能够较好捕获降水对象，尤其是对于高原山地复杂地形的降水预报效果很好，LBGM-EPS在降水目标的整体相似度表现上优于BGM-EPS，且从扰动总能量随预报时间的演变中能看出LBGM较BGM扰动总能量更大，更能代表预报误差的增长，突出LBGM方法在对流尺度集合预报中表示强对流能力的优势；（3）与传统TS评分等检验方法相比，MODE法更能反映降水预报的空间位置信息，在卷积半径和降水阈值相同情况下，基于LBGM方法的集合平均预报识别降水对象的效果更佳。
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