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短距离的集合预报和初始条件
200
2
年
1
月
6-
7
日东北雪灾
Billy Bua
2001/02
冬天,
美国东北部的雪来之不易。
然而,
在
2002
年
1
月
6
日
-7
日宾夕法尼亚州中
部遇到了比原先预计显著增多的雪。图
1<
/p>
显示了从俄亥俄州东部到新英格兰西南部地区的降
雪量。请注意<
/p>
10
英寸和更大的积雪会从弗吉尼亚州西北部斜穿宾夕法尼亚州
中部进入和超
越中东部的纽约。
局部地区会有超过一英尺的积雪
。
这场风暴还因为在很短的时间内阵阵大
雪而闻名,暴雪以每小
时
2-3
英寸的降雪率尺度通过宾夕法尼亚州中部的西弗吉尼亚
州和相
邻的马里兰州狭长地带。
p>
图
1.
风暴的降雪量(英寸)
2002
年
1
月
6-7
蓝色和红色的轮廓分别显示
4-10
由于此事件的尺度性质,业务数值天气预报(
NWP
)模型预测难以预测产生宾夕法尼
亚中部大雪的
气旋。
一般来讲,
预测风暴轨迹和强降水是更远的南部和东部比
核查和雨水的
形式,而不是雪。即使在今天上午的事件,在
6<
/p>
月
1
日
0600
UTC
环境预报(
NCEP
)的全球<
/p>
预报系统(
GFS
)的国家中心从
2002
年的预测指导如图
2
表示,虽然降雪量可能在宾夕法尼
亚州中部,降水预报表明,在大多数的咨询标
准降雪(至少
3
个,但低于
5-6
p>
英寸的积雪在
12
小时内)
会发生。
鉴于历史性
GFS
在
寒冷季节的冷
/
湿偏差,
预报可能进一
步的偏离预测。
预测风暴轨迹也是在冬季大风雪的气候的最佳位置的南部和东部。
ETA-12
从
0600
UTC
甚至更轻,其超过宾夕法尼亚州中部的降水,但它的风暴路径稍
p>
偏西
(图
3
)
p>
。
事实上,
降水量最小被预测出现在
2002
年
1
月
p>
7
日之前
6
小时以
上的宾夕法尼亚
州中部。有趣的是,强烈的中尺度降水带后,
0
000
UTC1
月
7
日预测,到发展中的
ETA-12
从宾夕法尼亚州东北
部进入纽约州东南部内部,在
0000
和
0600 UTC2002
年
1
月<
/p>
7
日之间的
6
小
时内,比
GFS
最大值在稍远的北部和西部。
< br>
一个新的预测工具,
短程集合预报
(
SREF
)
,
< br>也可在
2001/02
年度冬季的首次预测。
SREF
系统,从
9
时至
2100
UTC
的初始条件下运行,
扰动在两个区域预测模型的初始条件,区域
谱模式(
RSM
p>
)和
SREF-ETA
模型(均在
48
公里或同等水平分辨率,或比业务
ETA-
12
粗
约
4
倍
)
,创建了
10
个可能的预测结果的集
成。集成成员扰动估计的范围内,在初始条件的
不确定性下,
S
REF
是最敏感的。当业务预报表示不确定性时,
SREF
p>
可以是特别有用,因
为一系列的大气可能演变,而不是单一的确定性
预报。
图
2
。
GFS
0600 UTC62002
年
1
月海
平面气压(左)和
6
小时降水预报未来
6
小时(右)
,有
效期
1800 UTC1
月
6
日(
顶部)和
0000 UTC
,
2002
年
1
月
7
p>
日的(底部)
。
GFS
雨雪线是红
色表示。降水量由右侧彩条上的阴影表示。
在这种情况下,
< br>10
名成员组成的
SREF
已表
明在运行基本上没有机会导致
0900 UTC 1
月
6
日在北部大西洋沿岸中部发生一个显着的冬季风暴,
< br>。
SREF
指导从
0900 <
/p>
UTC2002
年
1
月
6
日预测显示在图
4
的左上角面板。包括风暴在
1800
位置,从每一
个集合成员
UTC1
月
6
日
和
0000 UTC
,<
/p>
2002
年
1
月
7
日,
“面条
'
图
0.4
中。在轮廓
6
小时累计降水量
0600 UTC2002
年
1
月
7
日结束。三个系统成员预测,在冬季暴风雪降雪量标准下
12
小时降水将超过阈值(在
12:1-15:1
比例)
(在
12
小时
以上,南部和北部的宾夕法尼亚州分别有超过
5-6
英寸的积雪
)
。
从这些集合成员预测关键的
p>
12
小时降水和风暴的轨道,在其他三个面板图所示。我们添加
p>
了一个沉重的红色轮廓包围点,预计将在
4
或
5
倍多,从
1
月
6
日
1800
UTC
至
0600 UTC1
月
7
日(即
80
%的概
率,所有雪(使用鲍德温降水算法)集合成员超过
12
小时的间
隔雪)
。我们
注意到,只有一个系统的成员(
< br>RSMS
之一)显示重叠的关键
12
小时液体相当于雪。
RSM
的物理参数与
< br>AVN/MRF
(现在是
GFS
)的旧版本相同。
GFS
和历史上的
早期版本有一个
寒冷和潮湿的偏差,
已普遍被归结为物理模型。
了解这些信息,
预报员可以减轻对系统成员
的权重。
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