• Home
  • Chimie
  • Astronomie
  • Énergie
  • La nature
  • Biologie
  • Physique
  • Électronique
  •  science >> Science >  >> La nature
    Biais de prévision multi-modèles des variations diurnes des précipitations intenses dans la région Pékin-Tianjin-Hebei

    (a) précipitations moyennes, (b) intensité moyenne des précipitations et (c) fréquence moyenne des précipitations. Crédit :Science China Press

    Dans une étude dirigée par le professeur Qi Zhong (Centre de formation de l'administration météorologique de Chine), le Dr Haoming Chen (Académie chinoise des sciences météorologiques) et le météorologue Zhuo Sun, Jiangbo Li, Lili Shen de l'Observatoire météorologique du Hebei, des événements de précipitations intenses à Pékin -La région de Tianjin-Hebei (BTHR) ont été classées en deux types :celles principalement dues à des forçages synoptiques forts (SSF) et celles à forçages synoptiques faibles (WSF).

    Les biais communs ont montré que les prévisions numériques ont tendance à surestimer la fréquence des événements pluvieux intenses mais à sous-estimer l'intensité des précipitations. Parmi ceux-ci, la surestimation de la fréquence des précipitations est principalement apparue dans les zones montagneuses de l'après-midi.

    Bien que les modèles à méso-échelle à haute résolution aient montré une amélioration notable dans la prévision des précipitations intenses de l'après-midi par rapport aux modèles globaux, ils ont tous un biais évident dans la prévision des précipitations nocturnes. Pour le type WSF, le modèle global et le modèle à méso-échelle ont une compétence de prévision faible, avec des biais importants dans la caractéristique de propagation sous-quotidienne. Les causes possibles sont liées à une mauvaise performance du modèle dans la reproduction des circulations thermodynamiques locales et des processus dynamiques dans la couche limite planétaire.

    La recherche a été publiée dans Science China Earth Sciences .

    (a) est l'observation, (b) est la prévision GRAPSE3km, (c) est la prévision SMS-WARMS, et (d) est la prévision ECMWF_HR. Crédit :Science China Press

    + Explorer plus loin

    La modélisation permettant la convection améliore les précipitations simulées sur le plateau tibétain




    © Science https://fr.scienceaq.com