概率框架下的集合人工增雨理论方法研究

A one-dimensional cloud seeding ensemble forecasting system (BCFS), driven by regional mesoscale ensemble weather prediction model output atmospheric environment, is proposed to apply to Northern China stratiform precipitation systems. Through case studies, BCFS will be evaluated for its capability of prediction of seeding-effective cloudy region and rain enhancement probability. The impact of uncertainties with the environment atmosphere on precipitation system development and seeding efficiency will also be examined. This research will lead to a probabilistic based prediction system to support rain enhancement operations.

利用区域中尺度集合预报模式输出的宏观外部环境场信息驱动一维云粒子分档模式，建立一个适用于北方层状云降水系统的一维云播撒集合预报系统BCFS，通过对典型个例进行数值试验，模拟评估可播撒性区域及播撒增雨效果的概率预报，揭示宏观外部环境场的不确定性对预报云的变化趋势和播撒效果的影响，为人工影响天气相关业务预报水平的提高提供一定的科学支撑。

围绕项目的研究目标和主要研究内容，项目执行期间开展了大量外场观测资料分析诊断和中尺度数值模式模拟工作，初步建立一个适用于北方层状云降水系统的一维云播撒集合预报系统BCFS，用于分析影响北方层状云播撒效果的主要云微物理机制，揭示了宏观外部环境场对云变化趋势和播撒效果的影响。此外，本项目在建立BCFS系统的同时，针对北方层状云降水的云微物理过程也进行了观测和模拟研究。