该项目紧扣国内外陆面模式与水文气象发展趋势,以改善气象近地面要素的预报性能、增强GRAPES数值天气预报模式定量降水预报能力、延长洪水预报预见期并探讨气象-水文模式耦合尺度匹配方法为目标,基于我国自主研发的GRAPES模式,在其陆面模式中嵌入分布式水文模型,采用双向反馈和精细化模式嵌套技术,发展基于GRAPES的气象-水文双向反馈模式,并进行模拟试验研究:1.基于新安江模型理论,构建分布式混合产流水文模型,建立模型参数与GIS、RS、DEM的定量或定性关系;2.基于双向反馈技术,在GRAPES中嵌入分布式水文模型,构建GRAPES气象-水文模式,研究双向反馈影响作用机制,强化大气模式和水文模式对陆面水文过程的细致描述,改进GRAPES陆面模式,拓展水文模型应用范围;3.基于多重嵌套技术,精细化GRAPES定量降水预报产品;4.评估GRAPES气象-水文模式在灾害性洪水易发区的可预报性。
随着气象模式的分辨率不断提高,对下边界特别是陆面过程的模拟要求也随之增加。绝大部分陆面模式对水循环的描述都是不完整的,例如GRAPES模式中的Noah LSM陆面模式,对水循环的描述仅限于垂直方向的水分运动,且不能反映产流面积的变化。本项目针对这些,做了以下几方面的研究:1.以新安江模型为基础,构建分布式水文模型,且在试验流域得到良好的模拟结果,并将模型部分参数与植被等建立定量或定性关系,为NOAH LSM陆面模式的改进奠定基础;2. 基于嵌套技术,精细化GRAPES模式定量降水预报产品,和水文模型进行单向连接,构建基于GRAPES的气象-水文单向反馈模式,得到较好的模拟结果;3.借鉴所构建的分布式水文模型来完善GRAPES的NOAH-LSM陆面模式,构建了基于GRAPES的气象-水文双向反馈模式,模式在土壤湿度、风场上的预报效果均有一定的改善,对降水落区模拟上也有一定程度的影响。
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数据更新时间:2023-05-31
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