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基于GRAPES-MESO的淮河流域精细化渍涝风险气象预报模型
  • ISSN号:1000-1980
  • 期刊名称:《河海大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:P694[天文地球—地质学]
  • 作者机构:[1]中国气象局公共气象服务中心,北京100081, [2]国家气象中心,北京100081
  • 相关基金:中国气象局公共气象服务中心业务基金项目(M2014006);国家重点研发计划(2016YFC0402702);国家自然科学基金项目(51509043);中国气象局首批青年英才计划“中小河流洪水气象预警关键技术研究”(2014-2017)
中文摘要:

通过单向耦合GRAPES-MESO中尺度数值模式与淮河流域精细化水文模型,建立了淮河流域精细化渍涝风险预报模型。首先将GRAPES-MESO的降水和日最高、最低温度预报结果输入精细化可变下渗容量(variableinfiltrationcapacity,VIC)水文模型,然后输出15km×15km网格点上的径流深度和三层土壤湿度,按照全国渍涝风险气象预报预警发布标准计算风险等级。最后选择2008年7月淮河流域两次强降水过程进行试验,同时与原始国家级大尺度50km×50km渍涝风险预报模型对比预报效果。结果表明:该模型有效解决了原始国家级渍涝风险预报模型的漏报问题。在连续雨日可能造成的渍涝风险上,比原始大尺度渍涝模型有更好的预报效果,提高了渍涝风险气象预报模型精度。

英文摘要:

A forecast model of waterlogging and water logged risk for Huaihe basin is established by coupling the GRAPESMESOnumerical model and the hydrological model VIC (Variable Infiltration Capacity) with fine resolution. Firstly, the precipitation and temperature forecasts by the GRAPES-MESO are used to force the VIC in order to calculate the runoff depth and three layers of soil moisture with 15 km×15 km grids. Then the risk level of water logging and water logged are obtained based on the results of VIC according to the national forecast and early warning publishing standards of water logging and water logged. Finally, the forecasts resulted from the highly-resolved model were compared with those from the raw large scale model in 50 km×50 km grids by taking 2 heavy rainfall events in July, 2008 in Huaihe River Basin as test cases. The results show that the highly-resolved model is effective to solve the problem of omission of forecast and performs better than the original large scalemodel with lower resolution when the forecast periods are on continuous rainy days.

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期刊信息
  • 《河海大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:河海大学
  • 主编:唐洪武
  • 地址:南京市西康路1号
  • 邮编:210098
  • 邮箱:xb@hhu.edu.cn
  • 电话:025-83786343
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1980
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1117/TV
  • 邮发代号:28-63
  • 获奖情况:
  • 全国优秀高校自然科学学报二等奖,全国水利系统优秀期刊,江苏省优秀期刊,中国期刊方阵“双效期刊”,中国高校精品科技期刊,2012年第四届中国高校优秀科技期刊奖,2013年首届江苏省新闻出版政府奖提名奖,2014年第五届中国高校优秀科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17208