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摘要
基于WRF模式（Weather Research and Forecasting Model）分析2020年超长梅汛期内11次强降水事件的预报误差来源。分别以FNL(Final Global Data Assimilation System)、TIGGE＿EC(THORPEX Interactive Grand Global Ensemble from European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)作为初始场进行预报，对比预报结果发现，TIGGE＿EC初始场的预报结果普遍优于FNL，这说明初始条件的不确定性对预报结果有重要影响。进一步探究初始条件不确定性（初始误差）来源的区域（敏感区）和变量（敏感变量）发现，敏感区集中分布于降水区西侧上游，相对应的敏感变量为水汽场。分别考察动能、有效位能以及比湿能在初始误差总能量中的占比，结果表明，扰动比湿能占比最小，但敏感性试验表明比湿场扰动对预报效果的影响最大。选取比湿场扰动对预报效果影响最大且WRF＿EC具有更好预报效果的6个暴雨事件，通过HYSPLIT后向轨迹模式分别追踪其累计降水量最大值点的水汽来源及路径发现，有6个事件均有向降水区西侧上游延伸的水汽来源通道，进一步表明了敏感区的初始水汽场的准确性对暴雨预报的影响。因此降水区西侧上游的水汽场的误差是这11次梅汛期暴雨过程重要的预报误差来源，对其准确描述可有助于预报效果的提升。
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