戴泽军[1]2003年在《湖南省有限区域数值天气预报系统的实现和初步数值模拟试验》文中研究表明湖南省有限区域数值天气预报系统是以PSU/NCAR的MM5V3.4(第五代中尺度模式版本3.4)非静力中尺度模式为基础，与国家气象中心T213模式输出场资料连接，并应用最临近常规高空、地面观测资料做初始场及参数修订，在银河机群服务器系统YH/CS16并行运算环境下运行的中尺度数值模式。沿用MM5V3.4的模式设计，湖南省有限区域数值天气预报系统在垂直方向上是23层完全的σ坐标，水平方向上是三重嵌套网格，分辨率分别为135km、45km和15km。在YH/CS16系统中运行该预报系统作48小时预报，所需机时为50分钟，满足实时业务需要。该系统于2002年5月起进行实时运行试验，可提供湖南范围每3小时多种气象要素预报。试验结果表明，系统具有较强的稳定性和实用性，降水的时空分布的预报效果较好。数值模拟试验结果还显示，模拟降水预报对积云参数化方案、边界层参数化方案、辐射参数化方案等比较敏感；在网格比较小时，Grell积云参数化方案优于本文试验的另外叁种积云参数化方案。此外，有无边界层参数化方案对降水预报结果影响很大。通过对MM5模式、T213模式和HLAFS模式的降水预报的结果对比分析，可以看出HLAFS模式的降水预报的效果还需改进。本文对控制试验模拟结果的部分物理量场也进行了诊断分析。
李伟[2]2001年在《湖南省有限区域数值天气预报系统研究与初步实现》文中认为近年来，随着气象学、物理学、计算机和计算数学等学科的迅速发展，数值天气预报技术取得了巨大的成功。数值预报的准确率稳步上升，短期预报已明显优于主观预报，可用形势预报的时限已达7天，预报内容也从单纯的形势预报发展到各种气象要素和天气现象的预报。作为定时、定点、定量预报最根本的方法，数值天气预报已成为制作中、短期天气预报的主要技术手段。 本文在研究国内外数值天气预报最新成果的基础上，紧密结合实际应用和具体的计算资源和环境，对建立湖南省有限区域数值天气预报系统进行了初步探索，具体工作包括： 提出了由通信、中期数值预报、有限区域预报、中尺度数值预报数据库、数值预报产品图形图像处理、预报产品释用和统计检验六个分系统组成湖南省数值天气预报系统的总体设计方案。该方案实现了中期数值预报模式T106与中尺度数值预报模式MM5的异模式嵌套，能每隔3小时置换中尺度模式的侧边界，并且在现有通信条件下，能确保数值天气预报的实时性要求。 有限区域模式设计为两部分，低分辨率全球模式和高分辨率区域模式。这两部分采用相同的垂直结构和物理过程，都用球谐函数作为水平基本函数。区域部分的预报偏差来自全球模式部分的预报，在区域范围内，半隐式时间格式、时间滤波、初始化和水平扩散的应用都与偏差有关。 对中期数值天气预报模式、全球气象资料客观分析和四维同化方案，以及MM5模式的双向嵌套方案进行了详细设计。采用初步建立的湖南省有限区域数值天气预报系统，我们对1999年的几次重点过程做了试报，预报效果良好，表明湖南省数值天气预报系统的设计是科学、合理的。
陈悦丽[3]2015年在《降雨型滑坡动力数值预报模式GRAPES-LFM的研究》文中指出我国属于降雨型滑坡地质灾害多发的国家之一,对降雨型滑坡进行准确的预警预报是十分重要的。开展降雨型滑坡预警预报研究,可以为全国的滑坡地质灾害气象预警预报工作提供科技支撑,具有十分重要的实际意义。本文在分析我国降雨型滑坡的时空分布特征的基础上,改进了区域降雨型滑坡的危险性评价模型,确定了激发降雨型滑坡的降雨阈值,初步建立了基于气象数值预报模式GRAPES (Global/Regional Assimilation and PrEdiction System)和降雨型滑坡预报模式TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-Stability Model)的降雨型滑坡数值预报模式GRAPES-LFM (GRAPES:Global/Regional Assimilation and PrEdiction System; LFM:Landslide Forecast Model).主要的研究内容、方法和结论如下：(1)每年的5月至9月为我国滑坡的高发期,占全年滑坡总数的90%以上。从空间分布上看,我国的滑坡灾害具有明显的分布不均匀性,存在明显的区域性差异,特别是四川和重庆等地,由于多山、多雨,滑坡灾害发生频繁。以2013年7月强降水在四川诱发的大量灾害为例进行研究,结果显示强降水的时空分布与滑坡灾害的时空分布具有较好的一致性。(2)利用SHALSTAB (SHAllow Landslide STABility model)模型计算激发滑坡的降雨阈值,并结合GRAPES的预报定量降水预测滑坡的发生区域。以2013年台风西马仑在闽南地区引发的大量滑坡灾害为例,进行预报试验。假设土壤处于饱和状态,计算激发滑坡的降雨阈值。结果表明,降雨阈值较滑坡发生时的观测降雨量偏小,预报的滑坡区域较实际滑坡发生区域偏大。(3)为了进一步提高降雨型滑坡的预报准确率,利用数值天气预报模式GRAPES的定量降水数据驱动滑坡预测模型TRIGRS,建立了滑坡的可实时预报模式GRAPES-LFM。初步的预报试验结果表明本文建立的GRAPES-LFM模式所预测的滑坡频发区与观测区域有很好的吻合度。(4)为了减少单一预报的不确定性,进一步研究建立了GRAPES-En-LFM降雨性滑坡集合预报模式。首先利用Monte Carlo方法,根据凝聚力和内摩擦角的分布特征,进行参数扰动,减少非均匀分布的参数的不确定性。同时采用集合预报的方法进行降水预报,减少单一预报引起的降水落区和强度的不确定性。GRAPES-En-LFM集合预报模式的建立使得滑坡的预报方法由确定性预报,改进为概率预报。初步研究结果表明,本文建立的GRAPES-En-LFM滑坡集合预报模式所预测的滑坡频发区与目前的滑坡业务预报结果相比有明显改进,落区更精细化。(5)本文在考虑岩土参数具有空间分布不均的基础上,提出了降雨型滑坡危险性评价的可能性模型——Monte Carlo-SHALSTAB模型和Monte Carlo-TRIGRS模型。在福建省德化县初步应用的结果表明,利用本文提出的降雨型滑坡危险性评价的可能性模型进行滑坡危险性评价的结果更为精细。这一结果表明利用GRAPES-LFM模式产品,结合Monte Carlo-SHALSTAB模型可开展更精细化的区域性滑坡危险性评价。
张洪刚[4]2005年在《贝叶斯概率水文预报系统及其应用研究》文中认为论文结合国家“973”和国家自然科学基金资助项目,在详尽综述国内外流域水文模型、洪水预报系统以及水文预报不确定性研究进展的基础上,着重研究并探讨了概念性流域水文模型参数优选技术以及贝叶斯概率水文预报系统的建模与应用。论文主要结论和创新点如下: (1) 综述了国内外概念性流域水文模型参数优选技术的研究现状,介绍并比较了常用的参数优选方法;着重探讨了目标函数及其组合求解技术,深入研究了多目标参数自动优选问题的参数解空间。实例研究结果表明:多目标参数自动优选方法能综合考虑水文过程的各要素,优于传统的单目标参数优选结果。 (2) 介绍了贝叶斯预报处理器(BPF)和水文不确定性处理器(HUP),分别对其进行了实例研究。引入平稳序列的线性AR模型与线性扰动模型(LPM)对HUP的先验分布与似然函数作了改进。改进的HUP结构简单,避免了正态分位数转化,降低了由于选取、优选各变量边缘分布函数而产生的误差,并且较HUP的预报精度有一定提高。 (3) 综述了国内外定量降水预报方法的研究进展及其与水文模型的耦合途径,分析研究了一个定量降水预报不确定性处理器(PUP)。在此基础上,提出并建立了叁峡水库区间流域随机降水模型,选用最近邻相似法模拟降水量的时段分配系数。将所建随机降水模型与区间洪水预报模型相耦合,分析得到区间流域定量降水预报不确定性的解析解。实例研究结果表明,耦合模型可提高叁峡水库区间流域的洪水预报精度,并提供了待预报流量的区间估计。 (4) 比较分析了基于预见期降水信息的水文不确定性处理器(PD-HUP)。建立了贝叶斯概率水文预报系统以分析水文预报不确定性对预报结果的影响,利用全概率公式将PD-HUP与所建叁峡水库区间流域随机降水模型耦合起来,得到水文预报不确定性的解析解。选取叁峡水库区间流域的水文、气象资料对所建系统进行检验与探讨,结果表明贝叶斯概率水文预报系统可显着提高预报精度,并提供了待预报流量的分布函数和区间估计。 (5) 提出了一个基于贝叶斯方法的实时洪水预报模型。该模型采用ARMA模型描述实测流量的先验分布,采用AR模型模拟预报残差的似然函数,并假定先验分布和似然函数均服从正态分布。根据贝叶斯公式综合得到后验分布函数,以其均值作为最终校正结果以发布洪水警报和防洪调度决策。实例研究结果表明:所建模型可显着提高预报精度,优于AR模型和递推最小二乘法(RLS),并提供了预报值的后验密度函数、区间估计等信息,实现了预报、校正与决策的有机耦合。
孔荣[5]2006年在《对GRAPES中尺度模式系统暴雨个例模拟误差的诊断研究》文中研究说明选用0.18度(约20km)分辨率中尺度大气非静力模式GARPES-Meso对05年5月31日至6月1日发生在湖南省的大暴雨过程进行了数值模拟和敏感性试验,并用探空、地面加密实况资料和客观分析场资料等对模拟结果进行细致的误差分析和诊断研究。结果表明:GRAPES-Meso合理地再现了这次暴雨过程发生的大尺度环流背景、尤其是对500hPa环流形势及其变化过程的模拟与实况非常接近;对暴雨过程累积降水总分布特征、大降水的主要落区等的模拟能力亦较强。从天气过程的角度看,模式可以对降水短期预报提供有较好参考和指导价值的可用数值产品。然而,在降水总体特征模拟合理的前提下,GRAPES-Meso对本次暴雨中尺度特征的把握还有相对明显的偏差,如:模拟降水出现过早、降水峰值模拟显着偏弱、低层风速模拟偏大、高空急流核风速模拟偏小等。诊断分析显示,引起这些模拟误差的原因并不相同。模拟降水出现过早,主要是由模式初值误差引起,而非模式本身原因。处于暴雨区的初始低层风场偏差,在有利的环流条件下,积分前几个小时内不断增长并向对流层低层的上部扩展,引起模式低层风场和水汽发生异常辐合,进而激发出模式降水。而模拟降水峰值显着偏弱的可能原因,一是暴雨发生前高空急流核细节特征的模拟出现偏差,影响了高空强辐散与低层强辐合的垂直耦合,导致暴雨区高空辐散和垂直运动的模拟呈现出一种明显偏弱的连锁反应;二是模式次网格尺度和网格尺度降水方案的协调性不够,对流调整和对流对格点尺度温湿场的反馈似乎还不够有效,影响了模式格点尺度产生凝结至雨的温湿条件,进而影响显式降水方案作用的发挥。上述两方面因素的不断相互作用,对模拟降水构成一种负反馈影响,最终导致模拟降水峰值显着偏弱。要提升GRAPES-Meso定量降水预报能力,还需特别关注模式物理过程的描述和提高模式降水物理过程方案之间的协调性。
程相坤[6]2008年在《大连地区一次极端天气的诊断分析和数值研究》文中认为随着全球气候变暖的加剧,极端天气气候事件有增加的趋势。其中暴雨(暴雪)天气就是典型的极端天气气候事件,我国几乎每年都会因暴雨(暴雪)给工农业生产及人们的生活带来严重影响,造成极大的经济损失,因此,分析暴雨(暴雪)的成因,提高暴雨(暴雪)天气的预报能力对于防灾减灾具有重大意义。2007年3月4-5日,东北地区遭受了一次低温雨雪冰冻并伴有狂风、风暴潮天气。为了深入理解此次极端天气过程的热力与动力特征、中尺度系统结构及暴雨(雪)发生的物理机制,本文利用常规实况观测、自动站观测、卫星、新一代天气雷达数据资料,对产生大风、寒潮、暴雨(雪)天气的成因从环流形势、物理量诊断、卫星云图和雷达回波特征等几方面进行了分析,重点探讨暴雨(雪)的成因,找出预报着眼点;并利用中尺度数值模式对此进行了模拟研究,由此来深入分析这次极端天气发生发展的物理过程,获得如下初步结论:(1)此次极端天气是由异常发展北上的温带气旋和贝加尔湖南下的强冷空气的共同作用引起的,暖湿空气的异常活跃并北上和北方冷空气的密切配合,是造成此次天气过程和极端天气事件的主要因素。(2)高、低空急流的稳定维持是暴雨过程得以持续的重要原因。低空急流的存在为其水汽输送起到关键性作用,维持了暴雨区非常有利的水汽条件。(3)本次过程主要受南来的大范围连续稳定的层状云降水影响;多普勒雷达径向速度场上,边界层上层偏东与偏南急流形成的辐合切变和其上源源不断的深厚的暖湿气流的输送,诱发较强的中尺度带状回波;多普勒径向速度与地面测站瞬时大风有较好的对应关系。(4)PSU/NCAR中尺度模式MM5较好地预报了此次极端天气过程,降水、大风、降温等气象要素的逐小时预报显示了模式对于此次极端天气过程的精细化预报能力。(5)诊断分析表明,低空强正涡度、强辐合,高空强负涡度、强辐散非常有利于强对流的发生发展制,是导致强降水形成重要的直接原因之一。
李兴良[7]2007年在《球面阴阳网格与新型多离散矩有限体积方法的应用研究》文中提出现有的全球大气环流模式大多采用普通经纬度球面网格，该网格设计简单，并且有很好的正交性，因而得到广泛应用。然而这种网格也有不足之处，即存在坐标两极为奇异点和极区附近格点辐合的数值计算问题。事实上，坐标奇异点并不是真实的奇异点，即在极点的物理量是有意义的。相对而言，极地附近格点辐合显得更为严重，特别是在高分辨率情况下，不仅原有的数值计算问题显得棘手，而且出现了物理本质性的新问题：赤道与极区网格尺度所描述的不是同一物理属性的流体运动问题。本论文尝试采用所谓的“阴阳网格”来处理上述的传统经纬度网格系统在极区存在的数值计算问题。所谓阴阳网格由两个完全相同的分量经纬度网格相互“扣接”在一起覆盖整个球面，该网格本质上仍然是经纬度网格，但是已完全避免了普通经纬度球面网格存在的极区计算问题。在成功解决阴阳网格边界数据交换基础上，论文首次在球面阴阳网格上实现了半拉格朗日平流计算，数值试验表明阴阳网格并不损失传统经纬度网格下的数值计算精度。然而不足的是，阴阳网格在边界交迭处会带来额外的数值计算问题。为此，论文在国际上首先引用了高精度、守恒的数值计算新方法—多离散矩有限体积方法，以便较好地解决阴阳网格中的计算精度和守恒性问题。与传统有限体积方法不同，该数值方法在单网格内构造高阶空间近似，计算经济，一维、二维平流与浅水数值试验表明多离散矩有限体积方法是一个高精度、经济的守恒数值算法；同时，高精度、计算经济的多离散矩有限体积方法与半拉格朗日方法相结合能够使得阴阳网格交迭处面积最小。严格保证阴或阳分量网格数值守恒的情况下，在球面阴阳网格上实施了浅水模式标准数值试验，结果表明该方法具有很好的数值准确性和计算效率，至少对于中期天气预报或短期气候预报来说总质量的守恒性是充分满足要求的。尽管对于阴阳网格边界的数值守恒需要进一步探索，然而论文陈述的数值技术构建了一个令人鼓舞的、实用的球面大气或海洋数值框架。
吴亚丽[8]2015年在《地面稠密降水观测资料在GRAPES_Meso模式系统中的应用》文中研究说明随着数值天气预报模式分辨率不断提高,常规观测资料的同化应用难以满足高分辨率数值模式初值需要包含更多中尺度环流信息的要求,大量雷达与近地面观测资料的同化应用是可以满足这一需求的重要途径,其中也包括稠密的自动站地面降水资料。我国现有的地面自动站观测网每天可提供大量高时空分辨率的稠密降水资料,这些资料尚未在数值天气预报模式中得到定量化应用。因此,本文尝试分析研究的问题是如何应用这些稠密降水资料,改进目前高分辨率数值模式的初值质量,以提高短时定量降水预报水平。本文基于我国Global/Regional Assimilation PrEdiction System(GRAPES)高分辨率(3km)区域数值预报模式,从多方面改进了“潜热加热纳近”(LHN)方法在同化地面稠密降水观测资料方面的应用。研究方法包括:(1)提出“暖-潜热加热纳近”同化,以缩短模式的spin-up时间;(2)提出多尺度初始化分析,以延长初始信息的影响时效;(3)采用概率匹配(PM,Probability Matching)集成法,以进一步提高短时定量降水预报技巧。首先,针对中尺度数值预报模式中预报雨带形成滞后问题,设计了一组潜热加热纳近同化试验,分别研究了冷、暖“潜热加热纳近”方法在高分辨率模式中的应用效果。初步试验结果表明:(1)通过调整模式潜热加热廓线融合地面稠密降水资料,能够改进初始场的温度、湿度、风等要素的合理分布,增加降水区的对流不稳定性;(2)与冷“潜热加热纳近”相比,暖“潜热加热纳近”方法在纳近初始阶段的模式降水与观测降水匹配更合理,两者的初始温湿廓线在大气中低层差异明显,且暖“潜热加热纳近”的偏暖偏湿特性更有利于降水的产生;(3)暖“潜热加热纳近”试验对降水落区和强度的预报优于冷“潜热加热纳近”,缺点是强降水略偏强,TS值略低;(4)长、短时效的暖“潜热加热纳近”试验结果相比,积分预热12小时的LHN试验对大雨、暴雨、大暴雨预报范围过大,强度过强,而积分预热6小时的LHN试验对整个区域的预报结果更接近实况。但是,仅仅同化降水资料对提高短时定量降水预报的影响时效有限,基本在6小时以内。在此基础上,考虑初始对流激发的不确定性以及短时定量降水预报对模式初值的敏感性,根据LHN与叁维变分同化(3DVAR)的不同耦合方法,设计了五组不同尺度的初始化试验,包括:仅同化传统常规资料的3DVAR试验(VAR)、传统的LHN试验(VAR0LHN3)、循环同化试验(CYCLING)、9点空间滤波试验(SS)以及时间滤波试验(DFI)。进一步的试验结果表明:(1)同化降水资料能够增加初始场中的中小尺度特征,产生有利于降水的扰动不稳定性;(2)不同化降水资料的控制试验,无初始降水信息加入,初始场水汽不足,spin-up滞后问题最明显;非尺度滤波的CYCLING试验,0~6小时降水很快被启动,但积分时间稍长后,模式进入调整,使降水减弱;(3)6~12小时预报期内,相对于CYCLING试验,DFI试验的优势开始体现,降水增加区域水汽增加,冷、暖空气辐合增强,降水强度与实况更为接近。因此,对于不同预报时效不同空间位置,上述五组试验的预报结果各有优缺点。为了综合考虑上述五组试验各自的优点,提供更加稳定可靠的短时定量降水预报,本文采用概率匹配集成法,对上述五组确定性预报结果进行集成,即以概率分布函数确定预报降水的分布,把降水强度依大至小分级排序,然后将降水分布与降水强度按分级排序进行“匹配”(matching)。月平均的降水预报结果表明,控制试验的月平均6h降水与实况偏差较大,强度偏弱,落区也不够准确;而采用PM概率匹配方法的月平均6h降水与实况非常吻合,缺点是略有过度预报;降水预报技巧上,五个单一成员在降水落区和强度预报上各有优势和不足,但概率匹配集成预报能够提供比单一成员都要好的预报效果,各个量级降水的预报技巧明显提高。因此,为了减小初值不确定性带来的短时降水预报的不确定性,考虑不同尺度扰动初值对降水预报的影响,并采用概率匹配法构造高分辨率集成预报系统是可行的。且本文试验提出的小样本短时定量降水集成预报方法,由于集合预报成员只有5个,所需计算时间少,易于满足实际业务应用的需求。
程煜峰, 徐幼平, 普业[9]2011年在《并行计算在数值预报模式中的应用》文中研究指明数值预报模式在大气科学的研究中发挥着举足轻重的作用,高性能计算机的出现使得数值模式有能力以更高的分辨率运行,并包含更精细复杂的物理过程,因此高性能计算机和大规模并行计算成为数值模式的发展趋势之一。本文概述了国内外数值模式并行计算的发展现状,介绍了国内外模式并行计算的最新进展,我国在该领域取得了一定的成就,但是与国际先进水平仍存在差距,并且国内外模式并行计算研究中同样发现一系列问题限制着并行规模的扩大和并行效率的提高。针对这些问题,本文总结了数值模式并行计算的关键问题,在并行编程环境方面,主要代表是MPI和OpenMP,不同的编程环境适用于不同的并行规模和计算平台,二者的混合编程也是提高大规模并行效率的主要方法;在计算区域分解方面,不同的区域分解方案影响着模式的并行效率,随着并行规模的扩大,必须考虑更合理和跟复杂的分解方案;在负载平衡策略方面,负载平衡的好坏将直接影响到算法的整体运行效率,动态负载平衡是今后发展的新方向;在模式的输入输出方面,随着计算数据的成倍增长,计算机I/O性能成为大规模并行计算的主要性能瓶颈,并行的I/O操作,能大大提高输入输出性能。总体上来说以加速比和效率来评价一个并行程序性能是最基本的方法,合理的利用计算机资源、提高并行计算效率,可以对数值预报模式进行更深入的研究和应用。因此一个高效的并行模式应该具有如下特点:合理的计算区域分解方案;动态的调整负载平衡;并行的I/O处理数据;合理的体系结构设计。在这种背景下,原有的以串行程序为基础,基于MPI等并行环境进行程序改写的开发方式的不足也初步显现,一个高效的大规模并行模式的开发将是多学科领域共同合作,在能够提供高效的并行算法,动态的负载平衡等高级并行计算技术的并行计算平台上进行的,应该充分发挥人力资源和高性能计算机的优势。从模式的发展来看,提高模式分辨率对数值预报模式来说是必经之路。而提高模式分辨率后,模式计算量大增,唯有大规模的并行计算才能满足数值预报模式的科研和业务需求。
周生辉[10]2010年在《地形强迫作用对湖南省两次典型降水影响的模拟分析》文中指出决定降水大小和落区的两个因素是大气环流和地形,对于中小尺度天气系统,水汽分布比较均匀的情况下,地形作用在降雨过程中会造成更大的差异。因此在天气事件成因的分析过程中,常关注地形的作用。湖南省季风气候明显,省内地形复杂,全省的降雨分布差别很大,根据平均降水量的不同,全省可以分为6个气候区。统计资料表明,全省降水分布山区多于平原和盆地。‘在影响降水的天气系统方面,湖南中北部降水的锋面雨特征比较明显,而在东南和西南地区除锋面降雨外受台风的影响比较大。本文是通过2008年10月28日至11月08日在南方发生的一次大范围降雨过程和2006年07月登陆的0604号“碧利斯”台风来分析地形因素对湖南降水分布的影响。研究的方法采用数值模式对天气过程进行模拟,并通过地形敏感性试验观察地形高度变化对降水分布的影响,以及地形的强迫作用在降水过程中的作用机理。模拟结果显示,在锋面降水过程中,地形的强迫作用体现在对气流的阻碍和造成大气层结的不稳定方面。山脉可以使过往的气流绕行；在垂直层面上,可以引发山区上空不同层上的对流。在地形敏感试验中发现,地形改变之后不同高度层上涡度与散度的极值都发生了变化,不同高度层之间的垂直对流速度也会变化。深层对流和不稳定能量的释放可促使降雨的发生。所以山脉起到动力强迫的作用,一方面为降雨的形成提供了触发条件,另一方面也影响了背风坡处的大气稳定度。山脉对水汽输送和降雨过程中触发机制的影响可以作为影响湖南中部出现干旱的一个成因。在台风影响过程中,地形的强迫作用可以使得台风风场发生变化。在地形试验中发现,低层的气流受到山脉的阻挡后风速会变慢,强辐合位置会发生偏移,从而可以使得气旋移动的路径发生变化,高层的急流范围和幅度也会变化。所以,地形强迫可以通过对急流这一触发条件来影响台风降水的分布。此外,台风降雨的落区主要是山区,降水形式是迎风坡降水的特征。由于南岭的走向是与西行路径的台风外围风场方向正交,因而在南岭北侧的湘东南地区降水较多,同时也解释了西行路径的台风对湖南的影响较大的原因。
参考文献：
[1]. 湖南省有限区域数值天气预报系统的实现和初步数值模拟试验[D]. 戴泽军. 南京气象学院. 2003
[2]. 湖南省有限区域数值天气预报系统研究与初步实现[D]. 李伟. 国防科学技术大学. 2001
[3]. 降雨型滑坡动力数值预报模式GRAPES-LFM的研究[D]. 陈悦丽. 南京信息工程大学. 2015
[4]. 贝叶斯概率水文预报系统及其应用研究[D]. 张洪刚. 武汉大学. 2005
[5]. 对GRAPES中尺度模式系统暴雨个例模拟误差的诊断研究[D]. 孔荣. 中国气象科学研究院. 2006
[6]. 大连地区一次极端天气的诊断分析和数值研究[D]. 程相坤. 兰州大学. 2008
[7]. 球面阴阳网格与新型多离散矩有限体积方法的应用研究[D]. 李兴良. 南京信息工程大学. 2007
[8]. 地面稠密降水观测资料在GRAPES_Meso模式系统中的应用[D]. 吴亚丽. 中国气象科学研究院. 2015
[9]. 并行计算在数值预报模式中的应用[C]. 程煜峰, 徐幼平, 普业. 第28届中国气象学会年会——S17第叁届研究生年会. 2011
[10]. 地形强迫作用对湖南省两次典型降水影响的模拟分析[D]. 周生辉. 湖南大学. 2010
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