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Quantitative Precipitation Forecast of a Tropical Cyclone through Optimal Parameter Estimation in a Convective Parameterization

机译：对流参数化中最优参数估计的热带气旋定量降水预报

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References(34) Supplementary materials(1) This study focuses on improving quantitative precipitation forecast (QPF) related to a tropical cyclone by optimal estimation of two parameters of the Kain-Fritsch convective parameterization scheme in a high-resolution regional model - the Weather Research and Forecasting (WRF). The micro-genetic algorithm (GA) is employed for optimization, and a QPF skill score is used as a fitness function. The target parameters include the autoconversion rate (c) and the convective time scale (Tc). An interface between the micro-GA and WRF is developed and applied to an extreme heavy rainfall case in Korea, related to Typhoon Rusa (2002), at a grid spacing of 10 km. To produce the best QPF skill for this tropical cyclone case, the default parameter values are adjusted by significant amount. Our results indicate that the micro-GA is effective to retrieve the optimal parameter values, which are especially important in improving forecast skill of heavy rainfall events.
机译：参考文献（34）补充材料（1）本研究的重点是通过在高分辨率区域模型中对Kain-Fritsch对流参数化方案的两个参数进行最佳估计来改进与热带气旋有关的定量降水预报（QPF）-天气研究和预测（WRF）。采用微遗传算法（GA）进行优化，将QPF技能得分用作适应度函数。目标参数包括自动转换率（c）和对流时间标度（Tc）。开发了微型GA和WRF之间的接口，并将其应用到韩国的一次强降雨案例中，该案例涉及台风鲁沙（2002年），网格间距为10 km。为了针对这种热带气旋情况产生最佳的QPF技能，将默认参数值进行大量调整。我们的结果表明，微型遗传算法可以有效地检索最佳参数值，这对于提高暴雨事件的预报技巧尤其重要。

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