摘要
第五产生的宾夕法尼亚州的University/NCARMesoscaleModelVersion3(MM5V3)被用来在1999年6月在长江盆上模仿极端重降雨事件。模型极端气候事件上的水平、垂直的决定的效果详细被调查。原则上，模型能描绘每月重的降水的空间分发。结果显示水平分辨率的增加能减少建模的大雨的偏爱并且相当在学习时期期间模仿每日的降水的变化。导致的一个更好的垂直决定显然与更小的偏爱改进降雨模拟，并且因此，更好解决重降雨事件。在水平、垂直的分辨率的Theincrease能生产重降雨事件的更好的预言。在不同水平、垂直的格子间距的情况中改变的不仅降雨模拟，而且另外的气象学的领域在模型以决定变化表明了多样的变化。在模仿的海平面气压的明显的改进源于水平分辨率的增加，但是模拟对垂直格子间距感觉迟钝。垂直分辨率的增加能在底层提高地面温度以及大气循环的模拟，当在中间、上面的层次的循环的模拟在改变分辨率上被发现是少得多依赖时。另外，积云parameterization计划显示出高敏感到水平分辨率。Differentconvective计划关于改变分辨率在降雨模拟展出了大差异。在Grell计划的对流降水的百分比与增加水平分辨率增加了。相反，Kain-Pritsch计划引起了对流降水的减少的比率总计相应于增加水平分辨率的降雨累积。
出版日期
2007年02月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
