In this event, the performance of m

In this event, the performance of model
tested by BIAS, CSI and ETS scores had
shown that KF and GD schemes were good
in predicting light and moderate rain.
Moreover, KF scheme showed better
forecasting skill than GD and BMJ schemes
regarding heavy rain. KF scheme based on
CAPE, which was reformulated into an
entraining-detraining model, with parcel
buoyancy, computed as a function of parcels
mixed laterally between the environment and
the updrafts. The difference was reformulated
to conserve as followings: mass, thermal
energy, mass, and momentum. It contained
the complete treatment of in-cloud physical
processes of currently available convective
parameterizations. Further, downdraft parameterization
allowed better simulation of
mesoscale responses than other schemes
[12]. This might conclude that factor was
one of the main reasons responsible for the
high vertical instability in the atmosphere
over the southern east-coast of Thailand on
this event.
A suggestion for modelers was that KF
scheme was appropriate for using in NWP
model. Both of KF and GD schemes were,
as well, suitable for utilizing to members
in ensemble technique. For the long-term
flood prevention in important cities, the
improvement of irrigation, water management,
and urban planning by mean of NWP data
was essential.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเหตุการณ์นี้ ประสิทธิภาพของรูปแบบทดสอบ โดยความโน้มเอียง CSI และ ETS คะแนนได้แสดงว่า แผนงาน KF และ GD ได้ดีในการทำนายฝนเบา และปานกลางนอกจากนี้ KF โครงร่างแสดงดีกว่าคาดการณ์ทักษะมากกว่าแผนงาน GD และ BMJเกี่ยวกับฝนตกหนัก ตามแผน KFแหลม ซึ่งไม่มีในการentraining-detraining รุ่น กับพัสดุพยุง คำนวณเป็นฟังก์ชันของหีบห่อผสมผสานระหว่างสภาพแวดล้อมแบบสมมาตร และupdrafts ไม่มีความแตกต่างถนอมเป็น: มวล ความร้อนพลังงาน มวล และโมเมนตัม มันมีอยู่การรักษาที่สมบูรณ์ทางกายภาพในเมฆกระบวนการของการอยู่ด้วยการพาparameterizations เพิ่มเติม downdraft parameterizationอนุญาตการจำลองดีตอบ mesoscale กว่าแผนงานอื่น ๆ[12] ได้นี้อาจสรุปปัจจัยที่มีหนึ่งของหลักการเหตุผลชอบการความไม่แน่นอนแนวตั้งสูงในบรรยากาศมากกว่าภาคใต้ฝั่งตะวันออกของประเทศไทยเหตุการณ์นี้คำแนะนำสำหรับโมเดลมี KF ที่แผนงานเหมาะสมสำหรับใช้ใน NWPแบบจำลอง ทั้งสองแผนงาน KF และ GD ได้ดี เหมาะสำหรับใช้กับสมาชิกในวงดนตรีเทคนิคการ สำหรับในระยะยาวน้ำท่วมป้องกันในเมืองสำคัญ การปรับปรุงชลประทาน การจัดการน้ำและการวางผังเมือง โดยค่าเฉลี่ยของข้อมูล NWPเป็นสิ่งสำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในกรณีนี้ผลการดำเนินงานของรูปแบบ
การทดสอบโดย BIAS คะแนน CSI ETS และได้
แสดงให้เห็นว่า KF และแผนการ GD ดี
ในการทำนายแสงและมีฝนตกปานกลาง.
นอกจากนี้ยังมีโครงการที่ดีกว่า KF แสดงให้เห็น
ทักษะการคาดการณ์กว่า GD และแผนการ BMJ
เกี่ยวกับฝนตกหนัก KF โครงการขึ้นอยู่กับ
CAPE ซึ่งได้รับการปรับปรุงใหม่ให้เป็น
รูปแบบ entraining-detraining กับพัสดุ
พยุงคำนวณเป็นหน้าที่ของผืน
ผสมขวางระหว่างสภาพแวดล้อมและ
updrafts ความแตกต่างที่ได้รับการปรับปรุงใหม่
เพื่อการอนุรักษ์ดังนี้มวลความร้อน
พลังงานมวลและโมเมนตัม มันมี
การรักษาที่สมบูรณ์ของเมฆในทางกายภาพ
กระบวนการของการไหลเวียนอยู่ในปัจจุบัน
parameterizations นอกจาก parameterization downdraft
อนุญาตจำลองที่ดีขึ้นของ
การตอบสนอง mesoscale กว่าโครงการอื่น ๆ
[12] นี้อาจสรุปได้ว่าเป็นปัจจัย
หนึ่งในเหตุผลหลักที่รับผิดชอบในการ
ความไม่แน่นอนสูงในแนวตั้งในชั้นบรรยากาศ
เหนือฝั่งตะวันออกทางตอนใต้ของประเทศไทยเมื่อวันที่
เหตุการณ์นี้.
ข้อเสนอแนะสำหรับการสร้างแบบจำลองคือการที่ KF
โครงการมีความเหมาะสมสำหรับการใช้ใน NWP
รูปแบบ ทั้งสอง KF และแผนการ GD ได้
เป็นอย่างดีเหมาะสำหรับใช้กับสมาชิก
ในเทคนิคทั้งมวล สำหรับในระยะยาว
ป้องกันน้ำท่วมในเมืองที่สำคัญ
ของการชลประทานการปรับปรุงการบริหารจัดการน้ำ
และการวางผังเมืองโดยเฉลี่ยของข้อมูล NWP
เป็นสิ่งจำเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในเหตุการณ์นี้ ประสิทธิภาพของแบบทดสอบ โดยความลำเอียงและ

คะแนน CSI ETS ได้แสดงให้เห็นว่าซ้ำจีดีโครงร่างดี
ทำนายแสงและฝนปานกลาง .
นอกจากนี้ KF โครงการพบดีกว่า
การพยากรณ์และทักษะกว่า GD BMJ โครงร่าง
เกี่ยวกับฝนตกหนัก โครงการ KF ตาม
แหลม ซึ่งเป็นเงื่อนไขในการ detraining
entraining รูปแบบกับพัสดุ
ลอย คำนวณเป็นฟังก์ชันของพัสดุ
ผสมแนวนอน ระหว่างสิ่งแวดล้อมและ updrafts
. ความแตกต่างคือเงื่อนไข
อนุรักษ์ดังต่อไปนี้ : มวลความร้อน
มวลพลังงานและโมเมนตัม มันมี

ที่สมบูรณ์การรักษาทางกายภาพของเมฆในกระบวนการที่มีอยู่ในปัจจุบันโดย
parameterizations . ต่อไป , เตา parameterization อนุญาตการจำลองการตอบสนองดีกว่า

สเกลปานกลางมากกว่ารูปแบบ
[ 12 ]นี้อาจสรุปได้ว่า ปัจจัย
หนึ่งในเหตุผลหลักที่รับผิดชอบ
ความไม่แน่นอนแนวตั้งสูงในบรรยากาศ
กว่าฝั่งตะวันออก ภาคใต้ ในเหตุการณ์นี้
.
แนะนำโมเดลที่ KF
รูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการใช้ในรูปแบบ nwp

ทั้งสองรูปแบบซ้ำ gd ,
เช่นกัน เหมาะสำหรับใช้กับสมาชิก
) ประสานกัน
สำหรับระยะยาวการป้องกันน้ำท่วมในเมืองสำคัญ , การพัฒนาของน้ำ , การจัดการน้ำ ,
และผังเมืองคือ nwp ข้อมูล
เป็นสิ่งจำเป็น