基于物理过程扰动的中尺度集合预报分析

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1、第一章引1．1集合预报研究意义及原理1．1．1集合预报研究意义——1_^日Lorenz1963年IlJ提出著名的大气混沌理论，由初始条件和模式误差引起的小扰动振幅可能在计算过程中引起误差的迅速增长。为了提高模式的预报性，一方面采用资料同化的方法提高初始数据的精度，一方面完善模式本身框架及物理过程的设计，另外一方面即采用集合预报的方法。集合预报的目的是尽可能预报真实大气的可能状态。集合预报过程首先建立包含未知真实大气的初始状态(1eith1974年【2】)，这些成员代表了真实大气状态的可能估计，同时成员的平均代表了真实大气的最优估计，具有最小的均方根误差。集合预报的每个预报成

2、员均由不同的诊断得到，而这些预报成员假设代表了未来大气不同状态的随机结果。假设模式是完美的，那么集合平均就是对真实大气的最好估计。并且随着预报时间的推移，集合成员开始发散，最终集合成员的平均状态代表了大气随机过程的平均状态。随之近二十年来，随着数值模式预报能力的提高和计算条件的改善，集合预报研究的发展取得了很大的进步。2003年世界气象大会批准实施的THORPEX计划有三类实验与集合预报有直接的关系，由此可见，集合预报方法在未来数值预报研究和应用领域的重要地位，很有必要加强这一领域的研究工作【31。1．1．2集合预报原理简介集合预报是通过对初始状态中误差范围的估计，给出一个

3、初始状态的集合，再从这个初始状态集合(包含若干初始状态)出发，通过一个数值模式，得到相应的、包含多个预报结果的集合，或从单个初始状态出发，通过多模式或单模式的控制参数化，得到预报结果的集合，再通过对预报结果集合的分析，得到最终的预报产品。一般集合预报主要针对l时效为两周左右的中期预报，但目前集合预报的研究和应用向短期、超短期方向延伸。短期集合预报相对于中期预报较为复杂，由于预报时段较短，采用不同方法产生的初始扰动场对预报结果的影响比中期预报大得多，因此如何选择优质的初始扰动生成方法就显得尤为重要，其关键在于生成方法的离散速度及初始场集合的离散程度。中尺度集合预报的复杂性除了

4、初始扰动的生成外，还主要表现在多物理过程描述的不确定性对预报集合的影响。一个良好的集合预报系统，可滤去预报中不可预测的部分，提高预报的精度，同时对极端天气具有分辨能力，并提高对极端天气事件的预报水平，集合预报还可以得到预报要素可能的变化范围和可预报性，为预报可信度的判断提供依据。集合预报方法是一种真正意义上的、基于“随机论”的概率预报方法，与“决定论”下的概率天气预报有本质上的不同。集合预报的结果中包含有丰富的信息量，除了常用的集合平均、邮票图等，目前研究的重点主要集中在集合离散度、天气要素概率预报方面。集合离散度是集合预报不确定性的量度指标，反映了预报的不确定性、置信度和

5、集合成员间总体变率程度。离散度小，则预报技巧较高，置信度较高：反之亦然。天气要素概率预报是建立在“随机论”基础上的集合预报最具有代表性的产品。将预报结果用概率论的有关概念来表述，提供所有大气变量的完全概率预报已成为未来天气预报发展的趋势，集合预报系统作为一种概率预报系统，无疑是实现完全概率预报的最佳选择。作为一个预报系统，对其进行检验评价是必不可少的重要组成部分和研究重点。检验评价的总原则是：预报总体结果既要与气候平均状况相一致，同时又要具有对各种极端天气事件的识别和预报能力，能对决策产生积极的影响。目前短期集合预报中主要的评价方法为ETS评分、BS评分、Talagrand

6、分布、rank-histogram分布。1．2扰动方法研究国内外研究进展1．2．1初始扰动方法研究进展采用初始扰动的方法为集合预报一个重要的研究方向，即对初始条件进行扰动构造集2合成员。这种集合方法将控制实验作为真实状态的最优估计，通过对初始条件进行扰动构造其它的初始条件。如增长模繁殖法(Toth&Kalnay1993年【41)，奇异向量法(Buizza&Palmer1995年p1，Moltenieta1．1996年161)和蒙特卡罗方法(Mullen&Baumhefner1988年171，Houtekamer&Derome1995年【81，Dueta1．1997年嘲)。这

7、些方法由于计算条件的限制，对集合的成员数有一定的限制，这种限制期望对初始条件较小的扰动，也可以产生较大的离散(Palmer1992年㈣)。增长模繁殖法和奇异向量法产生的扰动结构均同区域的斜压不稳定相关(Toth&Kalnay1997年【¨】)，因此在天气尺度区域扰动可以迅速的增长。蒙特卡罗方法的随机扰动特征同控制初始条件Ovlullen&Baumhefner1988年171，Dueta1．1997年【91)或者观测(Houtekamer&Derome1995年f8J)相联系，这些扰动的结构特征代表了诊断和观测的误差