風暴尺度集合預報中初值擾動與微物理擾動應用研究.pdf

1、目前對風暴尺度系統(tǒng)初始誤差增長及傳播特征的認識比較缺乏，而這又是建立風暴尺度集合預報的基礎(chǔ)。針對風暴尺度系統(tǒng)的特性，研究合適的誤差引入方法以及它們的增長、傳播和演變是很有必要的。 本文采用WRF模式模擬一個理想單體風暴，通過對溫度場和濕度場進行MonteCarlo擾動生成控制預報，在此基礎(chǔ)上分別對初值和微物理過程進行擾動敏感性試驗，以考察不同擾動方法擾動誤差的增長和演變情況，最后進行了集合預報試驗和檢驗。結(jié)果表明：①與真實風暴相

2、比，控制預報能反映實際觀測的誤差特點，初始誤差在很短時間內(nèi)集中到風暴系統(tǒng)的濕對流區(qū)域，且誤差隨時間增長。②通過對風暴個例進行擾動試驗，發(fā)現(xiàn)溫度擾動的誤差與成員溫度擾動振幅成正比，不同擾動振幅的誤差增長率比較能保持一致：而比濕擾動集合中，負值擾動成員的誤差均大于正值擾動成員的誤差，且在負值擾動成員中，誤差與擾動振幅的大小成正比。③誤差的垂直結(jié)構(gòu)顯示，不同物理量的誤差峰值分布在不同的空間高度上。溫度均方根誤差峰值位于風暴頂部，對應于對流層頂

3、及以上；而風場誤差主要分布在對流層中層。④模式和初值共同擾動產(chǎn)生的誤差增長，明顯大于只有初值擾動的誤差，顯示了模式擾動的影響。 對集合預報系統(tǒng)進行效能檢驗表明：①初值擾動子集合的平均降水量呈現(xiàn)相似分布，降水預報概率極高，BIAS和ETS評分反映出三者預報技巧良好。模式擾動子集合的平均降水量級偏小、區(qū)域偏大，降水概率值較小，反映出該子集合中各成員降水預報差異較大。②總集合系統(tǒng)的Talagrand分布表明其離散度偏小，集合平均降水評