科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
弱天气尺度强迫背景下的长江中下游暖区暴雨突发性强，高度非线性，难以准确预报，这时考虑不确定因素的集合预报成为重要选项，而对流尺度集合预报核心问题是积分一段时间后离散度偏低，会导致预报失败。比较包含不同尺度扰动信息的对流尺度集合预报方案间的差异性并据此优化初始扰动方案，针对2018年5月4—5日一次典型长江中下游暖区暴雨过程，分别采用动力降尺度（DOWN）、增长模繁殖法（BGM）、局地增长模繁殖法（LBGM）和混合扰动法（BLEND）等四种方法进行集合预报试验，以期探讨对离散度和预报效果的影响。结果表明，在模式积分0～6 h，具有中小尺度扰动信息的BGM和LBGM的离散度优于DOWN，其中LBGM相比于BGM具有一定程度上的改进，说明具有更准确中尺度特征的扰动能够在积分初始阶段获得有效增长，即考虑了中小尺度天气系统局地性的LBGM能弥补BGM的不足；但是，在模式积分12 h以后，具有更多大尺度特征扰动的DOWN优于区域模式中的增长模繁殖法BGM和LBGM，说明经过初始误差快速增长一段时间后，大尺度扰动开始起主要作用。而具有不同尺度扰动信息的BLEND方案则兼具LBGM和DOWN的优势，几乎在整个预报时段离散度较高且概率预报评分较好，体现出混合扰动的优越性。以上结果进一步说明，初始扰动的尺度特征在暖区暴雨的集合预报效果中具有关键性的作用，因而通过调整初始扰动的尺度信息来优化集合预报性能的混合扰动思想，在业务上具有一定的指导意义和推广价值。
-
单位江苏省气象台; 南京信息工程大学; 气象灾害教育部重点实验室
