大尺度初始扰动对暴雨可预报性的影响及在集合预报中的应用

Rainstorm is the main severe weather impacting our country and developing numerical forecast is one of effective approaches improving forecast accuracy of rainstorm. As numerical model is continuously improved, model initial condition's impaction on forecast result becomes very important. Aiming at the issue that the uncertainty of initial condition results in the uncertainty of rainstorm forecast and combining effectively theoretic research of atmospheric dynamics with the method of numerical forecast, using the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble(TIGGE) data and WRF model, the impaction of large-scale initial perturbations on the uncertainty of rainstorm forecast, the regular of development of large-scale initial perturbations along with model integral and the applicability of large-scale initial perturbations for rainstorm ensemble forecast will be researched。By the research，the impaction of large-scale initial perturbations on rainstorm predictability can be deeply understood and it can provide several key technologies for constructing initial perturbations of rainstorm ensemble forecast using the TIGGE data and can improve the level of rainstorm forecast.

暴雨是影响我国的主要灾害性天气，发展数值预报是提高暴雨天气预报准确率的有效途径之一。随着数值模式的不断完善，模式初值对预报结果的影响就显得非常重要。项目针对数值模式初值不确定性导致暴雨预报结果不确定的问题，将大气动力学理论研究与数值预报方法研究有效结合，利用全球交互式大集合预报系统（TIGGE）的归档资料和中尺度WRF模式，研究大尺度初始扰动对暴雨预报不确定性的影响，研究大尺度初始扰动随模式积分发展的机理，研究大尺度初始扰动对暴雨集合预报的适用性。通过本项目的研究，可望对大尺度初始扰动对暴雨可预报性的影响有深入的认识，为利用TIGGE资料构造暴雨集合预报的初始扰动提供若干关键技术，提高暴雨预报水平。

暴雨是影响我国的主要灾害性天气，发展数值预报是提高暴雨天气预报准确率的有效途径之一。项目针对数值模式初值不确定性导致暴雨预报结果不确定的问题，利用大尺度初始场和中尺度WRF模式，研究大尺度初始扰动对暴雨预报不确定性的影响，研究大尺度初始扰动随模式积分发展的机理，研究大尺度初始扰动对暴雨集合预报的适用性。.在大尺度初始扰动对暴雨预报不确定性的影响研究方面,取得的重要结果为:不同水平分辨率的NCEP资料作为初值会影响降水模拟结果，对于确定性预报，初值的精度是重要的，精细的初值有利于提高模拟效果，而对于集合平均预报，集合成员的构成更为重要。此外，暴雨预报效果不仅与模式起报的时间有关，还与模式物理过程的计算方案有关，当模式起报时间和物理过程计算方案是最佳组合时，预报效果最好，这说明不同的初值对物理过程计算方案具有选择性。.在大尺度初始扰动随模式积分发展的机理研究方面,取得的重要结果为: BGM方法的初值集合也适用于WRF模式的暴雨预报，经试验，一个较好的BGM方案为，繁殖循环初始扰动取模式预报的均方根误差乘随机数得到,该随机数服从[-1,+1]区间上的均匀分布，繁殖周期为6小时，繁殖的总时间为48小时。对于同样的初始扰动，不同的物理过程对不同预报变量繁殖模达到饱和的时间有影响。.大尺度初始扰动对暴雨集合预报的适用性研究方面,取得的重要结果为: 集合平均在降水预报中存在一定的优势，但物理过程集合的集合平均与初值扰动集合的集合平均有所不同。对于物理过程集合来说，集合平均随降水量级的增大所体现出的优势越来越小，而对初值扰动的集合平均来说，随着降水量级的增大，它所体现的优势越来越明显。从总体上看，两种集合平均的变化要比集合成员之间的变化小，可以认为集合平均的结果要比集合成员更为稳定、可靠。.以上研究结果使得对大尺度初始扰动对暴雨可预报性的影响有了更为深入的认识，为利用大尺度资料构造暴雨集合预报的初始扰动提供了一些关键技术，对于今后业务应用有重要的参考价值。本项目中得到的区域BGM方法在一项军内科研重点项目中得到应用，该项目成果于2014年获军队科技进步一等奖。