观测误差对GRAPES区域集合预报影响的敏感性试验

陈浩　陈静　汪矫阳　杨珊珊　夏宇

摘要 通过设计3组不同的观测误差均方差，对2012年8月1日—29日进行了基于GRAPES-MEPS（Global/Regional Assimilation and Prediction System-Mesoscale Ensemble Prediction System）的集合预报敏感性试验，研究观测误差均方差对集合预报初始扰动场结构、扰动量及垂直扰动总能量发展的影响，评估集合预报结果的差异，并分析了一次典型的江淮流域强降水个例。结果显示，模式变量扰动结构和扰动振幅对观测误差均方差较敏感，较小的观测误差均方差使得温度和风等模式变量的初始扰动量增大，扰动总能量增长更快，降水集合预报效果更优。因此在GRAPES-MEPS中，可以考虑对观测误差均方差进行适当的扰动，以体现观测误差均方差的不确定性对集合预报的影响，提高GRAPES-MEPS的集合预报技巧。

关键词 观测误差 GRAPES 区域集合预报 初值扰动 敏感性试验

众所周知，大气是非线性动力系统，具有混沌特性，数值模式初值的微小差异可能导致完全不同的预报结果，单一确定性数值预报结果具有不确定性（Lorenz，1963）。集合预报是新一代隨机动力预报技术，其原理是通过对同化分析初值进行一些小扰动产生一组正态分布的扰动初值，以体现同化分析中的不确定性，利用数值预报模式积分产生一组预报结果，由此估计大气运动的可能状态和不确定性，将确定性数值预报转变为概率预报。各大数值预报中心均建立了确定性模式与集合预报相结合的数值预报业务系统（Molteni et al.，1996；Toth and Kalnay，1997），并在天气预报中获得了广泛应用（陈静等，2002；马旭林等，2014a）。

如何产生扰动的初值集合是集合预报的核心研究内容。……