基于集合成员订正的强降水多模式集成预报

智协飞 赵 忱

(南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心， 南京 210044)

引 言

近1个世纪以来，随着计算机技术的不断进步，数值天气预报技术得到飞速发展，基于Epstein[1]的随机动力预报理论和Leith[2]的蒙特卡罗统计试验法而提出的集合预报得到长足发展，如今各国气象中心的集合预报技术已日臻成熟，并在实际业务和应用中发挥重要作用[3]，尤其是对暴雨台风等灾害天气，集合预报的作用尤为显著[4-5]。

尽管集合预报已被广泛应用，但由于模式本身的系统偏差以及初始场的不确定性，集合预报的结果与实际大气仍有差异，为充分利用不同集合预报的有效信息，进一步提高预报技巧，近年来基于多模式的集成预报研究得到迅速发展。自 Krishnamurti等[6]首次提出超级集合预报方法后，许多研究表明多模式集成技术可有效融合不同模式的各种信息，有效提高全球模式的数值预报技巧[7-13]。尹忠海等[14]利用卡尔曼滤波校准法提高了雷达定量测量区域降水量的精度，并较好地体现降水场结构精细的特点；卞赟等[15]利用多模式集成方法对延伸期的降水预报进行研究，表明多模式消除偏差集合平均方法预报结果将晴雨量级的降水预报时效提高了5 d； He等[16]基于卡尔曼滤波方法进行了台风多模式集成预报研究，表明该方法明显优于简单集合平均和超级集合预报，能够有效减少台风路径和强度预报误差；颜妍等[17]利用多模式超级集合预报降低了西太平洋副热带高压500 hPa位势高度场预报的均方根误差。……