image: The perturbation is rescaled by the (a) traditional BGM method ?( b) LBGM method. (xA and xB are perturbations of A and B before rescaling; xA? and xB? are perturbations of A and B after rescaling; c is the scaling factor in the traditional BGM method; cA and cB are scaling factors of A and B in the LBGM method.) view more
Credit: ©Science China Press
对流可分辨尺度集合预报是当前集合预报领域的国际前沿与热点，初始扰动生成则是整个研究热点的核心所在。近日，由国防科技大学气象海洋学院陈超辉课题组提出了一种新的对流可分辨尺度集合预报扰动生成方法，该方法能够充分考虑对流可分辨尺度天气系统的强局地性，试验结果表明它能显著提高对流可分辨尺度集合预报效果。这一创新性研究成果的论文题目为：“基于对流尺度集合预报特性的局地增长模培育算法”，发表于近期的《中国科学：地球科学》。
目前，全球中长期天气与气候尺度的初值集合预报已经相对成熟，形成了相应的初值扰动生成理论体系。但是，将这些方法直接用于对流可分辨尺度集合预报时，将导致集合预报系统发散度过小、集合成员易收敛等问题。当前国内外的主流思想是采用全局正交性来解决这个问题，如集合变换法（Ensemble Transformation，ET）和集合卡尔曼滤波变换法（Ensemble Transformation Kalman Filter，ETKF）等，但这些理论仍存在一定的局限性。
该研究在经典增长模培育法（Breeding Growth Mode, BGM）基础上，结合对流可分辨尺度天气系统的强局地性，提出了一种非正交但能考虑扰动增长空间局地化特征的新型对流可分辨尺度集合预报理论，即局地增长模培育理论（(Local Breeding Growth Mode, LBGM）。在经典BGM法中，BGM法通过模式自身的短时循环预报对加入的初始扰动进行增长培育。每经过一个培育周期，对得到的扰动场进行缩放，其缩放系数仅与所在垂直层次有关，即处于同一垂直层次上的所有格点，其缩放系数均相同，如图1（a）所示。这种缩放方式对于空间局地性和独立性较强的对流可分辨尺度集合预报，存在较大的局限性，因为它没有考虑到物理量在水平方向上的分布不均匀性。
因此，论文通过引入一个影响半径来控制每个格点的局地空间范围，再根据格点局地空间范围内的预报均方根误差（RMSE）计算缩放系数，对相应格点扰动大小进行缩放调整，如图1（b）所示。可见新型LBGM法可以使缩放后的扰动具有丰富的局地信息和“流依赖”特征，同时可以通过调整不同的局地影响半径，控制格点局地空间的范围。
为了检验新型LBGM法效果，论文根据数值试验结果，从扰动形态、离散度和预报RMSE三个方面进行了对比研究。结果表明：经LBGM法调整后的扰动能反映更多的局地化特征以及格点之间相互作用关系。对扰动物理量与一些近地面气象要素而言，相比经典BGM法，新型LBGM法能够提高集合离散度并降低预报RMSE，同时改善集合预报系统性能。
基于新型LBGM法开展对流可分辨尺度集合预报，其思路区别于现有的初值扰动生成方法，对计算资源消耗较小，具有一定的原创性和广阔的业务前景。
###
该项研究得到了南京大气科学联合研究中心项目(编号: NJCAR2016MS02, NJCAR2016ZD04)、国家自然科学基金项目(批准号: 41205073, 41675007)和国家重大基础研究计划项目(编号: 2017YFC1501800)的资助。
更多详情请阅原文：
陈超辉, 李湘, 何宏让, 项杰, 马申佳. 2018. 基于对流尺度集合预报特性的局地增长模培育算法. 中国科学: 地球科学, 48, doi: 10.1360/N072017-00239 http://engine.scichina.com/publisher/scp/journal/SSTe/doi/10.1360/N072017-00239?slug=full%20text