基于聚类分析法区域集合预报模式的初边值试验研究.PDF

第３１卷 第６期 气 象 与 环 境 学 报 Ｖｏｌ．３１Ｎｏ．６ ２０１５年１２月 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＭＥＴＥＯＲＯＬＯＧＹＡＮＤＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ２０１５ 王太微，王勇，陈德辉，等．基于聚类分析法区域集合预报模式的初边值试验研究［Ｊ］．气象与环境学报，２０１５，３１（６）：１８－２６． ＷＡＮＧＴａｉｗｅｉ，ＷＡＮＧＹｏｎｇ，ＣＨＥＮＤｅｈｕｉ，ｅｔａｌ．Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎｏｆｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｕｓｉｎｇｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓｆｏｒｉｎｉｔｉａｌｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎｓｉｎｌｉｍｉｔｅｄ ａｒｅａｍｏｄｅｌｅｎｓｅｍｂｌｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１５，３１（６）：１８－２６． 基于聚类分析法区域集合预报模式的初边值试验研究 １ ２ ３ １ ４ 王太微 　王勇　陈德辉 　梁寒 　罗聪 （１辽宁省气象台，辽宁 沈阳１１０１６６；２ＣｅｎｔｒａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆｏｒＭｅｔｅｏｒｏｌｇｙａｎｄＧｅｏｄｙｎａｍｉｃｓ，Ｖｉｅｎｎａ１０４０，Ａｕｓｔｒｉａ； ３中国气象局数值预报中心，北京 １０００８１；４辽宁省防雷技术服务中心，辽宁 沈阳１１０１６６） 　　摘　要：选取２００８年３月２１—２９日奥地利地区的降水天气过程，从欧洲中期天气预报中心全球集合数值预报模式生成的 ５０个全球集合预报成员出发，通过聚类方法选取有代表性的１６个成员，为中欧有限区域集合预报系统区域集合预报系统提供 初边值扰动，进行初边条件不确定性数值试验，揭示初边条件不确定性对区域集合预报的影响。结果表明：经过聚类后选取的 １６个成员可以较好地代表５０个全球集合预报成员大尺度背景的不确定性；集合平均结果在一定程度上修正了奥地利中部地 区降水量级偏大和北部的降水空报情况；通过聚类后的集合系统得到的预报结果与控制预报相比表明，某些集合成员对降水预 报有更好的指示意义；通过连续试验的对比，两个经聚类后得到的集合系统的降水预报评分均比业务预报的评分高，且集合离 散度也较大；而成对和不成对的集合预报系统的预报结果基本相似。说明直接从全球大尺度集合预报模式成员中“降尺度”构 造区域集合预报模式成员是可行有效的。 关键词：集合预报；初边界不确定性；聚类法 　　中图分类号：Ｐ４５６７　　文献标识码：Ａ　　ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３５０３Ｘ．２０１５．０６．００３ 合预报上有较好的预报结果，但由于水平分辨率的 引言 限制，区域事件和小概率事件的预报效果不理想。 数值预报经过一个世纪的发展，人们认识到传 因此，集合预报需更高的分辨率，有限的计算资源仍 统单一确定性的数值预报存在较多不确定性，主要 是其发展的一个障碍。 包括初边值的不确定性和模式的不确定性。集合预 为了在有限的计算资源条件下，提高集合预报 报为解决数值预报的这些不确定性提供了有效途 ［１０］ 的准确率。ＥＣＭＷＦ 发展了全球模式的目标集合 径，集合预报是数值预报的一次革命，即从“确定论” 预报系统（ＴａｒｇｅｔｅｄＥｎｓｅｍｂｌｅＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ， 向“随机论”转变思维模式的革命。集合预报的优势 ＴＥＰＳ）。在ＴＥＰＳ试验中，全球集合预报系统把初始 在于它可以对同一有效预报时间给出一组不同的预 扰动的区域锁定在欧洲地区，可以在不过多增加计 报结果，各预报结果之间的差异可提供有关被预报 算资源的前提下，提高模式分辨率，结果表明在一定 量的概率分布信息。 程度上提高了极端天气的概率预报，这与区域集合 近年来，中国气象局［１－２］、美国国家环境预报中 ［１１］