本研究评估并优化了针对中国东部地区周尺度(120小时)集合降水预报的湿位涡(MPV)扰动方法。选取2019年6月至7月间五个差异明显的降水过程,对比了采用MPV扰动的方案与仅使用NCEP全球集合预报系统(GEFS)成员为初值扰动的方案。研究针对的一个重点是缓解延伸期预报中普遍存在的空报现象。除了同时扰动湿位涡正压项(MPV1)和斜压项(MPV2)的基准方案外,本研究测试了一种改进方案。该方案通过位温与水汽的反位相调整,选择性地仅扰动与对流不稳定相关的MPV1分量。验证工作综合运用了多项指标,包括分数技巧评分(FSS)、偏差、对称极值依赖指数(SEDI)、集合离散度、连续分级概率评分(CRPS)以及可靠性图表。
结果表明,模式不稳定环境预报误差是产生空报的一个主要驱动因子,这些空报严重降低了确定性预报和概率性预报的技巧。基于温湿变量反位相扰动的MPV1扰动方案有效抑制了这些空报,在48小时预报时效之后,相较于基准方案,取得了更优的确定性预报技巧(例如更高的FSS)和更可靠的概率预报。此外,将优化后的MPV扰动与基于GEFS的侧边界条件(LBC)扰动相结合,能够协同增强集合离散度,并进一步改善概率预报的可靠性,这一结果突显了模式不稳定环境预报的不确定性与侧边界条件不确定性的共同影响。本研究揭示了周尺度预报中预报误差增长的一种关键机制,并证实通过针对性地优化MPV扰动策略来应对模式预报的不稳定环境偏差,可以显著提升集合预报的效果。
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