【摘要】：集合預(yù)報模式隨機(jī)物理擾動方法是描述模式物理過程隨機(jī)誤差引起的預(yù)報不確定性的重要手段,其可以增加小尺度天氣事件的概率預(yù)報技巧,是當(dāng)前集合預(yù)報研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。當(dāng)前主要有三種代表性模式隨機(jī)物理擾動方法:1)模式物理參數(shù)化傾向隨機(jī)擾動法(Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT),代表次網(wǎng)格物理過程參數(shù)化方案積分傾向項(xiàng)的不確定性,2)隨機(jī)動能后向散射補(bǔ)償法(Stochastic Kinetic-energy Backscatter Scheme,SKEB),代表小尺度能量導(dǎo)致的預(yù)報不確定性,3)隨機(jī)參數(shù)擾動法(Stochastic Perturbed Parameterization,SPP),代表模式次網(wǎng)格參數(shù)化方案中關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)報不確定性,其中SPP是近年來受到廣泛關(guān)注和重視的隨機(jī)物理參數(shù)擾動方法,可以較好地描述對流運(yùn)動的不確定性具有重要作用。在我國自主發(fā)展的GRAPES-REPS(Global/Regional Assimilation and Prediction System-Regional Ensemble Prediction System)區(qū)域集合預(yù)報業(yè)務(wù)中,尚未開展SPP方法相關(guān)研究,如何更好地在GRAPES集合預(yù)報建立和應(yīng)用SPP方法,對于更全面地描述GRAPES模式預(yù)報不確定性有著重要的科學(xué)意義和應(yīng)用價值。本文基于15km分辨率的GRAPES區(qū)域集合預(yù)報模式,從積云對流、云微物理、邊界層及近地面層參數(shù)化方案中選取了18個與降水密切相關(guān)的關(guān)鍵參數(shù),利用一階馬爾可夫鏈隨機(jī)過程和對數(shù)正態(tài)分布函數(shù),設(shè)計(jì)了面向GRAPES區(qū)域集合預(yù)報模式的SPP隨機(jī)參數(shù)擾動方法,構(gòu)建了數(shù)學(xué)處理方案,實(shí)現(xiàn)對關(guān)鍵參數(shù)隨時間、空間變化的隨機(jī)擾動。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行2015年6月1日至30日隨機(jī)參數(shù)擾動集合預(yù)報試驗(yàn),并采用集合離散度、均方根誤差、集合一致性、連續(xù)概率分級評分、離群率等多種集合預(yù)報檢驗(yàn)指標(biāo)評估SPP方法的概率預(yù)報效果。獲得主要結(jié)論如下:(1)相比于無SPP擾動的控制預(yù)報試驗(yàn),SPP隨機(jī)參數(shù)擾動法可以有效提高等壓面要素、降水等的集合概率預(yù)報技巧,降低集合平均均方根誤差及誤報率,對整體概率預(yù)報效果均有正貢獻(xiàn);進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),同時擾動積云對流、云微物理、邊界層及近地面層等多個物理過程參數(shù)化方案中多個關(guān)鍵參數(shù)SPP方案對中尺度概率預(yù)報技巧改進(jìn)最明顯,且SPP隨機(jī)參數(shù)擾動前后的內(nèi)/動能改變約0.001%,對各層大氣能量演變影響較小。(2)SPP隨機(jī)參數(shù)擾動集合概率預(yù)報對隨機(jī)型時間與空間相關(guān)尺度具有一定的敏感性,當(dāng)選用12h失時間相關(guān)系數(shù)(即較大的時間尺度)和20個截斷波數(shù)(即較大的空間尺度)時,可取得更佳的概率預(yù)報效果。(3)將SPP方法與SPPT及SKEB結(jié)合形成多隨機(jī)物理擾動集合預(yù)報試驗(yàn)表明,多隨機(jī)物理擾動集合預(yù)報能夠更好地描述模式不確定性,進(jìn)一步提高概率預(yù)報技巧,其中三種隨機(jī)物理方案(SPP、SPPT和SKEB)的組合在降水預(yù)報和等壓面要素檢驗(yàn)中均優(yōu)于任何兩種方案的其他組合和多物理組合方案,概率預(yù)報效果更佳,在業(yè)務(wù)集合預(yù)報有著較好的應(yīng)用前景。(4)與區(qū)域集合預(yù)報業(yè)務(wù)中常用的多物理過程組合集合預(yù)報對比試驗(yàn)檢驗(yàn)評分表明,盡管集合平均誤差的改進(jìn)并不明顯,但降水預(yù)報、等壓面要素的概率預(yù)報技巧獲得較好改進(jìn),特別是能顯著改善集合預(yù)報成員降水預(yù)報等同性�？傮w而言,單一物理過程結(jié)合SPP、SPPT及SKEB等多隨機(jī)物理擾動方法集合預(yù)報試驗(yàn)整體概率預(yù)報效果優(yōu)于多物理過程組合方案。
【學(xué)位授予單位】：中國氣象科學(xué)研究院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：P456
【圖文】：

分析了不同物理過程中參數(shù)擾動前后的大氣能量變化特征。另外降水預(yù)報檢驗(yàn)指標(biāo)采用AROC 評分，等壓面預(yù)報檢驗(yàn)采用集合預(yù)報的一致性（即集合離散度-集合平均均方根誤差比值）及離群率，評估變量包括500hPa溫度、850hPa緯向風(fēng)、850hPa溫度及10m緯向風(fēng)。對比分析5組試驗(yàn)的等壓面要素集合預(yù)報效果，對比分析哪一種方案的集合預(yù)報效果最優(yōu)。3.2.2.1 大氣能量時間演變及垂直分布特征為了分析本文設(shè)計(jì)的隨機(jī)參數(shù)擾動方案的合理性，下面分析不同物理過程中參數(shù)擾動前后的大氣能量變化特征。圖3.1是SA、SC、SP、SM 及CTL等5組試驗(yàn)的動能和內(nèi)能隨預(yù)報時效的演變圖。首先由圖3.1a 及3.1c 可知，SA、SC、SP、SM 等4 組試驗(yàn)的總能量和內(nèi)能相對CTL控制試驗(yàn)均基本相同，總能量與內(nèi)能幾乎沒有發(fā)生變化，而由圖3.1b動能演變特征可知，SA、SC、SP、SM等4組試驗(yàn)的動能較CTL控制預(yù)報略微減少，其中 SP 試驗(yàn)的動能變化量相對略微偏大，這可能與擾動邊界層參數(shù)能較活躍地影響邊界層內(nèi)湍流運(yùn)動有關(guān),但總的來說,4組試驗(yàn)動能變化量值均非常微小，約占原動能值的0.001%。綜上，擾動不同物理過程參數(shù)導(dǎo)致的內(nèi)能改變量均非常微小，盡管動能略有差異，但因其量級較小，不會導(dǎo)致大氣總能量（圖3.1a）發(fā)生大的變化。(a) (b) (c)

第三章 隨機(jī)參數(shù)擾動方法集合預(yù)報敏感性試驗(yàn)分析大氣動能在各個垂直層次的演變發(fā)現(xiàn)（圖 3.2b、3.2e 及 3.2h），擾動邊界層與積云對流的參數(shù)均對大氣動能影響不大，但會造成大氣中高層（500-100hPa）動能減少，且動能減少量隨預(yù)報時效延長逐漸增加（圖 3.2b 及圖 3.2e），動能減少極大值點(diǎn)均位于150hPa 高度，48h 預(yù)報時效的動能減少值大約為 1-2J/kg，可忽略不計(jì)。

3.2.2.2 降水預(yù)報檢驗(yàn)結(jié)果相對作用特征曲線面積AROC評分是降水概率預(yù)報技巧的常用評分，AROC評分值越高，代表預(yù)報技巧越強(qiáng)，完美的預(yù)報AROC 等于1（Mason,1982），圖3.3 是不同物理過程參數(shù)擾動敏感性試驗(yàn)的6h 和24h 累積降水不同降水閾值A(chǔ)ROC 評分隨預(yù)報時效演變圖。由圖可見，對于4個降水閾值（0.1mm、10mm、25mm 及50mm）, 除個別時次外，SA、SC、SP及SM4組試驗(yàn)在各預(yù)報時效的AROC值均大于CTL試驗(yàn)，說明隨(a) (b)(c) (d)(e) (f)(g) (h)

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2 楊瑞雯;趙琳娜;鞏遠(yuǎn)發(fā);李瀟o

本文編號：2787749