金荣花-集合预报方法研究进展

３．２动力延伸预报模式 众所周知，好的模式产生好的集合预报。如果模式足够好，预报的不确定性主要源自初值
误差，集合预报才会有明显的效果。好的模式包括两方面：一方面要求模式分辨率要高。然而 由于计算机资源的限制，只能施用计算机容量所能承受的最高分辨率模式。另一方面是模式的 物理过程。即将模式内物理参数调整到最佳状态，将有助于集合预报质量提高。
辨率，而不是大量地增加成员数目。”。
３．４产品制作
集合预报产品制作的关键问题在于：如何将如此大量的集合预报产品信息浓缩，以简捷、 有效的形式给预报员提供大气未来发展的有用信息。与早期单一的时间平均场相比，目前集台 预报的产品的种类有了很大的发展，大概有以下种类：
（１）单个预报。把所有集台预报成员和控制预报的结果依次排列缩放在一张大图上（邮票 图），把多种可能的天气形势变化趋势提供给预报员，预报员结合自己的主观经验进行综合判 断。同时，若其中出现异常的个倒，则提供了值得注意和进一步研究的问题。这无疑对实际业 务服务是有益的。当然，单个预报提供的信息量太大和过于细致，使预报员主观分析的效率降 低，为此，进一步开发了下面介绍的几类产品。
另外，ＮＣＥＰ最近进行了“多模式集合预报”试验。即同时使用两个或多个模式，每个模式 都有各自的集合预报系统，将这几套集合预报加在一起成为总集合预报。初步结果表明．多模 式集合预报比单模式集合预报更准确、更有用。
３．３集合样本数 理论上，当集台预报样本数趋于无穷时．集合平均所做出的预报最佳。然而实际情况中集
预报使用。该系统是一个由多个中尺度模式组成的、使用孵化法产生初值扰动、有１０个左右成 员、覆盖整个美国太陆的短期预报（ｏ～７２小时）系统。
集合预报以概率形式发布产品，符合天气预报未来发展趋势。气象界对大气演变和天气预 报的不确定性认识的发展，单一的确定性预报最终会被动力随机（概率）预报所代替。因此，集 合预报作为数值预报未来发展方向将不断发展和显示其实用价值。
４ 我国国家气象中心集合预报业务现状
目前国家气象中心集合预报采用ｓｖ法产生扰动初值，即用Ｔ２１Ｌ１９切线性模式和它的 共轭来计算最快增长模，用Ｔ１０６Ｌ１ ９模式进行１０天动力延伸预报，最后产生３２个集合预报 样本（包括控制预报、３１个扰动预报），整个过程在神威并行机上计算运行。该集合预报系统于 １９９９年１２月２５日正式投入准业务运行。它可提供降水概率预报。８５０ｈＰａ温度距平概率预 报、５００ｈＰａ高度场逐日集合平均、５００ｈＰａ高度场１０天平均等集合预报预报产品。中央气象台 中期科，逢９日常会商或重要天气会商时接收上述集合预报产品，作为下一旬天气预报中第二
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确定性
随机性 ｊ
Ｔ
时『日
图１集合预报示意图 左方小圈代表韧始条件不确定性范围，右方椭圆代表随机预报出现的范围，线条表示各成员的预报轨线． 丁是控制预报确定性预报上限
下进行集合预报试验，试验结果表明，如果扰动初值能够反映大气的不确定性，长时效的集合 预报有使用价值，即使集合成员不多，也会有同样结果。至此集合预报价值在理论和实践中都 得到证实和应用。８０年代以后，人们就集合预报初值扰动、预报模式、样本容量、预报产品等问 题进行全面探讨和研究，使集合预报业务日趋完善，质量不断提高。
５发展趋势
尽管集合预报研究和业务逐渐走向成熟，寻找最佳的初值形成方案将一直是集合预报研 究的核心问题。另外，多模式集合预报试验也将以多国家气象部门合作形式开展起来．以进一 步探讨集台预报问题。
近几年，集合预报业务不断拓宽其应用范围，不仅向短期预报业务方向发展，而且也被引 入多种尺度的数值预报试验中。１９９９年，ＮＣＥＰ已经将其研制的短期集合预报系统投入业务
关键词：集合预报莲至亘哩［蔓鄱垂亘受＞—ｊ之／７
１引 言
集台预报是近几年数值预报业务的一个重大发展．在世界许多国家的气象部门或研究机
构相继投入业务使用，使中期（３～１０天）和延伸时期（１０～３０天）天气预报技巧得到令人瞩目
的改善。本文简要介绍有关集合预报问题的研究成果及其发展趋势，将有助于集合预报业务的
（３）可信度预报。集合预报的可信度度量通常用集合预报成员问的离散程度来衡量。某一 气象要素的离散程度可以用其预报值在集合中的方差或标准差场来表示（散度图），离散度越 大．表示预报值可能出现的范围越大，预报可信度就越低。另外．把所有预报成员中预报的某一 特征等值线绘制在同一张图上（面条图）．等值线越集中（散度越小）可信度越大。同样方法，也 可以用在天气系统路径等的信度预报中。
３集合预报基本问题
３．１扰动初值
集合预报的核心问题是扰动初值的形成。集台预报的发展也是集台预报初值扰动产生方 法不断得到发展和改进的过程，相继提出ＭＣＦ方法、ＬＡＦ、ＳＶ和ＢＧＭ等方法，下面分别给予
介绍。 （１）ＭＣＦ方法
ＭＣＦ方法是早期集合预报扰动初值的产生方法，即在客观分析的基础上叠加一个小扰动 形成扰动初值。Ｌｅｉｔｈ（１ ９７４）等人的试验证明，ＭＣＦ方法优于常规的单一动力预报。但是由于 随机扰动生成的任意性及初值样本位相空间的维数远大于实际可能做的集合预报个数，因此， 难以产生适用的扰动初值，效果不甚理想。
集合预报方法研究进展
金荣花
（国家气象中心，北京１０００８１）
李维京
（国家气候中心，北京１０００８１）
提要
本文慨述了集合预报概念和发展历程，井对有关集合预报的初值扰动、动力延伸预报模式、集 合最佳样本数、集合预报产品等相关问题的研究成果分别作简单介绍。最后评述我国集合预报的 业务使用现状及未来发展趋势。
ｔｏｒ，简称ＳＶ）法。
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（４）ＢＧＭ方法 １９９１年Ｋａｌｎａｙ和Ｔｏｔｈ的研究工作得出，初始误差增长越快，扰动初值越好。根据这个思 想，１９９３年Ｔｏｔｈ和Ｋａｌｎａｙ提出了一种称为增称 ＢＧＭ）方法（图２）。即在客观分析场上加入很小的任意扰动，然后将扰动值和分析值积分６小 时的结果相减得到一个差场，再将这个差场乘以一个比例因子，使之在均方根误差范围内有意 义，这样形成扰动初值。
（２）平均预报。在理想的情况下，由于平均的作用可“平滑掉不可预报的随机信息，集合平 均预报将比单个预报，甚至比单个高分辨率模式的预报更准确。由于，集合平均只提供大气未 来发展状态的一种可能性，人们又将诸预报成员用统计聚类分析的方法，分析出大气未来发展 的最有可能的几种形势演变趋势，并取平均（聚类平均图）。在大气很不稳定而出现分叉的多平 衡态的情况下，该形式预报产品相对于集合平均图更有实用价值。
广泛开展和使用。
２ 集合预报概念与发展历程
２．１概念
大气是一个非线性动力系统，即使采用完全大气模式，初始场很小的误差也会通过大气的 非线性相互作用迅速增长，在有限的时间内发展到超过大气系统的确定性变化，使得整个运动 变得不确定，这就是大气的可预报性问题。为此，采用多个具有一定差异的初值进行模式积分， 产生多个随机预报，通过统计分析给出几种最有可能的大气未来发展趋势的概率分布，供预报 员参考使用。这就是集合预报（图１）。
（４）概率预报。概率预报考虑了集合预报所能提供的所有信息，最大程度地体现了集台预 报的概率本质，被认为是表达集合预报的最佳方法。对于某个天气要素（降水、气温和风等），可 以从集合成员预报中算出其发生的概率，也可以对某一地点统计计算预报成员对预报值范围 出现的概率，绘制成不同时效内集合成员对象的概率分布（概率烟羽图）。
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候（即１ ６８小时以后）预报的主要参考依据。
５００ｈＰａ高度场逐日集合平均图是中央气象台中期预报业务中使用率最高的集合预报产 品，下面针对２０００年１月１ｌ～１４日一次全国中等强度冷空气过程为例．分析其预报能力。对 比分析给出Ｓ００ｈＰａ高度１１～１ ３日客观分析场和相应的１ ９２～２４０小时逐日集合平均场（图 略）。从客观分析场上可见，欧亚中高纬地区为弱的一脊一槽型，环流较为平直，乌拉尔山超长 波槽不断有短波分裂，并沿４０。Ｎ附近的平直峰区东移，与活动频繁的南支槽共同作用，造成 我国大范围的雨雪天气。相应的集合预报图上同样显示欧亚中高纬地区的一脊一槽环流形势， 上游不断有冷空气沿４０。Ｎ附近的平直峰区东移，与西南暖湿气流交绥，造成全国范围的雨雪 天气，可见集合预报具有一定的参考使用价值。但不足的是，集合预报中高纬环流形势预报经 向度较大，副热带地区位势高度预报明显偏高，使用时应予以订正。
（２）ＬＡＦ方法 １ ９８３年Ｈｏｆｆｍａｎ和Ｋａｌｎａｙ提出了替代ＭＣＦ的滞后平均预报（Ｌａｇｇｅｄ Ａｖｅｒａｇｅ Ｆｏｒｅ—
ｃａｓｔｉｎｇ，以下简称ＬＡＦ）方法，即把间隔为ｒ的不同时刻的初始场作为扰动初值。ＬＡＦ方法继 承了ＭＣＦ方法的优点且充分利用了历史观测的信息，因而，在一定程度上优于ＭＣＦ方法。然 而，它也保留了ＭＣＦ方法的集合预报中成员之间的发散程度较小的弊病。
（３）ＳＶ方法 为产生成员问发散程度尽可能大的初值扰动，１９９２年Ｍｏｌｔｅｎｉ和Ｐａｌｍｅｒ以及Ｍｕｒｅａｕ等
人使用Ｌｏｒｅｎｚ的切线性共轭方程方法，直接计算切线性模式的奇异模，把对应于前几个最大 特征值的奇异向量称为一组最优发展扰动向量，并利用它们作为集合扰动叠加在基本场上．积 分得到的结果将反映初始场的最大误差（不确定性）。这种方法称为奇异向量（Ｓｉｎｇｕｌａｒ Ｖｅｅ
２．２发展历程
集合预报的研究并不是一个新课题。早在５０年代，一些气象学家就考虑运用统计方法处 理预报中不确定性内在本质来预报天气。６０年代，Ｌｏｒｅｎｚ（１ ９６３，ｔ９６５，１ ９６９）通过评估大气可 预报性，证实做为一种确定性系统的大气可能存在一个有限的预报时间（１９６３）。为了部分消除 这种单个初值动力预报不确定性大的缺点以及尽可能延长模式的可预报性时效，从大气初始 场的不确定性和大气系统的不稳定性理论出发，Ｅｐｓｔｅｉｎ（】９６９）首先提出集合预报理论，目的 在于给出大气未来可能发展的概率分布。Ｌｅｉｔｈ在１９７４年首先进行了集合预报试验，用蒙特卡 洛预报（Ｍａｎｔｅ Ｃａｒｌｏ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ，以下简称ＭＣＦ）方法产生多个扰动初值，在完全模式环境