河南“21·7”极端暴雨预报的不确定性和误差增长机制

2021年7月19~20日中国河南省郑州市出现了一次极端暴雨过程,小时雨量超过200mm,24h累积雨量超过600mm,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.本文重点研究此次降雨预报的不确定性和不同时空尺度误差增长的影响因子.研究结果表明,24h累积雨量和极端小时雨量(7月20日08时,世界时,下同)取决于中层低压、高空辐散及低空急流的强度.基于美国NCEP全球集合预报系统(GEFS)扰动和次网格尺度扰动的集合预报显示,累积雨量的预报不确定性对微小误差的大小和空间结构并不敏感,这表明本次极端暴雨事件具有有限的本性可预报性.研究发现,k^(−5/3)能谱范围升尺度而非升幅值误差增长占主导,小尺度误差增长最快,小尺度误差增大到与大尺度误差相当时,大尺度的误差才开始增长.增长最快的尺度从小尺度向大尺度转移,而且大尺度的误差增长率远小于小尺度.湿对流活动可以增大各尺度特别是小尺度的误差增长率.此外,具有不同结构的初始扰动的不同变量在从k^(−5/3)到k^(−3)能谱过渡的大尺度区域具有不同的误差增长特征.与GEFS扰动和次网格尺度扰动相比,条件非线性最优扰动(CNOP)更倾向于升幅度增长,这可能是CNOP本身最大增长扰动的定义、大尺度模拟使用对流参数化方案无法在中尺度重建k^(−5/3)能谱、以及k^(−5/3)和k^(−3)能谱不同的误差增长特征决定的.