SLAF方法的改进及其对广东地区一次飑线过程集合预报研究

本文在以滞后时间为权重的经典尺度化时间滞后法(SLAF)基础上,提出了一种改进方法,将滞后预报与控制预报之间差值场的均方根误差(RMSE)作为尺度化因子,构成集合预报成员,对比分析经典SLAF和改进SLAF方法对2007年4月23—24日广东地区一次飑线过程集合预报试验的模拟效果。结果表明:改进SLAF方法预报的各变量RMSE值有所降低,成员间离散度普遍增加;改进SLAF方法对强降水中心位置及降水强度的预报均优于经典SLAF方法。另外,多组加扰变量试验结果表明,对位温进行扰动的预报效果明显优于其他变量;不同的扰动变量对预报结果的影响不同,正确地选择扰动变量可明显提高预报效果。

GRAPES区域集合预报两种侧边界扰动方法对比试验

中国气象局数值预报中心自2014年建立了区域集合预报业务系统,其使用的侧边界扰动由全球集合预报系统动力降尺度得到。为深入了解侧边界扰动对区域集合预报的影响,基于15 km水平分辨率的区域集合预报模式,使用动力降尺度方法和尺度化滞后平均法(scaled lagged average forecasting,SLAF)设计构造了两种侧边界扰动方案,并开展了2015年7月共6天的集合预报试验,利用集合均方根误差、集合离散度、连续分级概率评分、离群值、Brier Score及相对作用特征曲线面积等概率预报检验方法进行了多方面检验,分析了两种侧边界扰动方案对区域集合预报质量的影响。结果表明:动力降尺度侧边界扰动方案(DOWN)的扰动总能量在各垂直层次均大于SLAF方案,使得边界上前者的离散度大于后者,集合扰动增长更为合理;对于等压面要素和地面要素,DOWN方案的离散度、Outlier、CRPS等评分优于SLAF方案,反映了DOWN方案构造的侧边界扰动更加合理;在降水概率预报技巧方面,SLAF方案在评分上具有一定优势,但评分的提高没有通过显著性水平检验,因此认为两种方案对降水预报的改进基本相当。