数字滤波方法在月尺度数值预报中的应用Ⅰ.初始场滤波的作用

本工作将数字滤波方法用于Ｔ４２Ｌ９谱模式的月预报实验。为了去除高频扰动误差的影响，保留对月预报有意义且可预报性较强的低频过程，用滤波器对观测资料的序列进行处理，得到１０天以上的低频分量作为初始场进行预报。结果说明，与不进行滤波的控制实验相比，误差增长明显减慢，预报效果在１０～２０天时段内提高最显著。进一步分析表明，延伸预报效果随时间的变化主要是由其中低频分量的预报效果决定的。初始场滤波后预报效果的提高也主要是由于其低频分量报得更好，而在此低频背景下新产生出来的高频扰动误差也相应较小，因而总体的预报效果好于控制实验。而如果在控制实验预报后提取低频分量进行检验，则对逐日预报的改进不明显。经过初始场滤波后对１～１０天至１～３０天平均场的预报也有较显著的提高。对旬平均预报改进最大的是在第二个１０天。对５００ｈＰａ环流形势的预报也更接近实际。本工作的结果说明，在中长期预报中如果能用适当的方法提取出低频过程的信息。

距平模式季预报初始场滤波及时间过滤方案的试验研究

本文用地气耦合非定常距平模式对１９８０～１９８２年及１９８６～１９８８年共６年的个例进行了距平场的季（３～６月）预报试验。通过两种方法，一是在时间积分过程中改变时间过滤公式中的过滤系数β（分别取为０．０５和０．１）；二是对初始场进行滤波和不滤波的比较试验来考察高频扰动及非行星波对距平场月、季预报的影响。试验表明，行星波和大气长波对距平场的月和季演变有不同的作用。长波对月以内的过程作用较大，滤掉长波使预报效果变差。而长波对季以上过程的作用较小，甚至有某种干扰性的“噪声”作用，滤掉长波使季预报的效果得到改进。