黄海近岸海雾的初始场择优集合预报试验:个例研究

选取2014年4月发生的一次黄海近岸海雾个例,利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式开展了集合预报试验研究。依据每个集合成员初始场中海平面气压、2 m温度、2 m水汽混合比与2 m相对湿度(relative humidity,RH)4个变量的均方根误差(root mean square error,RMSE)与RMSE集合平均值的相对大小,以剔除高于者而保留低于者的原则,设计了4种不同的初始场集合体择优方案,实施了一系列数值预报试验,比较了不同择优方案的集合预报效果。研究结果表明:(1)蒙特卡罗方法所生成的集合体中存在不少海雾预报效果较差的成员,这会降低集合预报效果,因此初始场择优十分必要;(2)以RH作为择优变量的择优方案(记为RH-RMSE方案),集合预报效果明显优于其他3种方案;(3)对比不择优集合预报,采用RH-RMSE方案的择优集合预报效果不仅节省了50%左右的计算时间,并且公正预兆评分(equitable threat score,ETS)改进率高达36%左右。本研究提出的RH-RMSE方案具有业务化应用前景。