[发明专利]一种针对物理过程扰动的热带气旋集合预报初始成员筛选方法

说明书

本发明提供一种针对物理过程扰动的热带气旋集合预报初始成员筛选方法，包括下列步骤：1)选定区域数值天气预报模式，从区域数值天气预报模式中选择边界层参数化方案和积云对流参数化方案参与设计；2)选择台风个例；3)针对选定的台风个例，开展120小时数值模拟；4)计算初始成员间的相似离度；5)集合成员相似度分析与筛选；6)计算平均绝对误差。本发明通过计算相似离度指数，逐步剔除相似成员，在综合评估预报平均误差的基础上，得到合理的集合成员，解决了目前基于物理扰动的集合成员选择过程中主观性太强的问题。

技术领域

本发明属于数值天气预报技术领域，尤其涉及一种针对物理过程扰动的热带气旋集合预 报初始成员筛选方法。

背景技术

自20世纪60年代以来，数值天气预报已经成为开展台风预报预警的重要手段之一，也 取得了显著的进步。数值预报的误差主要源自模式预报过程中的不确定性，这种不确定性的 来源分为初值误差和模式误差，初值中的观测误差、仪器误差以及大气的混沌特性，使得初 始场不可避免地存在不确定性，初始微小的扰动随着模式积分时间的增长，会使预报结果出 现巨大的误差。其次是模式自身的误差，由于模式是一个离散化的模型，需要对辐射、边界 层和云微物理等次网格尺度的物理过程进行参数化，这种物理过程参数化方案的不确定性是 模式误差的主要来源之一。研究发现，初始误差与模式误差对数值预报误差的贡献率分别为 70％和30％。

集合预报技术是减小数值预报误差的有效手段，其基本目标是构造未来大气可能状态的 概率密度函数，而数值天气预报的目标是预测状态变量概率密度函数的演变。热带气旋的集 合预报技术主要包括基于初值的扰动和模式扰动，其中模式扰动既包括单模式的物理过程扰 动，也包括多模式扰动。考虑到计算资源的限制和预报时效的要求，基于单模式物理过程扰 动的集合预报技术由于其操作简便，对计算资源要求小，因此越来越受到气象预报员的关注， 在热带气旋集合预报中经常被采用。但其中存在一个最大的问题就是集合成员的选择。由于 模式提供的辐射、边界层和云微物理过程等参数化方案有很多，模式参数组合可能会达到上 千个，不可能全部用做集合成员，究竟选择哪些组合作为集合预报初始成员，并没有很好的 办法。目前业务中没有一种客观有效的方法，多根据经验主观选择，这给预报结果带来了很 大的不确定性。

发明内容

本发明的目的是提供一种针对物理过程扰动的热带气旋集合预报初始成员筛选方法，用 以解决目前模式物理过程扰动成员难以客观确定的问题。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种针对物理过程扰动的热带气旋集合预报初始成员筛选方法，包括下列步骤：

1)根据需要选定区域数值天气预报模式，从区域数值天气预报模式中选择边界层参数化 方案和积云对流参数化方案参与设计，初始成员数低于100组；

2)选择台风个例，所选定的台风个例的包括不同强度、不同路径特征；

3)针对选定的台风个例，利用步骤1)确定的区域数值天气预报模式和物理参数组合开 展120小时数值模拟；

4)对步骤3)的模拟结果，计算初始成员间的相似离度C_ij，相似离度定义为两条路径 间的平均距离和形态相似度，相似离度的计算公式为其中，

为数值相似，表示i，j两个集合成员预报的热带气旋路径 曲线在k时次时的数值是否相近，也就是位置是否相互靠近，和分别表示第m个样 本的第i和第j条路径在k时次的位置点，M为样本数，K则表示总的计算时次数；

为形态相似，判断两条曲线形状是否相近，其中表示第m个样本的第i和第j个集合成员在所有预报时次内的平均 偏差，可以看出，C_ij越小，表示两个成员的路径越接近；

假设有N组参数组合，则可得到个相似离度值；