[发明专利]一种基于尺度化集合变换的混合扰动方法

说明书

本发明涉及一种基于ETR的混合扰动方法，包括如下步骤：Ⅰ）每隔一段时间一次从网上下载最近的集合预报数据，通过对所述集合预报数据进行统计，以设定ETR的初始集合成员与尺度化系数；Ⅱ）设定繁殖过程中的循环的时间间隔与周期T；Ⅲ）通过敏感性实验以及根据使用者的运行环境确定不同类型风暴中能够快速增长的扰动的波长范围；Ⅳ）在确定了最优繁殖周期和最优扰动波长段后，得到滤波后的初始集合；Ⅴ）根据所述设定的循环间隔，使用所述初始集合进行集合预报，使用ETR技术和最优扰动波长更新集合，直至完成所述设定的繁殖周期；Ⅵ）进行blending混合，得到初始扰动IC_blend。有益效果为：能够有机的结合大尺度扰动结构和区域集合预报系统中的小尺度扰动结构，并且使集合成员的扰动信息与侧边界扰动互相匹配。

技术领域

本发明涉及气象预报领域，尤其涉及一种基于ETR的混合扰动方法。

背景技术

过去的一系列研究表明，风暴尺度集合预报是可行和有效的，但是目前各风暴尺度集合预报系统的扰动方法还有待完善。如美国风暴分析和预报中心(CAPS) 的风暴尺度集合预报系统，通过提高成员数和分辨率能够提高预报评分，但是其集合扰动方案是固定的，即各集合成员的初值扰动采用固定的扰动振幅，并且与特定的物理方案匹配；部分集合成员的侧边界条件由NAM模式短期预报提供，成员间相同的侧边界条件将在一定程度上限制离散度的发展；另一方面，该系统未考虑侧边界扰动与初值扰动间扰动尺度的不匹配问题。上述典型问题在各风暴尺度集合预报系统中均有所体现，初值扰动、物理(参数)扰动、侧边界扰动与初值扰动间的有机结合问题均对于风暴尺度集合预报的成功与否起到关键作用。

由于初始误差随时间的演变在斜压不稳定和对流不稳定中具有显著地差异，中期集合扰动方法构造的初始扰动无法在对流系统中快速的增长，也即初始扰动结构与风暴系统的发展不相适应，进而导致集合成员离散度低于合理的水平；另一方面，风暴尺度的初值扰动和侧边界扰动的尺度不相适应也将限制初始扰动和集合离散度的增长。多物理过程和多模式集合有助于改善离散度问题，但是模式的微物理方案中的降水预报变量和微物理过程的阈值条件判断是不同的，对降水强度和落区范围预报均有显著地影响，针对实时发生的不同类型风暴系统，采用固定不变的集合配置组合性地选取不同模式微物理方案是盲目的。

发明内容

本发明目的在于克服以上现有技术之不足，提供一种基于ETR的混合扰动方法，具体有以下技术方案实现：

所述基于尺度化集合变换的混合扰动方法，包括如下步骤：

Ⅰ)每隔一段时间一次从网上下载最近的集合预报数据，通过对所述集合预报数据进行统计，以设定尺度化集合变换的初始集合成员与尺度化系数；

Ⅱ)设定繁殖过程中的循环的时间间隔与最优周期T；

Ⅲ)通过敏感性实验以及根据使用者的运行环境确定不同类型风暴中能够快速增长的扰动的最优波长范围；

Ⅳ)在确定了最优繁殖周期和扰动最优波长段后，基于尺度化集合变换技术和谐波分析与谱分析的混合技术得到滤波后的初始集合；

Ⅴ)根据所述设定的循环时间间隔，使用所述初始集合进行集合预报，在每个循环中使用尺度化集合变换技术和最优扰动波长更新集合，直至完成所述设定的最优繁殖周期；

Ⅵ)根据IC_blend＝R-R^lsp+G^lsp进行blending混合后，得到初始扰动IC_blend，其中，IC_blend是混合后的初始扰动，R是区域扰动，R^lsp是区域集合预报较大尺度的扰动，G^lsp是全球集合预报较大尺度的扰动。

所述基于尺度化集合变换的混合扰动方法的进一步设计在于，所述步骤Ⅰ) 中下载集合预报数据，仅需下载最新一个时次的21个成员的数据以及由这21 个成员预报得到的未来时刻的集合成员。