编辑推荐|如何描述模式不确定性？——GRAPES集合多随机物理扰动组合方案

以下文章来源于大气科学进展AAS，作者AAS

Citation

Xu, Z. Z., J. Chen, Z. Jin, H. Q. Li, and F. J. Chen, 2020: Representing model uncertainty by multi-stochastic physics approaches in the GRAPES ensemble. Adv. Atmos. Sci., 37(4), https://doi.org/10.1007/s00376-020-9171-1. (in press)

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http://www.iapjournals.ac.cn/aas/en/article/doi/10.1007/s00376-020-9171-1

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如何描述模式不确定性？——GRAPES集合多随机物理扰动组合方案

集合预报是描述中尺度数值预报不确定性的重要途径。数值预报不确定性主要来源于初值的不确定性和模式的不确定性，相应的集合预报扰动方法可分为初值扰动方法和模式扰动方法。近年来，准确描述模式的不确定性已成为集合预报领域研究热点，其中模式随机物理扰动方案是现今国际上集合预报系统模式扰动技术研究的主流方向。

模式物理参数化倾向随机扰动方案（SPPT），随机动能后向散射方案（SKEB）和随机参数扰动方案（SPP）是目前较为主流的三种模式随机物理扰动方案。如果将多种模式随机物理扰动方案进行组合，模式的预报性能如何呢?

围绕上述问题，中国气象局国家气象中心陈静研究员课题组，在GRAPES区域集合预报系统中引入了随机扰动18个参数的SPP方案，以及SPPT和SKEB方案，以评估和比较多种随机物理扰动方案组合的总体性能。

研究表明，多个模式随机扰动方案的组合可以更好地表示模式不确定性，其中三种模式随机扰动方案（SPP,SPPT及SKEB）的组合优于任何两种模式随机扰动方案的组合，能够最佳地表示模式的不确定性、提高预报技巧。

图. SPP方案对数正态分布的随机扰动型 （取自任意选取的集合成员和积分步长）

亮 点

采用集合预报模式随机扰动方案的所有试验均优于控制试验，并且随机扰动方案的组合均比单个SPP方案表现更优。

SPP,SPPT及SKEB三种模式随机扰动方案的组合优于任何两种模式随机扰动方案的组合。

模式随机扰动方案SPP,SPPT 及SKEB均主要影响中尺度系统的动能。

Highlights

All stochastic experiments outperform the CTL experiment, and all combinations of stochastic schemes perform better than the single SPP scheme.

The combination of all three stochastic physics schemes (SPP, SPPT, and SKEB) outperforms any other combination of two schemes.

All three stochastic schemes (SPP, SPPT, and SKEB) mainly affect the kinetic energy (KE) of mesoscale systems.

以上研究得到了中国科学技术部国家重点技术研究开发计划项目的资助，徐致真为第一作者，陈静研究员为通讯作者。