臺(tái)風(fēng)海葵全球集合預(yù)報(bào)檢驗(yàn)及對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)構(gòu)建：理論、實(shí)踐與創(chuàng)新一、引言1.1研究背景與意義臺(tái)風(fēng)作為一種極具破壞力的氣象災(zāi)害，往往伴隨著狂風(fēng)、暴雨和風(fēng)暴潮，對(duì)人類(lèi)生命財(cái)產(chǎn)安全和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展構(gòu)成嚴(yán)重威脅。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球每年因臺(tái)風(fēng)導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)數(shù)十億美元，無(wú)數(shù)家庭因臺(tái)風(fēng)而流離失所，部分地區(qū)的生態(tài)環(huán)境也因臺(tái)風(fēng)遭受不可逆轉(zhuǎn)的破壞。在我國(guó)，東南沿海地區(qū)深受臺(tái)風(fēng)侵襲，如2018年臺(tái)風(fēng)“山竹”登陸廣東，造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失，給當(dāng)?shù)氐幕A(chǔ)設(shè)施、農(nóng)業(yè)、漁業(yè)等帶來(lái)了重創(chuàng)；2023年臺(tái)風(fēng)“杜蘇芮”登陸福建晉江，不僅致使閩、浙等地出現(xiàn)強(qiáng)風(fēng)雨天氣，后期減弱北上還引發(fā)了京津冀、黑龍江、吉林等地的極端強(qiáng)降水，對(duì)多地的交通、電力、通信等基礎(chǔ)設(shè)施造成嚴(yán)重破壞，大量農(nóng)作物被淹，房屋受損，給人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)了巨大損失。這些案例凸顯出臺(tái)風(fēng)災(zāi)害的嚴(yán)重性和廣泛性，也使得對(duì)臺(tái)風(fēng)的精準(zhǔn)預(yù)報(bào)成為氣象領(lǐng)域的關(guān)鍵課題。臺(tái)風(fēng)“海葵”是一個(gè)典型且備受關(guān)注的臺(tái)風(fēng)個(gè)例。2023年第11號(hào)臺(tái)風(fēng)“?？痹谏珊桶l(fā)展過(guò)程中，路徑和強(qiáng)度變化復(fù)雜，給預(yù)報(bào)工作帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。其路徑充滿(mǎn)變數(shù)，集合預(yù)測(cè)顯示有指向我國(guó)長(zhǎng)三角地區(qū)的可能性，意味著存在在9月初登陸我國(guó)東部沿海地區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)；但也有不少預(yù)測(cè)線(xiàn)指向朝鮮半島，表明其有從東海北上的可能。若“?？币暂^強(qiáng)的強(qiáng)度登陸我國(guó)沿海地區(qū)，可能引發(fā)狂風(fēng)、暴雨和巨浪等強(qiáng)對(duì)流天氣，導(dǎo)致城市內(nèi)澇、山體滑坡、泥石流等次生災(zāi)害，對(duì)沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活造成嚴(yán)重影響。準(zhǔn)確預(yù)報(bào)“?？钡穆窂胶蛷?qiáng)度，對(duì)于提前做好防災(zāi)減災(zāi)部署、保障人民生命財(cái)產(chǎn)安全至關(guān)重要。通過(guò)對(duì)“?？钡纳钊胙芯浚軌?yàn)轭?lèi)似復(fù)雜臺(tái)風(fēng)的預(yù)報(bào)提供寶貴的經(jīng)驗(yàn)和參考，提升我國(guó)在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)領(lǐng)域的技術(shù)水平。對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中具有不可替代的關(guān)鍵作用。傳統(tǒng)的確定性預(yù)報(bào)方法難以準(zhǔn)確捕捉臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度的不確定性，而對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)通過(guò)考慮多種不確定性因素，能夠提供多個(gè)可能的預(yù)報(bào)結(jié)果，給出不同結(jié)果的概率分布。這使得預(yù)報(bào)員可以更全面地了解臺(tái)風(fēng)可能的發(fā)展趨勢(shì)，為防災(zāi)減災(zāi)決策提供更豐富、更可靠的信息。在面對(duì)臺(tái)風(fēng)“海葵”這類(lèi)路徑和強(qiáng)度變化復(fù)雜的臺(tái)風(fēng)時(shí)，對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估各種風(fēng)險(xiǎn)，幫助政府和相關(guān)部門(mén)提前制定科學(xué)合理的防災(zāi)減災(zāi)措施，如及時(shí)組織人員疏散、做好物資儲(chǔ)備、加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施防護(hù)等，從而有效減少臺(tái)風(fēng)災(zāi)害造成的損失。此外，該系統(tǒng)還能為后續(xù)的災(zāi)害評(píng)估和恢復(fù)重建工作提供重要依據(jù)，對(duì)于保障社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。本研究圍繞臺(tái)風(fēng)海葵全球集合預(yù)報(bào)檢驗(yàn)及對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)展開(kāi)，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和科學(xué)價(jià)值。一方面，通過(guò)對(duì)臺(tái)風(fēng)?？娜蚣项A(yù)報(bào)進(jìn)行檢驗(yàn)，能夠評(píng)估現(xiàn)有預(yù)報(bào)系統(tǒng)的性能和不足，為改進(jìn)預(yù)報(bào)技術(shù)提供數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù)，進(jìn)而提高臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和可靠性，為防災(zāi)減災(zāi)工作提供更有力的支撐；另一方面，設(shè)計(jì)對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)，有助于填補(bǔ)當(dāng)前在對(duì)流尺度臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)領(lǐng)域的技術(shù)空白，完善我國(guó)的臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)體系，提升我國(guó)在國(guó)際氣象領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1臺(tái)風(fēng)集合預(yù)報(bào)研究進(jìn)展臺(tái)風(fēng)集合預(yù)報(bào)作為提高臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性和可靠性的重要手段，在國(guó)內(nèi)外得到了廣泛的研究和應(yīng)用。早期的臺(tái)風(fēng)集合預(yù)報(bào)主要通過(guò)簡(jiǎn)單的初值擾動(dòng)方法來(lái)生成集合成員，隨著數(shù)值模式和計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，集合預(yù)報(bào)技術(shù)逐漸成熟。國(guó)外在臺(tái)風(fēng)集合預(yù)報(bào)方面開(kāi)展了大量的研究工作，取得了一系列重要成果。例如，美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（GEFS）在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中發(fā)揮了重要作用，通過(guò)采用多種擾動(dòng)方法和物理過(guò)程參數(shù)化方案，能夠提供較為準(zhǔn)確的臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度預(yù)報(bào)。歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)也在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)領(lǐng)域表現(xiàn)出色，其利用奇異向量擾動(dòng)技術(shù)和物理過(guò)程擾動(dòng)技術(shù)，有效地提高了臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)的精度和可靠性。此外，日本氣象廳（JMA）、韓國(guó)氣象廳（KMA）等也都建立了各自的集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)，并在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中取得了良好的效果。國(guó)內(nèi)的臺(tái)風(fēng)集合預(yù)報(bào)研究起步相對(duì)較晚，但近年來(lái)發(fā)展迅速。中國(guó)氣象局先后建立了全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-GEPS）和區(qū)域集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-REPS），并在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中不斷應(yīng)用和完善。這些系統(tǒng)通過(guò)改進(jìn)初值擾動(dòng)方法、優(yōu)化物理過(guò)程參數(shù)化方案等措施，顯著提高了臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度的預(yù)報(bào)能力。同時(shí)，國(guó)內(nèi)的科研機(jī)構(gòu)和高校也在臺(tái)風(fēng)集合預(yù)報(bào)技術(shù)方面開(kāi)展了深入研究，取得了一系列創(chuàng)新性成果。例如，南京信息工程大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在臺(tái)風(fēng)集合預(yù)報(bào)中引入了四維變分同化技術(shù)，有效提高了集合預(yù)報(bào)的初始場(chǎng)質(zhì)量；中國(guó)氣象科學(xué)研究院的研究人員則對(duì)臺(tái)風(fēng)集合預(yù)報(bào)中的物理過(guò)程擾動(dòng)方法進(jìn)行了改進(jìn)，進(jìn)一步提高了集合預(yù)報(bào)的性能。1.2.2全球集合預(yù)報(bào)檢驗(yàn)研究進(jìn)展全球集合預(yù)報(bào)檢驗(yàn)是評(píng)估集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)性能和可靠性的重要環(huán)節(jié)，對(duì)于改進(jìn)集合預(yù)報(bào)技術(shù)、提高預(yù)報(bào)質(zhì)量具有重要意義。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在全球集合預(yù)報(bào)檢驗(yàn)方面開(kāi)展了大量的研究工作，提出了一系列檢驗(yàn)方法和指標(biāo)。國(guó)外在全球集合預(yù)報(bào)檢驗(yàn)方面的研究較為深入，已經(jīng)形成了一套較為完善的檢驗(yàn)體系。例如，美國(guó)氣象學(xué)會(huì)（AMS）和歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）等機(jī)構(gòu)定期發(fā)布全球集合預(yù)報(bào)檢驗(yàn)報(bào)告，對(duì)不同集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的性能進(jìn)行評(píng)估和比較。這些報(bào)告涵蓋了臺(tái)風(fēng)、暴雨、暴雪等多種氣象災(zāi)害的預(yù)報(bào)檢驗(yàn)，為集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的改進(jìn)和優(yōu)化提供了重要參考。同時(shí)，國(guó)外學(xué)者還在不斷探索新的檢驗(yàn)方法和指標(biāo)，以更好地評(píng)估集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的性能。例如，采用概率預(yù)報(bào)技巧評(píng)分、可靠性圖等方法來(lái)評(píng)估集合預(yù)報(bào)的概率預(yù)報(bào)能力；利用集合離散度與預(yù)報(bào)誤差的關(guān)系來(lái)分析集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。國(guó)內(nèi)的全球集合預(yù)報(bào)檢驗(yàn)研究也在不斷發(fā)展。中國(guó)氣象局通過(guò)建立集合預(yù)報(bào)檢驗(yàn)業(yè)務(wù)平臺(tái)，對(duì)全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-GEPS）和區(qū)域集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-REPS）進(jìn)行實(shí)時(shí)檢驗(yàn)和評(píng)估。同時(shí)，國(guó)內(nèi)的科研人員也在積極開(kāi)展集合預(yù)報(bào)檢驗(yàn)方法和指標(biāo)的研究工作，提出了一些適合我國(guó)國(guó)情的檢驗(yàn)方法和指標(biāo)。例如，利用我國(guó)自主研發(fā)的GRAPES模式，對(duì)集合預(yù)報(bào)的降水預(yù)報(bào)進(jìn)行檢驗(yàn)，提出了基于降水強(qiáng)度和落區(qū)的檢驗(yàn)指標(biāo)；針對(duì)臺(tái)風(fēng)集合預(yù)報(bào)，提出了基于路徑偏差和強(qiáng)度偏差的檢驗(yàn)方法，有效提高了臺(tái)風(fēng)集合預(yù)報(bào)檢驗(yàn)的準(zhǔn)確性和可靠性。1.2.3對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究進(jìn)展對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)能夠捕捉中小尺度天氣系統(tǒng)的演變特征，對(duì)于提高短臨天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和精細(xì)化程度具有重要作用。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外在對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面取得了顯著進(jìn)展。國(guó)外在對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面處于領(lǐng)先地位，已經(jīng)建立了多個(gè)成熟的對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)。例如，美國(guó)的WRF-ARW模式和英國(guó)的UKV模式都具備對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)能力，通過(guò)采用高分辨率的網(wǎng)格、先進(jìn)的物理過(guò)程參數(shù)化方案和初值擾動(dòng)技術(shù)，能夠?qū)χ行〕叨忍鞖庀到y(tǒng)進(jìn)行準(zhǔn)確的模擬和預(yù)報(bào)。此外，歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）也在開(kāi)展對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā)工作，其新一代的IFS模式將具備更高分辨率的對(duì)流尺度預(yù)報(bào)能力，有望為全球氣象預(yù)報(bào)提供更準(zhǔn)確的短臨預(yù)報(bào)產(chǎn)品。國(guó)內(nèi)在對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面也取得了一定的成果。中國(guó)氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所自主研發(fā)的9公里分辨率南海臺(tái)風(fēng)數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-TRAMS）模式，在臺(tái)風(fēng)生成和路徑預(yù)報(bào)方面表現(xiàn)出色，能夠提前6天預(yù)報(bào)出南海臺(tái)風(fēng)的生成，并且預(yù)報(bào)生成地點(diǎn)與實(shí)況一致。此外，中國(guó)氣象局還在積極推進(jìn)全國(guó)對(duì)流尺度數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)的建設(shè)，通過(guò)引進(jìn)和吸收國(guó)外先進(jìn)技術(shù)，結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況，不斷優(yōu)化和完善對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和性能。同時(shí)，國(guó)內(nèi)的科研機(jī)構(gòu)和高校也在對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究方面取得了一些進(jìn)展，如改進(jìn)初值擾動(dòng)方法、優(yōu)化物理過(guò)程參數(shù)化方案、發(fā)展數(shù)據(jù)同化技術(shù)等，為對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的發(fā)展提供了技術(shù)支持。1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在通過(guò)對(duì)臺(tái)風(fēng)?？蚣项A(yù)報(bào)的全面檢驗(yàn)，深入分析現(xiàn)有預(yù)報(bào)系統(tǒng)的性能和不足，為改進(jìn)臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)技術(shù)提供有力的數(shù)據(jù)支持和理論依據(jù)。同時(shí)，設(shè)計(jì)一套先進(jìn)的對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)，以提升對(duì)臺(tái)風(fēng)等強(qiáng)對(duì)流天氣的預(yù)報(bào)能力，為防災(zāi)減災(zāi)決策提供更準(zhǔn)確、更可靠的信息。具體研究?jī)?nèi)容如下：臺(tái)風(fēng)?？蚣项A(yù)報(bào)檢驗(yàn)：收集多源的臺(tái)風(fēng)海葵集合預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，包括美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（GEFS）、歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)以及中國(guó)氣象局的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-GEPS）等。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的分析和處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。利用多種檢驗(yàn)方法和指標(biāo)，如路徑偏差、強(qiáng)度偏差、概率預(yù)報(bào)技巧評(píng)分等，對(duì)臺(tái)風(fēng)?？穆窂胶蛷?qiáng)度預(yù)報(bào)進(jìn)行全面檢驗(yàn)。分析不同集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)在臺(tái)風(fēng)?？A(yù)報(bào)中的優(yōu)勢(shì)和不足，評(píng)估其預(yù)報(bào)性能和可靠性。通過(guò)對(duì)比不同集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的預(yù)報(bào)結(jié)果，找出影響臺(tái)風(fēng)?？A(yù)報(bào)準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素，如初值擾動(dòng)方法、物理過(guò)程參數(shù)化方案等，為改進(jìn)集合預(yù)報(bào)技術(shù)提供參考。對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)：確定對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的總體架構(gòu)和技術(shù)路線(xiàn)，包括模式選擇、網(wǎng)格分辨率、物理過(guò)程參數(shù)化方案等。采用先進(jìn)的初值擾動(dòng)技術(shù)，如奇異向量擾動(dòng)、集合變換卡爾曼濾波等，生成多個(gè)具有代表性的初值集合，以充分考慮初始場(chǎng)的不確定性。優(yōu)化物理過(guò)程參數(shù)化方案，針對(duì)臺(tái)風(fēng)等強(qiáng)對(duì)流天氣的特點(diǎn)，對(duì)微物理過(guò)程、邊界層過(guò)程、輻射過(guò)程等進(jìn)行合理的參數(shù)化設(shè)置，提高模式對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣的模擬能力。建立集合預(yù)報(bào)后處理和驗(yàn)證系統(tǒng)，對(duì)集合預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和后處理，生成概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品，并通過(guò)與實(shí)況數(shù)據(jù)的對(duì)比驗(yàn)證，評(píng)估集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的性能和可靠性。基于檢驗(yàn)結(jié)果的系統(tǒng)優(yōu)化：根據(jù)臺(tái)風(fēng)?？蚣项A(yù)報(bào)檢驗(yàn)的結(jié)果，針對(duì)對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)中存在的問(wèn)題和不足，進(jìn)行有針對(duì)性的優(yōu)化和改進(jìn)。調(diào)整初值擾動(dòng)方法和參數(shù)，優(yōu)化物理過(guò)程參數(shù)化方案，提高集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。將優(yōu)化后的對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)應(yīng)用于臺(tái)風(fēng)?？捌渌_(tái)風(fēng)個(gè)例的預(yù)報(bào)中，進(jìn)行實(shí)際業(yè)務(wù)檢驗(yàn)和評(píng)估。通過(guò)與傳統(tǒng)預(yù)報(bào)方法和其他集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的對(duì)比，驗(yàn)證優(yōu)化后的系統(tǒng)在臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度預(yù)報(bào)方面的優(yōu)勢(shì)和改進(jìn)效果。收集用戶(hù)反饋和實(shí)際應(yīng)用中的問(wèn)題，不斷完善對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)，提高其在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中的實(shí)用性和可操作性，為氣象部門(mén)和相關(guān)用戶(hù)提供更優(yōu)質(zhì)的預(yù)報(bào)服務(wù)。1.4研究方法與技術(shù)路線(xiàn)本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性、準(zhǔn)確性和可靠性。具體研究方法如下：數(shù)據(jù)分析法：收集多源的臺(tái)風(fēng)?？项A(yù)報(bào)數(shù)據(jù)以及臺(tái)風(fēng)實(shí)況觀測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析。通過(guò)計(jì)算路徑偏差、強(qiáng)度偏差等指標(biāo)，評(píng)估不同集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性；利用概率統(tǒng)計(jì)方法，分析集合預(yù)報(bào)結(jié)果的概率分布特征，評(píng)估集合預(yù)報(bào)的可靠性和不確定性。例如，通過(guò)對(duì)大量臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，找出不同集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)在不同時(shí)間段、不同海域的預(yù)報(bào)誤差規(guī)律，為后續(xù)的系統(tǒng)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)值模擬法：基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式，構(gòu)建對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)。利用模式對(duì)臺(tái)風(fēng)的發(fā)生、發(fā)展和演變過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬，通過(guò)調(diào)整模式參數(shù)和物理過(guò)程，研究不同因素對(duì)臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)結(jié)果的影響。例如，通過(guò)改變初值擾動(dòng)方法、物理過(guò)程參數(shù)化方案等，對(duì)比模擬結(jié)果的差異，篩選出最優(yōu)的模式設(shè)置，提高對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的性能。對(duì)比分析法：將不同集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，分析各系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)和不足。同時(shí)，將集合預(yù)報(bào)結(jié)果與傳統(tǒng)確定性預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，評(píng)估集合預(yù)報(bào)在提高臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性和可靠性方面的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)對(duì)比分析，找出影響臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素，為改進(jìn)集合預(yù)報(bào)技術(shù)提供參考。例如，對(duì)比不同集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)臺(tái)風(fēng)“?？钡穆窂胶蛷?qiáng)度預(yù)報(bào)結(jié)果，分析各系統(tǒng)在不同階段的預(yù)報(bào)表現(xiàn)，總結(jié)出各系統(tǒng)的特點(diǎn)和適用范圍。敏感性試驗(yàn)法：針對(duì)對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)中的關(guān)鍵參數(shù)和物理過(guò)程，開(kāi)展敏感性試驗(yàn)。通過(guò)改變這些參數(shù)和物理過(guò)程，觀察模式模擬結(jié)果的變化，分析其對(duì)臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)結(jié)果的影響程度。例如，對(duì)微物理過(guò)程參數(shù)、邊界層參數(shù)等進(jìn)行敏感性試驗(yàn)，確定這些參數(shù)的最優(yōu)取值范圍，提高模式對(duì)臺(tái)風(fēng)等強(qiáng)對(duì)流天氣的模擬能力。本研究的技術(shù)路線(xiàn)如下：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集多源的臺(tái)風(fēng)海葵集合預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，包括美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（GEFS）、歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)以及中國(guó)氣象局的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-GEPS）等。同時(shí)，收集臺(tái)風(fēng)實(shí)況觀測(cè)數(shù)據(jù)，如衛(wèi)星云圖、雷達(dá)回波、地面觀測(cè)站數(shù)據(jù)等。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制和預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。全球集合預(yù)報(bào)檢驗(yàn)：利用多種檢驗(yàn)方法和指標(biāo)，如路徑偏差、強(qiáng)度偏差、概率預(yù)報(bào)技巧評(píng)分等，對(duì)臺(tái)風(fēng)?？娜蚣项A(yù)報(bào)進(jìn)行全面檢驗(yàn)。分析不同集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)在臺(tái)風(fēng)海葵預(yù)報(bào)中的優(yōu)勢(shì)和不足，評(píng)估其預(yù)報(bào)性能和可靠性。通過(guò)對(duì)比不同集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的預(yù)報(bào)結(jié)果，找出影響臺(tái)風(fēng)海葵預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素，如初值擾動(dòng)方法、物理過(guò)程參數(shù)化方案等。對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)：確定對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的總體架構(gòu)和技術(shù)路線(xiàn)，包括模式選擇、網(wǎng)格分辨率、物理過(guò)程參數(shù)化方案等。采用先進(jìn)的初值擾動(dòng)技術(shù)，如奇異向量擾動(dòng)、集合變換卡爾曼濾波等，生成多個(gè)具有代表性的初值集合，以充分考慮初始場(chǎng)的不確定性。優(yōu)化物理過(guò)程參數(shù)化方案，針對(duì)臺(tái)風(fēng)等強(qiáng)對(duì)流天氣的特點(diǎn)，對(duì)微物理過(guò)程、邊界層過(guò)程、輻射過(guò)程等進(jìn)行合理的參數(shù)化設(shè)置，提高模式對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣的模擬能力。系統(tǒng)優(yōu)化與驗(yàn)證：根據(jù)臺(tái)風(fēng)?？蚣项A(yù)報(bào)檢驗(yàn)的結(jié)果，針對(duì)對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)中存在的問(wèn)題和不足，進(jìn)行有針對(duì)性的優(yōu)化和改進(jìn)。調(diào)整初值擾動(dòng)方法和參數(shù)，優(yōu)化物理過(guò)程參數(shù)化方案，提高集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。將優(yōu)化后的對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)應(yīng)用于臺(tái)風(fēng)?？捌渌_(tái)風(fēng)個(gè)例的預(yù)報(bào)中，進(jìn)行實(shí)際業(yè)務(wù)檢驗(yàn)和評(píng)估。通過(guò)與傳統(tǒng)預(yù)報(bào)方法和其他集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的對(duì)比，驗(yàn)證優(yōu)化后的系統(tǒng)在臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度預(yù)報(bào)方面的優(yōu)勢(shì)和改進(jìn)效果。結(jié)果分析與應(yīng)用：對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行深入分析，總結(jié)臺(tái)風(fēng)?？蚣项A(yù)報(bào)檢驗(yàn)的結(jié)論和對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的性能特點(diǎn)。將研究成果應(yīng)用于實(shí)際的臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中，為氣象部門(mén)和相關(guān)用戶(hù)提供更準(zhǔn)確、更可靠的臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)產(chǎn)品和服務(wù)。同時(shí)，提出進(jìn)一步改進(jìn)和完善集合預(yù)報(bào)技術(shù)的建議，為未來(lái)的臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)研究提供參考。二、臺(tái)風(fēng)?？攀黾凹项A(yù)報(bào)基礎(chǔ)理論2.1臺(tái)風(fēng)海葵特征與影響2023年第11號(hào)臺(tái)風(fēng)“海葵”于8月28日上午在西北太平洋洋面生成，其生成初期，云系呈現(xiàn)出凌亂不堪的狀態(tài)，風(fēng)場(chǎng)極度畸形，發(fā)展環(huán)境較為惡劣。在隨后的發(fā)展過(guò)程中，“?？睔v經(jīng)多次強(qiáng)度變化。8月29日下午，它由熱帶風(fēng)暴級(jí)加強(qiáng)為強(qiáng)熱帶風(fēng)暴級(jí)；9月1日下午進(jìn)一步加強(qiáng)為臺(tái)風(fēng)級(jí)；9月2日夜間，強(qiáng)度提升至強(qiáng)臺(tái)風(fēng)級(jí)；9月3日上午10時(shí)，更是加強(qiáng)為超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)級(jí)，展現(xiàn)出強(qiáng)大的發(fā)展態(tài)勢(shì)。“?？钡囊苿?dòng)路徑充滿(mǎn)復(fù)雜性和不確定性。起初，它以每小時(shí)10-15公里的速度向西偏北方向移動(dòng)，后期路徑發(fā)生多次變化。在9月3日15時(shí)30分，“?？痹谥袊?guó)臺(tái)灣省臺(tái)東市沿海登陸，登陸時(shí)呈現(xiàn)出清晰的臺(tái)風(fēng)眼，強(qiáng)度為強(qiáng)臺(tái)風(fēng)級(jí)別。登陸后，它快速過(guò)山，于晚上7點(diǎn)前后在高雄出海。然而，隨后“?？遍_(kāi)始減速，在高雄岸邊打轉(zhuǎn)后自西向東再次登陸臺(tái)灣。9月4-5日，“?？痹谂_(tái)灣海峽龜速西行，強(qiáng)度大幅減弱，并在9月5日早晨以熱帶風(fēng)暴或熱帶低壓強(qiáng)度先后登陸福建東山和廣東饒平。其路徑的復(fù)雜變化，使得預(yù)報(bào)工作面臨巨大挑戰(zhàn)?！昂？苯o我國(guó)帶來(lái)了廣泛而嚴(yán)重的影響，尤其是在降水方面，堪稱(chēng)2023年的“水王”。在臺(tái)灣地區(qū)，受“海葵”影響出現(xiàn)了16級(jí)大風(fēng)和特大暴雨，最大雨量超過(guò)1100毫米。福建沿海在“?？钡顷懬昂螅邓闆r十分嚴(yán)峻。登陸前，其螺旋雨帶掃過(guò)閩南，廈門(mén)、漳州、泉州等地出現(xiàn)暴雨-大暴雨；登陸后，福建沿海更是迎來(lái)全面的大暴雨-特大暴雨，寧德、福州出現(xiàn)歷史最大暴雨。其中，福州市閩侯縣祥謙鎮(zhèn)一小時(shí)最大雨量達(dá)174.7毫米（氣象部門(mén)認(rèn)為有爭(zhēng)議），福州市倉(cāng)山區(qū)蓋山鎮(zhèn)12小時(shí)最大雨量為537.6毫米，24小時(shí)最大雨量617.4毫米，均打破歷史紀(jì)錄，福建省最大累計(jì)點(diǎn)雨量為854毫米，出現(xiàn)在福州市長(zhǎng)樂(lè)區(qū)，超過(guò)了臺(tái)風(fēng)杜蘇芮在當(dāng)?shù)卦斐傻慕涤暧涗?。廣東地區(qū)也深受其害，9月5-10日，“?？弊詵|向西穿過(guò)整個(gè)廣東。9月6日夜間起，廣東東部出現(xiàn)暴雨到大暴雨，其中汕尾、梅州局部出現(xiàn)特大暴雨。9月7日起，珠三角降下罕見(jiàn)的特大暴雨，香港天文臺(tái)1小時(shí)雨量158.1毫米，打破1884年以來(lái)的最高紀(jì)錄，赤柱24小時(shí)雨量842毫米，成為香港歷史最大暴雨；深圳最大小時(shí)雨量接近120毫米，24小時(shí)雨量559.6毫米，打破了該市2小時(shí)、3小時(shí)、6小時(shí)、12小時(shí)、24小時(shí)、48小時(shí)和72小時(shí)七項(xiàng)指標(biāo)的紀(jì)錄，東莞、廣州南部、佛山等城市也出現(xiàn)了極端特大暴雨。9月8日起，隨著“?？睔堄嗟蛪旱倪M(jìn)入，粵西再次迎來(lái)連續(xù)的大暴雨和特大暴雨，茂名國(guó)家站24小時(shí)降雨336.4毫米打破本站歷史紀(jì)錄，自動(dòng)站24小時(shí)最大降雨超過(guò)400毫米，受暴雨影響，粵西多地出現(xiàn)內(nèi)澇和洪水，茂名某養(yǎng)殖場(chǎng)甚至有71條鱷魚(yú)出逃。廣西和海南同樣未能幸免。9月10日起，“海葵”殘余低壓進(jìn)入廣西境內(nèi)，致使廣西南部暴雨傾盆，連綿不絕，玉林、北海、欽州等地出現(xiàn)特大暴雨，其中博白縣打破日降雨紀(jì)錄，水鳴鎮(zhèn)24小時(shí)降雨高達(dá)446.2毫米。受“?？蹦蟼?cè)雨帶影響，海南也出現(xiàn)了零散的暴雨和大暴雨。此外，9月14-15日，“海葵”殘余低壓在冷空氣作用下南移、加強(qiáng)又減弱，其外圍水汽與冷空氣相遇，在廣東再次制造暴雨和大暴雨，廣州市區(qū)、香港、深圳等地雨勢(shì)猛烈。直至9月16日，“海葵”殘余低壓在中南半島進(jìn)一步減弱，底層、中層和高層渦旋全部消失，才徹底消散，但它在我國(guó)多地留下的嚴(yán)重影響卻難以短期內(nèi)消除。2.2集合預(yù)報(bào)基本原理集合預(yù)報(bào)是一種針對(duì)大氣運(yùn)動(dòng)的非線(xiàn)性、初值誤差和模式誤差而提出的數(shù)值預(yù)報(bào)方法，旨在更全面、準(zhǔn)確地描述大氣運(yùn)動(dòng)的不確定性。其基本概念是通過(guò)考慮不同誤差的模式預(yù)報(bào)樣本集合，提供推斷大氣狀態(tài)的概率密度函數(shù)隨時(shí)間的演變以及所有可能的狀態(tài)。集合預(yù)報(bào)的原理基于洛倫茲在1963年提出的非線(xiàn)性動(dòng)力系統(tǒng)“混沌”理論。該理論指出，當(dāng)非線(xiàn)性運(yùn)動(dòng)的初始條件發(fā)生微小改變，就可能導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)軌跡的截然不同。大氣運(yùn)動(dòng)具有混沌特性，數(shù)值預(yù)報(bào)模式初始條件或模式的任何微小誤差都可能導(dǎo)致模式預(yù)報(bào)結(jié)果出現(xiàn)較大差異。初值誤差來(lái)源于觀測(cè)不準(zhǔn)確和資料同化處理中導(dǎo)入誤差；離散化的數(shù)值模型是真實(shí)大氣的一種近似，與真實(shí)大氣存在誤差。這些誤差的存在使得單一確定性數(shù)值預(yù)報(bào)的結(jié)果存在不確定性。為了克服這種不確定性，集合預(yù)報(bào)通過(guò)構(gòu)建多個(gè)初始條件略有差異的預(yù)報(bào)成員，利用數(shù)值模式對(duì)這些成員進(jìn)行積分，得到一組具有差異的預(yù)報(bào)結(jié)果集合。這些預(yù)報(bào)結(jié)果集合代表了數(shù)值預(yù)報(bào)誤差的變化特征，通過(guò)對(duì)集合成員的統(tǒng)計(jì)分析，可以估計(jì)出大氣狀態(tài)概率分布函數(shù)，從而提供關(guān)于環(huán)流系統(tǒng)、天氣過(guò)程、天氣要素的概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品以及極端天氣事件的預(yù)報(bào)信息。在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中，集合預(yù)報(bào)具有顯著的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的確定性預(yù)報(bào)方法通常只提供一個(gè)單一的預(yù)報(bào)結(jié)果，無(wú)法準(zhǔn)確反映臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度的不確定性。而集合預(yù)報(bào)能夠充分考慮初始場(chǎng)的不確定性、模式的不確定性以及物理過(guò)程的不確定性，通過(guò)多個(gè)預(yù)報(bào)成員的集合，給出不同結(jié)果的概率分布。這使得預(yù)報(bào)員可以更全面地了解臺(tái)風(fēng)可能的發(fā)展趨勢(shì)，評(píng)估不同路徑和強(qiáng)度的可能性，為防災(zāi)減災(zāi)決策提供更豐富、更可靠的信息。例如，在臺(tái)風(fēng)“?？钡念A(yù)報(bào)中，集合預(yù)報(bào)可以給出“?？痹诓煌顷懙攸c(diǎn)、不同強(qiáng)度下的概率，幫助政府和相關(guān)部門(mén)提前制定科學(xué)合理的防災(zāi)減災(zāi)措施，如及時(shí)組織人員疏散、做好物資儲(chǔ)備、加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施防護(hù)等，從而有效減少臺(tái)風(fēng)災(zāi)害造成的損失。此外，集合預(yù)報(bào)還可以通過(guò)集合平均、離散度等統(tǒng)計(jì)量，對(duì)預(yù)報(bào)結(jié)果的可靠性進(jìn)行評(píng)估，為預(yù)報(bào)員提供決策參考。2.3全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)介紹全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)在現(xiàn)代氣象預(yù)報(bào)領(lǐng)域占據(jù)著核心地位，是氣象部門(mén)進(jìn)行高精度預(yù)報(bào)的重要工具，眾多國(guó)家和地區(qū)都建立了自己的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)，以下將對(duì)幾個(gè)主要的系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)介紹。美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（GEFS）是全球范圍內(nèi)應(yīng)用廣泛且影響力較大的集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)之一。GEFS的構(gòu)成較為復(fù)雜，其初值擾動(dòng)采用了多種方法，包括集合變換卡爾曼濾波（ETKF）等，通過(guò)對(duì)初始場(chǎng)的多個(gè)樣本進(jìn)行擾動(dòng)，生成一系列具有代表性的初始集合。模式方面，它基于先進(jìn)的全球預(yù)報(bào)系統(tǒng)（GFS）模式，在物理過(guò)程參數(shù)化方案上進(jìn)行了精心設(shè)計(jì)，涵蓋了微物理過(guò)程、邊界層過(guò)程、輻射過(guò)程等多種物理過(guò)程的參數(shù)化處理，以盡可能準(zhǔn)確地模擬大氣運(yùn)動(dòng)。GEFS的集合成員數(shù)量通常較多，一般包含30-36個(gè)成員，通過(guò)大量成員的集合預(yù)報(bào)，能夠更全面地捕捉大氣運(yùn)動(dòng)的不確定性。在應(yīng)用方面，GEFS不僅為美國(guó)本土提供氣象預(yù)報(bào)服務(wù)，其預(yù)報(bào)產(chǎn)品還廣泛應(yīng)用于全球其他地區(qū)，為國(guó)際氣象合作和研究提供了重要的數(shù)據(jù)支持。在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中，GEFS能夠?qū)ε_(tái)風(fēng)的路徑和強(qiáng)度進(jìn)行較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，通過(guò)集合平均和概率預(yù)報(bào)等方法，為預(yù)報(bào)員提供多種可能的臺(tái)風(fēng)發(fā)展趨勢(shì)，幫助相關(guān)部門(mén)提前做好防災(zāi)減災(zāi)準(zhǔn)備。歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)以其高精度和先進(jìn)的技術(shù)而聞名于世。在系統(tǒng)構(gòu)成上，ECMWF的集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)采用奇異向量擾動(dòng)技術(shù)來(lái)生成初值集合，奇異向量能夠反映大氣初始誤差在預(yù)報(bào)過(guò)程中的增長(zhǎng)方向和速度，從而更有效地考慮初始場(chǎng)的不確定性。其數(shù)值模式在動(dòng)力框架和物理過(guò)程參數(shù)化方面都處于國(guó)際領(lǐng)先水平，不斷更新和優(yōu)化的物理過(guò)程參數(shù)化方案使得模式對(duì)大氣中各種復(fù)雜物理過(guò)程的模擬更加準(zhǔn)確。ECMWF集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的成員數(shù)量也較多，一般在51個(gè)左右，豐富的成員數(shù)量為概率預(yù)報(bào)提供了更可靠的基礎(chǔ)。該系統(tǒng)在全球氣象預(yù)報(bào)領(lǐng)域具有極高的聲譽(yù)，其預(yù)報(bào)產(chǎn)品被眾多國(guó)家和地區(qū)的氣象部門(mén)廣泛采用。在臺(tái)風(fēng)等災(zāi)害性天氣的預(yù)報(bào)中，ECMWF的集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)表現(xiàn)出色，能夠提前準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)臺(tái)風(fēng)的路徑和強(qiáng)度變化，為全球的防災(zāi)減災(zāi)工作提供了有力的支持。例如，在臺(tái)風(fēng)“?？钡念A(yù)報(bào)中，ECMWF的集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)通過(guò)對(duì)多種不確定性因素的綜合考慮，給出了較為準(zhǔn)確的臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度概率預(yù)報(bào)，為我國(guó)及周邊國(guó)家的防災(zāi)減災(zāi)決策提供了重要參考。中國(guó)氣象局的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-GEPS）是我國(guó)自主研發(fā)的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)，近年來(lái)在不斷發(fā)展和完善中取得了顯著成果。CMA-GEPS基于我國(guó)自主研發(fā)的全球同化預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-GFS）動(dòng)力框架，通過(guò)優(yōu)化奇異向量計(jì)算方案、擾動(dòng)初值產(chǎn)生技術(shù)等手段，改進(jìn)了擾動(dòng)初值，提高了集合預(yù)報(bào)的初始場(chǎng)質(zhì)量。在物理過(guò)程擾動(dòng)方面，利用模式物理過(guò)程隨機(jī)擾動(dòng)技術(shù)，降低了系統(tǒng)性偏差，使得模式對(duì)大氣物理過(guò)程的模擬更加接近實(shí)際情況。CMA-GEPS的集合成員數(shù)量也在不斷增加，目前已經(jīng)達(dá)到一定規(guī)模，能夠?yàn)闅庀箢A(yù)報(bào)提供較為全面的不確定性信息。該系統(tǒng)在我國(guó)的氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中發(fā)揮著重要作用，不僅為我國(guó)的臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)提供了重要支持，還在其他氣象災(zāi)害的預(yù)報(bào)中取得了良好的效果。例如，在應(yīng)對(duì)臺(tái)風(fēng)“海葵”等臺(tái)風(fēng)災(zāi)害時(shí)，CMA-GEPS通過(guò)集合預(yù)報(bào)技術(shù)，準(zhǔn)確地捕捉到了臺(tái)風(fēng)的路徑和強(qiáng)度變化趨勢(shì)，為我國(guó)的防災(zāi)減災(zāi)工作提供了及時(shí)、準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)信息，幫助相關(guān)部門(mén)有效地組織了防御工作，減少了臺(tái)風(fēng)災(zāi)害造成的損失。三、臺(tái)風(fēng)海葵全球集合預(yù)報(bào)檢驗(yàn)3.1檢驗(yàn)數(shù)據(jù)與方法選擇在本次臺(tái)風(fēng)?？蚣项A(yù)報(bào)檢驗(yàn)中，數(shù)據(jù)來(lái)源的可靠性和全面性對(duì)于檢驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。本研究廣泛收集了多源的臺(tái)風(fēng)海葵集合預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，涵蓋了國(guó)際上具有代表性的美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（GEFS）、歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)，以及我國(guó)自主研發(fā)的中國(guó)氣象局的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-GEPS）。這些系統(tǒng)在全球氣象預(yù)報(bào)領(lǐng)域具有重要地位，其預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)能夠反映不同地區(qū)、不同技術(shù)水平的預(yù)報(bào)能力。同時(shí)，為了準(zhǔn)確評(píng)估集合預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，還收集了豐富的臺(tái)風(fēng)實(shí)況觀測(cè)數(shù)據(jù)，包括衛(wèi)星云圖、雷達(dá)回波、地面觀測(cè)站數(shù)據(jù)等。衛(wèi)星云圖能夠直觀地展示臺(tái)風(fēng)的云系結(jié)構(gòu)和發(fā)展演變過(guò)程，為分析臺(tái)風(fēng)的強(qiáng)度和路徑提供重要依據(jù)；雷達(dá)回波數(shù)據(jù)則可以精確地監(jiān)測(cè)臺(tái)風(fēng)的降水分布和強(qiáng)度變化，有助于深入了解臺(tái)風(fēng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)；地面觀測(cè)站數(shù)據(jù)提供了臺(tái)風(fēng)影響區(qū)域的實(shí)時(shí)氣象要素信息，如風(fēng)速、風(fēng)向、氣壓、降水等，為驗(yàn)證集合預(yù)報(bào)結(jié)果的準(zhǔn)確性提供了直接的數(shù)據(jù)支持。在檢驗(yàn)方法的選擇上，綜合運(yùn)用了多種誤差統(tǒng)計(jì)和技能評(píng)分方法，以全面、客觀地評(píng)估集合預(yù)報(bào)的性能。對(duì)于臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)的檢驗(yàn)，主要采用路徑偏差這一指標(biāo)，它通過(guò)計(jì)算預(yù)報(bào)路徑與實(shí)際路徑之間的距離來(lái)衡量預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。路徑偏差的計(jì)算方法通常是將預(yù)報(bào)路徑上的各個(gè)點(diǎn)與實(shí)際路徑上對(duì)應(yīng)的點(diǎn)進(jìn)行空間距離計(jì)算，然后對(duì)這些距離進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到平均路徑偏差、最大路徑偏差等統(tǒng)計(jì)量。這些統(tǒng)計(jì)量能夠直觀地反映出預(yù)報(bào)路徑與實(shí)際路徑的偏離程度，平均路徑偏差越小，說(shuō)明預(yù)報(bào)路徑越接近實(shí)際路徑，預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性越高；最大路徑偏差則可以反映出預(yù)報(bào)路徑在某些時(shí)刻的最大偏離情況，對(duì)于評(píng)估預(yù)報(bào)的可靠性具有重要意義。在強(qiáng)度預(yù)報(bào)檢驗(yàn)方面，強(qiáng)度偏差是一個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，它通過(guò)對(duì)比預(yù)報(bào)強(qiáng)度與實(shí)際強(qiáng)度的差異來(lái)評(píng)估預(yù)報(bào)的精度。強(qiáng)度偏差的計(jì)算方法一般是用預(yù)報(bào)強(qiáng)度減去實(shí)際強(qiáng)度，得到強(qiáng)度偏差值。然后對(duì)這些強(qiáng)度偏差值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，如計(jì)算平均強(qiáng)度偏差、強(qiáng)度偏差的標(biāo)準(zhǔn)差等。平均強(qiáng)度偏差反映了預(yù)報(bào)強(qiáng)度相對(duì)于實(shí)際強(qiáng)度的平均偏離程度，標(biāo)準(zhǔn)差則可以衡量強(qiáng)度偏差的離散程度，標(biāo)準(zhǔn)差越小，說(shuō)明強(qiáng)度預(yù)報(bào)的穩(wěn)定性越好，精度越高。為了更全面地評(píng)估集合預(yù)報(bào)的性能，還引入了概率預(yù)報(bào)技巧評(píng)分方法。概率預(yù)報(bào)技巧評(píng)分能夠衡量集合預(yù)報(bào)給出的概率分布與實(shí)際情況的接近程度。常用的概率預(yù)報(bào)技巧評(píng)分方法包括Brier評(píng)分、Rank概率評(píng)分（RPS）等。Brier評(píng)分通過(guò)計(jì)算預(yù)報(bào)概率與實(shí)際事件發(fā)生與否之間的均方誤差來(lái)評(píng)估預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，其值越小，說(shuō)明預(yù)報(bào)的概率分布越接近實(shí)際情況；Rank概率評(píng)分則考慮了預(yù)報(bào)概率的排序信息，能夠更全面地評(píng)估集合預(yù)報(bào)的性能。通過(guò)這些概率預(yù)報(bào)技巧評(píng)分方法，可以對(duì)集合預(yù)報(bào)的不確定性估計(jì)能力進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)，為預(yù)報(bào)員和決策者提供更有價(jià)值的信息。3.2路徑預(yù)報(bào)檢驗(yàn)結(jié)果與分析通過(guò)對(duì)臺(tái)風(fēng)海葵路徑預(yù)報(bào)的檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)不同集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)在預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性上存在一定差異。從整體路徑偏差來(lái)看，歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)表現(xiàn)相對(duì)較好，平均路徑偏差較小。在臺(tái)風(fēng)海葵生成初期至其逐漸靠近我國(guó)沿海的過(guò)程中，ECMWF系統(tǒng)的集合成員能夠較為集中地反映出臺(tái)風(fēng)的實(shí)際移動(dòng)路徑，這表明該系統(tǒng)在捕捉臺(tái)風(fēng)初始階段的引導(dǎo)氣流和環(huán)境場(chǎng)變化方面具有較強(qiáng)的能力。例如，在臺(tái)風(fēng)海葵生成后的前3天，ECMWF系統(tǒng)的平均路徑偏差僅為[X1]公里，而同時(shí)期美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（GEFS）平均路徑偏差達(dá)到[X2]公里，中國(guó)氣象局的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-GEPS）平均路徑偏差為[X3]公里。然而，在臺(tái)風(fēng)海葵路徑發(fā)生轉(zhuǎn)折和復(fù)雜變化的階段，各集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的預(yù)報(bào)誤差均有所增大。當(dāng)臺(tái)風(fēng)?？谂_(tái)灣海峽附近出現(xiàn)減速、打轉(zhuǎn)并再次登陸臺(tái)灣的過(guò)程中，各系統(tǒng)的路徑預(yù)報(bào)偏差明顯增加。這是因?yàn)樵撾A段臺(tái)風(fēng)受到多種復(fù)雜因素的影響，如臺(tái)灣地形的作用、周邊其他天氣系統(tǒng)的相互作用等。臺(tái)灣地形對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑的影響十分顯著，山脈的阻擋和摩擦?xí)淖兣_(tái)風(fēng)的移動(dòng)方向和速度。當(dāng)臺(tái)風(fēng)靠近臺(tái)灣島時(shí)，氣流在山脈的阻擋下發(fā)生變形，導(dǎo)致臺(tái)風(fēng)路徑出現(xiàn)不確定性。同時(shí)，周邊其他天氣系統(tǒng)，如副熱帶高壓的強(qiáng)度和位置變化、冷空氣的南下等，也會(huì)對(duì)臺(tái)風(fēng)的引導(dǎo)氣流產(chǎn)生干擾，使得臺(tái)風(fēng)路徑更加復(fù)雜多變。在這種情況下，各集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)這些復(fù)雜因素的模擬和考慮存在一定的局限性，導(dǎo)致路徑預(yù)報(bào)誤差增大。美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（GEFS）在某些時(shí)段的路徑預(yù)報(bào)表現(xiàn)也較為出色，但整體穩(wěn)定性稍遜于ECMWF系統(tǒng)。在臺(tái)風(fēng)?？苿?dòng)過(guò)程中，GEFS系統(tǒng)的部分集合成員能夠準(zhǔn)確捕捉到臺(tái)風(fēng)的一些關(guān)鍵轉(zhuǎn)向點(diǎn)，但也有部分成員的預(yù)報(bào)路徑與實(shí)際路徑偏差較大，導(dǎo)致集合離散度相對(duì)較高。這可能與GEFS系統(tǒng)的初值擾動(dòng)方法和物理過(guò)程參數(shù)化方案有關(guān)。初值擾動(dòng)方法如果不能充分考慮初始場(chǎng)的不確定性，就可能導(dǎo)致集合成員的初始狀態(tài)與實(shí)際情況存在較大偏差，從而影響后續(xù)的路徑預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性。物理過(guò)程參數(shù)化方案對(duì)臺(tái)風(fēng)與環(huán)境場(chǎng)相互作用的模擬不夠準(zhǔn)確，也會(huì)使得預(yù)報(bào)結(jié)果出現(xiàn)偏差。例如，在模擬臺(tái)風(fēng)與副熱帶高壓的相互作用時(shí)，如果參數(shù)化方案不能準(zhǔn)確反映兩者之間的動(dòng)力和熱力關(guān)系，就可能導(dǎo)致對(duì)臺(tái)風(fēng)引導(dǎo)氣流的判斷出現(xiàn)偏差，進(jìn)而影響路徑預(yù)報(bào)。中國(guó)氣象局的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-GEPS）在臺(tái)風(fēng)?？窂筋A(yù)報(bào)中也取得了一定的成果，但在某些關(guān)鍵階段仍有提升空間。在臺(tái)風(fēng)?？拷覈?guó)沿海地區(qū)時(shí)，CMA-GEPS系統(tǒng)能夠較好地預(yù)報(bào)出臺(tái)風(fēng)的大致移動(dòng)方向，但在登陸地點(diǎn)和登陸時(shí)間的預(yù)報(bào)上存在一定誤差。這可能與系統(tǒng)對(duì)我國(guó)沿海地區(qū)復(fù)雜地形和海洋環(huán)境的精細(xì)化模擬能力不足有關(guān)。我國(guó)沿海地區(qū)地形復(fù)雜，海岸線(xiàn)曲折，海洋環(huán)境也較為特殊，如海洋溫度、鹽度等因素的變化都會(huì)對(duì)臺(tái)風(fēng)的發(fā)展和移動(dòng)產(chǎn)生影響。CMA-GEPS系統(tǒng)在對(duì)這些因素的模擬和考慮上還需要進(jìn)一步優(yōu)化，以提高對(duì)臺(tái)風(fēng)登陸地點(diǎn)和時(shí)間的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性。同時(shí)，數(shù)據(jù)同化技術(shù)在CMA-GEPS系統(tǒng)中的應(yīng)用也需要進(jìn)一步改進(jìn)，以更好地融合多源觀測(cè)數(shù)據(jù)，提高初始場(chǎng)的質(zhì)量，從而提升路徑預(yù)報(bào)的精度。3.3強(qiáng)度預(yù)報(bào)檢驗(yàn)結(jié)果與分析在臺(tái)風(fēng)?？麖?qiáng)度預(yù)報(bào)檢驗(yàn)中，各集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的表現(xiàn)同樣存在差異。從強(qiáng)度偏差統(tǒng)計(jì)來(lái)看，在臺(tái)風(fēng)發(fā)展初期，各系統(tǒng)對(duì)強(qiáng)度的預(yù)報(bào)相對(duì)較為準(zhǔn)確，平均強(qiáng)度偏差較小。例如，在臺(tái)風(fēng)?？珊蟮那?8小時(shí)內(nèi)，歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的平均強(qiáng)度偏差為[X4]hPa，美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（GEFS）平均強(qiáng)度偏差為[X5]hPa，中國(guó)氣象局的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-GEPS）平均強(qiáng)度偏差為[X6]hPa。這表明在臺(tái)風(fēng)生成初期，各系統(tǒng)能夠較好地捕捉到臺(tái)風(fēng)的初始強(qiáng)度信息，對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的發(fā)展趨勢(shì)有一定的預(yù)判能力。隨著臺(tái)風(fēng)“?？钡陌l(fā)展和增強(qiáng)，各集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的強(qiáng)度預(yù)報(bào)誤差逐漸增大。當(dāng)臺(tái)風(fēng)“?？笨焖偌訌?qiáng)為強(qiáng)臺(tái)風(fēng)級(jí)乃至超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)級(jí)的過(guò)程中，各系統(tǒng)對(duì)其強(qiáng)度的預(yù)報(bào)偏差明顯增加。這是因?yàn)榕_(tái)風(fēng)強(qiáng)度的快速變化受到多種復(fù)雜因素的影響，如海洋熱通量、垂直風(fēng)切變、水汽供應(yīng)等。海洋熱通量為臺(tái)風(fēng)的發(fā)展提供能量，當(dāng)海洋表面溫度較高時(shí)，會(huì)向臺(tái)風(fēng)輸送更多的熱量和水汽，促進(jìn)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的增強(qiáng)。垂直風(fēng)切變則會(huì)影響臺(tái)風(fēng)的結(jié)構(gòu)和發(fā)展，較小的垂直風(fēng)切變有利于臺(tái)風(fēng)暖心結(jié)構(gòu)的維持和發(fā)展，從而增強(qiáng)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度；而較大的垂直風(fēng)切變則可能破壞臺(tái)風(fēng)的結(jié)構(gòu)，抑制臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的增長(zhǎng)。水汽供應(yīng)是臺(tái)風(fēng)發(fā)展的重要條件之一，充足的水汽能夠?yàn)榕_(tái)風(fēng)提供更多的潛熱釋放，增強(qiáng)臺(tái)風(fēng)的對(duì)流活動(dòng)，進(jìn)而促進(jìn)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的增加。這些因素相互作用，使得臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的變化難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。各集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)在對(duì)這些復(fù)雜因素的模擬和考慮上存在一定的局限性，導(dǎo)致強(qiáng)度預(yù)報(bào)誤差增大。對(duì)比不同集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的強(qiáng)度預(yù)報(bào)性能，歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)在整體上表現(xiàn)較為穩(wěn)定，強(qiáng)度偏差相對(duì)較小。該系統(tǒng)在對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度變化的關(guān)鍵階段，如快速加強(qiáng)和減弱階段，能夠較為準(zhǔn)確地捕捉到強(qiáng)度變化的趨勢(shì)。這可能得益于ECMWF系統(tǒng)先進(jìn)的物理過(guò)程參數(shù)化方案和高精度的數(shù)值模式。其物理過(guò)程參數(shù)化方案能夠更準(zhǔn)確地模擬臺(tái)風(fēng)與海洋、大氣之間的相互作用，如對(duì)海洋熱通量的計(jì)算更加精確，對(duì)垂直風(fēng)切變的影響考慮更加全面，從而提高了對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度變化的模擬能力。同時(shí)，ECMWF系統(tǒng)的數(shù)值模式在動(dòng)力框架和分辨率方面也具有優(yōu)勢(shì)，能夠更細(xì)致地描述臺(tái)風(fēng)內(nèi)部的動(dòng)力和熱力結(jié)構(gòu)，為強(qiáng)度預(yù)報(bào)提供更準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（GEFS）在強(qiáng)度預(yù)報(bào)方面也有一定的優(yōu)勢(shì)，但在某些時(shí)段的預(yù)報(bào)誤差較大。GEFS系統(tǒng)的集合成員離散度相對(duì)較大，這意味著不同成員對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的預(yù)報(bào)存在較大差異。這種較大的離散度可能反映出GEFS系統(tǒng)在對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度變化的不確定性估計(jì)方面存在一定的問(wèn)題。一方面，初值擾動(dòng)方法可能沒(méi)有充分考慮到影響臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度變化的關(guān)鍵因素，導(dǎo)致集合成員的初始狀態(tài)對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的影響存在較大差異；另一方面，物理過(guò)程參數(shù)化方案在模擬臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度變化的某些關(guān)鍵過(guò)程時(shí)可能存在不足，使得不同成員對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的預(yù)報(bào)出現(xiàn)較大偏差。例如，在模擬臺(tái)風(fēng)與中緯度系統(tǒng)的相互作用時(shí)，GEFS系統(tǒng)的物理過(guò)程參數(shù)化方案可能不能準(zhǔn)確反映兩者之間的能量交換和動(dòng)力影響，從而導(dǎo)致對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的預(yù)報(bào)出現(xiàn)誤差。中國(guó)氣象局的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-GEPS）在臺(tái)風(fēng)海葵強(qiáng)度預(yù)報(bào)中取得了一定的進(jìn)步，但仍有提升空間。在臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度變化較為平穩(wěn)的階段，CMA-GEPS系統(tǒng)能夠較好地預(yù)報(bào)出臺(tái)風(fēng)的強(qiáng)度；但在臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度快速變化的階段，預(yù)報(bào)誤差相對(duì)較大。這可能與CMA-GEPS系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜物理過(guò)程的精細(xì)化模擬能力不足有關(guān)。例如，在模擬臺(tái)風(fēng)內(nèi)部的微物理過(guò)程時(shí)，CMA-GEPS系統(tǒng)可能不能準(zhǔn)確描述水汽的凝結(jié)、蒸發(fā)和降水過(guò)程，從而影響對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度變化的模擬。此外，數(shù)據(jù)同化技術(shù)在CMA-GEPS系統(tǒng)中的應(yīng)用也需要進(jìn)一步改進(jìn)，以更好地融合多源觀測(cè)數(shù)據(jù)，提高對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的初始估計(jì)精度，進(jìn)而提升強(qiáng)度預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。通過(guò)加強(qiáng)對(duì)這些關(guān)鍵技術(shù)的研究和改進(jìn)，有望進(jìn)一步提高CMA-GEPS系統(tǒng)在臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度預(yù)報(bào)方面的性能。3.4降水預(yù)報(bào)檢驗(yàn)結(jié)果與分析在臺(tái)風(fēng)?？邓A(yù)報(bào)檢驗(yàn)中，利用降水偏差、TS評(píng)分等指標(biāo)對(duì)各集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的降水預(yù)報(bào)能力進(jìn)行評(píng)估。降水偏差通過(guò)計(jì)算預(yù)報(bào)降水量與實(shí)際降水量的差值來(lái)衡量預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性，能夠直觀地反映出預(yù)報(bào)降水量與實(shí)際情況的偏離程度。TS評(píng)分則綜合考慮了預(yù)報(bào)降水的發(fā)生、落區(qū)和強(qiáng)度等因素，是一種常用的降水預(yù)報(bào)檢驗(yàn)指標(biāo)，其取值范圍在0-1之間，值越接近1，說(shuō)明預(yù)報(bào)效果越好。從降水偏差統(tǒng)計(jì)來(lái)看，在臺(tái)風(fēng)?？绊懙那捌?，各集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)降水的預(yù)報(bào)相對(duì)較為準(zhǔn)確，降水偏差較小。例如，在臺(tái)風(fēng)?？拷_(tái)灣島的階段，歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的平均降水偏差為[X7]毫米，美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（GEFS）平均降水偏差為[X8]毫米，中國(guó)氣象局的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-GEPS）平均降水偏差為[X9]毫米。這表明在該階段，各系統(tǒng)能夠較好地捕捉到臺(tái)風(fēng)帶來(lái)的降水信息，對(duì)降水的強(qiáng)度和分布有一定的預(yù)判能力。隨著臺(tái)風(fēng)?？囊苿?dòng)和影響范圍的擴(kuò)大，各集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的降水預(yù)報(bào)誤差逐漸增大。當(dāng)臺(tái)風(fēng)?？诟＝āV東等地登陸并引發(fā)極端降水時(shí)，各系統(tǒng)對(duì)降水的預(yù)報(bào)偏差明顯增加。這是因?yàn)榕_(tái)風(fēng)降水受到多種復(fù)雜因素的影響，除了前文提到的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度、路徑變化以及地形、水汽輸送等因素外，還與臺(tái)風(fēng)內(nèi)部的對(duì)流活動(dòng)、中尺度系統(tǒng)的發(fā)展等密切相關(guān)。臺(tái)風(fēng)內(nèi)部的對(duì)流活動(dòng)十分劇烈，會(huì)導(dǎo)致降水的時(shí)空分布極為不均勻，形成多個(gè)強(qiáng)降水中心。中尺度系統(tǒng)的發(fā)展也會(huì)對(duì)臺(tái)風(fēng)降水產(chǎn)生重要影響，如中尺度對(duì)流復(fù)合體（MCC）的出現(xiàn)，往往會(huì)帶來(lái)高強(qiáng)度的降水。這些復(fù)雜因素相互作用，使得臺(tái)風(fēng)降水的準(zhǔn)確預(yù)報(bào)變得異常困難。各集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)在對(duì)這些復(fù)雜因素的模擬和考慮上存在一定的局限性，導(dǎo)致降水預(yù)報(bào)誤差增大。對(duì)比不同集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的降水預(yù)報(bào)性能，歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)在整體上表現(xiàn)較為出色，TS評(píng)分相對(duì)較高。該系統(tǒng)在對(duì)臺(tái)風(fēng)降水關(guān)鍵區(qū)域和關(guān)鍵時(shí)段的預(yù)報(bào)上，能夠較為準(zhǔn)確地捕捉到降水的落區(qū)和強(qiáng)度變化。這得益于ECMWF系統(tǒng)先進(jìn)的物理過(guò)程參數(shù)化方案和高分辨率的數(shù)值模式。其物理過(guò)程參數(shù)化方案能夠更準(zhǔn)確地模擬水汽的凝結(jié)、蒸發(fā)和降水過(guò)程，對(duì)臺(tái)風(fēng)內(nèi)部的微物理過(guò)程描述更加細(xì)致。同時(shí)，高分辨率的數(shù)值模式能夠更好地捕捉臺(tái)風(fēng)內(nèi)部的中尺度系統(tǒng)和對(duì)流活動(dòng)，為降水預(yù)報(bào)提供更準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。例如，在模擬臺(tái)風(fēng)海葵在廣東地區(qū)引發(fā)的極端降水時(shí)，ECMWF系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)出強(qiáng)降水中心的位置和強(qiáng)度，為當(dāng)?shù)氐姆罏?zāi)減災(zāi)工作提供了重要的參考依據(jù)。美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（GEFS）在降水預(yù)報(bào)方面也有一定的優(yōu)勢(shì)，但在某些時(shí)段和區(qū)域的預(yù)報(bào)誤差較大。GEFS系統(tǒng)的集合成員離散度相對(duì)較大，這意味著不同成員對(duì)降水的預(yù)報(bào)存在較大差異。這種較大的離散度可能反映出GEFS系統(tǒng)在對(duì)臺(tái)風(fēng)降水不確定性估計(jì)方面存在一定的問(wèn)題。一方面，初值擾動(dòng)方法可能沒(méi)有充分考慮到影響臺(tái)風(fēng)降水的關(guān)鍵因素，導(dǎo)致集合成員的初始狀態(tài)對(duì)降水的影響存在較大差異；另一方面，物理過(guò)程參數(shù)化方案在模擬臺(tái)風(fēng)降水的某些關(guān)鍵過(guò)程時(shí)可能存在不足，使得不同成員對(duì)降水的預(yù)報(bào)出現(xiàn)較大偏差。例如，在模擬臺(tái)風(fēng)與中緯度系統(tǒng)相互作用引發(fā)的降水時(shí)，GEFS系統(tǒng)的物理過(guò)程參數(shù)化方案可能不能準(zhǔn)確反映兩者之間的水汽輸送和動(dòng)力影響，從而導(dǎo)致對(duì)降水的預(yù)報(bào)出現(xiàn)誤差。中國(guó)氣象局的全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)（CMA-GEPS）在臺(tái)風(fēng)?？邓A(yù)報(bào)中取得了一定的進(jìn)步，但仍有提升空間。在臺(tái)風(fēng)降水變化較為平穩(wěn)的階段，CMA-GEPS系統(tǒng)能夠較好地預(yù)報(bào)出臺(tái)水；但在臺(tái)風(fēng)引發(fā)極端降水的階段，預(yù)報(bào)誤差相對(duì)較大。這可能與CMA-GEPS系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜地形和海洋環(huán)境的精細(xì)化模擬能力不足有關(guān)。我國(guó)東南沿海地區(qū)地形復(fù)雜，海岸線(xiàn)曲折，海洋環(huán)境也較為特殊，這些因素都會(huì)對(duì)臺(tái)風(fēng)降水產(chǎn)生重要影響。CMA-GEPS系統(tǒng)在對(duì)這些因素的模擬和考慮上還需要進(jìn)一步優(yōu)化，以提高對(duì)臺(tái)風(fēng)降水的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性。此外，數(shù)據(jù)同化技術(shù)在CMA-GEPS系統(tǒng)中的應(yīng)用也需要進(jìn)一步改進(jìn)，以更好地融合多源觀測(cè)數(shù)據(jù)，提高對(duì)臺(tái)風(fēng)降水的初始估計(jì)精度，進(jìn)而提升降水預(yù)報(bào)的性能。四、對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)原理與關(guān)鍵技術(shù)4.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)與需求分析對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)能夠準(zhǔn)確、及時(shí)地對(duì)中小尺度天氣系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)報(bào)的先進(jìn)系統(tǒng)，尤其是針對(duì)臺(tái)風(fēng)等強(qiáng)對(duì)流天氣。其核心在于有效捕捉中小尺度天氣系統(tǒng)的精細(xì)結(jié)構(gòu)和快速演變特征，這些系統(tǒng)往往具有時(shí)空尺度小、變化劇烈的特點(diǎn)，傳統(tǒng)預(yù)報(bào)系統(tǒng)難以精準(zhǔn)把握。例如，臺(tái)風(fēng)內(nèi)部的中尺度對(duì)流系統(tǒng)，其生命史可能只有數(shù)小時(shí)，空間尺度在幾十公里甚至更小，但卻能引發(fā)強(qiáng)降水、大風(fēng)等極端天氣。該系統(tǒng)旨在通過(guò)高分辨率的模式模擬和科學(xué)的擾動(dòng)技術(shù)，提前準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)這些中小尺度天氣系統(tǒng)的發(fā)生、發(fā)展和移動(dòng)路徑，為防災(zāi)減災(zāi)提供有力的支持。提高短臨天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和精細(xì)化程度是對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的重要目標(biāo)。在短臨預(yù)報(bào)時(shí)段（通常為0-12小時(shí)），天氣變化迅速，對(duì)預(yù)報(bào)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性要求極高。通過(guò)該系統(tǒng)，可以更準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)強(qiáng)對(duì)流天氣的發(fā)生時(shí)間、地點(diǎn)和強(qiáng)度，如暴雨、雷暴、大風(fēng)等，為城市應(yīng)急管理、交通調(diào)度、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等提供及時(shí)、準(zhǔn)確的氣象信息。以城市內(nèi)澇防范為例，準(zhǔn)確的短臨降水預(yù)報(bào)可以幫助城市排水部門(mén)提前做好應(yīng)對(duì)準(zhǔn)備，啟動(dòng)排水設(shè)施，避免城市內(nèi)澇的發(fā)生，保障城市的正常運(yùn)行和居民的生命財(cái)產(chǎn)安全。提供概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品，量化預(yù)報(bào)不確定性也是系統(tǒng)的關(guān)鍵目標(biāo)之一。大氣運(yùn)動(dòng)具有內(nèi)在的不確定性，受到多種因素的影響，如初始場(chǎng)誤差、模式誤差、物理過(guò)程的不確定性等。傳統(tǒng)確定性預(yù)報(bào)無(wú)法準(zhǔn)確反映這種不確定性，而對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)通過(guò)生成多個(gè)集合成員，考慮不同的初始條件和物理過(guò)程，能夠給出不同天氣事件發(fā)生的概率分布，使預(yù)報(bào)用戶(hù)更直觀地了解天氣變化的可能性和風(fēng)險(xiǎn)程度。例如，在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中，提供臺(tái)風(fēng)登陸地點(diǎn)、強(qiáng)度變化的概率預(yù)報(bào)，有助于政府和相關(guān)部門(mén)更科學(xué)地制定防災(zāi)減災(zāi)決策，合理安排資源，降低災(zāi)害損失。從用戶(hù)需求角度來(lái)看，氣象部門(mén)對(duì)對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)有著迫切的需求。氣象部門(mén)承擔(dān)著天氣預(yù)報(bào)、氣象災(zāi)害預(yù)警等重要職責(zé)，需要準(zhǔn)確的對(duì)流尺度預(yù)報(bào)信息來(lái)提高氣象服務(wù)的質(zhì)量和水平。在面對(duì)臺(tái)風(fēng)、暴雨等災(zāi)害性天氣時(shí)，氣象部門(mén)需要及時(shí)、準(zhǔn)確地發(fā)布預(yù)警信息，指導(dǎo)公眾和相關(guān)部門(mén)做好防范措施。對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)能夠提供更詳細(xì)、準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)信息，幫助氣象部門(mén)更好地履行職責(zé)，提高氣象服務(wù)的針對(duì)性和有效性。例如，在臺(tái)風(fēng)來(lái)臨前，氣象部門(mén)可以根據(jù)對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的結(jié)果，提前發(fā)布臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度的概率預(yù)報(bào)，為沿海地區(qū)的居民和企業(yè)提供更準(zhǔn)確的預(yù)警信息，指導(dǎo)他們及時(shí)做好防風(fēng)、防雨準(zhǔn)備。政府決策部門(mén)在制定防災(zāi)減災(zāi)政策和應(yīng)急響應(yīng)措施時(shí)，也依賴(lài)于對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)提供的準(zhǔn)確信息。臺(tái)風(fēng)等強(qiáng)對(duì)流天氣往往會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的災(zāi)害，如洪水、山體滑坡、泥石流等，對(duì)人民生命財(cái)產(chǎn)安全造成巨大威脅。政府決策部門(mén)需要根據(jù)準(zhǔn)確的氣象預(yù)報(bào)信息，提前制定防災(zāi)減災(zāi)政策，組織人員疏散、物資調(diào)配等應(yīng)急響應(yīng)措施。對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的高精度預(yù)報(bào)結(jié)果和概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品，能夠?yàn)檎疀Q策部門(mén)提供科學(xué)依據(jù)，幫助他們制定更加合理、有效的防災(zāi)減災(zāi)策略，最大限度地減少災(zāi)害損失。例如，在臺(tái)風(fēng)可能登陸的地區(qū)，政府可以根據(jù)對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的結(jié)果，提前組織沿海居民疏散，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施防護(hù)，儲(chǔ)備應(yīng)急物資，確保在災(zāi)害發(fā)生時(shí)能夠迅速、有效地開(kāi)展救援工作。交通、能源、農(nóng)業(yè)等行業(yè)對(duì)對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)也有特定需求。交通行業(yè)需要準(zhǔn)確的氣象預(yù)報(bào)來(lái)保障交通安全，避免因惡劣天氣導(dǎo)致的交通事故和交通擁堵。例如，在暴雨天氣下，道路濕滑，能見(jiàn)度降低，容易引發(fā)交通事故。對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)可以提前準(zhǔn)確預(yù)報(bào)暴雨的發(fā)生時(shí)間和強(qiáng)度，為交通部門(mén)提供預(yù)警信息，幫助他們采取相應(yīng)的交通管制措施，如限速、封路等，保障道路交通安全。能源行業(yè)需要根據(jù)氣象條件合理安排能源生產(chǎn)和供應(yīng)，避免因極端天氣導(dǎo)致的能源供應(yīng)中斷。例如，在大風(fēng)天氣下，風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)的發(fā)電量會(huì)受到影響，同時(shí)也可能對(duì)電力傳輸設(shè)施造成損壞。對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)可以提前預(yù)報(bào)大風(fēng)天氣的強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間，為能源部門(mén)提供決策依據(jù)，幫助他們合理調(diào)整能源生產(chǎn)和供應(yīng)計(jì)劃，保障能源供應(yīng)的穩(wěn)定。農(nóng)業(yè)行業(yè)則需要根據(jù)氣象預(yù)報(bào)合理安排農(nóng)事活動(dòng)，預(yù)防氣象災(zāi)害對(duì)農(nóng)作物的影響。例如，在暴雨、冰雹等災(zāi)害性天氣來(lái)臨前，農(nóng)民可以根據(jù)對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的結(jié)果，及時(shí)采取防護(hù)措施，如搶收成熟的農(nóng)作物、加固農(nóng)田設(shè)施等，減少氣象災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的損失。4.2系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的總體架構(gòu)設(shè)計(jì)是一個(gè)復(fù)雜而關(guān)鍵的過(guò)程，它涉及多個(gè)核心模塊的協(xié)同工作，以實(shí)現(xiàn)對(duì)中小尺度天氣系統(tǒng)的精準(zhǔn)預(yù)報(bào)。系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)處理、模式運(yùn)行、產(chǎn)品生成等模塊，各模塊之間緊密協(xié)作，共同完成集合預(yù)報(bào)的任務(wù)。數(shù)據(jù)處理模塊是系統(tǒng)的基礎(chǔ)，其主要功能是收集、整理和預(yù)處理各類(lèi)氣象數(shù)據(jù)。該模塊負(fù)責(zé)從多種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，包括地面觀測(cè)站、高空探測(cè)站、衛(wèi)星遙感、雷達(dá)探測(cè)等。這些數(shù)據(jù)具有不同的格式和精度，需要進(jìn)行統(tǒng)一的處理和標(biāo)準(zhǔn)化。數(shù)據(jù)處理模塊會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，檢查數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性，去除異常值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。例如，對(duì)于地面觀測(cè)站的數(shù)據(jù)，會(huì)檢查溫度、濕度、氣壓等要素是否在合理范圍內(nèi)，若發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，會(huì)通過(guò)與周邊站點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)比或歷史數(shù)據(jù)參考等方式進(jìn)行修正或剔除。通過(guò)數(shù)據(jù)同化技術(shù)，將觀測(cè)數(shù)據(jù)與數(shù)值模式的背景場(chǎng)進(jìn)行融合，以改進(jìn)初始場(chǎng)的質(zhì)量，提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)同化技術(shù)能夠充分利用觀測(cè)數(shù)據(jù)中的有效信息，彌補(bǔ)模式初始場(chǎng)的不足，使初始場(chǎng)更接近真實(shí)的大氣狀態(tài)。模式運(yùn)行模塊是對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的核心，它負(fù)責(zé)執(zhí)行數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式，生成集合預(yù)報(bào)結(jié)果。在模式選擇上，選用高分辨率的中尺度數(shù)值模式，如WRF（WeatherResearchandForecasting）模式。WRF模式具有先進(jìn)的動(dòng)力框架和豐富的物理過(guò)程參數(shù)化方案，能夠準(zhǔn)確地模擬中小尺度天氣系統(tǒng)的演變。模式運(yùn)行模塊會(huì)根據(jù)設(shè)定的參數(shù)和初值集合，啟動(dòng)多個(gè)數(shù)值模式實(shí)例，每個(gè)實(shí)例對(duì)應(yīng)一個(gè)集合成員。這些集合成員通過(guò)采用不同的初值擾動(dòng)技術(shù)，如奇異向量擾動(dòng)、集合變換卡爾曼濾波等，來(lái)考慮初始場(chǎng)的不確定性。奇異向量擾動(dòng)能夠反映大氣初始誤差在預(yù)報(bào)過(guò)程中的增長(zhǎng)方向和速度，通過(guò)對(duì)初始場(chǎng)進(jìn)行奇異向量擾動(dòng)，可以生成多個(gè)具有不同誤差增長(zhǎng)特征的初始集合，從而更全面地考慮初始場(chǎng)的不確定性。集合變換卡爾曼濾波則利用集合變換和歸一化方法，快速獲得預(yù)報(bào)誤差協(xié)方差矩陣，將預(yù)報(bào)誤差和分析誤差建立聯(lián)系，生成具有動(dòng)力學(xué)結(jié)構(gòu)的初值擾動(dòng)。在模式運(yùn)行過(guò)程中，會(huì)對(duì)每個(gè)集合成員進(jìn)行積分，模擬大氣的演變過(guò)程，生成相應(yīng)的預(yù)報(bào)結(jié)果。產(chǎn)品生成模塊負(fù)責(zé)對(duì)模式運(yùn)行模塊生成的集合預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行后處理和分析，生成各種形式的預(yù)報(bào)產(chǎn)品，以滿(mǎn)足不同用戶(hù)的需求。該模塊會(huì)對(duì)集合預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算集合平均、集合離散度、概率預(yù)報(bào)等統(tǒng)計(jì)量。集合平均可以提供一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的預(yù)報(bào)結(jié)果，反映天氣系統(tǒng)的平均狀態(tài)；集合離散度則可以衡量集合成員之間的差異程度，反映預(yù)報(bào)結(jié)果的不確定性。通過(guò)計(jì)算不同天氣事件發(fā)生的概率，生成概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品，為用戶(hù)提供更全面的天氣信息。例如，在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中，產(chǎn)品生成模塊可以生成臺(tái)風(fēng)登陸地點(diǎn)、強(qiáng)度變化的概率預(yù)報(bào)圖，直觀地展示臺(tái)風(fēng)在不同區(qū)域登陸的可能性以及強(qiáng)度變化的概率分布。產(chǎn)品生成模塊還會(huì)根據(jù)用戶(hù)的需求，將預(yù)報(bào)結(jié)果以圖表、圖像、文本等形式呈現(xiàn)出來(lái)，方便用戶(hù)查看和使用。對(duì)于氣象部門(mén)的預(yù)報(bào)員，可能需要以專(zhuān)業(yè)的氣象圖表形式展示預(yù)報(bào)結(jié)果，以便進(jìn)行深入分析和判斷；對(duì)于普通公眾，可能更傾向于以簡(jiǎn)潔明了的文本形式獲取天氣信息。在系統(tǒng)總體架構(gòu)中，各模塊之間通過(guò)數(shù)據(jù)接口進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和交互，確保整個(gè)系統(tǒng)的高效運(yùn)行。數(shù)據(jù)處理模塊將處理好的數(shù)據(jù)傳輸給模式運(yùn)行模塊，作為模式運(yùn)行的初始條件和邊界條件；模式運(yùn)行模塊生成的預(yù)報(bào)結(jié)果則傳輸給產(chǎn)品生成模塊，進(jìn)行后處理和分析。同時(shí)，系統(tǒng)還配備了監(jiān)控和管理模塊，用于實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù)和管理，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障或異常時(shí)，監(jiān)控和管理模塊能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行修復(fù)，保障系統(tǒng)的正常運(yùn)行。4.3初值擾動(dòng)生成技術(shù)初值擾動(dòng)生成技術(shù)在對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)中起著至關(guān)重要的作用，它是考慮初始場(chǎng)不確定性的關(guān)鍵手段，直接影響著集合預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和可靠性?；诙喑叨绕娈愊蛄康某踔禂_動(dòng)方法是一種重要的技術(shù)，該方法通過(guò)計(jì)算多尺度奇異向量來(lái)確定初始擾動(dòng)的方向和大小。多尺度奇異向量能夠反映大氣初始誤差在不同尺度上的增長(zhǎng)特征，從而更全面地考慮初始場(chǎng)的不確定性。在計(jì)算多尺度奇異向量時(shí)，通常會(huì)使用伴隨模式技術(shù)。伴隨模式是原始模式的一種線(xiàn)性化共軛模式，通過(guò)求解伴隨模式方程，可以得到誤差增長(zhǎng)最快的方向，即奇異向量。以WRF模式為例，在利用伴隨模式計(jì)算多尺度奇異向量時(shí)，需要對(duì)模式的動(dòng)力框架和物理過(guò)程進(jìn)行線(xiàn)性化處理，然后根據(jù)線(xiàn)性化后的模式方程求解奇異向量。通過(guò)對(duì)不同尺度奇異向量的組合和疊加，可以生成具有多尺度特征的初始擾動(dòng)，使得集合成員能夠更好地反映大氣初始狀態(tài)的不確定性。集合變換卡爾曼濾波（ETKF）也是一種常用的初值擾動(dòng)生成方法，它在資料同化中有著廣泛的應(yīng)用。ETKF利用集合變換和歸一化方法，能夠快速獲得預(yù)報(bào)誤差協(xié)方差矩陣，將預(yù)報(bào)誤差和分析誤差建立聯(lián)系，從而生成具有動(dòng)力學(xué)結(jié)構(gòu)的初值擾動(dòng)。具體來(lái)說(shuō)，ETKF首先通過(guò)對(duì)集合成員進(jìn)行變換，將其投影到一個(gè)低維子空間中，然后在這個(gè)子空間內(nèi)計(jì)算預(yù)報(bào)誤差協(xié)方差矩陣。通過(guò)對(duì)預(yù)報(bào)誤差協(xié)方差矩陣的分析，可以確定初始擾動(dòng)的方向和大小，使得生成的初始擾動(dòng)能夠更好地反映觀測(cè)資料的空間分布對(duì)初值不確定性的影響。例如，在實(shí)際應(yīng)用中，ETKF可以利用地面觀測(cè)站、高空探測(cè)站、衛(wèi)星遙感等多種觀測(cè)資料，通過(guò)對(duì)這些資料的同化處理，生成更準(zhǔn)確的初始擾動(dòng)，提高集合預(yù)報(bào)的初始場(chǎng)質(zhì)量。隨機(jī)平衡擾動(dòng)方法同樣是一種有效的初值擾動(dòng)生成技術(shù)，它通過(guò)在初始場(chǎng)上疊加隨機(jī)平衡擾動(dòng)，來(lái)考慮初始場(chǎng)的不確定性。隨機(jī)平衡擾動(dòng)通常是根據(jù)大氣的動(dòng)力平衡關(guān)系生成的，具有一定的物理意義。在生成隨機(jī)平衡擾動(dòng)時(shí)，會(huì)利用大氣的質(zhì)量、動(dòng)量和能量守恒方程，結(jié)合隨機(jī)數(shù)生成器，生成滿(mǎn)足動(dòng)力平衡關(guān)系的擾動(dòng)場(chǎng)。將這些擾動(dòng)場(chǎng)疊加到初始場(chǎng)上，可以得到多個(gè)具有不同初始條件的集合成員，從而增加集合預(yù)報(bào)的離散度，提高對(duì)初始場(chǎng)不確定性的描述能力。例如，在模擬臺(tái)風(fēng)等強(qiáng)對(duì)流天氣時(shí)，隨機(jī)平衡擾動(dòng)可以考慮臺(tái)風(fēng)初始位置、強(qiáng)度、結(jié)構(gòu)等方面的不確定性，生成多個(gè)不同初始狀態(tài)的臺(tái)風(fēng)集合成員，為臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度的預(yù)報(bào)提供更全面的信息。4.4模式物理過(guò)程擾動(dòng)技術(shù)模式物理過(guò)程擾動(dòng)技術(shù)是對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)之一，它通過(guò)對(duì)數(shù)值模式中物理過(guò)程參數(shù)化方案的擾動(dòng)，來(lái)考慮模式物理過(guò)程的不確定性，從而提高集合預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和可靠性。在對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)中，常用的模式物理過(guò)程擾動(dòng)方法包括隨機(jī)物理過(guò)程傾向（SPPT）擾動(dòng)和多物理過(guò)程方案組合擾動(dòng)。隨機(jī)物理過(guò)程傾向擾動(dòng)方案通過(guò)在模式物理過(guò)程總傾向上疊加隨機(jī)擾動(dòng)，來(lái)模擬物理過(guò)程的不確定性。這種方法的原理是基于物理過(guò)程參數(shù)化方案中存在的不確定性，通過(guò)隨機(jī)擾動(dòng)來(lái)反映這些不確定性對(duì)預(yù)報(bào)結(jié)果的影響。在實(shí)際應(yīng)用中，通常會(huì)根據(jù)不同物理過(guò)程的特點(diǎn)，設(shè)置相應(yīng)的擾動(dòng)參數(shù)。例如，對(duì)于微物理過(guò)程，可以設(shè)置擾動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差和空間、時(shí)間相關(guān)尺度，以反映水汽凝結(jié)、蒸發(fā)和降水等過(guò)程的不確定性。對(duì)于邊界層過(guò)程，可以設(shè)置擾動(dòng)參數(shù)來(lái)反映邊界層內(nèi)動(dòng)量、熱量和水汽交換的不確定性。通過(guò)合理設(shè)置這些擾動(dòng)參數(shù)，可以使集合成員在物理過(guò)程的模擬上產(chǎn)生差異，從而增加集合預(yù)報(bào)的離散度，提高對(duì)物理過(guò)程不確定性的描述能力。多物理過(guò)程方案組合擾動(dòng)則是通過(guò)選擇不同的物理過(guò)程參數(shù)化方案進(jìn)行組合，來(lái)生成多個(gè)具有不同物理過(guò)程描述的集合成員。不同的物理過(guò)程參數(shù)化方案對(duì)大氣中物理過(guò)程的模擬存在差異，通過(guò)組合不同的方案，可以考慮到物理過(guò)程參數(shù)化方案的不確定性。例如，在微物理過(guò)程中，可以選擇不同的云微物理方案，如WSM6方案、WSM5方案等，這些方案對(duì)云的形成、發(fā)展和降水過(guò)程的描述存在差異；在邊界層過(guò)程中，可以選擇不同的邊界層方案，如MRF方案、YSU方案等，它們對(duì)邊界層內(nèi)的動(dòng)力和熱力過(guò)程的模擬也有所不同。通過(guò)將不同的微物理方案和邊界層方案進(jìn)行組合，可以生成多個(gè)具有不同物理過(guò)程描述的集合成員，從而更全面地考慮物理過(guò)程的不確定性。模式物理過(guò)程擾動(dòng)技術(shù)對(duì)預(yù)報(bào)結(jié)果有著重要的影響。通過(guò)合理的模式物理過(guò)程擾動(dòng)，可以增加集合預(yù)報(bào)的離散度，使集合成員能夠更好地反映大氣物理過(guò)程的不確定性。這有助于提高對(duì)臺(tái)風(fēng)等強(qiáng)對(duì)流天氣的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性，因?yàn)榕_(tái)風(fēng)的發(fā)展和演變受到多種物理過(guò)程的影響，如微物理過(guò)程、邊界層過(guò)程、輻射過(guò)程等，這些物理過(guò)程的不確定性會(huì)導(dǎo)致臺(tái)風(fēng)路徑、強(qiáng)度和降水等預(yù)報(bào)結(jié)果的不確定性。通過(guò)模式物理過(guò)程擾動(dòng)技術(shù)，可以更全面地考慮這些不確定性，從而提高預(yù)報(bào)的可靠性。模式物理過(guò)程擾動(dòng)還可以改善集合預(yù)報(bào)的概率預(yù)報(bào)能力，使預(yù)報(bào)員能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估不同天氣事件發(fā)生的概率，為防災(zāi)減災(zāi)決策提供更科學(xué)的依據(jù)。例如，在臺(tái)風(fēng)降水預(yù)報(bào)中，模式物理過(guò)程擾動(dòng)可以使集合成員對(duì)降水的強(qiáng)度和落區(qū)的預(yù)報(bào)產(chǎn)生差異，通過(guò)對(duì)這些差異的統(tǒng)計(jì)分析，可以得到更準(zhǔn)確的降水概率預(yù)報(bào)，幫助相關(guān)部門(mén)提前做好防范措施，減少災(zāi)害損失。4.5側(cè)邊界條件處理技術(shù)側(cè)邊界條件處理技術(shù)在區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模式中占據(jù)著舉足輕重的地位，它直接關(guān)系到模式模擬的準(zhǔn)確性和可靠性。由于實(shí)際大氣除在地形陡峭的地區(qū)外，不存在水平邊界，而在區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模式中，必須在預(yù)報(bào)區(qū)域的側(cè)邊界人為給出邊界條件，以模擬真實(shí)大氣的運(yùn)動(dòng)。這些邊界條件需盡可能接近大氣實(shí)況，在預(yù)報(bào)過(guò)程中保持穩(wěn)定，同時(shí)維持模式方程組原有的整體性質(zhì)，確保解的收斂性和唯一性。在對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)中，常用的側(cè)邊界條件包括固定邊界條件、法向速度為零的邊界條件、海綿邊界條件、外推邊界條件、時(shí)變邊界條件、周期邊界條件以及對(duì)稱(chēng)與反對(duì)稱(chēng)邊界條件等。固定邊界條件假定邊界上預(yù)報(bào)量不隨時(shí)間變化，這種條件簡(jiǎn)單直觀，但與實(shí)際大氣運(yùn)動(dòng)存在一定差異，可能導(dǎo)致邊界附近的模擬誤差較大。法向速度為零的邊界條件不允許有穿越邊界的流入和流出，對(duì)于質(zhì)量和動(dòng)量來(lái)說(shuō)，沒(méi)有通過(guò)邊界的交換，又被稱(chēng)為剛體邊界條件。此條件在某些情況下能簡(jiǎn)化模擬，但在實(shí)際大氣中，邊界處的氣流交換是常見(jiàn)的，因此該條件也存在一定的局限性。海綿邊界條件為減小邊界附近要素的水平梯度，抑制邊界所引起的計(jì)算波，人為地由邊界向內(nèi)設(shè)置一個(gè)過(guò)渡帶。在過(guò)渡帶外邊，即預(yù)報(bào)區(qū)域邊界取固定邊界條件，在過(guò)渡帶內(nèi)邊（即過(guò)渡帶最內(nèi)一圈）等于預(yù)報(bào)值，過(guò)渡帶中間各格點(diǎn)按給定條件變化。這種邊界條件能夠有效地減少邊界反射，提高模擬的穩(wěn)定性，但過(guò)渡帶的設(shè)置需要根據(jù)具體情況進(jìn)行優(yōu)化，否則可能影響模擬的準(zhǔn)確性。外推邊界條件假定天氣系統(tǒng)移動(dòng)時(shí)，強(qiáng)度保持不變，這樣可以給出各預(yù)報(bào)量的邊值，但可能造成風(fēng)場(chǎng)和高度場(chǎng)之間的不協(xié)調(diào)，需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。在實(shí)際應(yīng)用中，外推邊界條件的準(zhǔn)確性依賴(lài)于對(duì)天氣系統(tǒng)移動(dòng)規(guī)律的準(zhǔn)確把握，否則容易產(chǎn)生較大的誤差。時(shí)變邊界條件采用嵌套網(wǎng)格技術(shù)，用大尺度網(wǎng)格模式預(yù)報(bào)結(jié)果為小尺度網(wǎng)格模式提供隨時(shí)間變化的邊界條件。這種邊界條件能夠更好地反映大氣的真實(shí)運(yùn)動(dòng)，因?yàn)榇蟪叨饶Ｊ娇梢圆蹲降礁蠓秶拇髿猸h(huán)流信息，為小尺度模式提供更準(zhǔn)確的邊界條件。在臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)中，時(shí)變邊界條件可以將全球模式對(duì)臺(tái)風(fēng)大尺度環(huán)境場(chǎng)的預(yù)報(bào)結(jié)果作為區(qū)域模式的邊界條件，使區(qū)域模式能夠更準(zhǔn)確地模擬臺(tái)風(fēng)在區(qū)域內(nèi)的發(fā)展和移動(dòng)。周期邊界條件在理論研究中，常假設(shè)模式預(yù)報(bào)值在側(cè)邊界區(qū)域有周期性重復(fù)，則在邊界附近利用預(yù)報(bào)值的周期性賦予邊界條件。該條件適用于一些理想化的模擬研究，但在實(shí)際的區(qū)域預(yù)報(bào)中應(yīng)用相對(duì)較少。對(duì)稱(chēng)與反對(duì)稱(chēng)邊界條件在做半球預(yù)報(bào)時(shí)，其預(yù)報(bào)區(qū)域的水平側(cè)邊界在赤道附近，因南北半球地轉(zhuǎn)參數(shù)符號(hào)相反，與氣壓系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的環(huán)流在南北半球相反，預(yù)報(bào)時(shí)常采用對(duì)稱(chēng)與反對(duì)稱(chēng)邊界條件。這種邊界條件主要用于特定的半球預(yù)報(bào)場(chǎng)景，具有較強(qiáng)的針對(duì)性。在對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)中，選擇合適的側(cè)邊界條件對(duì)提高預(yù)報(bào)精度至關(guān)重要。不同的側(cè)邊界條件對(duì)預(yù)報(bào)結(jié)果的影響差異較大，例如，時(shí)變邊界條件由于能夠提供更準(zhǔn)確的邊界信息，通常能夠提高臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)預(yù)報(bào)區(qū)域的特點(diǎn)、模式的分辨率以及預(yù)報(bào)的時(shí)效等因素，綜合考慮選擇合適的側(cè)邊界條件。對(duì)于高分辨率的對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)，由于其對(duì)邊界附近的細(xì)節(jié)模擬要求較高，時(shí)變邊界條件或海綿邊界條件可能更為合適；而對(duì)于一些簡(jiǎn)單的模擬研究，固定邊界條件或周期邊界條件可能能夠滿(mǎn)足需求。還可以通過(guò)對(duì)不同側(cè)邊界條件下的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，進(jìn)一步優(yōu)化側(cè)邊界條件的設(shè)置，以提高對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的性能。五、基于臺(tái)風(fēng)?？膶?duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)案例分析5.1系統(tǒng)構(gòu)建與參數(shù)設(shè)置針對(duì)臺(tái)風(fēng)?？麡?gòu)建對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)是一項(xiàng)復(fù)雜且關(guān)鍵的任務(wù)，需要綜合考慮多方面因素，確保系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確模擬臺(tái)風(fēng)的發(fā)生、發(fā)展和演變過(guò)程。在系統(tǒng)構(gòu)建過(guò)程中，選用高分辨率的WRF模式作為核心模式，該模式具有先進(jìn)的動(dòng)力框架和豐富的物理過(guò)程參數(shù)化方案，能夠較好地捕捉中小尺度天氣系統(tǒng)的精細(xì)結(jié)構(gòu)和快速演變特征，為臺(tái)風(fēng)?？念A(yù)報(bào)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在網(wǎng)格設(shè)置方面，采用嵌套網(wǎng)格技術(shù)，設(shè)置了多個(gè)不同分辨率的網(wǎng)格區(qū)域。最內(nèi)層的核心區(qū)域針對(duì)臺(tái)風(fēng)?？挠绊憛^(qū)域進(jìn)行精細(xì)化設(shè)置，網(wǎng)格分辨率達(dá)到1-3公里，以捕捉臺(tái)風(fēng)內(nèi)部的中尺度對(duì)流系統(tǒng)和精細(xì)結(jié)構(gòu)；外層區(qū)域則采用相對(duì)較低的分辨率，如9-27公里，用于提供更廣闊的背景場(chǎng)信息，確保對(duì)臺(tái)風(fēng)與周?chē)h(huán)境場(chǎng)相互作用的準(zhǔn)確模擬。通過(guò)這種嵌套網(wǎng)格設(shè)置，既能夠保證對(duì)臺(tái)風(fēng)關(guān)鍵區(qū)域的精細(xì)模擬，又能兼顧對(duì)大尺度環(huán)境場(chǎng)的描述，提高了系統(tǒng)的模擬能力和預(yù)報(bào)精度。在物理過(guò)程參數(shù)化方案的選擇上，針對(duì)臺(tái)風(fēng)海葵的特點(diǎn)進(jìn)行了優(yōu)化。對(duì)于微物理過(guò)程，選用了WSM6方案，該方案能夠較為準(zhǔn)確地描述水汽的凝結(jié)、蒸發(fā)和降水過(guò)程，對(duì)臺(tái)風(fēng)內(nèi)部復(fù)雜的云微物理過(guò)程有較好的模擬能力。在邊界層過(guò)程中，采用YSU方案，它能夠合理地模擬邊界層內(nèi)的動(dòng)量、熱量和水汽交換，考慮到臺(tái)風(fēng)與下墊面之間的相互作用。輻射過(guò)程則選用RRTMG方案，該方案能夠準(zhǔn)確地計(jì)算大氣中的輻射傳輸，考慮到太陽(yáng)輻射、長(zhǎng)波輻射等對(duì)臺(tái)風(fēng)發(fā)展的影響。通過(guò)這些物理過(guò)程參數(shù)化方案的合理選擇，提高了模式對(duì)臺(tái)風(fēng)?？鞣N物理過(guò)程的模擬準(zhǔn)確性，從而提升了預(yù)報(bào)的可靠性。初值擾動(dòng)技術(shù)的選擇和參數(shù)設(shè)置對(duì)于系統(tǒng)的性能也至關(guān)重要。采用多尺度奇異向量擾動(dòng)方法來(lái)生成初值集合，通過(guò)計(jì)算不同尺度的奇異向量，確定初始擾動(dòng)的方向和大小。在計(jì)算多尺度奇異向量時(shí)，設(shè)置了不同的時(shí)間積分步長(zhǎng)和擾動(dòng)幅度，以充分考慮初始場(chǎng)的不確定性。時(shí)間積分步長(zhǎng)設(shè)置為[X10]秒，能夠較好地捕捉大氣初始誤差在不同時(shí)間尺度上的增長(zhǎng)特征；擾動(dòng)幅度根據(jù)不同的氣象要素和區(qū)域進(jìn)行調(diào)整，如對(duì)于溫度、濕度等要素，擾動(dòng)幅度設(shè)置為[X11]，對(duì)于風(fēng)場(chǎng)要素，擾動(dòng)幅度設(shè)置為[X12]。通過(guò)合理設(shè)置這些參數(shù)，生成了多個(gè)具有不同初始條件的集合成員，增加了集合預(yù)報(bào)的離散度，提高了對(duì)初始場(chǎng)不確定性的描述能力。模式物理過(guò)程擾動(dòng)技術(shù)同樣進(jìn)行了精心設(shè)置。采用隨機(jī)物理過(guò)程傾向擾動(dòng)方案，對(duì)微物理過(guò)程、邊界層過(guò)程等物理過(guò)程的總傾向進(jìn)行隨機(jī)擾動(dòng)。對(duì)于微物理過(guò)程，設(shè)置擾動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差為[X13]，空間相關(guān)尺度為[X14]公里，時(shí)間相關(guān)尺度為[X15]小時(shí)，以反映水汽凝結(jié)、蒸發(fā)和降水等過(guò)程的不確定性。對(duì)于邊界層過(guò)程，設(shè)置擾動(dòng)參數(shù)為[X16]，以反映邊界層內(nèi)動(dòng)量、熱量和水汽交換的不確定性。通過(guò)這些參數(shù)的設(shè)置，使集合成員在物理過(guò)程的模擬上產(chǎn)生差異，進(jìn)一步增加了集合預(yù)報(bào)的離散度，提高了對(duì)物理過(guò)程不確定性的描述能力。5.2模擬結(jié)果與分析將對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)臺(tái)風(fēng)海葵的模擬結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)在臺(tái)風(fēng)路徑、強(qiáng)度和降水的預(yù)報(bào)方面展現(xiàn)出一定的能力，但也存在一些局限性。在路徑預(yù)報(bào)方面，系統(tǒng)能夠較好地捕捉到臺(tái)風(fēng)?？恼w移動(dòng)趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)集合成員路徑的分析，大部分成員能夠反映出臺(tái)風(fēng)自東向西移動(dòng)并在臺(tái)灣登陸，隨后進(jìn)入臺(tái)灣海峽，最終在福建、廣東沿海登陸的大致路徑。然而，在一些細(xì)節(jié)上，模擬路徑與實(shí)際路徑仍存在一定偏差。例如，在臺(tái)風(fēng)?？谂_(tái)灣海峽減速、打轉(zhuǎn)并再次登陸臺(tái)灣的復(fù)雜過(guò)程中，部分集合成員的模擬路徑與實(shí)際路徑存在明顯偏離，平均路徑偏差達(dá)到[X17]公里。這可能是由于系統(tǒng)對(duì)臺(tái)灣地形的復(fù)雜影響以及周邊天氣系統(tǒng)相互作用的模擬不夠精確，導(dǎo)致對(duì)臺(tái)風(fēng)移動(dòng)的引導(dǎo)氣流判斷出現(xiàn)偏差。臺(tái)灣地形對(duì)臺(tái)風(fēng)路徑的影響十分復(fù)雜，山脈的阻擋和摩擦?xí)淖兣_(tái)風(fēng)的移動(dòng)方向和速度，而系統(tǒng)在對(duì)這些地形效應(yīng)的參數(shù)化處理上可能存在不足，無(wú)法準(zhǔn)確模擬出臺(tái)風(fēng)在復(fù)雜地形下的移動(dòng)路徑。在強(qiáng)度預(yù)報(bào)方面，系統(tǒng)對(duì)臺(tái)風(fēng)海葵強(qiáng)度變化的趨勢(shì)有一定的把握。在臺(tái)風(fēng)發(fā)展初期，集合預(yù)報(bào)能夠較好地反映出臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度逐漸增強(qiáng)的趨勢(shì)，各集合成員對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的預(yù)報(bào)與實(shí)際觀測(cè)較為接近，平均強(qiáng)度偏差在[X18]hPa以?xún)?nèi)。但在臺(tái)風(fēng)快速加強(qiáng)和減弱的階段，強(qiáng)度預(yù)報(bào)誤差明顯增大。當(dāng)臺(tái)風(fēng)海葵快速加強(qiáng)為超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)級(jí)的過(guò)程中，部分集合成員未能準(zhǔn)確捕捉到強(qiáng)度快速變化的特征，導(dǎo)致強(qiáng)度預(yù)報(bào)偏低，平均強(qiáng)度偏差達(dá)到[X19]hPa。這可能是因?yàn)橄到y(tǒng)對(duì)影響臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度變化的關(guān)鍵因素，如海洋熱通量、垂直風(fēng)切變、水汽供應(yīng)等的模擬不夠準(zhǔn)確，無(wú)法準(zhǔn)確反映出臺(tái)風(fēng)內(nèi)部的動(dòng)力和熱力過(guò)程變化，從而影響了強(qiáng)度預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。海洋熱通量為臺(tái)風(fēng)的發(fā)展提供能量，垂直風(fēng)切變影響臺(tái)風(fēng)的結(jié)構(gòu)和發(fā)展，水汽供應(yīng)則是臺(tái)風(fēng)對(duì)流活動(dòng)的重要條件，系統(tǒng)在對(duì)這些因素的模擬和考慮上需要進(jìn)一步優(yōu)化，以提高強(qiáng)度預(yù)報(bào)的精度。在降水預(yù)報(bào)方面，系統(tǒng)對(duì)臺(tái)風(fēng)海葵帶來(lái)的降水分布和強(qiáng)度有一定的預(yù)報(bào)能力。集合預(yù)報(bào)能夠大致反映出降水的主要分布區(qū)域，如臺(tái)灣、福建、廣東等地，與實(shí)際觀測(cè)的降水落區(qū)基本相符。在降水強(qiáng)度方面，部分集合成員能夠較好地預(yù)報(bào)出強(qiáng)降水中心的位置和強(qiáng)度，但也有部分成員的預(yù)報(bào)與實(shí)際存在較大偏差。在臺(tái)風(fēng)?？l(fā)的極端降水事件中，部分集合成員對(duì)降水強(qiáng)度的預(yù)報(bào)明顯偏低，導(dǎo)致對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估不足。這可能是由于系統(tǒng)對(duì)臺(tái)風(fēng)降水的微物理過(guò)程、中尺度系統(tǒng)發(fā)展等復(fù)雜因素的模擬不夠完善，無(wú)法準(zhǔn)確捕捉到降水強(qiáng)度的極端變化。臺(tái)風(fēng)降水受到多種復(fù)雜因素的影響，微物理過(guò)程中的水汽凝結(jié)、蒸發(fā)和降水過(guò)程，以及中尺度系統(tǒng)的發(fā)展都會(huì)導(dǎo)致降水強(qiáng)度的劇烈變化，系統(tǒng)在對(duì)這些因素的模擬和參數(shù)化處理上需要進(jìn)一步改進(jìn)，以提高降水預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。5.3與其他預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)比評(píng)估將構(gòu)建的對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)與傳統(tǒng)預(yù)報(bào)系統(tǒng)以及其他集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比，能夠更清晰地評(píng)估其在臺(tái)風(fēng)海葵預(yù)報(bào)中的優(yōu)勢(shì)和不足。與傳統(tǒng)確定性預(yù)報(bào)系統(tǒng)相比，本對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)在描述臺(tái)風(fēng)不確定性方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)確定性預(yù)報(bào)系統(tǒng)通常只提供一個(gè)單一的預(yù)報(bào)結(jié)果，無(wú)法準(zhǔn)確反映臺(tái)風(fēng)路徑、強(qiáng)度和降水的不確定性。而本系統(tǒng)通過(guò)生成多個(gè)集合成員，能夠考慮到初始場(chǎng)不確定性、模式不確定性和物理過(guò)程不確定性等多種因素，給出不同結(jié)果的概率分布。例如，在臺(tái)風(fēng)?？窂筋A(yù)報(bào)中，傳統(tǒng)確定性預(yù)報(bào)系統(tǒng)只能給出一個(gè)預(yù)測(cè)路徑，而本集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)可以給出臺(tái)風(fēng)在不同區(qū)域登陸的概率，使預(yù)報(bào)用戶(hù)更直觀地了解臺(tái)風(fēng)路徑的不確定性，從而更科學(xué)地制定防災(zāi)減災(zāi)決策。與其他集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)相比，本對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)在某些方面也展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。在初值擾動(dòng)技術(shù)方面，采用的多尺度奇異向量擾動(dòng)方法能夠更全面地考慮初始場(chǎng)的不確定性。多尺度奇異向量能夠反映大氣初始誤差在不同尺度上的增長(zhǎng)特征，通過(guò)對(duì)不同尺度奇異向量的組合和疊加，生成的初始擾動(dòng)具有多尺度特征，使得集合成員能夠更好地反映大氣初始狀態(tài)的不確定性。相比之下，一些其他集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)可能采用的初值擾動(dòng)方法相對(duì)單一，無(wú)法充分考慮初始場(chǎng)的多尺度不確定性，導(dǎo)致集合成員的離散度不足，對(duì)臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響。在模式物理過(guò)程擾動(dòng)技術(shù)方面，本系統(tǒng)采用的隨機(jī)物理過(guò)程傾向擾動(dòng)方案和多物理過(guò)程方案組合擾動(dòng)，能夠更有效地考慮物理過(guò)程的不確定性。隨機(jī)物理過(guò)程傾向擾動(dòng)方案通過(guò)在模式物理過(guò)程總傾向上疊加隨機(jī)擾動(dòng)，模擬物理過(guò)程的不確定性；多物理過(guò)程方案組合擾動(dòng)則通過(guò)選擇不同的物理過(guò)程參數(shù)化方案進(jìn)行組合，考慮物理過(guò)程參數(shù)化方案的不確定性。這些方法能夠使集合成員在物理過(guò)程的模擬上產(chǎn)生差異，增加集合預(yù)報(bào)的離散度，提高對(duì)物理過(guò)程不確定性的描述能力。而一些其他集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)可能在物理過(guò)程擾動(dòng)技術(shù)上不夠完善，對(duì)物理過(guò)程的不確定性考慮不足，導(dǎo)致對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度和降水等要素的預(yù)報(bào)誤差較大。本對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)也存在一些不足之處。在計(jì)算資源需求方面，由于采用了高分辨率的模式和多個(gè)集合成員，對(duì)計(jì)算資源的要求較高。這可能限制了系統(tǒng)在一些計(jì)算資源有限的地區(qū)或機(jī)構(gòu)的應(yīng)用，需要進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)的計(jì)算效率，降低計(jì)算資源的消耗。在數(shù)據(jù)同化技術(shù)方面，雖然采用了多種數(shù)據(jù)同化方法來(lái)改進(jìn)初始場(chǎng)質(zhì)量，但仍存在一定的改進(jìn)空間。需要進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)同化的精度和效率，更好地融合多源觀測(cè)數(shù)據(jù)，以提高初始場(chǎng)的準(zhǔn)確性，從而提升臺(tái)風(fēng)預(yù)報(bào)的精度。在系統(tǒng)的可解釋性方面，由于集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)涉及多個(gè)復(fù)雜的技術(shù)和參數(shù)，其預(yù)報(bào)結(jié)果的可解釋性相對(duì)較差。需要進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)集合預(yù)報(bào)結(jié)果的分析和解釋?zhuān)_(kāi)發(fā)可視化工具和解釋模型，使預(yù)報(bào)員和決策者能夠更好地理解和應(yīng)用集合預(yù)報(bào)結(jié)果。六、對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的應(yīng)用與展望6.1業(yè)務(wù)應(yīng)用現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)在氣象業(yè)務(wù)中已經(jīng)得到了一定程度的應(yīng)用，為氣象預(yù)報(bào)和防災(zāi)減災(zāi)工作提供了重要支持。在實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用中，該系統(tǒng)能夠提供多種形式的預(yù)報(bào)產(chǎn)品，包括概率預(yù)報(bào)、集合平均預(yù)報(bào)、集合離散度預(yù)報(bào)等，這些產(chǎn)品為預(yù)報(bào)員提供了更豐富的信息，有助于提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和可靠性。在臺(tái)風(fēng)、暴雨等災(zāi)害性天氣的預(yù)報(bào)中，對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)能夠提前準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)出天氣系統(tǒng)的發(fā)生、發(fā)展和演變趨勢(shì)，為相關(guān)部門(mén)制定防災(zāi)減災(zāi)措施提供了科學(xué)依據(jù)。例如，在臺(tái)風(fēng)“?？钡念A(yù)報(bào)中，對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)通過(guò)對(duì)多種不確定性因素的綜合考慮，給出了較為準(zhǔn)確的臺(tái)風(fēng)路徑和強(qiáng)度概率預(yù)報(bào)，為我國(guó)沿海地區(qū)的防災(zāi)減災(zāi)工作提供了重要參考，幫助相關(guān)部門(mén)及時(shí)組織人員疏散、做好物資儲(chǔ)備、加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施防護(hù)等，有效減少了臺(tái)風(fēng)災(zāi)害造成的損失。然而，對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)在業(yè)務(wù)應(yīng)用中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。計(jì)算資源需求巨大是一個(gè)突出問(wèn)題，由于該系統(tǒng)采用高分辨率模式和多個(gè)集合成員，對(duì)計(jì)算資源的要求極高。運(yùn)行一個(gè)具有較高分辨率和較多集合成員的對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)，需要消耗大量的計(jì)算時(shí)間和存儲(chǔ)資源。這使得在一些計(jì)算資源有限的地區(qū)或機(jī)構(gòu)，系統(tǒng)的運(yùn)行和應(yīng)用受到限制。隨著氣象業(yè)務(wù)對(duì)預(yù)報(bào)精度和時(shí)效性要求的不斷提高，對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)需要進(jìn)一步提高分辨率和增加集合成員數(shù)量，這將進(jìn)一步加劇計(jì)算資源的緊張局面。數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)同化問(wèn)題也不容忽視。高質(zhì)量的觀測(cè)數(shù)據(jù)是對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)準(zhǔn)確運(yùn)行的基礎(chǔ)，但目前觀測(cè)數(shù)據(jù)存在誤差、缺失、時(shí)空分布不均勻等問(wèn)題，影響了數(shù)據(jù)同化的效果，進(jìn)而降低了集合預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。不同類(lèi)型的觀測(cè)數(shù)據(jù)，如衛(wèi)星觀測(cè)、雷達(dá)觀測(cè)、地面觀測(cè)等，其精度、分辨率和覆蓋范圍存在差異，如何有效地融合這些多源觀測(cè)數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)同化的精度，是當(dāng)前面臨的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。數(shù)據(jù)同化算法本身也存在一定的局限性，難以完全準(zhǔn)確地將觀測(cè)數(shù)據(jù)融入到模式初始場(chǎng)中，導(dǎo)致初始場(chǎng)與真實(shí)大氣狀態(tài)存在偏差，影響集合預(yù)報(bào)的結(jié)果。模式不確定性也是一個(gè)重要挑戰(zhàn)，對(duì)流尺度集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)中的數(shù)值模式是對(duì)大氣運(yùn)動(dòng)的簡(jiǎn)化和近似，存在一定的不確定性。模式的動(dòng)力框架、物理過(guò)程參數(shù)化方案等都可能存在誤差，這些誤差會(huì)隨著時(shí)間的推移不斷積累，影響預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。不同的物理過(guò)程參數(shù)化方案對(duì)大氣中物理過(guò)程的模擬