全球集合预报位温系统偏差和随机误差结合的模式倾向扰动方法 |
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引用本文: | 韩雨盟,陈静,彭飞,刘昕,王婧卓,夏宇,陈法敬,吴卓亨,吴筱雯.全球集合预报位温系统偏差和随机误差结合的模式倾向扰动方法[J].气象学报,2023(4):592-604. |
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作者姓名: | 韩雨盟 陈静 彭飞 刘昕 王婧卓 夏宇 陈法敬 吴卓亨 吴筱雯 |
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作者单位: | 1. 中国气象科学研究院;2. 中国气象局地球系统数值预报中心;3. 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室;4. 北京城市气象研究院;5. 成都信息工程大学 |
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基金项目: | 国家重点研发计划项目(2021YFC3000902); |
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摘 要: | 传统集合预报模式扰动方法通常用来描述物理过程随机误差,但模式不可避免会存在系统偏差,为了减少模式系统偏差对集合预报的影响,利用中国气象局全球集合预报系统(CMA-GEPS),通过经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)分解方法获得系统偏差倾向,在积分过程中将系统偏差倾向扣除法与传统的随机物理倾向扰动法(Stochastically Perturbed Parameterization Tendency,SPPT)相结合,构建了全球集合预报系统偏差和随机误差结合的模式倾向扰动方法(Bias correction of bias tendency based on SPPT,SPPT-B),设计并开展了集合预报试验来探究该方法对全球集合预报的影响。结果显示:(1)经验正交函数分解的第一模态能较好地体现系统偏差的主要特征,即随预报时效线性增长、对流层高层的系统偏差比中、低层大。(2)系统偏差倾向扣除法和SPPT-B方法均可以有效降低南、北半球和热带地区高层和低层的系统偏差,且SPPT-B方法能明显改善热带地区集合离散度。(3)两套方案对对流层高层的集...
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关 键 词: | 全球集合预报 系统偏差 随机误差 模式扰动方法 |
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