Теория неортогонализации и пространственной локализации для ансамблевого прогноза, разрешающего конвекцию

Ансамблевое прогнозирование, разрешающее конвекцию, имеет значительную научную и прикладную ценность, а метод генерации начальных возмущений играет важную роль в повышении его точности. Исследовательская группа под руководством Чаохуи Чэня из Национального университета оборонных технологий Китая предложила новый метод генерации начальных возмущений с полным учетом сильной локальности конвективной погодной системы. Экспериментальные результаты подтверждают, что он может улучшить эффект ансамблевого прогнозирования, разрешающего конвекцию. Это инновационное исследование было опубликовано в журнале Science China Earth Sciences.

В настоящее время ансамблевые прогнозы начальных условий относительно зрелы на среднесрочных, долгосрочных и климатических масштабах, и для них сформировались соответствующие методы генерации возмущений. Однако прямое применение этих методов в прогнозировании, разрешающем конвекцию, сталкивается с проблемами, такими как малая дивергенция системы ансамблевого прогноза и тенденция ансамбля к схождению. Обычно как в Китае, так и за рубежом доминирующий подход для краткосрочного или конвективного масштаба использует ортогональность, например, ансамблевый фильтр Калмана с преобразованием (ETKF). Но все эти методы имеют недостатки.

На основе обычного метода выращивания растущих мод (BGM) в статье предложен локальный метод BGM (LBGM), учитывающий сильную локальность конвективной погодной системы. В обычном методе BGM ансамблевое возмущение необходимо масштабировать после каждого цикла выращивания с помощью масштабного коэффициента, который является простой функцией вертикального уровня (одинаков для всех точек на одном уровне). Для систем с сильной локальностью и независимостью также необходимо учитывать горизонтальную неоднородность. Поэтому в LBGM вводится радиус влияния для определения локального пространства каждой точки, а масштабный коэффициент вычисляется на основе среднеквадратичной ошибки (RMSE) возмущений точек в пределах этого локального пространства. Это позволяет включить локальную информацию в масштабированное возмущение, а область локальности можно регулировать, задавая разный радиус влияния.

Предварительная оценка метода LBGM с точки зрения структуры возмущений, разброса ансамбля и RMSE прогноза подтвердила, что после масштабирования методом LBGM в возмущения включается больше локальных характеристик, а также отражается взаимодействие между узлами сетки. Для некоторых физических переменных возмущений и приземных метеоэлементов разброс ансамбля, генерируемый методом LBGM, больше, а RMSE прогноза ниже, чем у традиционного BGM. Ансамблевая система прогноза демонстрирует лучшие показатели с новым алгоритмом.

Метод LBGM, основанный на обычном BGM, концептуально нов. Поскольку он не требует дополнительных вычислительных ресурсов, этот метод имеет большой прикладной потенциал в ансамблевом прогнозировании, разрешающем конвекцию.