中期数值天气预报的不一致性研究

For the successive forecasts issued at different times but valid for the same time, forecast inconsistency refers to the abnormal phenomenon that the forecasts skill of the longer lead time is higher than the skill of the shorter lead time. Forecast inconsistency is very important for the development of numerical forecasting system and the application of the forecast results. It is attached great importance by the domestic and international research and operation sections. However, the research in this area is only in its infancy. Based on the TIGGE dataset, by using the statistical analysis predominantly combining with case study, this project gives a comprehensive and in-depth study on the forecast inconsistency of the current medium-range numerical weather predictions. The study includes: 1) After improving the quantitative analysis method of inconsistency, the temporal and spatial distributions of the forecast inconsistency in the currently representative forecasting systems at home and abroad are comparatively analyzed. 2) Evolving around the ensemble and super-ensemble forecasting method, the causes and improvement method of the forecast inconsistency are researched. 3) By the theoretical analysis and statistical study, the relationship between the forecast inconsistency and the other forecast verification and evaluation indexes is studied. This project not only can improve the development of numerical weather prediction theoretically, but also contributes to enhance the level of operational forecasts by recognizing and using the forecast inconsistency.

不一致性是指在起报时刻不同的连续多次预报中，对未来某固定时刻而言，长预报时效的预报技巧优于短预报时效预报技巧的反常现象。预报不一致问题对发展数值预报系统和应用数值预报结果有重要意义，受到了国内外研究和业务部门的高度重视。但目前这方面的研究才刚刚起步。本项目利用TIGGE资料，以统计研究为主，结合个例分析，拟对目前中期数值天气预报的不一致性问题进行全面深入研究。内容包括：1）改进不一致性定量分析方法，对比分析目前国内外代表性预报系统中预报不一致性的时空分布特征；2）围绕（超级）集合预报方法，研究预报不一致性的成因及其改善利用方法；3）理论分析与统计研究相结合，研究预报不一致性与其它预报检验评价指标的关系。本项目的完成能从理论上促进数值天气预报的发展，也有助于通过对预报不一致性认识和利用，促进预报业务的发展。

预报不一致性是中期数值天气预报发展过程中出现的新问题。简单来讲，它指的是对未来某固定时刻的预报而言，在连续多次预报中，前后相邻两次预报所做出的预报结果之间差异较大的现象。近年来，以ECMWF为主，开展了一系列相关研究，国内在这方面的研究还不多见。目前，已开展的研究主要针对ECMWF、NCEP和UKMO预报系统在欧洲或北美地区预报不一致性问题的定量分析方法，产生原因及其与预报误差的关系等，但总体而言对该问题的认识还不全面。本项目利用TIGGE资料中ECMWF、NCEP以及CMA三个中心的集合预报资料，采用现有的Jumpiness指数同时结合其它不一致性相关概念，以统计研究为主，研究了控制预报和集合平均预报不一致性的特征问题，并对两者的不一致性特征进行了对比，分析了集合预报方法对不一致性的影响。同时在此基础上，探讨了改善预报不一致性的方法。得到如下重要结论：.首先是预报不一致性的特征分析，主要包括三个方面，即时间平均不一致性特征，预报不一致性的频率特征以及不一致性对区域、变量的敏感性。在时间平均不一致性特征方面，平均而言短预报时效的预报结果之间较长预报时效的结果要一致。集合平均预报的结果之间较其相应的控制预报具有更好的一致性。在预报不一致性的频率特征方面，对于所研究的集合预报系统来讲，其出现单点跳跃、异号两点跳跃和异号三点跳跃的频率是依次降低的。控制预报和集合平均预报在长时效的预报不一致性情况差别比较大。另外对预报不一致性的敏感性研究表明，时间平均不一致性对区域和变量很敏感。研究区域越小，不一致性强度越强。所选区域的天气系统和气候特征不一样，时间平均不一致性也是有差异的。对于不同的变量，海平面气压场的时间平均不一致性指数最大，500hPa位势高度场次之，850hPa温度场的结果最小，也即温度场的不一致性强度小于高度场的结果。.其次是预报不一致性的改善方法研究。对于单个模式，多元线性回归和多时效消除偏差平均方法对较长时效的时间平均不一致性和出现的频率是有所改善的。在较短时效，两种订正方法的改进均不太理想。对于多模式集成方法，简单的多模式集合平均方法对预报不一致性的强度和出现的频率是有所改善的。超级集合方法对不一致性强度和频率的改善效果有限，与单个模式的多元线性回归和多时效消除偏差平均的改进效果接近，这可能是因为该方法的原理与这两种方法类似，需进一步研究。