基于奇异向量和正交条件非线性最优扰动的热带气旋集合预报初值扰动方法研究

The growth mechanism of perturbation in the tropics differs from the one in the extratropics. Barotropic instability, convective instability and their interaction play a dominant role in the tropics. For tropical cyclone (TC) ensemble forecasts, it is necessary for initial perturbations to describe the initial uncertainty of large-scale environmental flow and TC. Moreover, the diabatic process in the tropics is important and has strong nonlinearity. As a result, the generation of initial perturbations for TC ensemble forecasts is difficult. The initial perturbation methods, i.e. singular vector (SV) method and orthogonal conditional nonlinear optimal perturbations (orthogonal CNOP) method have respective advantages. SV could describe the characteristics of dynamically instability for TC, but it has the linear limitation. Orthogonal CNOP could grasp the nonlinear unstable growth characteristics of initial error, but it does not always have higher forecast skill for all TC cases. Therefore, this project will use the Global/Regional Assimilation and Prediction System (GRAPES) global forecast system, analyze the influence of target area for TC and the linear physical process on the spatial structure and growth characteristics of SV and orthogonal CNOP, study the initial perturbation method for TC ensemble forecasts through the effective combination of SV and orthogonal CNOP, and evaluate the effectiveness of this method in TC ensemble forecasts for TCs in northwest Pacific Ocean and the Indian Ocean, expecting to provide a new and effective initial perturbation method for TC ensemble forecasts.

热带地区的扰动增长机制不同于热带外地区，正压不稳定和对流不稳定及其相互作用起主导作用。对于热带气旋（TC）集合预报而言，初值扰动需要同时描述大尺度环境场和TC的初始不确定性。热带地区的非绝热过程很重要且具有比较强的非线性。因此，TC集合预报初值扰动的构造比较困难。初值扰动方法奇异向量（SV）和正交条件非线性最优扰动（正交CNOP）各有优劣。SV可以描述TC周围的初始不确定性增长特征，但其具有线性局限性。正交CNOP可以抓住初始误差的非线性不稳定增长特征，但并非对所有TC个例都具有较高预报技巧。因此，本项目拟基于GRAPES全球预报系统，分析TC目标区域和线性物理过程对SV和正交CNOP的空间结构及其增长特征的影响，研究将SV和正交CNOP有效结合产生TC集合预报初值扰动的方法，评估该方法在西北太平洋和印度洋热带气旋集合预报中的有效性，期望提供一种新且有效的TC集合预报初值扰动方法。

本项目基于GRAPES全球预报系统，通过建立热带气旋奇异向量求解方案，将热带气旋奇异向量和副热带奇异向量共同线性组合生成初值扰动，弥补了热带气旋区域初值扰动结构不合理这一缺陷，改进了热带气旋集合预报效果。发展了静力平衡奇异向量改进方法，通过产生协调的气压扰动和位温扰动场，消除了原来不利于积分稳定性的气压扰动过于局地化的小尺度结构，提高了GRAPES全球集合预报技巧。揭示了线性湿物理过程积云对流（CU）的使用，可以提高中国地区24小时小雨、大雨累计降水概率预报技巧，提高台风路径预报技巧，对等压面要素集合预报技巧影响不大。分析了湿能量范数对热带气旋SV的影响，发现湿能量范数的使用，会对集合预报技巧产生负面的影响。对比分析了热带气旋SV和正交CNOP的空间结构及其增长特征，发现SV和CNOP初值扰动的能量分布特征类似，其非线性演变扰动能量具有相似的能量垂直分布和能量谱特征，在空间结构方面有较大差异，SV和正交CNOP初值扰动及其非线性演变的空间分布不同。最后，本项目将SV和正交CNOP结合，发展了三种热带气旋集合预报初值扰动方法，评估了这三种方法在西北太平洋热带气旋集合预报中的有效性，结果表明正交CNOP的使用并未有效提高热带气旋集合预报的技巧。