GRAPES奇异向量研究及其在暴雨集合预报中的应用

【摘要】：为了产生好的集合预报初始扰动,并能够用有限的集合样本来模拟大气概率密度函数在相空间中的时间演变,把奇异向量法引入非静力GRAPES中尺度模式中,研究了GRAPES奇异向量的基础性问题和基于奇异向量构造集合样本的方法。对2008年7月的一次西南涡移动带来的暴雨过程进行GRAPES SVs求解,并进行集合预报试验。结果表明:前27个GRAPES SVs反映了分析误差的主要信息;要素的集合平均的均方根误差比控制预报具有更好的预报技巧,且它们的集合离散度随时间逐渐增加,反映了预报误差的主要信息;从降水Brier评分和ROC技巧上可以看出该集合预报具有好的概率预报技巧,能为暴雨预报提供一定的指导作用。