陈晓龙，智协飞

(1．气象灾害教育部重点实验室(南京信息工程大学)，江苏南京210044;2．南京信息工程大学大气科学学院，江苏南京210044)

0 引言

随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，政府和公众对于气象服务的需求日益增加，不仅要求气象部门提供常规天气预报服务，还希望获取更高精度的天气服务信息。因此，精细化预报是我国现在和未来天气预报发展的一个重要战略目标，实现空间尺度的精细化更是精细化预报的一项重要内容。目前有两种方法可以提供精细化预报，一是发展更高分辨率的数值模式，另外就是采用降尺度方法。由于提高数值模式的空间分辨率不仅计算量很大，而且技术也较复杂，以目前的技术条件还做不到任意提高区域模式的分辨率，与之相比降尺度方法具有可操作性较强、计算量较小、对于实际业务更为实用等优点，因此开展降尺度研究显得十分重要。

常用的降尺度方法一般可分为两种:一种是统计降尺度法(Wilby et al.，1997;范丽军等，2005)，另一种是动力降尺度法(Rebora and Provenzale，2005)。统计降尺度法是建立大尺度预报因子与小尺度预报量之间的统计函数关系。该方法的优点在于其能将数值模式输出的物理意义较好、较准确的数值预报产品应用于统计模式，从而减少数值模式的系统误差，并且不必考虑边界条件对预测结果的影响。与动力降尺度方法相比，统计降尺度法还具有计算量相对较小以及能够模拟很多非气象要素场等优点，在实际业务与研究中更具可操作性。……