孙令东

摘 要：主要介绍集合预报系统的发展，以及目前业务预报中所能获取的主要全球集合模式的系统配置，包括中国T639集合预报模式、ECMWF（欧洲中期天气预报中心）集合预报模式、美国NCEP（国家环境预报中心）和加拿大CMC（加拿大气象中心）集合预报模式。不同用户在根据集合预报结果进行决策时，往往比单一预报得到更多的信息，可以帮助预报员和公众作出更好的决策。

关键词：集合预报系统；集合预报类型；模式配置；集合预报发展

中图分类号：P456 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）12-0049-02

Abstract： This paper mainly introduces the development of the ensemble forecasting system and the system configuration of the main global ensemble models that can be obtained in the operational forecasting at present. These models include China's T639 ensemble forecast model， ECMWF （European Center for Medium-Term Weather Forecast） ensemble forecast model， NCEP （National Environmental Forecasting Center） and CMC （Canadian Meteorological Center）. Different users tend to get more information than a single forecast when making decisions based on the ensemble forecast results， which can help forecasters and the public to make better decisions.

Keywords： ensemble forecast system； ensemble forecast type； model configuration； ensemble forecast development

1 集合预报系统简介

大气具有混沌特性，对于初始场的微小误差高度敏感，这种误差会迅速增长，影响可预报性[1-3]。初始场的误差主要来源于观测（资料在时间和空间上的不完整、代表性有限和测量误差等）及资料同化过程（使用背景误差协方差矩阵时，假设各向同性及缺乏背景误差的信息等）。因此即使假设模式完备，这样的初值也会使预报技巧在几周后降为零。况且数值预报模式并非完备，离散化的大气模式仅是真实大气在数学和物理上的近似，有限的模式分辨率、不完備的物理参数化方案及边界条件（近似估计粗糙度长度、土壤湿度、雪盖、植被和海表温度）都会带来模式误差，其像初始误差一样，会影响预报技巧。由于数值预报初值存在不确定性，及其本身的近似误差和大气混沌特性，决定天气过程的演变是一个带有不确定性因素在内的随机动力过程，完全用确定性动力学方法是无法完全描述大气的真实演变过程，以集合预报方法为基础的概率预报技术是数值预报发展的本质要求。……