张凯锋，王东海，张宇，吴珍珍， 李国平

（1.佛山市气象局，广东佛山528000；2.中山大学大气科学学院/广东省气候变化与自然灾害研究重点实验室/南方海洋科学与工程广东省实验室，广东珠海519082；3.广东海洋大学南海海洋气象研究院，广东湛江524088；4.成都信息工程大学，四川成都610225）

1 引 言

由于全球气候变暖，区域极端天气事件频繁发生，如何提高区域集合预报对中小尺度极端天气预报准确率是集合预报发展中的主要难点问题之一。杜钧等[1]提出了集合预报在暴雨研究和预报中的应用，如初始扰动的分析、目标观测、集合敏感性法等。张涵斌等[2]指出我国GRAPES区域集合预报系统能够产生随预报时效保持较合理增长状态的集合扰动。GRAPES区域集合预报对台风的登陆地点、时间、强度和降水等方面的预报可以提供预报不确定性信息[3]。而针对区域集合预报，怎样获得更合理的初始扰动是研究的一个重点问题。目前，区域集合预报获得初始扰动方法主要有两种。第一种是采用传统的扰动方法，如：增长模繁殖法[4-5]、奇异向量法[6]和时间滞后平均法[7]等。第二种是利用全球集合预报初始扰动进行动力降尺度以获得区域集合预报初始扰动[8-10]。

区域集合预报在我国的业务和研究中也已广泛展开，张涵斌等[11]针对扰动尺度对区域集合预报的影响，展开了滤波敏感性试验，指出较大尺度ETKF扰动增长较快，而且滤波后的ETKF扰动方案比未滤波的ETKF扰动明显更优。由于全球集合预报的分辨率较低，无法将区域中小尺度的不确定性进行较好的模拟，而通过ETKF方案在循环过程中加入全球预报系统提供的大尺度侧边界扰动以获得的初始扰动可包含多尺度的不确定性[12]。……