王婧卓 陈法敬 陈静 刘雪晴 李红祺 邓国 李晓莉 王远哲

1 中国气象局数值预报中心，北京 100081

2 国家气象中心，北京 100081

3 浙江省气象科学研究所，杭州 310016

1 引言

降水是影响中国的主要天气事件（翟盘茂等,1999; 江志红等, 2007），强降水过程经常会引起洪涝、泥石流、山体滑坡等气象灾害，对人民的生命财产和国家经济发展带来较大的威胁，故降水预报（尤其是汛期强降水预报）是气象部门及各级政府非常关注的问题（陶诗言等, 2004; 齐艳军等, 2016;孙建华等, 2018）。随着计算机技术的发展及数值模式方法和理论的研究，数值天气预报模式成为降水预报的有效手段（彭新东等, 2010; 王婧卓等,2018b）。

降水数值预报存在较大的不确定性。一方面，降水预报受数值模式初值影响较大（王叶红等,2006），但初始场受观测仪器误差，资料同化方法的影响存在较大不确定性，大量研究（Zhang and Fritsch, 1986; Stensrud and Fritsch, 1994; 贝耐芳和赵思雄, 2002; 闫敬华和Majewski, 2003; 谭燕和陈德辉, 2007; 张立凤和罗雨, 2010）均表明初值误差通过影响对中尺度系统刻画程度进而影响强降水及对流的发生发展，只有将反应误差不确定性的信息包含到模式中，才能更好捕捉中尺度系统特征，提高降水预报性能。另一方面，中尺度降水发生发展和演变过程受与对流、湍流输送和凝结相联系的非绝热物理过程影响较大，由于模式分辨率影响，常采用物理过程参数化方案描述次网格尺度物理过程（吴秋霞等, 2007），参数化不确定性引起的模式误差通过影响对流触发条件，进而影响降水发生时间、空间特征及降水强度（陈静等,2003a; 徐致真等, 2019），是描述中尺度降水可预报性的关键（Stensrud et al., 2000; 陈静等, 2003a, 2003b）。……