李坤 陈超辉 何宏让 马申佳 姜勇强

摘要 利用局地增长模培育法对两次典型飑线过程进行了对流尺度集合预报试验，通过与传统增长模培育法对比，检验了局地增长模培育法的实际预报效果。通过概率匹配平均处理后，将降水预报结果与实况资料进行对比分析，并用分数技巧评分来代替传统公平技巧评分实现对降水结果的合理检验，得出结论：1）在飑线降水预报上，局地增长模培育法优于增长模培育法。2）分数技巧评分比公平技巧评分更好地反映对流尺度集合预报能力，特别是在大暴雨量级降水评估上。3）降水评分结果显示，集合平均对于小雨、中雨和大雨级别降水的预报技巧高于概率匹配平均，概率匹配平均对于暴雨和大暴雨级别降水更有优势。

关键词 局地增长模培育法; 对流尺度集合预报; 概率匹配平均; 分数技巧评分

强对流天气时空尺度小、破坏性大，一直以来都是天气预报关注的重点。但由于对流过程具有高度非线性特征，数值模式预报往往面临着巨大的挑战。因此，发展能够直接描述对流过程的对流尺度集合预报（预报时效为0～24 h，分辨率为1～4 km，不采用积云参数化）有助于提高强对流天气的预报能力（Hohenegger and Schar，2007）。目前，对流尺度集合预报在初值扰动上一般有两种途径。一是利用现有的全球或区域集合预报成员进行降尺度处理（Hohenegger et al.，2008;Kühnlein et al.，2014）。该方法耗费资源少，简便易行，但是缺少小尺度和对流尺度的不确定信息（Zhang et al.，2015）。二是将集合资料同化系统中的分析场集合作为初始成员（Bouttier et al.，2015;Harnisch and Keil，2015）。……