| 单词 | 月平均环流的长期数值预报 |
| 释义 | 【月平均环流的长期数值预报】 月平均环流预报是长期预报的最基本环节。一方面以大气动力学及热力学为基础的长期数值预报首先预报的就是平均环流，另一方面经验已经证实月平均环流与月气温、降水距平有密切的关系。因此，通过预报环流来预报气候异常是完全可能的，而且会更好地了解气候异常形成的原因与物理机制，所以目前世界各国均把月平均环流预报做为长期预报的基础。 国外自20世纪70年代末期就开始做月平均环流预报试验。近几年来世界上几个著名的大气环流模式，均已进行了大量的月预报试验，如美国气象中心(NMC)的动力学延伸预报模式(DERF)就已做了108个例子，其它如欧洲数值预报中心(ECMWF)、美国普林斯顿流体动力实验室(GFDL)、英国气象局(UKMO)、美国大气研究中心(NCAk)都发表了实验结果，情况如下：(1)大部分模式采用实际环流初始场，但海温多用气候平均值；(2)一般只做30天积分，然后求30天平均环流距平；(3)为了克服气候漂移，有的做了系统误差订正，有的使用模式平均做气候平均；(4)绝大多数只做了冬季预报；(5)预报的月平均环流距平与观测值的相关系数约为0．4。这主要是指500kPa月平均高度距平，有人指出海平面气压或对流层下部气温相关值还要高一些，但所做例子较少，尚无定论。因此可以说，目前动力学方法的长期数值预报还没有达到可以在业务预报中使用的水平。但是，数百个例子的试验证明，绝大多数预报结果与实况为正相关，也有一部分相关系数达到了0．6，这表明月平均环流的预报是可行的数值预报是以某个初始场为基础，逐日积分来做预报的，但也不可避免地带有一定误差，因此数值预报带有一定随机性。为了克服这个问题，Epstein(1969)首先提出了一种随机动力预报方法，在预报要素场的同时，还预报其概率分布，因此预报量非常大。后来Leith(1974)提出了另一种随机动力预报方法，即用一个预报集合来计算统计平均，他认为用8个不同初始状态作集合就可以得到可靠的平均值。由于这个初始状态的集合是在观测初始状态上加上随机扰动得到的，因此这种方法称为蒙特卡罗预报(MCF)，也有人称做随机扰动预报。这个方法在ECMWF于1979年召开的随机动力预报会上进行了讨论，当时未得到肯定结论。后来80年代的一些工作证明它对提高中期预报时效有明显的作用。Murphy(1988)对集合预报问题进行了理论性的探讨，用UKMO5层模式的8个冬季预报例子做了详细分析，每个预报取7个不同的初始场，结果发现，预报时效增加50%。另一种集合预报方法是Hoffman与Kalnay(1983)提出来的，这种方法是用相距6h或12h的不同时刻初始场分别做预报，然后把预报的相同时刻的结果求平均称为落后平均预报(LAF)，具体做法又可分为两种，即不加权或加权，加权时权重根据预报误差决定。Dalcher等(1988)的研究表明，5d以上，LAF已经表现出明显的优越性，预报准确率显著高于个别预报，但是接近10d时aLAF与tLAF已差别不大。Tracton(1987)也指出，由于目前GCM的中期预报能力还比较低，所以在10d以内，有时集合预报的效果还不如最后一天预报，但在10d之后，LAF效果明显。Molteni(1986)及Tokioka(1986)也采用LAF做了月预报试验。Dalcher等(1988)强调LAF有许多优点。首先，MCF所用的随机误差的选择是很任意的，这些扰动在短时间内就会耗散掉，集合的自由度也因之减少，而LAF的差是动力学性质的，因此，这些扰动可能反映最难预报的那一部分变化，即预报误差。其次，MCF是把当前观测分析做为集合平均，但观测分析不一定就是最优的平均，而LAF的集合平均是当前观测分析与预报场的平均，可以反映观测误差的分布。根据以前观测所做的预报，能够提供不同于当前观测分析的新的信息，所以LAF的平均初始部分可能优于MCF的初始态平均，因而有更好的预报效果。当然事实如何还有待于对比实验检验。无论如何目前的工作已经证明，集合预报对10～30d的预报是有益的，因此肯定对月平均环流预报有一定作用，但究竟能对提高月平均环流预报的准确率有多大影响，还需要进一步研究。月平均环流的可预报性包括两个方面，即月平均环流预报的时效有无上限，以及月平均环流预报准确率有无上限。如上所述，用气候海温做一个月的平均环流预报已经有了一些成功的例子，但随着预报时效的增长，无疑象海温等因子的作用也会逐渐加大。事实上，一些预报试验已经证明对第2个月的平均环流预报、海温异常已经成为不可忽视的因素，特别是热带海温的作用尤其明显，但海温异常虽然持续性很高，却不是一成不变的。所以，为了做2个月或更长时期的预报，就不能只用定常下垫面强迫的大气环流模式，而要采用海－气耦合模式。von Neumann(1955)早就指出，从预报角度来看大气运动可以分为3类：第1类运动主要决定于初始条件，因此可以从初始条件外推；第2类运动几乎完全与初始条件无关，因此可以不考虑初始条件做预报；而最困难的是第3类运动，即距初始时刻相当远，初始条件不可能完全决定最终状态，但初始状态的影响又没有小到可以忽略不计的程度。他指出合理的途径是先做第1类预报，然后研究第2类预报，最后再做第3类预报。30多年来数值预报发展的历史完全证实了von Neurnann的预见，目前短期预报已经有了良好的基础，10d逐日预报已成为ECMWF的业务预报，而利用GCM对气候的敏感性已进行了广泛的研究，对可能设想的CO2变化、太阳常数变化、极冰及海温变化可能导致的气候异常进行了全面的数值模拟，这些模拟一般只采用理想初始场或甚至均匀初始场，利用模式进行调整，然后积分，求出稳定的平衡状态。近十余年才开始作月平均环流预报，即第2类预报。从目前试验情况来看，月平均环流用预报时效在6～12月。(北京大学博士生导师王绍武撰) |
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