集合预报初始扰动产生的一个新方法:条件非线性最优扰动

在不考虑模式误差的情况下,用正压准地转模式探讨了条件非线性最优扰动(奇异向量在非线性框架下的推广)在集合预报中的可能应用.奇异向量和条件非线性最优扰动被用来产生集合预报试验的初始扰动.对14d的预报结果作了比较,发现用条件非线性最优扰动代替第一奇异向量的集合预报技巧在中期预报范围(6~14d)明显高于奇异向量法.该结论是在分析误差为快速增长扰动的条件下得到的,即分析误差的非线性发展在预报后期快于奇异向量的非线性发展,不依赖于分析误差的大小.通过相似指数和经验正交函数分析,解释了为什么用新方法产生的集合预报技巧优于奇异向量法.