数值天气预报中的误差增长及大气的可预报性

本文用数值试验方法,对模式预报中误差增长的物理机制作了初步研究.结果为,初始误差的大小直接影响以后的误差增长,相比而言,初始误差的随机分布形态影响很小.小尺度误差自身增长较快,并通过各尺度之间的非线性相互作用,小尺度误差向大尺度和行星尺度误差转移,促使整个系统的误差增长.地形对误差增长的影响为,当初始误差特征尺度为小尺度(8-21波)时,地形加强误差增长,初始误差为行星尺度(0-3波)时,地形抑制误差增长,可能存在一临界波长,该波长在4-7波之间.故地形对可预报性的影响与初始误差的特征尺度有关.在初始误差相同时,北半球误差增长较南半球块.最后,为提高模式的预报能力,就模式本身及初始化方案等方面进行了讨论.