边界层参数化方案的准确性会影响模式对近地面变量和大气低层热动力结构的模拟,对雷暴等强对流天气的预报非常重要,但边界层方案内在的不确定性使得单一预报具有局限性.为了提高对流尺度数值模式中边界层方案的预报效果,基于WRF(The Weather Research and Forecasting Model)模式,应用随机参数扰动(SPP)方法对Mellor-Yamada-Nakanishi-Niino(MYNN)边界层方案中重要的3个不确定参数进行扰动,探究了该方法对北京地区一次雷暴过程模拟的影响.同时考虑了对流尺度集合预报系统的特点,调整随机参数扰动方法的3个参量(去相关时间尺度、空间尺度和格点标准差)探究了对流尺度中对MYNN方案参数进行扰动的最优设置.结果显示:随机扰动MYNN边界层方案参数(SPPM)方法可以有效提高近地面变量和700 hPa以下低层变量的离散度,同时提高了短时强降水位置和强度的预报技巧.3个参量的试验说明,去相关时间尺度增大到12 h集合离散度有明显提高;格点标准差增大到0.20,预报技巧也略有提高;去相关空间尺度维持在默认值700 km较好,尺度过小(150 km)预报技巧明显降低.上述结果表明,在对流尺度中SPPM方法可以有效表达边界层参数化方案的不确定性,提高集合预报系统的预报技巧.
对流尺度集合预报 随机参数扰动 边界层参数化方案 雷暴