湿奇异向量(Moist Singular Vectors,简称MSVs)是包含了湿物理切线性过程计算得到的奇异向量.研究MSVs对最优化时间间隔(optimization time interval,简称OTI)及模式水平分辨率的敏感性对提高集合预报效果至关重要.本文基于中国气象局数值预报中心自主研发的全球/区域同化和预报系统(Global/Regional Assimilation and Prediction System,简称GRAPES)——全球集合预报系统(Global ensemble prediction system,简称GEPS)业务版本研究了4组不同时空尺度(不同OTI和水平分辨率)下的MSVs,从能量模、能量谱、空间剖面等方面分析热带外MSVs特征,并从等压面变量评分、降水评分、降水概率预报等方面评估不同初值的集合预报效果.结果表明:提高MSVs水平分辨率可使其扰动具有较大的增长率,缩短OTI后MSVs能量向上传播的趋势更明显,并可以在中尺度范围产生较大SVs扰动.不同OTI下初始MSVs相似性较低,结构差异较大.从集合预报的结果来看,OTI为24 h试验的集合扰动能量增长较大,集合离散度在预报的0～96 h有明显提升,特别是2 m温度,且近地面要素的outlier评分也有明显改进.进一步分析发现,提高水平分辨率和缩短OTI的MSVs能够提高降水概率预报,而降水评分显示,同一水平分辨率下,OTI越短评分越好,但是提高MSVs的水平分辨率并不一定会提升小雨到中雨量级的降水评分.
湿奇异向量 最优时间间隔 集合预报 GRAPES-GEPS全球集合预报系统