降维投影四维变分同化方法(DRP-4DVar)利用历史预报的集合来统计背景误差协方差,并将分析变量投影到样本空间下求解代价函数,因而集合样本的质量对DRP-4DVar同化方法的性能有着重要影响.文中尝试使用三维变分(3DVar)控制变量的扰动方法来产生集合样本,并与原来的历史预报扰动方法做比较.历史预报扰动样本具有随流型演变的特性,能够较好地描述大气模式的误差发展和模式变量之间的平衡约束关系.但是,由于历史样本之间的时间间隔较短,且样本数量有限,使得样本之间的离散度不够大,因而很难较全面地包含实际大气可能出现的状态.3DVar控制变量的扰动方法是基于3DVar系统中背景误差协方差的结构特征来生成初始扰动样本,因而能够构建比较合理的背景误差相关结构;且将扰动样本向前预报6或12 h后能够使统计的背景误差协方差满足较好的协调性与动力和物理的平衡性.在计算代价方面,历史预报结果在业务预报中心能够直接获取,不需要额外的机时来生成样本,所以非常节省时间;而积分3DVar控制变量的扰动方法得到的初始样本比较费时,但是易于实现其并行计算.通过数值试验发现,用历史预报扰动方法生成样本时,模式变量的分析误差稍小于用三维变分控制变量的扰动方法的情况.但是,经过模式向前积分9 h至12 h后,利用三维变分控制变量的扰动方法生成样本能得到更优的预报结果,且对降水的模拟有明显的改善.因而,当用三维变分控制变量的扰动方法产生样本时,能够进一步改进DRP-4DVar同化方法的性能,尤其是提高数值预报的精度以及对强降水的模拟能力.
扰动样本 历史预报扰动方法 控制变量的扰动方法