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1.
中尺度降水集合预报随机参数扰动方法敏感性试验 总被引：6，自引：2，他引：4
中尺度降水模式预报具有很大的不确定性,为更好地描述与模式降水预报密切相关的物理过程关键参数的不确定性,基于中国气象局GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）中尺度区域集合预报模式,从对模式降水预报不确定性有较大影响的积云对流、云微物理、边界层及近地面层等4个参数化方案中选取了18个关键参数,设计了一种随机参数扰动方案（Stochastically Perturbed Parameterization,SPP）,并通过2015年6—7月总计10 d的随机扰动集合预报试验,对比分析了SPP方案对不同物理过程参数扰动敏感性、随机场时、空尺度敏感性、能量变化特征及其集合预报效果。结果显示,对所选择的任一物理过程参数化方案增加SPP扰动后,降水及等压面要素的概率预报技巧优于无SPP扰动的预报,而扰动积云对流和边界层过程中的参数较扰动云微物理过程中的参数影响更显著,且同时扰动积云对流、云微物理、边界层及近地面层参数化方案中的18个参数的集合预报效果优于扰动任何单一物理过程中的部分参数,表明SPP方案能够有效地提高中尺度降水概率预报技巧;从能量变化特征可知,不同物理过程的参数扰动对动能、内能和总能量的影响层次和特征有所不同,但总体而言,扰动前后各项能量基本相同;随机场时、空尺度敏感性试验发现,SPP扰动随机场时间、空间相关尺度对集合预报效果有明显影响,当扰动随机场选用12 h抗相关时间及截断波数20时,集合预报结果最优。上述结果表明,SPP随机参数扰动方案不仅能够有效提高集合概率预报效果,还能够提高集合降水概率预报技巧,具有良好的业务应用与发展前景。 相似文献
2.
Reducing the prediction uncertainties of high-impact weather and climate events: An overview of studies at LASG 
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下载免费PDF全文 This paper summarizes recent progress at the State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics (LASG), Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences in studies on targeted observations, data assimilation, and ensemble prediction, which are three effective strategies to reduce the prediction uncertainties and improve the forecast skill of weather and climate events. Considering the limitations of traditional targeted observation approaches, LASG researchers have developed a conditional nonlinear optimal perturbation-based targeted observation strategy to optimize the design of the observing network. This strategy has been employed to identify sensitive areas for targeted observations of the El Niño–Southern Oscillation, Indian Ocean dipole, and tropical cyclones, and has been demonstrated to be effective in improving the forecast skill of these events. To assimilate the targeted observations into the initial state of a numerical model, a dimension-reducedprojection- based four-dimensional variational data assimilation (DRP-4DVar) approach has been proposed and is used operationally to supply accurate initial conditions in numerical forecasts. The performance of DRP-4DVar is good, and its computational cost is much lower than the standard 4DVar approach. Besides, ensemble prediction, which is a practical approach to generate probabilistic forecasts of the future state of a particular system, can be used to reduce the prediction uncertainties of single forecasts by taking the ensemble mean of forecast members. In this field, LASG researchers have proposed an ensemble forecast method that uses nonlinear local Lyapunov vectors (NLLVs) to yield ensemble initial perturbations. Its application in simple models has shown that NLLVs are more useful than bred vectors and singular vectors in improving the skill of the ensemble forecast. Therefore, NLLVs represent a candidate for possible development as an ensemble method in operational forecasts. Despite the considerable efforts made towards developing these methods to reduce prediction uncertainties, much challenging but highly important work remains in terms of improving the methods to further increase the skill in forecasting such weather and climate events. 相似文献
3.
2019年,数值预报中心开发了以GRAPES全球模式为驱动场,集合变换卡尔曼滤波为初值扰动方法,随机物理过程倾向项为模式扰动方法的10 km水平分辨率GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式,并投入业务运行。基于该模式,作者开展了2019年7～9月夏季降水不确定性的集合预报实时试验,并从统计检验和个例分析角度,与GRAPES-REPS V2.0和ECMWF全球集合预报模式进行对比,由此对GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式的降水预报能力给予客观评价,并分析了引起中尺度强降水预报不确定性的物理机制,研究结论可为诊断集合预报模式及改进集合预报方法提供依据。结果表明:（1）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统的降水ETS评分在所有预报时效和量级内均优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式,降水成员具有明显等同性,且概率预报技巧FSS评分较高,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式降水预报效果全面优于GRAPES-REPS V2.0区域集合预报模式。（2）GRAPES-REPS V3.0区域集合预报的集合平均降水BIAS评分及小雨和暴雨ETS评分均明显优于ECMWF全球集合预报系统,降水概率预报与ECMWF降水概率具有一定可比性。（3）个例分析结果表明,不同集合预报模式通过刻画中尺度特征物理量不确定性来捕捉降水预报不确定性,初始时刻,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式和ECMWF全球集合预报模式环流形势分布较为相似,随预报时效演变,GRAPES-REPS V3.0区域集合预报模式对中尺度动力、热力场捕捉更为准确,相应地对降水落区与量级预报较好,概率预报技巧较优。（4）与ECMWF全球集合预报模式相比,GRAPES区域集合预报模式集合成员能很好地预报降水发生、发展、消亡整个过程,故GRAPES-REPS V3.0区域集合预报系统对中国汛期降水具有较强的预报能力。 相似文献
4.
集合预报方法是解决单一数值预报不确定性问题的有效手段,而针对强天气预报的中尺度区域集合预报技术已逐渐受到国内外的重视。对于区域集合预报而言,由于其不确定性来源较为复杂,如何发展有效的扰动方法是研究的热点和难点。本文根据国内外区域集合预报的研究进展,从初值扰动、模式扰动以及侧边界扰动三个方面进行了总结和回顾,并对扰动方法的发展趋势进行了介绍。对于初值扰动,较为主流的方法有动力降尺度,沿用传统的由全球集合扰动方法发展而来的技术为区域集合产生初值,以及专门为区域集合设计的扰动方法。鉴于这些方法各有利弊,目前对于初值扰动方法的研究已经开始发展充分包含大尺度和小尺度不确定性信息的混合扰动方法。区域集合预报模式扰动的研究以物理过程扰动为主,典型方法为多物理过程组合以及随机物理过程扰动,其中多物理过程组合方法简单有效,而随机物理过程扰动方法的物理意义更为明确,是物理过程扰动的趋势。通过多模式组合进行模式扰动的方法也开展了一些相关研究,且对于台风等强天气预报均显示出相对于单模式集合较好的效果。侧边界扰动的主流方法是由大尺度集合预报场来为区域集合提供不同的侧边界,研究结果表明此种侧边界扰动方法简便易行,且有助于提高区域集合预报较长预报时效离散度和预报技巧。 相似文献
5.
基于ARPS模式和随机物理过程参数化扰动（stochastically perturbed parameterization）方法,通过10个2018年6—7月间的降水个例,讨论了针对BMJ积云降水参数化方案下不同参数化扰动方式对降水预报的影响。扰动方式包括扰动BMJ方案的温湿倾向和扰动BMJ方案的温湿参考廓线。试验的结果表明BMJ方案在华东区域的降水预报中存在湿偏差,即预报的降水事件多于相应的观测事件。这一偏差在系统性增加参考廓线湿度后仍然存在。BMJ方案对不同扰动方式的响应存在较大差异。扰动BMJ方案的温湿倾向对降水预报的影响较小,且集合离散度低。扰动BMJ方案的温湿参考廓线对降水预报影响显著,能够大幅增加集合离散度,其中对称的BMJ参考廓线扰动对预报技巧评分改进有限,原因是小雨的湿偏差有所增加,而非对称的BMJ参考廓线扰动（扰动均值大于1.0）能够有效提高预报技巧评分并降低湿偏差。此外,非对称扰动大幅改善了BMJ降水预报初期（0～3 h）的空间分布形态,并且改进了夜间降水预报的强度。非对称扰动评分较高的原因是减少了原BMJ方案在降水预报初期的的大范围虚假预报,避免了大气湿度的大范围下降,保障了预报后期的强降水预报能力。而BMJ方案温湿倾向量级较小则是造成倾向扰动方法效果不明显的重要原因。 相似文献
6.
以GRAPES中尺度有限区模式作为试验模式, 从模式的不确定性方面来构造中尺度的集合预报, 重点考虑物理因子与初始条件的扰动作用。针对2004年7月10日北京城区的突发性暴雨过程进行了36 h的集合预报试验。结果表明:GRAPES模式可有效地捕捉到中尺度过程的信息; 中尺度集合预报是可行的, 可改进中尺度暴雨过程落区、强度的预报; 不同集合方案的预报结果各不相同, 同一方案各个成员的预报结果也有差异, 即存在适宜的离散度; 在离散度分析中发现在北京附近存在一个明显大值区, 且在大气中低层的垂直结构表现出一致性, 表明这一区域的预报不确定性很大。从集合检验结果中得到:单纯考虑模式物理扰动来构造中尺度集合预报系统有一定难度, 当加入初始场不确定信息后, 同时考虑模式的不确定性和初始场的不确定性, 有助于捕捉更多的中尺度系统的不确定信息, 有助于构造更为有效的中尺度集合预报系统。 相似文献
7.
-WRF多模式集合3组试验,对比分析混合集合预报法与传统方法的降水预报效果。结果表明:ARPS模式集合改善了广东省南部局地强降水预报,该方法在中雨、大雨、暴雨量级改进效果显著。WRF模式集合对广东省北部强降水预报优于ARPS模式集合,但空报、漏报率较大,该方法有一定局限性。ARPS-WRF多模式集合在降水落区和量级预报上均优于传统方法。混合集合预报法利用低分辨率 (36 km) 集合预报和高分辨率 (12 km) 控制预报实现了高分辨率 (12 km) 集合预报,改善了降水预报效果,该方法可为业务高分辨率集合预报提供参考。 相似文献
8.
集合方法在月动力预报信息提取中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本工作将集合方法应用于提取月动力预报有用信息。利用中国气象局国家气候中心Ｔ６３Ｌ１６全球谱模式的５００百帕高度场月集合预报产品（集合成员数为８个，初始场的选取采用滞后方法（ＬＡＦ），即相邻两天的００００，０６００，１２００和１８００ＧＭＴ的初始化资料），就１９９７年１月至５月共１５次预报，分析了集合预报成员间的离散度与预报评分（距平相关系数和均方根误差）的关系，研究了用集合各成员预报离散度作为各个成员逐日预报的权重对月预报效果的影响。结果表明集合预报成员的离散度与预报评分有显著的相关，是有效预报长度Ｎ的一个很好估计；用离散度作为权重平均的月预报高度距平相关系数明显高于算术平均和线性权重，此外个例分析表明月平均环流及其异常的预报得到明显的提高。 相似文献
9.
The approach of getting useful information of monthly dynamical prediction from ensemble forecasts is studied. The extended
range ensemble forecasts (8 members, the initial perturbations of the lagged average forecast (LAF)(0000, 0600, 1200 and 1800
GMT in two consecutive days) of the 500 hPa height field with the global spectral model (T63L16) from January to May 1997
are provided by the National Climate Center of China. The relationship between the spread of ensemble measured by root–mean–square
deviation of ensemble member from ensemble mean and forecast skill (the anomaly correlation or the root–mean–square distance
between the ensemble mean forecast and the observation) is significant. The spread of ensemble can evaluate the useful forecast
days N for the best estimate of 30 days mean. Thus, a weighted mean approach based on ensemble spread is put forward for monthly
dynamical prediction. The anomaly correlation of the weighted monthly mean by the ensemble spread is higher than that of both
the arithmetic mean and the linear weighted mean. Better results of the monthly mean circulation and anomaly are obtained
from the ensemble spread weighted mean.
Supported by the Excellent National State Key Laboratory Project (49823002), the National Key Project ‘Study on Chinese Short-Term
Climate Forecast System’ (96-908-02) and IAP Innovation Foundation (8-1308).
The data were provided through the National Climate Center of China. The authors wish to thank Ms. Chen Lijuan for her assistance. 相似文献
10.
基于大气的混沌特性,单一的确定性预报逐步向多值的不确定性概率预报转化已成为一种趋势。本文系统地评述了概率天气预报产生的背景,介绍了概率预报的相关概念及国内外的研究状况,着重讨论了多模式集成的概率预报的两种集成方法,即贝叶斯模式平均(Bayesian model averaging,BMA)和多元高斯集合核拟合法(Gaussian ensemble kernel dressing,GEKD),并给出了两个例子的概率预报试验结果。利用BMA方法制作的概率预报的方差较小,减小了预报的不确定性,因此预报结果更接近大气的真实值。作为另一种多模式集成方法,多元高斯集合核拟合法回报的地面气温距平均值及趋势的概率预测结果与实测结果基本一致。利用此方法建立了地面气温年代际变化的概率多模式集合预测模型,并从中提取年代际气候变化特征,对东亚季风区年代际预测具有重要应用价值。 相似文献
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为描述GRAPES全球模式初始条件的不确定性,基于适合集合预报应用的GRAPES全球奇异向量技术,依据大气初始误差符合正态分布的特征,采用高斯取样奇异向量来构造全球集合预报初始扰动,在此基础上建立了GRAPES全球集合预报系统(GRAPES-GEPS)。利用GRAPES全球同化分析场,对采用初始扰动的GRAPES-GEPS连续试验预报结果进行检验和分析。结果表明:GRAPES-GEPS中高度场、风场及温度场预报的集合离散度能有效快速增加,集合平均均方根误差与集合离散度的关系合理;相对控制预报的均方根误差,集合平均的预报优势在预报中期非常显著。为进一步体现GRAPES-GEPS中模式物理过程的不确定性,发展了模式物理过程倾向随机扰动技术(SPPT)。试验结果表明:SPPT方案的应用有效提高了GRAPES-GEPS在南、北半球和热带地区等压面要素预报的集合离散度,同时一定程度减小了集合平均误差,进而改进了集合平均误差与集合离散度的关系,其中SPPT方案在热带地区的改进最为显著。本文发展的基于奇异向量的初始扰动方法和模式扰动SPPT方案在中国气象局2018年12月业务化运行的GRAPES-GEPS中得到了应用。 相似文献
12.
敏感性试验表明集合变换卡尔曼滤波(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)方法在混合(Hybrid)同化过程中易受观测资料数量变化的影响而产生较大程度的协方差震荡,从而可能导致系统不稳定。为设计一种简便、稳定的Hybrid同化系统,构建了一种基于物理控制变量扰动及多物理参数化方案的Hybrid同化及预报系统。本系统随着循环的进行,不断对Hybrid同化分析场进行控制变量扰动得到集合成员初始场,并且对各集合成员采用不同物理参数化方案以更合理地表征背景场的误差特征。连续10 d的循环同化及预报试验表明,本文同化方案效果明显优于三维变分方案,动力场的整体同化和预报效果与ETKF方案基本相当。本方案相比于ETKF方法不受观测波动影响,在没有经任何参数调试情况下,取得了良好同化和预报效果,为Hybrid同化的便捷运行提供了一种稳定可靠的手段。 相似文献
13.
为了提供有价值且可靠的概率(或者不确定性)预报,最新的全球集合预报系统已在美国国家环境预报中心日常业务运行,以满足社会需求。通过对各个关键要素的概率预报统计检验,可为广大用户提供这些概率预报的信心指数。但是预报(或集合预报)能力不仅取决于我们使用的预测要素,而且与时间和空间分辨率,极端事件或者高影响天气,以及预报时效有关。以大尺度天气系统预报为例,通常选择北半球500 hPa位势高度距平相关指数或概率指数表征模式的预报能力。如参照北半球500 hPa位势高度的距平相关指数(60%AC)或概率预报技巧指数(25%CRPSS),美国全球集合预报系统能够提供大约10 d的技巧预报。从全球集合预报系统输出的各预报要素,满足不同时空尺度需求的角度进行讨论,其可预报性(或预报极限)能够为模式研发人员、一线预报员和用户提供参考。尤其是对大气可预报性的深入研究,对于从科学与技术角度全面提升数值预报系统水平非常重要。当能够确定可预报性(或是预报误差)的真实来源时,科学家(包括模式研发人员)就能够有针对性地修改与完善。将传统的可预报性研究与改进的能够更客观地表述预报不确定性的集合预报相结合,所得可预报性将提供另一种有价值的参考。可预报性研究总体表明,全球集合预报系统对行星波、大尺度和天气尺度的系统(或者过程)可能分别具备约15、12、10 d的预报能力。对于热带天气过程的预报,如果进一步改善模式偏差和物理参数化过程,其MJO(Madden-Julian Oscillation)预报技巧可以延长至32.5 d。 相似文献
14.
经过近60年的发展,我国短期气候预测技术和方法也有了长足进步。近年来,一些新的预报技术和机理认识不断应用于短期气候预测业务。ARGO海洋观测资料的使用大大提高了业务模式的预测技巧,新一代气候预测模式系统已经投入准业务化运行,研发了多种模式降尺度释用技术,多模式气候预测产品解释应用集成系统(MODES)和动力-统计结合的季节预测系统(FODAS)逐渐应用于业务中,大气季节内振荡(MJO)逐步在延伸期预报中得到应用。近年来,对全球海洋、北极海冰、欧亚积雪、南半球环流系统对东亚季风影响的新认识也不断引入到短期气候预测业务中。这些新技术和新认识的应用极大提高了我国短期气候预测的业务能力。 相似文献
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考虑区域模式预报中不确定性的各种来源,分别引入初始场误差、侧边界误差和模式误差构建新一代华东区域中尺度集合预报系统,并对2020年梅雨期降水开展为期一个月的集合预报试验。通过不同时空尺度典型个例的分析可以看出,所选取的随机物理倾向扰动方案中的参数具备一定的通用性,且在参数调优中加强随机过程的影响,系统中低层的风场和湿度场有明显的反馈,集合系统的离散度得到较大改善,对预报的影响大小依次为:格点方差、随机扰动场的去相关空间和随机扰动场的去相关时间。一个月的梅雨期降水评估结果显示:集合系统升级后对各时次各量级的降水TS（Threat Score）评分均有所提升,但仍然存在着降水强度偏大的问题;从概率预报的角度来看,系统升级后,对中到大雨预报的准确率和可信度提升明显,对强降水事件的描述更准确;形势场的检验结果表明,系统的预报偏差问题得到了部分程度地改善,对大气中低层风场、湿度场和地面变量的预报效果较好。相比原华东区域中尺度集合预报系统,升级后的系统,其整体优势可概括为:预报误差减小、集合离散度明显增加,降水预报的能力在各时段各量级均有提升,其中物理过程的不确定性对于捕捉强降水事件有明显的影响,使得系统的预报可信度增加。 相似文献
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Atmospheric variability is driven not only by internal dynamics, but also by external forcing, such as soil states, SST, snow, sea-ice cover, and so on. To investigate the forecast uncertainties and effects of land surface processes on numerical weather prediction, we added modules to perturb soil moisture and soil temperature into NCEP’s Global Ensemble Forecast System (GEFS), and compared the results of a set of experiments involving different configurations of land surface and atmospheric perturbation. It was found that uncertainties in different soil layers varied due to the multiple timescales of interactions between land surface and atmospheric processes. Perturbations of the soil moisture and soil temperature at the land surface changed sensible and latent heat flux obviously, as compared to the less or indirect land surface perturbation experiment from the day-to-day forecasts. Soil state perturbations led to greater variation in surface heat fluxes that transferred to the upper troposphere, thus reflecting interactions and the response to atmospheric external forcing. Various verification scores were calculated in this study. The results indicated that taking the uncertainties of land surface processes into account in GEFS could contribute a slight improvement in forecast skill in terms of resolution and reliability, a noticeable reduction in forecast error, as well as an increase in ensemble spread in an under-dispersive system. This paper provides a preliminary evaluation of the effects of land surface processes on predictability. Further research using more complex and suitable methods is needed to fully explore our understanding in this area. 相似文献
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It has been demonstrated that ensemble mean forecasts, in the context of the sample mean, have higher forecasting skill than deterministic(or single) forecasts. However, few studies have focused on quantifying the relationship between their forecast errors, especially in individual prediction cases. Clarification of the characteristics of deterministic and ensemble mean forecasts from the perspective of attractors of dynamical systems has also rarely been involved. In this paper, two attractor statistics—namely, the global and local attractor radii(GAR and LAR, respectively)—are applied to reveal the relationship between deterministic and ensemble mean forecast errors. The practical forecast experiments are implemented in a perfect model scenario with the Lorenz96 model as the numerical results for verification. The sample mean errors of deterministic and ensemble mean forecasts can be expressed by GAR and LAR, respectively, and their ratio is found to approach2~(1/2) with lead time. Meanwhile, the LAR can provide the expected ratio of the ensemble mean and deterministic forecast errors in individual cases. 相似文献
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不同海温强迫的月动力延伸集合预报试验 总被引：1，自引：0，他引：1
利用全球谱模式T106L19和增长模繁殖法（BGM）建立了月动力延伸集合预报系统,基于气候海表面温度（SST）和预测海表面温度,设计了三组集合预报试验,一组为气候SST作为模式下边界条件的集合预报试验（CSST试验）,另一组为预测SST作为模式的下边界条件的集合预报试验（FSST试验）,第三组为前两组试验的集合预报结果之和（AVE30试验）,对两种海温强迫分别进行了48个月的试验,并对预报结果进行了检验和分析。结果表明：相对于单一的控制预报,不管是CSST试验还是FSST试验,利用BGM方法制作的初值集合预报能显著提高月平均环流的预报技巧,集合预报对PNA区域的预报技巧改进显著,特别是预测SST强迫有正的贡献;同时考虑初值和边值不确定性影响的集合预报试验（AVE30试验）,其全球预报技巧不仅高于控制预报,也分别高于FSST试验和CSST试验,这说明要提高月延伸预报技巧,必须同时考虑初值和边值的影响;大气对SST强迫的响应在模式积分10天开始显著,SST对第二旬和第三旬的作用直接影响月平均环流的预报效果,而SST对第二旬和第三旬预报的影响不仅与SST本身变化有关,还与初值有关,不同的初值其作用不同;集合预报对我国夏季月平均温度分布具有较强预报能力,采用预报海温强迫的预报结果,总体上优于气候海温强迫的结果。 相似文献
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集合变换卡尔曼滤波(ensemble transform Kalman filter, ETKF)是一种有效的集合预报初始扰动构造方案。但是,有限的集合样本、相同的集合成员设置以及预报模式误差等可能会使两个距离较远的状态变量产生虚假相关,从而影响ETKF集合扰动的质量。为了有效解决远距离虚假相关问题,将局地化思想引入ETKF方案。本文针对GRAPES区域集合预报系统(GRAPES REPS),对ETKF初值扰动局地化方案的效果进行了试验分析,为进一步改善和优化局地化方案(LETKF方案)提供依据。通过一周的连续试验,从暴雨个例、集合预报多种评分检验等方面分析了LETKF初始扰动方案所产生的集合预报质量。结果表明,区域集合预报中集合变换卡尔曼滤波初始扰动的局地化方案能够更加合理地捕捉到快速增长的分析误差的物理结构,更准确地再现数值模式预报误差的线性与非线性传播和演变特征。该局地化方案可以较好地改进预报质量,提高降水预报的准确率,尤其是针对小雨、中雨、暴雨量级的预报。相对于现有区域集合预报的业务系统GRAPES REPS,基于局地化ETKF初始扰动方案的区域集合预报具有较明显的优势。总体来看,LETKF初始扰动方案可更好地改善区域集合预报的质量。 相似文献
20.
针对2006年5月24～25日一次暴雨过程, 通过一系列初值扰动试验探讨实际业务中建立集合预报系统的方法。运用45 km的WRF模式构建一个11个成员的集合预报系统来比较分析不同的扰动方案、 扰动的空间结构和扰动振幅对集合预报的影响, 结果表明： （1）初值扰动的空间结构对暴雨集合预报的离散度影响很关键, 而扰动振幅的影响却居次要地位。具有动力学结构的孵化扰动明显优于随机扰动。（2）集合预报比单一控制预报提供了更有价值的预报信息。例如在该个例控制预报中漏报的湖北监利强降水中心, 在集合预报中有20%的概率, 并且实况被包含在集合预报的预报范围之中。集合平均预报也明显优于控制预报\.例如矫正了在控制预报中明显虚报的鄂东北的大暴雨中心, 且集合平均预报的暴雨中心落在实际观测暴雨中心的附近。（3）集合离散度较好地反映了实际降水过程的可预报性。例如应用孵化扰动, 其离散度的空间结构同降水预报误差的空间分布大致对应。 相似文献