对流尺度集合预报中的多尺度初始扰动方法研究的任务书.docx

对流尺度集合预报中的多尺度初始扰动方法研究的任务书
任务书：对流尺度集合预报中的多尺度初始扰动方法研究
一、研究背景
近年来，随着对流尺度模式的发展，对流尺度预报成为了气象预报的重要组成部分。对流尺度模式预报不仅可能帮助气象部门准确预报强对流天气、短时强降水等天气现象，而且对于国民经济的决策也有重要影响。
预报模式中的初值扰动对预报结果的影响有重要作用。针对不同的预报问题，需要设计不同类型的初值扰动方法。目前，基于EnKF集合预报方法的初值扰动方法是常用的工具，但这种方法在尺度上的不确定性以及对于有多个能量特征尺度的现象的适应程度还不够好。
因此，有必要对对流尺度集合预报中的多尺度初始扰动方法进行深入的研究，并尝试寻找新的初值扰动方法，以提高对流尺度集合预报模式的预报效果。
二、研究内容
需要进行对以下内容进行研究：
1.分析不同天气现象的能量特征尺度，找出可能对预报结果有显著影响的尺度，并建立各种尺度之间的关联模型。
2.提出一种新的对流尺度集合预报中的多尺度初始扰动方法，并开展数值模拟实验，验证该方法在不同尺度下的预报效果。
3.将新的初值扰动方法与常用的基于EnKF的集合预报方法相结合，对比评估新方法带来的改进程度，探索新方法的适用性和不足之处，并提出改进建议。
三、研究意义
1.对探究对流尺度集合预报中的多尺度初始扰动方法，能够提高对于不同天气现象的预报性能，促进对流尺度模式的发展和应用。
2.提出的新的初值扰动方法可以为其他气象预报问题提供借鉴。
3.本研究结果可以为气象部门提供更准确的天气预报信息，提高对灾害减轻和社会决策的支持。
四、研究方法和过程
1.分析不同天气现象的能量特征尺度，找出可能对预报结果有显著影响的尺度，并建立各种尺度之间的关联模型：采取文献调研及实验分析方法，利用数值模拟等手段，对不同天气现象的尺度特征进行分析，并基于数值模拟结果建立相应的尺度特征关联模型。
2.提出一种新的对流尺度集合预报中的多尺度初始扰动方法，并开展数值模拟实验，验证该方法在不同尺度下的预报效果：采用基于EnKF集合预报方法的基本思路，结合多尺度初始扰动方法，设计并实施数值模拟实验，分析并比较不同方法的预报效果。
3.将新的初值扰动方法与常用的基于EnKF的集合预报方法相结合，对比评估新方法带来的改进程度，探索新方法的适用性和不足之处，并提出改进建议：设计合理的实验方案，进行集合预报模拟，对比新方法和常规方法的预报结果，分析新方法的改进效果和存在的问题，并提出优化建议。
五、研究进度安排
1.前期调研与文献查阅：45天
2.天气现象能量特征尺度的分析及特征关联模型的建立：60天
3.新的对流尺度集合预报中的多尺度初始扰动方法的设计与实现：90天
4.集合预报模拟实验的开展及结果分析：75天
5.结果总结及论文撰写：60天
总共需要约330天进行研究，建议在2-3年时间内完成。