武天杰 閔錦忠

摘要 針對(duì)WRF模式中行星邊界層參數(shù)化過程中的不確定性，發(fā)展了一種針對(duì)行星邊界層參數(shù)化過程的隨機(jī)物理擾動(dòng)方案（SPPBLPT），該方案針對(duì)行星邊界層計(jì)算的溫度、風(fēng)場(chǎng)、水汽傾向項(xiàng)進(jìn)行擾動(dòng)。使用該方案、多行星邊界層參數(shù)化方案、多參數(shù)擾動(dòng)方案及針對(duì)WRF模式總傾向的隨機(jī)物理過程擾動(dòng)（SPPT）方案對(duì)2014年7月進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)使用較大格點(diǎn)方差的SPPBLPT方案能有效降低地面溫度與風(fēng)場(chǎng)的誤差，也能降低降水的預(yù)報(bào)誤差，而其他方案對(duì)預(yù)報(bào)改善不明顯。針對(duì)地面溫度和風(fēng)場(chǎng)的BS評(píng)分顯示，SPPBLPT方案通過降低可靠性評(píng)分（提高可靠性），顯著改善了集合預(yù)報(bào)對(duì)溫度與風(fēng)場(chǎng)的可能性預(yù)報(bào)，同時(shí)該方案能顯著提高降水的GSS評(píng)分，在所有實(shí)驗(yàn)中，較大格點(diǎn)方差的SPPBLPT方案表現(xiàn)最好。針對(duì)行星邊界層參數(shù)化過程的隨機(jī)物理擾動(dòng)方案（SPPBLPT）能顯著提升集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)性能，但是該方案的擾動(dòng)參數(shù)的設(shè)置還需要進(jìn)一步研究。

關(guān)鍵詞 行星邊界層;隨機(jī)物理過程擾動(dòng);集合預(yù)報(bào);WRF模式

數(shù)值模式已被廣泛用于天氣系統(tǒng)的預(yù)報(bào)和科研當(dāng)中，這些模式中，對(duì)于無法被完全解析的次網(wǎng)格過程，常常使用參數(shù)化過程來表征。行星邊界層方案（Planetary Boundary Layer，PBL）是這些參數(shù)化過程中的一種，用于表征行星邊界層及自由大氣中次網(wǎng)格的熱量、水汽、動(dòng)量等物理量的垂直湍流輸送。Lamraoui et al.（2019）研究指出模式（Weather Research and Forecasting Model）中不同PBL參數(shù)化方案，會(huì)影響數(shù)值模式對(duì)鋒前云雨現(xiàn)象的模擬。代昕鷺等（2017）研究指出，PBL參數(shù)化方案在中尺度WARMS模式和WRF模式中，對(duì)降水都有較大的影響。Hariprasad et al.（2014）指出PBL通過對(duì)湍流混合的模擬影響模式的底層溫濕的模擬。Li and Pu（2008）指出WRF模式在模擬臺(tái)風(fēng)Emily（2005）時(shí)，PBL參數(shù)化的選擇會(huì)顯著影響臺(tái)風(fēng)的突然增強(qiáng)過程。

模式中PBL方案對(duì)中小尺度天氣系統(tǒng)有重要的影響，許多學(xué)者改進(jìn)PBL方案、甚至提出新的PBL參數(shù)化方案，從而提高PBL參數(shù)化對(duì)天氣系統(tǒng)模擬的準(zhǔn)確性（Chen and Dudhia，2001;Pleim，2007;Cohen et al.，2015）。但因?yàn)榇髿獾母叨确蔷€性及復(fù)雜性，繼續(xù)提高PBL方案的準(zhǔn)確性存在一定的困難。提高模式分辨率也可以在一定程度上提高模式PBL參數(shù)化過程的性能，但一味提高分辨率不僅會(huì)遇到灰區(qū)（gray-zone）問題，同時(shí)也會(huì)大幅增加計(jì)算成本。在確定性預(yù)報(bào)中改進(jìn)PBL參數(shù)化過程是極大的挑戰(zhàn)。

多項(xiàng)研究表明，集合預(yù)報(bào)是克服單一確定性預(yù)報(bào)的局限性的一種有效方法（吳增茂和張新玲，2000;杜鈞，2002;狄靖月等，2013;閔錦忠和房麗娟，2017;李曉莉等，2019;朱躍建，2020）。近年來，有限區(qū)域中尺度集合預(yù)報(bào)取得了巨大的進(jìn)步（陳靜等，2005;Bowler and Mylne，2009;Wang et al.，2011;陳耀登等，2014;陳浩等，2017）。針對(duì)參數(shù)化過程對(duì)大氣描述的不準(zhǔn)確給模式帶來的誤差，用的集合預(yù)報(bào)方案有多物理過程擾動(dòng)法、多參數(shù)擾動(dòng)法。在集合預(yù)報(bào)中使用多個(gè)PBL方案，或者針對(duì)某一特定的PBL方案，使用不同的參數(shù)值，可以提升集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的離散度。但是使用固定的PBL方案或參數(shù)組合是盲目的?，F(xiàn)今比較流行的集合預(yù)報(bào)方案是隨機(jī)擾動(dòng)參數(shù)化傾向方案（Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies，SPPT）。該方法是針對(duì)模式中所有參數(shù)化的誤差總和進(jìn)行估計(jì)和擾動(dòng)的一種方法，理論依據(jù)是隨著模式分辨率的提高，參數(shù)化方案對(duì)次網(wǎng)格表達(dá)使用“平均”的方案不再適用，應(yīng)使用“采樣”的方法。這種方法在氣候預(yù)測(cè)中可以一定程度上提高預(yù)報(bào)的效果。Berner et al.（2015）將該方法引入WRF模式，發(fā)現(xiàn)這種方法對(duì)中小尺度天氣系統(tǒng)也有一定的改良作用。Romine et al.（2014）、Berner et al.（2015）對(duì)在WRF模式中進(jìn)行了一個(gè)月的模擬，發(fā)現(xiàn)該方法在一定程度上提高了集合離散度及技巧評(píng)分，同時(shí)對(duì)極端天氣的概率評(píng)分也有所提高。與傳統(tǒng)的多物理或多參數(shù)方法相比，SPPT克服了這些方法的主觀性，即對(duì)物理過程或參數(shù)選擇是人為主觀的，同時(shí)也克服了這些方法會(huì)導(dǎo)致每個(gè)成員平均氣候態(tài)不同的問題，優(yōu)勢(shì)明顯。但該方法的缺點(diǎn)是并不考慮各種參數(shù)化之間的影響，忽略了不同參數(shù)化方案的相互作用（Christensen et al.，2015）。

考慮到PBL方案在模式中的重要性，本文提出將Berner et al.（2015）移植入WRF模式的SPPT方案進(jìn)行修改，直接對(duì)PBL方案的傾向項(xiàng)進(jìn)行隨機(jī)物理過程擾動(dòng)時(shí)，會(huì)更好地提高集合預(yù)報(bào)中PBL方案對(duì)行星邊界過程的模擬，同時(shí)WRF模式中，參數(shù)化過程計(jì)算順序中，PBL參數(shù)化過程是排在第二個(gè)計(jì)算的，擾動(dòng)PBL參數(shù)化過程傾向項(xiàng)后，該擾動(dòng)會(huì)參與其他參數(shù)化過程的計(jì)算，與其他過程相互影響，從而改善原有的SPPT方案不考慮不同參數(shù)化方案的相互作用的缺點(diǎn)。這種方法稱為針對(duì)行星邊界層傾向擾動(dòng)的隨機(jī)物理過程方案（Stochastic Perturbation on Planetary Boundary Layer Parameterization Tendencies，SPPBLPT）。

本文使用WRF模式，檢驗(yàn)SPPBLPT方案對(duì)預(yù)報(bào)的改善作用。并與傳統(tǒng)SPPT方案、多輻射物理過程擾動(dòng)方案、多參數(shù)擾動(dòng)方案進(jìn)行對(duì)比分析，為進(jìn)一步發(fā)展適用于集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的模式擾動(dòng)技術(shù)提供方法與理論依據(jù)。

1 針對(duì)行星邊界層參數(shù)化過程的隨機(jī)物理擾動(dòng)方案（SPPBLPT）

行星邊界層參數(shù)化的主要誤差來源有兩個(gè)主要來源，一是因參數(shù)化過程對(duì)行星邊界層中物理過程描述的偏差，另一個(gè)是參數(shù)化中的具體參數(shù)取值的不準(zhǔn)確。這些誤差的最后表現(xiàn)為在行星邊界層參數(shù)化過程計(jì)算的傾向項(xiàng)的不準(zhǔn)確。SPPBLPT方案就是針對(duì)這些不準(zhǔn)確性，在行星邊界層參數(shù)化傾向項(xiàng)上進(jìn)行擾動(dòng)，用這種方法可以在一定程度上改善模式的預(yù)報(bào)。用式（1）和圖1可表示SPPBLPT的基本思路：

xp=（1+r）·xb。 ?（1）

式中：xb為WRF模式中行星邊界層參數(shù)化方案計(jì)算所得傾向項(xiàng);r為擾動(dòng)場(chǎng);xp為擾動(dòng)后的傾向項(xiàng)。

在WRF模式中，行星邊界層參數(shù)化方案會(huì)計(jì)算出溫度傾向、風(fēng)場(chǎng)（U方向和V方向）傾向，水汽傾向，故SPPBLPT方案分別對(duì)這四種傾向進(jìn)行擾動(dòng)。為了防止非必要的重力波的產(chǎn)生，同時(shí)防止擾動(dòng)后的變量不匹配，擾動(dòng)四種不同傾向的擾動(dòng)場(chǎng)r是相同的。同時(shí)從式（1）可以看出，如何合理的產(chǎn)生擾動(dòng)場(chǎng)r是SPPBLPT方案的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。參考Berner et al.（2015）提出的擾動(dòng)方案生成擾動(dòng)場(chǎng)r。這種擾動(dòng)與高斯噪音不同，它具有一定的時(shí)空特征。圖2展示了這種擾動(dòng)場(chǎng)的結(jié)構(gòu)與高斯噪音的比對(duì)。生成擾動(dòng)場(chǎng)的隨機(jī)數(shù)種子不同，便可生成每個(gè)成員不同的擾動(dòng)場(chǎng)，以估計(jì)PBL方案可能的誤差。為了調(diào)整擾動(dòng)場(chǎng)的時(shí)空特征，SPPBLPT方案有三個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，分別是：去相關(guān)時(shí)間τ，去相關(guān)尺度κ和格點(diǎn)上的方差η（Berner et al.，2015）。其中參數(shù)τ與參數(shù)κ可以確定擾動(dòng)場(chǎng)的時(shí)空特征，這種特征通常由模擬的天氣系統(tǒng)和季節(jié)所決定，故本文參考Romine et al.（2014），設(shè)置τ=3 600 s，κ=150 km。格點(diǎn)方差η的作用是確定擾動(dòng)量的大小。根據(jù)Berner et al.（2015）研究結(jié)果，較大的η通常會(huì)導(dǎo)致模式有較大的離散度，但是會(huì)讓模式更容易崩潰。為了確定模式可接受的最大η值，故本文用不同的η值在研究時(shí)段使用SPPBLPT方案運(yùn)行WRF模式，尋找最大可能的值，結(jié)果如圖3所示。故η取值為0.5。為了驗(yàn)證這種取值是否合理，本文使用了Romine et al.（2014）文中取值η=0.125。

2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.1 控制實(shí)驗(yàn)

選取2014年7月1—30日作為研究對(duì)象，選取如圖4所示的范圍作為研究區(qū)域。在該研究區(qū)域和時(shí)段內(nèi)，有多次暴雨過程、氣象干旱、臺(tái)風(fēng)活動(dòng)，也包含了晴天和不明顯的天氣過程。作為研究SPPBLPT方案對(duì)集合預(yù)報(bào)的改善作用比較合適?？刂茖?shí)驗(yàn)的初始場(chǎng)使用NCEP1°×1°全球再分析資料，生成12組初始場(chǎng)形成12個(gè)集合預(yù)報(bào)成員?？刂茖?shí)驗(yàn)從12時(shí)（世界時(shí)）啟動(dòng)模式，向后積分36 h，相當(dāng)于每個(gè)成員需要分30次積分過程?？刂茖?shí)驗(yàn)中，模式使用的長(zhǎng)、短波參數(shù)化方案為RRTMG方案，微物理參數(shù)化方案為WSM 6-class graupel方案，積云參數(shù)化方案為Kain-Fritsch方案，陸面參數(shù)化為Unified Noah land-surface方案，PBL方案采用YSU方案。

2.2 SPPBLPT實(shí)驗(yàn)

針對(duì)PBL造成的不確定性，使用SPPBLPT方案進(jìn)行集合預(yù)報(bào)。本文對(duì)WRF3.7.1模式進(jìn)行修改，將SPPBLPT方案植入WRF模式中，由“namelist.input”輸入文件控制該方案的開關(guān)和設(shè)置項(xiàng)。SPPBLPT實(shí)驗(yàn)的所有設(shè)置與控制實(shí)驗(yàn)一致，但開啟了PBL傾向擾動(dòng)功能。生成擾動(dòng)噪音的參數(shù)均參考Romine et al.（2014）中的設(shè)置τ=3 600 s，η=150 km。為了驗(yàn)證擾動(dòng)方案中η取值的影響，按照Romine et al.（2014）文中設(shè)置的0.125與前文中測(cè)試得出的0.5分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。其中η取0.125的實(shí)驗(yàn)被稱為SPPBLPT實(shí)驗(yàn)，η取0.5的實(shí)驗(yàn)被稱為SPPBLPT5實(shí)驗(yàn)。

2.3 對(duì)照實(shí)驗(yàn)

為了研究SPPBLPT方案在集合預(yù)報(bào)中對(duì)模式性能的改善，以及其比一些常用集合預(yù)報(bào)方案的改進(jìn)，引入了一批對(duì)比實(shí)驗(yàn)與之對(duì)比。同時(shí)為了驗(yàn)證對(duì)PBL參數(shù)化方案傾向項(xiàng)直接擾動(dòng)比擾動(dòng)模式的總傾向更有效，也引入原始的SPPT方案作為對(duì)照試驗(yàn)。

2.3.1 多PBL參數(shù)化過程擾動(dòng)實(shí)驗(yàn)與多參數(shù)擾動(dòng)實(shí)驗(yàn)

作為較為成熟的WRF模式，包含了多種PBL方案用于預(yù)報(bào)或研究。這些方案對(duì)PBL過程有不同的描述。在集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)中使用不同PBL參數(shù)化過程，是較為常用的估計(jì)PBL參數(shù)化方案的誤差并提高集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)性能的一種方法。為了構(gòu)建多PBL參數(shù)化過程擾動(dòng)實(shí)驗(yàn)，本文采用6中不同的PBL方案，該實(shí)驗(yàn)在本文中被稱為MULTI實(shí)驗(yàn)。該方案使用的PBL參數(shù)化過程列在表（1）中。

2.3.2 多參數(shù)擾動(dòng)實(shí)驗(yàn)

控制實(shí)驗(yàn)中的YSU方案包含很多可調(diào)參數(shù)，這些參數(shù)的默認(rèn)取值多是通過案例研究或理論推導(dǎo)的經(jīng)驗(yàn)值獲得。用經(jīng)驗(yàn)取得的參數(shù)是導(dǎo)致模式預(yù)報(bào)誤差的重要因素之一。各種參數(shù)的敏感性對(duì)集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)影響不同。本文根據(jù)Di et al.（2015）的研究，選取一個(gè)YSU方案中較為敏感的參數(shù)，即用于計(jì)算動(dòng)量擴(kuò)散系數(shù)的廓線形狀指數(shù)pfac（profile shape exponent for calculating themomentum diffusivity coefficient），也選取了一個(gè)YSU方案中不太敏感的參數(shù)，即路面邊界層的臨界理查森數(shù)brcr_sb（Critical Richardson number for boundary layer of land）。pfac合理取值范圍為[1，3]，brcr_sb合理取值范圍為[0.125，0.5]，對(duì)照實(shí)驗(yàn)在相應(yīng)的取值范圍內(nèi)，設(shè)置合適的參數(shù)值，形成不同成員，這些參數(shù)的取值和組合列在表（1）中。擾動(dòng)pfac的實(shí)驗(yàn)命名為PBL_pfac，擾動(dòng)brcr_sb的實(shí)驗(yàn)命名為PBL_brcrsb。

2.3.3 WRF自帶的SPPT擾動(dòng)實(shí)驗(yàn)

本文中SPPBLPT方案是基于WRF3.7.1版本中SPPT方案修改而來，認(rèn)為單獨(dú)擾動(dòng)邊界層參數(shù)化方案比擾動(dòng)參數(shù)化總傾向要好，故使用原始的SPPT方案與新的SPPBLPT方案進(jìn)行對(duì)比。SPPT方案的擾動(dòng)參數(shù)設(shè)置與SPPBLPT方案一致，其中η取0.125的實(shí)驗(yàn)被稱為MSPPT實(shí)驗(yàn)，η取0.5的實(shí)驗(yàn)被稱為MSPPT5實(shí)驗(yàn)。

本文中所有的實(shí)驗(yàn)列在表2中。

FSS評(píng)分中，N是鄰域的大小，根據(jù)潘留杰等（2015）的研究結(jié)果，該值的取值影響評(píng)分?jǐn)?shù)值，但不影響評(píng)分的趨勢(shì)與對(duì)比?！碢f〉s是預(yù)報(bào)中超過閾值鄰域的格點(diǎn)的比例，〈Po〉s是觀測(cè)中超過閾值鄰域的格點(diǎn)的比例。如果FSS評(píng)分為1，表明預(yù)報(bào)和觀測(cè)的事件完全重合，效果最好。

使用顯著性檢驗(yàn)確定SPPBLPT對(duì)集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的預(yù)報(bào)結(jié)果是否有顯著的意義，但因?yàn)闃颖緮?shù)量較少，本文使用自助法（bootstrap;Hamill，1999）進(jìn)行50次隨機(jī)抽樣。若對(duì)比的集合預(yù)報(bào)方案經(jīng)過自助法隨機(jī)抽樣后，與控制實(shí)驗(yàn)的差異通過置信度為95%的顯著檢驗(yàn)，則認(rèn)為結(jié)果與控制實(shí)驗(yàn)相比具有顯著的區(qū)別。

4 結(jié)果檢驗(yàn)與分析

4.1 地面溫度風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)檢驗(yàn)

PBL參數(shù)化過程對(duì)地面變量的預(yù)報(bào)有較大的影響。針對(duì)PBL參數(shù)化過程的集合預(yù)報(bào)方案對(duì)地面變量的預(yù)報(bào)結(jié)果是檢驗(yàn)該方案優(yōu)劣程度的重要指標(biāo)。圖5是不同方案在研究時(shí)段內(nèi)對(duì)2 m溫度和10 m風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)的集合平均。其中圖中“CTRL”是控制實(shí)驗(yàn)與觀測(cè)的偏差，其他圖為各個(gè)集合預(yù)報(bào)方案與控制實(shí)驗(yàn)的偏差。從圖中可以看出，控制實(shí)驗(yàn)對(duì)溫度的預(yù)報(bào)誤差，主要在陸面上表現(xiàn)出較大的暖偏差，大部分地區(qū)有1～2°的暖偏差，部分地區(qū)，特別是高原地區(qū)可以達(dá)到5°以上。這和他人研究WRF模式對(duì)夏季地面溫度的預(yù)報(bào)的結(jié)果類似。

首先，參數(shù)擾動(dòng)的兩個(gè)實(shí)驗(yàn)（PBL_brcrsb、PBL_pfac）對(duì)2 m溫度及10 m風(fēng)場(chǎng)的預(yù)報(bào)無明顯改善作用，除了在高海拔地區(qū)有約0.01 ℃溫度變化外，其他地區(qū)幾乎沒有發(fā)生變化。而MULTI實(shí)驗(yàn)。對(duì)2m溫度的預(yù)報(bào)改善作用主要在中國(guó)南部、緬甸、泰國(guó)等地，多物理方案可以降低上述地區(qū)0.2～0.3 ℃的暖偏差，雖然在中西部地區(qū)有0.1～0.2 ℃的增溫，但該方案讓整個(gè)區(qū)域平均降低0.017 ℃的暖偏差。同時(shí)該方案對(duì)風(fēng)場(chǎng)的預(yù)報(bào)上，特別是在海上，有一定的改善作用。其次，傳統(tǒng)的SPPT方案，在格點(diǎn)方差η取較小值的MSPPT實(shí)驗(yàn)，改善不明顯。但在提高了格點(diǎn)方差η的MSPPT5實(shí)驗(yàn)中，該方案對(duì)整個(gè)模擬區(qū)域都有降溫作用，平均修正暖偏差約0.028 ℃，超過MULTI實(shí)驗(yàn)。最后，針對(duì)PBL傾向的擾動(dòng)方案，在取較大格點(diǎn)方差η的SPPBLPT5實(shí)驗(yàn)中，展現(xiàn)了對(duì)暖偏差較大的修正作用。特別是模擬區(qū)域的南部，降溫作用高達(dá)0.5 ℃以上。雖然在青藏高原南部等部分地區(qū)，有0.1 ℃增溫，但該方案對(duì)模擬區(qū)域可以修正0.08 ℃的暖偏差，效果較好。同時(shí)該方案對(duì)風(fēng)場(chǎng)，尤其是海上的10 m風(fēng)場(chǎng)的改善作用也相當(dāng)明顯。

為了驗(yàn)證集合預(yù)報(bào)的效果，本文使用BS評(píng)分及其分解對(duì)2 m溫度和10 m風(fēng)場(chǎng)的預(yù)報(bào)進(jìn)行評(píng)估。如圖6所示。因?yàn)锽S評(píng)分及可靠性評(píng)分（reliability）越小越好，可分辨性評(píng)分（resolution）越大越好，為了便于分析，圖6將BS及可靠性Y軸倒置。即靠上方的曲線預(yù)報(bào)效果比較好。從圖中可以發(fā)現(xiàn)，PBL_brcrsb、PBL_pfac實(shí)驗(yàn)對(duì)溫度和風(fēng)場(chǎng)的預(yù)報(bào)提高作用不顯著，但是相對(duì)的PBL_pfac實(shí)驗(yàn)要比PBL_brcrsb略有提升。MSPPT5實(shí)驗(yàn)表明傳統(tǒng)的SPPT方案可以改善集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)溫度和風(fēng)場(chǎng)的概率預(yù)報(bào)性能，尤其是模式積分24～27 h對(duì)溫度，和模式積分時(shí)間21～36 h對(duì)風(fēng)場(chǎng)的預(yù)報(bào)效果提升顯著。MULTI實(shí)驗(yàn)在2 m溫度預(yù)報(bào)上有所提升，特別是模式積分的12、24和27 h有顯著提升。在風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)上該方案在所有檢驗(yàn)時(shí)段內(nèi)，對(duì)比控制實(shí)驗(yàn)均有顯著提高（評(píng)分顯著降低）。且隨著積分時(shí)間的增長(zhǎng)，預(yù)報(bào)效果越好。MULTI實(shí)驗(yàn)BS評(píng)分降低的主要原因是可靠性評(píng)分的降低，說明MULTI對(duì)溫度可能性的預(yù)報(bào)效果提升是該方案對(duì)集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)性能提升的主要原因，而可分辨性并無明顯改變，說明多種PBL參數(shù)化方案對(duì)事件預(yù)報(bào)與觀測(cè)平均差異并不明顯。

但該方案的概率預(yù)報(bào)性能要略高于傳統(tǒng)SPPT方案。而SPPBLPT5實(shí)驗(yàn)對(duì)2 m溫度和10 m風(fēng)場(chǎng)的可能性預(yù)報(bào)提升明顯，除了模式積分時(shí)間15～21 h對(duì)溫度的預(yù)報(bào)性能提升不顯著以外，其他時(shí)段，以及所有時(shí)段對(duì)風(fēng)場(chǎng)的概率預(yù)報(bào)，均有顯著的提升。從BS分解來看，該方案對(duì)可靠性的提升顯著，但對(duì)溫度預(yù)報(bào)的可分辨率在模式積分時(shí)間15～21 h的降低導(dǎo)致BS評(píng)分在該時(shí)段內(nèi)，對(duì)集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)性能提升并不顯著的主要原因。

從不同集合預(yù)報(bào)方案對(duì)地面溫度風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)檢驗(yàn)可以看出，SPPBLPT方案比傳統(tǒng)的SPPT方案可以更顯著的降低溫度預(yù)報(bào)的暖偏差，降低風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)的誤差，提升集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)2 m溫度和10 m風(fēng)場(chǎng)的預(yù)報(bào)性能。較大的格點(diǎn)方差η對(duì)預(yù)報(bào)改善作用更明顯。傳統(tǒng)的參數(shù)擾動(dòng)對(duì)溫度與風(fēng)場(chǎng)的預(yù)報(bào)提升性能有限，而多參數(shù)過程擾動(dòng)雖然對(duì)預(yù)報(bào)有一定的改善，但并沒有SPPBLPT5實(shí)驗(yàn)改善顯著。綜上所述，SPPBLPT5實(shí)驗(yàn)對(duì)溫度與風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)效果最好。

4.2 降水的預(yù)報(bào)檢驗(yàn)

PBL方案對(duì)降水有較為顯著的影響。故本文考察不同集合預(yù)報(bào)方案對(duì)降水預(yù)報(bào)能力的提高，以檢驗(yàn)SPPBLPT方案對(duì)集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)中降水的改善作用。圖7是控制實(shí)驗(yàn)對(duì)降水的預(yù)報(bào)RMSE，及其他集合預(yù)報(bào)方案的RMSE與控制實(shí)驗(yàn)的差異。負(fù)值（紅色）代表該方案對(duì)降水預(yù)報(bào)有所提升，正值（綠色）代表該方案增加了降水預(yù)報(bào)的誤差。從控制實(shí)驗(yàn)的RMSE可以看出，本文使用的WRF集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)研究時(shí)段的降水預(yù)報(bào)在海上及中國(guó)中南部等地誤差較大。

從圖中可以看出，對(duì)brcrsb參數(shù)的擾動(dòng)對(duì)集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)帶來的降水影響基本上可以忽略不計(jì)，對(duì)pfac參數(shù)進(jìn)行擾動(dòng)時(shí)，其對(duì)海面上降水的預(yù)報(bào)有所改變，但參數(shù)擾動(dòng)的兩個(gè)實(shí)驗(yàn)（PBL_brcrsb、PBL_pfac）對(duì)降水預(yù)報(bào)的影響都相對(duì)較小。MULTI實(shí)驗(yàn)雖然對(duì)海上部分地區(qū)及越南地區(qū)對(duì)降水的預(yù)報(bào)有所改善，但總區(qū)域的降水改善甚微，總RMSE僅僅下降了0.002。SPPT方案對(duì)降水預(yù)報(bào)并沒有改善，MSPPT實(shí)驗(yàn)與MSPPT5實(shí)驗(yàn)表明，格點(diǎn)方差η越大，SPPT方案對(duì)降水預(yù)報(bào)效果越差。而SPPBLPT5實(shí)驗(yàn)顯著地降低了降水預(yù)報(bào)的誤差，在沿海地區(qū)，該實(shí)驗(yàn)對(duì)降水的RMSE改善能達(dá)到0.1～0.2。在海上，特別是沿臺(tái)風(fēng)路徑和靠近模式邊界的海面上，該實(shí)驗(yàn)?zāi)芙档徒邓A(yù)報(bào)的RMSE高達(dá)0.5～1.0。該方案對(duì)整個(gè)區(qū)域的降水RMSE能改善0.05左右，在所有實(shí)驗(yàn)中，SPPBLPT5實(shí)驗(yàn)對(duì)降水的改善作用最為明顯。在降水改善較大的南部沿海地區(qū)，尤其是孟加拉灣地區(qū)，SPPBLPT5實(shí)驗(yàn)顯著改善了風(fēng)場(chǎng)的誤差，這也是導(dǎo)致降水預(yù)報(bào)RMSE降低的原因之一。

圖8為不同集合預(yù)報(bào)方案中每個(gè)成員對(duì)降水預(yù)報(bào)的GSS與FSS評(píng)分。圖中綠色陰影為變化不顯著區(qū)域，超出此區(qū)域的評(píng)分表明變化顯著。由圖可以看出，只有SPPBLPT5實(shí)驗(yàn)對(duì)降水的GSS評(píng)分有顯著變化，除了3號(hào)成員的GSS評(píng)分沒有顯著變化外，其他11個(gè)成員對(duì)GSS評(píng)分都有顯著的提升。MULTI中4、10成員組GSS評(píng)分顯著降低，其他成員的變化并不顯著。其中3、9號(hào)成員組與5、11號(hào)成員組評(píng)分與控制實(shí)驗(yàn)相比少許提升。但是在FSS評(píng)分上，各種集合預(yù)報(bào)方案都在不同程度上降低了該評(píng)分，SPPBLPT5僅僅有兩個(gè)成員顯著降低了FSS評(píng)分，其他成員對(duì)FSS的改變不明顯。FSS評(píng)分降低的現(xiàn)象與Li et al.（2020）的研究結(jié)果中出現(xiàn)的FSS降低現(xiàn)象類似。綜合來說，SPPBLPT5實(shí)驗(yàn)對(duì)降水預(yù)報(bào)改善明顯。

5 結(jié)論

針對(duì)PBL參數(shù)化過程對(duì)集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)帶來的誤差，在WRF模式中使用一種針對(duì)PBL參數(shù)化過程傾向的隨機(jī)物理過程擾動(dòng)方案SPPBLPT，并利用該方案對(duì)2014年7月的地面溫度、風(fēng)場(chǎng)、降水預(yù)報(bào)進(jìn)行評(píng)估和對(duì)比，結(jié)論如下：

1）直接擾動(dòng)PBL參數(shù)化過程傾向項(xiàng)比擾動(dòng)所有參數(shù)化過程的總傾向項(xiàng)要有效，SPPBLPT方案與傳統(tǒng)的SPPT方案相比，對(duì)集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)改善明顯。

2）SPPBLPT方案的性能受該方案中格點(diǎn)方差η參數(shù)的影響。較大的η值能顯著改善控制實(shí)驗(yàn)中地面溫度的暖偏差，減少風(fēng)場(chǎng)的預(yù)報(bào)偏差，降低降水預(yù)報(bào)的RMSE，提高預(yù)報(bào)系統(tǒng)的性能。

3）多PBL參數(shù)化過程擾動(dòng)方案（MULTI實(shí)驗(yàn)）可以在一定程度上降低溫度、風(fēng)場(chǎng)、降水預(yù)報(bào)的誤差，但是受到具體PBL方案組合的影響很大，多參數(shù)化擾動(dòng)方案（PBL_brcrsb、PBL_pfac實(shí)驗(yàn)）說明擾動(dòng)較敏感的參數(shù)，對(duì)預(yù)報(bào)的改變稍大，但總的來說，擾動(dòng)PBL參數(shù)值的方法對(duì)預(yù)報(bào)效果的改變不顯著。這些方案都存在著選擇的主觀性，同時(shí)維護(hù)多種方案在業(yè)務(wù)上比較困難，相對(duì)而言，SPPBLPT方案有預(yù)報(bào)效果好、選擇客觀、維護(hù)簡(jiǎn)便的優(yōu)勢(shì)。

4）本文中，SPPBLPT方案的擾動(dòng)參數(shù)相關(guān)時(shí)間τ，去相關(guān)尺度κ是使用前人的經(jīng)驗(yàn)取值，但這些參數(shù)對(duì)SPPBLPT性能的影響還需要進(jìn)一步的探究。

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In this study，targeted at the uncertainty in the parameterization process of the planetary boundary layer in the WRF model，a Stochastic Perturbation on Planetary Boundary Layer Parameterization Tendency scheme （SPPBLPT） was developed.This scheme perturbs the temperature，wind and water vapor tendencies.A comparative experiment was conducted in July 2014 using the SPPBLPT scheme，multi-planet boundary layer parameterization scheme，multi-parameter perturbation scheme，and Stochastic Physical Process Perturbation （SPPT） scheme.It was observed that the SPPBLPT scheme with a large grid-point variance can effectively reduce the error of 2 m temperature and wind field，and it can also reduce precipitation error，while other schemes do not improve the forecast significantly.The BS scores for the 2 m temperature and wind field show that the SPPBLPT scheme significantly improves the possibility of ensemble forecasting for temperature and wind field，by reducing the reliability score，thereby increasing performance.At the same time，the scheme can significantly improve the GSS score of the precipitation.In all experiments，the SPPBLPT scheme with the larger grid-point variance had a superior performance.Although the SPPBLPT scheme reduced the FSS score，the reduction was not significant.It is thus shown that the SPPBLPT scheme can significantly improve the performance of ensemble forecasting systems，yet the setting of perturbation parameters for this scheme requires further investigation.

PBL;stochastic perturbation;ensemble forecast;WRF model

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20191223001

（責(zé)任編輯：袁東敏）