El pronóstico de conjuntos que permite la convección tiene un valor significativo de investigación y aplicación, y el método de generación de perturbaciones inicial juega un papel importante en la mejora de su precisión. Recientemente, un grupo de investigación dirigido por Chaohui Chen de la Universidad Nacional de Tecnología de Defensa propuso un nuevo método para generar perturbaciones iniciales con plena consideración de la fuerte localidad de un sistema meteorológico convectivo. Los resultados experimentales confirman que puede mejorar el efecto de la predicción por conjuntos que permite la convección. Esta innovadora investigación ha sido publicada en Ciencia China Ciencias de la Tierra .

En el presente, Las predicciones de conjuntos de condiciones iniciales son relativamente maduras a mediano y largo plazo y escalas climáticas y se han formado los correspondientes métodos de generación de perturbaciones. Sin embargo, Existen muchos problemas en la aplicación directa de estos métodos en la predicción por conjuntos que permite la convección, como la pequeña divergencia del sistema de pronóstico por conjuntos y la tendencia del conjunto a converger. En general, El enfoque dominante tanto en China como en el extranjero es utilizar la ortogonalidad para abordar la dispersión o independencia en la predicción por conjuntos a corto plazo o en escala convectiva, como el filtro de Kalman de transformación por conjuntos (ETKF). Pero todos estos métodos tienen algunas desventajas.

Basado en el método convencional de reproducción de modos de cultivo (BGM), Este artículo propuso un método BGM local (LBGM) considerando la localidad fuerte de un sistema meteorológico convectivo, que es diferente de los métodos existentes. El método BGM genera la perturbación inicial a través del ciclo de predicción a corto plazo del propio modelo. En el método BGM convencional, la perturbación del conjunto necesita ser reescalada después de cada ciclo de reproducción, en el que el factor de escala es simplemente una función del nivel vertical. Es decir, los factores de escala para todos los puntos en el mismo nivel vertical son idénticos (Fig1 (a)). Sin embargo, La falta de homogeneidad horizontal en la distribución de las variables físicas también debe tenerse en cuenta para los sistemas de predicción de conjuntos que permitan la convección con una fuerte localidad e independencia. Por lo tanto, el radio de impacto se introduce para determinar el espacio local de cada punto y el factor de escala se calcula de acuerdo con el error cuadrático medio de la raíz de perturbación (RMSE) de los puntos dentro del espacio local de cada punto (Fig1 (b)). Se puede ver que el método LBGM usa el RMSE de perturbación en puntos dentro de un cierto rango alrededor de un punto para determinar el factor de escala en ese punto, que incorpora información local en la perturbación reescalada. Simultaneamente, el alcance del área local se puede ajustar asignando diferentes radios de impacto.

Para probar el efecto del método LBGM, Este artículo presenta una evaluación preliminar en términos de su estructura de perturbación, conjunto extendido, y la previsión RMSE. Los resultados experimentales confirman que se incorporan más características locales de perturbación después del cambio de escala mediante el método LBGM y el método también refleja la interacción entre los puntos de la cuadrícula. Para las variables físicas de perturbación y algunos elementos meteorológicos cercanos a la superficie, la dispersión de conjunto generada por el método LBGM es mayor que la generada por BGM convencional y el RMSE pronosticado de LBGM es menor que el de BGM tradicional. Mientras tanto, el sistema de pronóstico de conjunto muestra un mejor rendimiento con el nuevo algoritmo.

El método LBGM basado en BGM convencional es conceptualmente novedoso. Como no requiere recursos computacionales adicionales, este método tiene un gran potencial de aplicación en la predicción por conjuntos que permite la convección.