伴随系统及非线性优化方法在REM模式可预报性研究中的实际个例应用

摘要

利用REM模式的伴随系统和非线性优化方法, 通过三个实际天气个例, 对REM模式的可预报性问题进行了研究.结果表明, REM模式在给定的实际应用中可接受的预报误差范围内, 对三个天气个例都具有预报能力.对于个例一, 利用现有的常规报文初始观测场, 进行简单的插值处理 (最优插值等), REM数值模式就可以得到比较满意的预报结果; 对于个例二和个例三, 对现有的报文初始观测场进行处理 (如四维变分资料同化) 后, REM模式在给定的误差允许范围内, 对这两个天气个例仍得到满意的预报.研究结果不仅对改进数值模式具有一定的指导意义, 而且对如何改进数值模式的初值问题, 特别是在中尺度天气预报中如何改进具有一定的参考价值.