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他山之石

在提高天气预报准确度上,减小大尺度上的较小误差比蝴蝶效应更加重要

  最近,华盛顿大学的科学家在《美国气象学会公报》上发表研究称,在水平同质环境中模拟的飑线对于100公里较大尺度上的初始细小扰动比小尺度上的较大扰动更为敏感。

  上世纪70年代,美国气象学家爱德华·罗伦兹提出了著名的“蝴蝶效应”:一只巴西热带雨林中的蝴蝶扇动几下翅膀,几周以后就可能引起美国德克萨斯州的一场龙卷风。此后数十年里,蝴蝶效应和混沌理论引起了人们的广泛讨论。但蝴蝶煽动翅膀等不起眼的细小扰动是否会影响天气预测准确度,这个问题仍然值得我们深思。

  在提升天气预报的准确度中存在一个重大瓶颈,即对于大气初始态的预测不可避免地会产生一定偏差。许多理论研究均将注意力放在了小尺度误差对于预测准确度的影响上,但实际上减小大尺度上的较小误差对于准确预测天气可能更加重要。该研究运用计算机模拟理想状态下的飑线——先于冷锋出现的排列成带状的雷暴群,分析了不同水平尺度上较小误差对雷暴预测的影响。一般认为雷暴的生成过程对小尺度扰动极为敏感。

  结果表明,尽可能地减小100公里左右水平尺度上的初始误差与减小较小尺度上的初始误差相比,可以更有效地提高飑线生成三四个小时后天气预测的准确度。此外,在没有初始扰动环流背景的水平同质环境中模拟生成的飑线,可以产生一种与大气中实地观测到的能谱相似的中尺度动能谱。该研究表明减小大尺度上的观测误差更加重要。

  在日常天气观测预报中我们很难捕捉到小尺度扰动现象,而该研究表明这种扰动并不那么重要,这当然是好事,但同时也是坏事,因为如果在大尺度观测过程中出现即使是一些较小的错误,那么也可能无法预测到雷暴或暴风雪等突发性灾害天气的发生。

  为此,该研究认为,为提供尽可能准确的局域性天气预报,我们无需在越来越小的尺度上建立密集气象站来监测大气动态变化。相反,我们更需要提高在160至480公里等较大水平尺度上观测大气状况的准确度。

  (来源:美国气象学会期刊网 编译:吴鹏)

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