La previsione di insieme che consente la convezione ha un valore significativo di ricerca e applicazione, e il metodo di generazione iniziale della perturbazione gioca un ruolo importante nel miglioramento della sua accuratezza. Recentemente, un gruppo di ricerca guidato da Chaohui Chen della National University of Defense Technology ha proposto un nuovo metodo per generare la perturbazione iniziale tenendo in piena considerazione la forte località di un sistema meteorologico convettivo. I risultati sperimentali confermano che può migliorare l'effetto della previsione dell'insieme che consente la convezione. Questa ricerca innovativa è stata pubblicata in Scienza Cina Scienze della Terra .

Attualmente, le previsioni dell'insieme delle condizioni iniziali sono relativamente mature a medio-lungo termine e su scala climatica e hanno formato metodi di generazione di perturbazioni corrispondenti. Però, esistono molti problemi nell'applicazione diretta di questi metodi nella previsione di insieme che consente la convezione, come la piccola divergenza del sistema di previsione dell'ensemble e la tendenza dell'ensemble a convergere. Generalmente, l'approccio dominante sia in Cina che all'estero è quello di utilizzare l'ortogonalità per affrontare la dispersione o l'indipendenza nella previsione di insieme a breve termine o su scala convettiva come il filtro di Kalman per la trasformazione dell'ensemble (ETKF). Ma tutti questi metodi hanno alcuni svantaggi.

Basato sul metodo convenzionale di allevamento delle modalità di crescita (BGM), questo documento ha proposto un metodo BGM locale (LBGM) considerando la forte località di un sistema meteorologico convettivo, che è diverso dai metodi esistenti. Il metodo BGM genera la perturbazione iniziale tramite il ciclo di previsione a breve termine del modello stesso. Nel metodo BGM convenzionale, la perturbazione dell'insieme deve essere ridimensionata dopo ogni ciclo di allevamento, in cui il fattore di scala è semplicemente una funzione del livello verticale. Vale a dire che i fattori di scala per tutti i punti sullo stesso livello verticale sono identici (Fig1 (a)). Però, la disomogeneità orizzontale nella distribuzione delle variabili fisiche deve essere considerata anche per i sistemi di previsione di insieme che consentono la convezione con forte località e indipendenza. Perciò, il raggio di impatto viene introdotto per determinare lo spazio locale di ciascun punto e il fattore di scala viene calcolato in base all'errore quadratico medio di perturbazione (RMSE) dei punti all'interno dello spazio locale di ciascun punto (Fig1 (b)). Si può vedere che il metodo LBGM utilizza la perturbazione RMSE in punti all'interno di un certo intervallo attorno a un punto per determinare il fattore di scala in quel punto, che incorpora le informazioni locali nella perturbazione ridimensionata. Contemporaneamente, l'ambito dell'area locale può essere regolato assegnando diversi raggi di impatto.

Per testare l'effetto del metodo LBGM, questo lavoro presenta una valutazione preliminare in termini della sua struttura perturbativa, diffusione d'insieme, e la previsione RMSE. I risultati sperimentali confermano che più caratteristiche locali di perturbazione sono incorporate dopo il ridimensionamento attraverso il metodo LBGM e il metodo riflette anche l'interazione tra i punti della griglia. Per le variabili fisiche di perturbazione e alcuni elementi meteorologici vicini alla superficie, lo spread d'insieme generato dal metodo LBGM è maggiore di quello generato dal BGM convenzionale e l'RMSE previsto di LBGM è inferiore a quello del BGM tradizionale. Nel frattempo, il sistema di previsione dell'insieme mostra prestazioni migliori con il nuovo algoritmo.

Il metodo LBGM basato sul BGM convenzionale è concettualmente nuovo. Poiché non richiede risorse computazionali aggiuntive, questo metodo ha un grande potenziale applicativo nella previsione dell'insieme che consente la convezione.