强对流天气集合预报技术解说
强对流天气是对流层内十分重要的中小尺度系统，主要包括雷暴、雹暴、暴雨云团和飑线等。这类系统造成的暴雨、冰雹、下击暴流和阵风等强烈的天气现象是我国重大天气灾害之一，对其准确的预报一直以来是预报员面临的最大难题之一，也是国民经济和社会发展迫切需要解决的问题，因此我国对强对流天气的研究和预报十分重视，其中预报技术的提高一直是研究的重点。
强风暴系统生命史短，空间尺度小，同时具有复杂的三维结构特征。分布稀疏的常规无线电探空站资料和非常规的雷达监测均无法满足实时监测对流系统的要求。随着对强对流风暴系统发生发展期间内部微物理过程的深入研究，加之模式的微物理方案逐渐完善，数值模式成为风暴尺度对流系统模拟和预报的一个重要和现实的手段。然而，单一确定性数值预报对风暴尺度系统预报具有显著地局限性，主要体现在以下三个方面：1.大气具有混沌特性，模式大气对于初始场的微小误差高度敏感。这种误差随预报迅速增长，目标系统的可预报时间随系统的时空尺度减小而减小。同时，多尺度环流的相互作用能够导致误差的变尺度增长，以致初始的微小扰动误差随预报在风暴尺度、中尺度系统中得到发展；2.与湿对流相联系的风暴系统受大、中尺度环流形势影响，作为提供主要天气形势信息的侧边界条件的误差将影响风暴系统发展强度预报的准确性；3.风暴尺度对流系统的预报对数值模式和物理方案的选择非常敏感。
数值模式初始条件、边界条件和物理过程等方面的不确定性使得确定性数值预报对强对流系统及其降水定时、定点、定量的预报难度增大，合理有效的数值天气预报应当是以概率预报的形式表达。近年来，有限区域中尺度集合预报在强对流天气的预报中已经成为一种重要的科学技术手段，尤其是中尺度短期概率预报在分辨模式误差来源和改进预报评分方面发挥了巨大的作用。一些基于有限区域数值预报模式的集合预报系统已经建立并得到发展。
南京满星数据科技有限公司是一家高新技术企业，主要从事气象信息数据服务、天气数据可视化服务，在强对流天气的集合预报技术方面走在前列，其拥有的发明专利“一种基于集合资料同化技术的初始扰动方法（ZL201510422796.4）”是集合预报的专有技术，能够将模式的同化技术与集合预报技术紧密结合起来，集合同化得到的初始条件将包含全球集合预报的大尺度扰动信息和风暴尺度集合预报的小尺度扰动信息，并且该扰动信息是以模式本身作为动力约束的, 因此集合变分同化的结果具有物理的一致性和动力的协调性。
该集合预报专利通过构造模式同化模块的三个集合分量：扰动的观测集合；扰动的背景条件集合，即风暴尺度集合预报的短期预报；扰动的全球集合预报初始条件集合，能够为业务单位提供一种强对流天气的概率预报技术。该技术抓住强对流天气的突发性和高度非线性的特征，打破确定性预报带来的局限，这为用户气象服务决策提供了更完整信息。