成果1：对流尺度集合预报多尺度初始扰动场形成方案及应用

对流天气系统初值误差所具有的多时空尺度变化特征是影响对流降水可预报的重要原因之一。本项目揭示对流尺度数值预报模式初值误差增长具有多尺度演变、环流依赖、区域依赖特征。由此提出了一种基于多尺度奇异向量的对流尺度集合预报初始扰动场形成方案，可获取表征多尺度初始扰动三维结构。基于该方案研制了第十九届杭州亚运会对流尺度集合预报系统，集合预报成员15个，预报时效84h，自2023年5月实现业务运行，暴雨概率预报技巧较CMA-REPS中尺度系统提升了5%以上，为浙江省气象局做好精准化亚运气象服务提供了强有力的科技支撑。基于项目成果发起了世界气象组织亚洲区协（WMO RA II）杭州亚运会对流尺度集合预报研究示范项目，提高了国产模式国际影响力。

成果2：条件非线性随机倾向扰动模型

对流尺度模式误差增长具有强非线性与随机性特征，严重影响了对流尺度集合预报降水概率预报的可靠性。本项目首次将模式物理过程误差的非线性强迫奇异向量（NFSV）模式扰动方法及随机物理过程倾向扰动方法（SPPT）相结合，研制了一种新型的条件非线性随机倾向扰动模型。结果表明，该模型可以更好地捕捉大气边界层中活跃的模式物理过程误差非线性增长特征，有助于改进等压面要素的集合离散度、集合一致性等。与传统的随机物理过程倾向扰动（SPPT）方案想比，条件非线性随机扰动模型对华南地区3h暴雨概率预报技巧评分提升率超过10%，更好地表征了对流尺度模式物理过程的对流降水预报不确定性。

代表性成果清单（非第一标注请勿列入）

1. Liu, X., J. Chen, Y. Z. Liu, Z. H. HUO, Z. Z. XU, F. J. CHEN, J. Wang, Y. N. Ma, and Y. M. Han, 2024: An Initial Perturbation Method for Multiscale Singular Vector in Global Ensemble Prediction. Adv. Atmos. Sci., https://doi.org/10.1007/s00376-023-3035-4（第一标注）

2. Zhang X, Sun L, Ma X, Guo H, Gong Z, Yan X. Can the Assimilation of the Ascending and Descending Sections’ Data from Round-Trip Drifting Soundings Improve the Forecasting of Rainstorms in Eastern China? Atmosphere. 2023, 14(7), 1127. https://doi.org/10.3390/atmos14071127 （第一标注）

3. 王秋萍, 潘贤, 周勃旸, 等. 2023. 区域集合预报系统的集合变换卡尔曼滤波初始扰动的余弦分析约束方案[J]. 大气科学, 47(6): 1731−1745. doi:10.3878/j.issn.1006-9895.2210.22062. doi:10.3878/j.issn.1006-9895.2210.22062（第一标注）

4. 孟泽华,高彦青,马旭林, 周勃旸. 一次江淮暴雨高分辨数值预报中云微物理方案敏感性分析[J]. 大气科学学报, 2023, 46(5): 765-775. doi:10.13878/j.cnki.dqkxxb.20191218001.（第一标注）

5. 张鑫, 王秋萍, 马旭林, 张旭鹏, 成巍, 夏元彩.新型往返平飘式探空资料对长江中下游数值预报质量的敏感性研究. 大气科学, 2024, 48. doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.2304.22224. (第一标注)

6. 霍振华，李晓莉，陈静，国家气象中心（中央气象台）.2023. CMA全球多尺度奇异向量初值扰动并行生成器软件V1.0. 2023SR0877284. （软件著作权）