GRAPES-GEPS框架下湿奇异向量与非线性初值扰动的深度剖析与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

在气象科学领域，数值天气预报（NWP）已成为业务天气预报的核心工具，为人们的生产生活、防灾减灾等提供了重要的决策依据。然而，大气作为一个高度复杂且具有混沌属性的系统，其数值预报面临着诸多挑战。大气运动受到多种因素的综合影响，如太阳辐射、地球自转、下垫面状况以及复杂的物理过程等，这些因素相互作用，使得大气状态的变化呈现出高度的非线性和不确定性。同时，数值模式初始场的构建依赖于有限的观测资料，观测误差以及观测范围的不完整性，导致初始场无法完全准确地反映真实的大气状态，存在初始误差。