估计荟萃预告可预告性的方法

荟萃预告是减小预告不确定性、进步预告技巧的紧张手段。自上世纪90年代以来，荟萃预告已经成为国际上数值气候预告与数值天气展望的主流方法。荟萃预告的最终目的是定量展望将来时刻变量状况的概率分布，预告效果的不确定性或可预告性应该用预告与观测的变量场的概率分布的差来刻画。然而，如何评价这类“差”的大小还缺乏相干的研究。穆穆院士等就曾指出，与荟萃预告有关的可预告性题目，相干研究不论在理论层面，照旧应用层面都十分欠缺，亟待深入探索。

　　围绕荟萃预告的可预告性题目，中国科学院大气物理研究所丁瑞强研究员引入了信息论中的Kullback-Leibler（KL）散度概念，从荟萃预告中概率分布演变的角度出发来定量度量预告效果的不确定性。在Lorenz模型中的试验效果表现，因为KL散度能够描述两个概率分布的差异程度， KL散度能够有用度量荟萃预告中概率预告的可预告性。KL散度方法不但适用于概率分布呈现正态分布的荟萃预告，而且适用于概率分布呈现非正态分布的荟萃预告，比传统方法具有更广的适用性，从而为深入研究荟萃预告（概率预告）的可预告性题目提供了有用的方法。

　　因为目前的工作基于简单的Lorenz模型探究了KL散度方法在估计荟萃预告可预告性中的应用，如何将KL散度方法进一步应用于定量估计真实气候荟萃预告的可预告性才是关键，这方面仍需深入研究。

　　关键词：可预告性， 荟萃预告， KL散度

　　论文信息：

　　Ding, R. Q., B. J. Liu, B. Gu, J. P. Li, and X. Li, 2019: Predictability of ensemble forecasting estimated using the Kullback–Leibler divergence in the Lorenz model. Adv. Atmos. Sci., 36(8), 837–846,https://doi.org/10.1007/s00376-019-9034-9.

　　论文链接：

　　https://doi.org/10.1007/s00376-019-9034-9.

图1. 行使KL散度方法得到的Lorenz吸引子上初始状况可预告期限的三维分布