王 婧
(天津市東麗區(qū)氣象局 天津300300)
隨著數(shù)值模式的完善和發(fā)展以及分辨率的提高,實(shí)現(xiàn)數(shù)值模式的精細(xì)化預(yù)報(bào)成為當(dāng)今數(shù)值預(yù)報(bào)模式發(fā)展的主要方向之一[1]。歐洲中心數(shù)值預(yù)報(bào)是預(yù)報(bào)員天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)和服務(wù)中一個(gè)重要參考依據(jù)[2-6]。然而,模式的不確定性導(dǎo)致預(yù)報(bào)產(chǎn)品存在一定誤差。對(duì)于預(yù)報(bào)員而言,開展數(shù)值預(yù)報(bào)檢驗(yàn)有利于全面了解本地區(qū)模式產(chǎn)品預(yù)報(bào)性能,擇優(yōu)選擇數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品。而溫度作為最基本的預(yù)報(bào)要素,公眾對(duì)其準(zhǔn)確性精細(xì)化的要求不斷提升。多位學(xué)者采用歐洲中心高分辨率模式 2m溫度產(chǎn)品進(jìn)行本地產(chǎn)品釋用研究:王丹等[7]、萬(wàn)明等[8]分別對(duì)陜西和江西國(guó)家站氣溫在不同季節(jié)預(yù)報(bào)性能進(jìn)行評(píng)估;王強(qiáng)等[9]分析懷化最高氣溫預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率時(shí)空分布特征;陳茜茜等[10]對(duì)遵義高低溫在不同季節(jié)誤差變化特征進(jìn)行研究;鞏憲偉等[11]、陳海鳳等[12]分別對(duì)氣溫明顯變化時(shí)四平和貴陽(yáng)溫度預(yù)報(bào)能力進(jìn)行檢驗(yàn);祁麗燕等[13]、張超等[14]、萬(wàn)夫敬等[15]分別對(duì)不同季節(jié)、不同天氣系統(tǒng)影響下廣西、烏魯木齊和青島的高低溫預(yù)報(bào)能力進(jìn)行研究。
鑒于以往的研究大多針對(duì)模式最高最低溫度及基于國(guó)家級(jí)自動(dòng)站預(yù)報(bào)進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估,未提供更為精細(xì)化時(shí)空檢驗(yàn),本文將采用EC細(xì)網(wǎng)格逐3h、水平分辨率 0.125×0.125的 2m 溫度產(chǎn)品對(duì)天津市溫度預(yù)報(bào)進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估,為預(yù)報(bào)員提供更全面的模式性能參考依據(jù)。
模式資料采用 EC細(xì)網(wǎng)格 2015年 2月 1日—2015年 12月 28日每日 08∶00、20∶00時(shí) 2次起報(bào),3~72h預(yù)報(bào)時(shí)效的逐3h的2m溫度預(yù)報(bào)產(chǎn)品。
觀測(cè)資料為天津市 277個(gè)地面自動(dòng)站逐時(shí) 2m溫度,對(duì)觀測(cè)資料進(jìn)行篩選(剔除缺測(cè)率>10%的站點(diǎn))后,得到 244個(gè)質(zhì)量較高的地面自動(dòng)站數(shù)據(jù)。采用雙線性插值法將EC細(xì)網(wǎng)格2m溫度預(yù)報(bào)產(chǎn)品插值到篩選后的觀測(cè)站點(diǎn)上。
本文選用預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率(TT)、相對(duì)誤差(DIF)和均方根誤差(RMSE)對(duì)2m溫度進(jìn)行評(píng)估和檢驗(yàn):預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率:
相對(duì)誤差公式:
均方根誤差公式:
計(jì)算EC模式2015年全年2個(gè)起報(bào)時(shí)間的不同預(yù)報(bào)時(shí)效2m溫度預(yù)報(bào)與實(shí)況的TT、DIF和RMSE。
圖1為2015年天津EC細(xì)網(wǎng)格資料08∶00時(shí)和20∶00時(shí)起報(bào)在 3~72h預(yù)報(bào)時(shí)效的 DIF、RMSE和TT曲線圖。如圖所示,兩組起報(bào)時(shí)間的不同預(yù)報(bào)時(shí)效預(yù)報(bào)效果不同。預(yù)報(bào)效果較好,平均 DIF較小,在0.4~-0.8℃,多數(shù)時(shí)次預(yù)報(bào)偏低。預(yù)報(bào)產(chǎn)品的RMSE在 1.0~2.5℃,TT1在 30%~55%,TT2比 TT1高 30%左右。隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加,RMSE波動(dòng)式增加,TT波動(dòng)式降低,說(shuō)明其有日變化規(guī)律。
圖1 天津 EC細(xì)網(wǎng)格不同起報(bào)時(shí)間、不同預(yù)報(bào)時(shí)效 2m預(yù)報(bào)溫度誤差和準(zhǔn)確率曲線圖Fig.1 2m forecast temperature error,TT curve of Tianjin EC fine grid with different reporting time and forecast aging
圖2 為2組起報(bào)時(shí)間預(yù)報(bào)與實(shí)況的DIF、RMSE和 TT日變化曲線。可以看出,不同起報(bào)時(shí)間對(duì)同一時(shí)次的預(yù)報(bào)效果存在差異。對(duì)每日逐 3h預(yù)報(bào) DIF在-0.8~0.4℃,RMSE在 1.5~2.5℃,TT1為 40%上下,TT2為 70%上下,而且對(duì)白天預(yù)報(bào)效果略好于夜間。對(duì)每日 08∶00預(yù)報(bào),兩組起報(bào)時(shí)間的預(yù)報(bào)效果最為一致,且預(yù)報(bào)效果最好;對(duì)每日 11∶00、14∶00 兩個(gè)起報(bào)時(shí)間預(yù)報(bào)差異最大。每日 08∶00~17∶00時(shí)比20∶00~次日 05∶00時(shí) DIF 更接近于 0℃,但其中14∶00、17∶00 的 RMSE 較大、TT 較低,說(shuō)明對(duì)于這兩個(gè)時(shí)次的預(yù)報(bào)存在較大的離散度。相對(duì)每日 11∶00~20∶00時(shí)預(yù)報(bào),08∶00起報(bào)有更好的預(yù)報(bào)效果,而對(duì)每日 23∶00~08∶00 預(yù)報(bào)則相反,20∶00 起報(bào)的預(yù)報(bào)效果更好。
天津地區(qū)EC細(xì)網(wǎng)格2m溫度產(chǎn)品誤差分布有如下特點(diǎn):天津市區(qū)、濱海新區(qū)塘沽和薊州北部預(yù)報(bào)效果較差,RMSE超過(guò)2.25℃,TT1為30%左右,TT2為50%左右。平均DIF分布表明,天津市區(qū)和濱海新區(qū)塘沽預(yù)報(bào)溫度比實(shí)況明顯偏低,偏低幅度超過(guò)-1.5℃,考慮是城市熱島效應(yīng)和海陸風(fēng)的影響所致;而薊州北部山區(qū)平均 DIF特征不一致,有些站點(diǎn)預(yù)報(bào)偏高1℃左右,有些站點(diǎn)偏低 1℃左右,考慮薊州北部山區(qū)受地形影響,站點(diǎn)之間差異較大;其余地區(qū)平均DIF均在±1℃以內(nèi),RMSE較小,TT較高。模式預(yù)報(bào)效果最好的地區(qū)是寧河?xùn)|部和濱海新區(qū)大港。市區(qū)周邊四區(qū)溫度預(yù)報(bào)較實(shí)況偏低站點(diǎn)較多,遠(yuǎn)離市區(qū)預(yù)報(bào)偏高于實(shí)況的站點(diǎn)較多,也說(shuō)明城市熱島效應(yīng)的影響。綜合平均DIF和RMSE分布,天津市區(qū)、濱海新區(qū)塘沽模式2m溫度預(yù)報(bào)系統(tǒng)偏低,系統(tǒng)性誤差可以通過(guò)偏差訂正方法減小,而薊州部分站點(diǎn)絕對(duì)誤差較小但RMSE較大,并不是系統(tǒng)性誤差,預(yù)計(jì)采用偏差訂正方法改善效果有限。
圖2 天津 EC細(xì)網(wǎng)格不同起報(bào)時(shí)間 2m預(yù)報(bào)溫度誤差日變化曲線Fig.2 Daily variation curve of 2m forecast temperature error of Tianjin EC fine mesh with different reporting time
通過(guò)計(jì)算EC模式2015年2—12月和四季不同起報(bào)時(shí)間不同預(yù)報(bào)時(shí)效 2m 溫度預(yù)報(bào)與實(shí)況的 TT、DIF和RMSE,評(píng)估模式不同月份預(yù)報(bào)效果。
圖3 2015年2—12月模式不同起報(bào)時(shí)間2m溫度誤差曲線圖Fig.3 Curves of 2 m temperature error at different reporting time from February to December,2015
圖3為 2015年天津 EC模式兩組起報(bào)時(shí)間的DIF、RMSE 和 TT月變化曲線。如圖所示,08∶00和20∶00起報(bào)的預(yù)報(bào)產(chǎn)品在不同月份的預(yù)報(bào)效果略有不同,除 6月外兩個(gè)起報(bào)時(shí)間的預(yù)報(bào)效果差異均較小。各月DIF如圖3(a)所示,除6月和11月預(yù)報(bào)值偏高外其余月份均偏低,4月 DIF偏低幅度最大,低于-0.8℃;圖3(b)顯示 RMSE 較小的月份有 7、9、10月,較大的月份有 3、4、6、12月,其中 3月RMSE最大,超過(guò) 2.2℃;由圖3(c)可以看出,TT較大的月份有 5、7、8、10 月,TT 較小的月份有 3、4、11、12月,其中12月TT1低于35%,TT2低于60%,較其他月份明顯偏低,且 RMSE超過(guò) 2℃,但 DIF接近于0℃,說(shuō)明該月預(yù)報(bào)與實(shí)況間的離散度較大。
天津市EC模式2m預(yù)報(bào)溫度不同季節(jié)的誤差如表1所示,比較4個(gè)季節(jié)誤差:春季DIF為-0.61℃,預(yù)報(bào)較實(shí)況偏低,RMSE超過(guò)2℃,TT與秋季相當(dāng)。夏季的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最高,TT1為 42.75%,TT2為72.97%;秋季 DIF最趨近與 0℃(0.05℃),RMSE最小(1.84℃);冬季超過(guò) 2℃,預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最低。綜上所述,夏秋誤差小,預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率高,預(yù)報(bào)效果較好;春冬誤差大,預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率低,預(yù)報(bào)效果較差。
表1 EC模式2m預(yù)報(bào)溫度不同季節(jié)誤差統(tǒng)計(jì)Tab.1 EC model 2 m forecast temperature different seasonal error statistics table
采用 RMSE和TT2評(píng)估EC細(xì)網(wǎng)格2m溫度產(chǎn)品對(duì)不同季節(jié)預(yù)報(bào)效果空間分布。薊州北部山區(qū)四季均存在較大誤差,RMSE高于 2.5℃,TT2低于60%;天津市區(qū)四季節(jié)也存在較大誤差,其中冬春最明顯,RMSE高于2.5℃,TT2低于60%;濱海新區(qū)塘沽春季誤差大,RMSE高于2.5℃,TT2低于60%。模式對(duì)武清區(qū)冬季的預(yù)報(bào)效果略差,RMSE高于 2℃,TT2低于 50%。其余地區(qū)四季無(wú)明顯差異,預(yù)報(bào)效果較好,大部分臺(tái)站RMSE低于2℃,TT2高于70%。
本文采用TT、DIF和RMSE對(duì)2015年EC細(xì)網(wǎng)格模式 2m溫度產(chǎn)品在天津市的預(yù)報(bào)性能進(jìn)行評(píng)估和檢驗(yàn),結(jié)果表明:
①EC細(xì)網(wǎng)格2m溫度在天津市有較好的預(yù)報(bào)效果。08∶00和 20∶00兩組起報(bào)時(shí)間對(duì) 3~72h不同預(yù)報(bào)時(shí)效的預(yù)報(bào)效果不同。隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加,預(yù)報(bào)效果變差。模式對(duì)白天預(yù)報(bào)效果略優(yōu)于夜間,其中每日08時(shí)預(yù)報(bào)效果最好。對(duì)白天溫度預(yù)報(bào),08∶00起報(bào)效果優(yōu)于20∶00起報(bào),對(duì)于夜間則相反,20∶00的預(yù)報(bào)效果更好。
②不同起報(bào)時(shí)間對(duì)預(yù)報(bào)產(chǎn)品在不同月份的預(yù)報(bào)效果略有不同,以 6月的預(yù)報(bào)差異最為明顯。夏秋預(yù)報(bào)效果優(yōu)于冬春,其中 7月預(yù)報(bào)效果最好,12月最差。
③薊州北部四季誤差均較大,考慮山區(qū)地形原因;天津市區(qū)、濱海新區(qū)塘沽溫度預(yù)報(bào)系統(tǒng)性偏低,考慮城市熱島效應(yīng)原因,市區(qū)春冬季誤差明顯,塘沽春季誤差明顯。