陳玉瑋，黃曉瑩

（廣東省氣象臺，廣東廣州 510640）

全國智能網(wǎng)格實況融合分析產(chǎn)品（簡稱“網(wǎng)格實況”）作為全國智能網(wǎng)格預(yù)報產(chǎn)品的一部分，主要用于為全國智能網(wǎng)格預(yù)報業(yè)務(wù)開展?jié)L動訂正和預(yù)報檢驗提供支持［1-3］。為了了解不同版本的網(wǎng)格實況在廣東區(qū)域的質(zhì)量情況，本研究對廣東區(qū)域2020年的網(wǎng)格實況進(jìn)行檢驗評估。

1 資料與方法

本研究參與質(zhì)量評估的產(chǎn)品包括中國氣象局下發(fā)的兩套網(wǎng)格實況產(chǎn)品，分辨率分別為5 km（2017年9月至今）和1 km（2020年8月至今），氣象要素涵蓋溫度、降水、風(fēng)等，具體產(chǎn)品集為 CLDAS、CMPAS、HRCLDAS1km_gd和 CMPA1km_gd。用于檢驗的站點實況數(shù)據(jù)包括：（1）降水用質(zhì)控后的水文站降水觀測數(shù)據(jù)；（2）其余要素用質(zhì)控后的國家氣象觀測站和區(qū)域自動站觀測數(shù)據(jù)。網(wǎng)格和站點實況的時空匹配方法：（1）逐日起止時間為 20：00（北京時，下同）；（2）各要素用自然相鄰插值對比評估。

本研究通用的產(chǎn)品質(zhì)量評價指標(biāo)有平均誤差（ME）、平均絕對誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）、相關(guān)系數(shù)（COR）；降水分級評估指標(biāo)有等級均方根誤差和TS評分。另外，因為1 km網(wǎng)格實況數(shù)據(jù)不夠1年，僅作個例對比評估。

2 溫度網(wǎng)格實況評估

2.1 評估結(jié)果

基于國家氣象觀測站氣溫實況，2020年溫度網(wǎng)格實況的各項評估結(jié)果如表1所示，逐時、極值溫度的平均絕對誤差均小于1℃，最低氣溫的誤差略大；各評估項目的相關(guān)系數(shù)均在0.97以上，最高氣溫的相關(guān)系數(shù)較高。

表1 2020年5 km溫度網(wǎng)格實況評估結(jié)果

基于國家氣象觀測站和區(qū)域自動站的全省誤差分布特征：（1）逐時溫度誤差較大區(qū)域在清遠(yuǎn)西北部地區(qū)、東南部沿海和徐聞?wù)荆骄^對誤差最大達(dá)到1.0℃；（2）日最高氣溫誤差較大站點有連山、南澳和徐聞?wù)?，平均絕對誤差分別為 1.5、1.7和1.6℃（圖略）；（3）日最低氣溫誤差較大區(qū)域集中在北部山區(qū)和南部沿海，平均絕對誤差最大達(dá)到3.0～4.0℃（圖1）。

2.2 個例對比評估

挑選新豐站，對比評估11月5和1 km的溫度網(wǎng)格實況數(shù)據(jù)質(zhì)量（圖2）。

圖1 2020年5 km溫度網(wǎng)格實況日最低氣溫平均絕對誤差分布（單位：℃）

圖2 2020年11月新豐站5和1 km逐時溫度網(wǎng)格實況數(shù)據(jù)對比圖

由圖2可以看出，11月多弱冷空氣影響廣東，新豐站出現(xiàn)多次溫度波動；對比兩組網(wǎng)格實況數(shù)據(jù)，網(wǎng)格的溫度趨勢與站點實況相近，但是最高、最低溫度均高于站點實況。

3 降水網(wǎng)格實況評估

3.1 評估結(jié)果

5 km降水網(wǎng)格實況區(qū)分為二源融合快速產(chǎn)品和三源融合實時產(chǎn)品，基于水文站降水觀測實況，2020年二源融合的不分級降水均方根誤差為5.92 mm，相關(guān)系數(shù)為0.66；三源融合的不分級降水均方根誤差為4.79 mm，相關(guān)系數(shù)為0.72。對分級降水進(jìn)行對比評估（表2），隨著降水量級增大，網(wǎng)格實況的誤差隨之增大，整體而言，三源融合各降水量級的評估效果好于二源融合。24 h暴雨以上量級降水的均方根誤差分布顯示（圖3），誤差較大站點位于西南部、珠三角北部以及東部地區(qū)，誤差值在30～40 mm以上，上述大值區(qū)和廣東省3大暴雨中心基本吻合，說明暴雨多發(fā)區(qū)的網(wǎng)格實況誤差會更大。

表2 2020年二源融合和三源融合的5 km降水網(wǎng)格分級評估結(jié)果

圖3 2020年三源融合-5 km 24 h暴雨以上量級降水網(wǎng)格實況均方根誤差分布（單位：mm）

3.2 個例對比評估

受弱冷空氣和鋒面低槽影響，9月12日廣東省中部和東部地區(qū)出現(xiàn)暴雨降水。對比各版本的降水網(wǎng)格實況（圖4），可以看出，中部偏西和東南部沿海地區(qū)的網(wǎng)格降水量級均相比站點實況偏小；珠三角地區(qū)的網(wǎng)格降水均偏大；1 km實時融合分析降水網(wǎng)格數(shù)據(jù)較接近站點實況。

4 10 m風(fēng)速網(wǎng)格實況評估

4.1 評估結(jié)果

圖4 2020年9月11日20：00—12日20：00廣東省降水網(wǎng)格實況數(shù)據(jù)平均誤差對比

基于國家氣象觀測站和區(qū)域自動站的數(shù)據(jù)進(jìn)行評估，2020年10m風(fēng)速的網(wǎng)格實況普遍比站點實況偏低，平均誤差為-0.73 m/s，絕對誤差為0.92 m/s。網(wǎng)格實況誤差較大區(qū)域主要在廣東省北部和南部沿海地區(qū)（圖5）。對分級風(fēng)速進(jìn)行對比評估（表3），0級（靜風(fēng)）的網(wǎng)格風(fēng)速大于站點風(fēng)速，1級以上隨著風(fēng)級增大，網(wǎng)格實況的誤差隨之明顯增大，7級以上風(fēng)速平均絕對誤差達(dá)8 m/s。

圖5 2020年10 m風(fēng)5 km網(wǎng)格實況誤差分布

表3 2020年10 m逐小時風(fēng)速5 km網(wǎng)格實況分級評估結(jié)果 m·s-1

4.2 個例對比評估

受2016年臺風(fēng)“浪卡”外圍風(fēng)圈影響，陽江站10月13日12：00出現(xiàn)風(fēng)速峰值，對比5和1 km網(wǎng)格實況（圖6），風(fēng)速趨勢變化與站點實況接近，但是數(shù)值明顯小于站點實況，尤其是5 km網(wǎng)格產(chǎn)品。在“浪卡”影響期間，1 km的風(fēng)速網(wǎng)格數(shù)據(jù)優(yōu)于5 km網(wǎng)格數(shù)據(jù)。

圖6 “浪卡”影響期間陽江站的風(fēng)速網(wǎng)格實況數(shù)據(jù)對比

5 結(jié)論

1）溫度網(wǎng)格實況的趨勢與站點實況相近，最低氣溫誤差大于最高溫度。個例對比中，5和1 km的產(chǎn)品質(zhì)量相當(dāng)。

2）檢驗評分顯示5 km三源融合降水質(zhì)量好于二源融合降水；各降水網(wǎng)格版本的個例對比顯示，1 km實時融合分析降水網(wǎng)格數(shù)據(jù)較接近站點實況。

3）10 m風(fēng)速網(wǎng)格實況值普遍低于站點實況；1級以上隨著風(fēng)級增大，網(wǎng)格實況的誤差隨之明顯增大。個例對比顯示，1 km的風(fēng)速網(wǎng)格數(shù)據(jù)優(yōu)于5 km數(shù)據(jù)。