張旭 孫寶利 白佳寧 張丹梅 孫可 楊曉彤 趙振宇 寧喜龍

(阜新市氣象局，遼寧 阜新123000)

引言

隨著國內(nèi)外數(shù)值天氣預(yù)報模式的快速發(fā)展，可供預(yù)報員日常參考的客觀定量降水預(yù)報方面的數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品越來越多，如ECMWF(歐洲中心)、NCEP_GFS(美國)、JMA(日本)和GRAPES(中國)全球數(shù)值模式預(yù)報產(chǎn)品以及睿圖東北模式預(yù)報產(chǎn)品等。為了能夠掌握不同模式產(chǎn)品的預(yù)報準確率，提高本地預(yù)報質(zhì)量，廣大預(yù)報工作者從不同角度對這些模式產(chǎn)品進行了大量的分析檢驗。如吳晶等[1]對我國西北四省(區(qū))2016—2017年逐月GRAPES模式的晴雨和降水檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)小雨、中雨、大雨、暴雨的TS評分依次遞減。在對江西省汛期區(qū)域性暴雨的ECMWF、JMA和T639預(yù)報能力進行檢驗中，孫素琴等[2]發(fā)現(xiàn)ECMWF的24 h產(chǎn)品對系統(tǒng)的演變、調(diào)整和降水量級預(yù)報評分均好于其他兩種，但存在暴雨以上量級降水預(yù)報漏報的情況。另外，有研究表明[3-4]，ECMWF模式的降水預(yù)報產(chǎn)品在安徽省的小雨量級降水TS評分明顯高于其他量級降水，但空報率較高，對大雨以上量級的預(yù)報能力相對較差。潘留杰等[5]對比了ECMWF和NCEP兩個集合預(yù)報系統(tǒng)在秦嶺及周邊地區(qū)的降水預(yù)報性能，發(fā)現(xiàn)ECMWF系統(tǒng)對降水高低值中心的降水量級及降水量的振蕩幅度把握更好。徐姝等[6]、洪偉和鄭玉蘭[7]則分別基于ECMWF降水產(chǎn)品采用不同方法對本地降水預(yù)報偏差進行訂正或建立短時強降水預(yù)報模型，效果較好，并投入業(yè)務(wù)應(yīng)用。Buizza等[8]對比了ECMWF、NCEP_GFS和加拿大氣象中心的集合預(yù)報結(jié)果，認為ECMWF的綜合預(yù)報系統(tǒng)整體性能最好。另外，在對東北區(qū)域中尺度數(shù)值模式、MM5模式、WRF-RUC模式和遼寧省精細化網(wǎng)格預(yù)報等方面，也有學(xué)者[9-11]進行了一些研究，包括訂正、建立數(shù)值預(yù)報本地化應(yīng)用平臺等。

在眾多的數(shù)值模式中，很多學(xué)者[6-7，12]都是基于ECMWF產(chǎn)品開展相關(guān)研究，主要是因為目前ECMWF模式資料代表了較先進的數(shù)值模式水平，但是在實際的預(yù)報工作中，ECMWF模式對于降水預(yù)報也存在一定的問題，如強降水預(yù)報偏弱等。所以充分利用更多的數(shù)值預(yù)報模式產(chǎn)品，提高預(yù)報準確率仍有現(xiàn)實意義。此外，針對某一類天氣系統(tǒng)的降水檢驗也很少，東北冷渦是東亞阻塞形勢下在中國東北地區(qū)形成的較為深厚的冷性低值系統(tǒng)，也是影響遼寧西部地區(qū)降水的重要天氣系統(tǒng)之一。對于遼寧省阜新市來說，2011—2019年東北冷渦所導(dǎo)致的降水量約占年總降水量的60%。因此，本文主要選擇在東北冷渦背景下，針對歐洲數(shù)值中心全球模式(ECMWF)、中國全球模式(GRAPES)和美國全球模式(NCEP_GFS)的降水產(chǎn)品進行逐一分析檢驗，旨在提高本地東北冷渦降水的綜合預(yù)報能力，為阜新地區(qū)精細化降水預(yù)報服務(wù)提供客觀依據(jù)。

1 資料與方法

選取2019年5—8月受東北冷渦影響的所有降水日(當(dāng)日20時至次日20時降水量>0.1 mm定義為1個降水日)作為樣本檢驗資料，利用歐洲數(shù)值模式ECMWF(以下簡稱EC)、GRAPES模式和NCEP_GFS模式08時起報的24 h降水預(yù)報產(chǎn)品來檢驗阜新市兩個國家觀測站即阜蒙縣站(42°04′N，121°44′E)和彰武縣站(42°23′N，122°33′E)降水預(yù)報情況。主要采用平均絕對誤差(MAE)、平均誤差(ME)以及目前氣象部門廣泛應(yīng)用的《中短期天氣預(yù)報質(zhì)量檢驗辦法》和《定量降水估測(QPE)質(zhì)量檢驗辦法》，此方法在數(shù)值預(yù)報檢驗方面應(yīng)用較多且簡便易行[13-15]，其中檢驗的降水種類劃分為晴雨、一般性降水(小雨至大雨)、小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨7種。以下將分別針對上述三種數(shù)值模式對7種分類進行晴雨預(yù)報準確率(PC)、分量級降水(TS)評分、一般性降水(TS)和預(yù)報偏差(B)等多個參量檢驗。

應(yīng)用的計算公式如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

式(1)—式(5)中，NA為命中站點數(shù)；NB為空報站點數(shù)；NC為漏報站點數(shù)；ND為無降水預(yù)報正確的站點數(shù)；Gi為雨量站累積雨量觀測值；Ri為模式降水預(yù)報值；N為參與評估的總站數(shù)。其中對一般性降水的檢驗也參照公式(2)來進行。本文使用孫力等[16]對東北冷渦的定義進行個例篩選：即500 hPa天氣圖上至少能分析出一條閉合等高線，并有冷中心或明顯冷槽配合的低壓環(huán)流系統(tǒng)，且冷渦出現(xiàn)在35°—60°N，115° — 145°E的范圍內(nèi)，生命史至少3 d或以上。還分別定義了出現(xiàn)在50°—60°N、40°—60°N以及35°—40°N的東北冷渦為北渦、中渦和南渦，當(dāng)冷渦中心某時次的500 hPa高度值較上一時次有所降低時，則稱此時次的東北冷渦是一個發(fā)展的冷渦，筆者在此基礎(chǔ)上將500 hPa高度值持續(xù)降低或維持作為冷渦成熟階段劃分依據(jù)，反之則為衰減階段。結(jié)合影響阜新地區(qū)的東北冷渦位置，按照不同經(jīng)緯度將上述3個階段劃分為發(fā)展期(48°—52°N，113°—118°E)成熟期(40°—50°N，118°—125°E)和衰減期(40°—55°N，125°—135°E)，以下將分別針對這3個階段對上述數(shù)值預(yù)報模式降水產(chǎn)品進行分析檢驗，繼而將研究成果應(yīng)用到本地預(yù)報業(yè)務(wù)當(dāng)中。

2 結(jié)果分析

2.1 東北冷渦個例統(tǒng)計

2019年5—8月影響阜新地區(qū)的東北冷渦共18次(從冷渦發(fā)展期至衰減期計為一次)，其中6—8月月平均為4—5次，且每次影響時間為2—5 d。不考慮天氣系統(tǒng)的影響，2019年5—8月阜蒙縣共57個降水日，彰武縣共52個降水日，而受東北冷渦系統(tǒng)影響阜蒙縣有41個降水日，彰武縣有38個降水日。可見，兩站受東北冷渦影響而產(chǎn)生的降水日分別占所有降水日的72%和73%，兩縣最大日降水量分別為92.2 mm和104.7 mm，均發(fā)生在冷渦的成熟階段(表1)，可見從冷渦的發(fā)展到成熟階段，多數(shù)降水呈逐漸增大的趨勢，此時也正是雷電等強對流天氣的易發(fā)階段。

表1 2019年5—8月東北冷渦不同階段24 h最大降水量和樣本數(shù)Table 1 24-h maximum precipitation and sample numbers in different stages of Northeast Cold Vortex from May to August 2019

2.2 晴雨準確率及分級降水的TS評分

從2019年5—8月阜新全地區(qū)預(yù)報情況來看(取兩縣氣象資料的平均值作為全地區(qū)的資料樣本)，EC模式在晴雨、一般性降水以及小雨三方面是表現(xiàn)最好的，NCEP_GFS效果次之，GRAPES則表現(xiàn)最差(圖1a)，中雨量級EC的預(yù)報則不如另外兩種，大雨和暴雨量級EC表現(xiàn)要好于其他兩種。所以在針對大雨及以上量級的預(yù)報要重點參考EC模式的預(yù)報。

圖1 2019年5—8月阜新地區(qū)(a)以及阜蒙縣和彰武縣(b)EC、GRAPES、NCEP_GFS晴雨準確率、一般性降水、分量級降水TS評分Fig.1 Accuracy and TS scores of sunny/rainy weather,general precipitation,and grading precipitation in Fuxin (a),and at Fumeng and Zhangwu stations (b) from May to August of 2019 predicted by ECMWF,GRAPES,and NCEP_GFS models

由圖1b阜蒙縣和彰武縣的預(yù)報對比情況可見，NCEP_GFS對阜蒙縣晴雨預(yù)報準確率最高,EC和GRAPES在晴雨預(yù)報上對阜蒙縣的準確率高于彰武縣；三種數(shù)值模式對一般性降水和小雨在阜蒙縣的TS評分均高于彰武縣；中雨情況則相反，EC和NCEP_GFS模式對彰武TS評分高于阜蒙縣，大雨和暴雨情況兩縣對比來說效果不明顯，特別是由于暴雨次數(shù)較少，數(shù)值模式預(yù)報產(chǎn)品也相對不穩(wěn)定，所以其客觀產(chǎn)品也不能直接進行應(yīng)用，需要進行人工訂正。

2.3 預(yù)報偏差

預(yù)報偏差B的計算公式見式(5)，B值等于1時表示該降水量級預(yù)報頻率與觀測相同，大于1時表示存在空報，小于1時表示存在漏報。2019年5—8月阜蒙縣和彰武縣的降水預(yù)報偏差見表2。三種數(shù)值模式對阜蒙縣均存在漏報現(xiàn)象，NCEP_GFS漏報情況最為嚴重；對彰武縣來說EC模式空報比較明顯，其余兩種數(shù)值模式則漏報比較明顯，GRAPES和NCEP_GFS對彰武縣的降水評分明顯要高于阜蒙縣。

表2 2019年5—8月阜蒙縣和彰武縣的降水預(yù)報偏差Table 2 Precipitation forecast deviation in Fumeng and Zhangwu stations from May to August of 2019

2.4 東北冷渦不同發(fā)展階段的數(shù)值模式對比分析

在東北冷渦發(fā)展期(圖2a)，EC模式5—7月降水TS評分達到100%,所以在預(yù)報中不需要進行訂正，產(chǎn)品可以直接應(yīng)用；5—8月GRAPES模式對阜蒙縣預(yù)報效果要好于彰武縣,尤其體現(xiàn)在6—7月，降水TS評分達到了100%；數(shù)值預(yù)報對彰武縣整體評分不高，GRAPES模式預(yù)報效果比較穩(wěn)定，TS評分均維持在40%—50%左右，但是該模式在50°N以北的東北冷渦容易產(chǎn)生空報現(xiàn)象，這一點需要引起預(yù)報員的注意。相比之下，NECP_GFS在彰武的TS評分則明顯較高，均在75%—100%左右，整體效果好于GRAPES。由此，不同數(shù)值預(yù)報模式的特點就顯現(xiàn)出來，需要通過本地預(yù)報員加以分析后進行區(qū)別應(yīng)用。從冷渦的成熟階段(圖2b)來看，EC預(yù)報模式更加準確可以直接應(yīng)用，只在5月彰武縣出現(xiàn)一次北渦空報現(xiàn)象，6—8月兩縣的TS評分均為100%；GRAPES模式和NCEP_GFS模式在此階段優(yōu)勢并不十分明顯，5月易存在北渦空報的現(xiàn)象，7—8月則也比較容易出現(xiàn)空漏報的問題，經(jīng)分析，兩種模式漏報的次數(shù)明顯多于空報次數(shù)。同以上兩個階段相比，冷渦的衰減階段(圖2c)則問題較多，各數(shù)值模式的TS評分高低不齊，EC模式在渦后西北氣流、東北氣流、渦底有弱切變線這些位置均存在空漏報的問題；GRAPES模式在55°N以北的渦及渦后西北氣流容易空報，且有連續(xù)性，這個問題在預(yù)報中需引起注意，其整體效果阜蒙縣好于彰武縣；NCEP_GFS穩(wěn)定性較差，北渦、渦后西北氣流和東北氣流均存在預(yù)報偏差且沒有預(yù)報規(guī)律。但是，三種數(shù)值預(yù)報模式在此階段唯一的共同點就是對小于1 mm的降水準確率均不高，中雨及以上量級的預(yù)報準確性相對較高。綜上所述，此階段數(shù)值產(chǎn)品不能直接應(yīng)用，需要預(yù)報員進行綜合技術(shù)與經(jīng)驗訂正來實現(xiàn)預(yù)報準確率的提高，從而發(fā)揮預(yù)報員的能動性，使數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的應(yīng)用價值最大化。

圖2 2019年5—8月阜蒙縣和彰武縣EC、GRAPES和NCEP_GFS在東北冷渦發(fā)展階段(a)、成熟階段(b)、消亡階段(c)一般性降水的TS評分Fig.2 TS scores of general precipitation in Fumeng and Zhangwu stations during the development stage (a),mature stage (b),and decay stage (c) of Northeast Cold Vortex from May to August of 2019 predicted by the ECMWF,GRAPES,and NCEP_GFS models

2.5 平均絕對誤差分析和平均誤差分析

由圖3a可知，2019年5—8月阜蒙縣三種數(shù)值預(yù)報模式預(yù)報平均絕對誤差均在8月表現(xiàn)為最小，6月NCEP_GFS預(yù)報誤差最小，表現(xiàn)效果最好，7月GRAPES和NCEP_GFS誤差接近一致，且兩種模式整體呈現(xiàn)突升突降的態(tài)勢，預(yù)報效果不穩(wěn)定，相比之下EC模式平均絕對誤差最小，預(yù)報效果最穩(wěn)定，能力最強。三種數(shù)值預(yù)報模式對彰武的預(yù)報能力(圖3b)則區(qū)別于阜蒙縣，具體表現(xiàn)在5—6月GRAPES平均絕對誤差最小，能力最強，7—8月NCEP_GFS預(yù)報效果最好。相反，EC在7月平均絕對誤差最大，表現(xiàn)最差，其他三個月預(yù)報也沒有優(yōu)勢，表現(xiàn)平平。

圖3 2019年5—8月阜蒙縣(a)和彰武縣(b)EC、GRAPES和NCEP_GFS模式降水平均絕對誤差Fig.3 Mean absolute error of precipitation in Fumeng (a) and Zhangwu (b) stations from May to August of 2019 predicted by the ECMWF,GRAPES,and NCEP_GFS models

平均誤差主要反映數(shù)值模式預(yù)報與實況的誤差，需要與絕對誤差一起來判斷誤差大小。當(dāng)平均誤差與絕對誤差數(shù)值相當(dāng)時，數(shù)值越小表示數(shù)值模式預(yù)報效果越好，但當(dāng)絕對誤差很大，而平均誤差很小時，則只說明誤差的傾向性不明顯，可正可負，訂正預(yù)報時需要注意。由圖4a可知，阜蒙縣只有7月EC和8月NCEP_GFS平均誤差為正，其他模式在這三個月均為負，且數(shù)值與平均絕對誤差相近，說明大多數(shù)時間模式對此站的降水預(yù)報偏弱；彰武縣(圖4b)在6月三種模式一致為正偏差，參考此月的平均絕對誤差分析，此月模式降水多偏大，盡管8月僅NCEP_GFS為正偏差，但數(shù)值與絕對誤差相差較大，模式誤差偏大的可能性與偏小的可能性都有，人工訂正時要慎重。

2.6 數(shù)值模式在大雨及以上量級降水檢驗

由于大雨及以上量級的出現(xiàn)對當(dāng)?shù)胤姥床块T及市民日常生活影響較大，現(xiàn)針對上述三種模式對阜蒙縣和彰武縣兩個縣站出現(xiàn)大雨及以上量級的降水進行檢驗。這里要補充說明的是由于受東北冷渦影響，出現(xiàn)大雨及以上量級次數(shù)較少，本文則不再考慮降水系統(tǒng)的影響，選取2019年5—8月所有出現(xiàn)大雨及以上量級的降水日數(shù)和模式數(shù)值預(yù)報24 h有大雨的日數(shù)作為樣本的檢驗對象，其中阜蒙縣8次，彰武縣7次(表3)，平均來說EC模式TS評分最高為40.2%，NCEP_GFS模式TS評分26.8%，GRAPES模式TS評分最低為25.9%，可見EC模式的優(yōu)勢還是非常明顯。另外，三種模式普遍存在預(yù)報降水量級比實際降水量級偏小的情況，尤其是GRAPES模式偏小更加明顯，在以后的預(yù)報中，技術(shù)人員要注意這個特點并加以訂正。

圖4 2019年5—8月阜蒙縣(a)和彰武縣(b)EC、GRAPES和NCEP_GFS模式降水平均誤差Fig.4 Mean precipitation error in Fumeng(a) and Zhangwu (b) stations from May to August of 2019 predicted by the of ECMWF,GRAPES,and NCEP_GFS models

表3 2019年5—8月阜新地區(qū)模式預(yù)報大雨及以上量級的檢驗情況Table 3 Verification of precipitation forecast for heavy rain and above in Fuxin from May to August of 2019

3 結(jié)論與討論

(1)三種數(shù)值模式比較來說EC模式對2019年阜新地區(qū)5—8月的晴雨準確率、一般性降水和小雨的TS評分要高于GRAPES和NCEP_GFS。它們的共同點是對阜蒙縣的預(yù)報要好于彰武縣，而在彰武縣可能受地形和特殊氣候特征影響，預(yù)報存在較大的難度，當(dāng)?shù)貣|低山、西丘陵和中南平洼的地形在降水預(yù)報中的影響以及影響程度等問題還需要做進一步詳細的研究，這也將是提高彰武縣冷渦降水預(yù)報準確率的重要途徑之一。

(2)針對東北冷渦演變的三個階段，三種數(shù)值模式降水預(yù)報的共性體現(xiàn)在對冷渦的發(fā)展階段和成熟階段預(yù)報效果較好，EC模式的降水產(chǎn)品可以直接應(yīng)用，在衰減階段模式則出現(xiàn)分歧，尤其在渦底部存在低空切變線、渦后西北氣流形勢下三種模式容易產(chǎn)生空漏報的現(xiàn)象。另外，對于實況出現(xiàn)小于1 mm降水的預(yù)報，對本地預(yù)報員來說預(yù)報難度較大。

(3)對阜蒙縣來說，三種數(shù)值模式預(yù)報平均絕對誤差均在8月表現(xiàn)為最小，6月NCEP_GFS表現(xiàn)效果最好，7月GRAPES和NCEP_GFS誤差接近一致，但以上兩種模式預(yù)報效果不穩(wěn)定，相比之下EC模式平均絕對誤差最小，預(yù)報效果最穩(wěn)定。模式在彰武縣的表現(xiàn)則體現(xiàn)在5—6月GRAPES預(yù)報誤差最小，7—8月NCEP_GFS誤差最小。在平均誤差方面，模式對阜蒙縣的降水預(yù)報普遍存在偏弱現(xiàn)象，彰武縣只有在6月模式一致為正偏差，降水預(yù)報多偏大，而8月模式誤差偏大和與偏小的可能性都有。

(4)EC模式在大雨及以上量級的TS評分最高，且上述三種模式普遍存在量級偏小的問題，所以在本地大雨及以上量級的預(yù)報上，要發(fā)揮預(yù)報人員的主觀能動性，不能單單只取決于數(shù)值模式或者某一個數(shù)值產(chǎn)品，還需要綜合分析以及人工技術(shù)訂正，這樣才能最大發(fā)揮數(shù)值預(yù)報的作用。