梅欽 盛也 高雅 裔傳祥

摘 要：本文選取2017—2019年歐洲中心數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）模式，利用頻率匹配和消空訂正的方法對江蘇及周邊地區(qū)24～96 h數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品和對應(yīng)的區(qū)域自動站數(shù)據(jù)進行客觀訂正。結(jié)果表明，單一的頻率匹配方法對降水預(yù)報提高有限，但在此基礎(chǔ)上采用消空訂正方法，可以明顯提高降水預(yù)報準(zhǔn)確率。具體表現(xiàn)為24 h預(yù)報時效的晴雨預(yù)報準(zhǔn)確率提高24%，小雨TS評分提高30%，暴雨TS評分提高2.4%，均方根誤差減少2%，距平相關(guān)系數(shù)提高了1.4%。

關(guān)鍵詞：降水預(yù)報;頻率匹配;消空訂正

中圖分類號：P456文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1003-5168（2021）07-0132-03

Research on the Correction of Precipitation Forecast in Jiangsu

MEI Qin SHENG Ye GAO Ya YI Chuanxiang

（Yancheng Meteorological Service，Yancheng Jiangsu 224000）

Abstract： This paper selected European Center for medium-range weather forecasts （ECMWF） model from 2017 to 2019， used frequency matching and spaced elimination correction method to make objective correction for 24～96 h numerical forecast products and corresponding regional automatic weather station data in Jiangsu and its surrounding areas， and used frequency matching and space elimination correction method. The results show that a single frequency matching method can only improve the accuracy of precipitation forecasting， but on this basis， the threshold method can significantly improve the accuracy of precipitation forecasts. Specifically， the accuracy of sunny and rainy forecasts increased by 24 %， the TS score for light rain increased by 30 %， the TS score for heavy rain increased by 2.4 %， the root mean square error was reduced by 2 %， and the anomaly correlation coefficient increased by 1.4 %.

Keywords： precipitation forecast;frequency matching method;threshold

近年來，隨著數(shù)值天氣預(yù)報技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)值模式產(chǎn)品的預(yù)報能力不斷提高，模式產(chǎn)品已經(jīng)成為預(yù)報員們制作日常天氣預(yù)報的主要參考[1]。然而，大氣的非線性變化、模式參數(shù)化方案近似值和初值的不確定性，降水特殊的不連續(xù)性和非正態(tài)分布的特征，導(dǎo)致預(yù)報難度增大。因此，在現(xiàn)有模式預(yù)報基礎(chǔ)上，通過統(tǒng)計訂正的方法，消除部分系統(tǒng)偏差，提高預(yù)報準(zhǔn)確率是非常有必要的。降水是公眾和政府部門最為關(guān)心的氣象預(yù)報要素之一，因此，提高降水預(yù)報準(zhǔn)確率是氣象研究工作者一直鉆研的方向。目前，國內(nèi)外已經(jīng)有大量學(xué)者在相關(guān)方面展開研究[2-3]，其中，通過樣本統(tǒng)計方法進行模式數(shù)據(jù)的訂正已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于降水預(yù)報研究中。智協(xié)飛等人[4]和王姝蘇等人[5]對全國大范圍的降水訂正進行了研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，統(tǒng)計訂正法可以提高降水準(zhǔn)確率，減少空報率和漏報率。

然而，上述統(tǒng)計訂正方法是針對全國大范圍的，其對江蘇地區(qū)的適用性及改進效果還沒有被深入研究。由此，本文選取江蘇省及周邊地區(qū)2017—2019年6—8月的降水情況，采用頻率匹配法和消空訂正法進行客觀訂正，并針對訂正結(jié)果開展定量化檢驗評估工作。

1 資料與方法

1.1 資料

選取2017—2019年6—8月份歐洲中期天氣預(yù)報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品，對其中預(yù)報時效為24、48、72 h和96 h的降水預(yù)報產(chǎn)品進行訂正和評估檢驗，研究的空間范圍為：29.375°N～36.125°N，115.875°E～122.625°E。選取中國自動站與CMORPH（CPC MORPHing Technique）融合的逐時降水量產(chǎn)品作為實況對比數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)是逐小時的降水量，預(yù)報時段、空間范圍與上述數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品一致。

1.2 頻率匹配和消空方法介紹

本文采用滑動訓(xùn)練期的方法，訓(xùn)練期為90 d，滑動系數(shù)為5 d，每個訓(xùn)練期內(nèi)預(yù)報時長為5 d。通過對訓(xùn)練期內(nèi)不同閾值的降水頻率進行統(tǒng)計，得出預(yù)報訂正系數(shù)，將其應(yīng)用于后續(xù)預(yù)報訂正中，即頻率匹配訂正。滑動訓(xùn)練期的中心思想是利用訓(xùn)練期內(nèi)不同量級降水量出現(xiàn)的頻率進行訂正，即假定在一定閾值區(qū)間內(nèi)，預(yù)報的降水量在該區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)的頻次應(yīng)該與觀測的降水量在該區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)的頻次相同。而實際上，某一閾值內(nèi)的降水頻次可能偏大或者偏小，因此，需要訂正系數(shù)來調(diào)整降水量，使該閾值內(nèi)預(yù)報和觀測的降水量出現(xiàn)的頻率相同。針對采用頻率匹配訂正之后會出現(xiàn)較多小雨空報的現(xiàn)象，需要采用消空方法進行二次訂正，具體方法為：對每個格點，將小雨訂正后的預(yù)報值和實況值進行比較，統(tǒng)計出無雨日但預(yù)報有雨的天數(shù)，將其預(yù)報雨量按大小排序，并統(tǒng)計出一個臨界值，在消空訂正過程中，雨量低于該臨界值，訂正為無雨。

1.3 檢驗方法

晴雨檢驗（[QY]）可以大致表示出降水預(yù)報的準(zhǔn)確率，TS評分則更細(xì)致地將降水分為小雨（<10 mm）、中雨（10～25 mm）、大雨（25～50 mm）和暴雨（>50 mm），并對不同量級進行評估。具體計算方法如式（1）和（2）所示：

[? ?QY=QA+QDQA+QB+QC+QD]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

[TS=NANA+QB+QC]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

式（1）中，[QY]表示晴雨準(zhǔn)確率;[QA]表示成功預(yù)報出有降水的格點數(shù);[QD]表示成功預(yù)報出無降水的格點數(shù);[QB]表示空報的格點數(shù);[QC]表示漏報的格點數(shù)。

式（2）中，[TS]表示TS評分;[NA]表示預(yù)報的降水和觀測的降水在同一量級內(nèi)的格點數(shù)。[QY]值與[TS]值越接近1，表明預(yù)報越準(zhǔn)確。

均方根誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）和距平相關(guān)系數(shù)（Anomaly Pattern Correlation，ACC）可以表示預(yù)報降水量和實際降水量的誤差大小，也是常用的評估指標(biāo)之一。具體計算方法如式（3）和式（4）所示：

[RMSE=1nFi-Oii=1n212]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （3）

[ACC=i=1n（Fi-F）Oi-Oi=1nFi-F2i=1nOi-O2]? ? ? ? ?（4）

2 頻率匹配和消空對降水預(yù)報的訂正效果

表1分別給出了訂正前的ECMWF（記為：EC）、頻率匹配訂正（記為：PLPP）、消空訂正（記為：XK）的定量化評估結(jié)果，本次訂正和評估包括24、48、72 h和96 h預(yù)報時效的降水量，評估方法包括晴雨準(zhǔn)確率、TS評分、均方根誤差和距平相關(guān)系數(shù)。

從表1可知，隨著預(yù)報時效的增長，ECMWF模式對降水預(yù)報的準(zhǔn)確率逐漸降低。具體來說，EC對24 h預(yù)報時效是否出現(xiàn)降水的準(zhǔn)確率為73.24%，與預(yù)報的48 h準(zhǔn)確率73.21%較為接近，且通過頻率匹配方法訂正之后，較大幅度地改進了晴雨預(yù)報準(zhǔn)確率，達(dá)到了81.42%。從48、72 h和96 h的頻率匹配訂正結(jié)果分析，頻率匹配訂正后的結(jié)果相對于未訂正前的ECMWF結(jié)果有明顯改進，且發(fā)現(xiàn)ECMWF模式結(jié)果預(yù)報的準(zhǔn)確率越高，后期訂正的晴雨預(yù)報準(zhǔn)確率改進效果越明顯。TS評分可以更加細(xì)致地評估預(yù)報降水準(zhǔn)確率，通過小雨、中雨、大雨以及暴雨的降水等級分，定量化評估不同量級的降水預(yù)報。數(shù)據(jù)表明，ECMWF模式對預(yù)報時效為24 h和48 h的小雨和暴雨的TS評分較高，小雨的TS值在40%左右，暴雨在30%左右，且預(yù)報時效越長，TS評分值越低。通過頻率匹配訂正發(fā)現(xiàn)，頻率匹配訂正對48 h內(nèi)的小雨和暴雨預(yù)報稍有改進，對中雨和大雨的改進效果不明顯。為了進行全面評估，本次評估還采用了誤差評估方法，即均方根誤差（RMSE）和距平相關(guān)系數(shù)（ACC）。從誤差分析的角度開展評估工作，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，單一的頻率匹配訂正不能減少均方根誤差，提高距平相關(guān)系數(shù)。

考慮到單一的頻率匹配方法對降水預(yù)報的訂正容易產(chǎn)生誤差，所以在頻率匹配訂正的基礎(chǔ)上再增加消空訂正處理，以解決單一的頻率匹配訂正對ECMWF模式降水預(yù)報的改進效果不明顯的問題。從晴雨預(yù)報準(zhǔn)確率來看，相對于單一的頻率匹配訂正，采用消空訂正之后，評分大幅度提高，24、48、72 h和96 h的晴雨預(yù)報準(zhǔn)確率均在90%左右，24 h預(yù)報時效的訂正結(jié)果相對于未訂正的ECMWF模式結(jié)果提高了24%。從TS評分結(jié)果來看，由于消空只對小雨量級的降水訂正，對中雨、大雨和暴雨量級沒有訂正，所以與頻率匹配訂正結(jié)果相比，只有小雨量級降水的評估結(jié)果發(fā)生了變化。從小雨的TS評分結(jié)果來看，24、48、72 h和96 h預(yù)報時效均有明顯改進，其中，24 h時效訂正之后的TS評分達(dá)到了53.57%，相對于未訂正的ECMWF模式結(jié)果，提高了30%，改進效果十分明顯。從誤差分析的角度來看，24、48、72 h和96 h時效的均方根誤差和距平相關(guān)系數(shù)均有明顯的改進，未訂正的ECMWF模式24 h時效均方根誤差為11.05，消空訂正之后，均方根誤差下降到10.88，降低了1.5%;未訂正的EC模式24 h時效距平相關(guān)系數(shù)為0.72，消空訂正之后，距平相關(guān)系數(shù)提高到了0.73，提高了1.4%。綜上所述，單一的頻率匹配方法對降水預(yù)報的訂正效果有限，但是頻率匹配方法疊加消空訂正之后改進效果較為明顯。

3 結(jié)論

為研究頻率匹配、消空訂正方法在江蘇及周邊地區(qū)的訂正效果，本文基于ECMWF數(shù)值模式預(yù)報結(jié)果，選取2017—2019年6—8月份的降水預(yù)報產(chǎn)品，采用滑動訓(xùn)練期方法展開研究，并對多個預(yù)報時效的預(yù)報產(chǎn)品，從晴雨準(zhǔn)確率、TS評分、距平相關(guān)系數(shù)和均方根誤差等角度進行定量化評估分析。得出下面兩個結(jié)論。

①ECMWF模式基本可以大致預(yù)報出晴雨，且預(yù)報時效越短，預(yù)報準(zhǔn)確率越高;頻率匹配訂正與初始模式預(yù)報的準(zhǔn)確率有關(guān)，ECMWF模式預(yù)報的準(zhǔn)確率越高，頻率匹配訂正的效果越明顯;單一的頻率匹配訂正效果有限，對預(yù)報時效為48 h內(nèi)的小雨以及暴雨有一定的改進，但是誤差分析評估的結(jié)果改進不明顯。

②在單一的頻率匹配訂正的基礎(chǔ)上再開展消空訂正處理可以大幅提高降水預(yù)報的準(zhǔn)確率，對晴雨預(yù)報的結(jié)果可提高24%，對小雨的TS評分可提高30%，對暴雨的TS評分提高2.4%;從誤差分析的角度看，消空訂正之后降低了均方根誤差，提高了距平相關(guān)系數(shù)。

參考文獻：

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[4]智協(xié)飛，王姝蘇，周紅梅，等.我國地面降水的分級回歸統(tǒng)計降尺度預(yù)報研究[J].大氣科學(xué)學(xué)報，2016（3）：329-338.

[5]王姝蘇，智協(xié)飛，俞劍蔚，等.降水的統(tǒng)計降尺度預(yù)報及其空間相關(guān)性和時間連續(xù)性重建[J].大氣科學(xué)學(xué)報，2018（1）：36-45.