曹萍萍 , 王佳津 , 肖遞祥 , 王彬雁 , 陳永仁

（1. 四川省氣象臺(tái), 成都 610072；2. 高原與盆地暴雨旱澇災(zāi)害四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 成都 610072；3. 四川省氣象災(zāi)害防御技術(shù)中心, 成都 610072）

引言

數(shù)值預(yù)報(bào)的檢驗(yàn)評(píng)估一方面有助于預(yù)報(bào)服務(wù)人員定量掌握模式在本地的預(yù)報(bào)能力和偏差特征，提高模式產(chǎn)品釋用技巧，提升預(yù)報(bào)和服務(wù)效果[1]；另一方面也有助于模式開(kāi)發(fā)人員發(fā)現(xiàn)模式存在的問(wèn)題[2]，進(jìn)一步完善動(dòng)力學(xué)框架以及各參數(shù)的配置等，提高模式本身的預(yù)報(bào)能力。針對(duì)目前我國(guó)天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中廣泛應(yīng)用的西南區(qū)域模式(South West Center-WRFADAS Real-time Modeling System，SWCWARMS)、 歐洲中心中期預(yù)報(bào) (European Centre for Medium-Range Weather Forecasting，ECMWF)和中國(guó)氣象局中尺度模式(China Meteorological Administration Meso-Scale Model，CMAMESO)的檢驗(yàn)，眾多學(xué)者已開(kāi)展了大量研究工作，有的圍繞形勢(shì)場(chǎng)、要素場(chǎng)在時(shí)效、移動(dòng)、強(qiáng)弱等方面展開(kāi)[3-5]，有的圍繞定量降水預(yù)報(bào)的量級(jí)、落區(qū)檢驗(yàn)[6-8]等展開(kāi)。陳博宇等[9]分析了2013年夏季 ECMWF 集合預(yù)報(bào)在江南、四川盆地和華北地區(qū)強(qiáng)降水過(guò)程中的表現(xiàn)，指出中期預(yù)報(bào)技巧評(píng)分總體高于短期預(yù)報(bào)，四川盆地暖區(qū)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)技巧評(píng)分高于鋒面強(qiáng)降水預(yù)報(bào)技巧評(píng)分。徐同等[10]采用標(biāo)準(zhǔn)降水檢驗(yàn)方法、EDI（Extreme Dependence Index）方法和MODE（Method For Object-based Diagnostic Evaluation）方法對(duì)華東區(qū)域模式在西南地區(qū)降水預(yù)報(bào)效果評(píng)估表明，夏、秋季降水TS（Threat Score）評(píng)分高于冬、春季。預(yù)報(bào)偏差和TSS（True Skill Score）評(píng)分顯示，模式對(duì)西南地區(qū)春、夏兩季的各個(gè)量級(jí)降水預(yù)報(bào)均較實(shí)況偏多，而對(duì)秋季的大暴雨和冬季的大雨以上量級(jí)預(yù)報(bào)則相對(duì)偏少。屠妮妮等[11]基于MET（Model Evaluate Tool）系統(tǒng)的客觀統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，針對(duì)24 h 降水分別評(píng)估了SWCWARMS、CMA-MESO、ECMWF 模式對(duì)四川地區(qū)不同降水量級(jí)和不同區(qū)域的預(yù)報(bào)能力。曹萍萍等[12]基于鄰域法計(jì)算的FSS（Fractions Skill Score）、ETS（Equitable Threat Score）等評(píng)分指標(biāo)，對(duì)比檢驗(yàn)了ECMWF、SWCWARMS 兩家模式對(duì)斜壓鋒生、高能暖區(qū)型暴雨過(guò)程的預(yù)報(bào)能力，結(jié)果表明兩種過(guò)程中SWCWARMS模式對(duì)大量級(jí)降水的預(yù)報(bào)效果均較好。張琪等[13]基于SWCWARMS 模式對(duì)四川盆地兩次強(qiáng)降水過(guò)程進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)，表明該模式在強(qiáng)降水預(yù)報(bào)中優(yōu)勢(shì)明顯。

涼山州和攀枝花兩市州（以下簡(jiǎn)稱(chēng)攀西地區(qū)）地處高原、盆地過(guò)渡區(qū)，地形復(fù)雜，氣候多變，天氣預(yù)報(bào)難度大。尤其是涼山州，地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)，行政部門(mén)對(duì)氣象決策服務(wù)要求高，需要精準(zhǔn)預(yù)報(bào)，故該地區(qū)的模式檢驗(yàn)顯得尤為重要。總結(jié)以往模式檢驗(yàn)的研究成果可知，目前針對(duì)該區(qū)域定量降水系統(tǒng)性檢驗(yàn)的研究較少，且當(dāng)前業(yè)務(wù)主推的逐小時(shí)格點(diǎn)預(yù)報(bào)產(chǎn)品今年剛步入業(yè)務(wù)軌道，還未形成相關(guān)的系統(tǒng)性檢驗(yàn)成果。因此，本文擬利用格點(diǎn)預(yù)報(bào)（Grid Weather Forecasting，GWF）、SWCWARMS、ECMWF、CMA-MESO 模式定量降水預(yù)報(bào)資料，系統(tǒng)性檢驗(yàn)各產(chǎn)品在攀西地區(qū)的預(yù)報(bào)偏差特征，以期為預(yù)報(bào)員模式選擇及主觀訂正提供定量化依據(jù)，從而進(jìn)一步提高預(yù)報(bào)服務(wù)水平。

1 資料和方法

1.1 資料

本研究所用資料時(shí)段均為2021年6～9月，24 h 累計(jì)降水統(tǒng)計(jì)時(shí)段為20 時(shí)～次日20 時(shí)，檢驗(yàn)區(qū)域?yàn)榕饰鞯貐^(qū)（26°～29.35°N，100°～104°E），時(shí)效為各產(chǎn)品業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中所能接收到的最新時(shí)次預(yù)報(bào)。各檢驗(yàn)產(chǎn)品時(shí)空分辨率分別為：四川省氣象臺(tái)業(yè)務(wù)使用的20 時(shí)起報(bào)定量格點(diǎn)降水產(chǎn)品，時(shí)間分辨率1 h，空間分辨率5 km×5 km；SWCWARMS 模式08 時(shí)起報(bào)的降水預(yù)報(bào)，時(shí)間分辨率1 h，空間分辨率9 km×9 km；ECMWF模式08 時(shí)起報(bào)的降水預(yù)報(bào)，時(shí)間分辨率3 h，空間分辨率12.5 km×12.5 km；CMA-MESO 模式08 時(shí)起報(bào)的降水預(yù)報(bào)，時(shí)間分辨率1 h，空間分辨率3 km×3 km；觀測(cè)實(shí)況為攀西地區(qū)所有觀測(cè)站點(diǎn)（共483 站）的24 h累計(jì)降水資料。所有檢驗(yàn)指標(biāo)計(jì)算均采用雙線性插值法將模式資料匹配至觀測(cè)站點(diǎn)展開(kāi)。

1.2 方法

2021年汛期篩選出攀西地區(qū)主要降水過(guò)程共16 次，分別計(jì)算6～9月總體及單次過(guò)程的偏差評(píng)分（BIAS）、TS 評(píng)分、命中率（Hit Rate，HR）、空?qǐng)?bào)率（False Alarm Rate，F(xiàn)AR）。24 h 累計(jì)降水評(píng)分等級(jí)分別為≥0.1 mm（小雨）、≥10 mm（中雨）、≥25（大雨）、≥50 mm（暴雨）。對(duì)于某一量級(jí)降水，根據(jù)實(shí)況與預(yù)報(bào)對(duì)應(yīng)關(guān)系獲得列聯(lián)表（表1）中NA、NB、NC、ND各項(xiàng)。其中，BIAS、TS、HR、FAR計(jì)算公式如下：

表1 列聯(lián)表

式中：NA表示預(yù)報(bào)時(shí)段內(nèi)預(yù)報(bào)和實(shí)況降雨量均出現(xiàn)在某一降水等級(jí)內(nèi)的站點(diǎn)數(shù)，即預(yù)報(bào)命中的站數(shù)；NB表示預(yù)報(bào)出現(xiàn)降水而實(shí)況未出現(xiàn)的站點(diǎn)數(shù)，即空?qǐng)?bào)站數(shù)；NC表示未預(yù)報(bào)而實(shí)況出現(xiàn)降水的站點(diǎn)數(shù)，即漏報(bào)站數(shù)；ND表示觀測(cè)和預(yù)報(bào)都未出現(xiàn)降水的站點(diǎn)數(shù)。

2 降水總體偏差特征分析

表2 給出了攀西地區(qū)6～9月各預(yù)報(bào)產(chǎn)品與實(shí)況（Observation，OBS）不同降水量級(jí)站次統(tǒng)計(jì)對(duì)比。由表可知，各量級(jí)降水各產(chǎn)品預(yù)報(bào)頻次大多高于實(shí)況出現(xiàn)的站次，表明各預(yù)報(bào)產(chǎn)品均存在較大濕偏差。小雨量級(jí)，SWCWARMS 預(yù)報(bào)頻次與實(shí)況最為接近，ECMWF 模式空?qǐng)?bào)次數(shù)最多。中雨量級(jí)，CMA-MESO 預(yù)報(bào)頻次與實(shí)況統(tǒng)計(jì)差距最小，ECMWF 模式空?qǐng)?bào)率最高。大雨量級(jí)，ECMWF 模式預(yù)報(bào)效果最好，SWCWARMS空?qǐng)?bào)頻次最多。暴雨量級(jí)，GWF 頻次與實(shí)況相比偏差最小，SWCWARMS 空?qǐng)?bào)率最大，ECMWF 模式預(yù)報(bào)頻次大幅低于實(shí)況，強(qiáng)降水預(yù)報(bào)量級(jí)明顯偏小。

表2 不同預(yù)報(bào)產(chǎn)品與實(shí)況各降水量級(jí)頻次對(duì)比

從晴雨頻次空間分布（圖1）來(lái)看，大部分站點(diǎn)的實(shí)況降雨頻次均在80 次以下，涼山州西部部分站點(diǎn)有雨日數(shù)在80 d 以上；GWF 產(chǎn)品在攀西地區(qū)絕大部分站點(diǎn)雨日超過(guò)80 d，遠(yuǎn)高于實(shí)況天數(shù)，預(yù)報(bào)存在嚴(yán)重濕偏差。SWCWARMS 模式雨日空間分布與實(shí)況最為接近，攀西地區(qū)南部預(yù)報(bào)效果最好。ECMWF 模式與GWF 類(lèi)似，全區(qū)為一致的系統(tǒng)性濕偏差。CMAMESO 預(yù)報(bào)效果僅次于SWCWARMS，攀西地區(qū)東南部晴雨預(yù)報(bào)頻次與實(shí)況較接近，其余地方存在一定程度空?qǐng)?bào)。

圖1 不同預(yù)報(bào)產(chǎn)品與實(shí)況晴雨頻次對(duì)比（a. OBS，b. GWF，c. SWCWARMS，d. ECMWF，e. CMA-MESO）

從25 mm 以上量級(jí)降水頻次空間分布（圖2）來(lái)看，實(shí)況頻次在大部站點(diǎn)均在20 次以下，攀枝花西北角部分站點(diǎn)大雨日數(shù)達(dá)20 d 以上。GWF 仍然以濕偏差為主，與實(shí)況差異較大的區(qū)域位于涼山州中部一線。SWCWARMS 模式預(yù)報(bào)涼山州大部站點(diǎn)大雨日數(shù)相較實(shí)況明顯偏多，預(yù)報(bào)偏差較小的區(qū)域?yàn)榕饰鞯貐^(qū)南部。ECMWF 模式大雨日數(shù)分布與實(shí)況最接近，預(yù)報(bào)效果最好。CMA-MESO 模式預(yù)報(bào)在涼山州中部至攀枝花一線站點(diǎn)大雨日數(shù)明顯多于實(shí)況。

圖2 不同預(yù)報(bào)產(chǎn)品與實(shí)況≥25 mm 降水日數(shù)頻次對(duì)比（a. OBS，b. GWF，c. SWCWARMS，d. ECMWF，e. CMA-MESO）

3 評(píng)分檢驗(yàn)

3.1 6～9月整體評(píng)分

表3 給出了6～9月各預(yù)報(bào)產(chǎn)品檢驗(yàn)指標(biāo)。對(duì)0.1 mm以上量級(jí)降水，BIAS 評(píng)分顯示SWCWARMS 模式預(yù)報(bào)效果較好，其余3 家模式預(yù)報(bào)均以濕偏差為主，尤其是ECMWF 模式雨日預(yù)報(bào)空?qǐng)?bào)最多；TS 評(píng)分ECMWF 模式最低，CMA-MESO 模式最高。對(duì)于10 mm 以上量級(jí)降水，GWF 產(chǎn)品效果最好，命中率較高，空?qǐng)?bào)率最低，故TS 評(píng)分最高；SWCWARMS 模式由于空?qǐng)?bào)較大使得TS 評(píng)分最低。對(duì)于25 mm 以上量級(jí)降水，ECMWF 模式預(yù)報(bào)效果最好，量級(jí)預(yù)報(bào)與實(shí)況相當(dāng)，命中率最高，空?qǐng)?bào)率最低，故TS 評(píng)分最高；SWCWARMS模式與10 mm 以上量級(jí)降水特征類(lèi)似，空?qǐng)?bào)率較高導(dǎo)致TS 評(píng)分最低。對(duì)于50 mm 以上量級(jí)降水，BIAS 評(píng)分顯示GWF 預(yù)報(bào)效果最佳，ECMWF 模式預(yù)報(bào)偏干，SWCWARMS 與CMA-MESO 模式則相反，預(yù)報(bào)濕偏差較大；TS 評(píng)分GWF 最高，預(yù)報(bào)效果最優(yōu)，SWCWARMS模式TS 評(píng)分值相對(duì)較低。

表3 6～9月各預(yù)報(bào)產(chǎn)品檢驗(yàn)指標(biāo)分布

3.2 個(gè)例評(píng)分

由各預(yù)報(bào)產(chǎn)品25 mm 以上降水BIAS 評(píng)分逐月對(duì)比（圖3）來(lái)看，7月下旬及8月的過(guò)程各產(chǎn)品降水量級(jí)預(yù)報(bào)與實(shí)況更接近，評(píng)分值1 左右。各產(chǎn)品對(duì)比來(lái)看，GWF 整體偏干，尤其是0628、0813、0913 這3 次過(guò)程嚴(yán)重偏干，預(yù)報(bào)效果相對(duì)較好的過(guò)程是0608、0703、0731、08094 次；SWCWARMS 模式有6 次過(guò)程存在較大濕偏差，分別為0616、0625、0703、0705、0904、0905，其中預(yù)報(bào)較好的4 次過(guò)程為0706、0813、0826、0913；ECMWF 模式有5 次過(guò)程濕偏差較大，分別為0607、0703、0705、0706、0905，其中預(yù)報(bào)較好的3 次過(guò)程為0608、0703、0731；CMA-MESO 模式降水量級(jí)預(yù)報(bào)效果優(yōu)于其他三家產(chǎn)品，較大濕偏差過(guò)程為0607、0705、0905，明顯干偏差過(guò)程為0628、0813，其余過(guò)程降水量級(jí)預(yù)報(bào)與實(shí)況相當(dāng)。

圖3 各預(yù)報(bào)產(chǎn)品≥25 mm 降水BIAS 評(píng)分

由各預(yù)報(bào)產(chǎn)品≥25 mm 降水TS 評(píng)分逐月對(duì)比（圖4）可知，7～9月各模式預(yù)報(bào)效果優(yōu)于6月，大部過(guò)程評(píng)分值在20 分以上，表明預(yù)報(bào)量級(jí)、落區(qū)與實(shí)況匹配較好。GWF TS 評(píng)分高于40 分過(guò)程數(shù)為2 次，20～40 分有9 次過(guò)程。SWCWARMS 模式TS 評(píng)分高于40 分過(guò)程數(shù)亦為2 次，20～40 分有5 次過(guò)程，8月預(yù)報(bào)效果較好。ECMWF 模式TS 評(píng)分高于40 分過(guò)程數(shù)為5 次，20～40 分有4 次過(guò)程。CMA-MESO TS 評(píng)分高于40 分過(guò)程數(shù)只有1 次，20～40 分有8 次過(guò)程。綜上可知，GWF 預(yù)報(bào)效果最穩(wěn)定，評(píng)分值超過(guò)20 分以上過(guò)程次數(shù)最多。

圖4 同圖3，但為T(mén)S 評(píng)分（擴(kuò)大100 倍）

由各預(yù)報(bào)產(chǎn)品≥25 mm 降水命中率逐月對(duì)比（圖5）可知，6月、8月命中率高于其余月份。各預(yù)報(bào)產(chǎn)品對(duì)比來(lái)看，GWF 命中率40 分以上過(guò)程數(shù)為8 次，SWCWARMS 過(guò)程數(shù)為5 次，ECMWF 模式過(guò)程數(shù)為9 次，CMA-MESO 模式過(guò)程數(shù)為7 次。綜上可知，ECMWF 模式預(yù)報(bào)命中率較高，SWCWARMS 模式預(yù)報(bào)命中率值相對(duì)較低。

圖5 同圖3，但為命中率

由各預(yù)報(bào)產(chǎn)品≥25 mm 降水空?qǐng)?bào)率逐月對(duì)比（圖6）可知，8月預(yù)報(bào)效果相對(duì)較好，空?qǐng)?bào)率值50%以下過(guò)程次數(shù)最多。各預(yù)報(bào)產(chǎn)品對(duì)比來(lái)看，GWF 空?qǐng)?bào)率40%以下的過(guò)程數(shù)為6 次，SWCWARMS 模式過(guò)程數(shù)為4 次，ECMWF 模式過(guò)程數(shù)為6 次，CMA-MESO 模式過(guò)程數(shù)為3 次。綜上可知，CMA-MESO 模式降水預(yù)報(bào)空?qǐng)?bào)最明顯。

圖6 同圖3，但為空?qǐng)?bào)率

4 典型個(gè)例分析

4.1 24 h 累計(jì)降水檢驗(yàn)

選取過(guò)程評(píng)分較高的2021年6月7日20 時(shí)～8日20 時(shí)（個(gè)例一）和2021年8月25日20 時(shí)～26日20 時(shí)（個(gè)例2）詳細(xì)分析各預(yù)報(bào)產(chǎn)品的預(yù)報(bào)性能，同時(shí)這兩次過(guò)程主要降水區(qū)域分別為攀西地區(qū)南部和中部、北部，地域上也有一定代表性。

由個(gè)例一實(shí)況落區(qū)（圖7a）可知，此次過(guò)程量級(jí)為大到暴雨、局部大暴雨，主要降水落區(qū)位于攀西地區(qū)南部。GWF 產(chǎn)品預(yù)報(bào)效果最優(yōu)，25 mm 以上降水分布與實(shí)況基本一致，但降水極值偏小一個(gè)量級(jí)。SWCWARMS 預(yù)報(bào)落區(qū)偏北，極值量級(jí)與實(shí)況相當(dāng)，均為大暴雨。ECMWF 預(yù)報(bào)落區(qū)與實(shí)況較一致，但量級(jí)明顯偏小，以大雨為主，暴雨范圍窄。CMA-MESO 預(yù)報(bào)效果僅次于GWF，與實(shí)況相比暴雨范圍略窄，局地大暴雨未考慮。綜合來(lái)看，除SWCWARMS 主要降水落區(qū)預(yù)報(bào)偏北之外，其余3 家產(chǎn)品本次過(guò)程預(yù)報(bào)效果均較好，尤其是SWCWARMS 模式極值預(yù)報(bào)效果最好，報(bào)出了大暴雨量級(jí)降水，其它模式均只報(bào)出暴雨量級(jí)。

圖7 2021年6月7日20 時(shí)～8日20 時(shí)24 h 累計(jì)降水落區(qū)對(duì)比（a. OBS，b. GWF，c. SWCWARMS，d. ECMWF，e. CMA-MESO，單位：mm）

由個(gè)例二實(shí)況落區(qū)（圖8a）可知，此次過(guò)程量級(jí)為大到暴雨，主要降水落區(qū)位于攀西地區(qū)中部、北部。GWF 產(chǎn)品預(yù)報(bào)大雨以上量級(jí)降水區(qū)域?qū)崨r出現(xiàn)了該量級(jí)降水，但整體量級(jí)和落區(qū)預(yù)報(bào)均明顯偏小。SWCWARMS 預(yù)報(bào)效果最優(yōu)，但極值量級(jí)和暴雨范圍相比實(shí)況偏大。ECMWF 模式預(yù)報(bào)落區(qū)與實(shí)況較一致，但大雨區(qū)南界偏北，大到暴雨范圍偏小。CMA-MESO預(yù)報(bào)效果與GWF 類(lèi)似，對(duì)此次過(guò)程預(yù)報(bào)明顯偏弱。綜合來(lái)看，SWCWARMS 模式綜合預(yù)報(bào)效果最好，ECMWF 次之。

圖8 同圖7，但為2021年8月25日20 時(shí)～26日20 時(shí)

4.2 逐3 h 降水檢驗(yàn)

從攀西地區(qū)觀測(cè)和模式預(yù)報(bào)個(gè)例一的24 h 累計(jì)降水極值點(diǎn)位置分布（圖9a）來(lái)看，GWF 產(chǎn)品（93 mm）降水中心整體位置與實(shí)況（119 mm）偏差較小，CMAMESO（94 mm）偏東，ECMWF（75 mm）偏西，SWCWARMS（118 mm）偏北。從逐3 h 降水變化來(lái)看，實(shí)況主要降水時(shí)段為02～11 時(shí)，其中02～05 時(shí)雨強(qiáng)最大。GWF強(qiáng)降水時(shí)段為23 時(shí)～次日11 時(shí)，強(qiáng)降水開(kāi)始時(shí)間早于實(shí)況。SWCWARMS 模式除20～23 時(shí)預(yù)報(bào)明顯偏強(qiáng)于實(shí)況外，其余主降水時(shí)段與實(shí)況較一致。ECMWF 模式10 mm 以上降水在05 時(shí)之后開(kāi)始，14 時(shí)以后趨于結(jié)束，主降水開(kāi)始時(shí)間比實(shí)況偏晚約3 h。CMAMESO 強(qiáng)降水開(kāi)始時(shí)間與實(shí)況一致，但量級(jí)偏小，10 mm以上降水結(jié)束時(shí)間比實(shí)況晚約3 h。

圖9 個(gè)例一中降水極值點(diǎn)空間分布（a. ●為實(shí)況， ▲為GWF， ■為SWCWARMS, 為ECMWF, 為CMA-MESO）和各極值點(diǎn)逐3 h降水變化（b）

從攀西地區(qū)觀測(cè)和模式預(yù)報(bào)個(gè)例二的24 h 累計(jì)降水極值點(diǎn)位置分布（圖10a）來(lái)看，GWF 產(chǎn)品（84 mm）降水中心位置相比實(shí)況（101 mm）偏北，CMA-MESO預(yù)報(bào)（104 mm）與實(shí)況極值點(diǎn)位置最為接近，ECMWF 模式（77 mm）與實(shí)況偏差最大，位置最偏北，SWCWARMS 預(yù)報(bào)極值點(diǎn)位置（177 mm）偏西，量級(jí)偏大。從逐3 h 降水變化來(lái)看，實(shí)況主要降水時(shí)段為02 時(shí)～次日20 時(shí)，其中08～11 時(shí)雨強(qiáng)最大，持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)。GWF 夜間降水強(qiáng)度與實(shí)況相當(dāng)，白天降水強(qiáng)度明顯弱于實(shí)況。SWCWARMS 在20～23 時(shí)預(yù)報(bào)明顯偏強(qiáng)，隨后3個(gè)小時(shí)降水減弱，而后發(fā)展加強(qiáng)，直至下午時(shí)段有所減弱，傍晚再次加強(qiáng)，持續(xù)時(shí)間與降水強(qiáng)度均明顯高于實(shí)況。ECMWF 強(qiáng)降水開(kāi)始時(shí)間與實(shí)況較一致且強(qiáng)度偏小，14 時(shí)以后趨于結(jié)束，結(jié)束時(shí)間比實(shí)況偏早約6 h。CMA-MESO 強(qiáng)降水開(kāi)始時(shí)間早于實(shí)況約3 h，14 時(shí)以后趨于結(jié)束，早于實(shí)況約6 h，但其降水峰值時(shí)段與實(shí)況較一致。

圖10 同圖9，但為個(gè)例二

5 結(jié)論與討論

本文基于業(yè)務(wù)常用的GWF、SWCWARMS、ECMWF以及CMA-MESO 共4 家客觀預(yù)報(bào)產(chǎn)品，詳細(xì)檢驗(yàn)了各產(chǎn)品對(duì)2021年汛期攀西地區(qū)定量降水的預(yù)報(bào)性能，得出以下主要結(jié)論：

（1）從不同量級(jí)雨日統(tǒng)計(jì)來(lái)看，除ECMWF 模式暴雨量級(jí)預(yù)報(bào)偏干外，其余各預(yù)報(bào)產(chǎn)品各量級(jí)降水均以濕偏差為主。從降水偏差空間分布來(lái)看，SWCWARMS、CMA-MESO 模式有雨日數(shù)在攀西地區(qū)南部預(yù)報(bào)效果較好，其余地方各產(chǎn)品均存在較大空?qǐng)?bào)。大雨日數(shù)各產(chǎn)品在涼山州中部預(yù)報(bào)偏差較大，攀西地區(qū)南部預(yù)報(bào)偏差較小。

（2）對(duì)于0.1mm 以上量級(jí)降水，SWCWARMS 模式預(yù)報(bào)效果較好，ECMWF 雨日空?qǐng)?bào)最多。對(duì)于25mm以上量級(jí)降水，GWF、ECMWF 模式BIAS 評(píng)分較高，其余2 家模式預(yù)報(bào)以濕偏差為主，ECMWF 模式TS評(píng)分最高。對(duì)于50mm 以上量級(jí)降水，GWF 評(píng)分最高，其預(yù)報(bào)量級(jí)與實(shí)況相當(dāng)，ECMWF 模式預(yù)報(bào)較實(shí)況偏干，其余兩家模式較實(shí)況偏濕。

（3）從16 次過(guò)程檢驗(yàn)來(lái)看，各預(yù)報(bào)產(chǎn)品在8月份過(guò)程中的表現(xiàn)優(yōu)于其余月份，GWF 產(chǎn)品25 mm 以上TS 評(píng)分高于20 分的過(guò)程次數(shù)最多且預(yù)報(bào)效果最穩(wěn)定，CMA-MESO 模式空?qǐng)?bào)最大。

（4）從典型過(guò)程檢驗(yàn)來(lái)看，GWF 對(duì)攀西地區(qū)南部過(guò)程把握較好，SWCWARMS 模式對(duì)攀西地區(qū)中、北部過(guò)程預(yù)報(bào)效果較好。逐3h 降水檢驗(yàn)結(jié)果表明，各產(chǎn)品強(qiáng)降水開(kāi)始時(shí)間大部早于實(shí)況。兩次過(guò)程SWCWARMS 模式3h 雨強(qiáng)均大于實(shí)況，且其對(duì)于持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的過(guò)程預(yù)報(bào)效果較好，而GWF、ECMWF 模式累計(jì)雨量較實(shí)況偏小。

綜上可知，日常業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中，晴雨預(yù)報(bào)應(yīng)加強(qiáng)消空，大量級(jí)降水預(yù)報(bào)可著重參考SWCWARMS 定量降水預(yù)報(bào)。但對(duì)于各家產(chǎn)品在地形復(fù)雜區(qū)域的預(yù)報(bào)能力分析，還需運(yùn)用更長(zhǎng)時(shí)段資料展開(kāi)全面而準(zhǔn)確的評(píng)估。尤其是對(duì)于高分辨率模式，傳統(tǒng)的檢驗(yàn)指標(biāo)易因?yàn)椤半p懲罰”現(xiàn)象而評(píng)分偏低，從而忽略掉預(yù)報(bào)能較好地刻畫(huà)中尺度對(duì)流系統(tǒng)結(jié)構(gòu)形態(tài)特征的積極信息，需要找尋更為有效的檢驗(yàn)方法挑選更有優(yōu)勢(shì)的預(yù)報(bào)，進(jìn)一步提高模式釋用技巧。