程胡華,武 帥,張入財(cái),肖云清,趙 亮
(1. 中國(guó)人民解放軍63729部隊(duì), 山西 太原 030027; 2. 中國(guó)人民解放軍61741部隊(duì), 北京 100094; 3. 中國(guó)人民解放軍78127部隊(duì), 四川 成都 610031; 4. 中國(guó)氣象局旱區(qū)特色農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警與 風(fēng)險(xiǎn)管理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 寧夏 銀川 750002; 5. 銀川市氣象局, 寧夏 銀川 750011; 6. 中國(guó)科學(xué)院 大氣物理研究所 大氣科學(xué)和地球流體力學(xué)數(shù)值模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100029)
運(yùn)載火箭能否飛行成功,除了其本身無(wú)任何問題外,高空風(fēng)產(chǎn)生的氣動(dòng)載荷也是必須考慮的重要因素,若最大氣動(dòng)載荷(記“qαmax”,下同)超過閾值,則可能導(dǎo)致箭體彎曲折斷,造成飛行失敗。為提高運(yùn)載火箭飛行成功率,一方面,對(duì)運(yùn)載火箭本身的結(jié)構(gòu)及其系統(tǒng)安全等開展了一系列研究[1-4],另一方面,對(duì)大氣環(huán)境產(chǎn)生的氣動(dòng)載荷特征進(jìn)行了相關(guān)研究[5-13],均取得大量有意義的成果,為持續(xù)提高我國(guó)運(yùn)載火箭飛行成功率提供了有力支撐。
運(yùn)載火箭發(fā)射前,需提前提供靶場(chǎng)發(fā)射零日的高空預(yù)報(bào)風(fēng)(簡(jiǎn)稱“預(yù)報(bào)風(fēng)”,下同),若預(yù)報(bào)風(fēng)產(chǎn)生的qαmax預(yù)報(bào)值超過閾值,則考慮推遲發(fā)射。利用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式提供靶場(chǎng)的預(yù)報(bào)風(fēng),是目前最準(zhǔn)確、最可靠的方法。在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式中,由于初始場(chǎng)觀測(cè)資料和背景信息的不確定性,以及資料同化過程中產(chǎn)生的偏差共同造成初值誤差[14],再加上模式的物理過程、動(dòng)力框架和參數(shù)化方案不可能精準(zhǔn)描述真實(shí)大氣,從而造成模式誤差[15-16],在初值誤差和模式誤差的共同作用下,數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的預(yù)報(bào)能力隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)而降低[17-21],例如,程胡華等[21]在研究預(yù)報(bào)風(fēng)偏差對(duì)火箭qαmax精度影響時(shí),發(fā)現(xiàn)預(yù)報(bào)風(fēng)精度隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)而快速降低。
程胡華等[21]針對(duì)相同垂直分辨率情況下,對(duì)預(yù)報(bào)風(fēng)偏差產(chǎn)生的火箭qαmax精度特征進(jìn)行了分析。為進(jìn)一步分析預(yù)報(bào)風(fēng)對(duì)火箭qαmax精度的影響,本文以真實(shí)情況下的預(yù)報(bào)風(fēng)、實(shí)況風(fēng)作為研究對(duì)象,即綜合考慮預(yù)報(bào)風(fēng)偏差和不同垂直分辨率產(chǎn)生的影響,同時(shí),將數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的高空最大預(yù)報(bào)風(fēng)速(簡(jiǎn)稱“最大風(fēng)速”,下同)劃分成3種預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度(①最大風(fēng)速≤30 m/s;②30 m/s<最大風(fēng)速≤60 m/s;③最大風(fēng)速>60 m/s),對(duì)該3種不同預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度及其qαmax預(yù)報(bào)值的精度進(jìn)行分析,并建立了訂正模型,最后對(duì)模型的訂正效果進(jìn)行了檢驗(yàn)。
所用資料為2017年1月1日—2020年12月31日實(shí)況風(fēng)資料(探空氣球風(fēng)場(chǎng))及目前國(guó)內(nèi)外最先進(jìn)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的預(yù)報(bào)風(fēng)產(chǎn)品,其中,實(shí)況風(fēng)為每日08:00,高度0~10 000 m、10 000~20 000 m內(nèi)的垂直分辨率分別為200 m、500 m;預(yù)報(bào)風(fēng)為每日08:00起報(bào)(北京時(shí)間),其預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)為11天,水平分辨率為0.25°×0.25°,垂直方向?yàn)?4層(分別為1 000 hPa、950 hPa、925 hPa、850 hPa、800 hPa、700 hPa、600 hPa、500 hPa、400 hPa、300 hPa、250 hPa、200 hPa、150 hPa、100 hPa)。
1)預(yù)報(bào)風(fēng)的水平分辨率為0.25°×0.25°,采用雙線性插值方法,將預(yù)報(bào)風(fēng)的規(guī)則網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)據(jù)插值到實(shí)況風(fēng)所在位置。
2)在垂直方向上,預(yù)報(bào)風(fēng)為氣壓層,實(shí)況風(fēng)為高度層,且實(shí)況風(fēng)的垂直分辨率、垂直層數(shù)均明顯高于預(yù)報(bào)風(fēng),利用三次樣條插值方法將預(yù)報(bào)風(fēng)插值到實(shí)況風(fēng)高度層。
以實(shí)況風(fēng)及其計(jì)算得到的qαmax實(shí)況值為基準(zhǔn),利用偏差、絕對(duì)差、相關(guān)系數(shù)、相對(duì)誤差對(duì)預(yù)報(bào)風(fēng)及其qαmax預(yù)報(bào)值的精度進(jìn)行分析,計(jì)算公式如下:
(1)
(2)
(3)
(4)
在不同最大風(fēng)速情況下,風(fēng)速偏差、絕對(duì)差、相對(duì)誤差及相關(guān)系數(shù)隨預(yù)報(bào)日數(shù)的變化特征如圖1所示。從圖1可看出,預(yù)報(bào)風(fēng)速的精度不僅與預(yù)報(bào)日數(shù)有關(guān),也與最大風(fēng)速密切相關(guān):其中,風(fēng)速偏差在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~6天內(nèi)差別較小,但在預(yù)報(bào)日數(shù)第7~11天內(nèi)的差異較大(圖1(a)),“最大風(fēng)速≤30 m/s”的風(fēng)速偏差均為負(fù)值且其絕對(duì)值隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)呈現(xiàn)增大趨勢(shì);“30 m/s<最大風(fēng)速≤60 m/s”的風(fēng)速偏差均為負(fù)值且隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)變化較小;而“最大風(fēng)速>60 m/s”的風(fēng)速偏差在預(yù)報(bào)第9~11天轉(zhuǎn)為正值且呈現(xiàn)快速增大特征。在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~11天,“最大風(fēng)速≤30 m/s”“30 m/s<最大風(fēng)速≤60 m/s”“最大風(fēng)速>60 m/s”的平均風(fēng)速偏差值分別為-1.91 m/s、-1.06 m/s、-0.06 m/s。不同最大風(fēng)速時(shí)的風(fēng)速絕對(duì)差隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)均呈現(xiàn)線性增大特征且相互之間存在較明顯差異(圖1(b)),總體表現(xiàn)為在相同預(yù)報(bào)日數(shù),風(fēng)速絕對(duì)差由小到大依次分別為“最大風(fēng)速≤30 m/s”“30 m/s<最大風(fēng)速≤60 m/s”“最大風(fēng)速>60 m/s”,在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~11天內(nèi)平均值分別為4.27 m/s、4.72 m/s、5.08 m/s。類似絕對(duì)差,不同最大風(fēng)速時(shí)的風(fēng)速相對(duì)誤差同樣隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)呈現(xiàn)線性增大特征(圖1(c)),但與絕對(duì)差不同,在相同預(yù)報(bào)日數(shù),總體表現(xiàn)出風(fēng)速相對(duì)誤差由小到大依次分別為“最大風(fēng)速>60 m/s”“30 m/s<最大風(fēng)速≤60 m/s”“最大風(fēng)速≤30 m/s”,對(duì)應(yīng)的平均值分別為24.68%、30.09%、42.61%。不同最大風(fēng)速時(shí)的風(fēng)速相關(guān)系數(shù)隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)呈現(xiàn)快速減小趨勢(shì)(圖1(d)),“最大風(fēng)速≤30 m/s”“30 m/s<最大風(fēng)速≤60 m/s”“最大風(fēng)速>60 m/s”時(shí)的平均風(fēng)速相關(guān)系數(shù)值分別為0.59、0.68、0.69。
從圖1及上述分析可知,隨最大風(fēng)速的增大,風(fēng)速偏差均為負(fù)值且偏差絕對(duì)值減小(除“最大風(fēng)速>60 m/s”時(shí),第9~11天為正值外)、絕對(duì)差增大、相對(duì)誤差明顯減小、相關(guān)系數(shù)增大,綜合判斷,風(fēng)速預(yù)報(bào)精度隨最大風(fēng)速的增大而提高。這是因?yàn)樽畲箫L(fēng)速越大,則風(fēng)速在水平方向、垂直方向的切變?cè)酱?通過插值方法得到的預(yù)報(bào)風(fēng)偏差振幅較大,絕對(duì)差越大,但平均偏差有可能會(huì)更小;不同最大風(fēng)速之間的絕對(duì)差差異較小,導(dǎo)致相對(duì)誤差隨最大風(fēng)速增大而明顯減小;最大風(fēng)速越大,風(fēng)速隨高度變化的穩(wěn)定性、一致性更好,因此,相關(guān)系數(shù)值會(huì)越大。
(a) 風(fēng)速偏差(a) Wind speed deviation
(b) 風(fēng)速絕對(duì)差(b) Wind speed absolute difference
(c) 風(fēng)速相對(duì)誤差(c) Wind speed relative error
(d) 風(fēng)速相關(guān)系數(shù)(d) Wind speed correlation coefficient
圖2反映了不同最大風(fēng)速時(shí)的qαmax預(yù)報(bào)精度特征,類似預(yù)報(bào)風(fēng)精度,qαmax預(yù)報(bào)精度同樣不僅與預(yù)報(bào)日數(shù)密切相關(guān),與最大風(fēng)速也有關(guān)系:從圖2(a)可看出,隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng),“最大風(fēng)速≤30 m/s”的qαmax偏差均為負(fù)值且其絕對(duì)值呈現(xiàn)增大趨勢(shì),“30 m/s<最大風(fēng)速≤60 m/s”的qαmax偏差均為負(fù)值且變化較小,而“最大風(fēng)速>60 m/s”的qαmax偏差在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~9天為負(fù)值且變化較小,但在第10~11天轉(zhuǎn)為正值且快速增大。不同最大風(fēng)速時(shí)的qαmax絕對(duì)差、相對(duì)誤差隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)均呈現(xiàn)線性增大趨勢(shì)且存在差異(圖2(b)、(c)),而qαmax相關(guān)系數(shù)隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)均呈現(xiàn)減小變化趨勢(shì)且存在較明顯差異(圖2(d))。其中,“最大風(fēng)速≤30 m/s”“30 m/s<最大風(fēng)速≤60 m/s”“最大風(fēng)速>60 m/s”的平均qαmax偏差值分別為-285.82 Pa·rad、-211.69 Pa·rad、-89.41 Pa·rad,平均qαmax絕對(duì)差分別為323.36 Pa·rad、320.67 Pa·rad、326.32 Pa·rad,平均qαmax相對(duì)誤差分別為23.55%、15.31%、11.48%,平均qαmax相關(guān)系數(shù)值分別為0.63、0.67、0.64。
通過圖2及上述分析可知,隨最大風(fēng)速的增大,qαmax預(yù)報(bào)值偏差均為負(fù)值(除“最大風(fēng)速>60 m/s”時(shí),第10~11天為正值外)且偏差絕對(duì)值減小、絕對(duì)差和相關(guān)系數(shù)變化較小、相對(duì)誤差明顯減小,綜合判斷,qαmax預(yù)報(bào)值精度隨最大風(fēng)速的增大而提高。大氣密度、風(fēng)速是計(jì)算qαmax的重要大氣參數(shù),且大氣密度隨高度增加呈指數(shù)減小變化。當(dāng)預(yù)報(bào)日數(shù)較短時(shí),風(fēng)速預(yù)報(bào)穩(wěn)定性較好、精度較高,最大風(fēng)速越大,則風(fēng)速隨高度變化越明顯,且最大風(fēng)速所在高度較高,qαmax的預(yù)報(bào)值、實(shí)況值均越大,兩者所在高度更接近(一般位于最大風(fēng)速附近),導(dǎo)致qαmax偏差值較小、相關(guān)系數(shù)較大;最大風(fēng)速越小,則風(fēng)速隨高度變化較小,qαmax預(yù)報(bào)值、實(shí)況值均較小,兩者所在高度差異可能較大,此時(shí)需考慮不同高度層大氣密度的較大差異對(duì)qαmax影響,其導(dǎo)致qαmax偏差更大、相關(guān)系數(shù)值偏小;由于qαmax絕對(duì)差差異較小,結(jié)合最大風(fēng)速越大則qαmax值越大的特征,導(dǎo)致qαmax相對(duì)誤差隨最大風(fēng)速增大而明顯減小。
(a) qαmax偏差(a) qαmax deviation
(b) qαmax絕對(duì)差(b) qαmax absolute difference
(c) qαmax相對(duì)誤差(c) qαmax relative error
(d) qαmax相關(guān)系數(shù)(d) qαmax correlation coefficient
以70%的樣本作為建模樣本,30%的樣本作為模型效果檢驗(yàn)樣本;記Qi為第i天預(yù)報(bào)風(fēng)的qαmax預(yù)報(bào)值,Di、Hi、Ti、Wi分別為第i天qαmax預(yù)報(bào)值對(duì)應(yīng)的風(fēng)向(°)、飛行高度(m)、飛行時(shí)間(s)和風(fēng)速(m/s),Ui、Vi分別為飛行高度Hi范圍內(nèi)的平均緯向風(fēng)(m/s)、平均經(jīng)向風(fēng)(m/s),Mi為利用多元線性回歸方法建立模型得到預(yù)報(bào)第i天的qαmax預(yù)報(bào)訂正值,其中i=1,2,3,…,11。在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~11天,Qi、Di、Hi、Ti、Wi、Ui、Vi與qαmax實(shí)況值之間的相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1,從該表可看出,Qi、Wi、Ui的相關(guān)性較高,而其他參數(shù)的相關(guān)性偏低。
表1 在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~11天,Qi、Di、Hi、Ti、Wi、Ui、Vi與qαmax實(shí)況值之間的相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果
“最大風(fēng)速≤30 m/s”時(shí),基于多元線性回歸方法分別針對(duì)預(yù)報(bào)第1~11天建立了預(yù)報(bào)訂正模型,相應(yīng)的計(jì)算表達(dá)式如式(5)所示。
(5)
對(duì)于檢驗(yàn)樣本,當(dāng)“最大風(fēng)速≤30 m/s”時(shí),未訂正、已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值與qαmax實(shí)況值之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系如圖3所示。從該圖可明顯看出,在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~11天,與未訂正的qαmax預(yù)報(bào)值相比,已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值的偏差絕對(duì)值、絕對(duì)差、相對(duì)誤差均較小,相關(guān)系數(shù)均較大,表明利用模型得到已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值精度高于未訂正的qαmax預(yù)報(bào)值。對(duì)于qαmax偏差(圖3(a)),隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng),已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值偏差變化較小且均為正值,而未訂正的qαmax預(yù)報(bào)值偏差均為負(fù)值且其絕對(duì)值呈現(xiàn)線性增大特征;在相同預(yù)報(bào)日數(shù),已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值偏差絕對(duì)值均明顯偏小;在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~11天,未訂正、已訂正的平均qαmax預(yù)報(bào)值偏差分別為-266.93 Pa·rad、32.70 Pa·rad。未訂正、已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值絕對(duì)差均隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)呈現(xiàn)線性增大趨勢(shì)特征(圖3(b));在各相同預(yù)報(bào)日數(shù),已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值絕對(duì)差均明顯偏小;在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~11天,未訂正、已訂正的平均qαmax預(yù)報(bào)值絕對(duì)差分別為305.36 Pa·rad、213.60 Pa·rad。類似絕對(duì)差,未訂正、已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值相對(duì)誤差均隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)呈現(xiàn)線性增大趨勢(shì)(圖3(c));在各相同預(yù)報(bào)日數(shù),同樣表現(xiàn)為已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值相對(duì)誤差均明顯偏小;在預(yù)報(bào)日數(shù)1~11天,未訂正、已訂正的平均qαmax預(yù)報(bào)值相對(duì)誤差分別為21.70%、17.60%。未訂正、已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值相關(guān)系數(shù)均隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)表現(xiàn)為線性減小趨勢(shì)(圖3(d));在各相同預(yù)報(bào)日數(shù),已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值相關(guān)系數(shù)均偏大;在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~11天,未訂正、已訂正的平均qαmax預(yù)報(bào)值相關(guān)系數(shù)分別為0.59、0.62。
(a) qαmax偏差(a) qαmax deviation
(b) qαmax絕對(duì)差(b) qαmax absolute difference
(c) qαmax相對(duì)誤差(c) qαmax relative error
(d) qαmax相關(guān)系數(shù)(d) qαmax correlation coefficient
由上述分析可知,當(dāng)“最大風(fēng)速≤30 m/s”時(shí),與未訂正的qαmax預(yù)報(bào)值相比,利用多元線性回歸方法建立模型得到已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值精度更高。
類似“最大風(fēng)速≤30 m/s”,當(dāng)“30 m/s<最大風(fēng)速≤60 m/s”時(shí),基于多元線性回歸方法分別針對(duì)預(yù)報(bào)第1~11天建立了預(yù)報(bào)訂正模型(計(jì)算表達(dá)式略)。對(duì)于檢驗(yàn)樣本,未訂正、已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值與qαmax實(shí)況值之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系如圖4所示。在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~11天,已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值精度高于未訂正的qαmax預(yù)報(bào)值。對(duì)于qαmax預(yù)報(bào)值偏差(圖4(a)),未訂正的qαmax預(yù)報(bào)值偏差均為負(fù)值,而已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值偏差均為正值;在各相同預(yù)報(bào)日數(shù),已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值的偏差絕對(duì)值均明顯偏小,未訂正、已訂正的平均qαmax預(yù)報(bào)值偏差分別為-186.05 Pa·rad、38.66 Pa·rad。未訂正、已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值絕對(duì)差隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)均呈現(xiàn)線性增大趨勢(shì)(圖4(b));在各相同預(yù)報(bào)日數(shù),已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值絕對(duì)差均明顯偏小,未訂正、已訂正的平均qαmax預(yù)報(bào)值絕對(duì)差分別為304.27 Pa·rad、258.48 Pa·rad。對(duì)于qαmax預(yù)報(bào)值相對(duì)誤差(圖4(c)),隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng),未訂正、已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值相對(duì)誤差均呈現(xiàn)線性增大趨勢(shì)且相互之間差異呈現(xiàn)減小趨勢(shì),未訂正、已訂正的平均qαmax預(yù)報(bào)值相對(duì)誤差分別為14.91%、13.70%。除預(yù)報(bào)日數(shù)第6、7天外,未訂正、已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值相關(guān)系數(shù)基本相同(圖4(d)),且隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng),未訂正、已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值相關(guān)系數(shù)值均呈現(xiàn)減小趨勢(shì),未訂正、已訂正的平均qαmax預(yù)報(bào)值相關(guān)系數(shù)分別為0.707、0.705。
(a) qαmax偏差(a) qαmax deviation
(b) qαmax絕對(duì)差(b) qαmax absolute difference
(c) qαmax相對(duì)誤差(c) qαmax relative error
(d) qαmax相關(guān)系數(shù)(d) qαmax correlation coefficient
類似“最大風(fēng)速≤30 m/s”,當(dāng)“最大風(fēng)速>60 m/s”時(shí),基于多元線性回歸方法分別針對(duì)預(yù)報(bào)第1~11天建立了預(yù)報(bào)訂正模型(計(jì)算表達(dá)式略)。對(duì)于檢驗(yàn)樣本,未訂正、已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值與qαmax實(shí)況值之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系如圖5所示,與“最大風(fēng)速≤30 m/s”“30 m/s<最大風(fēng)速≤60 m/s”時(shí)存在較大差異。未訂正、已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值偏差均以負(fù)值為主(圖5(a)),已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值的偏差絕對(duì)值在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~9、11天偏小;在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~11天,未訂正、已訂正的平均qαmax預(yù)報(bào)值偏差分別為-149.74 Pa·rad、-72.36 Pa·rad。未訂正、已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值絕對(duì)差隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)呈現(xiàn)增大趨勢(shì)(圖5(b)),已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值絕對(duì)差在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~8天偏小,在第9~11天偏大,未訂正、已訂正的平均qαmax預(yù)報(bào)值絕對(duì)差分別為280.33 Pa·rad、255.04 Pa·rad。類似絕對(duì)差,未訂正、已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值相對(duì)誤差同樣隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)呈現(xiàn)增大趨勢(shì)(圖5(c)),已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值相對(duì)誤差在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~8天和第11天偏小,在第9~10天偏大,未訂正、已訂正的平均qαmax預(yù)報(bào)值相對(duì)誤差分別為9.65%、8.76%。對(duì)于qαmax預(yù)報(bào)值相關(guān)系數(shù)(圖5(d)),未訂正、已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值相關(guān)系數(shù)隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)呈現(xiàn)減小趨勢(shì);相對(duì)未訂正的qαmax預(yù)報(bào)值相關(guān)系數(shù),已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值相關(guān)系數(shù)值偏小;未訂正、已訂正的平均qαmax預(yù)報(bào)值相關(guān)系數(shù)分別為0.55、0.49。
由上述分析可知,當(dāng)“最大風(fēng)速>60 m/s”時(shí),與未訂正的qαmax預(yù)報(bào)值相比,利用多元線性回歸方法建立模型得到已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值,在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~6天的精度更高。通過對(duì)圖3~5進(jìn)行對(duì)比可知,隨最大風(fēng)速的增大,基于該模型得到已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值精度的提高水平會(huì)降低。
(a) qαmax偏差(a) qαmax deviation
(b) qαmax絕對(duì)差(b) qαmax absolute difference
(c) qαmax相對(duì)誤差(c) qαmax relative error
(d) qαmax相關(guān)系數(shù)(d) qαmax correlation coefficient
在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~11天,不同最大風(fēng)速情況下,與未訂正的qαmax絕對(duì)差相比,已訂正的qαmax絕對(duì)差偏小的樣本數(shù)百分比分布特征存在差異(見表2)。其中,“最大風(fēng)速≤30 m/s”對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)百分比最小值超過60%,值范圍為62.50%~70.37%,隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)的變化較小,表明在該預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度下,已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值明顯更接近實(shí)況?!?0 m/s<最大風(fēng)速≤60 m/s”對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)百分比在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~4天均超過60%,但在預(yù)報(bào)日數(shù)第5~11天均小于60%,值范圍為52.86%~70.71%,結(jié)合圖4,可知在此預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度下,已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值更接近實(shí)況;與預(yù)報(bào)日數(shù)第5~11天相比,已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值精度在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~4天的提高程度更大?!白畲箫L(fēng)速>60 m/s”對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)百分比在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~6天均超過60%,從預(yù)報(bào)第7天開始明顯降低,在預(yù)報(bào)日數(shù)第7~11天均小于50%,值范圍為33.33%~77.78%,隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)呈現(xiàn)明顯的降低趨勢(shì)特征,結(jié)合圖5,表明已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值精度在預(yù)報(bào)日數(shù)第1~6天存在明顯提高,但在預(yù)報(bào)日數(shù)第7~11天不如未訂正的qαmax預(yù)報(bào)值精度。
表2 已訂正的qαmax絕對(duì)差偏小的 樣本數(shù)百分比特征Tab.2 Percentage characteristic of the smaller corrected qαmax absolute difference %
目前,針對(duì)預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度對(duì)運(yùn)載火箭qαmax精度分析的相關(guān)研究偏少。本文以2017年1月1日—2020年12月31日某地區(qū)實(shí)況風(fēng)為基準(zhǔn),對(duì)“最大風(fēng)速≤30 m/s”“30 m/s<最大風(fēng)速≤60 m/s”“最大風(fēng)速>60 m/s”的預(yù)報(bào)風(fēng)及其qαmax預(yù)報(bào)值的精度特征進(jìn)行分析,并利用多元線性回歸方法建立了訂正模型,對(duì)未訂正、已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值精度特征進(jìn)行了對(duì)比,得到主要結(jié)論如下:
1)不同預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度的精度隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)均呈現(xiàn)明顯降低特征,且預(yù)報(bào)風(fēng)精度與預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度有關(guān);在預(yù)報(bào)日數(shù)11天內(nèi),隨著預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度增大,偏差均為負(fù)值且偏差絕對(duì)值減小、絕對(duì)差變化較小、相對(duì)誤差減小、相關(guān)系數(shù)增大,綜合判斷,風(fēng)速預(yù)報(bào)精度隨最大風(fēng)速的增大而提高。
2)不同預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度對(duì)應(yīng)的qαmax預(yù)報(bào)值精度隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)均呈現(xiàn)明顯降低特征,且qαmax預(yù)報(bào)值精度同樣與預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度有關(guān);在預(yù)報(bào)日數(shù)11天內(nèi),隨著預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度增大,qαmax預(yù)報(bào)值偏差均為負(fù)值且偏差絕對(duì)值減小、絕對(duì)差和相關(guān)系數(shù)變化較小、相對(duì)誤差明顯減小,綜合判斷,qαmax預(yù)報(bào)值精度隨最大風(fēng)速的增大而提高。
3)利用多元線性回歸方法建立訂正模型,可以較好地提高qαmax預(yù)報(bào)值的精度;已訂正的qαmax預(yù)報(bào)精度的提升能力同樣與預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度有關(guān),在預(yù)報(bào)日數(shù)11天內(nèi),隨著預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度增大,表現(xiàn)為已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值精度的提升能力會(huì)降低。
4)與未訂正的qαmax預(yù)報(bào)值精度相比,在預(yù)報(bào)日數(shù)1~11天,已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值精度提升能力與預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度有關(guān)。其中,已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值精度提升能力,在“最大風(fēng)速≤30 m/s”時(shí)較大且隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)的變化較小;在“30 m/s<最大風(fēng)速≤60 m/s”時(shí)較大但隨預(yù)報(bào)日數(shù)延長(zhǎng)表現(xiàn)為降低趨勢(shì);在“最大風(fēng)速>60 m/s”的預(yù)報(bào)日數(shù)第1~6天較大,但在預(yù)報(bào)日數(shù)第7~11天低于未訂正的qαmax預(yù)報(bào)值精度。
通過本文研究發(fā)現(xiàn),預(yù)報(bào)風(fēng)及其qαmax預(yù)報(bào)值的精度,不僅與預(yù)報(bào)日數(shù)有關(guān),還與預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度有關(guān),qαmax預(yù)報(bào)值精度隨預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度增大而提高。結(jié)合程胡華等[21]研究成果可知,綜合考慮預(yù)報(bào)風(fēng)偏差和預(yù)報(bào)風(fēng)低垂直分辨率產(chǎn)生的影響時(shí),qαmax預(yù)報(bào)值精度出現(xiàn)進(jìn)一步較明顯降低,即預(yù)報(bào)風(fēng)低垂直分辨率同樣對(duì)qαmax預(yù)報(bào)值精度具有重大影響,是需重點(diǎn)考慮的因素之一。最后,提出了提高qαmax預(yù)報(bào)值精度的訂正方法,雖然利用多元線性回歸方法建立模型,得到已訂正的qαmax預(yù)報(bào)值更接近實(shí)況,但這是統(tǒng)計(jì)結(jié)果,并不能確保每次訂正的qαmax預(yù)報(bào)值均比未訂正的qαmax預(yù)報(bào)值更接近實(shí)況;只有提高預(yù)報(bào)風(fēng)垂直分辨率(避免漏掉大風(fēng)區(qū))及各層預(yù)報(bào)風(fēng)精度,才是徹底提高qαmax預(yù)報(bào)值精度的最好手段。但由于天氣的復(fù)雜性,數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式預(yù)報(bào)風(fēng)水平的提高一直比較緩慢,因此,在利用目前最先進(jìn)的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式預(yù)報(bào)風(fēng)前提下,分別對(duì)不同預(yù)報(bào)風(fēng)強(qiáng)度的qαmax預(yù)報(bào)值進(jìn)行建模訂正,是目前提高qαmax預(yù)報(bào)值精度的一種有效方法。