ECMW F集合預報對黑龍江省三次暴雨過程的預報檢驗

王桂軍,劉松濤,周奕含,齊鐸

（1.五大連池農場氣象站,黑龍江五大連池164501；2.黑龍江省氣象臺,黑龍江哈爾濱150030）

ECMW F集合預報對黑龍江省三次暴雨過程的預報檢驗

王桂軍1,劉松濤2,周奕含2,齊鐸2

（1.五大連池農場氣象站,黑龍江五大連池164501；2.黑龍江省氣象臺,黑龍江哈爾濱150030）

本文利用常規站點觀測降水資料和歐洲中心的集合預報資料，挑選典型分位值分析了集合預報對2015年汛期不同類型暴雨過程的預報能力。結果表明：對于局地性強的暴雨過程和臺風影響的大暴雨過程集合預報能夠提示降水落區的可能范圍及極端降水發生的可能。而對于冷渦影響的中心分散的區域性降水過程，集合預報對降水落區的可能范圍有充分把握，但對于降水中心的位置及強度預報指示意義有限。

暴雨過程；天氣學檢驗；集合預報

1 引言

大氣的演變過程是一種非線性過程，對初值極度敏感，而初值本身具有極大的不確定性，這意味著永遠不能依賴模式做出百分百準確的確定性預報[1-2]。為了解決初值不確定的矛盾，集合預報應運而生。通過對初始場進行擾動，得到包括客觀真值在內的多個初始場，并對其進行多次積分，以消除初值不確定帶來的預報誤差。同時，由于大氣本身的復雜性，大氣中的物理過程不能完全用方程來描述，其中涉及到用參數化方案來代替其中難以描述的物理過程。這種參數化近似的方式也給預報結果帶來誤差。通過物理過程擾動的方式，進行預報集合，能在一定程度上緩解物理過程簡化帶來的預報誤差[3]。另外，在數值計算的過程需要將大氣的連續變化簡化為離散的有限分辨率的計算問題，會帶來截斷誤差，不斷積分的過程中截斷誤差無限增長同樣會給計算結果造成不可避免的固有誤差，影響模式預報結果的可信程度。利用初值擾動、物理過程擾動及多模式超級集成的方式得到的不同集合成員的預報可以定量估計天氣預報的不確定性，判斷天氣的可預報性，同時還能夠用來評估某一天氣發生的概率[4-6]。

集合預報作為一種新的預報形式在我國還處于起步階段，黑龍江省至2014年才開始投入業務應用。對于集合預報的檢驗評估工作開展的還比較少，集合預報對于黑龍江省高影響天氣的預報能力和特點還不十分清楚。開展集合預報檢驗工作是提高預報員對于集合預報應用技巧的前提。本文利用東北地區常規站點觀測資料和歐洲中心的集合預報資料對2015年汛期三次不同類型的暴雨天氣過程進行檢驗，以期了解集合預報在不同天氣背景下的暴雨預報能力，提高對集合預報性理解和應用的能力。

2 降水過程概述

為檢驗ECMWF集合預報對于不同類型降水的預報能力，對2015年發生在黑龍江省的暴雨過程進行篩選，選擇三次典型暴雨過程進行檢驗分析。

2015年6月18日暴雨過程是一次局地性較強的短時強降水過程，達暴雨量級測站僅2站，大雨3站。暴雨中心出現在內蒙古與黑龍江西南部交界處，最大降水量出現在黑龍江甘南，24 h累積降水達72mm。

2015年7月13日受臺風“燦鴻”影響在黑龍江東部造成區域性暴雨和大暴雨。24 h累積降水量最大可達116 mm，出現在雙鴨山的饒河。累積降水量超過50 mm的測站有3個，位于雞西及牡丹江東部。大雨量級測站共15個，分布在暴雨中心的外圍。此次過程降水強度大、范圍集中、雨量大，系典型的變性臺風影響下的區域性暴雨過程。

2015年8月8日是一次冷渦影響下的區域性大到暴雨天氣過程，除大興安嶺北部外，全省均有降水發生。累積降水超過50 mm測站4個，大雨量級測站10個。此次過程中，24 h降水落區存在三個中心，強降水分布零散，預報難度高。

3 降水預報檢驗

對于2015年6月18日過程，挑選出來的ECMWF集合預報的典型成員都能準確模擬出黑龍江省西南部和中北部兩個降水落區的位置，但是對降水范圍的預報（即晴雨預報）一般都表現出較實況偏大的特點，其中最小值的預報范圍與實況最接近，晴雨預報評分較高。各成員均能準確把握降水中心的位置，但除了最大值預報的中心強度與實況一致外，其它分位值的預報都存在對降水中心強度低估的特點。另外，最大值預報除中心強度與實況接近以外，降水中心位置的預報也與實況基本一致，準確預測到甘南暴雨出現的可能。在此次過程中最小值預報的落區范圍及最大值預報的中心強度對準確預測此次降水有重要的指導意義。

對于2015年7月13日臺風“燦鴻”影響引發的大暴雨過程，各成員及集合平均都能模擬出累積降水自西向東逐漸增大的特點。對于降水范圍的預報，50%分位預報的降水范圍與實況最接近，晴雨預報評分最高。另外，50%分位除對牡丹江東部1站暴雨及伊春北部3站大雨存在漏報外，對于大雨和暴雨落區范圍的預報也與實況比較一致，但對雙鴨山東部的大暴雨存在漏報。在各典型分位值中，90%以上分位能夠提示饒河大暴雨發生的可能，對降水中心強度有一定的預報能力，但同時也存在大暴雨空報的問題。

對于2015年8月8日受東北冷渦影響的典型區域性大到暴雨過程，各成員及集合平均預報均一致的表現為全省的降水天氣，降水預報的落區與范圍與實況基本一致，晴雨評分都較高。實況降水上存在3個大雨以上量級降水的中心，集合預報的各個典型成員及集合平均對位于黑龍江東部的降水中心有所表現，但位置較實況普遍偏南，對于西部的兩個中心都沒有明確區分，各成員預報的降水中心位置與兩個中心中偏南的一個較一致，但更偏東南，移速相對較快。對于東部的降水中心，中心強度在大雨量級，各成員中90%分位預報的強度與實況最一致，其它都存在或偏弱或偏強的情況。對于西部的兩個暴雨中心，極大值能夠預報出南部暴雨中心的強度，但中心范圍明顯偏大，北部的暴雨中心所有成員都存在明顯的漏報。

4 小結與討論

通過此個例的分析，可以發現，確定性預報與集合平均無論在對降水落區還是在對降水中心的預報上較實況都有比較大的差距。而集合預報提示了降水的落區的可能范圍及暴雨等極端事件發生的可能，需對預報中的極端值予以重視。集合預報的各個成員幾乎囊括了天氣的所有可能，對于不同的過程，相同分位值預報的表現不同。有時雖然僅有極少數成員預報了暴雨以上量級的極端降水的存在，也需引起足夠重視，需要謹慎判斷是否有局地性暴雨出現的可能。東北冷渦影響下的區域性降水過程，強降水中心比較分散，預報難度大，有時集合預報的所有成員都不能判斷出暴雨發生的可能。

[1]何光碧,屠妮妮,張利紅.多模式對四川一次強降水過程不確定性預報分析[J].高原山地氣象研究.2009, 29(4):18-26.

[2]沈鐵元,廖移山,彭濤,等.等定量分析數值模式日降水預報結果的不確定性[J].氣象.2011,37(5):540-546.

[3]Juang H M H,Hong S Y,and Kanm itsu M.The NCEP regional spectralmodel:An update[J].Bulletin AmerMeteoro Soc.1997,78:2125-2143.

[4]李俊,杜鈞,王明歡,等.中尺度暴雨集合預報系統研發中的初值擾動試驗[J].高原氣象.2009,28(6):1365-1375.

[5]劉琳,陳靜,程龍,等.基于集合預報的中國極端強降水預報方法研究[J].氣象學報.2013,71(5):853-866.

[6]陳靜,薛紀善,顏宏.一種新型的中尺度暴雨集合預報初值擾動方法研究[J].大氣科學.2005,29(5):717-726.

Numerical validation of ECMWF ensem ble prediction w ith three severe precipitation processes in Heilongjiang province

WANGGui-Jun1，LIU Song-Tao2，ZHOU Yi-Han2，QIDuo2
(1.Wudalianchi farm weather station，Heilongjiang Wudalianchi164501; 2.Meteorological observatory of Heilongjiang province，Heilongjiang Harbin 150030)

Based on rainfall observation data and ECMWF ensemble prediction data,choose the typical classification values to analyze the prediction ability of the ensemble forecast for different types of heavy rainfall in the flood season of 2015.The results show that:for local strong rainstorm processes and the torrential rain processes caused by the typhoon,ensemble forecast can signal the range of precipitation and extreme precipitation.However,for the central dispersion regional precipitation process influenced by cold vortices,the ensemble prediction has a sufficient grasp of the possible range of precipitation,but it has a limited significance for the location and intensity of precipitation centers.

severe precipitation processes;synoptic verification;ensemble prediction

P456.9

A

1002－252X(2017)01－0012－02

2017－1－1

王桂軍（1964-),女，遼寧省凌源縣人，蘭州氣象學校，中專生，工程師.