數值預報產品誤差檢驗訂正研究

趙振宇+陶倩+高越+曹銘書

摘要：本文首先對數值預報產品中誤差來源從理論誤差、計算誤差、模式非線性特征、大氣可預報性問題等四個方面進行了分析，并闡述了誤差的季節特征。接著，提出T639模式下檢驗及誤差分析法和一種基于統計學的數值預報產品誤差訂正的新方法，建立了誤差訂正方案，方便在各級氣象臺站廣范圍推廣和使用。

關鍵詞：數值預報產品；誤差；檢驗訂正

1.數值模式的誤差來源及特征分析

1.1誤差來源分析

大氣系統的特征是復雜性、具體非線性特點，一般可以使用運動方程和狀態方程等來對動力學特點進行描述，對于一個完整復雜的大氣動力學方程組來講，系統理論和方法還比較缺乏。對其求解的難度很大，在將大氣動力學方程應用于實踐的過程中，發現僅僅可以使用“數值差分計算方法”來求解，然后借助計算機進行求解，這就是所謂的數值天氣預報。從模式產品的生成步驟來看，其經由資料預處理、資料同化、模式計算和后處理輸出等步驟之后才能到達預報員手中。在這些階段中，誤差的主要來源是存在于前三個階段。模式計算的誤差一般可以從以下角度進行分析。

（1）理論誤差。數值模式跟簡單的數學公式有區別，它能體現大氣運動規律，數值模式跟大氣運動規律關系密切。當前，對大氣運動的理論研究雖然取得了較大的突破，但是還存在一些方面的研究不夠深入，比如中小尺度動力學、微物理過程等，這些因素會導致誤差，所以零誤差幾乎是不可能實現的。

（2）計算誤差。在進行離散化的“數值差分計算方法”進行求解的時候，求解的過程也有一些誤差的產生，誤差的影響因素有虛假波動、振幅等等。

（3）模式非線性特征。通過實踐表明，數值模式具有非線性特征，這樣的話，初始場如果發生一點擾動就會使得積分結果產生極大的差異。初始場零誤差是不可能的，所以，通過非線性方程組計算時，誤差是不可避免的。

（4）大氣可預報性問題。大氣系統具有較大的隨機性，其預報具有時效性，且有一定的范圍限制，當其預報超出一定范圍之后，預報就失去了準確性和可靠性。經過大氣科學家的半個世紀的探索之后，普遍達成一個結論：一般連續預報兩周之后天氣預報準確性較低。

1.2誤差的季節特征

目前，中高緯長波發展理論發展比較成熟，數值預報技術相對完善。一般在高緯系統作用下，天氣預報準確性較高。北半球冬季，冬季是模式在華南地區表現最好的季節，模式對冷空氣過程的預測較為完美。對于數值模式而言，在春季的表現均要比冬季差。這是因為在春節，大氣環流調整處于過渡階段，大氣波動波長變短的情況很凸顯。秋季是夏季向冬季的過渡季節，大氣環流往往也不穩定。這在華南“秋臺”預報中表現尤為明顯。秋季的預報一直是華南臺風預報業務中的難點，往往存在著預報不穩定的現象。在陸地天氣方面，由于秋季降水偏少，天氣相對穩定，預報員對模式預報的不穩定性往往感覺不如春季顯著。

2.檢驗及誤差分析方法

檢驗方法是均方根誤差和誤差相對訂正量，在對均方根誤差進行計算時，使用T639分析場作為真值，誤差相對訂正量可這樣解釋：訂正前后的均方根誤差只差與訂正前均方根誤差的比值。

3.誤差訂正的原理及訂正方案

3.1誤差訂正的方法

3.2.誤差訂正方案

3.2.1收集資料

T639資料的格式是grib1格式，其采用Grib1版本編碼形式，資料的收集過程是先將提取的要素命令攜程批處理文件，然后用wgrib提取成二進制或十進制。本文用T639產品的00：00客觀分析場作為實況場，00：00起報的預報產品作為預報場，NCEP的00：00的再分析資料為歷史樣本場。

3.2.2訂正方案設計

（1）動態相似法選取相似個例 。用2015年1月至2015年12月共365天的T639產品，從第1天（2015年1月1日）開始逐日在同期30年的NCEP樣本場中找前后各15天范圍內的最相似個例，直到2015年的最后一天為止。從其中選用5個最相似個例，具體方法就是計算相似離度。

（2）確定5個最相似個例權重系數。在選取的5個最相似個例之后，使用算術平均、距離的倒數作為權重加權平均、相似離度的倒數作為權重加權平均3種方式進行組合。根據所設計的3種組合形式構造因子Hi，分別計算T639預報值與組合因子（Hi）的相關系數（RHy）：通過統計比較各時次3種組合相關系數的平均值和標準差，采用相似離度的倒數為權重組合構造回歸方程因子。

（3）建立二元回歸訂正方程。將T639的預報值構造為因子1（x1），從NCEP歷史場中找出的最相似個例的組合構造為因子2（x2），將T639實況分析場構造為預報量（y），回歸估計為^y。建立回歸方程。

小結：本文提出了一種根據數值預報最近誤差對后期預報結果進行訂正的方法，基于T639數值預報產品進行了檢驗和訂正。

參考文獻

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