4種數(shù)值降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品在海河流域的應(yīng)用檢驗(yàn)

徐 姝，魏 琳，鄧 巖

4種數(shù)值降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品在海河流域的應(yīng)用檢驗(yàn)

徐 姝1，魏 琳2，鄧 巖3

（1.天津市氣象臺(tái)，天津300074；2.海河水利委員會(huì)水文局，天津300170，3.中水北方勘測(cè)設(shè)計(jì)研究有限責(zé)任公司航測(cè)遙感院，天津300222）

模式定量降水預(yù)報(bào)作為一種客觀化預(yù)報(bào)方式已成為天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)工作中的主要參考依據(jù)，為了解日本、德國(guó)、T639及天津（TJ-WRF）4種模式降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品在海河流域的預(yù)報(bào)性能，從TS評(píng)分、漏報(bào)率、空?qǐng)?bào)率、預(yù)報(bào)偏差等方面對(duì)4種模式進(jìn)行了檢驗(yàn)和評(píng)估。結(jié)果表明，4種模式各有優(yōu)劣，對(duì)于小雨的預(yù)報(bào)，WRF和T639表現(xiàn)好于其它模式；對(duì)于中雨的預(yù)報(bào)，日本模式和T639的可信度較高；對(duì)于大雨的預(yù)報(bào)，T639的表現(xiàn)略好于其它模式；對(duì)于暴雨以上的預(yù)報(bào)，各模式的表現(xiàn)均很差。就預(yù)報(bào)偏差而言，各模式的預(yù)報(bào)偏差都基本偏小，且量級(jí)越大預(yù)報(bào)偏差誤差越大，其中天津WRF和T639的偏小幅度小于其它2個(gè)模式。

海河流域；數(shù)值模式；降水預(yù)報(bào)；統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)；定量誤差

海河流域東臨渤海，南界黃河，西靠云中、太岳山，北倚蒙古高原，地跨8個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）。流域內(nèi)發(fā)源于太行山、燕山背風(fēng)坡的河流，源遠(yuǎn)流長(zhǎng)，山區(qū)匯水面積大，水流集中；而發(fā)源于太行山、燕山迎風(fēng)坡的河流，支流分散，源短流急，洪峰高、歷時(shí)短、突發(fā)性強(qiáng)。海河流域地理位置特殊，地形地貌復(fù)雜，天氣氣候多變，暴雨災(zāi)害頻發(fā)。海河流域氣象中心工作的重點(diǎn)是降水預(yù)報(bào)和與之相關(guān)的災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)。在眾多的降水預(yù)報(bào)方法中，數(shù)值預(yù)報(bào)模式表現(xiàn)出對(duì)客觀定量降水預(yù)報(bào)的巨大潛力，已經(jīng)成為目前業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)領(lǐng)域不可替代的參考預(yù)報(bào)方法。國(guó)內(nèi)從1991年北半球數(shù)值模式（T42），發(fā)展到1997年高分辨率的有限區(qū)模式（HLAFS）和全球模式（T213）。國(guó)外目前應(yīng)用的模式有歐洲中心全球譜模式（T319L60）、日本譜展開(kāi)模式（T213L30）。數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品在內(nèi)容、時(shí)效、層次上不斷增多，已經(jīng)成為廣大預(yù)報(bào)員在日常天氣預(yù)報(bào)中的主要參考依據(jù)。面對(duì)如此眾多的數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品，究竟哪個(gè)模式對(duì)海河流域的天氣預(yù)報(bào)更好？產(chǎn)品檢驗(yàn)及誤差分析[1-5]是擇優(yōu)使用數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品、提高天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率的有效途徑，同時(shí)也可為研究數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品釋用方法提供一定的參考依據(jù)。本文對(duì)在海河流域業(yè)務(wù)使用的T639數(shù)值預(yù)報(bào)、德國(guó)降水預(yù)報(bào)、日本數(shù)值預(yù)報(bào)以及天津WFR的結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，以了解4種模式對(duì)海河流域區(qū)域的預(yù)報(bào)能力，以便更好地為應(yīng)用數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品、改進(jìn)數(shù)值模式提供參考。

1 資料和方法

降水預(yù)報(bào)檢驗(yàn)以檢驗(yàn)落點(diǎn)預(yù)報(bào)為主，檢驗(yàn)區(qū)域?yàn)楹：恿饔颍婕氨本⑻旖颉⒑颖薄⑸轿鳌⒑幽稀?nèi)蒙古、山東、遼寧8個(gè)省（自治區(qū)、直轄市），共238個(gè)站點(diǎn)。檢驗(yàn)時(shí)段為2014年和2015年6—9月。降水實(shí)況為當(dāng)日8時(shí)（北京時(shí)間）至次日8時(shí)的24 h累計(jì)降水，模式的預(yù)報(bào)為與實(shí)況相對(duì)應(yīng)的每天20時(shí)起報(bào)的12～36和36～60 h的24 h累計(jì)降水預(yù)報(bào)。首先將日本（JMA）、德國(guó)（GRE）、T639以及TJ-WRF 4個(gè)模式12～36、36～60 h格點(diǎn)預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)采用雙線性插值的辦法內(nèi)插到海河流域各氣象站點(diǎn)，以此作為數(shù)值模式對(duì)氣象站點(diǎn)的24、48 h降水預(yù)報(bào)資料。

模式的客觀預(yù)報(bào)檢驗(yàn)參考中國(guó)氣象局下發(fā)的降水檢驗(yàn)辦法，采用分級(jí)降水評(píng)分和累加降水評(píng)分。分級(jí)降水評(píng)分分為小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨和特大暴雨6個(gè)等級(jí)，累加降水評(píng)分分為≥0.1 mm、≥10 mm、≥25 mm、≥50 mm 4個(gè)等級(jí)。客觀預(yù)報(bào)檢驗(yàn)使用TS評(píng)分、空?qǐng)?bào)率、漏報(bào)率、晴雨評(píng)分和預(yù)報(bào)偏差（B值）等檢驗(yàn)量來(lái)綜合分析各模式在海河流域的預(yù)報(bào)性能。

針對(duì)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)，全球數(shù)值模式存在一定的系統(tǒng)性誤差，預(yù)報(bào)往往偏小，誤差具有一致性，有利于預(yù)報(bào)員在強(qiáng)降水預(yù)報(bào)中進(jìn)行相關(guān)訂正及解釋。因此，采用類似于溫度、氣壓預(yù)報(bào)評(píng)價(jià)中常使用的誤差檢驗(yàn)方法，對(duì)日本、德國(guó)、T639及TJ-WRF 4種降水產(chǎn)品預(yù)報(bào)誤差的平均偏大率、平均偏小率、平均偏大誤差、平均偏小誤差等特征量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，其中相關(guān)定義如下：

（1）強(qiáng)降水：日降水（8—8時(shí)）≥25 mm。

（2）預(yù)報(bào)誤差：Xi=[（Xp-X0）/X0]×100%，Xp為預(yù)報(bào)值，X0為實(shí)況值。

（3）預(yù)報(bào)偏大率：Sg=（Ng/N）×100%。在強(qiáng)降水個(gè)例中，如果某站預(yù)報(bào)誤差Xi＞0，則認(rèn)為該站預(yù)報(bào)偏大。Ng為所有強(qiáng)降水過(guò)程中預(yù)報(bào)誤差Xi＞0的總站次，N則為日降水（8—8時(shí)）≥25 mm的總站次。

（4）預(yù)報(bào)偏小率：Sl=（Nl/N）×100%。在強(qiáng)降水個(gè)例中，如果某站預(yù)報(bào)誤差Xi＜0，則認(rèn)為該站預(yù)報(bào)偏小。Nl為所有強(qiáng)降水過(guò)程中預(yù)報(bào)誤差Xi＜0的總站次，N定義同上文。

2 客觀檢驗(yàn)結(jié)果

2.1 海河流域降水預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果

4種數(shù)值模式對(duì)海河流域238站的降水要素預(yù)報(bào)累加檢驗(yàn)結(jié)果，詳見(jiàn)表1。檢驗(yàn)結(jié)果表明，4種模式的預(yù)報(bào)能力均隨著預(yù)報(bào)時(shí)效和降水量級(jí)的增加不斷減弱，且隨著降水量級(jí)的增加模式預(yù)報(bào)逐漸以空?qǐng)?bào)為主轉(zhuǎn)為漏報(bào)為主。對(duì)于小雨以上的預(yù)報(bào)來(lái)說(shuō)，24/36 h模式的空?qǐng)?bào)率為36%～54%，明顯大于漏報(bào)率（4%～24%）；4個(gè)模式中TJ-WRF模式各時(shí)效的TS評(píng)分最高（24/36 hTS評(píng)分為53.3），空?qǐng)?bào)率最小（24/ 36 h空?qǐng)?bào)率36%）、預(yù)報(bào)偏差也最小，但其對(duì)應(yīng)的漏報(bào)率最大；雖然日本模式的預(yù)報(bào)TS評(píng)分較TJ-WRF模式略低，但需要指出的是，其漏報(bào)率明顯小于其它3個(gè)模式，24/36 h漏報(bào)率僅為4.2%，因此在業(yè)務(wù)工作中可以作為補(bǔ)漏的參考資料。對(duì)于中雨以上的預(yù)報(bào)來(lái)說(shuō)，日本與T639的總體預(yù)報(bào)性能相當(dāng)，略好于其它2個(gè)模式。對(duì)于大雨以上的預(yù)報(bào)來(lái)說(shuō)，T639的預(yù)報(bào)性能略好于其它3個(gè)模式，4個(gè)模式的空?qǐng)?bào)率均小于漏報(bào)率，日本與T639的24/36 h的空?qǐng)?bào)率相當(dāng)，TJ-WRF的漏報(bào)率相對(duì)較小。對(duì)于暴雨以上的預(yù)報(bào)來(lái)說(shuō)，4個(gè)模式的表現(xiàn)均較差，TJ-WRF及T639性能略好于其它2個(gè)模式，TJ-WRF的漏報(bào)率最低，日本模式的空?qǐng)?bào)率最低。降水要素預(yù)報(bào)分級(jí)檢驗(yàn)結(jié)果，詳見(jiàn)表2。從檢驗(yàn)結(jié)果分析，其規(guī)律與累加檢驗(yàn)的結(jié)果類似，這里不做具體分析。

表1 各數(shù)值預(yù)報(bào)模式降水預(yù)報(bào)累加檢驗(yàn)結(jié)果

表2 各數(shù)值預(yù)報(bào)模式降水預(yù)報(bào)分級(jí)檢驗(yàn)結(jié)果

2.2 海河流域降水檢驗(yàn)結(jié)果空間分布

2.2.1 小雨預(yù)報(bào)

海河流域4個(gè)模式24 h小雨預(yù)報(bào)TS分布，如圖1所示。從圖1可以看到，各模式對(duì)小雨預(yù)報(bào)的TS評(píng)分在海河流域中部和南部較低，中南部以外的地區(qū)評(píng)分較高，其中海河流域北部的TS評(píng)分在50以上。就4個(gè)模式而言，日本、T639和TJ-WRF的TS評(píng)分40以上的區(qū)域大于德國(guó)，其中T639、TJ-WRF的TS評(píng)分就空間分布而言好于日本的模式。

圖14 種模式對(duì)海河流域小雨預(yù)報(bào)TS評(píng)分空間分布

2.2.2 中雨預(yù)報(bào)

海河流域4個(gè)模式24 h中雨預(yù)報(bào)TS分布，如圖2所示。從圖2可以看到，總體而言，各模式在海河流域西南部和東北部的評(píng)分高于其它區(qū)域。4個(gè)模式中，德國(guó)的TS評(píng)分小于30的區(qū)域明顯大于其它3個(gè)模式，日本的TS評(píng)分好于其它3個(gè)模式，且對(duì)于流域中部的預(yù)報(bào)TS評(píng)分來(lái)說(shuō)，日本模式明顯好于其它3個(gè)模式。

圖24 種模式對(duì)海河流域中雨預(yù)報(bào)TS評(píng)分空間分布

2.2.3 大雨預(yù)報(bào)

海河流域4個(gè)模式24 h大雨預(yù)報(bào)TS分布，如圖3所示。從圖3可以看到，總體而言，各模式在海河流域全區(qū)范圍的TS評(píng)分較低，在流域西北部的TS評(píng)分略高于其它區(qū)域。

圖34 種模式對(duì)海河流域大雨預(yù)報(bào)TS評(píng)分空間分布

2.2.4 暴雨及以上預(yù)報(bào)

海河流域4個(gè)模式24 h暴雨及以上預(yù)報(bào)TS分布，如圖4所示。從圖4可以看到，總體而言，各模式在海河流域全區(qū)范圍的TS評(píng)分較低，日本模式TS評(píng)分在流域東部較高，其余3個(gè)模式在流域西北部的TS評(píng)分略高于其它區(qū)域。

圖44 種模式對(duì)海河流域暴雨預(yù)報(bào)TS評(píng)分空間分布

3 短期強(qiáng)降水預(yù)報(bào)定量誤差評(píng)估

參照中國(guó)氣象局TS技巧評(píng)分中雨量等級(jí)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將強(qiáng)降水過(guò)程按照24 h降水量劃分為大雨、暴雨、大暴雨以上3個(gè)量級(jí)，并按這個(gè)劃分標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算3種預(yù)報(bào)產(chǎn)品的統(tǒng)計(jì)量，結(jié)果如圖5所示。

圖5 按量級(jí)4種降水產(chǎn)品的預(yù)報(bào)偏小率、平均偏小誤差、平均偏大誤差

從圖5（a）、（b）的24、48 h 2個(gè)時(shí)段預(yù)報(bào)偏小率的分布可見(jiàn)，對(duì)于各量級(jí)降水，4種產(chǎn)品預(yù)報(bào)值均小于實(shí)況值，且隨著實(shí)況量級(jí)的增加預(yù)報(bào)偏小的次數(shù)也逐漸增多，反映了數(shù)值模式對(duì)降水預(yù)報(bào)一致偏小的系統(tǒng)特征。4種產(chǎn)品之間預(yù)報(bào)偏小率也各有不同，其中日本模式在24、48 h 2個(gè)時(shí)次大雨和暴雨的預(yù)報(bào)偏小率均高于其它3種產(chǎn)品，暴雨的預(yù)報(bào)偏小率接近100%；TJ-WRF的大雨、暴雨和大暴雨2個(gè)時(shí)次的預(yù)報(bào)偏小率均小于其它3種產(chǎn)品。

從圖5（c）、（d）可以看出，4種產(chǎn)品的預(yù)報(bào)值與實(shí)況相比，預(yù)報(bào)平均偏小誤差均偏小明顯，24 h的最小誤差也在-50%以上。比較而言，TJ-WRF和T639的大雨和暴雨2個(gè)時(shí)次的平均偏小誤差相當(dāng)，均小于其它2個(gè)模式；對(duì)于大暴雨及以上的降水，TJ-WRF的平均偏小誤差相對(duì)其它3種產(chǎn)品最小。

4種產(chǎn)品的預(yù)報(bào)大多數(shù)比實(shí)況偏小，但也存在偏大的情況。從圖5（e）、（f）可以看出，4種產(chǎn)品2個(gè)時(shí)次的平均偏大誤差基本在20%以內(nèi)，其中大雨預(yù)報(bào)平均偏大較明顯；4種產(chǎn)品中，日本的平均偏大誤差小于其它3個(gè)模式，TJ-WRF的平均偏大誤差大于其它3個(gè)模式。

綜合分析表明，4種數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品在各個(gè)雨量量級(jí)上的預(yù)報(bào)基本上都偏小，且偏小誤差較大。4個(gè)模式中，T639和TJ-WRF對(duì)于大雨和暴雨的預(yù)報(bào)偏差相當(dāng)，好于日本和德國(guó)的模式，對(duì)于大暴雨來(lái)說(shuō)TJ-WRF偏差最小。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，對(duì)于小雨的預(yù)報(bào)，主要參考TJ-WRF和T639的預(yù)報(bào)結(jié)果，并參考日本模式的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)漏，且降水落區(qū)位于流域中南部以外地區(qū)的可信度較高；對(duì)于中雨的預(yù)報(bào)，主要參考日本模式的預(yù)報(bào)結(jié)果，并結(jié)合T639的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行綜合考慮，且對(duì)于降水落區(qū)位于流域中部的情況，日本模式的可信度較高；對(duì)于大雨的預(yù)報(bào)，T639的表現(xiàn)略優(yōu)于其它3個(gè)模式，模式的預(yù)報(bào)以漏報(bào)為主，可適當(dāng)參考漏報(bào)率較低的TJ-WRF的預(yù)報(bào)結(jié)果，且降水落區(qū)位于流域西北部的情況較可信；對(duì)于暴雨及以上的預(yù)報(bào)，各模式的表現(xiàn)均較差，相對(duì)而言TJ-WRF的表現(xiàn)較好，漏報(bào)率較低，另外可適當(dāng)參考日本模式的結(jié)果（空?qǐng)?bào)率低），日本模式預(yù)報(bào)降水落區(qū)位于流域東部的情況較可信，其它3個(gè)模式預(yù)報(bào)降水落區(qū)位于流域西北部的情況較可信。

就預(yù)報(bào)偏差而言，各模式的預(yù)報(bào)偏差都基本偏小，其中TJ-WRF和T639的偏小概率和幅度小于其它2個(gè)模式，且量級(jí)越大預(yù)報(bào)偏差誤差越大。因此，在釋用模式的預(yù)報(bào)結(jié)果時(shí)，應(yīng)在模式預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)上適當(dāng)加大預(yù)報(bào)降水值的訂正，量級(jí)越大增加幅度越大。

[1]許美玲，孫績(jī)?nèi)A.MM 5中尺度非靜力模式對(duì)云南省降水預(yù)報(bào)檢驗(yàn)[J].氣象，2002，28（12）：24-26.

[2]孔海江.2003年汛期3種中尺度數(shù)值預(yù)報(bào)模式降水預(yù)報(bào)檢驗(yàn)[J].河南氣象，2005（1）：9-11.

[3]羅綱.T213對(duì)貴州省24小時(shí)雨量預(yù)報(bào)檢驗(yàn)[J].貴州氣象，2003，27（1）：18-20.

[4]李輝，宋靖，霍傳秀，等.T213模式對(duì)河南省降水預(yù)報(bào)檢驗(yàn)評(píng)價(jià)[J].河南氣象，2004（4）：16-17.

[5]康玲，祁伏裕，孔文甲，等.數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品檢驗(yàn)及誤差分析方法簡(jiǎn)介[J].內(nèi)蒙古氣象，2003（3）：16-19.

ContrastiveVerificationofPrecipitationForecastingofFourNWPModels
intheHaiheRiverBasin

XU Shu1，WEI Lin2，DENG Yan3
（1.Tianjin Meteorological Observatory，Tianjin 300074，China；2.Bureau of Hydrology，Haihe Water Conservancy Commission，Tianjin 300170，China；3.Aerial Survey and Remote Sensing Institution，Beifang Investigation，Design&Research Co.Ltd，Tianjin 300222，China）

The quantitative precipitation forecast of NWP models has become a major basis of everyday operation weather forecast at the moment.The precipitation forecasts of four NWP models，including a Germen global model，a Japanese global model，T639 and Tianjin-WRF are verified and assessed by the objective rainfall verification methods to find out the prediction performance of them in the Haihe River Basin.The results show that there are unique advantages of the four models for different rainfall classification.The forecast by Tianjin-WRF and T639 model is better than the others for the light rain；the forecast by Japanese and T639 model is more credible for the moderate rain；the performance of T639 is the best among the four models forecast for the heavy rain；the performance of four models are poorly for the more severe rain.The predicted error is small for all of the four models，and the heavier the rain is，the greater the predicted error is.The amplitude of predicted error of Tianjin-WRF and T639 model is smaller than the other two models.

the Haihe River Basin；numerical model；precipitation forecasting；statistic test；quantitative error

TV124；P338

A

1004-7328（2017）02-0045-07

10.3969/j.issn.1004-7328.2017.02.015

2016—11—12

徐姝（1984—），女，碩士，工程師，主要從事短期天氣預(yù)報(bào)工作。