廣州GRAPES模式與EC模式廣西地面要素預(yù)報(bào)檢驗(yàn)評(píng)估

吳徐燕

摘 要：采用TS評(píng)分、ETS評(píng)分、漏報(bào)率、空?qǐng)?bào)率和預(yù)報(bào)偏差等方法對(duì)2019年4—9月GRAPES廣州華南中尺度模式和ECMWF模式20∶00起報(bào)的0～24h（簡(jiǎn)稱24h）和24～48h（簡(jiǎn)稱48h）累積降水進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)評(píng)估，同時(shí)應(yīng)用平均誤差、平均絕對(duì)誤差、均方根誤差和預(yù)報(bào)偏差等方法對(duì)2個(gè)模式地面溫度和風(fēng)進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)評(píng)估。結(jié)果表明：GRAPES對(duì)小雨的預(yù)報(bào)能力明顯優(yōu)于EC，而中雨以上降水，EC效果較好;對(duì)于24h大雨以上降水的發(fā)生頻率，EC預(yù)報(bào)更接近實(shí)況，對(duì)于24h和48h其它量級(jí)降水的發(fā)生頻率，GRAPES具有更好的參考性;對(duì)于地面氣溫預(yù)報(bào)，2種模式總體均比實(shí)況偏低，白天時(shí)段GRAPES預(yù)報(bào)效果好于EC，夜間時(shí)段EC更好;對(duì)于地面風(fēng)的預(yù)報(bào)，EC效果好于GRAPES，2種模式均為u風(fēng)預(yù)報(bào)偏小，V風(fēng)偏大。

關(guān)鍵詞：廣州GRAPES模式;EC模式;地面要素;檢驗(yàn)

中圖分類號(hào)：S16 ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.19754/j.nyyjs.20200930036

引言

模式檢驗(yàn)不僅能夠?qū)⒛Ｊ降念A(yù)報(bào)性能反饋給研發(fā)人員，還可以為預(yù)報(bào)員應(yīng)用模式進(jìn)行訂正提供客觀參考。GRAPES模式作為我國(guó)自主研發(fā)的數(shù)值模式，近年來，有很多學(xué)者對(duì)其開展了不同檢驗(yàn)和評(píng)估。張小雯[1]等利用多種方法綜合評(píng)估了GRAPES_ 3km的對(duì)流風(fēng)暴預(yù)報(bào)性能得出，使用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)方法，GRAPES_ 3km對(duì)風(fēng)暴和強(qiáng)風(fēng)暴的預(yù)報(bào)都明顯優(yōu)于GRAPES_ Meso。于翡[2]等利用GRAPES-MESO不同空間分辨率模式分析對(duì)中國(guó)夏季降水預(yù)報(bào)的影響時(shí)指出，提高模式空間分辨率可以在一定程度上改善對(duì)降水中心的預(yù)報(bào)。毛冬艷[3]等對(duì)GRAPES_MESO V3.3模式檢驗(yàn)得出，高時(shí)空分辨率模式對(duì)強(qiáng)天氣過程發(fā)生發(fā)展能較好描述，但對(duì)極端強(qiáng)降水和受地形影響強(qiáng)降水預(yù)報(bào)能力有限。通過這些研究，GRAPES中尺度模式的預(yù)報(bào)能力得到逐漸提升。同時(shí)，很多學(xué)者也開展了GRAPES模式在我國(guó)不同地區(qū)的檢驗(yàn)評(píng)估工作。吳晶[4]和彭筱[5]等對(duì)GRAPES模式在西北地區(qū)降水預(yù)報(bào)進(jìn)行檢驗(yàn);馮良敏[6]等對(duì)四川地區(qū)多模式2m溫度預(yù)報(bào)性能開展分析;鄢俊一[7]等將華南中尺度模式與日本模式的降水預(yù)報(bào)進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)。

但是，GRAPES中尺度模式和歐洲中心ECMWF在華南和廣西地區(qū)的地面要素的預(yù)報(bào)檢驗(yàn)對(duì)比分析并不多見。本文采用多種檢驗(yàn)方法對(duì)2個(gè)模式在廣西地區(qū)2019年汛期的24h累積降水、逐3h氣溫和地面風(fēng)，進(jìn)行定量檢驗(yàn)評(píng)估，對(duì)比2個(gè)模式的預(yù)報(bào)能力，為預(yù)報(bào)員日常業(yè)務(wù)應(yīng)用提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

檢驗(yàn)?zāi)Ｊ綖閺V州熱帶海洋氣象所運(yùn)行的GRAPES區(qū)域中尺度模式和歐洲中心ECMWF模式（簡(jiǎn)稱EC模式），廣州GRAPES模式分辨率3km，以下簡(jiǎn)稱GRAPES模式。實(shí)況資料為2019年汛期4—9月廣西國(guó)家站和部分質(zhì)控的區(qū)域站資料。降水資料的實(shí)況為逐日20∶00—20∶00的24h累積降水，模式預(yù)報(bào)場(chǎng)為與實(shí)況相符的每天20∶00起報(bào)的0～24h、24～48h的累積降水預(yù)報(bào)（以下簡(jiǎn)稱24h、48h降水預(yù)報(bào)）。氣溫資料的實(shí)況為逐日逐3h的平均氣溫，模式預(yù)報(bào)場(chǎng)為與實(shí)況相符的每天08∶00起報(bào)的48h內(nèi)的逐3h平均氣溫預(yù)報(bào)。風(fēng)的資料是將實(shí)況風(fēng)向風(fēng)速處理成緯向風(fēng)U和經(jīng)向風(fēng)V，再與模式進(jìn)行檢驗(yàn)和評(píng)估。

1.2 插值方法

采用臨近點(diǎn)插值到站點(diǎn)，避免插值中降水這類非連續(xù)變量帶來較大誤差。氣溫和風(fēng)速也可以避免因?yàn)椴逯刀a(chǎn)生新的誤差。

1.3 檢驗(yàn)方法

降水檢驗(yàn)通過TS評(píng)分、ETS評(píng)分、空?qǐng)?bào)率、漏報(bào)率和預(yù)報(bào)偏差等方法，這些方法是基于二分類列聯(lián)表，針對(duì)預(yù)報(bào)和實(shí)況的是否發(fā)生有4種可能的情況，計(jì)算模式與實(shí)況點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的匹配程度的方法。溫度和風(fēng)檢驗(yàn)利用均方根誤差、平均誤差、平均絕對(duì)誤差和偏差等方法。

2 降水檢驗(yàn)結(jié)果分析

2.1 TS評(píng)分和ETS評(píng)分

計(jì)算2019年4—9月GRAPES和ECMWF的24h和48h累積水量分別為小雨、中雨、大雨和暴雨的TS評(píng)分、ETS評(píng)分、空?qǐng)?bào)率、漏報(bào)率和預(yù)報(bào)偏差。圖1為24h累積降水的TS評(píng)分，隨著降水量級(jí)的提高，TS評(píng)分呈現(xiàn)下降趨勢(shì);24h預(yù)報(bào)時(shí)效GRAPES的小雨降水預(yù)報(bào)能力優(yōu)于EC，達(dá)到0.609，中雨預(yù)報(bào)能力相當(dāng)，但24h的大雨和48h降水均略低于EC。為了消除TS評(píng)分對(duì)降水發(fā)生頻率的依賴，又同時(shí)考察了ETS評(píng)分。從ETS評(píng)分看到，GRAPES的48h內(nèi)的小雨降水預(yù)報(bào)能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于EC，而中雨以上則較EC略差。

2.2 漏報(bào)率和空?qǐng)?bào)率

從漏報(bào)率和空?qǐng)?bào)率結(jié)果來看，GRAPES的小雨降水的漏報(bào)率高于EC，空?qǐng)?bào)率低于EC;中雨降水漏報(bào)率高于EC，空?qǐng)?bào)率與EC相當(dāng);大雨及以上降水24h漏報(bào)率低于EC，而空?qǐng)?bào)率和48h漏報(bào)率均高于EC。總的來說，GRAPES的小雨空?qǐng)?bào)率和24h大雨及以上降水的漏報(bào)率低于EC，日常業(yè)務(wù)可參考應(yīng)用;EC對(duì)于小雨的漏報(bào)率很低，接近于0。

2.3 預(yù)報(bào)偏差

從預(yù)報(bào)偏差（BIAS）的結(jié)果來看，除24h大雨和暴雨降水外，GRAPES均比EC效果好，即GRAPES的降水發(fā)生頻率更接近于實(shí)況。GRAPES的24h小雨和48h的小雨、中雨、大雨降水的預(yù)報(bào)偏差約等于1，即預(yù)報(bào)降水發(fā)生的頻率與實(shí)況相符得很好;而24h大雨以上降水呈現(xiàn)過度預(yù)報(bào)（BIAS>1），48h暴雨降水為預(yù)報(bào)不足（BIAS<1）。EC則為大雨頻率接近或略多于實(shí)況，小雨、中雨過度預(yù)報(bào)，暴雨預(yù)報(bào)不足。

3 溫度檢驗(yàn)結(jié)果分析

3.1 平均誤差和偏差

圖4為GRAPES和ECWMF模式2019年4—9月2m溫度0～48h預(yù)報(bào)的平均誤差、預(yù)報(bào)偏差、平均絕對(duì)誤差和均方根誤差圖。從08∶00起報(bào)的平均誤差來看，GRAPES在48h時(shí)效內(nèi)的平均誤差在-1～0.5℃，而EC的平均誤差在-2～0℃，前者的總體預(yù)報(bào)效果要優(yōu)于后者;從預(yù)報(bào)的時(shí)間段來看，白天08∶00—20∶00時(shí)段GRAPES的平均誤差要小于EC，GRAPES第1天白天預(yù)報(bào)溫度低于實(shí)況，而第2天白天則高于實(shí)況，EC均為低于實(shí)況;夜間20∶00—08∶00時(shí)段2種模式預(yù)報(bào)效果相當(dāng)，均略低于實(shí)況溫度。從20∶00起報(bào)來看（圖略），白天GRAPES平均誤差小于EC，夜間則大于EC，不論白天或者夜間均較實(shí)況預(yù)報(bào)偏低。預(yù)報(bào)偏差檢驗(yàn)結(jié)果類似于平均誤差。總的來說，GRAPES高溫預(yù)報(bào)效果明顯優(yōu)于EC，低溫預(yù)報(bào)效果差于或等于EC，除GRAPES的48h高溫外，其它時(shí)效2種模式溫度預(yù)報(bào)均低于實(shí)況。

3.2 平均絕對(duì)誤差和均方根誤差

從平均絕對(duì)誤差（圖4）和均方根誤差檢驗(yàn)結(jié)果來看，白天時(shí)段GRAPES的平均絕對(duì)誤差和均方根誤差均小于EC，夜間略大于EC，即白天溫度預(yù)報(bào)效果優(yōu)于EC，特別是日最高溫時(shí)段14∶00—17∶00的預(yù)報(bào)優(yōu)勢(shì)明顯，夜間溫度預(yù)報(bào)包括日最低溫預(yù)報(bào)效果差于EC?？偟膩碚f，GRAPES高溫預(yù)報(bào)效果優(yōu)于EC，低溫預(yù)報(bào)略差于EC，2種模式均為低溫預(yù)報(bào)優(yōu)于高溫。

4 地面風(fēng)預(yù)報(bào)檢驗(yàn)

通過對(duì)GRAPES和ECMWF2種模式2019年4—9月08∶00起報(bào)的U風(fēng)和V風(fēng)0～48h的預(yù)報(bào)結(jié)論進(jìn)行平均誤差和平均絕對(duì)誤差的檢驗(yàn)可以看出，GRAPES風(fēng)的預(yù)報(bào)整體要差于EC，各時(shí)段出現(xiàn)較明顯的日變化。從GRAPES的U風(fēng)檢驗(yàn)來看，預(yù)報(bào)較實(shí)況偏小，在傍晚時(shí)段17∶00—20∶00偏小最為明顯，而在早晨5∶00—8∶00，預(yù)報(bào)效果最好。V風(fēng)預(yù)報(bào)則呈現(xiàn)相反的趨勢(shì)，較實(shí)況偏大，在傍晚時(shí)段17∶00—20∶00偏大最為明顯，而在早晨5∶00—8∶00，預(yù)報(bào)效果最好。

5 總結(jié)

降水TS評(píng)分來看，GRAPES的24h小雨降水預(yù)報(bào)能力優(yōu)于EC，24h中雨與EC相當(dāng)，而24h的大雨及以上和48h降水均略低于EC;從ETS評(píng)分來看，GRAPES的小雨預(yù)報(bào)能力明顯優(yōu)于EC，而中雨及以上降水預(yù)報(bào)效果則差于EC。

GRAPES的小雨空?qǐng)?bào)率和24h大雨及以上降水的漏報(bào)率低于EC，中雨空?qǐng)?bào)率與EC相當(dāng);EC對(duì)于小雨的漏報(bào)率很低，接近于0。EC的24h大雨和暴雨預(yù)報(bào)的發(fā)生頻率優(yōu)于GRAPES，24h和48h的其量級(jí)降水則為GRAPES的預(yù)報(bào)更接近于實(shí)況。

GRAPES的溫度預(yù)報(bào)總體效果要優(yōu)于EC;除第2天白天略高于實(shí)況（08∶00起報(bào)），其余時(shí)段均低于實(shí)況;白天GRAPES預(yù)報(bào)效果優(yōu)于EC，特別是14∶00—17∶00優(yōu)勢(shì)明顯，夜間預(yù)報(bào)效果則略差于EC，即日最高溫預(yù)報(bào)GRAPES效果較好，日最低溫則EC效果較好。

地面風(fēng)的預(yù)報(bào)效果GRAPES差于EC;2種模式的U風(fēng)預(yù)報(bào)值均較實(shí)況偏小，17∶00—20∶00偏小最明顯，5∶00—8∶00預(yù)報(bào)效果最好;V風(fēng)均較實(shí)況偏大，17∶00—20∶00偏大最明顯，5∶00—8∶00預(yù)報(bào)效果最好。

參考文獻(xiàn)

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（責(zé)任編輯 ?李媛媛）