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GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式對貴州溫度與降水預報的檢驗評估

2021-01-15 11:03:26謝清霞劉彥華顧天紅
中低緯山地氣象 2020年6期
關(guān)鍵詞:貴州區(qū)域

袁 晨,謝清霞,劉彥華,李 力,顧天紅

(貴州省氣象臺,貴州 貴陽 550002)

0 引言

在向高分辨率數(shù)值天氣預報發(fā)展的過程中,我國自主發(fā)展了新一代的數(shù)值模式 Global/Regional Assimilation and Prediction System(GRAPES),及其有限區(qū)域版本GRAPES_MESO。GRAPES_MESO的核心部分是模式的動力框架以及經(jīng)過優(yōu)化選取和改進的物理過程參數(shù)化方案,其主要特點包括采用全可壓原始方程、靜力平衡與非靜力平衡可以開關(guān)式置換、半隱式半拉格朗日時間平流方案、經(jīng)緯度格點的網(wǎng)格設(shè)計、水平Arakawa-C網(wǎng)格和垂直方向高度地形追隨坐標等[1-2]。2016年中國氣象局開始下發(fā)4.0版本的GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式相應(yīng)的預報產(chǎn)品,相較以前的版本產(chǎn)品,其分辨率提高到10 km×10 km,增加垂直分層數(shù)量到 50 層,并改變了垂直分辨率的分布曲線, 區(qū)域為15°N~55°N,70°E~140°E,預報時長為72 h[3]。國內(nèi)已有不少有關(guān)該模式的檢驗評估研究,大多基于客觀統(tǒng)計檢驗方法,針對地面氣象要素如降水、溫度的預報能力進行評估。如莊照榮等[4]用不同分辨率的模式預報差異估計了GRAPES全球模式的預報誤差,并指出模式誤差隨分辨率降低而線性增加,隨預報時效增加呈線性增長趨勢;葉成志等[5]檢驗分析了GRAPES中尺度模式在2005年長江流域重大災(zāi)害性降水過程中的預報性能,并對該模式的預報誤差進行了初步探討;康嵐等[6]評估了GRAPES模式對西南夏季2 m氣溫的預報情況。

然而針對貴州地區(qū)復雜地形下的檢驗工作較少,主要為運用模式對一些暴雨個例進行模擬試驗[7-9]。目前,暫無GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式在貴州不同季節(jié)不同區(qū)域的預報性能等方面的研究,日常業(yè)務(wù)的檢驗評估工作和客觀檢驗產(chǎn)品也暫時處于空白狀態(tài)。本文將通過客觀檢驗方法,得出GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式地面要素(溫度與降水)在貴州不同季節(jié)、不同區(qū)域的預報性能評估結(jié)論,為實現(xiàn)模式產(chǎn)品的本地化提供科學依據(jù)。

1 檢驗內(nèi)容與方法

1.1 檢驗內(nèi)容

本文所檢驗的內(nèi)容為GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式2017年6月—2018年5月每日08時和20時起報的24 h預報產(chǎn)品,客觀檢驗要素為日最高、最低氣溫和日降水3類,得到全年以及春夏秋冬四季貴州不同行政區(qū)域(遵義市、安順市、貴陽市、銅仁市、畢節(jié)市、六盤水市、黔西南州、黔南州、黔東南州)的預報評估結(jié)論。

1.2 檢驗方法

將GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式地面2 m氣溫和降水預報產(chǎn)品插值到貴州85個國家觀測站上,與實況氣溫和降水做對比,得出檢驗結(jié)論,具體檢驗方法如下:

1.2.1 最高、最低氣溫檢驗 統(tǒng)計絕對誤差在2 ℃以內(nèi)的最高最低氣溫預報準確率,并根據(jù)(1)、(2)式計算出絕對誤差樣本的平均絕對誤差MAE和均方根誤差RMSE(其中Fi為第i次預報值,Oi為第i次實況值):

(1)

(2)

1.2.2 降水要素檢驗 將GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式預報的日降水量按國家規(guī)定雨量劃分標準進行不同等級(小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨、特大暴雨)檢驗,公式如下:

(3)

(4)

(5)

式中TS代表TS評分;FAR代表空報率;PO代表漏報率;NA為預報正確的次數(shù),NB為空報次數(shù),NC為漏報次數(shù)。

2 溫度預報檢驗結(jié)果

2.1 最高氣溫預報檢驗結(jié)果

圖1 為GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式全年和四季對高溫預報的檢驗結(jié)果,分別為2 ℃以內(nèi)預報準確率(圖1a)、平均絕對誤差(圖1b)和均方根誤差(圖1c),從全年來看,該模式對貴州最高溫度的預報效果不佳,全年超過50%準確率的地區(qū)只有安順、貴陽兩市,最低在銅仁市,僅為27.4%,各地州的平均絕對誤差均超過2 ℃,且預報的不穩(wěn)定性較大(均方根平均值為3.6 ℃),相較而言,預報效果較好的地區(qū)為安順市,最差的地區(qū)為銅仁市;從不同季節(jié)的高溫預報性能來看,冬春兩季優(yōu)于夏秋兩季,但冬季的預報不穩(wěn)定性最高;春、夏、冬三季高溫均對安順市預報效果最好、銅仁市最差,秋季高溫則對貴陽市預報最好、黔南州最差。

圖1 GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式對貴州高溫預報:準確率(a),平均絕對誤差(b),均方根誤差(c)(單位℃)Fig.1 Verification results of predicting highest temperature in Guizhou by GRAPES_MESO model(a:accuracy of prediction,b:mean absolute error,c:root mean square error,unit:℃)

2.2 最低氣溫預報檢驗結(jié)果

圖2為GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式全年和四季對低溫預報的檢驗結(jié)果,分別為2 ℃以內(nèi)預報準確率(圖2a)、平均絕對誤差(圖2b)和均方根誤差(圖2c),就全年來看,該模式對貴州最低氣溫的預報性能較為突出,全年9個地州平均預報準確率超過75%,預報效果最佳地區(qū)為安順市、最差為銅仁市,9個地州的平均絕對誤差都在2 ℃以內(nèi),各地州預報穩(wěn)定性較高。

圖2 GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式對貴州低溫預報:準確率(a),平均絕對誤差(b),均方根誤差(c)(單位:℃)Fig.2 verification results of predicting lowest temperature in Guizhou by GRAPES_MESO model(a:accuracy of prediction,b:mean absolute error,c:root mean square error,unit:℃)

從不同季節(jié)的低溫預報性能來看,夏季效果最好,春秋次之,冬季最差;9個地州春季的平均預報準確率為71.9%,預報效果最佳為安順市、最差為銅仁市;夏季平均預報準確率達85%以上,平均絕對誤差和均方根誤差均在1.5 ℃以內(nèi),對預報有較好的指示意義,其中預報效果最佳為安順市、最差為銅仁市;秋季平均預報準確率為75.3%,預報效果最佳為安順市、最差為銅仁市;冬季平均預報準確率僅為68.6%,模式在貴州西部(畢節(jié)市、六盤水市)和中部(安順市、貴陽市)的預報性能略優(yōu)于北部(遵義市)和東部(銅仁市、黔東南州)城市。

3 降水預報檢驗結(jié)果

3.1 晴雨預報檢驗結(jié)果

從GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式對貴州全年晴雨預報檢驗結(jié)果來看(圖略),該模式對貴州9個地州晴雨預報能力較好,全年各地州平均準確率約為71.5%,且各地州相差不大,預報效果最好的地區(qū)為遵義市,最差為黔西南州,各個地州都存在較高的空報率。

從不同季節(jié)該模式對貴州晴雨預報能力來看(圖略),預報準確率最高為夏季,其次為冬季、春季,最低為秋季,空報率秋季最高、夏季最低,漏報率春季最高、冬季最低。

3.2 分級降水預報檢驗結(jié)果

表1為GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式對貴州全年分級降水的預報檢驗結(jié)果,從表1中貴州9個地州暴雨以上降水預報性能來看,各地州對大暴雨的預報能力很差,表現(xiàn)為低TS評分和高空報率與漏報率,在安順、畢節(jié)、貴陽、六盤水、遵義等市是沒有預報能力的;就暴雨而言,各地州均存在漏報率高于空報率情況,9個地州的平均TS評分為10%,其中TS評分最高的地區(qū)為貴陽市,同時也存較高的空報率和漏報率,分別為69%和78%,安順、六盤水、黔西南、遵義等地州的暴雨TS評分較低,僅為5%~7%,其中遵義市的暴雨漏報率最高,達90%以上。

從貴州9個地州小雨預報能力來看還是不錯的,小雨預報TS評分相差不大,評分最高地區(qū)為畢節(jié)市,相對較低為黔西南州 ,同時小雨預報的空報率還是較高的,但漏報率較低。

該模式對貴州中雨預報能力較小雨大幅度降低,9個地州平均TS評分為19%,其中評分相對較高的是六盤水市,最差為銅仁市,各地州的中雨預報空報率和漏報率都較高。

從該模式對貴州大雨預報能力來看,平均TS評分為13%,最低評分為畢節(jié)市(不足10%),其余地州在10%~16%之間,與中雨一致,存在較高的空報率和漏報率。

表1 GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式對貴州分級降水預報檢驗結(jié)果Tab.1 verification results of classification rainfall forecast in Guizhou by GRAPES_MESO model

4 小結(jié)與討論

本文通過GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式溫度與降水預報產(chǎn)品和實況的對比檢驗分析,對該模式在貴州2017年預報性能評估如下:

①GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式對貴州高溫預報效果不佳,9個地州平均預報準確率不足50%,各地州平均絕對誤差均超過2 ℃,不穩(wěn)定性也較大,冬春兩季預報優(yōu)于夏秋兩季。相較而言預報效果最好的地區(qū)為安順市,最差地區(qū)為銅仁市。

②GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式對貴州低溫預報明顯優(yōu)于高溫,具有一定指導意義,且夏季效果最好,冬季相對較差,9個地州平均預報準確率超過75%,平均絕對誤差都在2 ℃以內(nèi),且預報穩(wěn)定性較高,其中預報效果最好的地區(qū)為安順市、最差為銅仁市。

③GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式對貴州晴雨預報能力較好,且各地州相差不大,預報效果最好的地區(qū)為遵義市,最差為黔西南州,各地州都存在較高的空報率,預報準確率由高到低依次為夏季、冬季、春季、秋季,空報率秋季最高、夏季最低,漏報率春季最高、冬季最低。

④GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式對貴州大暴雨的預報能力很差,就暴雨而言,9個地州均存在漏報率高于空報率情況,而TS評分最高地區(qū)為貴陽市,但同時存在較高的空報率和漏報率,TS評分最低地區(qū)為遵義市。

⑤GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式對貴州小雨預報能力較好,9個地州TS評分相差不大,評分最高地區(qū)為畢節(jié)市、最低為黔西南州,空報率較高,但漏報率較低。

⑥GRAPES_MESO區(qū)域中尺度模式對貴州中雨和大雨的預報能力較小雨大幅度降低,且存在較高的空報率和漏報率,其中中雨預報TS評分最高的地區(qū)為六盤水市,大雨預報評分最高的地區(qū)為黔東南州。

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