基于ECMWF及CMA數值模式的黃南州夏季逐3h降水檢驗分析

邢子毅 嚴繼云 郭安欣

摘要：利用2020年5月1日至2020年10月31日黃南州4個國家站逐日逐3 h降水實況資料及ECMWF、CMA_GFS、CMA_3KM數值模式資料，采用預報準確率、預兆評分（Threat Scpre，TS）等方法檢驗黃南州4個國家站逐3 h降水。結果表明：黃南州4個國家站的預報準確率和TS評分均表現為CMA_3KM最優；隨著降水量的增加，累計概率不斷增大，觀測與預報的累計概率誤差主要集中在0～10 mm，其中0～5 mm最明顯，其觀測對應的累計概率最高在0.80～0.98；4個國家站均表現為ECMWF模式預報的穩定性優于CMA_GFS和CMA_3KM。

關鍵詞：夏季降水；預報準確率；預兆評分（TS）；逐3 h降水

中圖分類號：P457.6文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2021）35-0133-03

Test Analysis of 3-Hour Precipitation over Huangnan Prefecture in Summer Based on EC and Grapes Numerical Model

XING ZiyiYAN JiyunGUO Anxin（Huangnan Prefecture Meteorological Observatory， Tongren Qinghai 632300）

Abstract： Using the daily 3 h precipitation data of four national stations in Huangnan Prefecture from May 1， 2020 to October 31， 2020 and ECMWF and CMA_GFS、CMA_ 3 KM numerical model data， the prediction accuracy and TS score are used to test the precipitation of four national stations in Huangnan Prefecture every 3 hours. The results show that the prediction accuracy and TS score of the four national stations in Huangnan Prefecture are CMA_ 3 KM optimal； With the increase of precipitation， the cumulative probability increases continuously. The cumulative prob？ ability error of observation and prediction is mainly concentrated in 0 ～ 10 mm， of which 0 ～ 5 mm is the most obvi？ ous， and the cumulative probability corresponding to observation is the highest in 0.80 ～ 0.98； All four national sta？ tions show that the stability of ECMWF model prediction is better than that of CMA_ GFS and CMA_ 3 KM。

Keywords： summer precipitation；prediction accuracy；Threat（TS）Score；precipitation every 3 hours

黃南藏族自治州（以下簡稱黃南州）位于青海省東南部，地勢北低南高，下轄同仁市、尖扎縣、澤庫縣、河南蒙古族自治縣，共4個市縣。其中：尖扎縣、同仁市位于其北部，為農業區；澤庫縣、河南蒙古族自治縣位于其南部，為牧業區。由于夏季降水較多，短時強降水頻繁，加之生態脆弱，承災能力較弱，因此加強對黃南州夏季逐3 h降水預報分析，有利于提高短時強降水預報能力。關于短時強降水方面的研究，大量專家學者開展了分析并取得一定成果[1-5]。在借鑒他人研究的基礎上，從數值模式預報檢驗角度出發，對黃南州進行逐3 h降水分析。

1資料和方法

選取2020年5月1日至10月31日黃南州4個國家站（同仁、尖扎、澤庫、河南）逐日逐3 h降水資料，模式資料選用ECMWF、CMA_GFS、CMA_3KM數值模式逐3 h降水預報場，并通過最臨近點插值方法將格點場插值到站點。

采用預報準確率、預兆評分（Threat Score，TS）、標準差、相關系數及均方根誤差等標準進行分析。

2預報準確率和TS評分檢驗

表1為黃南州國家站逐3 h降水預報準確率、TS評分。從表1可知，CMA_3KM模式對4個國家站的預報準確率最優，其中黃南州北部兩站均在81%以上，南部兩站在75%以上；ECMWF模式對尖扎、同仁、澤庫三站的預報準確率均在64.7%以上，其中尖扎較高，為70.44%；CMA_GFS模式對河南站預報準確率為69.77%，高于ECMWF模式。

分析4個國家站大于5 mm降水的TS評分：尖扎站ECMWF模式最高，為31.25%，其余兩個模式分別為15.62%和15.79%；同仁站CMA_GFS模式的TS評分最高，為17.24%，CMA_3KM模式次之，為13.89%，ECMWF模式最低，僅為4.17%；澤庫站CMA_GFS模式的TS評分最高，為13.89%，CMA_3KM模式次之，為10.71%，ECMWF模式最低，僅為7.41%；河南站ECMWF模式的TS評分最高，為17.39%，CMA_3KM模式次之，為14.29%，CMA_GFS模式最低，為8.11%。

3概率與頻率檢驗

對比黃南州4個國家站降水頻率分布函數可知，隨著降水量的增加，累計概率不斷增大并趨近于1，觀測與預報的累計概率誤差主要集中在0～10 mm，其中0～5 mm的表現最明顯，觀測對應的累計概率最高在0.80～0.98。

黃南州4個國家站頻率匹配映射關系見圖1。尖扎站2.0 mm以下的降水，3個模式預報均偏少；2.0～6.0 mm的降水，ECMWF和CMA_GFS預報與實況一致；對于6.0 mm以上的降水，3個模式預報均偏多，其中，ECMWF偏差幅度最小，CMA_3KM偏差幅度最大。對于同仁站，CMA_GFS和CMA_3KM對降水量預報明顯偏多，且呈發散狀態，隨降水量級增大，偏多越明顯；ECMWF對5.0 mm以下和10.0 mm以上的降水預報同樣偏多，偏差幅度較其余兩個模式較小，但對5.0～10.0 mm的降水預報偏差較小。澤庫站CMA_GFS對降水量預報明顯偏多；ECMWF對5.0 mm以下降水預報偏多，對5.0 mm以上降水預報偏少；CMA_3KM對7.0 mm以下降水預報偏多，對7.0～12.0 mm的預報偏少，對12.0 mm以上的降水預報偏多。河南站CMA_GFS和CMA_3KM降水量預報明顯偏多；ECMWF對5.0 mm以下降水預報偏多，對5.0 mm以上降水預報偏少。

4模式穩定性檢驗

黃南州4個國家站泰勒圖如圖2所示。由圖2（a）可知，對于尖扎站，CMA_GFS及ECMWF模式的標準差相對較低，分別為1.2、1.4；3個模式相關系數均在0.4以下，其中CMA_3KM相對較大，ECMWF和CMA_GFS次之；ECMWF和CMA_GFS的均方根誤差小于CMA_3KM，因此ECMWF和CMA_GFS與實況偏差小于CMA_3KM，較穩定。

如圖2（b）所示，同仁站標準差ECMWF模式最低，為1.3；3個模式相關系數均在0.4以下，其中CMA_3KM相對較大，CMA_GFS次之；ECMWF模式的均方根誤差最小，CMA_3KM最大，因此ECMWF實況的偏差相對其他兩種模式要小，較穩定。

如圖2（c）所示，澤庫站標準差ECMWF模式最低，為1.3；3個模式相關系數均在0.4以下，其中CMA_3KM相對較大，ECMWF和CMA_GFS次之；ECMWF模式的均方根誤差最小，CMA_GFS最大，因此ECMWF實況的偏差相對其兩種模式要小，較穩定。

如圖2（d）所示，河南站標準差ECMWF模式最低，為1.3；ECMWF模式相關系數在0.4以上，其余兩種模式相關系數均在0.35以下；ECMWF模式的均方根誤差最小，CMA_3KM最大，因此ECMWF實況的偏差相對其兩種模式要小，較穩定。

5結論

①對于4個國家站晴雨預報準確率，CMA_3KM最優；對于逐3 h大于5 mm降水預報，ECMWF模式對尖扎站和河南站預報較好，TS評分分別為31.1%和17.4%；而CMA_GFS模式對同仁站和澤庫站預報較好，TS評分分別為17.2%和14.0%。

②分析頻率分布，隨著降水量的增加，累計概率不斷增大并趨近于1，觀測與預報的累計概率誤差主要集中在0～10 mm，以0～5 mm最明顯，其觀測對應的累計概率最高為0.80～0.98。

③分析模式穩定性，黃南州4個國家站逐3 h降水均表現為ECMWF模式預報穩定性優于CMA_GFS和CMA_3KM。

參考文獻：

[1]王敏，彭英超，陳晶，等.黃南州短時強降水時空分布特征及環境場分析[J].青海氣象，2017（3）：34-39.

[2]朱玉軍，徐亮，蘇永玲，等.2004—2010年青海省短時強降水分析[J].青海科技，2011（4）：63-69.

[3]朱平，俞小鼎，王振會，等.青海高原致災性對流天氣時空分布特征[J].干旱氣象，2019（3）：377-383.

[4]趙娟，王海娥，張青梅，等.青海東部兩次強對流天氣過程對比分析[J].青海科技，2018（3）：58-64.

[5]吳啟樹，韓美，劉銘，等.基于評分最優化的模式降水預報訂正算法對比[J].應用氣象學報，2017（3）：306-317.