DOGRAFS 逐小時氣溫和降水預報的釋用

唐 冶 ，李如琦 *，馬玉芬 ，張 萌 ，張 俊 ，劉軍建

（1.新疆氣象臺，新疆 烏魯木齊830002；2.中亞大氣科學研究中心，新疆 烏魯木齊830002；3.中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，新疆 烏魯木齊830002）

隨著氣象科學的進步和經濟社會的發展，對天氣預報的要求越來越高，精細化預報成為氣象業務發展的必然趨勢。發展數值預報模式的釋用訂正技術，提高數值預報模式輸出的氣象要素預報水平，是開展精細化預報重要環節。近年來，氣象工作者采用多種方法對模式氣溫、降水預報進行了釋用，董全等[1]采用最優概率閾值法生成降水相態的確定性預報產品，劉新偉等[2]采用小波分析方法及滑動訓練、最優融合等技術對模式誤差進行訂正，制作西北氣溫格點預報產品，效果顯著。樊仲欣等[3]應用基于動態因子檢驗的遞歸小波神經網絡對江蘇城鎮夏季最高氣溫進行釋用，準確率有較大提升。沈沉等[4]用回歸分析法、S 型和簡化Line 型BP 神經網絡法進行模式釋用，對迪士尼園區的最高、最低氣溫進行預報，準確率提升20%。吳乃庚等[5]開發了一套多模式動態集成網格釋用技術方案，明顯提升了預報技巧。趙華生等[6]基于最大相關最小冗余度算法和隨機森林回歸算法，提出一種對ECMWF 集合預報產品進行暴雨預報的釋用方法，統計結果顯示具有較好的釋用效果。曹萍萍等[7]基于概率匹配方法，采取分區及點對點匹配兩種方案對逐12 h 累積降水進行訂正試驗，發現合理的區域劃分增加統計樣本量可以提高訂正效果。孫靖等[8]改進建立分等級消除偏差法，使用混合訓練期和60 d 滑動訓練期方案對ECMWF 模式夏季1~5 d 的降水預報進行訂正試驗。一些研究者[9-14]探討了對不同模式降水、氣溫預報的釋用方法。研究結果表明，適當的釋用方法能夠有效提升模式預報的準確率。

隨著預報精細化的不斷提高，逐小時甚至更小時間尺度預報的需求越來越大，而業務全球模式預報的時間尺度不能滿足需求，采用不同的釋用方法基于中尺度模式開展精細客觀預報成為主要手段，如李強等[10]采用配料法開展寧夏暴雨的逐時定量預報試驗，趙瑞霞等[11]利用MEOFIS 平臺采用MOS 建模方法開展了3 h 滾動逐小時高密度站點氣溫預報試驗，均取得了良好的預報效果，但對新疆區域逐小時要素客觀預報的研究較為少見。新疆區域數值天氣預報系統DOGRAFS（Desert Oasis Gobi Regional Analysis Forecast System）于2015 年實現業務準入，是新疆精細化預報產品研發的主要依靠模式。對DOGRAFS 的研究[17—24]集中于模式的改進和輸出產品的檢驗評估，尚未開展DOGRAFS 釋用方法的研究。本文在對DOGRAFS 氣溫和降水預報產品進行檢驗的基礎上，研究建立了一套逐小時氣溫、降水的訂正釋用方法，并對釋用結果進行檢驗，以期對今后新疆降水、氣溫客觀預報產品的研發提供參考。

1 資料和檢驗方法

新疆區域數值天氣預報系統DOGRAFS 于2015 年實現業務準入，現行版本為 1.0，以WRFV3.5.1 和WRFDA V3.5.1 為核心，采用三維變分同化技術進行各種觀測資料的同化分析，具備完整的功能模塊和自動化運行流程。DOGRAFS v1.0系統采用三重嵌套，垂直方向為40 層，9 km 分辨率包括全疆，3 km 分辨率區域為烏魯木齊至小草湖風區。DOGRAFS 采用NCEP GFS 資料的預報場作為冷啟動的背景場，3 個區域均同時進行同化，每天預報 4 次，其中 00 時 UTC、12 時 UTC 為冷啟，預報時長為 84 h；06 時 UTC、18 時 UTC 為暖啟，預報時長為36 h。

本 文 使 用 2016 年 9 月—2019 年 12 月DOGRAFS 逐站整點地面逐小時氣溫、降水預報產品，每日 08、20 時（北京時，下同）兩次起報，預報時效為0～36 h，站點為新疆區域基本基準站（105 站）。由于DOGRAFS 預報產品推送至預報員桌面有8 h左右的時間滯后，為與業務時效同步，采用起報時間提前12 h 的DOGRAFS 模式資料，即20 時使用當日08 時起報的DOGRAFS 模式資料，而08 時使用前一天20 時起報的模式資料。預報時段1～24 h 使用模式前一起報時次12～36 h 時效的預報產品。檢驗實況采用對應時刻的新疆105 站逐小時氣溫、降水觀測數據。

采用2016—2018 年DOGRAFS 的氣溫、降水逐小時預報資料，在檢驗的基礎上開展釋用方法研究，并用2019 年資料進行試驗測試。通過檢驗來分析逐小時氣溫、降水釋用方法的預報性能。檢驗辦法按照中國氣象局天氣預報的標準，降水統計檢驗晴雨準確率、一般性降水TS評分、空報率和漏報率，氣溫統計檢驗氣溫的準確率、絕對誤差和均方根誤差。

檢驗方法參照中國氣象局《中短期天氣預報質量檢驗辦法》[25]的規定，具體如下：

（1）溫度預報。

式中，Nr為預報正確的站（次）數，Nf為預報的總站（次）數，Fi為第 i 站（次）預報溫度，Oi為第 i 站（次）實況溫度。溫度預報準確率的實際含義是溫度預報誤差≤2 ℃的百分率。

（2）降水預報。

式中，NA為預報正確站（次）數、NB為空報站（次）數、NC為漏報站（次）數，ND為無降水預報正確的站（次）數。

2 釋用方法

2.1 氣溫逐小時預報

初步方案采用站點資料的MOS 方法建模，對105 站DOGRAFS 逐小時氣溫進行釋用預報，經檢驗整體預報效果達不到業務需求?？赡艿脑蚴侵鹦r氣溫變率較大，云天狀況的微小改變都可能對小時氣溫產生較大的影響，而數值模式本身對小尺度時間的預報就存在較大誤差，因此采用MOS 方法建模釋用方案預報逐小時氣溫很難達到要求。

分析DOGRAFS 氣溫預報檢驗結果，24 h 最高氣溫、最低氣溫具有相對較好的準確性，因此，使用DOGRAFS 24 h 內的逐小時氣溫預報的最高、最低值進行建模，得到未來24 h 的最高、最低氣溫的釋用訂正預報，再根據DOGRAFS 原始預報中逐小時預報的序列分布狀態，按比例訂正未來24 h 的逐小時氣溫，從而得到未來24 h 內逐小時氣溫的訂正預報序列。選取單站預報結果進行對比，發現較釋用訂正前有較明顯的提高。

2.2 降水逐小時預報

數值預報模式輸出的降水預報存在一定程度的系統誤差，通過統計分析方法訂正可以減小誤差，提高預報準確率。針對2016—2018 年降水產品的檢驗，DOGRAFS 模式輸出的降水預報產品存在弱降水空報率偏高的特點。針對此種情況，采用最優TS評分訂正方法對小時降水產品進行訂正優化。

最優 TS評分訂正[26]：

設定7 個降水量級應用于分級訂正，閾值為Ok，7 個降水量級為 0、1、3、6、12、24、48 mm，x 和 y分別為模式降水的預報值和訂正值，Ok為第k 量級降水閾值（k 為 1，2，…，7），Ek為分級降水 ETS 評分，Fk為預報降水量訂正到Ok時，該量級對應模式降水閾值。x＜F1時，y 為 0，稱之為消空訂正；y 與 x比值為訂正系數，相對Ok越小（大）訂正系數就越大（?。?。Fk從訓練期調整訂正系數使第k 量級累積降水TS評分達到最高時求得。

3 釋用結果的檢驗

3.1 氣溫預報

對 2016—2018 年 DOGRAFS 逐日 08、20 時起報并輸出的新疆105 站12～36 h 逐小時氣溫預報產品進行檢驗，從預報質量的空間分布（圖1a）可知，模式對氣溫的預報空間差異很大，最高評分為托里的72.58%，最低評分為巴侖臺的4.01%?？傮w上北疆明顯好于南疆，地形的影響較為明顯，地形特殊的站點尤其是山區站評分較低，塔什庫爾干、天池、巴侖臺3 站準確率均不足10%。以DOGRAFS 逐日08、20 時起報并輸出的新疆105 站逐小時氣溫預報產品為基礎，經釋用后輸出新的2016—2018 年氣溫預報產品，從準確率的空間分布來看（圖1b），釋用后的氣溫預報北疆好于南疆，地形的影響也較大，最低評分的3 個站有變化，分別為北塔山、大西溝、十三間房，是山區站或風口地區。大多數站點釋用后的預報準確率較釋用前有明顯的提升，如釋用后評分最高的烏魯木齊準確率為76.45%，較釋用前提升了4.15%，絕對誤差也由1.57 ℃提高到1.43 ℃，均方根誤差由2.09 ℃提高到1.92 ℃；但也有部分站點的準確率有所下降，如評分最低的十三間房，準確率僅為12.5%，比釋用前還低了2.72%，絕對誤差由4.29 ℃提高到7.58 ℃，均方根誤差由4.81 ℃提高到8.42 ℃。

圖1 2016—2018 年12～36 h 逐小時氣溫預報TS 評分的區域分布

由預報檢驗結果（表1）可知，無論是預報準確率，還是絕對誤差和均方根誤差，08 時起報的模式氣溫預報結果均要好于20 時起報的，綜合質量評分較低，準確率不到50%，絕對誤差超過2 ℃，均方根誤差超過3 ℃。對比釋用后站點氣溫預報的檢驗結果，08 時起報的氣溫預報釋用后仍然高于20 時，但較釋用前兩者之間差距有所減??；總體的氣溫預報準確率達64%，較釋用前提升近15%，絕對誤差由釋用前的2.63 ℃提高到1.92 ℃，均方根誤差由釋用前的3.45 ℃提高到2.66 ℃。

表1 2016—2018 年 DOGRAFS 的 12～36 h逐小時氣溫預報檢驗

以上的檢驗分析表明，采用的氣溫釋用方法對DOGRAFS 氣溫預報產品總體上有較明顯的改進作用，準確率平均提高13%，提升程度最高可達50%，但區域差異較明顯，部分站點準確率有較明顯的下降。

3.2 降水預報的檢驗

對 2016—2018 年 DOGRAFS 逐日 08、20 時起報并輸出的新疆105 站12～36 h 逐小時降水預報產品進行檢驗，從晴雨預報的空間分布（圖2a）來看，南疆、東疆的準確率明顯高于北疆和山區，評分最高的3 個站均在吐魯番，為托克遜、東坎、吐魯番站，均超過99.6%；評分最低的3 個站均為山區站，為昭蘇、吐爾尕特和巴音布魯克，準確率低于81.4%，最低的昭蘇僅78.3%。以2016—2018 年DOGRAFS 逐日08、20 時起報并輸出的新疆105 站逐小時降水預報產品為基礎，經釋用后輸出新的降水預報產品。從晴雨預報評分的區域分布（圖2b）可知，與釋用前基本一致，南疆、東疆高于北疆，中、西天山山區最低，吐鄯托盆地最高，均超過99.7%，較釋用前略有提高；昭蘇和大西溝最低，低于90%，但較釋用前提升10%左右。從總體的評分結果（表2）可知，平均晴雨預報準確率為95%，TS評分較低，平均僅19.9%；空報率為五成略高，漏報率略低于三成。對比釋用后降水預報的檢驗，晴雨預報08 時起報低于20 時起報，但TS評分08 時起報的略高，空報率相當，漏報率20 時起報的略高。晴雨預報評分較釋用前提高約2%，TS評分提升近3%，空報率大幅降低約30%，但漏報率大幅增加近28%。

圖2 2016—2018 年12～36 h 逐小時晴雨預報準確率的區域分布

表2 2016—2018 年 DOGRAFS 的 12～36 h逐小時降水預報檢驗

采用的降水釋用方法對晴雨預報評分總體提升近2%，尤其對DOGRAFS 預報評分較低的站點提升較多，最多的達10%以上，有效地降低了空報率，但漏報率較大。

3.3 逐小時預報檢驗

3.3.1 氣溫

對2019 年全疆105 站逐小時氣溫進行釋用并輸出預報產品，檢驗釋用前后的氣溫預報，對比預報準確率（圖3a）可知，釋用前逐小時氣溫預報準確率為45%～52%，釋用后準確率為56%～72%，各個時次的預報準確率均較釋用前有明顯的提高，平均預報準確率由釋用前的49.0%提升到64.2%，提高了15%。對比使用前后的絕對誤差（圖3b），釋用前在2.5～2.8 ℃，釋用后為 1.6～2.2 ℃，平均值由 2.6 ℃降到1.9 ℃，達到業務要求。均方根誤差（圖3c）釋用前為3.3～3.6 ℃，釋用后為 2.4～2.9 ℃，平均降低 0.8 ℃。

圖3 氣溫逐小時預報釋用前后對比

采用的釋用方法對新疆站點逐小時的氣溫預報準確率明顯提升，誤差明顯降低，平均誤差降至2 ℃以內，均方根誤差減小，預報離散度降低，具有較好的預報性能。

3.3.2 降水

采用建立的釋用方法對2019 年新疆105 站逐小時降水進行預報并檢驗，晴雨準確率（圖4a）由釋用前的 94.3%～95.1%上升至釋用后的 96.7%～97.3%，平均準確率提升近2%。降水T（S圖4b）釋用前在17.7%～22.3%，釋用后為18.6～24.7%，平均由20%提高到22%?？請舐剩▓D4c）在釋用前為45.1%～55.8%，釋用后為18.7%～25.3%，平均由51.6%降低到22.4%。漏報率（圖4d）由釋用前的25.0%～32.6%升高到釋用后的53.6%～57.4%，平均由28.5%升高到55.6%。

圖4 降水逐小時預報釋用前后對比

采用的釋用方法對新疆站點逐小時的降水預報空報率明顯降低、漏報率較大、誤差有所降低、準確率有提升但不明顯，還需要更為精細的考慮模式對不同區域站點預報性能的差異，有差別地進行釋用方法的改進，從而更好地提高準確率。

4 結論與討論

在對DOGRAFS 的2016—2018 年氣溫、降水逐小時預報產品進行檢驗分析的基礎上，開展了釋用方法的研究，經反復對比確定了逐小時氣溫、降水預報的釋用方案，對釋用預報結果進行了檢驗，并采用2019 年數據預報測試，得到以下結論：

（1）對于 DOGRAFS 的氣溫預報，08 時起報的準確率要高于20 時起報的；北疆好于南疆，地形較復雜的山區和風口地區預報準確率較差；準確率僅為50%，平均絕對誤差為2.5 ℃，不能滿足業務需要。采用氣溫最高、最低值建模的預報釋用方法后，預報效果有較明顯提升，準確率為64%，平均絕對誤差為1.9 ℃，可以滿足業務的初步需要。用2019年數據進行預報測試，預報效果也相當，且平均均方根誤差明顯減小，預報的離散度降低，表明釋用方案具有較好的預報性能。

（2）08 時起報的降水預報 TS評分略高，20 時起報的晴雨準確率略高；南疆好于北疆，山區站的預報準確率較差；晴雨預報準確率可超過95%，基本可滿足需要，但降水TS評分僅有20%，空報率超過50%，預報性能較差。采用消空訂正方案后，晴雨預報準確率提高1%，TS評分提高2%，空報率降低至22%左右，但漏報率較大。用2019 年數據進行預報測試，檢驗結果類似，釋用方案對模式降水預報有一定的提升效果，但仍有較大的改進空間。

通過對DOGRAFS 氣溫和降水預報釋用方案的檢驗結果，可以看出選取適當的釋用方案能有效地提升要素預報的準確率，對于地形復雜的地區，采用單一的釋用方案，質量提升作用有限，而對不同區域采取不同的方案，又會極大地增加工作量，需要持久細致的工作。釋用方案試驗為客觀預報的開發積累了經驗，今后將更為精細的考慮不同模式對不同區域站點預報性能的差異，有區別地進行釋用方法的改進，從而更好地提高準確率。