玉樹地區24 h最高、最低氣溫預報指標研究

摘要 由于青藏高原天氣的復雜性和特殊的地理環境，且受限于站點建設分布，各家模式對青海的預報準確率偏低，其中玉樹地區的可預報性最低，參考性最差。近年來，玉樹地區的預報準確率也一直偏低，人工訂正能力有限，因此，為提高本地預報的準確率，開展了本地化客觀預報方法研究。

關鍵詞 高原氣溫；預報指標；本地化

中圖分類號：P423.3+1 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）05–0083-03

Study on Forecast Indexes of 24-Hour Maximum and Minimum Temperature in Yushu Region

Qu Xin-yao （Yushu Prefecture Meteorological Bureau， Yushu， Qinghai 815000）

Abstract Due to the complexity of the weather on the Qinghai-Tibet Plateau and the special geographical environment， and limited to the construction and distribution of stations， the accuracy of various models to forecast Qinghai is low， of which Yushu area has the lowest predictability and the worst reference. In recent years， the forecast accuracy of Yushu area has also been low， and the ability of manual correction is limited. Therefore， in order to improve the local forecast accuracy， it is necessary to carry out the research of localized objective forecast methods.

Key words Plateau temperature; Forecast indicators; Localization

由于青藏高原天氣的復雜性和特殊的地理環境，且受限于站點的建設分布，各家模式對青海的預報，尤其是青南地區預報的準確率偏低，多家首席團隊對此展開了研究[1-3]，發現模式對玉樹地區的可預報性最低，參考性最差。近年來，玉樹地區預報準確率也一直偏低，人工訂正能力有限，因此，開展本地化客觀預報方法研究是大勢所趨，提高本地預報準確率有利于預報員快速轉型，為后期開展無縫隙、集約化天氣預報業務打好基礎，早日實現現代化，滿足各類服務需求。

1 資料與方法

1.1 數據資料

最高、最低溫度觀測數據來自玉樹地區6個國家氣象站（玉樹、囊謙、雜多、治多、曲麻萊、稱多）2 m溫度，從中提取24 h最高、最低溫度。預報產品采用ECMWF_HR、GRAPES_GFS兩家模式產品的2 m溫度預報產品，模式起報時間為08：00和20：00，時間分辨率為3 h，預報時效為0～24 h，空間分辨率分別為0.5 km×0.5 km，0.25 km×0.25 km，從中提取玉樹地區距6個國家氣象站（玉樹、囊謙、雜多、治多、曲麻萊、稱多）最近的6個格點值，再從24 h預報中提取溫度預報最高、最低值；所有數據選取時間自2020年3月—2021年12月。其中，2020年3月—2021年2月用于統計分析；2021年3—12月用于檢驗評估。

1.2 研究方法

氣溫客觀預報方法（簡單誤差訂正）：對比模式在不同時間尺度上（年、季、月）的預報和實況，得出一段時間的平均誤差，然后將該平均誤差認為是模式在該時間尺度上的系統性誤差，將其訂正至相應時刻的預報場上，得到最終訂正場，從而對6個國家站最高氣溫預報做訂正。

2 主要研究內容

2.1 數值模式預報準確率分析

2.1.1 模式選擇 選擇業務中常用的ECMWF_HR、GRAPES_GFS兩家模式08：00、20：00兩起報時次的預報場數據進行誤差分析和訂正，并對比兩家模式的誤差。溫度預報準確率通過“|模式預報值－實況值|≤2 ℃”計算，滿足條件為預報正確，否則為預報錯誤。模式誤差采用“模式預報值－實況值”計算預報偏差觀測的程度。對玉樹地區6個國家站點最高、最低溫度模式預報與實況，采用以上方法計算預報準確率和預報誤差，并分析準確率和誤差特征。

2.1.2 預報準確率（|模式預報值－實況值|≤2 ℃） 計算各站最高溫度預報準確率得出，各模式對玉樹地區數值模式的最高溫度預報誤差較大，尤其是雜多、玉樹、囊謙站，ECMWF_HR和GRAPES_GFS全球模式最高溫度預報準確率非常低，幾乎不可用，因此，需對模式最高溫度預報進行訂正方法研究。計算各站最低溫度預報準確率中，各家模式預報準確率參差不齊，但綜合參考各站最佳模式預報結果來看，綜合準確率為40%～60%，相對高溫預報準確率提升明顯。在最低溫度預報誤差中，優選模式后綜合誤差值為-2.64～1.31 ℃。再從模式的最高、最低溫度預報對比看，最低溫度預報基本達到要求，可根據最低、最高溫度預報評分選取最佳預報時次的數值預報產品進行參考預報；而模式高溫預報準確率有待改善，因此，重點針對高溫預報進行進一步細致的氣候態分析、模式誤差分析、訂正方法分析。

2.2 玉樹地區最高氣溫氣候特征

2.2.1 月變化特征 分析玉樹地區6個國家站逐月最高氣溫可知，整體上，玉樹地區6—8月為全年最熱月份，最高氣溫在20～27 ℃之間。從站點空間分布來看，整體呈東南高、西北低的特征，處于較低緯度位置的玉樹27.2 ℃最高，其次為囊謙27 ℃，治多、雜多最高溫度處于6站中游，分別為24.9、23.7 ℃，曲麻萊、清水河夏季最高溫度最低，分別為22.8、20.4 ℃。最高氣溫的低值出現在12—翌年2月，整體仍呈東南高、西北低的分布特征，玉樹、囊謙日最高溫度集中于-2～11 ℃，高于治多、雜多、清水河、曲麻萊的日最高溫度，清水河日最高溫度在6站中最低，集中于-10～-3 ℃。

2.2.2 季節演變特征 分析玉樹地區6個國家站四季最高溫度空間演變，春季（3—5月）玉樹地區6站最高溫度在-8.2～22.1 ℃之間，囊謙、玉樹最高溫度明顯高于其他國家站，為12 ℃、11.5 ℃。其他4站最高溫度在4～10 ℃之間，其中清水河春季最高溫度最低為4.8 ℃。夏季（6—8月）玉樹地區6站最高溫度在4.6～27.8 ℃之間，囊謙、玉樹最高溫度中相對偏高，分別為21.3、19.6 ℃；曲麻萊、清水河最高溫度最低，分別為15.6、13.4 ℃。秋季（9—11月）玉樹地區最高溫度在-4.6～24.3 ℃之間，囊謙、玉樹在4站中最高，分別17.8、17.5 ℃，曲麻萊、清水河則最低，最高溫度分別為9.9、8.5 ℃。冬季（12—翌年2月）玉樹地區最高溫度在-4.6～24.3 ℃之間，囊謙、玉樹最高溫度為5.4、4.1 ℃，高于雜多、治多（1.1、-1.2 ℃），曲麻萊、清水河（-2.3、-4.1 ℃）最低。

2.3 玉樹地區最高氣溫模式誤差

2.3.1 不同月份誤差特征 分析玉樹地區6個國家站最高溫度誤差的月際特征，兩家模式對各月最高氣溫預報較實況均偏低，預報誤差在-6.91～-3.05 ℃之間。其中，ECMWF_HR模式產品3月預報誤差最大，其次為12月，7月預報誤差最小；GRAPES_GFS模式產品10月預報誤差最大，其次為6月，8月預報誤差最小。GRAPES_GFS對玉樹地區各月的最高溫度預報誤差相對低于EC模式，其中7—9月平均誤差相對較小。ECMWF_HR模式3月、12月平均誤差分別達到-7、-6.3 ℃，誤差明顯。GRAPES_GFS模式各月誤差分布相對平均。整體上來看，GRAPES_GFS模式各月最高溫度誤差較ECMWF_HR小，兩家模式均對7—9月預報誤差相比其他各月誤差小。

2.3.2 不同起報時次誤差特征 分析不同起報時刻2家模式對玉樹地區最高溫度預報的準確率。從08：00和20：00不同起報時刻來看，GRAPES_GFS模式誤差均小于ECMWF_HR模式，GRAPES_GFS模式08：00起報的平均誤差最小，為-3.44 ℃，較20：00起報誤差（-4.18 ℃）偏小。而ECMWF_HR模式08：00、20：00起報平均誤差分別為-4.77、-4.49 ℃，均較GRAPES_GFS模式誤差偏大。

2.3.3 不同站點誤差特征 按站點分析，ECMWF_HR模式對曲麻萊最高氣溫預報平均誤差較低，在-1 ℃內；其余5站預報較實況均明顯偏低，平均誤差超過-2 ℃。其中，清水河預報誤差為-2.1 ℃，治多為-3.6 ℃，玉樹預報誤差最大，達-8.1 ℃，囊謙為-6.9 ℃，整體對南部地區的預報誤差大于北部地區。GRAPES_GFS模式對各站最高氣溫預報較均ECMWF_HR偏小，預報誤差在-0.5～-5.8 ℃之間，其中玉樹預報誤差最大，為-5.8 ℃，其次為囊謙，為-5.5 ℃，清水河預報誤差最小，為-0.5 ℃，整體對東部地區的預報誤差大于西部。綜上，GRAPES_GFS各站預報誤差優于ECMWF_HR，2家模式均對玉樹預報誤差最大，囊謙次之，清水河、曲麻萊誤差最小。

2.4 最高氣溫預報指標及改進分析

玉樹地區6個國家站最高溫度氣候特征差異明顯，2家模式不同起報時刻對不同站點在不同時段的誤差各有差異。分別采取年、季、月平均誤差的簡單訂正方案進行誤差訂正試驗，發現不同訂正方案對不同情況各有優劣，因此，根據簡單誤差訂正方案的試驗結果，針對不同情形（站點、起報時次2個變量），從年、季、月平均及相應2家模式中選擇最優方案（本項目稱為混合訂正法）進行模式誤差訂正預報，并對2021年3—12月的氣溫預報進行簡單誤差訂正，分別將ECMWF_HR和GRAPES_GFS 2家模式的年、季、月平均誤差訂正至相應時刻的預報場，得到最終訂正場，從而對6個國家站最高氣溫預報做訂正。

2.4.1 年平均訂正 圖1為年平均訂正結果，通過訂正各站最高溫度預報準確率均明顯提升，各站預報準確率為50%～80%，2家模式08：00、20：00起報產品訂正后均取得較好預報結果。訂正后，治多、曲麻萊兩站最高溫度預報準確率為70%～80%，高于其他4站，玉樹準確率最低，50%～60%，但相較于原數值預報仍有大幅提升，此氣溫訂正預報方法適用于玉樹地區最高氣溫的客觀預報，這是因為在對玉樹地區模式預報結果分析中發現，該地區模式最高溫度預報有明顯的系統性負偏差，簡單訂正法對一致的系統性偏差訂正效果較好。

2.4.2 季平均訂正 從圖2季節平均訂正結果可看出，季節平均訂正法仍對模式誤差有較好訂正效果，準確率提升明顯，整體準確率為40%～75%，但略低于年平均訂正結果。從站點來看，治多、曲麻萊2站的準確率最高，玉樹最低。

2.4.3 月平均訂正 從圖3月平均訂正結果看出，月平均訂正法對模式誤差有較好的訂正效果，準確率提升明顯，整體準確率在40%～75%之間，與季訂正效果相似，但略低于年平均訂正結果。從站點來看，治多、曲麻萊2站的準確率最高，玉樹最低。

從以上玉樹地區年平均、季平均、月平均最高氣溫訂正結果來看，運用簡單平均法對該地區2家模式的系統性負偏差進行訂正，訂正后有較大提高幅度（準確率最高可達80%）。在3種方法中，年平均法優于季平均和月平均訂正法。

2.4.4 混合訂正 通過分析以上訂正結果發現，針對不同站點，不同起報時刻，簡單訂正法對2家模式的訂正效果各有差異，因此，有必要優選出一套最佳方案供業務參考。

（1）方案選取及長期檢驗準確率。根據不同臺站不同起報時刻，分別從年、季、月平均誤差訂正方案中優選最佳方案訂正，得到混合訂正方案。訂正后，曲麻萊最高溫度預報準確率可達80.8%（08：00起報）、76.0%（20：00起報）；治多最高溫度預報準確率可達79.8%（08：00起報）、81.2%（20：00起報）；清水河達72.9%（08：00起報）、73.3%（20：00起報）；囊謙可達72.3%（08：00起報）、63.0%（20：00起報；雜多達69.5%（08：00起報）、68.8%（20：00起報）；玉樹可達63.0%（08：00起報）、55.1%（20：00起報）。認為整體上混合訂正結果好于其他成員方案，

（2）個例改進效果。選取2021年3月26日冷空氣降溫過程進行個例預報。3月25—26日受冷空氣影響，玉樹地區自北向南降溫5～10 ℃，經歷降溫后，26日玉樹地區6個國家站最高氣溫實況和預報對比，其中起報時間選擇25日20：00。在此次過程中，ECMWF_HR和GRAPES_GFS對玉樹地區6站最高溫度存在明顯的預報偏低，其中ECMWF_HR對玉樹預報偏低達5 ℃，其他各站均有不同程度的偏低預報現象。GRAPES_GFS對玉樹預報偏低達6.3 ℃，

其他各站均預報偏低。混合訂正法對各站預報的負偏差均有明顯糾正作用，而且訂正后預報效果提高明顯，除囊謙存在一定的過度糾正外，治多、玉樹、清水河、曲麻萊誤差均在1 ℃內，雜多誤差2 ℃。大部分站點得到很好的預報，相比原數值模式訂正效果顯著，可為預報業務提供較好的參考價值，相比數值模式在玉樹地區的預報表現改善效果十分突出。

3 結論

（1）玉樹地區日最低氣溫模式預報可參考性較好，但最高氣溫誤差較大，需要改進。玉樹地區日最高溫度以夏季溫度最高，冬季溫度最低；空間上地理差異顯著，整體上東南（玉樹、囊謙）溫度高、西北（曲麻萊、清水河）溫度低。

（2）ECMWF_HR和GRAPES_GFS 2家模式對玉樹地區最高溫度預報整體上均偏低，有明顯的系統性誤差，其中東部地區預報誤差大于西部。兩家模式均對7—9月最高溫度預報誤差最小，其中ECMWF_HR模式產品3月預報誤差最大，其次是12月，GRAPES_GFS模式產品10月預報誤差最大，其次是6月。

（3）對不同模式分別進行年、季、月時間尺度的簡單誤差訂正，結果表明，年誤差訂正整體上準確率最高。基于簡單誤差訂正法，采用不同情形選擇最佳方案的混合訂正法在長時間檢驗和個例檢驗中均有更好的表現，準確率為63%～81%。在2021年3月26日冷空氣降溫過程預報中應用，玉樹地區6站預報中4站誤差均在1 ℃內，1站誤差在2 ℃內，預報效果優異。

參考文獻

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責任編輯：黃艷飛