黃南州“4·23”暴雪天氣過程數值預報產品檢驗

彭英超 宋仙芳 郭安欣

（黃南藏族自治州氣象局，青海 同仁 811399）

0 引言

暴雪是我國北方冬季常見的災害性天氣，黃南州大到暴雪主要集中在11 月至次年4 月。據統計，黃南北部最早出現降雪是在11 月，最晚到次年4 月，其中9 月、6 月降雪頻率較少，即使達到大雪標準，由于積雪時間不長、融化快，也不易成災；南部最早出現降雪在9 月，最晚到次年6 月結束，其中11 月至次年3 月大雪極易造成雪災，特別是進入20 世紀80 年代以后，青南高原地區降水量呈明顯增多趨勢，造成青南高原冬、春季雪災增多。

許多氣象工作者對此做了大量的深入研究，閻訪等［1］通過對一次秋季暴雪的診斷分析發現925 hPa 存在的超低空東北風急流是暴雪的啟動機制；付偉等［2］分析了六種數值模式對蕪湖市的降水預報的優劣性，發現了各模式對降水的TS評分有冬季較好、夏季較差的特點；屠妮妮等［3］對成都區域氣象中心有限區域數值預報模式和中國氣象局全球T213 和T639 模式預報的日降水檢驗結果的分析表明: T213 和T639 模式對小雨預報正確率常高于其他模式。胡玲等［4］分析4 次暴雪過程均屬于回流型降雪。孫秀忠等［5］得出東北地區山地降雪比平原明顯。崔粉娥等［6］對多家數值產品沿海大暴雨預報性能檢驗。高松影等［7］得出日本數值對暴雨預報的TS 評分為21.8%，具有一定預報能力。數值模式是預報業務中必不可少的工具，隨著科技的不斷發展，數值預報的種類越來越多，如何運用好數值預報是每一個預報員必須深入研究和探討的問題。本研究將對2022 年4 月23 日出現的暴雪天氣進行數值模式檢驗分析，以期為檢驗各種數值預報產品對強降雪的預報能力，提高本地暴雪預報準確率提供參考。

1 資料與方法

本研究選取在2022 年黃南州出現的一次最強暴雪天氣過程（四個國家站及區域自動站24 h累計降雪量≥10 mm），通過采用天氣學分析、對比分析法，利用EC-thin,CMA-3KM 和CMA-GFS 三種模式進行與暴雪個例實況對比評估。高空形勢場采用08 時、20 時的實況觀測資料如風場、高度場等各類要素，分別對24 h、48 h 及72 h 不同時次進行大尺度環流背景和中尺度系統檢驗對比分析。降水預報通過逐3 h、6 h 及24 h 進行檢驗對比，通過預報與實況的對比分析，檢驗各個模式的預報準確率和穩定性，以求在今后的降水預報業務中更好地運用各類數值預報，對降雪的量級和落區做出更準確的預判。

2 降雪實況

2022 年4 月23 日至24 日，黃南州出現一次最強暴雪（24 h累計降雪量≥10 mm）天氣過程，其中北部尖扎、同仁以降雨為主，中南部出現區域性暴雪，范圍為同仁、澤庫、河南平均海拔在3 200 m 以上的地區，共計14 個鄉鎮出現暴雪（如圖1 所示），降雪中心位于河南縣優干寧鎮澤雄村23.6 mm，河南本站17.4 mm（雪深2 cm）、澤庫本站11.7 mm（雪深2 cm），河南寧木特鎮19.7 mm、河南托葉瑪鄉夏吾特村19.2 mm、河南賽爾龍鄉18.7 mm、同仁多哇鄉17.2 mm、澤庫恰科日鄉：16.6 mm、河南多松鄉多松村15.2 mm、河南優干寧鎮啟龍牧場14.4 mm、河南托葉瑪鄉吾特村13.9 mm、澤庫特克崔爾山埡口13.3 mm、同仁瓜什則鄉力吉村10.8 mm、河南賽爾龍鄉尖克村10.7 mm。

圖1 黃南州4月23日至24日暴雪實況空間分布

3 模式檢驗分析

3.1 環流形勢預報誤差

從500 hPa 高度場的模式對比來看（如圖2 所示），EC、CMA-GFS 不同時次起報場均對4 月23日20 時黃南州的高原槽提前有所預報，可以看到，CMA-GFS 模式對于高原槽預報較EC 穩定且準確，基本與實況吻合，而EC 越靠近臨近時次預報越準確，72 h、48 h 預場中的高原槽均比實況淺。24 h 兩家模式預報場中576 dagpm 較實況均偏東1個經距，偏北1～2個緯距；48～72 h EC 預報場中576 dagpm 較實況偏北1 個緯距，CMA-GFS 預報場中的576 dagpm 與實況基本吻合；從槽線移速來看，兩家模式均預報槽線移速比實況快，24 h 實況是槽線在青海東部維持較久，這也是在黃南州出現暴雪的原因之一。

圖2 4月23日20時24 h 500 hPa高度場與EC和CMA-GFS預報場

3.2 降雪量預報誤差

3.2.1 24 小時降雪預報誤差分析。EC、CMAGFS 均預報出了此次降水過程，且預報出青海東部至果洛地區出現5～10 mm 降水的可能性，但對降水中心的落區及降水量級預報有較大差異。其中，CMA-GFS 三個時次起報產品均將較大降水報在了河南賽爾龍、多松一帶，降雪落區與實況不符，且預報量級偏小10 mm 左右，預報效果差。EC 將較大降水報在澤庫地區，且隨著時間臨近，降水落區南壓至河南地區，且有向大調整的趨勢與實況更為接近，EC 模式22 日、23 日08 時起報的產品均給河南局地預報了10 mm 以上的降雪，且在最近起報時次產品中，預報黃南北部地區降水量在8～13 mm 與實況極為接近。綜合以上，EC 模式對此次降水的落區、強度的把握明顯優于CMA-GFS模式，且臨近時次預報效果最佳。

3.2.2 6小時降雪預報誤差分析。此次降水過程中河南的降水集中出現在23 日20 時至24 日05時左右，選取23日20時至24日02時內的降雪實況與模式預報6 h 降水量產品進行對比分析，發現EC模式對于寧木特鎮、優干寧鎮及托葉瑪鄉預報了12 mm 以上的降水，多松鄉、賽爾龍鄉降水量7～9 mm，與實況相比，除多松鄉、賽爾龍鄉預報值偏小4～6 mm，其余鄉鎮預報與實況基本一致。因CMA模式的6小時降水資料缺失，此部分無法分析。EC模式對于河南地區預報量級及降水中心基本與實況吻合，預報效果較佳，參考性較強。

3.2.3 3小時降雪預報誤差分析。此次降雪過程的降水量集中時段為23日23時至24日03時，針對該時段分別采用EC 與CMA-3KM 模式的3 小時降水預報產品進行檢驗。兩種模式在3h 降水預報中對此階段降水均有體現，EC模式對于河南優干寧鎮、寧木特鎮及托葉瑪鄉的大值區有所體現，但預報優干寧鎮降水量5～7 mm，實況出現了9.6 mm，較實況偏小2～4 mm，對于寧木特鎮及托葉瑪鄉的降水預報均偏大1 mm，賽爾龍鄉的降水預報偏小2 mm。CMA-3KM 模式對于降水中心的體現比EC 模式更明顯，其對于寧木特鎮及托葉瑪鄉的降水預報與實況基本一致，但對于優干寧鎮的降水量較實況偏小4 mm 左右，賽爾龍鄉偏大6 mm 左右。綜合考慮，對于3 小時降水兩種模式預報產品均能提前預報，對于降水中心而言，CMA-3KM 模式優于EC 模式，降水量預報兩種模式均偏差2～4 mm。

3.3 物理量場分析

由于降水發生在23 日夜間，考慮到各個物理量場無實況，因此選用預報零場作為實況，對23 日20時各個物理量場預報情況進行檢驗分析。

3.3.1 水汽條件。從500 hPa 的相對濕度預報場來看，EC 模式中三個時次均預報23 日20 時黃南南部地區相對濕度達90%以上，局地達到100%，不同時次起報的預報場中濕度大值區的范圍雖然有所調整，但調整幅度不大，對降水中心優干寧鎮地區的相對濕度預報值一直在95%左右，與預報零場也較為吻合。CMA-GFS 模式中對于黃南南部的濕度大值區也有提前預報，21 日08 時起報的濕度場中心值在95%左右，在臨近時次的預報場中，降水中心的濕度值明顯增大，且維持時間較久，為降水提供充沛的水汽條件。在此次降水過程中，對于水汽的預報兩種模式體現均較好，尤其是臨近時次的預報與實況場更為接近，預報效果更佳。

3.3.2 動力條件。從500 hPa 的散度預報場來看，EC 模式中三個起報時次均顯示黃南西部一帶負的散度場，有明顯的上升運動，夜間在澤庫與河南中北部穩定維持，為降水提供了有利的上升運動。CMA-GFS 模式21 日08 時將負的散度區預報在海南州，與實況相比略偏西，在臨近時次的預報中散度場負的大值區往東調整，但與實況相比還是存在誤差，綜合考慮，此次降水過程中對于動力條件的預報中，EC模式預報效果較優。

3.4 降水預報評分檢驗

TS 評分主要反映了數值模式對降水量級有效預報的準確程度。本研究內容通過“多模式多要素集約化氣象預報檢驗系統”查找各類模式檢驗情況進行分析。此次暴雪過程降水主要集中出現在23日08 時至24 日08 時，利用主要降水時段的實況降水量對08時次和20時次起報的數值模式降水預報結果進行檢驗，檢驗內容包括一般性降水預報和暴雪預報檢驗。

3.4.1 一般性降水預報準確率。由08 時和20時起報的24小時一般性降水預報準確率可知(如圖3所示)，三種模式基本都是08時次起報的準確率明顯高于20時次起報的準確率。從08時次起報的平均預報準確率分析，CMA-GFS 模式預報效果最差（47.9%），其次是EC 模式（66.66%），CMA-3KM 模式效果最優（79.16%）。從模式對各站點預報效果分析，對同仁、澤庫預報整體較好，其中CMA-3KM模式準確率達到100%，各種模式對尖扎預報的效果最差；對于20 時次起報的各種模式平均預報準確率來看，EC 模式預報效果最差（35.4%），其次是CMA-GFS 模式（50%），CMA-3KM 模式效果最優（75%），其中在北部地區（尖扎、同仁）的各種模式預報中，CMA-3KM 對預報準確率達到100%，CMA-GFS 為50%，EC 只有30%左右；在南部地區（澤庫、河南），各種模式預報效果均比北部差。綜合以上，一般性降水預報中CMA-3KM 參考性最好，且最穩定。

圖3 EC-thin、CMA-GFS、CMA-3KM三種模式24小時一般性降水預報準確率

3.4.2 暴雪預報準確率。由08時和20時起報的24 小時暴雪預報準確率對比可知(如圖4 所示)，08 時次起報的暴雪預報準確率平均水平為52%，EC 模式（60%）高于其他兩種模式，CMA-3KM 模式預報效果最差（41.67%）；20 時次起報的暴雪預報準確率三種模式平均水平為40.7%，CMA-3KM 模式表現最優（55.56%），EC 和CMA-GFS 準確率相同，均為33.3%。由此可見，對暴雪的預報準確率各種模式并不穩定，夜間出現的暴雪預報效果08時次優于20時次。

圖4 EC-thin、CMA-GFS、CMA-3KM三種模式24小時暴雪預報準確率

4 結論與討論

①環流形勢場對比CMA-GFS模式對于高原槽預報較EC 穩定且準確，基本與實況吻合，而EC 越靠近臨近時次預報更為準確；從槽線移速來看，兩種模式均預報槽線移速比實況快。

②24 小時降水預報檢驗，CMA-GFS 三個時次起報產品均將較大降水預報偏南，降雪落區與實況不符，預報量級偏小；EC 模式三個時次均準確預報10 mm 以上的降雪，且在最近起報時次產品中，預報黃南北部降水量與實況極為接近。EC 模式對落區、強度的把握明顯優于CMA-GFS模式，且臨近時次預報效果最佳。

③采用EC 與CMA-3KM 模式的3 小時降水預報產品檢驗，兩種模式預報產品均能提前預報，對于降水中心而言，CMA-3KM 模式優于EC 模式，降水量預報兩種模式均偏差2～4 mm。

通過物理量特征檢驗分析，水汽的預報兩種模式體現均較好，尤其是臨近時次的預報與實況場更為接近，預報效果更佳；動力條件散度場預報，EC模式預報效果較優。

④EC、CMA-GFS 及CMA-3KM 三種模式對比，一般性降水準確率預報CMA-3KM 參考性最好且最穩定，準確率均在70 種以上；暴雪的預報準確率各種模式并不穩定，夜間出現的暴雪預報效果08時次優于20時次。