段均澤,陳鵬翔,周雪英

(1.新疆氣候中心,烏魯木齊 830002;2.巴音郭楞自治州氣象局,新疆庫爾勒 841000)

FODAS在新疆夏季降水預測中的應用與檢驗

段均澤1,陳鵬翔1,周雪英2

(1.新疆氣候中心,烏魯木齊 830002;2.巴音郭楞自治州氣象局,新疆庫爾勒 841000)

利用國家氣候中心海氣耦合模式(BCC_CGCM)季節(jié)預測結果資料(2008—2012年)、降水實況資料CMAP(1983—2012年),采用PS評分對近5年動力與統(tǒng)計集成的季節(jié)氣候預測系統(tǒng)(FODAS1.0)不同方法的夏季預測產(chǎn)品進行回報檢驗,并與業(yè)務評分進行對比,從而檢驗FODAS1.0對于新疆夏季降水的預測效果。結果表明:熊開國-固定因子-動力統(tǒng)計訂正方法、熊開國-異常因子-動力統(tǒng)計訂正方法、系統(tǒng)誤差訂正、熊開國-固定因子和異常因子的集成方法得分較高,高于新疆夏季降水預測業(yè)務評分?？傮w來看,熊開國方法 (方法I)的預測效果比楊杰方法(方法II)的預測效果穩(wěn)定。

FODAS;季節(jié)氣候預測;應用檢驗;新疆

在短期氣候預測業(yè)務中,預報方法一般有動力學和統(tǒng)計學兩種方法。由于傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法無法解釋物理機制的缺陷,所建立的預報對象和預報因子之間多是統(tǒng)計關系,動力學意義不足,歷史擬合率可能較高,但預報準確率有限且不穩(wěn)定;而傳統(tǒng)動力模式預報方法,僅考慮了大氣的初始狀態(tài),沒有考慮大氣的歷史演變狀況[1-3]。丑紀范[4]曾明確指出,要提高短期氣候預測準確率,需要走統(tǒng)計與動力相結合之路,這同時也是我國近代氣候業(yè)務系統(tǒng)發(fā)展的要求。動力與統(tǒng)計集成的季節(jié)氣候預測系統(tǒng)1.0版本(Forecast SystemonDynamicalandAnalogySkills1.0,以下簡稱FODAS1.0),是以氣候模式作為動力核心,分析模式誤差的特征,將其作為預報對象;以歷史相似作為統(tǒng)計核心,進行有針對性的預報,并將動力和統(tǒng)計方法的優(yōu)點有機結合。即在對國家氣候中心海氣耦合模式 (BCC CGCM)的季節(jié)降水預報誤差分析的基礎上,結合126項海氣系統(tǒng)的氣候因子,診斷模式存在誤差的主要原因,確定既有一定物理意義,同時與模式預報誤差又有一定聯(lián)系的關鍵因子;基于關鍵因子選取歷史相似年的模式預報誤差,并與當前模式預報結果進行疊加以得到新的預報結果。

FODAS的功能結構主要包括數(shù)據(jù)實時接收、歷史實況和模式結果檢索、全國降水和溫度的動力統(tǒng)計客觀化預測、區(qū)域降水和溫度的動力統(tǒng)計客觀化預測、檢驗評分等。

氣候模式產(chǎn)品的解釋應用是氣候預測的主要方法,也是未來氣候預測的主要發(fā)展方向。實際業(yè)務中,由于數(shù)值預報產(chǎn)品本身存在的誤差,以及它對于地形和局地性氣候考慮不全面等因素,需要做好模式預報產(chǎn)品的檢驗和分析工作,這對數(shù)值預報產(chǎn)品的釋用,提高預報質量,都是十分重要的[5-6]。本文通過介紹FODAS1.0的新疆本地化應用以及對近5年的汛期降水回報進行檢驗,為預報員提供更多的參考依據(jù),從而促進該方法的推廣應用,提高短期氣候預測水平,為政府防災減災決策提供更好的服務。

1 資料和方法

1.1 資料

國家氣候中心季節(jié)降水預測結果(2008—2012年),126項因子指數(shù)文件(1951—2012年),逐月降水實況資料(CMAP)(1983—2012年)等,資料均取自國家氣候中心。2008—2012年夏季降水業(yè)務評分資料來自新疆區(qū)域氣候中心。

1.2 評分標準

通過系統(tǒng)自帶的評分模塊,計算FODAS1.0系統(tǒng)不同方法2008—2012年歷年夏季降水預測結果的預報評分,并將其與相應年份新疆夏季降水的業(yè)務預報評分進行對比,從而檢驗FODAS1.0系統(tǒng)各方法對于新疆區(qū)域夏季降水的歷年預測效果。根據(jù)中國氣象局預測減災司頒布的 《重要天氣預報質量評定辦法》,六級評分制降水趨勢預測用語及各等級劃分標準分別為特少 (ΔR≤-50%)、偏少(-50%<ΔR≤-20%)、略少(-20%<ΔR<0)、略多(0≤ΔR<20%)、偏多(20%≤ΔR<50%)和特多(ΔR≥50%), ΔR為降水距平百分率,由此來計算定性評分P[7]。s預報評分Ps是由原國家氣象中心長期科一直使用的評分方法修改而成。在距平符號預報準確率的基礎上,加上異常級加權得分構成,它表示在預報區(qū)域內(nèi)預報的總得分?？杀硎緸镹0為距平符號報對的以及預報和實況雖距平符號不同但都屬正常級的站數(shù);N為參加評分范圍內(nèi)的總站數(shù);n1、f1和n2、f2分別為一級異常和二級異常預報正確的站數(shù)和權重系數(shù)[8],季節(jié)預報權重系數(shù)取f1=5,f2=2。

2 FODAS在新疆的本地化應用

2.1 利用Surfer軟件建立本地繪圖模板FODAS1.0目前還不支持區(qū)域繪圖,在業(yè)務使用中迫切需要將本區(qū)域的預測結果繪制出來,由于FODAS1.0預測結果文件包含格點的經(jīng)緯度及要素值 (如降水量距平百分率),因此可以利用Surfer軟件對預測結果進行繪圖,生成新疆邊界底圖xinjiang.bln文件,并結合新疆的氣候特點,建立適合新疆氣溫、降水量距平預測和實況的色標模板(見圖1、圖2,實際業(yè)務系統(tǒng)中為彩色圖,文中用灰度圖表示)。

2.2 自選預測因子試驗

2.2.1 預測因子 在季度氣候預測中,預測因子是指由制作預報前1個月的環(huán)流特征組成的環(huán)流特征序列。然后將環(huán)流特征序列分別與對應的目標輸出序列求相關系數(shù),最后取相關系數(shù)絕對值最大的N個環(huán)流特征序列作為各種算法的輸入數(shù)據(jù)[9]。

圖1 2013年6—8月降水距平百分率預報圖

圖2 2013年6—8月平均溫度距平預報圖

2.2.2 自選預測因子回報夏季降水試驗 由于FODAS1.0系統(tǒng)不但可以在各種方法中自動計算選取預測因子進行預測,還可以手動選取預測因子進行計算。因此,通過相關分析實驗,并結合以往的預測經(jīng)驗,找出影響新疆區(qū)域夏季降水相關較好的預測因子,這些因子分別是:西藏高原(30°N～40°N,75°E～105°E)、亞洲區(qū)極渦強度(1區(qū),60°E～150°E)、Nino1+2區(qū)海溫(0°～10°S,80°W～90°W)、印度副高脊線(65° E～95°E)、西半球暖池(WHWP)、西太平洋副高西伸脊點、東大西洋-西俄羅斯型(EA/ WR)。在FODAS1.0系統(tǒng)里選取這些因子回報2008—2012年新疆夏季降水,再用FODAS1.0系統(tǒng)的評分功能得到近五年的Ps平均得分是68分(表略),與表1中FODAS1.0各方法自動選取因子預測得分相比,雖高于各方法的平均得分(61.9分),但要低于熊開國-固定因子-動力統(tǒng)計訂正方法、熊開國-異常因子-動力統(tǒng)計訂正方法、系統(tǒng)誤差訂正方法、熊開國-固定因子和異常因子的集成方法的平均得分 (表1),說明這四種方法的預測效果要優(yōu)于自選預測因子,這可能與FODAS系統(tǒng)的預測是基于關鍵因子選取歷史相似年的模式并與當前模式預報結果進行疊加以得到新的預報結果有關。

表1 近5年夏季FODAS不同預測方法降水回報檢驗Ps評分結果 %

3 回報檢驗結果與分析

業(yè)務評分是指業(yè)務管理部門對實時業(yè)務預報的考核評分。新疆氣候中心2008—2012年夏季降水的業(yè)務評分與FODAS1.0的評分系統(tǒng)均采用Ps評分標準,因此可以對FODAS1.0所有方法(共11種)的夏季降水預測結果給出定性Ps評分,并與業(yè)務評分進行比較。從近5年的回報結果來看(表1),對于新疆區(qū)域,熊開國-固定因子-動力統(tǒng)計訂正方法、熊開國-異常因子-動力統(tǒng)計訂正方法、系統(tǒng)誤差訂正、熊開國-固定因子和異常因子的集成方法得分較高,這四種方法近5年夏季降水預測的Ps平均得分分別為73、70、71和69分。將這四種方法分別與2008—2012年的業(yè)務評分進行比較,可以看到,除2010年,熊開國-異常因子-動力統(tǒng)計訂正方法、熊開國-固定因子和異常因子的集成方法Ps評分低于業(yè)務評分外,其余年份這四種方法均高于業(yè)務評分(平均62.7分)。

總體來看,熊開國方法(方法I)的預測結果得分較高,相比楊杰方法(方法II)的預測效果更為穩(wěn)定。

4 小結與討論

4.1 通過對2008—2012年FODAS1.0系統(tǒng)夏季降水不同預測方法的結果檢驗表明:熊開國-固定因子-動力統(tǒng)計訂正方法、熊開國-異常因子-動力統(tǒng)計訂正方法、系統(tǒng)誤差訂正方法、熊開國-固定因子和異常因子的集成方法預測效果較好,四種方法對于新疆夏季降水預測評分優(yōu)于自選預測因子評分,也優(yōu)于近年的業(yè)務評分。

4.2 由于FODAS1.0預測結果文件包含格點的經(jīng)緯度及要素值 (如降水量距平百分率),因此可以直接用Surfer軟件繪制出等值線圖,相比GrADS等其它繪圖軟件,Surfer軟件繪制等值線圖不但方便快捷且圖形更為美觀。

4.3 在地理環(huán)境多變、降水變率大的新疆,預報員應該針對本區(qū)域的氣候特點,篩選出適合本地區(qū)相關性較好的影響因子,從而更好地利用FODAS系統(tǒng)和其它模式產(chǎn)品進行預測,對于相關性較好的預測因子,還需進一步研究其影響機制。

4.4 FODAS季節(jié)氣候預測系統(tǒng)以氣候模式為動力核心,以歷史相似作為統(tǒng)計核心,從而能將動力和統(tǒng)計方法的優(yōu)點有機結合起來,為提高新疆短期氣候預測水平提供了一種新的思路和方法,具有較高的業(yè)務應用價值,但在繪圖和使用中的細節(jié)方面仍然存在一些不足,尚待在業(yè)務工作中逐步完善。

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:A

1006-4354(2013)06-0005-04

2013-07-09

段均澤(1983—),男,漢族,學士,山東東明人,助理工程師,從事短期氣候預測和氣候研究。

中國氣象局小型基建項目 “動力與統(tǒng)計集成的季節(jié)氣候預測系統(tǒng)建設 (2011—2012)”、新疆氣象局科研課題(201303)