李淑娟，于曉晶，琚陳相，李曼

（中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，新疆烏魯木齊 830002）

DOGRAFS溫度和風場的預報檢驗

李淑娟，于曉晶，琚陳相，李曼

（中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，新疆烏魯木齊 830002）

利用新疆及周邊地區(qū)2012年11月1日—2013年10月31日的地面2m溫度和10m風場的逐6 h觀測和預報資料，通過預報的均方根誤差和平均誤差的分析，對基于WRFv3.5和WRFDAv3.4.1的新疆快速更新循環(huán)數(shù)值預報同化系統(tǒng)（DOGRAFS）的預報效果進行檢驗評估。結果表明：DOGRAFS系統(tǒng)對地面2m溫度和10m風速的預報具有較好的參考價值，二者的預報偏差均呈周期性變化，對2m溫度預報整體呈“低溫偏高，高溫偏低”特點，采用12 UTC初值場起報的預報結果對冬、春、夏季的高溫預報冷偏差最小，采用06 UTC初值場起報的預報結果對秋季的預報冷偏差最小，采用18 UTC初值場起報的預報結果對冬、春、夏季的低溫預報偏差最小，采用00 UTC初值場起報的預報結果則對秋季的最低溫預報偏差最小，各時次對18 UTC的預報偏差均接近0℃。偏差的空間分布上，大部分站點在不同季節(jié)、不同時次的偏差都在-2～2℃之間。對10m風場的預報在秋季效果最好，冬季最差，預報平均誤差整體從冬到秋逐季遞減，夜間大于白天，四季中，采用18 UTC初值場起報的預報效果最好。

DOGRAFS；2m溫度；10m風場；檢驗評估

數(shù)值預報模式快速更新循環(huán)同化和預報系統(tǒng)（Rapid Update Cycle,簡稱RUC）每日多次啟動，不斷更新初始資料運轉模式進行預報[1]，自20世紀90年代開始在國外發(fā)展以來，在相關業(yè)務應用方面已經取得了一定的成果，如美國NOAA/NCEP的RUC系統(tǒng)已經業(yè)務化高效運行多年[2]；國內來講，該系統(tǒng)也已在一些省份進行了業(yè)務應用，如北京快速更新循環(huán)預報系統(tǒng)（簡稱BJ-RUC）[3-4]于2008年4月15日率先投入業(yè)務運行，并在北京奧運會、60周年國慶等多次大型氣象保障服務中取得成功[5-6]；江蘇省氣象臺的WRF_RUC于2011年6月汛期開始準業(yè)務運行，為預報員提供每3 h更新的12 h預報參考[7]等。除在業(yè)務應用中表現(xiàn)的優(yōu)勢外，RUC系統(tǒng)在相關研究工作中也表現(xiàn)良好，如對山東沿海風力預報檢驗發(fā)現(xiàn)WRF-RUC的預報誤差較MM5、T639小，且具有較高的參考價值[8]，江西的暴雨模擬發(fā)現(xiàn)RUC系統(tǒng)在初始場的質量改進方面具有一定優(yōu)勢[9]，利用LAPS結合RUC系統(tǒng)對華中暴雨的模擬預報，發(fā)現(xiàn)RUC系統(tǒng)能為初始場增加觀測資料時間演變信息，能提高模式對暴雨量級降水的預報，各時刻起報的RUC預報都具備穩(wěn)定性和一定的評分水平[10]等。

鑒于RUC系統(tǒng)的優(yōu)勢，新疆區(qū)域快速更新循環(huán)數(shù)值預報同化系統(tǒng)（Desert Oasis Gebi Rapidassimilation Forecast System,簡稱DOGRAFS）在2011年開始框架的搭建。該系統(tǒng)基于WRFv3.5和WRFDAv3.4.1，通過WRF-3DVAR系統(tǒng)每隔6 h同化一次最新的通過全球電訊交換系統(tǒng)獲得的GTS全球觀測資料（主要包括地面觀測報（SYNOP）、民航轉發(fā)報（AMDAR）、風廓儀探測資料（PILOT）、探空報（SOUND）、衛(wèi)星測厚資料（SATEM）、衛(wèi)星測大氣運動矢量資料（SATOB）。當時鑒于計算資源的限制與精細化風能預報的迫切需要，在邊界層方案中選擇了對風場有較強預報能力的YSU方案，同時結合新疆降水的氣候特點，在次網格降水方案選擇上采取了隨季而變的方式：冬半年WSW6類，夏半年WSW3類[11]，主要物理過程參數(shù)設置還包括Noah陸面方案，長波輻射RTMM和短波輻射GODDARD方案（DOGRAFS系統(tǒng)參數(shù)詳見文獻[11]），在近地層方案中，冬季還考慮雪面效應。模擬區(qū)域設置為27 km、9 km、3 km三重嵌套網格（圖1），其格點數(shù)分別為211×181、289×208、76×61，模擬中心為（87.85°E，43.55°N），垂直方向為40層。目前該系統(tǒng)每天運行4次，分別以00 UTC、06 UTC、12 UTC、18 UTC的GFS資料作為初值預報場，應用00 UTC和12 UTC時次的GFS資料預報時最外層采用冷啟，預報時效為72 h，其余兩個時次的資料作為預報初值場時采用內層循環(huán)暖啟方式運行，預報時效為36 h。

圖1 DOGRAFS系統(tǒng)的模擬區(qū)域

以往對DOGRAFS系統(tǒng)預報性能的檢驗，僅局限于風電場風能[11]和輻射[12]的預報檢驗，對常規(guī)氣象要素的檢驗非常有限[13]。鑒于在中國氣象局8個區(qū)域中，目前唯獨新疆區(qū)域和西北區(qū)域尚未有一套可準入的數(shù)值預報系統(tǒng)，因此，對其展開檢驗也是衡量其是否能滿足“準入”體制的必經之路。同時，經過檢驗也可及時發(fā)現(xiàn)其中存在的問題，為進一步完善系統(tǒng)、提高預報準確率提供借鑒。本文只提供2m溫度和10m風場的檢驗結果。

1 資料與方法

檢驗時段：2012年11月1日—2013年10月 31日。根據檢驗區(qū)域的主要氣候特點，將四季劃分為：冬季（前一年11月—當年2月）、春季（3—5月）、夏季（6—8月）、秋季（9—10月）。由于日常天氣業(yè)務預報中主要應用d02區(qū)域（9 km分辨率，圖1）的輸出產品，因此，僅針對d02區(qū)域的地面2m溫度和10m風速進行檢驗，冷啟時次取前48 h結果，暖啟時次取36 h。以檢驗區(qū)內的地面站逐6 h觀測資料作為對比資料，將網格點預報值應用反權重函數(shù)插值到站點，對每個預報時次不同時效的逐站預報結果與對應該時次的實況數(shù)據進行比較，所有站點的平均作為區(qū)域平均，檢驗統(tǒng)計量主要包括均方根誤差和平均誤差，它們的定義如下：

其中，F(xiàn)i、Qi分別為第i站的預報值和觀測值，N為檢驗站點總數(shù)。

2 檢驗結果

2.1 2m溫度預報的日偏差

采用不同時次的GFS資料作為初值預報場，2012—2013年冬季2m溫度在不同預報時效內的均方根誤差（實線，下同）和平均誤差（虛線，下同）（圖2a），各時次的均方根誤差基本維持在2.4℃左右，平均誤差以24 h為單位呈周期性變化。為了便于說明問題，選取對次日00 UTC開始的24 h預報周期為例（圖3a，下同），結合圖2a，可以看出，采用00 UTC預報場預報的結果與實況的平均誤差在06—12 UTC（世界時，下同）最大，偏低2.2℃左右，之后減小，在次日18 UTC達到最小，接近0℃，之后轉為暖偏差并逐漸增大，在次日00 UTC偏差達到最大，偏高約0.7℃，之后24 h的預報（對應時效：24～48）偏差和之前的變化類似；采用06 UTC、12 UTC和18 UTC預報場預報的結果與實況的平均誤差呈現(xiàn)和00 UTC預報場預報結果相似的特點：都表現(xiàn)為周期性變化，在06—12 UTC為冷偏差，到次日18 UTC偏差減到最小，接近0℃，至次日00 UTC轉為暖偏差，不過，各自的偏差幅度略有不同。

對于氣溫預報來說，最高溫與最低溫是關鍵，各時次最高溫（06 UTC為準，下同）和最低溫（00 UTC為準，下同）對應的偏差見圖4，考慮到預報的時效性以及系統(tǒng)自身的偏差調整，前6 h的預報偏差不予參考?？梢钥闯?，冬季（圖3a）采用各時次初值場預報的預報結果中最高溫偏差相差不大，基本在1.8～2.2℃左右，最低溫偏差在0.5～0.8℃左右，其中，采用12 UTC初值場起報的對最高溫的預報偏差最小，約偏低1.7℃，應用18 UTC初值場起報的對最低溫的預報偏差最小，約偏高0.5℃。此外，所有時次對18 UTC的預報都很好，偏差接近0℃。

DOGRAFS系統(tǒng)對春（圖2b）、夏（圖2c）、秋季（圖2d）的溫度預報呈現(xiàn)和冬季類似的特點，預報偏差均呈周期性變化，不過，也存在季節(jié)差異。

圖2 各季節(jié)（a冬；b春；c夏；d秋）采用不同時次初值場（00 UTC、06 UTC、12 UTC、18 UTC）起報的2m溫度的結果檢驗（“00 UTC-ME”表示采用00時（世界時）初值場預報的平均誤差，“00 UTC-RMSE”表示采用00時初值場預報的均方根誤差，依次類推）

圖3 各季節(jié)、采用不同時次的初始場起報的對最高溫（a）和最低溫（b）的預報偏差

春季（圖2b）均方根誤差較冬季略小，基本在2.2℃左右變化，采用各時次初值場的預報均表現(xiàn)為冷偏差（圖2b、4b），且在06 UTC冷偏差最大，至次日00 UTC偏差逐漸減小，之后進入下一個周期。各時次對最高溫的預報（圖3）普遍偏冷3℃以上，采用12 UTC初值場預報的預報結果和實況的偏差最小，約偏低3℃，采用00 UTC初值場預報的偏差最大，偏低約3.7℃；對最低溫的預報（圖3b），采用18 UTC初值場起報的偏差最小，偏低約0.1℃，采用00 UTC初值場起報的偏差仍然最大，偏低0.8℃左右。

夏季各時次的均方根誤差（圖2c）基本在1.6～ 1.8℃的范圍內波動，平均誤差的變化趨勢（圖2c、4c）和冬季相似。對次日的高溫預報（圖3a），采用12 UTC初值場起報的平均誤差最小，約偏低1.1℃，采用18 UTC初值場起報的平均誤差最大，偏低1.6℃左右；對次日的最低溫預報（圖3b），采用06 UTC初值場預報的平均誤差最大，偏高約0.7℃，采用18 UTC初值場預報的平均誤差最小，偏高0.3℃左右，采用其他兩個時次初值場的預報平均誤差介于二者之間。此外，采用各時次初值場起報的均對18 UTC的預報偏差很小，接近0℃。

秋季各時次的均方根誤差（圖2d）在2℃左右，平均誤差的變化趨勢（圖2d、4d）與冬季類似。采用06 UTC初值場起報的對次日最高溫的預報偏差（圖4a）最小，偏低約2.4℃，對次日最低溫的預報偏差（圖4b）最大，偏高1.2℃左右，采用00 UTC初值場起報的對最低溫的預報偏差最小，大約偏高0.4℃，對次日最高溫預報偏差最大，偏低3℃左右。所以，采用06 UTC初值場起報的對秋季的最高溫預報最好，采用00 UTC初值場起報的對最低溫的預報最好，采用各時次初值場起報的對18 UTC的預報平均誤差均接近0℃，可為預報提供很好的參考。

2.2 2m溫度預報偏差的空間分布特征

對于溫度來說，采用各個季節(jié)不同時次的初值場進行預報時，偏差的空間分布具有許多相似的特點，為了便于分析，以采用冬季12 UTC初值場起報的2m溫度在不同預報時效的空間偏差分布（圖5）為例進行說明，其他圖略。

圖4 各季節(jié)（a冬；b春；c夏；d秋）采用不同時次的初值場（00 UTC、06 UTC、12 UTC、18 UTC）對各個時刻（世界時）的2m溫度預報平均誤差（“00 UTC-ME”表示采用00時（世界時）初值場起報的平均誤差,以此類推）

由圖可見，偏差的周期性分布比較明顯，（5c、5f），都是對00 UTC的預報，時效間隔24 h（一個周期），除哈巴河、青河、七角井、新源、霍爾果斯等個別站點的固有偏差外，大部分站點的偏差空間分布非常相似；此外，“高溫偏冷，低溫偏暖”的特征也在空間分布中表現(xiàn)明顯，可是對白天的高溫（圖5d、5e，06 UTC和12 UTC）預報，北疆部分站點也存在暖偏差，對夜間的低溫（圖5b、5c、5f，18 UTC和00 UTC）預報，南疆的部分站點也存在冷偏差，大部分站點的偏差范圍都在-2～2℃之間。值得注意的是，北疆有部分站點偏差在2～4℃，偏差范圍整體大于南疆。冬季采用其他時次初值場起報的預報偏差與之類似，其他各季節(jié)各時次的偏差和冬季類似，即都表現(xiàn)為周期性變化，整體呈“高溫偏冷，低溫偏暖”變化趨勢，季節(jié)內各時次對某時刻的預報偏差相差不大，大部分站點的偏差范圍都在-2～2℃之間。不過，也存在一些季節(jié)差異。

春季：所有站點高溫偏低的特征非常明顯，對于00 UTC的低溫預報，各個站點表現(xiàn)不一致，尤其是北疆沿天山一帶及南疆部分站點也有0～2℃的暖偏差存在，圖2b、3b中的低溫預報冷偏差，是由于所有站點的區(qū)域平均表現(xiàn)為冷偏差導致，并無矛盾。

夏季：對于高溫來講，北疆的冷偏幅度大于南疆，對于低溫預報，南疆的暖偏幅度大于北疆，不論是高溫還是低溫，整體來講，南疆的大部分站點始終存在暖偏差。

秋季：“高溫偏低、低溫偏高”的特征非常明顯，南北疆的偏差幅度基本一致，無明顯差別。

圖5 采用12 UTC初值場預報的冬季地面2m溫度在不同時效的空間偏差

對于預報中產生的周期性偏差，可能主要是由于GFS初值場的周期性偏差造成的。

2.3 2m溫度預報偏差的季節(jié)特征

（1）DOGRAFS系統(tǒng)對地面2m溫度的預報存在一定的季節(jié)差異，就均方根誤差來看，夏季預報效果最好，春、秋兩季次之，冬季最差；平均誤差的波動范圍在夏季最小，秋、冬兩季次之，春季最大。

（2）預報偏差隨預報時效的推進呈現(xiàn)出一定的周期性變化，四季中，除春季的一致冷偏差是隨預報時效的推進逐漸減小外，冬、夏、秋季在采用各時次初值場起報的預報偏差在06—12 UTC冷偏差最大，之后逐漸減小，到18 UTC偏差接近0℃，到次日00 UTC轉為暖偏差，然后進入另一個周期，這種誤差的周期性變化可能是由GFS初始場的周期性偏差造成的。

（3）對春季的溫度預報一致偏低，除春季外，其他3個季節(jié)對高溫（06 UTC為準）預報偏低，對低溫（00 UTC為準）預報偏高，基本表現(xiàn)為“高溫偏低、低溫偏高”趨勢。

（4）采用各時次初值場起報的對春季00 UTC的預報平均誤差最小，對其他季節(jié)18 UTC的預報平均誤差最小，接近0℃。

（5）各季節(jié)采用不同時次初值場起報的平均誤差略有差別，采用12 UTC初值場起報的對冬、春、夏季的高溫預報偏差最小，分別偏低1.7、3和1.1℃，采用06 UTC初值場起報的對秋季的預報偏差最小，約偏低2.5℃，采用18 UTC初值場起報的對冬、春、夏季的低溫預報偏差最小，約為0.5、-0.1和0.3℃，采用00 UTC初值場起報的則對秋季的最低溫預報偏差最小，偏高約0.4℃。

（6）偏差在空間分布上，冬、夏季的高溫預報在整體冷偏的基礎上，也有部分站點表現(xiàn)為暖偏差，同樣，在低溫預報整體暖偏的基礎上，也有部分站點表現(xiàn)為冷偏差，且冬季的偏差幅度在整體上北疆大于南疆，夏季不論是高溫還是低溫預報，在南疆的大部分站點始終存在暖偏差，而秋季各個站點和整體偏差趨勢保持一致，春季的一致偏冷特征，在空間分布有所打破，所有站點的高溫預報冷偏差明顯，可是低溫預報中，有部分站點表現(xiàn)為暖偏差。

2.4 10m風速預報偏差的日變化特征

圖6a為采用不同時次初值場起報的2012—2013年冬季10m風場在不同時效內的預報均方根誤差（實線）和風速平均誤差（虛線）。由圖可見，均方根誤差一般維持在1.7m/s的水平上，各時次預報的風速平均誤差呈一定周期性變化（圖7a），從午后（06 UTC）至夜間（00 UTC）風速平均誤差逐漸增大，次日清晨（00 UTC）至中午（06 UTC）又逐漸減小，同時，隨著預報時效的推進，平均誤差也呈逐漸增大趨勢。這種周期性的變化特點和地面2m溫度相似。不同時次的平均誤差變化略有不同，整體來講，采用18 UTC初值場起報的對夜間和白天的風速平均誤差均為最小，所以，對冬季10m風速預報來講，采用18 UTC初值場起報的預報效果最好。

春（圖6b、7b）、夏（圖6c、7c）、秋（圖6d、7d）季的風速偏差變化趨勢和冬季類似，如夜間風速偏差大，白天相對較小，呈一定的周期性變化特征，各時次的均方根誤差無明顯差別，不論是午后至夜間，還是對清晨至正午，采用18 UTC初值場起報的預報偏差均為最小，預報效果最好，在此基礎上，這3個季節(jié)的風速預報也具有其他一些特點。

春秋季的夜間風速偏差基本隨時間的推進逐漸增大，而夏季則在逐漸增大的基礎上于12 UTC出現(xiàn)另一峰值。值得注意的是，從春至秋，各時次的偏差縱向比較也是逐漸減小的，比如，對06 UTC的風速預報，采用18 UTC初值場起報的偏差從春到秋依次約為1、0.9、0.8m/s，呈逐漸減小趨勢。因此，對這3個季節(jié)的風速預報，采用18 UTC初值場起報的更具參考價值。此外，這3個季節(jié)的平均誤差水平相對于冬季更為穩(wěn)定，各時次隨時效的推進增加的并不明顯，秋季的均方根誤差變化范圍最小，預報效果最好。

2.5 10m風速預報偏差的季節(jié)特征

DOGRAFS系統(tǒng)對近地面10m風場的預報存在一定的季節(jié)差異，秋季最好，春、夏次之，冬季最差。四季各時次的風速預報平均誤差在夜間大于白天，且呈一定周期性變化，從午后至夜間逐漸增大，從清晨至正午偏差減小。四季中，采用18 UTC初值場起報的預報效果最好。除冬季的平均誤差是隨時效的推進逐漸增大外，春、夏、秋三季各時次的平均誤差水平相對穩(wěn)定，隨時效的推進略有增加但增幅并不明顯。采用各時次初值場起報的預報在相同時效內，預報偏差從冬至秋逐季遞減。不論是風速偏差的周期性變化還是逐季遞減特征，初步認為是由于GFS初始場的周期性偏差造成的。

圖7 各季節(jié)（a冬；b春；c夏；d秋）采用不同時次的初值場（00 UTC、06 UTC、12 UTC、18 UTC）對各個時刻（世界時）的10m風速預報平均誤差（“00 UTC-ME”表示采用00時（世界時）初值場起報的平均誤差,以此類推）

3 結論

應用新疆及周邊地區(qū)2012年11月1日至2013年10月31日的地面2m溫度和10m風場的逐6 h觀測和預報資料，本文對DOGRAFS系統(tǒng)的預報準確性進行了檢驗評估。

（1）對地面2m溫度預報存在一定的季節(jié)差異，夏季最好，春、秋兩季次之，冬季最差，預報偏差隨預報時效的推進呈現(xiàn)出一定的周期性變化，整體存在“低溫偏高，高溫偏低”的趨勢。采用12 UTC初值場起報的對冬、春、夏季的高溫預報冷偏差最小，采用06 UTC初值場起報的對秋季的預報冷偏差最小，采用18 UTC初值場起報的對冬、春、夏季的低溫預報偏差最小，采用00 UTC初值場起報的則對秋季的最低溫預報偏差最小，對夏、秋、冬季，各時次對18 UTC的預報偏差均接近0℃；預報誤差的空間分布也存在季節(jié)特征，大部分站點的偏差范圍在各季節(jié)、各時次都維持在-2～2℃之間，可是，冬、夏季的高低溫預報并非所有站點都表現(xiàn)為一致的偏差趨勢，在整體冷偏或者暖偏的基礎上，有部分站點表現(xiàn)為相反的變化特征，且冬季的偏差幅度在整體上北疆大于南疆，夏季南疆的大部分站點始終存在暖偏差，秋季各個站點和整體偏差趨勢保持一致，春季的一致偏冷特征，在空間分布有所打破，所有站點對高溫預報冷偏差明顯，可是低溫預報中，有部分站點表現(xiàn)為暖偏差。

（2）對10m風速的預報效果在秋季最好，冬季最差,四季各時次預報的平均誤差夜間大于白天并呈一定周期性變化，從午后至夜間逐漸增大，從清晨至正午偏差減?。凰募局?，采用18 UTC初值場起報的預報效果最好；采用各時次初值場起報的在相同的預報時效內，預報偏差從冬至秋逐季遞減。

DOGRAFS系統(tǒng)對地面2m溫度和10m風速預報偏差大小均呈一定的周期性變化特征，是否可通過如自適應偏最小二乘法和SVM等方法進行有效解決還有待進一步探索和研究。

[1]Benjamin S G，Devenyid，WeygandtS S，etal.An hourlyassimilation forecast cycle：The RUC[J].Mon Wea Rev，2004，132：495-518.

[2]Thompson R L，Roger Edwards,Hart Ja.Close proximity soundings within supercell environmentsobtained from the rapid update cycle[J].Weatherand Forecasting，2003，18（6）：1243-1261.

[3]鄭祚芳.RUC產品在一次強降水預報中的應用分析[J].氣象，2008，34（s1）：85-88.

[4]陳敏，范水勇，鄭祚芳，等.基于BJ-RUC系統(tǒng)的臨近探空及其對強對流發(fā)生潛勢預報的指示性能初探[J].氣象學報，2011，69（1）：181-194.

[5]魏東，尤鳳春，范水勇，等.北京快速更新循環(huán)預報系統(tǒng)（BJ-RUC）模式探空質量評估分析[J].氣象，2010，36（8）：72-80.

[6]魏東，尤鳳春，楊波，等.北京快速更新循環(huán)預報系統(tǒng)（BJRUC）要素預報質量評估[J].氣象，2011，37（12）：1489-1497.

[7]周嘉陵，王文蘭，曾明劍，等.WRF快速更新循環(huán)同化預報系統(tǒng)（WRF_RUC）在江蘇省氣象臺的搭建與應用[C].第二十八屆中國氣象學會年論文集，北京：氣象出版社，2011.

[8]閻麗鳳，盛春巖，肖明靜，等.MM5、WRF-RUC及T639模式對山東沿海風力預報分級檢驗[J].氣象科學，2013:，33（3）：340-346.

[9]徐星生，肖安，萬明，等.快速更新循環(huán)同化在江西暴雨數(shù)值模擬中的應用[J].氣象與減災研究，2011，34（3）：24-29.

[10]李紅莉.LAPS-RUC系統(tǒng)的搭建及其預報效果檢驗分析[C].第二十八屆中國氣象學會年論文集，北京：氣象出版社，2011.

[11]辛渝，陳洪武.DOGRAFS/CALMET不同分辨率及CALMET不同調整參數(shù)計算的風場預報檢驗[G]//孫健.風與大氣環(huán)境科學進展[M].北京：氣象出版社,2012：427-439.

[12]辛渝，王澄海，沈元芳，等.WRF模式對新疆中部地面總輻射預報性能的檢驗[J].高原氣象，2013，32（5）：1368-1381.

[13]湯浩，辛渝.快速更新循環(huán)數(shù)值預報系統(tǒng)在新疆的預報能力檢驗[J].沙漠與綠洲氣象，2012，6（6）：21-27.

Assessment for Forecast Effect of Temperatureand Wind Field by DOGRAFS

LI Shujuan，YU Xiaojing，JU Chenxiang，LIman

（Institute of Desertmeteorology，CMA，Urumqi 830002，China）

assessment of Xinjiang rapid update cycle forecast system（DOGRAFS）which is based on the WRFv3.5and WRFDAv3.4.1 is conducted,based on the predictingand observation dataset of 2m temperatureand 10m wind released every 6 hours in Xinjiangand surroudingareas from November 1 of 2012 to October 31 of 2013 with themethod of RMSEandmE.The results showas follows.The forecast result of 2m temperatureand 10m wind field isa good reference to the prediction operation.Both of the twomethods have periodic change characteristics.It tends that for the 2m temperature,the forecast of low temperature is higher than the real temperatureand that of high temperature is lower,and theminimum error of forecast for high temperatureappears in winter,springand summer when using the initial 12 UTC data,but inautumn theminimum error of forecast for the lowest temperature is based on 00 UTC initial data.The error ofall prediction using 18 UTC initial data is close to 0℃.For the deviation spatial distribution,most of the stations’bias is between-2～2℃in different seasonsand initial times.The predictingability for 10m wind field is the best inautumnand worst in winter,the forecast error decreases from winter toautumnand is biggerat night than in daytime.Forall seasons,the best predicting is based on the 18 UTC initial data.

DOGRAFS；2m temperature；10m wind；forecast effect

P456.7

B

1002-0799（2014）06-0001-09

10.3969/j.issn.1002-0799.2014.06.001

2014-03-31；

2014-05-23

中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務專項“XJRUCv1.0邊界層方案的優(yōu)選與不同同化源的效能評估（IDM201302）”；新疆氣象局青年基金“基于GEFA的北疆夏季降水對印度洋和北大西洋海溫主模態(tài)的響應（Q201403）”。

李淑娟（1982-），女，工程師，主要從事氣候診斷和數(shù)值模擬檢驗方面的研究。E-mail：lishujuan2006@163.com

李淑娟，于曉晶，琚陳相，等.DOGRAFS溫度和風場的預報檢驗[J].沙漠與綠洲氣象，2014，8（6）：1-9.