李永生，邢程，任桂林

(1.黑龍江省氣候中心，黑龍江哈爾濱150030;2.木蘭縣氣象局，黑龍江哈爾濱151900; 3.黑龍江省氣象局，黑龍江哈爾濱150001)

CFSv2模式對東北地區(qū)夏季各月降水的預(yù)測性能評估

李永生1，邢程2，任桂林3

(1.黑龍江省氣候中心，黑龍江哈爾濱150030;2.木蘭縣氣象局，黑龍江哈爾濱151900; 3.黑龍江省氣象局，黑龍江哈爾濱150001)

利用距平相關(guān)系數(shù)（ACC）、距平符號一致率（Pc）、趨勢異常綜合檢驗（Ps）等3種方法，對CFSv2模式在東北地區(qū)開展的1983-2010年夏季各月降水回報試驗結(jié)果、2011-2014年業(yè)務(wù)應(yīng)用結(jié)果進行綜合評估。結(jié)果表明，CFSv2模式在東北地區(qū)夏季各月降水的效果相對較好。盡管目前應(yīng)用的業(yè)務(wù)評分辦法的評分都相對較高，但年際差異明顯，預(yù)測效果不穩(wěn)定，需要進一步提高模式的預(yù)測技巧。

東北地區(qū)；CFSv2；月預(yù)測；檢驗

1 引言

隨著科技的進步，目前，在全球范圍內(nèi)，絕大多數(shù)國家和地區(qū)基于動力模式開展短期氣候預(yù)測業(yè)務(wù)[1-2]，已經(jīng)逐漸取代傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)模型預(yù)測，雖然目前國內(nèi)外短期氣候預(yù)測的精度有待提高，但其在國民社會經(jīng)濟等各領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價值。我國的短期氣候預(yù)測在經(jīng)歷了半個世紀(jì)的發(fā)展后，目前也取得了顯著的效果。模式的預(yù)測已經(jīng)成為短期氣候預(yù)測的主要參考依據(jù)，特別是月氣候趨勢預(yù)測對模式的依賴程度更大。提高月尺度氣候預(yù)測水平不僅是全面推進東北地區(qū)氣象現(xiàn)代化的需求，更是東北地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展、經(jīng)濟發(fā)展和防災(zāi)減災(zāi)的迫切需求。目前國內(nèi)外有多家模式供短期氣候預(yù)測參考，但如何信任模式的預(yù)測效果，就得對模式的回報效果進行檢驗。

美國國家氣候中心（NCEP/CPC）于2004年建立的第一代海氣耦合模式CFSv1，在2011年推出第二代全球海氣耦合模式CFSv2，本文對CFSv2模式直接輸出的1983－2014年夏季逐月降水預(yù)測資料，采用距平相關(guān)系數(shù)ACC、趨勢異常綜合檢驗Ps和距平符號一致率Pc這3種指標(biāo)進行評估。為科學(xué)利用該模式做月尺度氣候預(yù)測，以及如何改進該模式對東北地區(qū)夏季各月的降水預(yù)測提供科學(xué)依據(jù)。

2 資料來源和評估方法

2.1 資料來源

本文所用資料主要包括：（1）東北地區(qū)172個氣象站1983－2014年月降水資料。（2）CFSv2模式回報的降水資料。時間長度為1983－2014年，多年平均采用1983－2014年共28 a平均。其中1983－2010年視為回報結(jié)果，2011－2014年視為試報結(jié)果。格點插值到站點的方法采用的是雙線性插值法。

2.2 評估方法

短期氣候預(yù)測評分方法有很多。目前短期氣候預(yù)測業(yè)務(wù)中常用的檢驗方法為分級評分（Pg）、距平符號一致率評分（Pc）、趨勢異常綜合評分（Ps）和距平相關(guān)系數(shù)（ACC）。為了加強和規(guī)范短期氣候預(yù)測質(zhì)量評定，2010年中國氣象局預(yù)報司下發(fā)了分級評分（Pg），2012年中國氣象局預(yù)報司下發(fā)了趨勢異常綜合評分（Ps）。為了便于和當(dāng)前業(yè)務(wù)質(zhì)量評判指標(biāo)同步，并且系統(tǒng)性地評估模式的預(yù)測效果，本文選取一致率評分（Pc）、趨勢異常綜合評分（Ps）和距平相關(guān)系數(shù)（ACC）3種評分指標(biāo)對預(yù)測回報結(jié)果進行定量評估。

3 結(jié)果分析

3.1 距平相關(guān)系數(shù)（ACC）評估

距平相關(guān)系數(shù)ACC常用來描述某一氣象變量距平的預(yù)測值與觀測值的年際變化或空間分布的相似程度，分為空間距平相關(guān)系數(shù)和時間距平相關(guān)系數(shù)。

圖1 CFSv2模式對1983-2014年東北地區(qū)夏季各月回報和實時預(yù)報的ACC評分

從圖1可知，CFSv2模式直接輸出的降水對東北地區(qū)夏季各月的ACC評分年際變化差異明顯。無論是從回報還是實時預(yù)報的效果來看，對東北地區(qū)6月降水的ACC評分在－0.24－0.71之間，有8 a的ACC值＜0，多年平均值為0.17，總體表現(xiàn)出較好的預(yù)測性能。ACC評分最好的是2001年，最差的是1987年。在1980年代后期到1990年代的預(yù)測性能相對較好，2012－2014年的實時預(yù)報效果也相對較好；對東北地區(qū)7月降水的ACC評分在－0.41－0.54之間，有10 a的ACC值＜0，多年平均為0.18。ACC評分最好的是1995年，最差的是2013年，在1990年代對東北地區(qū)降水預(yù)測性能總體較好；對東北地區(qū)8月降水的ACC評分在－0.35－0.61之間，有8 a的ACC值＜0，多年平均為0.21。ACC評分最好的是2009年，最差的是2004年，在1990年代對東北地區(qū)降水預(yù)測性能總體較好,2011－2014年的實時預(yù)報效果相對較好。綜合以上分析，CFSv2模式直接輸出的降水，對東北地區(qū)夏季各月有一定的預(yù)測性能。8月的預(yù)測性能要略好于7月和6月，但總體普遍存在預(yù)測效果不穩(wěn)定的情況。

距平相關(guān)系數(shù)在空間上的分布為時間距平相關(guān)系數(shù)，即預(yù)報量與實況之間的相關(guān)系數(shù)。研究CFSv2模式直接輸出的降水對東北地區(qū)夏季各月的距平相關(guān)系數(shù)的空間分布發(fā)現(xiàn)，夏季各月東北地區(qū)ACC評分除個別地區(qū)為負(fù)值外，其它地區(qū)均為正值，且6月份的ACC評分最高，為0.41，8月次之，為0.39，7月相對較差，為0.29。由此表明，CFSv2對東北地區(qū)各地夏季各月降水表現(xiàn)出相對較好的預(yù)測性能，尤其是6、8月份。6月份，西部和南部地區(qū)的ACC在0.3以下，其它地區(qū)均在0.3以上；7月，黑龍江省除部分站點的ACC在0.3以上，黑龍江省的大部地區(qū)的ACC均在0.3以下，遼寧也有部分地區(qū)的ACC在0.3以下，這樣就導(dǎo)致7月的預(yù)測效果相對較差；8月大興安嶺地區(qū)、吉林東部、遼寧南部的ACC在0.3以下，其它大部地區(qū)的ACC在0.3以上。3.2距平符號一致率（Pc）評估

圖2 CFSv2模式對1983-2014年東北地區(qū)6、7、8月降水回報和實時預(yù)報的PC評分

距平符號一致率Pc反映的是一定范圍內(nèi)預(yù)測值與實況值距平（距平百分率）符號一致的站點數(shù)占總站點數(shù)的比例。從圖2可知，CFSv2對東北地區(qū)夏季各月降水的距平符號一致率Pc評分有明顯的年際變化特征。6月降水的Pc評分在39-88%，評分最高的是2000年，最低的是1991年，多年平均為63%；7月的Pc評分在28-86%，最高的是1991年，最低的是1999年，多年平均68%。8月的Pc評分在16-97%，最高的是1989年，最低的是1991年，多年平均66%。夏季各月降水多年平均的Pc均在60%以上，但年際差異較為明顯，預(yù)測效果相對不穩(wěn)定。

東北地區(qū)各月CFSv2模式的PC評分空間分布，6月，評分在60-70的站點所占比例是最大的，尤其是在黑龍江，有超過半數(shù)的站點評分在60-70分，并且在中西部比較集中。遼寧也是有大部分地區(qū)評分在60-70，主要分布在中部和西部地區(qū)。70-80的分布比較零散，黑龍江境內(nèi)南部地區(qū)有十余個站點達(dá)到這個量級，吉林相對多一些，吉中部和南部稍顯集中，遼寧最少，分布不集中。對于80分以上的地域更是屈指可數(shù)，整個東北地區(qū)只有不足十個站點PC評分達(dá)到了80分以上，而達(dá)到90分以上的只有遼寧東北部的一個站點。有25%的站點在及格線60分以下，最多出現(xiàn)在黑龍江，吉林和遼寧不相上下。7月，整個東北地區(qū)CFSv2模式降水PC評分都沒有高于80分，在黑龍江，有七成的站點評分在60分以下，60-70分的地區(qū)不足三成，且分布比較零散。70-80分的更是寥寥無幾。在吉林，評分在60-70的區(qū)域所占比重最大，其次是60分以下，全省最高分同樣沒有超過80分。遼寧的東部評分總體略高于西部，70-80分的地區(qū)主要集中在東部。8月份，距平一致率在黑龍江和吉林的個別地區(qū)出現(xiàn)了80-90分的分布，總的來說仍然是60-70這個范圍內(nèi)的分布最廣泛，60分以下的區(qū)域也不占少數(shù)，尤其在吉林，幾乎達(dá)到了半數(shù)，中東部比較普遍，一致率在70-80%之間的地區(qū)占總站數(shù)的17%左右。

3.3 趨勢異常綜合檢驗（Ps）評估

圖3 CFSv2模式回報的1983—2014年6、7、8月東北地區(qū)降水Ps評分

從圖3可以看出，CFSv2模式對東北地區(qū)夏季各月預(yù)測的Ps評分也是存在較為明顯的年際差異。其中6月降水的Ps評分在56.0-94.8分，多年平均79.6分，1999年最高，1991年最低；7月降水的Ps評分在47.2-90.4分，多年平均為81.2分，1991年最高，1999年最低；8月降水的Ps評分在31.6-99.1分，多年平均為84.3分，1989年最高，1991年最低。

4 結(jié)論和討論

本文將CFSv2模式直接輸出的1983-2014年夏季各月降水預(yù)測資料，采用距平相關(guān)系數(shù)ACC等3種方法評估了CFSv2對東北地區(qū)夏季各月降水的預(yù)測性能。得出以下結(jié)論：

（1）CFSv2模式對東北地區(qū)夏季各月降水的ACC評分在6月和8月相對較好，7月相對較差，總體表現(xiàn)的是對降水的預(yù)測效果都是年際變化差異較大，預(yù)測效果不穩(wěn)定，從空間分布來看，7月在黑龍江省的預(yù)測技巧相對較低。

（2）CFSv2模式對東北地區(qū)夏季各月降水的Pc評分在7月和8月相對較好，6月相對較差，從空間分布來看，也是在7月對黑龍江省的降水趨勢把握較差。

（3）CFSv2模式對東北地區(qū)夏季各月降水的Ps評分在8月表現(xiàn)的相對較好，7月次之，6月相對較差，雖然總體平均都達(dá)到了80分，但還是存在較大的年際差異，預(yù)測效果不穩(wěn)定。

總體來看，CFSv2對東北地區(qū)夏季各月的降水還是有一定的預(yù)測技巧，與目前業(yè)務(wù)預(yù)測評分基本相當(dāng)，甚至有的時候高于業(yè)務(wù)預(yù)測評分，但是預(yù)測效果不穩(wěn)定，特別是空間分布的模擬效果相對較差，對東北北部黑龍江省的空間分布預(yù)測技巧較低，仍需進一步改進。下一步將CFSv2模式進行誤差訂正或者本地化解釋應(yīng)用，預(yù)測效果可能會更好，將另文討論。

[1]丁一匯,劉一鳴,宋永加,等.我國短期氣候動力預(yù)測模式系統(tǒng)的研究及試驗[J].氣候與環(huán)境研究,2002,7(2): 236-246.

[2]劉一鳴,丁一匯,李清泉.區(qū)域氣候模式對中國夏季降水的10年回報試驗及其評估分析[J].應(yīng)用氣象學(xué)報, 2005,16(增刊):41-47.

Prediction performance of CFSv2 model for monthly precipitation in summer in Northeast China

LI Yong-sheng1,XING Cheng2,REN Gui-lin3
(1.Climate center of Heilongjiang province,Heilongjiang Harbin 150030; 2.Mulan county meteorological bureau,Heilongjiang Harbin 151900; 3.Heilongjiang meteorological bureau,Heilongjiang Harbin 150001)

Three methods of anomaly correlation coefficient(ACC),anomaly sign consistency rate(Pc)and trend anomaly comprehensive test(Ps)are used to evaluate the CFSv2 pattern in the northeast region of 1983-2010 for each month of summer precipitation return test results and 2011-2014 business application results.The results show that,The effect of CFSv2 model on monthly precipitation in summer in Northeast China is relatively good. Despite the relatively high scores of the current business scoring methods,the inter-annual variability is significant and the predictive effect is not stable,so further improvement of the forecasting skill is needed

Northeast China;CFSv2;monthly forecast;inspection

1002－252X(2016)04－0006－03

2016－9－1

李永生（1984-），男，黑龍江省齊齊哈爾市人，南京信息工程大學(xué)，本科生，高級工程師.