杜娟，于曉晶，辛渝，李曼，馬玉芬

（1.中國(guó)氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，新疆烏魯木齊 830002；2.中亞大氣科學(xué)研究中心，新疆烏魯木齊 830002）

烏魯木齊區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)降水預(yù)報(bào)檢驗(yàn)與評(píng)估分析

杜娟1，2，于曉晶1，2，辛渝1，2，李曼1，2，馬玉芬1，2

（1.中國(guó)氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，新疆烏魯木齊 830002；2.中亞大氣科學(xué)研究中心，新疆烏魯木齊 830002）

基于烏魯木齊區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，運(yùn)用Ts和Bias評(píng)分方法，對(duì)2012年9月1日—2015年8月31日逐日2個(gè)起報(bào)時(shí)次的逐6 h累積降水量的年與季節(jié)預(yù)報(bào)性能進(jìn)行檢驗(yàn)，并從空間上分析了2015年全疆站點(diǎn)逐6 h累積降水量在4個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)段的評(píng)分特征。結(jié)果表明：（1）2個(gè)起報(bào)時(shí)次的降水評(píng)分相差較小，00 UTC起報(bào)略優(yōu)于12 UTC起報(bào)，2015年系統(tǒng)改進(jìn)了白天大量級(jí)降水的空?qǐng)?bào)現(xiàn)象。（2）系統(tǒng)對(duì)晴雨預(yù)報(bào)較為準(zhǔn)確，Bias接近1，空?qǐng)?bào)、漏報(bào)率很小；隨著降水閾值的升高，Ts評(píng)分減小，Bias變幅增大，空、漏報(bào)率也隨之增加。系統(tǒng)對(duì)強(qiáng)降水過(guò)程以漏報(bào)為主。（3）系統(tǒng)的降水預(yù)報(bào)能力存在季節(jié)差異，夏季Ts評(píng)分最高，秋季次之，冬季最??；隨時(shí)間模式對(duì)四季降水預(yù)報(bào)能力均有提高，降低了冬季大量級(jí)降水的漏報(bào)率和夏季大量級(jí)降水的空?qǐng)?bào)率。（4）在新疆地區(qū)，08—14 BT（Beijing Time）、14—20 BT、20—次日02 BT空?qǐng)?bào)站點(diǎn)數(shù)多于漏報(bào)，14—20 BT空?qǐng)?bào)率最高；在02—08 BT整體呈漏報(bào)。（5）各站點(diǎn)整體來(lái)看，白天Ts評(píng)分高于夜間，山區(qū)及鄰近地區(qū)評(píng)分高于平原地區(qū)；西天山評(píng)分略優(yōu)于東天山，夜間晴雨預(yù)報(bào)有天山北坡漏報(bào)、南坡空?qǐng)?bào)的趨勢(shì)。

區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)；6 h降水預(yù)報(bào)；Ts評(píng)分；Bias評(píng)分；空間檢驗(yàn)

隨著高性能計(jì)算機(jī)、觀測(cè)系統(tǒng)和氣象科學(xué)的發(fā)展，數(shù)值天氣預(yù)報(bào)技術(shù)日益成熟，數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品在天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中的指導(dǎo)作用也越來(lái)越重要。快速更新循環(huán)同化預(yù)報(bào)系統(tǒng)（Rapid Update Cycle，簡(jiǎn)稱RUC系統(tǒng)）是針對(duì)短時(shí)臨近天氣預(yù)報(bào)發(fā)展的技術(shù)，可以為預(yù)報(bào)員提供有力的技術(shù)支持。RUC系統(tǒng)分為同化和預(yù)報(bào)兩個(gè)部分，通過(guò)高頻次同化吸收最新的觀測(cè)資料，不斷更新背景場(chǎng)，提供更準(zhǔn)確的初始場(chǎng)來(lái)進(jìn)行短期預(yù)報(bào)。美國(guó)NCEP（NationalCentersof Environmental Prediction）從1994年開(kāi)始業(yè)務(wù)運(yùn)行RUC系統(tǒng)，為中尺度預(yù)報(bào)提供指導(dǎo)產(chǎn)品[1，2]。之后，RUC系統(tǒng)經(jīng)過(guò)多次改進(jìn)與升級(jí)[3-5]，新一代快速更新同化預(yù)報(bào)系統(tǒng)（Repaid Refresh，簡(jiǎn)稱RR）于2012年業(yè)務(wù)化，替換原來(lái)的RUC系統(tǒng)。我國(guó)氣候復(fù)雜多變，天氣氣候?yàn)?zāi)害頻發(fā)，對(duì)發(fā)展短時(shí)臨近數(shù)值預(yù)報(bào)的需求十分迫切。為此，中國(guó)氣象局八大區(qū)域中心相繼研發(fā)了各自的區(qū)域模式，目前所有區(qū)域模式都已實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)準(zhǔn)入。北京快速更新循環(huán)預(yù)報(bào)系統(tǒng)（BJ-RUC）由中國(guó)氣象局北京城市氣象研究所基于WRF和WRF-3DA搭建[6，7]，于2008年4月投入業(yè)務(wù)運(yùn)行，順利為2008年奧運(yùn)會(huì)氣象保障服務(wù)，預(yù)報(bào)產(chǎn)品也作為業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的重要參考資料之一[8，9]。中國(guó)氣象局廣州熱帶氣象研究所基于GRAPES_meso及三維變分同化發(fā)展了快速更新同化預(yù)報(bào)系統(tǒng)（GRAPESCHAF）[10]。國(guó)家氣象中心在GRAPES-CHAF基礎(chǔ)上，采用新版的GRAPES_meso和GRAPES-3DVAR，構(gòu)建了優(yōu)化之后的RUC同化系統(tǒng)GRAPES_RAFS，于2010年5月準(zhǔn)業(yè)務(wù)運(yùn)行[11]。中國(guó)氣象局上海臺(tái)風(fēng)研究所在2009年1月基于WRF和ADAS資料同化系統(tǒng)建立了快速更新同化系統(tǒng)SMB-WARR，并于2009年7月實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)運(yùn)行。

新疆氣候中心在2011年完成了新疆快速更新循環(huán)數(shù)值預(yù)報(bào)同化系統(tǒng)（XJ-RUC）的框架搭建和試運(yùn)行[12]，2013年11月，該系統(tǒng)移植到中國(guó)氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所并實(shí)時(shí)運(yùn)行，更名為沙漠綠洲戈壁區(qū)域同化預(yù)報(bào)系統(tǒng)（Desert Oasis Gobi Regional Assimilation and Forecast System，簡(jiǎn)稱DOGRAFS），并于2015年12月業(yè)務(wù)準(zhǔn)入。對(duì)降水的定量預(yù)報(bào)是天氣預(yù)報(bào)的重點(diǎn)和難點(diǎn)，以往對(duì)DOGRAFS系統(tǒng)的檢驗(yàn)多針對(duì)風(fēng)場(chǎng)[13]、輻射[14]、溫度[15]的預(yù)報(bào)性能評(píng)估，也有對(duì)降水的評(píng)估[16]，但沒(méi)有針對(duì)站點(diǎn)進(jìn)行空間檢驗(yàn)?；诖?，本文從檢驗(yàn)時(shí)段、檢驗(yàn)量、站點(diǎn)空間檢驗(yàn)更為全面對(duì)烏魯木齊區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)降水性能進(jìn)行評(píng)估分析。文章對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)逐日兩個(gè)起報(bào)時(shí)次（00UTC、12UTC）的6 h累積降水量進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估，分別就近3 a年與季節(jié)的降水預(yù)報(bào)性能進(jìn)行縱向?qū)Ρ?，并分析?015年區(qū)域模式站點(diǎn)降水的空間檢驗(yàn)分布。通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的降水預(yù)報(bào)性能進(jìn)行評(píng)估分析，預(yù)報(bào)員可以更加準(zhǔn)確應(yīng)用模式產(chǎn)品，也為研發(fā)人員進(jìn)一步改進(jìn)系統(tǒng)奠定一定的工作基礎(chǔ)。

1 資料和方法

1.1 DOGRAFS系統(tǒng)

烏魯木齊區(qū)域模式基于WRFv3.5和WRFDAv3.4.1搭建，并于2015年6月增加雷達(dá)徑向風(fēng)（VAD）同化模塊[17]。該系統(tǒng)每日運(yùn)行4次，區(qū)域設(shè)置為27、9、3 km三重嵌套網(wǎng)格，垂直方向?yàn)?0層，模式層頂為50 hPa。系統(tǒng)中主要物理過(guò)程參數(shù)設(shè)置為：WSM6云微物理方案，K-F對(duì)流參數(shù)化方案，ACM2邊界層方案，Noah陸面方案，RTMM長(zhǎng)波輻射和Dudia短波輻射方案。模式以美國(guó)環(huán)境預(yù)報(bào)中心NCEP下發(fā)的GFS資料為初始場(chǎng)，每隔6 h同化一次全球電訊交換系統(tǒng)獲取的GTS全球觀測(cè)資料，主要包括地面觀測(cè)報(bào)（SYNOP）、探空?qǐng)?bào)（SOUND）、航空例行天氣報(bào)告（METAR）、衛(wèi)星測(cè)厚資料（SATEM）、風(fēng)廓儀探測(cè)資料（PILOT）、衛(wèi)星測(cè)大氣運(yùn)動(dòng)矢量資料（SATOB）、飛機(jī)報(bào)（AIREP）、雷達(dá)徑向風(fēng)資料（RADAR），圖1為2015年6月27日06 UTC模式吸收的觀測(cè)資料種類及分布。

圖1 2015年6月27日06 UTC模式同化的觀測(cè)資料種類及分布

1.2 降水檢驗(yàn)方法

本文基于烏魯木齊區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)模擬的9 km區(qū)域降水預(yù)報(bào)結(jié)果，運(yùn)用本地MET（Model Evaluation Tools）檢驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)6 h累積降水量進(jìn)行評(píng)估。被檢驗(yàn)資料為2012年9月1日—2015年8 月31日檢驗(yàn)區(qū)域的逐6 h降水預(yù)報(bào)結(jié)果，實(shí)況觀測(cè)資料為檢驗(yàn)區(qū)域內(nèi)地面天氣報(bào)觀測(cè)的逐6 h累積降水。通過(guò)反距離權(quán)重法，將模式網(wǎng)格點(diǎn)降水預(yù)報(bào)結(jié)果插值到站點(diǎn)位置，生成模式的測(cè)站預(yù)報(bào)值，與對(duì)應(yīng)站點(diǎn)實(shí)況降水比較計(jì)算評(píng)分。檢驗(yàn)結(jié)果給出48 h預(yù)報(bào)時(shí)效的逐6 h累積降水量，在0—06時(shí)、06—12時(shí)、12—18時(shí)、18—24時(shí)、24—30時(shí)、30—36時(shí)、36—42時(shí)、42—48時(shí)的Ts評(píng)分（Threat Score）和Bias評(píng)分（Bias Score）兩個(gè)指標(biāo)，分別對(duì)6個(gè)閾值（≥0.1、≥3.1 mm、≥6.1 mm、≥12.1 mm、≥24.1 mm、≥48.1 mm）的降水預(yù)報(bào)性能進(jìn)行對(duì)比評(píng)估。

公式（1）、（2）為降水評(píng)估指標(biāo)的計(jì)算公式[18]。

式中NA為預(yù)報(bào)正確站（次）數(shù)、NB為空?qǐng)?bào)站（次）數(shù)、NC為漏報(bào)站（次）數(shù)。

2 降水性能檢驗(yàn)

運(yùn)用本地MET檢驗(yàn)平臺(tái)，分別就近3 a年與季節(jié)的降水預(yù)報(bào)性能進(jìn)行縱向?qū)Ρ龋u(píng)估模式預(yù)報(bào)性能的變化，進(jìn)而對(duì)比了站點(diǎn)降水檢驗(yàn)的空間分布。本文降水檢驗(yàn)以00 UTC、12 UTC起報(bào)，對(duì)6 h累積降水進(jìn)行評(píng)估。

2.1 近3 a降水量評(píng)分逐年對(duì)比

圖2為2013—2015年烏魯木齊區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)兩個(gè)起報(bào)時(shí)次不同預(yù)報(bào)時(shí)效的6 h累積降水Ts評(píng)分及Bias預(yù)報(bào)偏差，從當(dāng)年9月1日至次年8月31日為一整年，即2013年為2013年9月1日—2014年8月31日。從近3 a Ts評(píng)分來(lái)看，隨著降水閾值的增加評(píng)分逐漸減小，兩個(gè)起報(bào)時(shí)次的預(yù)報(bào)結(jié)果相差較小。模式對(duì)0.1 mm閾值的降水評(píng)分最高，Ts在0.30左右，且不同預(yù)報(bào)時(shí)效差別較小，降水預(yù)報(bào)性能較穩(wěn)定。對(duì)于3.1 mm閾值的降水，Ts評(píng)分在0.20附近，不同預(yù)報(bào)時(shí)效相差較大，2015年對(duì)前36 h的降水預(yù)報(bào)較前兩年有改進(jìn)。對(duì)于6.1 mm閾值的降水，Ts評(píng)分多在0.10～0.15之間，2015年對(duì)前24 h的降水預(yù)報(bào)較前兩年有改進(jìn)。對(duì)于12.1 mm 和24.1 mm大閾值降水，Ts評(píng)分均在0.10以下，且2015年對(duì)大閾值降水預(yù)報(bào)性能提高較為明顯。對(duì)于48.1 mm閾值降水，Ts評(píng)分全為0，這是由于新疆地處干旱區(qū)，48.1 mm（6 h）以上強(qiáng)降水過(guò)程比較罕見(jiàn)。綜合來(lái)看，多數(shù)情況下2015年在各量級(jí)降水不同預(yù)報(bào)時(shí)效得到的Ts評(píng)分最高，對(duì)降水預(yù)報(bào)能力有提高，尤以對(duì)大量級(jí)降水改進(jìn)較大。

從Bias預(yù)報(bào)偏差來(lái)看，不同起報(bào)時(shí)次差別不大，隨著降水量級(jí)的增大，Bias變幅增大，空?qǐng)?bào)、漏報(bào)率增加。對(duì)于0.1 mm閾值的降水，Bias評(píng)分在1.0附近，空?qǐng)?bào)、漏報(bào)最少，小雨（以上）量級(jí)降水Ts評(píng)分也是對(duì)雨帶位置及范圍預(yù)報(bào)的衡量指標(biāo)，所以區(qū)域模式對(duì)降水落區(qū)預(yù)報(bào)較為準(zhǔn)確。對(duì)于3.1 mm閾值降水，Bias分布在0.6～1.4之間，00 UTC起報(bào)對(duì)24 h 和48 h逐6 h降水量漏報(bào)，其他預(yù)報(bào)時(shí)效空?qǐng)?bào)，12 UTC起報(bào)對(duì)12 h和36 h逐6 h降水量漏報(bào)，其他預(yù)報(bào)時(shí)效略有空?qǐng)?bào)。對(duì)于6.1 mm閾值降水，Bias分布區(qū)間擴(kuò)大到0.5～1.6，空?qǐng)?bào)、漏報(bào)率增大。對(duì)于12.1 mm閾值降水，Bias在0.3～1.8之間，空?qǐng)?bào)漏報(bào)現(xiàn)象更嚴(yán)重，2015年較前兩年對(duì)白天降水預(yù)報(bào)的空?qǐng)?bào)率降低。對(duì)于24.1 mm和48.1 mm閾值降水，Bias多數(shù)在1.0以下，對(duì)強(qiáng)降水過(guò)程以漏報(bào)為主。綜合來(lái)看，2015年改進(jìn)了對(duì)白天大量級(jí)降水預(yù)報(bào)的空?qǐng)?bào)現(xiàn)象。

2.2 近3 a降水量評(píng)分逐季節(jié)對(duì)比

按照新疆的氣候特點(diǎn)，四季劃分為：冬季（前一年11月—當(dāng)年2月）、春季（3—5月）、夏季（6—8月）、秋季（9—10月）。

冬季：圖3是2013—2015年冬季降水檢驗(yàn)結(jié)果，降水發(fā)生頻次少且降水量小，6 h累積降水量通常在12.1 mm以下。從圖中可以看出，在0.1 mm小閾值降水Ts評(píng)分較高，多在0.25～0.34之間，且2015年冬季較2014年預(yù)報(bào)能力有提高，12 UTC改進(jìn)更為顯著。對(duì)于3.1 mm閾值降水，Ts評(píng)分明顯下降，維持在0.06～0.20，2015年預(yù)報(bào)效果改進(jìn)明顯。對(duì)于6.1 mm閾值降水，Ts評(píng)分在0.02～0.18之間，夜間Ts評(píng)分較低，對(duì)夜晚降水預(yù)報(bào)能力有待提高。在新疆地區(qū)，冬季6 h累積降水量能達(dá)到12.1 mm以上的降水過(guò)程較少，圖中可以看出2015年Ts評(píng)分更高。從Bias評(píng)分來(lái)看，對(duì)于冬季6.1 mm以上的降水，整體呈漏報(bào)，2015年的漏報(bào)率低于前兩年。綜上，2015年對(duì)冬季降水預(yù)報(bào)能力有提高，其中對(duì)大量級(jí)降水預(yù)報(bào)提高明顯，降低了漏報(bào)率。

圖2 近3 a 9月1日—次年8月31日全年降水評(píng)分對(duì)比

圖3 2013—2015年冬季降水檢驗(yàn)結(jié)果

春季：從2013—2015年春季降水檢驗(yàn)結(jié)果（圖4）可知，春季降水較冬季明顯增多，Ts評(píng)分也有所提高，6 h累積降水量最大在24.1 mm以上。圖中所示，對(duì)于0.1 mm小閾值降水Ts評(píng)分在0.25～0.36之間，且2015年春季較前兩年評(píng)分有明顯提高，00 UTC改進(jìn)效果顯著。對(duì)于3.1 mm閾值降水，Ts評(píng)分降低到0.12～0.24，部分預(yù)報(bào)時(shí)次有改進(jìn)。對(duì)于6.1 mm閾值降水，Ts評(píng)分在0.04～0.16之間。對(duì)于12.1 mm閾值降水，Ts評(píng)分較低，為0.02～0.08，縱觀3 a 12 UTC起報(bào)預(yù)報(bào)性能有提升。對(duì)于24.1 mm以上量級(jí)，僅在前24 h降水預(yù)報(bào)有評(píng)分。從Bias評(píng)分來(lái)看，0.1 mm閾值降水偏差變化較小，Bias評(píng)分均在1.0附近，其他降水量級(jí)Bias評(píng)分變幅較大，最小值在0.2以下，最大值達(dá)2.8。在大量級(jí)降水，2015年漏報(bào)率、空?qǐng)?bào)率均有所降低。綜上，2015年春季降水綜合得分高于前兩年，春季降水預(yù)報(bào)能力整體有提高。

夏季：從2013—2015年夏季降水檢驗(yàn)結(jié)果（圖5）可見(jiàn)，夏季降水量最大，Ts評(píng)分在4個(gè)季節(jié)中最高，6 h最大累積降水量超過(guò)48.1 mm。從圖中可以看出，對(duì)于0.1 mm小閾值降水，Ts評(píng)分基本在0.30附近。對(duì)于3.1 mm閾值降水，Ts評(píng)分降低到0.14～0.32，部分預(yù)報(bào)時(shí)次評(píng)分高于前兩年。對(duì)于6.1 mm閾值降水，Ts評(píng)分在0.08～0.22之間，00 UTC起報(bào)相比前兩年有改進(jìn)。對(duì)于12.1 mm閾值降水，Ts評(píng)分較低，為0.02～0.10，且2015年預(yù)報(bào)性能有明顯提升。對(duì)于24.1 mm以上量級(jí)，Ts評(píng)分大于0的值較少，多數(shù)出現(xiàn)在2015年。從Bias評(píng)分來(lái)看，對(duì)于0.1 mm閾值降水，Bias評(píng)分均在1.0附近，空?qǐng)?bào)漏報(bào)率較小，對(duì)晴雨預(yù)報(bào)精度較高。對(duì)于3.1 mm和6.1 mm閾值降水。對(duì)于12.1 mm以上大量級(jí)的降水，2013年、2014年空?qǐng)?bào)率較高，2015年明顯改善了空?qǐng)?bào)情況，并對(duì)漏報(bào)也有一些改進(jìn)。綜上，2015年對(duì)夏季降水預(yù)報(bào)能力整體有提高，降低了大量級(jí)降水的空?qǐng)?bào)率。

圖4 2013—2015年春季降水檢驗(yàn)結(jié)果

圖5 2013—2015年夏季降水檢驗(yàn)結(jié)果

秋季：從2012—2014年秋季降水檢驗(yàn)結(jié)果（圖6）可見(jiàn)，6 h最大累積降水量也在48.1 mm以上。從圖中可以看出，對(duì)于0.1 mm小閾值降水，Ts評(píng)分在0.25～0.40之間，且2014年秋季評(píng)分最高，對(duì)該閾值降水預(yù)報(bào)改進(jìn)非常大。對(duì)于3.1 mm閾值降水，Ts評(píng)分降低到0.08～0.24，12 UTC起報(bào)優(yōu)于00 UTC起報(bào)，2014年得分不及前兩年。對(duì)于6.1 mm閾值降水，Ts評(píng)分在0.04～0.16之間，部分時(shí)次有改進(jìn)。對(duì)于12.1mm閾值降水，Ts評(píng)分較低，最高為0.08，且多個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)次Ts評(píng)分為0，總體2014年預(yù)報(bào)性能有提升。對(duì)于24.1 mm以上量級(jí)，因評(píng)分時(shí)次較少，且都為2014年。從Bias評(píng)分來(lái)看，對(duì)于0.1 mm閾值降水，秋季較其他3個(gè)季節(jié)變幅大，Bias評(píng)分在0.6～1.6之間，系統(tǒng)對(duì)秋季降水落區(qū)預(yù)報(bào)較差。其他降水量級(jí)Bias評(píng)分變化也較大，其中2014年部分預(yù)報(bào)時(shí)次空?qǐng)?bào)率較高。在大量級(jí)降水，漏報(bào)率有所減小。綜上，秋季降水落區(qū)預(yù)報(bào)較差，降水預(yù)報(bào)能力整體有所提高。

圖6 2012—2014年秋季降水檢驗(yàn)結(jié)果

2.32015年站點(diǎn)降水量評(píng)分空間分布

以新疆地區(qū)為代表，從2015年08—14 BT降水預(yù)報(bào)評(píng)分（圖7）可以看出（主要分析新疆地區(qū)，下同），對(duì)于0.1 mm閾值，在阿勒泰北部沿阿爾泰山、塔城北部地區(qū)、伊犁河谷、西天山北部、南疆昆侖山北坡沿線站點(diǎn)Ts評(píng)分較高，可以達(dá)到0.4，其余地區(qū)評(píng)分低于上述地區(qū)；對(duì)比Bias評(píng)分，模式空?qǐng)?bào)站點(diǎn)數(shù)多于漏報(bào)，12 UTC起報(bào)空?qǐng)?bào)率高于00 UTC起報(bào)，模式在阿勒泰北部、塔城北部、天山峽谷（00時(shí)起報(bào)）、南疆西部山區(qū)（12時(shí)起報(bào)）空?qǐng)?bào)率較高，在博州部分站點(diǎn)漏報(bào)率較高。對(duì)于3.1 mm閾值，00 UTC起報(bào)Ts評(píng)分高于12 UTC起報(bào)，多數(shù)評(píng)分在0.45以上，有評(píng)分站點(diǎn)主要分布在阿爾泰山、天山沿線；對(duì)比Bias評(píng)分，仍然是空?qǐng)?bào)站點(diǎn)居多。對(duì)于6.1 mm閾值，00 UTC起報(bào)Ts評(píng)分優(yōu)于12 UTC起報(bào)，多數(shù)站點(diǎn)為空?qǐng)?bào)。綜合以上分析，對(duì)于2015年08—14 BT降水預(yù)報(bào)，多數(shù)站點(diǎn)模式呈空?qǐng)?bào)，青海省除了西北地區(qū)整體空?qǐng)?bào)；對(duì)0.1 mm閾值降水，00 UTC空?qǐng)?bào)率低于12 UTC，對(duì)3.1 mm和6.1 mm閾值，00 UTC起報(bào)Ts評(píng)分優(yōu)于12 UTC。

從2015年14—20 BT降水預(yù)報(bào)評(píng)分（圖8）可以看出，對(duì)于0.1 mm閾值，與08—14 BT時(shí)次相似，在靠近山區(qū)站點(diǎn)Ts評(píng)分較高，這也是由于山區(qū)降水多造成的；對(duì)比Bias評(píng)分，模式空?qǐng)?bào)率非常高，僅在塔城北部、伊犁河谷靠近天山山區(qū)、東天山靠近天山大峽谷北部地區(qū)漏報(bào)。對(duì)于3.1 mm閾值，有評(píng)分站點(diǎn)主要分布在天山沿線，西天山地區(qū)評(píng)分略高于東天山，仍以空?qǐng)?bào)為主。對(duì)于6.1 mm閾值，00 UTC起報(bào)Ts評(píng)分優(yōu)于12 UTC起報(bào)，多數(shù)站點(diǎn)為空?qǐng)?bào)。綜合以上分析，對(duì)于2015年14—20 BT降水預(yù)報(bào)，空?qǐng)?bào)率非常高，高于08—14 BT；整體來(lái)說(shuō)，對(duì)于新疆地區(qū)，00 UTC起報(bào)優(yōu)于12 UTC。

從2015年20—次日02 BT降水預(yù)報(bào)評(píng)分（圖9）可以看出，對(duì)于0.1 mm閾值，Ts評(píng)分較日間降水有所降低，在阿勒泰北部、天山峽谷附近地區(qū)Ts評(píng)分相對(duì)較高；對(duì)比Bias評(píng)分，有天山北坡漏報(bào)、南坡空?qǐng)?bào)的趨勢(shì)。對(duì)于3.1 mm和6.1 mm閾值，00 UTC起報(bào)評(píng)分主要集中在天山山區(qū)，12 UTC起報(bào)評(píng)分較為分散；對(duì)于3.1 mm，兩個(gè)起報(bào)時(shí)次以空?qǐng)?bào)為主，對(duì)于6.1 mm，12 UTC起報(bào)空?qǐng)?bào)率較00 UTC降低。綜合以上分析，模式對(duì)于2015年14—20 BT降水評(píng)分低于日間降水評(píng)分，且對(duì)0.1 mm閾值晴雨預(yù)報(bào)有天山北坡漏報(bào)、南坡空?qǐng)?bào)的趨勢(shì)。

圖7 08—14BT降水預(yù)報(bào)評(píng)分

圖8 14—20 BT降水預(yù)報(bào)評(píng)分

圖9 20—次日02 BT降水預(yù)報(bào)評(píng)分

圖10 02—08 BT降水預(yù)報(bào)評(píng)分

從2015年02—08 BT降水預(yù)報(bào)評(píng)分（圖10）可以看出，對(duì)于0.1 mm閾值，Ts評(píng)分是四個(gè)時(shí)段里最低的，基本都在0.25以下；對(duì)比Bias評(píng)分，在中國(guó)區(qū)域整體呈漏報(bào)，僅在南疆西部山區(qū)部分站點(diǎn)略有空?qǐng)?bào)。對(duì)于3.1 mm和6.1 mm閾值，也是呈漏報(bào)，在阿勒泰北部、伊犁河谷部分地區(qū)略有空?qǐng)?bào)。綜合以上分析，模式對(duì)于2015年02—08 BT降水評(píng)分在四個(gè)時(shí)段里最低，漏報(bào)率最高。這種漏報(bào)現(xiàn)象部分歸因于在中國(guó)氣象局地面氣象觀測(cè)業(yè)務(wù)中，02 BT有些氣候站無(wú)觀測(cè)業(yè)務(wù)，從而02—08 BT 6 h累積降水量觀測(cè)的站數(shù)（即待評(píng)估站數(shù)）與其它時(shí)次不一致。而Ts與Bias評(píng)分具有時(shí)空差異，特別是Ts與氣候背景有關(guān)，降水多的地方，評(píng)分也就會(huì)高。因此選擇的站點(diǎn)不同，最后得到的評(píng)分也就不一樣。

3 結(jié)論

本文基于2012年11月1日—2015年8月31日期間烏魯木齊區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的逐6 h降水結(jié)果和實(shí)況資料，利用Ts和Bias評(píng)分方法，就年與季節(jié)的降水預(yù)報(bào)性能進(jìn)行評(píng)估。之后分析了2015年站點(diǎn)逐6 h降水評(píng)分在4個(gè)時(shí)段的空間分布。

（1）從年降水不同等級(jí)的Ts評(píng)分與Bias可見(jiàn)，兩個(gè)起報(bào)時(shí)次的預(yù)報(bào)結(jié)果相差較小。隨著降水閾值的提高，Ts評(píng)分下降，同時(shí)Bias變幅增大，空、漏報(bào)率也在隨之增加。整體來(lái)看，烏魯木齊區(qū)域模式對(duì)降水預(yù)報(bào)能力有提高，特別是對(duì)大量級(jí)降水預(yù)報(bào)的改進(jìn)較大，降低了日間大量級(jí)降水的空?qǐng)?bào)率。

（2）對(duì)四季降水預(yù)報(bào)能力的評(píng)估得出，夏季Ts評(píng)分最高，秋季次之，冬季最小。這是由于預(yù)報(bào)區(qū)域位于我國(guó)干旱區(qū)，降水量普遍偏小，且降水主要集中在夏季，冬季以固態(tài)降水為主，含水量較低。對(duì)不同季節(jié)降水預(yù)報(bào)的改進(jìn)分析可知，區(qū)域模式對(duì)四季降水預(yù)報(bào)能力均有提高，降低了冬季大量級(jí)降水的漏報(bào)率和夏季大量級(jí)降水的空?qǐng)?bào)率。模式對(duì)秋季降水落區(qū)預(yù)報(bào)較差，預(yù)報(bào)精度有待提高。

（3）降水評(píng)分空間分布得出，在新疆地區(qū)，00 UTC起報(bào)優(yōu)于12 UTC起報(bào)，4個(gè)時(shí)段中08—14 BT、14—20 BT、20—次日02 BT空?qǐng)?bào)站點(diǎn)數(shù)多于漏報(bào)，14—20 BT空?qǐng)?bào)率最高，02—08 BT整體呈漏報(bào)；白天Ts評(píng)分高于夜間，山區(qū)及鄰近地區(qū)評(píng)分高于平原地區(qū)；西天山評(píng)分略優(yōu)于東天山，夜間晴雨預(yù)報(bào)有天山北坡漏報(bào)、南坡空?qǐng)?bào)的趨勢(shì)。

烏魯木齊區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)降水預(yù)報(bào)的周期性偏差，即對(duì)日間空?qǐng)?bào)、夜間漏報(bào)的現(xiàn)象應(yīng)在日后的工作中進(jìn)一步探索和研究。當(dāng)前業(yè)務(wù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了CMACAST下發(fā)產(chǎn)品和雷達(dá)徑向風(fēng)資料的同化，但要建立更加高效精準(zhǔn)的RUC系統(tǒng)，仍然需要吸收更多有效的觀測(cè)資料，如風(fēng)云二號(hào)E星云導(dǎo)風(fēng)資料、雷達(dá)反射率資料等，應(yīng)開(kāi)展多源資料融合的研究，進(jìn)一步提高預(yù)報(bào)水平。

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Evaluation and Analysis of Precipitation Predictability of Desert Oasis Gobi Regional Assimilation and Forecast System

DU Juan1，2，YU Xiaojing1，2，XIN Yu1，2，LI Man1，2，MA Yufen1，2
（1.Institute of Desert Meteorology，China Meteorological Administration，Urumqi 830002，China；2.Center of Central Asia Atmospheric Science Research，Urumqi 830002，China）

Based on the Regional Numerical Forecasting System in Urumqi,the annual and seasonal precipitation predictability of this system is evaluated,using the Threat Score and Bias Score of 6 h accumulated rainfall at two initialized times in one day from 1 September 2012 to 31 August 2015.Additionally,the spatial distribution of site’s 6 h accumulated rainfall forecast skill is analyzed in four forecast periods.The results indicate that：（1）The prediction performance of two initialized times is quite similar,although the performance at 12 UTC is slightly better than 00 UTC.The false alarm ratio of heavy rainfall during daytime is improved in 2015.（2）The probability of rain forecast is very accurate.The Bias score is close to 1 with small false alarm ratio and missed event ratio.Threat Score decreases and variation amplitude of Bias Score increases with the threshold value of rainfall increases.And it means that the false alarm ratio and missed event ratio will increase.What’s more,most heavy rainfall events are missed.（3）There are seasonal variations in rainfall forecast,which is greatest in summer,secondary in autumn,and the least in winter.The performance of precipitation forecast in every season is increased with time.Meanwhile,the missed event ratio of heavy rainfall in winter and the false alarm ratio of heavy in summer are both reduced with time.（4）In Xinjiang,the false alarm sites are more than the missed event sites from 8:00 to 14:00 BT（Beijing Time）,14:00 to 20:00 BT and 20:00 to 2:00 BT.The false alarm ratio is the highest in period from 14:00 to 20:00 BT,and the rain is missed as a whole from 2:00 to 8:00 BT. （5）The threat score during the daytime is higher than that in nighttime.Additionally,the precipitation predictability in mountain and the surrounding areas is generally better than that in the plain area.The forecast performance of Western Tianshan Mountain is slightly better than that of Eastern Tianshan Mountain,and there is a false alarm on the south slope of Tianshan Mountains and an omission on the north of Tianshan Mountains for precipitation over 0.1 mm at night.

regional numerical forecasting system；6 h precipitation forecasts；Threat Score；Bias Score；spatial statistic test

P435

：B

1002-0799（2016）06-0031-10

10.3969/j.issn.1002-0799.2016.06.005

2016-04-25；

2016-05-31

新疆氣象局面上基金“衛(wèi)星資料同化對(duì)新疆土壤溫濕度預(yù)報(bào)的影響研究”；中央級(jí)公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目（IDM201301）共同資助。

杜娟（1989-），女，實(shí)習(xí)研究員，主要從事數(shù)值天氣預(yù)報(bào)和陸氣相互作用研究。E-mail：dujuan_1213@163.com

杜娟，于曉晶，辛渝，等.烏魯木齊區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)降水預(yù)報(bào)檢驗(yàn)與評(píng)估分析[J].沙漠與綠洲氣象，2016，10（6）：31-40.