陳小婷，胡啟元，黃少妮

(陜西省氣象臺(tái)，西安　710014)

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陜西省2014年汛期ECMWF集合預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品評(píng)估檢驗(yàn)

陳小婷，胡啟元，黃少妮

(陜西省氣象臺(tái)，西安710014)

摘要：利用陜西省100個(gè)臺(tái)站降水實(shí)況資料和歐洲中心集合預(yù)報(bào)10種降水產(chǎn)品，對(duì)2014年6—9月歐洲中心集合預(yù)報(bào)10種降水產(chǎn)品在陜西的預(yù)報(bào)效果進(jìn)行了客觀分級(jí)檢驗(yàn)以及時(shí)空分布演變綜合評(píng)估，結(jié)果表明：絕大多數(shù)產(chǎn)品的Ts評(píng)分隨降水量級(jí)增大明顯下降，隨預(yù)報(bào)時(shí)效延長(zhǎng)有小幅下降；模式對(duì)陜南各量級(jí)降水預(yù)報(bào)效果優(yōu)于陜北、關(guān)中，多數(shù)情況下90%分位數(shù)Ts評(píng)分最優(yōu)；所有降水量產(chǎn)品小雨預(yù)報(bào)偏差最大，空?qǐng)?bào)明顯，隨著降水量級(jí)增大，空?qǐng)?bào)逐漸減少，漏報(bào)增加，陜南預(yù)報(bào)偏差比陜北、關(guān)中大；90%分位數(shù)、控制預(yù)報(bào)、概率匹配產(chǎn)品、融合產(chǎn)品能基本反映出實(shí)況降水的落區(qū)情況，對(duì)大降水過(guò)程的演變趨勢(shì)可以做出較為準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)；綜合而言，控制預(yù)報(bào)、融合產(chǎn)品、概率匹配產(chǎn)品無(wú)論在Ts評(píng)分還是預(yù)報(bào)偏差上表現(xiàn)均較好，穩(wěn)定性高，用戶可以根據(jù)不同關(guān)注點(diǎn)，在應(yīng)用時(shí)選取不同的產(chǎn)品進(jìn)行參考。

關(guān)鍵詞：ECMWF集合預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品；客觀檢驗(yàn)；Ts評(píng)分；預(yù)報(bào)偏差

集合預(yù)報(bào)是在合理的范圍內(nèi)通過(guò)構(gòu)造集合成員進(jìn)行的“一組”或“一群”預(yù)報(bào)，它能有效減小單一數(shù)值預(yù)報(bào)由于初值、模式物理過(guò)程等誤差帶來(lái)的不確定性。經(jīng)過(guò)國(guó)內(nèi)外多年的理論研究和數(shù)值實(shí)驗(yàn)，集合預(yù)報(bào)開(kāi)始進(jìn)入業(yè)務(wù)應(yīng)用階段[1-4]。近年來(lái)，中國(guó)氣象局開(kāi)始在全國(guó)范圍內(nèi)推廣使用集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品，其中歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品(下簡(jiǎn)稱“ECMWF集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品”)空間分辨率為0.5°×0.5°，由51個(gè)成員(50個(gè)擾動(dòng)成員和1個(gè)控制成員)組成。集合預(yù)報(bào)具有多成員的特點(diǎn)，其提供的信息量非常豐富，降水產(chǎn)品經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)算法可以獲得不同百分位數(shù)的統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品，對(duì)統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品使用多元數(shù)據(jù)的一些數(shù)學(xué)算法，如融合方法、概率匹配方法，又可以獲得新的產(chǎn)品。

一種數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品能否在業(yè)務(wù)中很好地發(fā)揮作用，取決于該產(chǎn)品對(duì)本地天氣的預(yù)報(bào)性能，分析檢驗(yàn)預(yù)報(bào)效果對(duì)新產(chǎn)品應(yīng)用顯得尤為重要[5-8]。集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品對(duì)陜西降水預(yù)報(bào)效果如何？在眾多產(chǎn)品中，不同產(chǎn)品的預(yù)報(bào)效果有什么差別？如何從海量信息中選取對(duì)陜西最有用的產(chǎn)品進(jìn)行日常業(yè)務(wù)指導(dǎo)是急需解決的問(wèn)題。在我國(guó)，比較廣泛的降水預(yù)報(bào)評(píng)價(jià)方法為中國(guó)氣象局制定的《中短期天氣預(yù)報(bào)質(zhì)量檢驗(yàn)辦法》，使用該辦法對(duì)各種數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品的降水預(yù)報(bào)正確率、空?qǐng)?bào)率、漏報(bào)率、預(yù)報(bào)偏差進(jìn)行檢驗(yàn)；通過(guò)檢驗(yàn)?zāi)Ｊ筋A(yù)報(bào)的平均降水空間分布和區(qū)域平均降水時(shí)間演變來(lái)評(píng)價(jià)模式的預(yù)報(bào)性能[9-14]。本文應(yīng)用上述辦法對(duì)2014年6—9月ECMWF集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品在陜西省的降水預(yù)報(bào)效果進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估，分析該模式降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品的效果和特點(diǎn)，以期為預(yù)報(bào)人員較好的選擇預(yù)報(bào)產(chǎn)品、訂正預(yù)報(bào)結(jié)果提供參考依據(jù)。

1資料與方法

實(shí)況資料為2014-06-01—09-30(下簡(jiǎn)稱“2014年汛期”)陜西省100個(gè)縣級(jí)自動(dòng)站逐日累計(jì)降水量(20—20時(shí))；模式預(yù)報(bào)資料為對(duì)應(yīng)時(shí)段ECMWF集合預(yù)報(bào)逐日0～24 h、24～48 h、48～72 h的24 h累計(jì)降水產(chǎn)品(下簡(jiǎn)稱“24 h降水預(yù)報(bào)”、“48 h降水預(yù)報(bào)”、“72 h降水預(yù)報(bào)”)。

利用氣象業(yè)務(wù)中常用的最優(yōu)插值法，將格點(diǎn)預(yù)報(bào)結(jié)果插值到陜西省100個(gè)自動(dòng)站，得到各站點(diǎn)的降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品。具體的降水量預(yù)報(bào)產(chǎn)品包括以下10種：最小值、10%分位數(shù)、25%分位數(shù)、中位數(shù)、75%分位數(shù)、90%分位數(shù)、最大值、控制預(yù)報(bào)、融合產(chǎn)品、概率匹配產(chǎn)品(為了表述方便，文、圖中用1～10作為序號(hào)依次代表這10種產(chǎn)品)。

根據(jù)中國(guó)氣象局制定《中短期天氣預(yù)報(bào)質(zhì)量檢驗(yàn)辦法》，對(duì)降水預(yù)報(bào)進(jìn)行Ts評(píng)分(Ts)、系統(tǒng)偏差(B)的累加檢驗(yàn)。所謂累加檢驗(yàn)就是指當(dāng)實(shí)況降水為某一級(jí)降水時(shí)，只要預(yù)報(bào)降水等于或大于該級(jí)降水均算正確。雨量等級(jí)劃分為：小雨以上(下簡(jiǎn)稱小雨)≥0.1mm，中雨以上(下簡(jiǎn)稱中雨)≥10.0mm，大雨以上(下簡(jiǎn)稱大雨)≥25.0mm，暴雨以上(下簡(jiǎn)稱暴雨)≥50.0mm。具體檢驗(yàn)公式如下：

Ts=Na/(Na+Nb+Nc)×100%，

B=(Na+Nb)/(Na+Nc)×100% 。

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)。

另外，為了使業(yè)務(wù)人員對(duì)預(yù)報(bào)效果有直觀的了解，文中采用根據(jù)模式預(yù)報(bào)平均降水的空間分布和平均降水時(shí)間演變的方法[10,11]對(duì)部分產(chǎn)品的預(yù)報(bào)性能進(jìn)行評(píng)估。

2ECMWF降水產(chǎn)品空間檢驗(yàn)

2.1全省降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品Ts評(píng)分

計(jì)算2014年汛期10種預(yù)報(bào)產(chǎn)品在陜西省范圍內(nèi)不同時(shí)效不同等級(jí)降水的Ts評(píng)分(圖1)，可見(jiàn)絕大多數(shù)預(yù)報(bào)產(chǎn)品隨降水量級(jí)的增加，Ts評(píng)分均明顯下降，隨預(yù)報(bào)時(shí)效的增加，Ts評(píng)分有小幅下降；最小值、10%分位數(shù)、25%分位數(shù)、中位數(shù)這四個(gè)預(yù)報(bào)產(chǎn)品72h時(shí)效內(nèi)基本對(duì)暴雨沒(méi)有預(yù)報(bào)能力；對(duì)不同量級(jí)不同時(shí)效Ts評(píng)分前三位的降水產(chǎn)品統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)：90%分位數(shù)最優(yōu)，其次為控制預(yù)報(bào)和概率匹配產(chǎn)品，再次為融合產(chǎn)品和75%分位數(shù)。

2.2陜北、關(guān)中、陜南降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品Ts評(píng)分

統(tǒng)計(jì)72 h內(nèi)10種降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品對(duì)陜北、關(guān)中、陜南不同等級(jí)降水量的Ts評(píng)分(圖2)，可以看出大多數(shù)時(shí)候陜南Ts評(píng)分優(yōu)于陜北、關(guān)中；小雨量級(jí)降水預(yù)報(bào)10種產(chǎn)品間差異較小，其余量級(jí)產(chǎn)品間有明顯差異；最小值、10%分位數(shù)、25%分位數(shù)、中位數(shù)對(duì)暴雨沒(méi)有預(yù)報(bào)效果。

3ECMWF降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品偏差分析

Ts評(píng)分是衡量要素預(yù)報(bào)水平的主要客觀標(biāo)準(zhǔn)，然而僅從Ts評(píng)分來(lái)分析模式降水預(yù)報(bào)能力不夠全面，容易忽視降水空漏報(bào)現(xiàn)象，不能完全了解模式降水預(yù)報(bào)能力，下面將對(duì)2014年汛期ECMWF集合預(yù)報(bào)10種降水產(chǎn)品預(yù)報(bào)偏差進(jìn)行分析，評(píng)估其空漏報(bào)現(xiàn)象。以偏差值1為標(biāo)準(zhǔn)，小于1表示預(yù)報(bào)出現(xiàn)降水的站數(shù)小于實(shí)際出現(xiàn)降水的站數(shù)，一定程度上說(shuō)明漏報(bào)較多，大于1表示預(yù)報(bào)出現(xiàn)降水的站數(shù)大于實(shí)際出現(xiàn)降水的站數(shù)，說(shuō)明空?qǐng)?bào)較多。

圖1　陜西省2014年汛期ECMWF集合預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品Ts評(píng)分(1，2，…，10代表最小值、10%分位數(shù)、25%分位數(shù)、中位數(shù)、75%分位數(shù)、90%分位數(shù)、最大值、控制預(yù)報(bào)、融合產(chǎn)品、概率匹配產(chǎn)品，下同)

圖2　2014年汛期陜北、關(guān)中、陜南24 h不同等級(jí)降水量Ts評(píng)分對(duì)比

3.1全省

從72 h內(nèi)降水預(yù)報(bào)系統(tǒng)偏差(圖3)可以看出，從最小值到最大值隨百分位增大各量級(jí)降水的偏差逐漸增大。小雨量級(jí)的預(yù)報(bào)產(chǎn)品，除72 h最小值預(yù)報(bào)產(chǎn)品外，其它所有預(yù)報(bào)產(chǎn)品的預(yù)報(bào)偏差都大于1，表明小雨量級(jí)的預(yù)報(bào)空間范圍比實(shí)況大。各降水量級(jí)的最大值和90%分位數(shù)預(yù)報(bào)產(chǎn)品的偏差均較大。另外，控制預(yù)報(bào)、概率匹配、融合產(chǎn)品的系統(tǒng)偏差除小雨外，其余量級(jí)均比較接近1，隨著預(yù)報(bào)時(shí)效延長(zhǎng)控制預(yù)報(bào)偏差逐漸增大，融合產(chǎn)品、概率匹配產(chǎn)品的偏差隨預(yù)報(bào)時(shí)效延長(zhǎng)變化幅度較小。

圖3　陜西省2014年汛期ECMWF集合預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品預(yù)報(bào)偏差

3.2陜北、關(guān)中、陜南

圖4顯示，從降水量級(jí)來(lái)看：2014年汛期ECMWEF集合預(yù)報(bào)10種降水產(chǎn)品對(duì)小雨量級(jí)偏差幾乎都大于1，說(shuō)明模式預(yù)報(bào)對(duì)小雨量級(jí)降水范圍的預(yù)報(bào)都比實(shí)況大，而對(duì)中雨、大雨和暴雨量級(jí)的預(yù)報(bào)偏差均接近1，并且隨著降水量級(jí)增大，預(yù)報(bào)偏差逐漸減小，即空?qǐng)?bào)現(xiàn)象隨著降水量級(jí)增大而減少，但同時(shí)也出現(xiàn)了漏報(bào)現(xiàn)象。從預(yù)報(bào)產(chǎn)品來(lái)看：從最小值到最大值隨百分位的增大，預(yù)報(bào)偏差逐漸增大；控制預(yù)報(bào)、融合產(chǎn)品、概率匹配產(chǎn)品預(yù)報(bào)偏差較穩(wěn)定，對(duì)中雨、大雨、暴雨的偏差為0.93～1.70。從區(qū)域的角度來(lái)看：大部分情況下，陜南預(yù)報(bào)偏差比陜北、關(guān)中大，空、漏報(bào)現(xiàn)象均更明顯。

結(jié)合Ts評(píng)分結(jié)果可以看出，高Ts評(píng)分對(duì)應(yīng)較多的空?qǐng)?bào)現(xiàn)象，而低Ts評(píng)分則因漏報(bào)引起；90%分位數(shù)在Ts評(píng)分中有較好的表現(xiàn)，但其預(yù)報(bào)偏差始終較高，僅次于最大值。總體來(lái)看，控制預(yù)報(bào)、融合產(chǎn)品、概率匹配產(chǎn)品無(wú)論在Ts評(píng)分還是預(yù)報(bào)偏差上表現(xiàn)均較好，穩(wěn)定性較高。

圖4　陜西2014年汛期陜北、關(guān)中、陜南10種ECMWF降水量產(chǎn)品各降水量級(jí)24 h預(yù)報(bào)偏差

4陜西2014年汛期降水實(shí)況與ECMWF集合預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品預(yù)報(bào)對(duì)比

4.1日平均降水量空間分布

區(qū)域內(nèi)降水的日平均分布可以反映模式產(chǎn)品對(duì)降水落區(qū)空間分布的預(yù)報(bào)能力[10]。通過(guò)以上分析可知，僅考慮Ts評(píng)分，90%分位數(shù)有較好的預(yù)報(bào)效果；綜合考慮，Ts評(píng)分和預(yù)報(bào)偏差，控制預(yù)報(bào)、融合產(chǎn)品、概率匹配產(chǎn)品的預(yù)報(bào)效果較好，因此選取這4種產(chǎn)品，分析其在2014年汛期24 h降水日平均分布與實(shí)況的異同，以便更直觀地理解模式產(chǎn)品的預(yù)報(bào)效果。

從圖5可以看出2014年汛期陜西省日平均降水量實(shí)況的大值區(qū)主要分布在陜北南部、關(guān)中北部以及陜南南部地區(qū)。在延長(zhǎng)—宜川、麟游、禮泉、華山以及南鄭—鎮(zhèn)巴—鎮(zhèn)平一帶有12 mm左右的大值中心。對(duì)比ECMWF集合預(yù)報(bào)90%分位數(shù)、控制預(yù)報(bào)、融合產(chǎn)品和概率匹配4種產(chǎn)品發(fā)現(xiàn):(1)90%分位數(shù)的降水強(qiáng)度更接近實(shí)況，其余3個(gè)產(chǎn)品的降水強(qiáng)度(4～8 mm)明顯小于實(shí)況(6～12 mm)；(2)4個(gè)產(chǎn)品均可反映出陜北南部、關(guān)中北部、陜南南部的雨帶分布，融合產(chǎn)品和控制預(yù)報(bào)對(duì)關(guān)中地區(qū)降水大值中心的刻畫(huà)更接近實(shí)況；(3)4個(gè)產(chǎn)品都在陜南西部存在一個(gè)降水相對(duì)較強(qiáng)的中心，這一點(diǎn)和實(shí)況不同，其產(chǎn)生的原因值得進(jìn)一步研究。

圖5　2014年汛期陜西降水實(shí)況與ECMWF降水產(chǎn)品24 h降水預(yù)報(bào)日平均分布圖(單位為mm/d，其中陰影區(qū)大于10 mm/d)

4.2區(qū)域平均降水量逐日演變

分析模式對(duì)某一區(qū)域平均降水的逐日演變可較好地反映該模式對(duì)某一區(qū)域不同時(shí)間發(fā)生的大降水過(guò)程的預(yù)報(bào)能力[11]。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，2014年汛期ECMWF集合預(yù)報(bào)90%分位數(shù)、控制預(yù)報(bào)、融合產(chǎn)品和概率匹配這4種預(yù)報(bào)產(chǎn)品陜西區(qū)域平均逐日的降水序列和實(shí)況有較高的相關(guān)性，其相關(guān)系數(shù)從高到低依次為概率匹配產(chǎn)品(0.852)、控制預(yù)報(bào)(0.850)、90%分位數(shù)(0.845)、融合產(chǎn)品(0.841)。從2014年汛期陜西降水實(shí)況與ECMWF降水產(chǎn)品24 h降水逐日演變(圖6)可以看出,4種產(chǎn)品基本上都能較好的反映出整個(gè)汛期降水的演變趨勢(shì)，由于7月初到8月上旬模式資料缺報(bào)較多，一定程度上影響了預(yù)報(bào)產(chǎn)品的演變過(guò)程。從現(xiàn)有數(shù)據(jù)看，8月后半月到9月預(yù)報(bào)和實(shí)況非常吻合，其次是6月份。比較而言，90%分位數(shù)預(yù)報(bào)的降水量級(jí)偏大，其他3種產(chǎn)品偏小。以8月30日為例，實(shí)況降水量為28.72 mm，90%分位數(shù)、控制預(yù)報(bào)、融合產(chǎn)品、概率匹配產(chǎn)品預(yù)報(bào)降水量分別為29.61 mm、23.11 mm、22.97 mm、22.1 mm。

5結(jié)論

(1) 2014年汛期ECMWF集合預(yù)報(bào)10種降水產(chǎn)品大多隨著降水量級(jí)的增加，Ts評(píng)分明顯降低；隨預(yù)報(bào)時(shí)效增加，Ts評(píng)分有小幅下降。不同降水量產(chǎn)品對(duì)小雨Ts評(píng)分差異微弱，對(duì)中雨、大雨、暴雨有較大差異，多數(shù)情況下90%分位數(shù)Ts評(píng)分最優(yōu)。模式對(duì)陜南各量級(jí)降水預(yù)報(bào)效果優(yōu)于陜北、關(guān)中。

(2) 所有降水量產(chǎn)品小雨預(yù)報(bào)范圍偏大，隨著降水量級(jí)增大，空?qǐng)?bào)現(xiàn)象逐漸減少，同時(shí)一定程度上出現(xiàn)了漏報(bào)?？刂祁A(yù)報(bào)、融合產(chǎn)品、概率匹配產(chǎn)品無(wú)論在Ts評(píng)分還是預(yù)報(bào)偏差上表現(xiàn)均較好。大多數(shù)情況下陜南預(yù)報(bào)偏差比陜北、關(guān)中大。

圖6　陜西2014年汛期降水實(shí)況與ECMWF降水產(chǎn)品24 h降水逐日演變圖

(3) 90%分位數(shù)、控制預(yù)報(bào)、概率匹配產(chǎn)品、融合產(chǎn)品能基本反映出實(shí)況降水的落區(qū)情況，其中90%分位數(shù)預(yù)報(bào)的量級(jí)更接近實(shí)況。4種產(chǎn)品對(duì)陜西大降水過(guò)程的演變趨勢(shì)可以做出較為準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)，但在降水量級(jí)上與實(shí)況存在一定差異。

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中圖分類號(hào)：P456.7

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

基金項(xiàng)目：中國(guó)氣象局預(yù)報(bào)員專項(xiàng)(CMAYBY2015-076)，公益性行業(yè)(氣象)科研專項(xiàng)(GYHY201306006)

作者簡(jiǎn)介：陳小婷(1984—)，女，陜西寶雞人，漢族，碩士，工程師，主要從事天氣預(yù)報(bào)理論與方法研究。

收稿日期：2015-09-21

文章編號(hào)：1006-4354(2016)01-0007-06

陳小婷，胡啟元，黃少妮.陜西省2014年汛期ECMWF集合預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品評(píng)估檢驗(yàn)[J].陜西氣象，2016(1)：7-12.