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        歐洲中心精細(xì)化數(shù)值模式預(yù)報產(chǎn)品性能診斷分析

        2017-05-24 17:50:48凌晶張丁丁劉禮珍
        南方農(nóng)業(yè)·下旬 2016年12期
        關(guān)鍵詞:平均偏差實(shí)況最低氣溫

        凌晶+張丁丁+劉禮珍

        摘 要 利用歐洲中心精細(xì)化數(shù)值預(yù)報模式產(chǎn)品資料,對2015年來賓市降水和氣溫預(yù)報按月份、量級進(jìn)行了檢驗(yàn)評估。結(jié)果表明:模式對中雨及以下量級的降水預(yù)報準(zhǔn)確率較高,暴雨及以上量級預(yù)報則不太理想。模式對氣溫預(yù)報性能較好,誤差基本在2℃以內(nèi),且具有一定的季節(jié)性特點(diǎn)。

        關(guān)鍵詞 數(shù)值模式;降水;地面氣溫;對比檢驗(yàn)

        中圖分類號:P456.7 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2016.36.055

        在現(xiàn)代天氣預(yù)報業(yè)務(wù)中,數(shù)值預(yù)報具有越來越重要的地位,對預(yù)報的準(zhǔn)確率也提出了更高的要求[1-4]。其中,歐洲數(shù)值模式具有較高的預(yù)報水平,其精細(xì)化產(chǎn)品已被廣泛應(yīng)用于業(yè)務(wù)中。但受初始場、地形、及模式本身設(shè)計等方面的影響,模式產(chǎn)品,特別是對天氣要素的預(yù)報產(chǎn)品不可避免地存在一定的誤差。隨著模式的發(fā)展和氣象現(xiàn)代化建設(shè)的需要,對歐洲數(shù)值模式精細(xì)化產(chǎn)品的客觀性檢驗(yàn)顯得尤為重要。

        本文通過檢驗(yàn)2015年1-10月歐洲中心精細(xì)化數(shù)值預(yù)報模式溫度和降雨預(yù)報產(chǎn)品的定性定量分析其預(yù)報性能,使預(yù)報員能了解其性能和特點(diǎn),對模式產(chǎn)品本地化釋用和提高日常天氣預(yù)報準(zhǔn)確率具有重要意義。

        1 資料來源及統(tǒng)計方法

        1.1 檢驗(yàn)資料

        檢驗(yàn)的數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品是歐洲中心細(xì)網(wǎng)格數(shù)值模式地面溫度預(yù)報和降雨預(yù)報產(chǎn)品,檢驗(yàn)站點(diǎn)為來賓站(109.24°E,23.75°N),檢驗(yàn)時間為2015年1-12月,檢驗(yàn)時效為0~24 h、24~48 h、48~72 h。由于歐洲中心在2015年對模式分辨率進(jìn)行調(diào)整,1月5日以后水平分辨率由0.25度變?yōu)?.125度,但分辨率為0.25度的只有5 d,且在提取要素時已經(jīng)做了處理,對檢驗(yàn)結(jié)果影響不大。

        1.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

        在提取要素過程中進(jìn)行質(zhì)量控制,標(biāo)記不符合氣候特征的預(yù)報值、缺測值,并且不參加該時效檢驗(yàn)。

        1.3 統(tǒng)計方法

        1.3.1 降水定性預(yù)報檢驗(yàn)

        當(dāng)預(yù)報為有雨,若實(shí)況降水量R實(shí)≥0.0 mm評定為正確,若實(shí)況無雨則評定為空報;當(dāng)預(yù)報為無雨,若實(shí)況無雨評定為正確,若實(shí)況降水量R實(shí)>0.0 mm評定為漏報。定性準(zhǔn)確率=報對次數(shù)/(報對次數(shù)+空報次數(shù)+漏報次數(shù))。

        1.3.2 降水定量預(yù)報檢驗(yàn)

        檢驗(yàn)分5個降水量級(R實(shí)≥0.1 mm、R實(shí)≥10 mm、R實(shí)≥25 mm、R實(shí)≥50 mm和R實(shí)≥100 mm,亦即小、中、大、暴和大暴雨以上)。當(dāng)預(yù)報為某量級降水,若實(shí)況降水量落在預(yù)報區(qū)間評定為正確,若實(shí)況降水量小于預(yù)報區(qū)間起始值評定為偏大,若實(shí)況降水量大于預(yù)報區(qū)間終止值評定為偏小,定量正確率=報對次數(shù)/(報對次數(shù)+偏大次數(shù)+偏小次數(shù))。

        1.3.3 氣溫定量預(yù)報檢驗(yàn)方法

        記F為預(yù)報值,O為實(shí)況值,M為預(yù)報次數(shù),采用兩種氣溫定量檢驗(yàn)方法。平均偏差,它反映統(tǒng)計時段內(nèi)氣溫預(yù)報的某種系統(tǒng)性誤差。絕對誤差,它反映預(yù)報值與實(shí)況值的平均偏離程度,因而能反映總誤差情況。

        2 降水預(yù)報產(chǎn)品檢驗(yàn)

        2.1 降水定性檢驗(yàn)

        從定性檢驗(yàn)的TS評分、空報率、漏報率來看(圖略),1-10月平均預(yù)報準(zhǔn)確率為68%,其中非汛期2月的預(yù)報準(zhǔn)確率低于平均水平,原因是實(shí)況降雨日數(shù)僅為6天,模式空報較多。前汛期4-6月的預(yù)報準(zhǔn)確率低于平均水平,也與這幾個月降雨較多、且的空報率較高有關(guān)。另外從漏報率來看,歐洲中心降水預(yù)報對于降雨過程都有反應(yīng),但空報較多。

        2.2 降水分級定量檢驗(yàn)

        從2015年1-10月來賓站降水定量預(yù)報檢驗(yàn)定量準(zhǔn)確率來看,隨著降水量級的增大,歐洲中心模式預(yù)報準(zhǔn)確率明顯降低,且對于暴雨及以上量級基本沒有預(yù)報出來。

        從預(yù)報時效來看,隨著預(yù)報時長增加,小雨的預(yù)報準(zhǔn)確率逐漸降低,從24h的65%降低到72h的53%,而中雨預(yù)報準(zhǔn)確率卻隨預(yù)報時效接近而減小,大雨及以上的準(zhǔn)確率隨時效增減特征不明顯。對于暴雨量級的降雨,模式預(yù)報性能較低,24h的暴雨預(yù)報準(zhǔn)確率僅為17%,48~72 h時段內(nèi)沒有預(yù)報出來。而大暴雨24h內(nèi)預(yù)報準(zhǔn)確率較高,反查后發(fā)現(xiàn),2015年來賓站有三次大暴雨,10月7日暴雨過程中,模式24 h模式預(yù)報雨量為97 mm,48 h為107 mm,所以造成48 h大暴雨預(yù)報準(zhǔn)確率較高。

        3 溫度預(yù)報檢驗(yàn)

        3.1 來賓站氣溫預(yù)報檢驗(yàn)

        3.1.1 最高氣溫預(yù)報平均偏差

        比較各月偏差來看,1-3月、12月月平均偏差較小,表明最高氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率高;2-3月、12月這段時間內(nèi),平均偏差為正值,說明最高氣溫預(yù)報普遍偏高;4-11月平均偏差為負(fù)值,表明最高氣溫預(yù)報偏低。所以最高氣溫預(yù)報性能具有一定的季節(jié)性特點(diǎn),春季到夏季,隨著天氣轉(zhuǎn)暖,最高氣溫預(yù)報平均偏差增大,從夏季到秋季,最高氣溫預(yù)報平均偏差減小。

        3.1.2 最高氣溫預(yù)報絕對誤差

        比較各月最高氣溫預(yù)報的絕對偏差來看,最高氣溫絕對誤差基本都在2.5℃以下,汛期4-9月絕對誤差普遍高于平均水平,這可能受夏季降雨頻繁,對氣溫預(yù)報性能影響較大。

        3.1.3 最低氣溫預(yù)報平均偏差

        比較最低氣溫預(yù)報平均偏差分析可以看出,最低氣溫預(yù)報普遍低于實(shí)況,平均偏差基本在1℃以內(nèi),與實(shí)況溫度較為接近。

        3.1.4 最低氣溫預(yù)報絕對誤差

        從最低氣溫預(yù)報絕對誤差來看,各月絕對誤差基本都在1℃左右,說明模式對于最低氣溫預(yù)報的性能較好,與實(shí)況偏差較小。比較各月來看,9-11月的最低氣溫絕對誤差普遍低于全年水平,可能與降雨減少和冷空氣過程少有關(guān)。

        4 結(jié)論與討論

        第一,歐洲中心數(shù)值模式精細(xì)化降水預(yù)報準(zhǔn)確性在夏季最低,隨降水量級增大而明顯減小,對暴雨以上量級的預(yù)報能力較低,但有一定預(yù)報準(zhǔn)確性。

        第二,最高、最低氣溫預(yù)報基本接近實(shí)況,絕對誤差大部在2℃以內(nèi),且具有一定的季節(jié)性,夏季偏差較小,且起伏較小。

        第三,由于誤差分析的方法比較粗糙,無法進(jìn)一步區(qū)分具體天氣過程對預(yù)報誤差的影響,有待以后繼續(xù)研究。

        參考文獻(xiàn)

        [1]應(yīng)爽.日本數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品在溫度預(yù)報中的釋用[J].吉林氣象,2007(2):21-22.

        [2]徐琳娜,馮漢中.基于數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的溫度釋用方法比較[J].四川氣象,2006(2):4-5.

        [3]趙聲蓉.多模式溫度集成預(yù)報[J].應(yīng)用氣象學(xué)報,2006(1):52-58.

        [4]趙斌華,湯光華,李力.某場站溫度預(yù)報初探[J].應(yīng)用數(shù)學(xué),2004(s2):139-143.

        (責(zé)任編輯:趙中正)

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