李瑞晗　宋麗麗　于文革　李慧琳　羅箭宇

摘 要：本文主要對2018年6—8月的ECMWF細(xì)網(wǎng)格模式和中央氣象臺指導(dǎo)預(yù)報2米溫度的最高、最低氣溫預(yù)報產(chǎn)品進(jìn)行誤差分析，采用7天誤差滑動平均訂正和1～7天不同訂正期誤差訂正兩種方法進(jìn)行誤差訂正。結(jié)果表明：誤差訂正前后，低溫預(yù)報準(zhǔn)確率都高于高溫;兩種數(shù)值模式對溫度預(yù)報整體系統(tǒng)性偏低，且低溫預(yù)報的零誤差率明顯高于高溫預(yù)報;誤差訂正后，溫度預(yù)報準(zhǔn)確率有不同程度的提高，ECMWF細(xì)網(wǎng)格模式的溫度預(yù)報提高顯著，具有較高的參考價值。

關(guān)鍵詞：丹東;數(shù)值模式;2米溫度;誤差分析;誤差訂正

中圖分類號：P456.7;P457.3文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-5168（2018）31-0140-03

Error Analysis and Correction of Two Numerical Models in

Dandong Summer Temperature Forecast

LI Ruihan SONG Lili YU Wenge LI Huilin LUO Jianyu

（Dandong Meteorological Bureau，Dandong Liaoning 118000）

Abstract： In this paper， the error analysis of ECMWF fine-grid model from June to August 2018 and the forecast products of maximum and minimum temperature of 2m temperature guided by the Central Meteorological Observatory was carried out. The error correction was carried out by using two methods： 7-day moving average error correction and 1～7day error correction in different correction periods. The results showed that the accuracy of low-temperature prediction was higher than that of high-temperature prediction before and after error correction; the overall system of the two numerical models for temperature prediction was low， and the zero error rate of low-temperature prediction was significantly higher than that of high-temperature prediction; after error correction， the accuracy of temperature prediction had been improved to varying degrees， and the temperature prediction of ECMWF fine-grid model had been improved significantly. It had high reference value.

Keywords： Dandong;numerical model;2m temperature;error analysis;error correction

目前，數(shù)值模式已經(jīng)成為天氣預(yù)報的主要參考手段，通過對模式產(chǎn)品的解釋應(yīng)用，在一定程度上提高預(yù)報準(zhǔn)確率和精細(xì)化水平。但是，數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品存在模式誤差，國內(nèi)很多氣象工作者[1-4]在分析各個數(shù)值模式溫度預(yù)報的誤差后，利用誤差訂正和統(tǒng)計等方法進(jìn)行處理，以求提高其預(yù)報準(zhǔn)確率。為反映數(shù)值模式溫度預(yù)報產(chǎn)品在丹東地區(qū)的預(yù)報性能，本文對ECMWF細(xì)網(wǎng)格模式和中央氣象臺指導(dǎo)預(yù)報在丹東夏季溫度預(yù)報中的應(yīng)用效果進(jìn)行檢驗(yàn)，并進(jìn)行誤差訂正。

1 資料與方法

1.1 資料來源

選取2018年6—8月的ECMWF細(xì)網(wǎng)格模式（簡稱EC）和中央氣象臺指導(dǎo)預(yù)報（簡稱指導(dǎo)報）2米溫度的最高、最低氣溫預(yù)報產(chǎn)品。EC為08：00和20：00起報未來15～36h的溫度預(yù)報資料，中央指導(dǎo)報為20：00和08：00起報未來24h的溫度預(yù)報資料，數(shù)據(jù)缺失日不檢驗(yàn)。

實(shí)況資料為2018年6—8月丹東地區(qū)四個常規(guī)氣象觀測站：丹東站、東港站、鳳城站和寬甸站的20：00—次日20：00和08：00—次日08：00最高、最低氣溫數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法

1.2.1 誤差分析方法。采用雙線性插值法將模式格點(diǎn)資料插值到站點(diǎn)上，然后對三種數(shù)值模式分別求20：00—次日20：00和08：00—次日08：00的24h最高、最低氣溫預(yù)報值。

采用溫度預(yù)報準(zhǔn)確率、平均系統(tǒng)誤差、誤差率對三種數(shù)值模式的最高、最低氣溫預(yù)報進(jìn)行檢驗(yàn)。誤差率定義為某類（正、負(fù)、零）誤差樣本數(shù)占總樣本數(shù)的百分比，其他計算公式如下。

溫度預(yù)報準(zhǔn)確率：

[Ts=NrNf×100%]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

平均系統(tǒng)誤差：

[TME=1Ni=1NFi-Oi]? ? ? ? ? ? ? （2）

其中，[Nr]為預(yù)報正確的站（次）數(shù)，[Nf]為預(yù)報的總站（次）數(shù);[Fi]為第i站（次）溫度預(yù)報值;[Oi]為第i站（次）實(shí)況溫度。

采用標(biāo)準(zhǔn)差對2018年6—8月的實(shí)況最高、最低氣溫進(jìn)行逐月離散度檢驗(yàn)，溫度標(biāo)準(zhǔn)差計算公式為：

[Tσ=1Ni=1NTi-T0N=1，2，3，…，31]? ? ? ? ?（3）

其中，[Ti]為每月第i天的實(shí)況最高（最低）氣溫，[T0]為月平均最高（最低）氣溫。

1.2.2 誤差訂正方法。7天誤差滑動平均訂正：指將預(yù)報時刻前7d的預(yù)報誤差平均值作為訂正值，再用預(yù)報時刻模式預(yù)報值減去訂正值。

1～7天不同訂正期誤差訂正：指在預(yù)報時刻前7d內(nèi)選取誤差絕對值最小值的日期為預(yù)報的訂正期，再使用該訂正期對預(yù)報時刻的模式預(yù)報進(jìn)行誤差訂正。具體計算公式為：

[Tt=Tmt-1Ni=1NTmt-i-T0t-iN=1，2，…，7] （4）

式（4）中，[Tt]為t時刻訂正后模式預(yù)報值，[Tmt]為的訂正前預(yù)報值;[N]為訂正期;[Tmt-i]、[T0t-i]分別為模式預(yù)報和實(shí)況距該預(yù)報時刻t前i日的氣溫。當(dāng)[N]從1～7變化時，分別計算t時刻前的7個預(yù)報誤差，公式為：

[ΔTti=Tmt-i-T0t-ii=1，2，…，7]?（5）

式（5）中，[ΔTti]為t-i時刻的預(yù)報誤差絕對值，根據(jù)其最小時i的值確定訂正期。

2 誤差分析

2.1 溫度預(yù)報準(zhǔn)確率分析

對比20：00—次日20：00和08：00—次日08：00 EC和指導(dǎo)報2米溫度的最高氣溫、最低氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率，發(fā)現(xiàn)兩個時段兩種數(shù)值模式間的差異具有一致性，固合并兩個時段的最高、最低氣溫，進(jìn)行誤差分析。

如圖1（a）和（b）所示，兩種數(shù)值模式低溫預(yù)報準(zhǔn)確率都明顯高于高溫。從全地區(qū)平均值來看，中央指導(dǎo)預(yù)報的高溫預(yù)報準(zhǔn)確率最高，EC的低溫預(yù)報準(zhǔn)確率最高達(dá)90%以上。但兩種數(shù)值模式對不同觀測站的預(yù)報準(zhǔn)確率有較大差異。分站來看，在高溫預(yù)報方面，EC在丹東、鳳城的準(zhǔn)確率較高，接近95%，指導(dǎo)報在東港、寬甸的準(zhǔn)確率較高，寬甸尤其明顯;在低溫預(yù)報方面，EC在四個站的準(zhǔn)確率都較高。而且兩種數(shù)值模式對丹東的高低溫預(yù)報效果最好，對東港高溫預(yù)報效果最差，對寬甸低溫預(yù)報效果最差。

2.2 平均系統(tǒng)誤差和誤差率分析

在實(shí)際預(yù)報業(yè)務(wù)中，既需掌握數(shù)值模式的預(yù)報精度，更需掌握數(shù)值模式預(yù)報的系統(tǒng)性偏向（預(yù)報與實(shí)況相比是系統(tǒng)性偏高還是偏低）[5]。計算丹東地區(qū)2018年6—8月平均系統(tǒng)誤差和誤差率，進(jìn)一步分析兩個模式對最高、最低氣溫預(yù)報的系統(tǒng)性偏向。

如表1所示，兩種數(shù)值模式對溫度預(yù)報整體系統(tǒng)性偏低，并且低溫預(yù)報的零誤差率明顯高于高溫預(yù)報，與低溫預(yù)報準(zhǔn)確率高于高溫的情況相一致。

3 誤差訂正

利用7天誤差滑動平均訂正和1～7天不同訂正期誤差訂正這兩種方法對EC和指導(dǎo)報的最高、最低氣溫預(yù)報進(jìn)行訂正。

通過分析比較，選取訂正后溫度預(yù)報準(zhǔn)確率最高的訂正方法為各模式的最優(yōu)誤差訂正方法。結(jié)合圖1和圖2，EC的高溫預(yù)報經(jīng)7天誤差滑動平均訂正后全地區(qū)平均預(yù)報準(zhǔn)確率為82.9%，提高了15%，其中最明顯的是寬甸，提高了約35%，且準(zhǔn)確率為四站最高，達(dá)85.7%。兩種誤差訂正方法對指導(dǎo)報的訂正效果較差，經(jīng)1～7天不同訂正期誤差訂正，高溫預(yù)報準(zhǔn)確率提高3%，低溫預(yù)報準(zhǔn)確率無變化，7天誤差滑動平均訂正反而使溫度準(zhǔn)確率降低。

兩種數(shù)值模式經(jīng)最優(yōu)誤差訂正后，溫度預(yù)報準(zhǔn)確率有不同程度提高，低溫預(yù)報準(zhǔn)確率仍然高于高溫預(yù)報，EC在訂正后最高、最低氣溫預(yù)報都有顯著提高，并且預(yù)報效果好于指導(dǎo)報，參考價值最高，可以直接作為主觀預(yù)報的初始場，再通過分析具體的天氣影響系統(tǒng)，進(jìn)一步確定訂正幅度，可提高主觀溫度預(yù)報準(zhǔn)確率。

4 結(jié)論

①誤差訂正前后，兩種數(shù)值模式低溫預(yù)報準(zhǔn)確率都高于高溫預(yù)報，這與實(shí)況低溫穩(wěn)定度較好有關(guān)。全地區(qū)平均來看，指導(dǎo)報的高溫預(yù)報準(zhǔn)確率最高，EC的低溫預(yù)報準(zhǔn)確率最高達(dá)到90%以上。分站來看，在高溫預(yù)報方面，EC在丹東、鳳城的準(zhǔn)確率較高接近95%，指導(dǎo)報在東港、寬甸的準(zhǔn)確率較高，寬甸尤其明顯;在低溫預(yù)報方面，EC在四站的準(zhǔn)確率都較高。此外，兩種數(shù)值模式對丹東的高低溫預(yù)報效果最好，對東港高溫預(yù)報效果最差，對寬甸低溫預(yù)報效果最差。

②兩種數(shù)值模式對溫度預(yù)報整體系統(tǒng)性偏低，并且低溫預(yù)報的零誤差率明顯高于高溫預(yù)報，與低溫預(yù)報準(zhǔn)確率高于高溫預(yù)報的情況相一致。

③兩種數(shù)值模式經(jīng)最優(yōu)誤差訂正后，溫度預(yù)報準(zhǔn)確率有不同程度提高。7天誤差滑動平均訂正適用于EC的最高、最低氣溫預(yù)報，1～7天不同訂正期誤差訂正適用于指導(dǎo)報的最高氣溫預(yù)報。

④誤差訂正后，ECMWF細(xì)網(wǎng)格模式的最高、最低氣溫預(yù)報準(zhǔn)確率都有顯著提高，并且預(yù)報效果好于中央氣象臺指導(dǎo)預(yù)報，參考價值最高。

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