龐 玥，王 歡，夏 蘩，羅 娟

（重慶市氣象臺(tái)，重慶401147）

隨著氣象事業(yè)的發(fā)展，數(shù)值預(yù)報(bào)是當(dāng)代天氣預(yù)報(bào)的主要參考工具，數(shù)值預(yù)報(bào)的發(fā)展是提高天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)水平的關(guān)鍵[1-4]。然而，由于數(shù)值預(yù)報(bào)存在不確定性，其預(yù)報(bào)結(jié)果往往很不穩(wěn)定，尤其是對(duì)轉(zhuǎn)折性、突發(fā)性天氣過(guò)程的預(yù)報(bào)經(jīng)常失敗，因此靠單一的確定性數(shù)值預(yù)報(bào)來(lái)提高其準(zhǔn)確率變得尤其困難，這對(duì)發(fā)展數(shù)值預(yù)報(bào)技術(shù)提出嚴(yán)峻的考驗(yàn)[5]。集合預(yù)報(bào)正是從這種不確定性出發(fā)，通過(guò)初值和模式擾動(dòng)的方法，由數(shù)值預(yù)報(bào)模式積分得到一組預(yù)報(bào)集合，從而推斷大氣所有可能的狀態(tài)[6-9]。因此集合預(yù)報(bào)能夠提供更多有價(jià)值的信息，提供預(yù)報(bào)災(zāi)害性、極端天氣的可能，為決策服務(wù)提供更有效的支撐[10-13]。

世界上主要發(fā)達(dá)國(guó)家都非常重視集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的發(fā)展。1992 年，歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）和美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）分別建立了各自的集合預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，之后，加拿大（CMC）、日本、英國(guó)、韓國(guó)等國(guó)家也都分別建立了相應(yīng)的全球集合預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)。經(jīng)過(guò)20 多年的研究，集合預(yù)報(bào)技術(shù)得到進(jìn)一步提高和完善，在發(fā)達(dá)國(guó)家數(shù)值業(yè)務(wù)體系中已得到廣泛深入的應(yīng)用[14-17]。中國(guó)在集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)建設(shè)和業(yè)務(wù)應(yīng)用方面起步較晚，近年來(lái)國(guó)內(nèi)對(duì)集合預(yù)報(bào)的發(fā)展也越來(lái)越重視[18-22]。2006 年底，中國(guó)氣象局（CMA）的T213 全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)化，2011 年開(kāi)始， 國(guó)家信息中心開(kāi)始接收ECMWF、NCEP、CMC 等中心的實(shí)時(shí)集合預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，國(guó)家氣象中心集合預(yù)報(bào)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了前端集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品顯示分析平臺(tái)——“集合預(yù)報(bào)工具箱”，目前已在國(guó)家級(jí)和省級(jí)業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)平臺(tái)上得到推廣應(yīng)用，集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品已成為廣大預(yù)報(bào)員日常天氣預(yù)報(bào)中的重要參考。

2013 年底，重慶市氣象臺(tái)開(kāi)始接收ECMWF、NCEP、CMC、CMA 的集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品，并引進(jìn)了“集合預(yù)報(bào)工具箱”，且在業(yè)務(wù)中得到應(yīng)用，為預(yù)報(bào)員提供了豐富的集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品。但在日常業(yè)務(wù)中，如何從海量的集合預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)中挖掘有效的預(yù)報(bào)信息，如何在有限時(shí)間內(nèi)擇優(yōu)使用集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品等，都是集合預(yù)報(bào)應(yīng)用中急需解決的問(wèn)題。本文利用接收較全、業(yè)務(wù)上常用的ECMWF 集合預(yù)報(bào)資料和重慶市自動(dòng)站降水量資料，客觀檢驗(yàn)分析重慶地區(qū)2014—2016 年ECMWF 集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)降水產(chǎn)品的預(yù)報(bào)性能，以期在今后預(yù)報(bào)員深入認(rèn)識(shí)集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)，從而擇優(yōu)使用集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品來(lái)提高業(yè)務(wù)水平提供客觀依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源及預(yù)處理

文中所用資料包括ECMWF 集合預(yù)報(bào)降水資料和重慶市自動(dòng)站降水資料。

（1）ECMWF 集合預(yù)報(bào)降水資料：由51 個(gè)成員組成，包含50 個(gè)預(yù)報(bào)成員和1 個(gè)控制預(yù)報(bào)成員。選取2014 年1 月1 日—2016 年12 月31 日基于ECMWF 集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的12 個(gè)常用降水統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品，包括：概率匹配平均、平均數(shù)、中位數(shù)、最大值、最小值、Mode、控制預(yù)報(bào)、10%分位數(shù)、25%分位數(shù)、75%分位數(shù)、90%分位數(shù)、融合產(chǎn)品及ECMWF集合預(yù)報(bào)的百分位值降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品和概率預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品。預(yù)報(bào)區(qū)域選取重慶范圍（105°~111°E，27°~33°N），分辨率為0.5°×0.5°?？紤]到ECMWF 集合預(yù)報(bào)資料會(huì)有8~12 h 的接收延遲，因此初始檢驗(yàn)時(shí)間設(shè)為模式起報(bào)的12 h，選取模式08 時(shí)和20 時(shí)（北京時(shí)，下同）起報(bào)的短期時(shí)效逐24 h 降水產(chǎn)品，即12~36 h、36~60 h、60~84 h 時(shí)效（以下簡(jiǎn)稱36 h、60 h、84 h 時(shí)效）。剔除未接收到的資料時(shí)次，共選出1990 個(gè)樣本。

（2）重慶市自動(dòng)站降水資料：選取2014 年1 月1 日—2016 年12 月31 日08 時(shí)和20 時(shí)的重慶市34 個(gè)自動(dòng)站降水資料（圖1）。利用最優(yōu)插值法，將集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的格點(diǎn)預(yù)報(bào)資料插值到34 個(gè)自動(dòng)站上，得到各站點(diǎn)的降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品，并進(jìn)行檢驗(yàn)分析。

圖1 檢驗(yàn)區(qū)域及34 個(gè)自動(dòng)站點(diǎn)分布

1.2 檢驗(yàn)方法

為便于研究和比較，本文采用目前氣象業(yè)務(wù)中常用的《中短期天氣預(yù)報(bào)質(zhì)量檢驗(yàn)辦法》對(duì)集合預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品進(jìn)行晴雨檢驗(yàn)（PC）、TS 評(píng)分和預(yù)報(bào)偏差檢驗(yàn)（BS）。其表達(dá)式為：其中，NA 為預(yù)報(bào)正確的站數(shù)，NB 為空?qǐng)?bào)站數(shù)，NC為漏報(bào)站數(shù)，ND 為無(wú)降水預(yù)報(bào)正確的站數(shù)。

按照傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法對(duì)集合預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品做累加降水量級(jí)檢驗(yàn)，即當(dāng)預(yù)報(bào)降水量級(jí)≥實(shí)況降水量級(jí)均為預(yù)報(bào)正確。雨量等級(jí)劃分為小雨以上（≥0.1 mm）、中雨以上（≥10.0 mm）、大雨以上（≥25.0 mm）、暴雨以上（≥50.0 mm）降水量級(jí)（以下簡(jiǎn)稱小雨、中雨、大雨、暴雨量級(jí)）。

2 晴雨檢驗(yàn)結(jié)果及分析

ECMWF 集合控制預(yù)報(bào)為不加擾動(dòng)的預(yù)報(bào)結(jié)果，即日常業(yè)務(wù)中所用的確定性預(yù)報(bào)，只是分辨率有所不同，為了與單一的確定性數(shù)值預(yù)報(bào)相比較，將其他統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品與控制預(yù)報(bào)進(jìn)行對(duì)比。圖2 為集合預(yù)報(bào)降水統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品短期時(shí)效的晴雨檢驗(yàn)，結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)：大部分統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品的晴雨檢驗(yàn)值都隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加而略下降，說(shuō)明預(yù)報(bào)時(shí)效對(duì)ECMWF 集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的晴雨預(yù)報(bào)性能影響較小。36 h、60 h、84 h 時(shí)效降水預(yù)報(bào)晴雨檢驗(yàn)均值都在0.6 以上，各時(shí)效晴雨檢驗(yàn)值最高的統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品為最小值，值分別為0.768、0.754、0.729，而同時(shí)段控制預(yù)報(bào)的值分別為0.609、0.597、0.591，表明集合預(yù)報(bào)在晴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率方面對(duì)確定性數(shù)值預(yù)報(bào)的降水預(yù)報(bào)能力有明顯的提高。將其他11 個(gè)統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品與控制預(yù)報(bào)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明：最小值、Mode、10%分位數(shù)、融合產(chǎn)品、25%分位數(shù)、中位數(shù)在各預(yù)報(bào)時(shí)效的晴雨檢驗(yàn)值都要高于控制預(yù)報(bào)，說(shuō)明這些統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品的晴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較確定性預(yù)報(bào)更有參考價(jià)值。

圖2 集合預(yù)報(bào)降水統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品短期時(shí)效的晴雨檢驗(yàn)

3 累加降水量級(jí)檢驗(yàn)結(jié)果及分析

3.1 TS 評(píng)分檢驗(yàn)結(jié)果及分析

圖3 為集合預(yù)報(bào)降水統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品短期時(shí)效的累加降水量級(jí)TS 評(píng)分檢驗(yàn)，結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)：各統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品的TS 評(píng)分值隨著降水量級(jí)的增大而顯著減小，即ECMWF 集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)小雨和中雨具有較好的預(yù)報(bào)能力，而對(duì)大雨和暴雨的預(yù)報(bào)能力較弱，其中小雨的TS 評(píng)分值顯著高于其他量級(jí)，并且小雨量級(jí)產(chǎn)品間的TS 評(píng)分值差異小，其他降水量級(jí)產(chǎn)品間的TS 評(píng)分值差異較大。對(duì)于同級(jí)的降水預(yù)報(bào)，大部分統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的延長(zhǎng)而小幅下降。具體分析各降水量級(jí)統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品的TS 評(píng)分檢驗(yàn)情況，結(jié)果表明：小雨量級(jí)在36 h 時(shí)效中TS 評(píng)分值最高的統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品為最小值（0.614），60 h、84 h時(shí)效中融合產(chǎn)品和10%分位數(shù)的TS 評(píng)分值最高，分別為0.589、0.579；中雨量級(jí)36 h、60 h、84 h 時(shí)效中TS 評(píng)分值最高的統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品分別為平均數(shù)（0.438）、概率匹配平均（0.405）和平均數(shù)（0.374）；大雨和暴雨量級(jí)在各預(yù)報(bào)時(shí)效中TS 評(píng)分值最高的統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品分別均為75%分位數(shù)（TS 評(píng)分值分別為0.322、0.297、0.276）和90%分位數(shù)（TS 評(píng)分值分別為0.201、0.168、0.157），且各統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品都較同時(shí)段控制預(yù)報(bào)的TS 評(píng)分值有明顯提高。值得說(shuō)明的是，平均數(shù)由于平滑了降水分布，主要表現(xiàn)在強(qiáng)降水值減小，而小量級(jí)降水范圍擴(kuò)大，因此在中雨量級(jí)預(yù)報(bào)效果較好。概率匹配平均結(jié)合了具有較好空間分布的集合平均場(chǎng)和更好量級(jí)準(zhǔn)確度的集合成員，而融合產(chǎn)品采用多種百分位值統(tǒng)計(jì)量融合技術(shù)，因此它們?cè)诟骷?jí)別的降水都有較好的表現(xiàn)，這與其算法有一定的關(guān)系。最小值在中雨量級(jí)的TS 評(píng)分值較低，大雨量級(jí)的TS 評(píng)分值接近0，在暴雨量級(jí)中最小值、10%分位數(shù)的TS 評(píng)分值均為0，25%分位數(shù)的值近于0，這說(shuō)明最小值對(duì)中雨、大雨、暴雨量級(jí)基本沒(méi)有預(yù)報(bào)能力，而10%分位數(shù)、25%分位數(shù)對(duì)暴雨量級(jí)沒(méi)有預(yù)報(bào)能力。

圖3 集合預(yù)報(bào)降水統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品短期時(shí)效的累加降水量級(jí)TS 評(píng)分檢驗(yàn)

將其他11 個(gè)統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品與控制預(yù)報(bào)進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果表明：在各預(yù)報(bào)時(shí)效中，10%分位數(shù)、25%分位數(shù)、融合產(chǎn)品、中位數(shù)的小雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，平均數(shù)、概率匹配平均、中位數(shù)的中雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，75%分位數(shù)、90%分位數(shù)、融合產(chǎn)品、概率匹配平均的大雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，以及90%分位數(shù)、融合產(chǎn)品、概率匹配平均、最大值的暴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率都要高于控制預(yù)報(bào)，說(shuō)明這些統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品在不同降水量級(jí)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率方面較控制預(yù)報(bào)更有參考價(jià)值。

3.2 預(yù)報(bào)偏差檢驗(yàn)結(jié)果及分析

TS 評(píng)分檢驗(yàn)是衡量降水預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率的主要客觀依據(jù)，然而僅從TS 評(píng)分來(lái)分析模式降水的預(yù)報(bào)能力不夠全面，容易忽視降水空、漏報(bào)的現(xiàn)象，因此我們對(duì)降水產(chǎn)品的預(yù)報(bào)偏差進(jìn)行分析，評(píng)估其空?qǐng)?bào)和漏報(bào)的情況。以預(yù)報(bào)偏差值1 作為標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)值為1時(shí)表明預(yù)報(bào)無(wú)偏差；當(dāng)評(píng)分值＞1 時(shí)，表明預(yù)報(bào)存在濕偏差，即預(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)明預(yù)報(bào)范圍偏大，空?qǐng)?bào)較多；反之，當(dāng)評(píng)分值＜1 時(shí)，表明預(yù)報(bào)存在干偏差，即預(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)，說(shuō)明預(yù)報(bào)范圍偏小，漏報(bào)較多。

對(duì)集合預(yù)報(bào)降水統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品短期時(shí)效的累加降水量級(jí)進(jìn)行預(yù)報(bào)偏差檢驗(yàn)（圖4），結(jié)果表明：大部分統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品的預(yù)報(bào)偏差值隨著降水量級(jí)的增大而減小，而融合產(chǎn)品的值表現(xiàn)為先減小后增加，90%分位數(shù)和最大值的值卻為先增加后減小。對(duì)于小雨量級(jí)的統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品，除最小值、Mode 在84 h 時(shí)效中的預(yù)報(bào)偏差值＜1，其他大部分統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品的值都＞1，大部分統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品對(duì)小雨預(yù)報(bào)范圍偏大；對(duì)于中雨量級(jí)，在各預(yù)報(bào)時(shí)效中最小值、10%分位數(shù)、25%分位數(shù)、Mode、融合產(chǎn)品的預(yù)報(bào)偏差值和在60 h、84 h 時(shí)效中中位數(shù)的預(yù)報(bào)偏差值＜1，其余統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品的值＞1，近2/3 的統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品對(duì)中雨預(yù)報(bào)范圍偏大；對(duì)于大雨量級(jí)，融合產(chǎn)品、最大值、90%分位數(shù)、75%分位數(shù)在各預(yù)報(bào)時(shí)效中的預(yù)報(bào)偏差值＞1，2/3 的統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品對(duì)大雨預(yù)報(bào)范圍偏??；對(duì)于暴雨量級(jí)，只有融合產(chǎn)品、最大值、90%分位數(shù)在各預(yù)報(bào)時(shí)效中的預(yù)報(bào)偏差值＞1，大部分統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品對(duì)暴雨預(yù)報(bào)范圍偏小。說(shuō)明ECMWF 集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)小雨預(yù)報(bào)范圍往往過(guò)度偏大，對(duì)中雨預(yù)報(bào)范圍略偏大，而對(duì)大雨、暴雨預(yù)報(bào)范圍偏小，正是由于對(duì)大雨、暴雨落區(qū)預(yù)報(bào)能力不足，造成其TS 評(píng)分值較低。值得說(shuō)明的是，90%分位數(shù)、最大值在各降水量級(jí)的預(yù)報(bào)范圍偏大，其中最大值的預(yù)報(bào)偏差值較大，在84 h 時(shí)效其值達(dá)6.917，由于它能捕捉一些極端天氣，因此對(duì)暴雨潛勢(shì)預(yù)報(bào)有一定指導(dǎo)意義。

圖4 集合預(yù)報(bào)降水統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品36 h 時(shí)效的累加降水量級(jí)預(yù)報(bào)偏差檢驗(yàn)

進(jìn)一步分析各降水量級(jí)統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品的預(yù)報(bào)偏差檢驗(yàn)情況，結(jié)果表明：對(duì)于小雨量級(jí)的統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品，36 h、60 h、84 h 時(shí)效中預(yù)報(bào)偏差值最接近1（即預(yù)報(bào)效果最好）的統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品分別為最小值（1.168）、最小值（1.011）、Mode（0.942）；中雨量級(jí)分別為融合產(chǎn)品（0.945）、中位數(shù)（0.984）、中位數(shù)（0.846）；大雨量級(jí)分別為融合產(chǎn)品（1.005）、控制預(yù)報(bào)（0.957）、融合產(chǎn)品（1.051）；暴雨量級(jí)均為90%分位數(shù)，值分別為1.035、1.163、1.111。此外，在短期時(shí)效中，最小值、Mode、10%分位數(shù)、融合產(chǎn)品、25%分位數(shù)的小雨預(yù)報(bào)偏差程度，平均數(shù)、融合產(chǎn)品、中位數(shù)、概率匹配平均的中雨預(yù)報(bào)偏差程度，融合產(chǎn)品、90%分位數(shù)的暴雨預(yù)報(bào)偏差程度及融合產(chǎn)品、75%分位數(shù)在36 h、84 h 時(shí)效中的大雨預(yù)報(bào)偏差程度都小于控制預(yù)報(bào)，說(shuō)明這些統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品在不同降水量級(jí)預(yù)報(bào)偏差方面較控制預(yù)報(bào)更有參考價(jià)值。

4 百分位值預(yù)報(bào)產(chǎn)品的檢驗(yàn)結(jié)果及分析

將百分位值預(yù)報(bào)產(chǎn)品從5%、10%、到95%分成19 個(gè)預(yù)報(bào)等級(jí)，分析其在短期時(shí)效內(nèi)不同降水量級(jí)的預(yù)報(bào)性能，了解不同百分位值預(yù)報(bào)產(chǎn)品的可用性，為預(yù)報(bào)員更好地使用該產(chǎn)品進(jìn)行降水預(yù)報(bào)提供參考。

對(duì)百分位值預(yù)報(bào)產(chǎn)品短期時(shí)效的TS 評(píng)分進(jìn)行檢驗(yàn)（圖5a），結(jié)果表明：各百分位值預(yù)報(bào)產(chǎn)品的TS評(píng)分值隨著降水量級(jí)的增大而顯著減小，大部分產(chǎn)品隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的延長(zhǎng)而緩慢下降。對(duì)于小雨量級(jí)，36 h、60 h、84 h 時(shí)效中TS 評(píng)分值最高的產(chǎn)品分別為5%分位數(shù)（0.608）、5%分位數(shù)（0.596）、10%分位數(shù)（0.579）；中雨量級(jí)分別為45%分位數(shù)（0.954）、50%分位數(shù)（0.988）、55%分位數(shù)（0.982）；大雨量級(jí)分別為80%分位數(shù)（0.328）、75%分位數(shù)（0.297）、80%分位數(shù)（0.278）；暴雨量級(jí)分別為90%分位數(shù)和95%分位數(shù)（0.206）、95%分位數(shù)（0.174）、90%分位數(shù)（0.157）。此外，暴雨量級(jí)中35%及以下等級(jí)產(chǎn)品的TS 評(píng)分值接近0，15%及以下等級(jí)產(chǎn)品的值為0，說(shuō)明它們對(duì)暴雨量級(jí)沒(méi)有預(yù)報(bào)能力，這與前文得出的最小值、10%分位數(shù)、25%分位數(shù)對(duì)暴雨量級(jí)沒(méi)有預(yù)報(bào)能力的結(jié)論一致。分析百分位值預(yù)報(bào)產(chǎn)品在不同降水量級(jí)預(yù)報(bào)的分布特點(diǎn)還可看出，低量級(jí)降水預(yù)報(bào)需要較低等級(jí)百分位值預(yù)報(bào)產(chǎn)品就有較高的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，而隨著降水量級(jí)的提高，高量級(jí)降水預(yù)報(bào)需要較高等級(jí)產(chǎn)品才能獲得較好的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，這是因?yàn)楦叩燃?jí)產(chǎn)品才有預(yù)報(bào)強(qiáng)降水的能力，因此具有較高的TS 評(píng)分。

從預(yù)報(bào)偏差來(lái)看（圖5b），除85%及以上等級(jí)產(chǎn)品的預(yù)報(bào)偏差值隨著降水量級(jí)的增大而表現(xiàn)為先增大后減小，其余大部分產(chǎn)品的預(yù)報(bào)偏差值隨著降水量級(jí)的增大而減小。對(duì)于小雨量級(jí)，在36 h、60 h、84 h 時(shí)效中預(yù)報(bào)偏差最接近1 的產(chǎn)品均為5%分位數(shù)，值分別為1.393、1.315、1.221，且預(yù)報(bào)范圍偏大；中雨量級(jí)分別為45%分位數(shù)（0.954）、50%分位數(shù)（0.988）、55%分位數(shù)（0.982），預(yù)報(bào)范圍略偏?。淮笥炅考?jí)分別為75%分位數(shù)（1.065）、70%分位數(shù)（0.974）、75%分位數(shù)（1.048），預(yù)報(bào)范圍較接近；暴雨量級(jí)均為90%分位數(shù)， 值分別為1.041、1.167、1.108，預(yù)報(bào)范圍略偏大。

綜合TS 評(píng)分和預(yù)報(bào)偏差檢驗(yàn)分析，小雨量級(jí)可參考5%~10%分位數(shù)，中雨量級(jí)參考45%~55%分位數(shù)，大雨量級(jí)參考70%~80%分位數(shù)，暴雨量級(jí)參考90%~95%分位數(shù)。

圖5 百分位值預(yù)報(bào)產(chǎn)品36 h 時(shí)效的TS 評(píng)分檢驗(yàn)

5 概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品的檢驗(yàn)結(jié)果及分析

有研究表明，集合預(yù)報(bào)與單一的確定性預(yù)報(bào)不同的是：對(duì)于某個(gè)特定的預(yù)報(bào)對(duì)象，其發(fā)生的相對(duì)概率可以從集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)里所有成員的預(yù)報(bào)中計(jì)算得出，包含了集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)所能提供的全部信息[20]。因此，概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品是最有代表性的集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品，下面對(duì)該產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)，分析其在短期時(shí)效內(nèi)不同降水量級(jí)中最優(yōu)的概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品，指導(dǎo)預(yù)報(bào)員在實(shí)際業(yè)務(wù)中更好地使用概率預(yù)報(bào)。

采用平均法[17]計(jì)算集合預(yù)報(bào)降水概率，即定義每個(gè)成員在集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)中所占的權(quán)重相等，均為1/N，其中N 為集合預(yù)報(bào)成員數(shù)，當(dāng)預(yù)報(bào)發(fā)生某降水量級(jí)的成員數(shù)為M 時(shí)，則可得到該模式發(fā)生該降水量級(jí)的概率為M×（1/N）?？紤]到預(yù)報(bào)員實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用的習(xí)慣，對(duì)概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品也采用常規(guī)的TS 評(píng)分檢驗(yàn)，將預(yù)報(bào)產(chǎn)品從0.1%、10%、20%到90%分成10個(gè)預(yù)報(bào)等級(jí)，統(tǒng)計(jì)其在短期時(shí)效內(nèi)不同降水量級(jí)的TS 評(píng)分檢驗(yàn)（圖6）。結(jié)果表明：各概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品的TS 評(píng)分值隨著降水量級(jí)的增大而顯著減小，大部分產(chǎn)品隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的延長(zhǎng)而小幅下降。對(duì)于小雨量級(jí)，在36 h、60 h、84 h 時(shí)效中TS 評(píng)分最高的產(chǎn)品分別為90%概率（0.623）、90%概率（0.606）、80%概率（0.588）；對(duì)于中雨量級(jí)，TS 評(píng)分值最高的產(chǎn)品均為40%概率，TS 評(píng)分分別為0.44、0.409、0.372；對(duì)于大雨和暴雨量級(jí)分別均為20%概率（TS 評(píng)分分別為0.331、0.294、0.276）和10%概率（TS 評(píng)分分別為0.208、0.174、0.159）。值得說(shuō)明的是，由于概率預(yù)報(bào)包含了集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)所能提供的全部信息，因此在各時(shí)效中TS 評(píng)分值最高的概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品均能高于控制預(yù)報(bào)的TS 評(píng)分值。分析概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品在不同降水量級(jí)預(yù)報(bào)上的分布特點(diǎn)可看出，低量級(jí)降水預(yù)報(bào)需要較高等級(jí)概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品才能獲得較高的TS 評(píng)分值，而隨降水量級(jí)的提高，較低等級(jí)產(chǎn)品就可得到高的TS 評(píng)分值，這是因?yàn)楦叩燃?jí)產(chǎn)品具有較小的預(yù)報(bào)范圍，對(duì)強(qiáng)降水漏報(bào)較多，因此TS 評(píng)分較低。

6 結(jié)論與討論

本文通過(guò)對(duì)重慶地區(qū)2014—2016 年ECMWF集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)降水產(chǎn)品在短期時(shí)效的預(yù)報(bào)性能進(jìn)行檢驗(yàn)分析，得到以下主要結(jié)論：

（1）對(duì)于晴雨檢驗(yàn)，大部分統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品的晴雨檢驗(yàn)值都隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加而略下降，最小值、Mode、10%分位數(shù)、融合產(chǎn)品、25%分位數(shù)、中位數(shù)的晴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較控制預(yù)報(bào)更好，其中最小值的晴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最高。

（2）對(duì)于TS 評(píng)分檢驗(yàn)，各統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品的TS 評(píng)分值隨著降水量級(jí)的增大而顯著減小，大部分產(chǎn)品隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的延長(zhǎng)而小幅下降。小雨量級(jí)可優(yōu)先參考最小值、10%分位數(shù)和融合產(chǎn)品，中雨量級(jí)可優(yōu)先參考平均數(shù)和概率匹配平均，大雨和暴雨量級(jí)分別可優(yōu)先參考75%分位數(shù)和90%分位數(shù)。概率匹配平均和融合產(chǎn)品在各級(jí)別的降水都有較好的表現(xiàn)，最小值只對(duì)小雨量級(jí)預(yù)報(bào)效果較好，而10%分位數(shù)、25%分位數(shù)對(duì)暴雨量級(jí)沒(méi)有預(yù)報(bào)能力。

圖6 概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品短期時(shí)效各降水量級(jí)的TS 評(píng)分檢驗(yàn)

（3）對(duì)于預(yù)報(bào)偏差檢驗(yàn)，大部分統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品的預(yù)報(bào)偏差值隨著降水量級(jí)的增大而減小，而融合產(chǎn)品的值表現(xiàn)為先減小后增加，90%分位數(shù)和最大值的值卻為先增加后減小。小雨量級(jí)可優(yōu)先參考最小值、Mode，中雨量級(jí)可優(yōu)先參考融合產(chǎn)品、中位數(shù)，大雨量級(jí)可優(yōu)先參考控制預(yù)報(bào)、融合產(chǎn)品，暴雨量級(jí)可優(yōu)先參考90%分位數(shù)。ECMWF 集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)對(duì)小雨預(yù)報(bào)范圍往往過(guò)度偏大，對(duì)中雨預(yù)報(bào)范圍略偏大，而對(duì)大雨、暴雨預(yù)報(bào)范圍偏小。最大值的預(yù)報(bào)范圍偏大，但對(duì)暴雨潛勢(shì)預(yù)報(bào)有一定指導(dǎo)意義。

（4）對(duì)于百分位值預(yù)報(bào)產(chǎn)品和概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品，小雨量級(jí)可參考5%～10%分位數(shù)和80%～90%概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品，中雨量級(jí)可參考45%～55%分位數(shù)和40%概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品，大雨量級(jí)可參考70%～80%分位數(shù)和20%概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品，暴雨量級(jí)可參考90%～95%分位數(shù)和10%概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品。低量級(jí)降水預(yù)報(bào)需要較低等級(jí)百分位值預(yù)報(bào)產(chǎn)品和概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品就有較高的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，而高量級(jí)降水需要較高等級(jí)產(chǎn)品才能獲得較好的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。

了解ECMWF 集合預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品的這些性能，有助于預(yù)報(bào)員在實(shí)際工作中充分評(píng)估其空、漏報(bào)情況，結(jié)合多種產(chǎn)品和主觀經(jīng)驗(yàn)對(duì)降水進(jìn)行預(yù)報(bào)。如對(duì)暴雨進(jìn)行預(yù)報(bào)時(shí)，除了參考暴雨TS 評(píng)分較高的10%概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品外，還應(yīng)該結(jié)合其他降水統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品，如90%分位數(shù)、融合產(chǎn)品、概率匹配平均在暴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率和預(yù)報(bào)偏差方面都有較好的預(yù)報(bào)效果，而最大值雖然對(duì)暴雨落區(qū)預(yù)報(bào)明顯偏大，但預(yù)示了出現(xiàn)暴雨的可能性。值得注意的是，本研究使用的ECMWF 集合預(yù)報(bào)資料空間分辨率較低，插值到站點(diǎn)后會(huì)有一定誤差，以后希望用降尺度方法或更高分辨率的資料進(jìn)行分析。此外集合預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品的預(yù)報(bào)性能會(huì)隨著季節(jié)和地區(qū)的改變而有所變化，且不同天氣形勢(shì)背景下對(duì)降水的預(yù)報(bào)也有所區(qū)別，后期有待在這些方面做更深入的研究。