張旭 孫寶利 白佳寧 張丹梅 孫可 楊曉彤 趙振宇 寧喜龍

(阜新市氣象局，遼寧 阜新123000)

引言

隨著國(guó)內(nèi)外數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的快速發(fā)展，可供預(yù)報(bào)員日常參考的客觀定量降水預(yù)報(bào)方面的數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品越來(lái)越多，如ECMWF(歐洲中心)、NCEP_GFS(美國(guó))、JMA(日本)和GRAPES(中國(guó))全球數(shù)值模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品以及睿圖東北模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品等。為了能夠掌握不同模式產(chǎn)品的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，提高本地預(yù)報(bào)質(zhì)量，廣大預(yù)報(bào)工作者從不同角度對(duì)這些模式產(chǎn)品進(jìn)行了大量的分析檢驗(yàn)。如吳晶等[1]對(duì)我國(guó)西北四省(區(qū))2016—2017年逐月GRAPES模式的晴雨和降水檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)小雨、中雨、大雨、暴雨的TS評(píng)分依次遞減。在對(duì)江西省汛期區(qū)域性暴雨的ECMWF、JMA和T639預(yù)報(bào)能力進(jìn)行檢驗(yàn)中，孫素琴等[2]發(fā)現(xiàn)ECMWF的24 h產(chǎn)品對(duì)系統(tǒng)的演變、調(diào)整和降水量級(jí)預(yù)報(bào)評(píng)分均好于其他兩種，但存在暴雨以上量級(jí)降水預(yù)報(bào)漏報(bào)的情況。另外，有研究表明[3-4]，ECMWF模式的降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品在安徽省的小雨量級(jí)降水TS評(píng)分明顯高于其他量級(jí)降水，但空?qǐng)?bào)率較高，對(duì)大雨以上量級(jí)的預(yù)報(bào)能力相對(duì)較差。潘留杰等[5]對(duì)比了ECMWF和NCEP兩個(gè)集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)在秦嶺及周邊地區(qū)的降水預(yù)報(bào)性能，發(fā)現(xiàn)ECMWF系統(tǒng)對(duì)降水高低值中心的降水量級(jí)及降水量的振蕩幅度把握更好。徐姝等[6]、洪偉和鄭玉蘭[7]則分別基于ECMWF降水產(chǎn)品采用不同方法對(duì)本地降水預(yù)報(bào)偏差進(jìn)行訂正或建立短時(shí)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)模型，效果較好，并投入業(yè)務(wù)應(yīng)用。Buizza等[8]對(duì)比了ECMWF、NCEP_GFS和加拿大氣象中心的集合預(yù)報(bào)結(jié)果，認(rèn)為ECMWF的綜合預(yù)報(bào)系統(tǒng)整體性能最好。另外，在對(duì)東北區(qū)域中尺度數(shù)值模式、MM5模式、WRF-RUC模式和遼寧省精細(xì)化網(wǎng)格預(yù)報(bào)等方面，也有學(xué)者[9-11]進(jìn)行了一些研究，包括訂正、建立數(shù)值預(yù)報(bào)本地化應(yīng)用平臺(tái)等。

在眾多的數(shù)值模式中，很多學(xué)者[6-7，12]都是基于ECMWF產(chǎn)品開展相關(guān)研究，主要是因?yàn)槟壳癊CMWF模式資料代表了較先進(jìn)的數(shù)值模式水平，但是在實(shí)際的預(yù)報(bào)工作中，ECMWF模式對(duì)于降水預(yù)報(bào)也存在一定的問(wèn)題，如強(qiáng)降水預(yù)報(bào)偏弱等。所以充分利用更多的數(shù)值預(yù)報(bào)模式產(chǎn)品，提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率仍有現(xiàn)實(shí)意義。此外，針對(duì)某一類天氣系統(tǒng)的降水檢驗(yàn)也很少，東北冷渦是東亞阻塞形勢(shì)下在中國(guó)東北地區(qū)形成的較為深厚的冷性低值系統(tǒng)，也是影響遼寧西部地區(qū)降水的重要天氣系統(tǒng)之一。對(duì)于遼寧省阜新市來(lái)說(shuō)，2011—2019年?yáng)|北冷渦所導(dǎo)致的降水量約占年總降水量的60%。因此，本文主要選擇在東北冷渦背景下，針對(duì)歐洲數(shù)值中心全球模式(ECMWF)、中國(guó)全球模式(GRAPES)和美國(guó)全球模式(NCEP_GFS)的降水產(chǎn)品進(jìn)行逐一分析檢驗(yàn)，旨在提高本地東北冷渦降水的綜合預(yù)報(bào)能力，為阜新地區(qū)精細(xì)化降水預(yù)報(bào)服務(wù)提供客觀依據(jù)。

1 資料與方法

選取2019年5—8月受東北冷渦影響的所有降水日(當(dāng)日20時(shí)至次日20時(shí)降水量>0.1 mm定義為1個(gè)降水日)作為樣本檢驗(yàn)資料，利用歐洲數(shù)值模式ECMWF(以下簡(jiǎn)稱EC)、GRAPES模式和NCEP_GFS模式08時(shí)起報(bào)的24 h降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品來(lái)檢驗(yàn)阜新市兩個(gè)國(guó)家觀測(cè)站即阜蒙縣站(42°04′N，121°44′E)和彰武縣站(42°23′N，122°33′E)降水預(yù)報(bào)情況。主要采用平均絕對(duì)誤差(MAE)、平均誤差(ME)以及目前氣象部門廣泛應(yīng)用的《中短期天氣預(yù)報(bào)質(zhì)量檢驗(yàn)辦法》和《定量降水估測(cè)(QPE)質(zhì)量檢驗(yàn)辦法》，此方法在數(shù)值預(yù)報(bào)檢驗(yàn)方面應(yīng)用較多且簡(jiǎn)便易行[13-15]，其中檢驗(yàn)的降水種類劃分為晴雨、一般性降水(小雨至大雨)、小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨7種。以下將分別針對(duì)上述三種數(shù)值模式對(duì)7種分類進(jìn)行晴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率(PC)、分量級(jí)降水(TS)評(píng)分、一般性降水(TS)和預(yù)報(bào)偏差(B)等多個(gè)參量檢驗(yàn)。

應(yīng)用的計(jì)算公式如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

式(1)—式(5)中，NA為命中站點(diǎn)數(shù)；NB為空?qǐng)?bào)站點(diǎn)數(shù)；NC為漏報(bào)站點(diǎn)數(shù)；ND為無(wú)降水預(yù)報(bào)正確的站點(diǎn)數(shù)；Gi為雨量站累積雨量觀測(cè)值；Ri為模式降水預(yù)報(bào)值；N為參與評(píng)估的總站數(shù)。其中對(duì)一般性降水的檢驗(yàn)也參照公式(2)來(lái)進(jìn)行。本文使用孫力等[16]對(duì)東北冷渦的定義進(jìn)行個(gè)例篩選：即500 hPa天氣圖上至少能分析出一條閉合等高線，并有冷中心或明顯冷槽配合的低壓環(huán)流系統(tǒng)，且冷渦出現(xiàn)在35°—60°N，115° — 145°E的范圍內(nèi)，生命史至少3 d或以上。還分別定義了出現(xiàn)在50°—60°N、40°—60°N以及35°—40°N的東北冷渦為北渦、中渦和南渦，當(dāng)冷渦中心某時(shí)次的500 hPa高度值較上一時(shí)次有所降低時(shí)，則稱此時(shí)次的東北冷渦是一個(gè)發(fā)展的冷渦，筆者在此基礎(chǔ)上將500 hPa高度值持續(xù)降低或維持作為冷渦成熟階段劃分依據(jù)，反之則為衰減階段。結(jié)合影響阜新地區(qū)的東北冷渦位置，按照不同經(jīng)緯度將上述3個(gè)階段劃分為發(fā)展期(48°—52°N，113°—118°E)成熟期(40°—50°N，118°—125°E)和衰減期(40°—55°N，125°—135°E)，以下將分別針對(duì)這3個(gè)階段對(duì)上述數(shù)值預(yù)報(bào)模式降水產(chǎn)品進(jìn)行分析檢驗(yàn)，繼而將研究成果應(yīng)用到本地預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)當(dāng)中。

2 結(jié)果分析

2.1 東北冷渦個(gè)例統(tǒng)計(jì)

2019年5—8月影響阜新地區(qū)的東北冷渦共18次(從冷渦發(fā)展期至衰減期計(jì)為一次)，其中6—8月月平均為4—5次，且每次影響時(shí)間為2—5 d。不考慮天氣系統(tǒng)的影響，2019年5—8月阜蒙縣共57個(gè)降水日，彰武縣共52個(gè)降水日，而受東北冷渦系統(tǒng)影響阜蒙縣有41個(gè)降水日，彰武縣有38個(gè)降水日?？梢?，兩站受東北冷渦影響而產(chǎn)生的降水日分別占所有降水日的72%和73%，兩縣最大日降水量分別為92.2 mm和104.7 mm，均發(fā)生在冷渦的成熟階段(表1)，可見從冷渦的發(fā)展到成熟階段，多數(shù)降水呈逐漸增大的趨勢(shì)，此時(shí)也正是雷電等強(qiáng)對(duì)流天氣的易發(fā)階段。

表1 2019年5—8月東北冷渦不同階段24 h最大降水量和樣本數(shù)Table 1 24-h maximum precipitation and sample numbers in different stages of Northeast Cold Vortex from May to August 2019

2.2 晴雨準(zhǔn)確率及分級(jí)降水的TS評(píng)分

從2019年5—8月阜新全地區(qū)預(yù)報(bào)情況來(lái)看(取兩縣氣象資料的平均值作為全地區(qū)的資料樣本)，EC模式在晴雨、一般性降水以及小雨三方面是表現(xiàn)最好的，NCEP_GFS效果次之，GRAPES則表現(xiàn)最差(圖1a)，中雨量級(jí)EC的預(yù)報(bào)則不如另外兩種，大雨和暴雨量級(jí)EC表現(xiàn)要好于其他兩種。所以在針對(duì)大雨及以上量級(jí)的預(yù)報(bào)要重點(diǎn)參考EC模式的預(yù)報(bào)。

圖1 2019年5—8月阜新地區(qū)(a)以及阜蒙縣和彰武縣(b)EC、GRAPES、NCEP_GFS晴雨準(zhǔn)確率、一般性降水、分量級(jí)降水TS評(píng)分Fig.1 Accuracy and TS scores of sunny/rainy weather,general precipitation,and grading precipitation in Fuxin (a),and at Fumeng and Zhangwu stations (b) from May to August of 2019 predicted by ECMWF,GRAPES,and NCEP_GFS models

由圖1b阜蒙縣和彰武縣的預(yù)報(bào)對(duì)比情況可見，NCEP_GFS對(duì)阜蒙縣晴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最高,EC和GRAPES在晴雨預(yù)報(bào)上對(duì)阜蒙縣的準(zhǔn)確率高于彰武縣；三種數(shù)值模式對(duì)一般性降水和小雨在阜蒙縣的TS評(píng)分均高于彰武縣；中雨情況則相反，EC和NCEP_GFS模式對(duì)彰武TS評(píng)分高于阜蒙縣，大雨和暴雨情況兩縣對(duì)比來(lái)說(shuō)效果不明顯，特別是由于暴雨次數(shù)較少，數(shù)值模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品也相對(duì)不穩(wěn)定，所以其客觀產(chǎn)品也不能直接進(jìn)行應(yīng)用，需要進(jìn)行人工訂正。

2.3 預(yù)報(bào)偏差

預(yù)報(bào)偏差B的計(jì)算公式見式(5)，B值等于1時(shí)表示該降水量級(jí)預(yù)報(bào)頻率與觀測(cè)相同，大于1時(shí)表示存在空?qǐng)?bào)，小于1時(shí)表示存在漏報(bào)。2019年5—8月阜蒙縣和彰武縣的降水預(yù)報(bào)偏差見表2。三種數(shù)值模式對(duì)阜蒙縣均存在漏報(bào)現(xiàn)象，NCEP_GFS漏報(bào)情況最為嚴(yán)重；對(duì)彰武縣來(lái)說(shuō)EC模式空?qǐng)?bào)比較明顯，其余兩種數(shù)值模式則漏報(bào)比較明顯，GRAPES和NCEP_GFS對(duì)彰武縣的降水評(píng)分明顯要高于阜蒙縣。

表2 2019年5—8月阜蒙縣和彰武縣的降水預(yù)報(bào)偏差Table 2 Precipitation forecast deviation in Fumeng and Zhangwu stations from May to August of 2019

2.4 東北冷渦不同發(fā)展階段的數(shù)值模式對(duì)比分析

在東北冷渦發(fā)展期(圖2a)，EC模式5—7月降水TS評(píng)分達(dá)到100%,所以在預(yù)報(bào)中不需要進(jìn)行訂正，產(chǎn)品可以直接應(yīng)用；5—8月GRAPES模式對(duì)阜蒙縣預(yù)報(bào)效果要好于彰武縣,尤其體現(xiàn)在6—7月，降水TS評(píng)分達(dá)到了100%；數(shù)值預(yù)報(bào)對(duì)彰武縣整體評(píng)分不高，GRAPES模式預(yù)報(bào)效果比較穩(wěn)定，TS評(píng)分均維持在40%—50%左右，但是該模式在50°N以北的東北冷渦容易產(chǎn)生空?qǐng)?bào)現(xiàn)象，這一點(diǎn)需要引起預(yù)報(bào)員的注意。相比之下，NECP_GFS在彰武的TS評(píng)分則明顯較高，均在75%—100%左右，整體效果好于GRAPES。由此，不同數(shù)值預(yù)報(bào)模式的特點(diǎn)就顯現(xiàn)出來(lái)，需要通過(guò)本地預(yù)報(bào)員加以分析后進(jìn)行區(qū)別應(yīng)用。從冷渦的成熟階段(圖2b)來(lái)看，EC預(yù)報(bào)模式更加準(zhǔn)確可以直接應(yīng)用，只在5月彰武縣出現(xiàn)一次北渦空?qǐng)?bào)現(xiàn)象，6—8月兩縣的TS評(píng)分均為100%；GRAPES模式和NCEP_GFS模式在此階段優(yōu)勢(shì)并不十分明顯，5月易存在北渦空?qǐng)?bào)的現(xiàn)象，7—8月則也比較容易出現(xiàn)空漏報(bào)的問(wèn)題，經(jīng)分析，兩種模式漏報(bào)的次數(shù)明顯多于空?qǐng)?bào)次數(shù)。同以上兩個(gè)階段相比，冷渦的衰減階段(圖2c)則問(wèn)題較多，各數(shù)值模式的TS評(píng)分高低不齊，EC模式在渦后西北氣流、東北氣流、渦底有弱切變線這些位置均存在空漏報(bào)的問(wèn)題；GRAPES模式在55°N以北的渦及渦后西北氣流容易空?qǐng)?bào)，且有連續(xù)性，這個(gè)問(wèn)題在預(yù)報(bào)中需引起注意，其整體效果阜蒙縣好于彰武縣；NCEP_GFS穩(wěn)定性較差，北渦、渦后西北氣流和東北氣流均存在預(yù)報(bào)偏差且沒有預(yù)報(bào)規(guī)律。但是，三種數(shù)值預(yù)報(bào)模式在此階段唯一的共同點(diǎn)就是對(duì)小于1 mm的降水準(zhǔn)確率均不高，中雨及以上量級(jí)的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性相對(duì)較高。綜上所述，此階段數(shù)值產(chǎn)品不能直接應(yīng)用，需要預(yù)報(bào)員進(jìn)行綜合技術(shù)與經(jīng)驗(yàn)訂正來(lái)實(shí)現(xiàn)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率的提高，從而發(fā)揮預(yù)報(bào)員的能動(dòng)性，使數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品的應(yīng)用價(jià)值最大化。

圖2 2019年5—8月阜蒙縣和彰武縣EC、GRAPES和NCEP_GFS在東北冷渦發(fā)展階段(a)、成熟階段(b)、消亡階段(c)一般性降水的TS評(píng)分Fig.2 TS scores of general precipitation in Fumeng and Zhangwu stations during the development stage (a),mature stage (b),and decay stage (c) of Northeast Cold Vortex from May to August of 2019 predicted by the ECMWF,GRAPES,and NCEP_GFS models

2.5 平均絕對(duì)誤差分析和平均誤差分析

由圖3a可知，2019年5—8月阜蒙縣三種數(shù)值預(yù)報(bào)模式預(yù)報(bào)平均絕對(duì)誤差均在8月表現(xiàn)為最小，6月NCEP_GFS預(yù)報(bào)誤差最小，表現(xiàn)效果最好，7月GRAPES和NCEP_GFS誤差接近一致，且兩種模式整體呈現(xiàn)突升突降的態(tài)勢(shì)，預(yù)報(bào)效果不穩(wěn)定，相比之下EC模式平均絕對(duì)誤差最小，預(yù)報(bào)效果最穩(wěn)定，能力最強(qiáng)。三種數(shù)值預(yù)報(bào)模式對(duì)彰武的預(yù)報(bào)能力(圖3b)則區(qū)別于阜蒙縣，具體表現(xiàn)在5—6月GRAPES平均絕對(duì)誤差最小，能力最強(qiáng)，7—8月NCEP_GFS預(yù)報(bào)效果最好。相反，EC在7月平均絕對(duì)誤差最大，表現(xiàn)最差，其他三個(gè)月預(yù)報(bào)也沒有優(yōu)勢(shì)，表現(xiàn)平平。

圖3 2019年5—8月阜蒙縣(a)和彰武縣(b)EC、GRAPES和NCEP_GFS模式降水平均絕對(duì)誤差Fig.3 Mean absolute error of precipitation in Fumeng (a) and Zhangwu (b) stations from May to August of 2019 predicted by the ECMWF,GRAPES,and NCEP_GFS models

平均誤差主要反映數(shù)值模式預(yù)報(bào)與實(shí)況的誤差，需要與絕對(duì)誤差一起來(lái)判斷誤差大小。當(dāng)平均誤差與絕對(duì)誤差數(shù)值相當(dāng)時(shí)，數(shù)值越小表示數(shù)值模式預(yù)報(bào)效果越好，但當(dāng)絕對(duì)誤差很大，而平均誤差很小時(shí)，則只說(shuō)明誤差的傾向性不明顯，可正可負(fù)，訂正預(yù)報(bào)時(shí)需要注意。由圖4a可知，阜蒙縣只有7月EC和8月NCEP_GFS平均誤差為正，其他模式在這三個(gè)月均為負(fù)，且數(shù)值與平均絕對(duì)誤差相近，說(shuō)明大多數(shù)時(shí)間模式對(duì)此站的降水預(yù)報(bào)偏弱；彰武縣(圖4b)在6月三種模式一致為正偏差，參考此月的平均絕對(duì)誤差分析，此月模式降水多偏大，盡管8月僅NCEP_GFS為正偏差，但數(shù)值與絕對(duì)誤差相差較大，模式誤差偏大的可能性與偏小的可能性都有，人工訂正時(shí)要慎重。

2.6 數(shù)值模式在大雨及以上量級(jí)降水檢驗(yàn)

由于大雨及以上量級(jí)的出現(xiàn)對(duì)當(dāng)?shù)胤姥床块T及市民日常生活影響較大，現(xiàn)針對(duì)上述三種模式對(duì)阜蒙縣和彰武縣兩個(gè)縣站出現(xiàn)大雨及以上量級(jí)的降水進(jìn)行檢驗(yàn)。這里要補(bǔ)充說(shuō)明的是由于受東北冷渦影響，出現(xiàn)大雨及以上量級(jí)次數(shù)較少，本文則不再考慮降水系統(tǒng)的影響，選取2019年5—8月所有出現(xiàn)大雨及以上量級(jí)的降水日數(shù)和模式數(shù)值預(yù)報(bào)24 h有大雨的日數(shù)作為樣本的檢驗(yàn)對(duì)象，其中阜蒙縣8次，彰武縣7次(表3)，平均來(lái)說(shuō)EC模式TS評(píng)分最高為40.2%，NCEP_GFS模式TS評(píng)分26.8%，GRAPES模式TS評(píng)分最低為25.9%，可見EC模式的優(yōu)勢(shì)還是非常明顯。另外，三種模式普遍存在預(yù)報(bào)降水量級(jí)比實(shí)際降水量級(jí)偏小的情況，尤其是GRAPES模式偏小更加明顯，在以后的預(yù)報(bào)中，技術(shù)人員要注意這個(gè)特點(diǎn)并加以訂正。

圖4 2019年5—8月阜蒙縣(a)和彰武縣(b)EC、GRAPES和NCEP_GFS模式降水平均誤差Fig.4 Mean precipitation error in Fumeng(a) and Zhangwu (b) stations from May to August of 2019 predicted by the of ECMWF,GRAPES,and NCEP_GFS models

表3 2019年5—8月阜新地區(qū)模式預(yù)報(bào)大雨及以上量級(jí)的檢驗(yàn)情況Table 3 Verification of precipitation forecast for heavy rain and above in Fuxin from May to August of 2019

3 結(jié)論與討論

(1)三種數(shù)值模式比較來(lái)說(shuō)EC模式對(duì)2019年阜新地區(qū)5—8月的晴雨準(zhǔn)確率、一般性降水和小雨的TS評(píng)分要高于GRAPES和NCEP_GFS。它們的共同點(diǎn)是對(duì)阜蒙縣的預(yù)報(bào)要好于彰武縣，而在彰武縣可能受地形和特殊氣候特征影響，預(yù)報(bào)存在較大的難度，當(dāng)?shù)貣|低山、西丘陵和中南平洼的地形在降水預(yù)報(bào)中的影響以及影響程度等問(wèn)題還需要做進(jìn)一步詳細(xì)的研究，這也將是提高彰武縣冷渦降水預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率的重要途徑之一。

(2)針對(duì)東北冷渦演變的三個(gè)階段，三種數(shù)值模式降水預(yù)報(bào)的共性體現(xiàn)在對(duì)冷渦的發(fā)展階段和成熟階段預(yù)報(bào)效果較好，EC模式的降水產(chǎn)品可以直接應(yīng)用，在衰減階段模式則出現(xiàn)分歧，尤其在渦底部存在低空切變線、渦后西北氣流形勢(shì)下三種模式容易產(chǎn)生空漏報(bào)的現(xiàn)象。另外，對(duì)于實(shí)況出現(xiàn)小于1 mm降水的預(yù)報(bào)，對(duì)本地預(yù)報(bào)員來(lái)說(shuō)預(yù)報(bào)難度較大。

(3)對(duì)阜蒙縣來(lái)說(shuō)，三種數(shù)值模式預(yù)報(bào)平均絕對(duì)誤差均在8月表現(xiàn)為最小，6月NCEP_GFS表現(xiàn)效果最好，7月GRAPES和NCEP_GFS誤差接近一致，但以上兩種模式預(yù)報(bào)效果不穩(wěn)定，相比之下EC模式平均絕對(duì)誤差最小，預(yù)報(bào)效果最穩(wěn)定。模式在彰武縣的表現(xiàn)則體現(xiàn)在5—6月GRAPES預(yù)報(bào)誤差最小，7—8月NCEP_GFS誤差最小。在平均誤差方面，模式對(duì)阜蒙縣的降水預(yù)報(bào)普遍存在偏弱現(xiàn)象，彰武縣只有在6月模式一致為正偏差，降水預(yù)報(bào)多偏大，而8月模式誤差偏大和與偏小的可能性都有。

(4)EC模式在大雨及以上量級(jí)的TS評(píng)分最高，且上述三種模式普遍存在量級(jí)偏小的問(wèn)題，所以在本地大雨及以上量級(jí)的預(yù)報(bào)上，要發(fā)揮預(yù)報(bào)人員的主觀能動(dòng)性，不能單單只取決于數(shù)值模式或者某一個(gè)數(shù)值產(chǎn)品，還需要綜合分析以及人工技術(shù)訂正，這樣才能最大發(fā)揮數(shù)值預(yù)報(bào)的作用。