周宗圣 華 華 邱麗芳

（宣城市氣象局,安徽 宣城 242000）

1 引言

降水和溫度是天氣預報業(yè)務的重要組成部分，其準確率關系到天氣預報的質(zhì)量，也對人們的生活、生產(chǎn)及其他各行各業(yè)都有很大影響。目前，數(shù)值預報已成為天氣預報業(yè)務的主要依賴手段。隨著氣象科學、高性能計算機和觀測系統(tǒng)的不斷發(fā)展，數(shù)值預報變得更為重要。但是數(shù)值模式的初值及物理過程本身就存在一定的誤差，而且研究表明數(shù)值預報在不同地域和不同天氣系統(tǒng)背景下的準確率也是不一樣的[1]。隨著氣象業(yè)務現(xiàn)代化建設的迅速發(fā)展，數(shù)值天氣預報模式日趨完善，預報精度不斷提高，但是預報值與實際值之間始終存在誤差，且隨著預報時效的延長，預報準確率逐漸下降，誤差逐漸增大[2-3]。因此，有必要對數(shù)值預報進行評估和檢驗。歐洲中心數(shù)值預報是天氣預報業(yè)務和服務中的一個重要參考依據(jù)[4-6]，天氣預報員經(jīng)常將其作為參考，但沒有對其預報結果做出有效檢驗。研究發(fā)現(xiàn)，采用科學的方法對數(shù)值產(chǎn)品檢驗訂正，可以很大程度地提高實際預報的準確率，也可以讓預報結果在實際工作中得到更好的參考。

2 資料和方法

本文選用2017年宣城市7個國家級觀測站和61個區(qū)域站的觀測資料，以及歐洲中心細網(wǎng)格降水和2米溫度預報數(shù)據(jù)，起報時次為20時，預報時效選用24小時。將數(shù)值預報格點資料利用雙線性插值方法，插值到選取的68個站點，獲得每個站點的預報值。檢驗時段為2017年1月—12月，降水采用TS方法進行檢驗。

式中NA為預報正確站（次）數(shù)、NB為空報站（次）數(shù)、NC為漏報站（次）數(shù)。檢驗項目為暴雨、大雨、中雨、小雨和晴雨準確率。

2米溫度分別選取預報值中的最大值和最小值作為當天的最高氣溫和最低氣溫，根據(jù)《中短期天氣預報質(zhì)量檢驗辦法(試行)》中給出的溫度預報檢驗方法，計算出各站的預報準確率和平均誤差。溫度預報準確率的實際含義是溫度預報絕對誤差≤2 ℃的百分率。設Fi為某格點第i天的預報溫度，Qi為某格點第i天的實況溫度，Nr為預報正確的天數(shù)，N為預報的總天數(shù)。具體計算公式如下：

計算出2017年2米溫度的預報準確率和平均誤差，對檢驗結果進行細化分析，根據(jù)誤差對各站點進行訂正，并對訂正結果進行檢驗。

3 降水預報分析

3.1 全年降水TS和預報偏差

2017年全年不同降水量級24小時時效的TS評分情況和晴雨準確率如圖1所示，從中可以看出晴雨準確率達到了72%，說明歐洲細網(wǎng)格對晴雨預報的可信度較高；不同量級降水呈現(xiàn)出隨量級增大TS評分下降的趨勢，小雨評分最高（30.6%），暴雨最低（16%）。

圖1 2017年全年降水TS評分和晴雨準確率

選取的68個站點2017年降水預報值平均偏高6.9 mm，不同地區(qū)預報偏差分布如圖2所示，全市大部分地區(qū)降水預報值偏高，宣州區(qū)北部、廣德北部以及涇縣西南部降水預報值偏低?？傮w來看，宣城市中部預報偏差較小，而北部和南部預報偏差較大。

圖2 2017年降水偏差（單位：mm）

3.2 汛期TS評分分析

每年汛期容易出現(xiàn)災害天氣，因此單獨對汛期降水預報TS評分進行分析，如圖3。可以看到晴雨準確率超過60%，預報可信度較好，大雨和小雨的TS評分相比暴雨和中雨更高，小雨的TS評分最高（32%），暴雨最低（17%）。結果表明，歐洲細網(wǎng)格數(shù)值產(chǎn)品在晴雨預報上具有一定優(yōu)勢，而暴雨預報的準確率仍然偏低，對于一般性降水的預報有一定的參考價值，特別是小量級降水的預報。

圖3 2017年汛期降水TS評分

4 2米溫度預報質(zhì)量的分析

4.1 2017年2米溫度預報平均誤差和準確率

通過計算，得到了最高氣溫預報準確率為34.1%，最低氣溫預報準確率為63.5%；最低氣溫全年平均誤差為1.1 ℃，最高氣溫全年平均誤差為-2.6 ℃?？梢钥闯鲎畹蜌鉁夭粌H預報準確率高，預報誤差也相對較小，因此最低氣溫的預報總體較最高氣溫更有參考價值。

圖4是宣城市不同地區(qū)的最低氣溫和最高氣溫預報值的年平均誤差，可以看出最低氣溫預報值除宣州區(qū)北部偏低外，其余地區(qū)均偏高；而最高氣溫預報值在全市各地區(qū)均偏低。

圖4 最低氣溫（左）和最高氣溫（右）年平均誤差分布

68個站點最高氣溫和最低氣溫預報準確率分布如圖5、圖6所示，可以看到最低氣溫預報準確率分布較均勻，準確率更高，各站點預報準確率在60%附近浮動；但最高氣溫預報準確率相對波動更大，且準確率偏低。并且，7個國家站的溫度預報準確率相對區(qū)域站更好。

圖5 2017年最高氣溫準確率

圖6 2017年最低氣溫準確率

4.2 2米溫度不同季節(jié)預報準確率和誤差情況

對宣城市不同季節(jié)的氣溫預報準確率和誤差進行分析，結果如圖7、圖8所示。從最高氣溫來看，四季預報準確率均較低（春季30.8%，夏季24.1%，秋季43.0%，冬季38.7%），其中秋冬預報準確率較春夏更高，但總體參考價值不大，春夏秋冬四季的平均誤差分別為-2.5 ℃、-2.1 ℃、-2.0 ℃、-2.4 ℃；從最低氣溫來看，春夏秋冬四季預報準確率分別為58.1%、68.9%、74.8%、48.7%，平均誤差分別為1.6 ℃、0.9 ℃、1.4 ℃、2.3 ℃，可以看到四季最低氣溫預報準確率均較高，其中夏秋的預報準確率較春冬更好，冬季預報效果相對較差，但總體有一定的參考價值。

圖7 最高氣溫不同季節(jié)預報誤差和準確率

圖8 最低氣溫不同季節(jié)預報誤差和準確率

另外對不同地區(qū)四季預報誤差的分布（圖略）進行分析，在春夏秋冬四季中各站最高氣溫預報誤差均表現(xiàn)為偏低，并且可以發(fā)現(xiàn)涇縣、旌德、績溪偏低較多。各站最低氣溫預報誤差則表現(xiàn)為宣州區(qū)和郎溪北部偏低，其余地區(qū)總體偏高的分布特征。

5 訂正檢驗

利用各站的歐洲細網(wǎng)格2米溫度的預報誤差對2018年2米溫度進行訂正，訂正后最高氣溫平均準確率達到59.4%，分季節(jié)來看春夏秋冬分別提高了19.8%、27.5%、19.7%、15.5%，夏季訂正效果最佳，冬季訂正效果相對較差，但總體還是提升很多，對預報參考有更好的應用效果。

由于最低氣溫本來預報準確率就比較高，因此訂正后預報效果提升不如最高氣溫明顯。訂正后平均預報準確率達到69.6%。冬季的預報準確率提高最明顯，為8.2%，其余季節(jié)準確提高均在5%左右，訂正后使歐洲細網(wǎng)格的2米溫度預報更具參考價值。

訂正后68個選用站點預報準確率均有提高（如圖9、圖10），其中最高氣溫的預報準確率有明顯提升。另外可以看到，訂正后國家站的氣溫預報效果都非常好，最高氣溫預報準確率均達到65%以上，涇縣最高，達到76%；而最低氣溫預報準確率基本在70%以上，涇縣最高，為87%。

圖9 訂正后最高氣溫平均準確率

圖10 訂正后最低氣溫平均準確率

因此，通過對歐洲細網(wǎng)格2米溫度預報的訂正，大大地提高了歐洲細網(wǎng)格2米溫度預報產(chǎn)品在宣城地區(qū)的參考價值。

6 小結

（1）宣城市全年降水預報值總體偏高，在宣州區(qū)北部、廣德北部和涇縣西南部降水預報值偏??；另外，宣城市中部地區(qū)降水預報值的偏差相對小，而北部和南部的預報值偏差較大。

（2）TS評分總體隨降水量級增大而減小，暴雨TS評分較差，小雨TS評分最好，晴雨準確率高，具有很好的參考價值。

（3）最低氣溫預報準確率比最高氣溫預報準確率更好，高出29.4%，有一定的參考價值，而最高氣溫預報基本沒有參考價值。

（4）最低氣溫的預報值平均偏高，最高氣溫的預報值平均偏低。最低氣溫預報值偏差分布表現(xiàn)為宣州區(qū)北部偏低，而其余地區(qū)均表現(xiàn)為偏高；最高氣溫預報值表現(xiàn)為各地區(qū)均偏低的分布特征。

（5）從不同季節(jié)來看，秋季最高氣溫預報準確率最高（43%），冬季、春季、夏季依次降低；最低氣溫同樣是秋季預報準確率最高（74.8%），夏季、春季、冬季依次降低。

（6）依據(jù)2017年各站的預報誤差對2018年2米溫度進行訂正，最高氣溫平均準確率提高25.3%，最低氣溫平均準確率提高6.1%，不同季節(jié)氣溫預報準確率通過訂正也均有提高，訂正效果明顯。