于鑫，于明洋，蔡景就

（1.廣東省氣象臺，廣東廣州 510640；2.中山市氣象公共安全技術(shù)支持中心，廣東中山 528400）

廣東省瀕臨浩瀚南海，海洋資源極其豐富，海洋氣象信息服務(wù)在廣東省尤為重要，特別是近年來，隨著南海海上石油開發(fā)、航運、海洋捕撈、海水養(yǎng)殖、海島旅游、海上救撈等海上作業(yè)活動的不斷增加，對海面氣象要素預(yù)報服務(wù)需求也隨之日益增長。海面風(fēng)作為最重要的海面氣象要素之一，其監(jiān)測、預(yù)報和服務(wù)在日常海洋預(yù)報服務(wù)中占比頗高。為了更好的為公眾和用戶提供準確的海面風(fēng)預(yù)報產(chǎn)品，有必要對南海海面風(fēng)的精細化預(yù)報提出更高的要求。

目前，廣東省氣象臺主要對外提供7 d逐6 h的10 km分辨率的格點海洋氣象預(yù)報產(chǎn)品，包括海面風(fēng)向、風(fēng)速、降水、濕度、能見度等預(yù)報要素，由于歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECWMF）模式在天氣預(yù)報業(yè)務(wù)中應(yīng)用廣泛，且10 m風(fēng)場產(chǎn)品對風(fēng)向和風(fēng)速的預(yù)報效果表現(xiàn)較好［1－2］，因而業(yè)務(wù)上海面風(fēng)場預(yù)報主要參考ECWMF細網(wǎng)格（0.125°×0.125°）10 m風(fēng)場預(yù)報產(chǎn)品，其產(chǎn)品自2013年開始接收使用，至今已穩(wěn)定使用近8年，模式產(chǎn)品覆蓋整個南海海域［3－4］。但是，廣東省氣象臺業(yè)務(wù)上開展的海面風(fēng)精細化訂正大多參考天氣形式等主觀經(jīng)驗，缺乏定量誤差參考，因而開展ECWMF模式10 m風(fēng)場產(chǎn)品在南海海域，特別是南海北部海域的檢驗評估工作是十分有必要的。

1 資料與方法

本研究采用ECMWF細網(wǎng)格（簡稱EC細網(wǎng)格，下同）10 m風(fēng)產(chǎn)品資料，分辨率0.125°×0.125°，資料時間為2019年1月1日—2020年12月31日，起報時刻為20：00（北京時，下同），預(yù)報時效為0～72 h。地面風(fēng)速實況資料來自廣東沿海及南海北部海域（18°N以北）的海島站、沿海站、浮標站和平臺站，其中沿海站距離海岸線不超過5 km［5］，站點海拔高度控制在30 m以下，如代表性較好則可適當放寬，但不超過70 m。對其進行質(zhì)控后［6］，最終篩選出南海北部檢驗代表站點117個（圖1）。

圖1 南海北部檢驗代表站分布圖

實況資料采用整點2 min平均風(fēng)速風(fēng)向資料，資料間隔為1 h，模式資料選取距離測站最近的格點風(fēng)速值，檢驗時間間隔參考業(yè)務(wù)產(chǎn)品發(fā)布時間間隔為6 h，檢驗結(jié)果采用0～24、24～48、48～72 h（簡稱24、48、72 h，下同）時效的誤差指標進行統(tǒng)計。檢驗指標除了平均誤差（ME）、6級以上強風(fēng)TS評分（簡稱TS評分）［7］，還采用了風(fēng)力滿分率的概念，其計算公式為

其中，定義風(fēng)力預(yù)報與實況值的絕對誤差小于或等于半級為滿分（HIT）；風(fēng)力預(yù)報與實況值的誤差大于半級為偏高（HIGH）；風(fēng)力預(yù)報與實況值的誤差小于半級為偏低（LOW）。所有預(yù)報次數(shù)為NT，預(yù)報滿分次數(shù)為NHit，預(yù)報偏高次數(shù)為NHigh，預(yù)報偏低次數(shù)為NLow。

2 預(yù)報誤差分析

為了檢驗ECWMF細網(wǎng)格10 m風(fēng)產(chǎn)品在南海北部的預(yù)報性能，本研究統(tǒng)計了不同時效按風(fēng)級、風(fēng)向、站點類型分類的模式風(fēng)速預(yù)報誤差，統(tǒng)計結(jié)果見表1、表2、表3和圖2。通過對比發(fā)現(xiàn)（表1），檢驗樣本基本覆蓋了7級以下的平均風(fēng)速，3級以下的樣本數(shù)最多占71.6%，其次為4～5級占24.3%，7級以上的平均風(fēng)樣本很少被記錄到。模式對3級以下和4～5級風(fēng)的預(yù)報效果較好，風(fēng)速預(yù)報滿分率均在50%以上，其中，3級以下風(fēng)以預(yù)報偏高為主，4～5級風(fēng)以偏低為主，6～7級和7級以上風(fēng)預(yù)報效果較差，主要失分于預(yù)報偏低站次較多；不同預(yù)報時效下，3級以下、4～5級、6～7級和7級以上的平均誤差樣本50%集中分布在0.7～2.2、－1.9～－0.3、－4.9～－2.5和－7.7～－3.8 m／s（圖2a）。

表1 不同預(yù)報時效下不同風(fēng)級的風(fēng)速預(yù)報評分占比和平均誤差的平均值

以45°為間隔將0～360°劃分為北風(fēng)（0°～22.5°或337.5°～360°）、東北風(fēng)（22.5°～67.5°）、東風(fēng)（67.5°～112.5°）、東南風(fēng)（112.5°～157.5°）、南風(fēng)（157.5°～202.5°）、西南風(fēng)（202.5°～247.5°）、西風(fēng)（247.5°～292.5°）和西北風(fēng)（292.5°～337.5°）8個風(fēng)向。不同風(fēng)向的檢驗樣本中（表2），東風(fēng)樣本占比最多達23.3%，西風(fēng)和西北風(fēng)樣本占比最少不足10%。不同風(fēng)向的預(yù)報滿分率相差不大，均達到了60%以上，其中模式對西風(fēng)和西北風(fēng)預(yù)報效果較好，滿分率達到了70%以上，對偏南風(fēng)和偏東風(fēng)的預(yù)報效果較差，體現(xiàn)為偏南風(fēng)的預(yù)報偏高率最大，偏東風(fēng)的預(yù)報偏低率最大，模式對不同風(fēng)向的風(fēng)速預(yù)報誤差系統(tǒng)性偏大，偏北風(fēng)和西北風(fēng)偏大最明顯，不同時效下不同風(fēng)向的平均誤差樣本50%集中分布在0.2～2.0 m／s（圖2b）。

表2 不同預(yù)報時效下不同風(fēng)向的風(fēng)速預(yù)報評分占比和平均誤差的平均值

不同站點類型的檢驗樣本中（表3），海島站樣本占比最多，平臺站和沿海站樣本占比相當，最少為浮標站。模式對不同站點類型的預(yù)報滿分率均在60%以上，其中沿海站和浮標站的風(fēng)速預(yù)報滿分率相對較高，平臺站和海島站的風(fēng)速預(yù)報滿分率相對較低，海島站和沿海站的預(yù)報主要失分于預(yù)報偏高，浮標站主要失分于預(yù)報偏低，平臺站偏高和偏低比例相當，不同時效下，浮標站、平臺站、海島站和沿海站的平均誤差樣本50%集中分布在－1.5～－0.3、－0.6～1.0、0.3～1.3和0.2～1.2 m／s（圖2c）。此外，還可以發(fā)現(xiàn)無論是按風(fēng)級、風(fēng)向還是站點類型進行統(tǒng)計，其對應(yīng)的風(fēng)速預(yù)報滿分率都會隨著預(yù)報時效的增加而減小，預(yù)報誤差隨著預(yù)報時效的增加而增大，且預(yù)報偏差樣本的離散度隨著預(yù)報時效的增加而增大。

圖2 24、48、72 h風(fēng)速預(yù)報平均誤差箱線圖

表3 不同預(yù)報時效下不同站點類型的風(fēng)速預(yù)報評分占比和平均誤差的平均值

3 強風(fēng)過程檢驗

3.1 強風(fēng)過程篩選與天氣系統(tǒng)分型

海面強風(fēng)業(yè)務(wù)規(guī)定定義，每年的9月至翌年的6月，受北方冷空氣影響，當廣東任意海面出現(xiàn)≥6級的偏北風(fēng)（含東北風(fēng)）或偏東風(fēng)時，就定義該海面出現(xiàn)強風(fēng)［8］。根據(jù)以上業(yè)務(wù)規(guī)定并結(jié)合日常預(yù)報業(yè)務(wù)要求，本研究定義當南海北部（18°N以北）海區(qū)中不少于兩個站點平均風(fēng)≥6級（10.8 m／s），且至少有1個站點連續(xù)2個時次平均風(fēng)≥6級時，即南海北部出現(xiàn)強風(fēng)，強風(fēng)出現(xiàn)的當天定義為南海北部的強風(fēng)日。一般情況下造成南海北部海面強風(fēng)過程的主要影響天氣系統(tǒng)有冷空氣、臺風(fēng)、臺風(fēng)和冷空氣共同影響等。經(jīng)統(tǒng)計，2019—2020年共有393個強風(fēng)日，其中冷空氣影響的強風(fēng)日有300 d，臺風(fēng)影響的強風(fēng)日有43 d，臺風(fēng)和冷空氣共同影響的強風(fēng)日有50 d。按路徑屬性信息進行分類（表4），冷空氣造成的強風(fēng)過程可以劃分為東路、中路、西路、混合、冷高壓脊5種，東路冷空氣最多占34%，西路和中路冷空氣較少分別占12%和13%；臺風(fēng)造成的強風(fēng)過程可以劃分為西行、西北行、轉(zhuǎn)向、北上、打轉(zhuǎn)5種，西行和西北行最多，合計占比超過70%；臺風(fēng)和冷空氣共同造成的強風(fēng)過程中，西行路徑臺風(fēng)占比高達73%。按強度屬性信息進行分類（表4），冷空氣造成的強風(fēng)過程根據(jù)廣州站最低氣溫48 h降幅可以劃分為弱冷空氣、中等強度冷空氣、較強冷空氣、強冷空氣和寒潮5種［9］，由于弱冷空氣占比高達92%，中等及以上級別的冷空氣歸為一類進行統(tǒng)計；臺風(fēng)造成的強風(fēng)過程按臺風(fēng)強度可以劃分為TD或擾動、TS、STS、TY、STY和SUPERTY共6個級別，TD和擾動、TS級別占比較大，分別為34%和33%，故STS及以上級別歸為一類進行統(tǒng)計；臺風(fēng)和冷空氣共同造成的強風(fēng)過程中均為弱冷空氣，TY級別以上歸為一類進行統(tǒng)計。

表4 24 h不同天氣系統(tǒng)分型下的強風(fēng)過程預(yù)報評分占比及TS

3.2 強風(fēng)過程預(yù)報誤差分析

圖3為EC細網(wǎng)格10 m風(fēng)速產(chǎn)品對應(yīng)24、48、72 h預(yù)報時效的不同天氣系統(tǒng)分型下的強風(fēng)過程預(yù)報評分，可以看到隨著時效的增加風(fēng)速預(yù)報滿分率和TS評分逐漸減小，并以臺風(fēng)系統(tǒng)表現(xiàn)最為明顯。結(jié)合圖3和表4以24 h預(yù)報時效為例進一步分析。冷空氣影響下的強風(fēng)過程中，模式風(fēng)速預(yù)報滿分率為60.2%，主要失分于預(yù)報偏高站次較多，平均誤差樣本50%集中分布在0.6～1.3 m／s之間，TS評分為24.7%，主要失分于強風(fēng)漏報；其中，冷高壓脊或弱冷空氣影響下強風(fēng)過程預(yù)報滿分率相對較高，中路冷空氣相對較低，主要由于預(yù)報偏高站次最多，但其對應(yīng)的TS評分最高。臺風(fēng)影響下的強風(fēng)過程中，模式風(fēng)速預(yù)報滿分率和TS評分均略低于冷空氣分別為57.1%和21.9%，同樣主要失分于預(yù)報偏高站次較多和強風(fēng)的漏報，平均誤差樣本50%集中分布在0.2～1.2 m／s之間。其中，不同路徑的臺風(fēng)對應(yīng)的評分相差較大，轉(zhuǎn)向和北上型臺風(fēng)的滿分率明顯高于其他，但TS評分也很不穩(wěn)定，這可能與樣本數(shù)較少有關(guān)，因而這兩種路徑下的評分參考性較低；從滿分率和TS評分綜合表現(xiàn)來看，模式對TD或擾動級別的臺風(fēng)造成的強風(fēng)過程預(yù)報效果更好。臺風(fēng)和冷空氣共同影響下的強風(fēng)過程中，模式預(yù)報滿分率與臺風(fēng)相當，偏高率相對前二者略高，平均誤差樣本50%集中分布在0.8～1.4 m／s之間，TS評分最高達31.9%，原因是強風(fēng)漏報站次相對前二者較少；從滿分率和TS評分綜合表現(xiàn)來看，模式對西北行臺風(fēng)和弱冷空氣造成的強風(fēng)過程預(yù)報效果相對較好。

圖3 24、48、72 h的不同天氣系統(tǒng)分型下的強風(fēng)過程預(yù)報評分

4 結(jié)論

1）EC模式對3級以下、4到5級風(fēng)的預(yù)報效果較好，風(fēng)速預(yù)報滿分率均在50%以上，其中，3級以下風(fēng)以預(yù)報偏高為主，4到5級風(fēng)以偏低為主，6到7級和7級以上風(fēng)預(yù)報效果較差，基本失分于預(yù)報偏低，因此可對6級以上風(fēng)進行重點訂正。EC模式對不同風(fēng)向的風(fēng)速預(yù)報誤差相對穩(wěn)定，體現(xiàn)為系統(tǒng)性偏大，多數(shù)樣本平均誤差集中分布在0.2～2.0 m／s；EC模式對沿海站和浮標站的風(fēng)速預(yù)報滿分率較沿海站和平臺站更高，海島站和沿海站的預(yù)報主要失分于預(yù)報偏高，浮標站主要失分于預(yù)報偏低，平臺站偏高和偏低比例相當。

2）造成南海北部強風(fēng)過程的天氣系統(tǒng)中，冷空氣占比最多達76%，其中又以弱冷空氣占比最多，3種天氣系統(tǒng)下的滿分率和TS評分主要失于分預(yù)報偏高站次較多和強風(fēng)的漏報。TS評分較高的天氣系統(tǒng)通常對應(yīng)的偏高率也較高，不利于滿分率得分，比如臺風(fēng)和冷空氣共同影響，因而在人工訂正過程中需綜合考慮二者的關(guān)系。綜合表現(xiàn)來看，模式對冷空氣影響下的強風(fēng)過程的預(yù)報效果最好，其中又以冷高脊和弱冷空氣類型的預(yù)報效果最佳。

3）預(yù)報時效越長，滿分率和TS評分越低，預(yù)報誤差越大，預(yù)報偏差樣本的離散度越大，體現(xiàn)出EC模式在海面風(fēng)預(yù)報中的不穩(wěn)定性。