甘玉婷 陳昊明 李 建

1. 山東省氣象防災減災重點實驗室，濟南，250031

2. 山東省氣象服務中心，濟南，250031

3. 中國氣象科學研究院，北京，100081

1 引 言

作為水分循環(huán)過程的重要組成部分，降水與蒸發(fā)、徑流、土壤水含量等其他水循環(huán)要素緊密關聯并相互影響（陶詩言，1962）。發(fā)生在復雜地形區(qū)的暴雨、強對流等災害性天氣極易誘發(fā)洪澇、泥石流等自然災害，給經濟發(fā)展和人民生命財產安全帶來嚴重威脅，因此復雜地形區(qū)降水模擬和預報也成為諸多學者重點關注的問題（Lean，et al，2008；陳超君等，2012；何光碧等，2015；盧冰等，2017）。

泰山及周邊山區(qū)位于華北平原中北部，為一片孤立山區(qū)，其主峰泰山海拔約1545 m，是各種尺度天氣系統較為活躍的地區(qū)。Gan等（2019）在對比泰山與其周邊地區(qū)暖季降水特征時發(fā)現，雖然泰山空間尺度小，但其對降水的局地強迫作用突出，泰山站為一局地降水中心，地形降水增幅可達70.2%。此外，泰山站與其周邊站點在降水日變化、空間尺度、降水演變過程等方面存在諸多差異。如此局地的地形降水對模式預報性能提出了較大挑戰(zhàn)，只有高分辨率數值預報模式才有可能分辨出該尺度的降水特征。

近年來，中國高分辨率數值預報系統迅速發(fā)展，國家級（黃麗萍等，2017）、華北（范水勇等，2009）和華東（徐同等，2016）等區(qū)域氣象中心相繼建立了水平分辨率為3 km的區(qū)域高分辨率數值預報系統，并實現了業(yè)務化運行，模式產品廣泛應用在短時臨近預報、預警以及短期預報業(yè)務和服務中。對流可分辨模式已成為高分辨率模式的發(fā)展趨勢（鄭永光等，2010）。已有研究（Satoh，et al，2008；Prein，et al，2013；Ban，et al，2014）表明，對流可分辨模式可以顯式地表征對流云形成和發(fā)展，與采用對流參數化方案的低分辨率模式相比，對流可分辨模式對降水系統形態(tài)結構和演變發(fā)展有更真實的刻畫。例如，Kuo等（2001）使用中尺度模式（MM5）對臺風丹尼的結構和降水過程進行了模擬，并對比了不同分辨率模擬的結果（從81 km到1 km），發(fā)現3 km分辨率的模擬可以較好地再現丹尼眼墻處的對流結構以及周邊雨帶的空間分布，且1 km分辨率的模擬效果更優(yōu)。

降水日變化受大氣演變不同動力和熱力過程的共同影響，已成為衡量數值模式模擬性能的重要指標（Slingo，et al，2004；Dai，2006）。已有研究表明，對流可分辨模式在降水日變化和對流觸發(fā)時間等方面表現出明顯的模擬增值（Langhans，et al，2013；Prein，et al，2017），可更合理地再現午后降水峰值（Prein，et al，2015）。Satoh等（2013）比較兩組不同水平分辨率（11.2和5.6 km）模式模擬的華南地區(qū)夏季降水日變化峰值時間時發(fā)現，高分辨率模式模擬午后降水峰值時間與觀測一致。Li等（2020）也指出相對于13.2 km分辨率的對流參數化模式，對流可分辨模式模擬午后降水峰值時間與觀測更為接近。此外，還有學者指出模式分辨率的提高可以改善模式對降水傳播的模擬能力，例如Love等（2011）在模擬海洋大陸對流降水時對比了3種不同分辨率的模擬結果（40、12和4 km），發(fā)現4 km分辨率的模擬對降水日位相傳播特征的再現能力最好，該分辨率下，模式成功模擬出了降水系統向西傳播的現象。

對流可分辨模式還可以對地形起伏狀況進行細致描述，這一優(yōu)勢在復雜地形區(qū)尤為明顯（Lauwaet，et al，2012；Prein，et al，2013；Trusilova，et al，2013）。有些研究（Colle，et al，2000）指出，模式分辨率的提高可以在一定程度上改進對復雜地形區(qū)降水的模擬效果。Chien等（2001）在評估12和4 km分辨率的降水預報產品時發(fā)現，分辨率提高到4 km可以分辨出美國西部落基山脈更細致的地形，從而改善對該地區(qū)降水的預報效果。Clark等（2009）在使用客觀評分方法評估不同分辨率模式集合預報結果時，指出4 km分辨率在山區(qū)1 h累計降水預報要好于12 km分辨率結果，并且二者之間差異隨著降水強度增強而增大。Mass等（2002）在評估模式在喀斯喀特山脈不同分辨率降水預報結果時同樣發(fā)現4 km分辨率的模擬結果改善了36 和12 km分辨率模擬結果中低估迎風坡降水等問題。

提高分辨率并非總是有利于降水預報能力提升，高分辨率模式中一些微小誤差可能增長更為迅速，轉變成較大尺度誤差，表現在預報降水落區(qū)、頻次以及強度等多方面偏差上（Guichard，et al，2004）。例如，Ebert等（2000）在比較不同業(yè)務數值預報模式對澳大利亞東部山區(qū)的降水預報結果時指出，分辨率越高的模式對平均降水率的預報與觀測越接近，但降水強度和落區(qū)預報偏差越大。Mass等（2002）還發(fā)現，分辨率提升雖然可以改善迎風坡降水的低估問題，但在山頂的降水預報上存在更明顯的高估。同時，許多研究（Wang，et al，2009；Ban，et al，2014；Roh，et al，2014）指出，一些物理參數化過程在高分辨率下會造成模式對降水演變過程的預報偏差，而這些偏差需要通過細致的評估分析加以認識。全面而細致地開展數值模式的評估工作是訂正預報結果的基礎和前提，對提高預報準確率有重要意義。

目前千米尺度數值預報模式已經成為區(qū)域精細化預報的重要手段，然而有關這類模式對小尺度孤立地形強迫下的降水分布及降水日變化的預報能力缺少系統評估和認識，泰山地區(qū)復雜的山地降水特征為評估這類數值預報模式的模擬能力提供了理想平臺。此外，模式對降水的預報能力與其初始狀態(tài)有緊密聯系，高質量模式初始場對于提升區(qū)域高分辨率模式降水精細化預報性能至關重要（Benjamin，et al，1954，2004）。一些區(qū)域高分辨率數值預報均采用多個起報時次進行預報（例如華北區(qū)域預報模式RMAPS-ST），并同化多種觀測資料以獲得較為準確的初始場（何靜等，2019），但是關于模式系統在不同初始時次對復雜地形區(qū)降水的預報是否存在差別這一問題，過去較少有研究關注。

文中使用華北區(qū)域數值預報系統RAMPS-ST 3 km分辨率實時預報試驗結果，系統評估其在小時降水量、降水頻次、降水強度以及降水日變化等方面對泰山及其周邊山區(qū)暖季降水預報的綜合表現和存在的問題，并對比不同起報時次（08和20時，北京時）的降水預報結果，以深刻認識千米尺度分辨率RMAPS-ST在小尺度復雜地形區(qū)的降水預報性能和偏差。

2 資料與方法

2.1 數值預報系統簡介

文中所評估的數值預報系統為北京城市氣象研究院在BJ-RUC（北京地區(qū)高分辨率快速循環(huán)同化預報系統）的基礎上于2015年初步建成的北京睿圖多尺度分析和預報系統—短期預報子系統（Rapid-refresh Multiscale Analysis and Prediction System—Short Term，簡稱RMAPS-ST），該系統基于天氣預報模式（WRF）及其同化平臺（WRFDA）搭建而成，每天啟動8次（00、03、06、09、12、15、18及21時，世界時），在啟動時次之前采用循環(huán)同化系統，以熱啟動模態(tài)進行（何靜等，2019）。該預報系統采用了三維變分資料同化，同化常規(guī)全球通信系統（GTS）資料、自動氣象站觀測資料以及多普勒雷達探測資料等，面向北京以及華北地區(qū)氣象服務需求，提供華北地區(qū)3 km分辨率和中國9 km分辨率逐時預報。

2.2 觀測和預報數據

所評估的降水預報數據為2017年暖季（5—9月）RMAPS-ST在08時和20時（北京時，下同）起報的12—36 h逐時地面降水量預報格點數據，水平分辨率3 km，關注區(qū)域為泰山及其周邊地區(qū)（34.5°―37.5°N，115.85°―118.85°E），下文統稱為泰山地區(qū)。圖1為2017年泰山地區(qū)暖季平均48 h降水預報，可以看到兩個起報時次的預報降水雖然呈現下降趨勢，但合理再現了該地區(qū)清晨和午后降水的雙峰特征，且與已有的研究結果（宇如聰等，2014）一致。圖1積分前幾個時次，不同起報時刻預報降水變化趨勢的差異（20時起報為峰值，08時起報為谷值）可能與起報時刻的大氣溫度、濕度條件有關：20時起報前受地表輻射加熱影響，可能對應更不穩(wěn)定的低層大氣；而08時起報前多對應穩(wěn)定邊界層。不同的大氣溫度、濕度情況可能會導致模式起轉過程差異（具體原因非本研究關注重點，需要后續(xù)深入分析研究）。綜合考慮模式系統穩(wěn)定性和模式產品的可用預報時效，選取12—36 h的預報產品進行評估。

圖1 2017年暖季 （5—9月） 模式預報泰山地區(qū)1—48 h小時平均降水（黑色實線為20時起報，紅色虛線為08時起報，單位：mm/h）Fig.1 1—48 h forecast precipitation in the Taishan region in the warm season （May—September） of 2017（the solid black line is for the forecasts starting at 20:00 BT，the dotted red line shows the result of forecasts starting at 08:00 BT， the horizontal axis is the forecast time，unit：mm/h）

評估所用站點降水數據來自中國氣象局國家氣象信息中心整理發(fā)布的“中國國家級地面氣象站逐時降水數據集（V2.0）”，時間為2017年暖季（5—9月）。泰山地區(qū)地面氣象觀測臺站共計80個，除位于泰山頂的一個高山站外，其余主要分布在地勢較低的丘陵和平原地區(qū)，平均海拔不超過300 m （圖2）。其中海拔低于100 m的站點61個，100—500 m的站點18個，泰山站海拔1533.7 m。

圖2 2017年暖季 （a） 臺站觀測、（b） 20時起報和 （d）08時起報的小時平均降水量空間分布，（c） 和 （e） 分別為20時起報和08起報與觀測結果的差值 （單位：mm/h）（彩色圓點為臺站位置，彩色色階為小時平均降水量；灰度色階為地形高度，單位：m；黑色叉號為泰山站位置，數值為泰山站結果）Fig.2 Spatial distributions of （a） hourly mean precipitation observed at the stations，（b） hourly mean precipitation forecast starting from 20:00 BT，（d） hourly mean precipitation forecast starting from 08:00 BT，（c） and（e） differences between the observation andforecast precipitation starting from 20:00 BT and 08:00 BT，respectively （colored dots represent the positions of stations，and different colors represent different values of precipitation，unit：mm/h；grayscale color shows the height of the terrain，unit：m；the black cross denotes the location of Taishan Station，and the rainfall value at Taishan Station is marked on the upper right corner of each panel）

2.3 評估方法

在對比預報降水與臺站觀測結果時，采取鄰近點匹配方法將模式格點插值到氣象觀測站點（WWRP/WGNE Joint Working Group on Verification，2008）。鄰近點匹配方法在高分辨率業(yè)務數值預報的檢驗評估中具有較高可靠性，可以有效避免空間插值對不連續(xù)變量造成的誤差（許晨璐等，2017）。

對于臺站觀測和預報降水，當某臺站（格點）某時次降水量≥0.1 mm即認為該站點（格點）該時次為有效降水，相應降水計為有效降水量。小時平均降水量（單位：mm/h）為研究時段內站點（相應格點）累計降水量除以非缺測頻次；降水頻率（單位：%）定義為有效降水時次與總觀測頻次的比，降水強度（單位：mm/h）為累計降水量與有效降水時次的比值。降水日變化的分析首先對區(qū)域內各站點（相應格點）小時降水數據進行統計，獲取24 h內各時次累計降水量和總降水時次，進一步計算各個時次對應的小時平均降水量、頻率和強度。

續(xù)圖2Fig.2 Continued

降水事件持續(xù)時間是指一次事件從開始到結束所經歷的小時數。由于所評估的降水預報數據并非連續(xù)數據（逐日12—36 h預報產品），并且考慮到泰山地區(qū)降水歷時一般不超過24 h（Gan，et al，2019），因此有關降水事件的遴選僅限定在持續(xù)時間24 h之內。

3 暖季降水預報評估

3.1 降水空間分布特征的預報評估

從觀測和預報小時平均降水量的空間分布（圖2）可以看到，泰山站觀測小時平均降水量明顯高于周邊站點，達到0.20 mm/h （圖2a），RMAPS-ST較好再現了泰山站降水的局地大值中心（20時起報為圖2b、08時起報為圖2d），但20時起報（08時起報）的泰山站降水偏高（低）。就整個區(qū)域而言，不同起報時次的預報結果存在差異：20時起報的預報降水分布表現為區(qū)域東部偏多，西部偏少的特征，且區(qū)域西南側降水預報普遍小于觀測，在泰山站及其東北側則相反，泰山站預報降水正偏差較大，達到0.072 mm/h （圖2c）；而RMAPS-ST在08時起報的降水低于觀測的站點較多（76.4%），且泰山站及其東北側站點的預報偏差程度相比20時起報結果偏小（圖2e）。對于區(qū)域南部的降水大值中心，在不同起報時次的預報結果中均無體現。

泰山附近暖季低層盛行西南風，在地形機械強迫作用下，迎風坡一側（并非緊鄰山體迎風坡，有時在山前的“死水區(qū)”附近，即開始發(fā)生繞流的位置附近）降水偏大而背風一側偏小，泰山附近的降水實況很好地詮釋了這一點。模式在背風一側降水強度偏大（20時起報的結果更為突出），在迎風一側偏小。

圖3為2017年暖季泰山地區(qū)觀測和預報降水頻率的空間分布。與小時平均降水量相似，除泰山站外，均表現出自南向北減少的特征。區(qū)域內降水頻率最大值位于泰山站，達到11%。不同起報時次的降水預報產品均較好再現了泰山站的降水頻率大值中心，但預報的頻率數值均低于觀測，08時起報（圖3e）的泰山站降水頻率偏差較20時（圖3c）起報偏小。就整個地區(qū)而言，預報降水頻率普遍低于觀測，在一定程度上表明RMAPS-ST對泰山地區(qū)降水預報存在漏報。20時起報的降水頻率的空間分布特征與觀測更為接近（與觀測結果的相關系數為0.74，圖3b），而08時起報的預報產品對區(qū)域南部站點降水的預報偏差較大（與觀測結果的相關系數為0.69，圖3d）。

圖3 同圖2，但為降水頻率 （單位：%）Fig.3 Same as Fig.2 but for precipitation frequency （unit：%）

續(xù)圖3Fig.3 Continued

觀測中平均小時降水強度的區(qū)域差異并不明顯，最大值位于區(qū)域南部站點（圖4a）。泰山站降水強度僅為1.74 mm/h，低于區(qū)域平均強度（2.08 mm/h）。20時起報的降水強度在泰山站呈現一個局地大值中心（圖4b），達到4.46 mm/h，較觀測高2.7 mm/h。與20時起報的結果不同，08時起報在泰山站的預報降水強度偏差并不突出。降水強度預報偏差的空間分布（圖4c、e）與其小時平均降水量的偏差分布（圖2c、e）類似：區(qū)域西南側站點多數為預報低于觀測，而區(qū)域東北側站點相反。這一分布形態(tài)表明泰山站及其東北側站點降水量預報偏大的原因主要是降水強度預報偏大；而西南側站點預報降水量出現負偏差則是降水頻率和強度的共同低估所導致。

圖4 同圖2，但為降水強度 （單位：mm/h）Fig.4 Same as Fig.2 but for the intensity of precipitation （unit：mm/h）

續(xù)圖4Fig.4 Continued

基于以上分析可知，RMAPS-ST 3 km分辨率數值預報產品可以合理再現泰山站的降水大值中心。但在08時和20時起報均易于低估泰山站降水頻率，尤其是20時起報；20時起報對泰山站降水強度的高估在一定程度上抵消了頻率的負偏差，導致暖季平均降水量大于觀測，而08時起報對強度的高估并不顯著。為進一步探究RMAPS-ST對于泰山站不同強度降水的預報能力，圖5給出了泰山站不同強度降水觀測和預報頻次分布。由于泰山站小時累計降水量超過10 mm的情形比較少見，因此對小時降水強度的考察范圍僅在10 mm/h以內。從觀測結果可以看出，降水出現頻次隨強度增加而減少，模式預報較好再現了這一特征。除08時起報對9—10 mm/h強度降水的預報頻次高于觀測之外，各強度的預報頻次均小于觀測。隨小時降水強度增加，不同起報時次預報結果的差異也隨之增大。08時起報的產品對3 mm/h以上強度降水的頻次預報效果優(yōu)于20時起報。RMAPS-ST在20時起報更易于漏報泰山站強降水，這與上述20時起報的平均降水頻率相比08時起報偏差更大（圖3b、d）是對應的。

圖5 泰山站不同強度降水觀測和預報頻次分布（縱軸為取對數后的降水頻次）Fig.5 Observational and forecast results of the distribution of precipitation frequency with different intensities at Taishan Station （The vertical axis is logarithmic precipitation frequency）

3.2 降水日變化特征的預報評估

圖6給出了2017年暖季泰山地區(qū)觀測和預報小時平均降水量的日變化以及區(qū)域平均小時降水的逐日演變。與Gan等（2019）基于多年降水數據的結果一致，泰山地區(qū)觀測小時平均降水量的日變化呈現兩個峰值。但2017年暖季午后與夜間降水峰值大小相當，分別出現在17和02時，谷值出現在11—12時以及20—21時（圖6a灰色實線）。從小時降水的逐日演變中（圖6a色階）可以看到，觀測降水午后的強峰值主要出現在盛夏（6—8月），5月和9月午后降水相對較弱，對整體降水日變化午后峰值的貢獻較小。就清晨的降水峰值而言，暖季各月均有貢獻，尤其是6月末至7月初。與6—8月清晨和午后均有降水過程發(fā)生的情形不同，5月和9月的降水過程相對較少且主要集中在夜間。

20時起報基本再現了觀測降水的日變化特征，同樣呈現雙峰形態(tài)（圖6b灰色實線）。但模式預報的清晨峰值相比觀測更為突出，且清晨與午后峰值差距大于觀測（預報：0.6 mm/h；觀測：0.2 mm/h）。預報降水午后達到峰值的時刻與觀測較為吻合，但數值偏小，這與盛夏午后降水過程量值預報偏小有關；清晨時段預報降水峰值較觀測提前2—3 h，且數值偏大，主要是模式在20時起報對于6月末至7月初的兩場夜間降水過程預報提前以及量值偏大造成的。此外，模式對于6月中旬和7月末兩場降水過程的預報存在虛假的夜間峰值（圖6b色階）。預報降水的日最小值出現在18—19時，較觀測提前2 h。而RAMPS-ST在08時起報的降水日變化雙峰相對較弱（圖6c灰色實線）。

對泰山站而言，20時起報的降水日峰值出現在夜晚至清晨時段，且顯著高估了這一時段的降水量，導致暖季平均降水量大于臺站實際觀測（圖2b）。08時起報的泰山站降水峰值與觀測比較一致，表現為午后主峰值的特征。但該時次起報對夜間至清晨時段泰山站降水存在低估，導致平均降水預報略低于觀測（圖6c）。

為了進一步評估RMAPS-ST對泰山地區(qū)降水日變化的再現能力，圖7a給出了降水頻率日變化的觀測和預報結果。從觀測中可以看到，研究時段內降水頻率呈現清晨主峰、午后次峰特征，分別在04時和16時達到峰值（圖7a灰色實線）。泰山站降水頻率在夜間至清晨尤為突出，表現為清晨單峰特征（圖7a紅色虛線）。與降水頻率相反，泰山地區(qū)站點降水強度日變化午后峰值大于清晨（圖8a），這可能與地表熱力強迫引起的午后對流性降水有關。

RMAPS-ST對降水頻率低估主要集中在清晨時段。20時起報降水頻率呈現出清晨和午后的雙峰特征（圖7b灰色實線），而08時起報降水頻率日變化振幅偏?。▓D7c灰色實線）。對于泰山站而言，清晨時段頻率低估更加突出，并且不同時次起報的泰山站降水頻率均呈現出虛假的午后峰值特征：如20時起報的泰山站降水午后峰值出現在14時；08時起報的午后峰值更為突出，出現在16時，導致泰山站預報降水頻率日變化呈現與觀測相反的午后主峰特征（圖7c紅色虛線）。同時，08時起報對泰山站午后降水頻率的高估在一定程度上抵消了清晨的低估，造成泰山站暖季平均降水頻率預報偏差相比20時起報?。▓D3b、d）。

就整個地區(qū)而言，RMAPS-ST在20時起報的降水強度日變化峰值出現在夜間（圖8b灰色實線），夜間預報降水強度高于觀測2 mm/h左右，午后峰值低于觀測約1 mm/h。就泰山站降水強度而言，20時起報的結果與觀測存在較大差異：表現為夜間和清晨的雙峰特征（峰值出現在21和05時），且顯著高估了清晨時段的降水強度（圖8b紅色虛線）。而08時起報泰山站降水強度日變化特征與觀測相似，峰值出現在午后，但持續(xù)時間較長，至21時前后（圖8c），導致預報結果中暖季平均降水強度略高于臺站觀測（圖4c）。

從降水日變化角度進行評估可以豐富對降水預報結果的認識，同時對進一步理解暖季平均降水預報偏差的形成有一定幫助?？偟膩碚f，雖然RMAPS-ST可以再現降水量日變化雙峰特征，但預報降水頻率和強度的日變化與觀測相比偏差較大。以泰山站為例，20時起報降水量高估主要集中在夜間至清晨，而造成這一現象的原因是對這一時段降水強度的高估；與20時起報結果不同，08時起報降水強度與觀測對應較好，但由于清晨時段降水頻率低估造成該時段降水量偏少，進而導致暖季平均降水量小于觀測。

圖9給出了研究時段觀測和預報降水事件開始和結束時刻頻次隨時間的分布，以進一步理解降水日變化的偏差。可以看到，2017年暖季泰山地區(qū)降水易于在清晨和午后開始，并且集中在清晨結束。整體來看，預報降水事件易于開始和結束的時段與觀測比較一致，尤其是降水最易結束的清晨時段。但從頻次的量值來看，RMAPS-ST在泰山站的降水預報與觀測存在一定偏差（圖中紅色實線）。預報降水事件在清晨開始和結束的頻次相比觀測均偏低，且降水易于結束的時段在后半夜相比觀測更長：觀測降水結束時刻集中在05—07時，00—04時結束的降水較少；而模式預報的夜間降水有一部分易于在后半夜結束（圖9d、f中00—04時降水結束頻次較高）。午后時段的降水預報結果在不同起報時次中略有不同：20時起報的泰山站降水在午后開始的頻次與觀測相差不大，但其降水在午后結束的頻次相對觀測偏高（圖9c、d）；08時起報的泰山站降水在午后開始和結束的頻次相比觀測均明顯偏高（圖9e、f）。

圖9 降水事件開始時刻 （a、c、e） 和結束時刻 （b、d、f） 的頻次分布（a、b. 觀測，c、d. 20時起報，e、f. 08時起報，盒須代表站點，紅色實線為泰山站，灰色虛線為區(qū)域內站點均值）Fig.9 Frequency distribution of beginning （a，c，e） and ending （b，d，f） times of precipitation events（a，b. observations，c，d. forecast starting at 20:00 BT，e，f. forecast starting at 08:00 BT；the box distribution represents each station in this region，the solid red line represents Taishan station，and the dashed gray line is the mean value of all stations）

針對泰山站午后（12—19時）和夜間至清晨時段（20—06時）的降水事件，進一步對比觀測和預報結果（圖10a）發(fā)現，20時起報的泰山站午后降水雖然事件總數相比觀測偏小，但短歷時降水過程多，可能存在較多的預報降水事件自開始至結束均處于午后時段，導致午后降水結束時次偏高。而08時起報的泰山站午后降水事件數明顯高于觀測，且以歷時不超過3 h的事件為主，這表明08時起報的產品在泰山站存在空報午后短時降水的問題。對于夜間至清晨的降水，預報降水事件總數相比觀測偏少，且在長、短歷時降水事件中均有體現。尤其是08時起報的結果，對持續(xù)時間大于5 h的降水事件預報能力偏弱（圖10b）。

圖10 泰山站不同時段 （a. 午后 （12—19時），b. 夜間至清晨 （20—06時）） 觀測和預報降水事件數及不同持續(xù)時間事件數Fig.10 The number of precipitation events and events with different durations observed and forecast in different time periods of the day （a. afternoon （12:00—19:00 BT），b. night to early morning （20:00—06:00 BT）） at Taishan station

4 模式預報偏差的可能原因

上述基于降水事件的統計分析可知，08時起報的泰山站午后降水頻次略高于觀測（圖7c）與空報午后短歷時降水事件有關；而模式在兩個時次起報均易于低估泰山站清晨降水頻率則由降水事件數偏少和持續(xù)時間偏短兩方面導致（漏報降水）。

空、漏報典型降水個例遴選的標準如下：夜間，當泰山站觀測有降水時，若模式中相應格點在相應時段內降水歷時小于觀測歷時一半以上，則認為是一次典型漏報降水；當模式預報午后泰山站有降水且持續(xù)時間超過觀測一半以上，則認為是一次典型空報降水。依照此方法對所有降水過程進行篩選，共計夜間典型漏報降水過程25例，午后空報降水過程11例。

在漏報的夜間降水中，有一類是模式再現了相應的降水系統和雨區(qū)，但對其發(fā)展演變過程模擬存在偏差，進而導致降水持續(xù)時間與觀測的偏差。以2017年9月5日20時至6日08時的降水過程為例，RMAPS-ST可以預報出夜間至清晨時段自北向南移動的雨帶，但對雨區(qū)移動速度的模擬與觀測存在較大偏差（圖11）。由于山區(qū)地形的阻擋作用，實際雨區(qū)移速緩慢，并且當雨區(qū)主體已經移出山區(qū)時，泰山站仍然維持了一段時間的弱降水（圖11a—c）；而預報雨帶移速較快，9月6日04時雨區(qū)已經位于山區(qū)南部邊緣（圖11f）。觀測與預報降水演變過程的差異導致泰山站降水持續(xù)時間預報小于觀測，進而造成夜間至清晨時段降水頻率的低估（圖略）。對比RMAPS-ST預報系統輸出的低層700 hPa環(huán)流場與歐洲中心ERA5再分析環(huán)流場可以發(fā)現（圖12），由于山區(qū)的存在，導致切變線移速減緩，并且切變區(qū)變寬，9月6日04時切變線主體仍在泰山山區(qū)（圖12b），地形對切變線南下存在一定的“拖曳”作用；而預報中切變線移速較快，04時已經達到山區(qū)南部，相伴隨的雨區(qū)同樣快速向南移動（圖12d）。

圖11 2017年9月5日20時—6日04時觀測 （a. 20時，b. 00時，c. 04時） 和預報 （d. 20時，e. 00時，f. 04時） 的降水演變過程（單位：mm/h，等值線為200 m地形高度，黑色叉號代表泰山站）Fig.11 Precipitation evolution based on observations （a—c） and forecasts （d—f） for the period from 20:00 BT 5 September to 04:00 BT 6 September 2017 （unit：mm/h，the contour line is the terrain height of 200 m， and the black cross represents the location of Taishan station） （a，d. 20:00 BT，b，e. 00:00 BT，c，f. 04:00 BT）

圖12 2017年9月6日700 hPa風場 （a、b. ERA5再分析資料，c、d. RMAPS預報；矢量，單位：m/s；等值線為山區(qū)200 m海拔高度）（a、c. 00時，b、d. 04時）Fig.12 Wind fields at 700 hPa on 6 September 2017 （a，b. REA5 data，c，d. RMAPS；vector，unit：m/s；the contour line is the terrain height of 200 m）（a，c. 00:00 BT，b，d. 04:00 BT）

另一類容易漏報的降水過程為清晨時段在泰山站發(fā)生的局地降水（此類過程在2017年暖季占28%，圖略）。該降水過程自始至終僅發(fā)生在泰山站，持續(xù)5 h左右且降水量較小，這類降水在Gan等（2019）的分析之中也有所體現。RMAPS-ST對泰山站這類局地降水過程的再現能力較差。

空報的午后降水過程中很重要的一類是預報降水于午后在山區(qū)局地生成并維持，而觀測中山區(qū)并沒有發(fā)生降水或者降水過程在達到峰值之后很快移出山區(qū)并消散（2017年暖季此類過程占54%）。以2017年7月22日降水過程為例（圖13、14）。觀測中山區(qū)在午后并無降水發(fā)生，而預報午后（12—16時）在山區(qū)北部發(fā)生了降水。通過對比ERA5再分析資料和RMAPS-ST預報的環(huán)流場可知，雖然模式預報與ERA5在山區(qū)均盛行西南氣流，但在模式預報結果中，泰山附近存在一條中尺度輻合線（圖13d—f）；同時，在大氣穩(wěn)定度方面，模式預報與ERA5結果差異較大。實際大氣處于相對穩(wěn)定狀態(tài)，而模式預報中大氣不穩(wěn)定度偏高。不穩(wěn)定的大氣狀態(tài)加之中尺度輻合線所提供的動力條件，很容易觸發(fā)虛假降水（圖14）。

圖13 同圖12，但為2017年7月22日降水過程 （單位：mm/h；a、d. 12時，b、e. 13時，c、f. 14時）Fig.13 Same as Fig.12 but for precipitation process on 22 July 2017 （unit：mm/h； a，d. 12:00 BT，b，e. 13:00 BT，c，f. 14:00 BT）

圖14 2017年7月22日10—14時大氣不穩(wěn)定度 （500 hPa與850 hPa假相當位溫之差，差值小于0意味著大氣為對流不穩(wěn)定狀態(tài)；色階，單位：K） 及850 hPa風場 （矢量，單位：m/s）（a—c. ERA5，d—f. RMAPS；等值線為山區(qū)200 m海拔高度）（a、d. 10時，b、e. 12時，c、f. 14時）Fig.14 Distributions of atmospheric instability （The stability is calculated as the difference of ?se between 500 hPa and 850 hPa;when the difference is less than 0，it means that the atmosphere is in a convective unstable stateshaded，unit：K） and wind fields（vector，unit：m/s） at 850 hPa from 10:00 BT to 14:00 BT on 22 July 2017 （a—c. ERA5，d—f. RMAPS；the contour line shows the terrain height of 200 m）（a，d. 10:00 BT，b，e. 12:00 BT，c，f. 14:00 BT）

5 結論與討論

利用2017年暖季（5—9月）泰山地區(qū)國家地面氣象觀測臺站逐時降水觀測數據，以小時尺度降水特征（包括降水頻次、強度、結構，日變化等）為評估指標，評估了千米尺度分辨率數值預報系統RMAPSST在不同起報時次（08時和20時）下對泰山地區(qū)暖季降水的預報性能，并通過典型降水過程討論了模式預報偏差形成的可能原因。主要結論如下：

（1）RMAPS-ST可以再現泰山地區(qū)暖季降水空間分布特征，但泰山站及區(qū)域東北側站點的預報降水量大于觀測，主要表現為降水強度正偏差；西南側預報降水量偏低則表現為降水頻率和強度的共同低估。

（2）20時起報的降水量日變化特征與觀測相當，峰、谷值也與觀測較為一致。但從降水頻率和強度日變化的角度，清晨和午后時段的預報降水與觀測存在較大偏差。在泰山站，RMAPS-ST不同起報時次均易低估清晨時段的降水頻率，并且降水頻率的低估發(fā)生在各個強度段；20時起報高估泰山站清晨時段降水強度，造成這一時段降水量偏多，進而導致泰山站暖季平均的降水量預報高于觀測；08時起報泰山站暖季平均降水量略低于觀測，主要發(fā)生在清晨，因清晨降水頻率低估造成。

（3）RMAPS-ST預報降水事件的起止時段與觀測對應較好，但對降水事件數和持續(xù)時間的預報存在一定偏差。08時起報的泰山站降水在午后開始、結束的頻次均高于觀測，午后短歷時降水事件偏多，很可能與模式在山區(qū)熱、動力場的預報偏差有關，模式中不穩(wěn)定的大氣狀態(tài)加之中尺度輻合線有利于虛假降水的發(fā)生。而模式對于夜間降水頻次的低估主要由兩類降水過程導致，一類是模式可以再現主要的影響系統和雨區(qū)，但因對其發(fā)展演變過程的模擬偏差造成降水持續(xù)時間的預報偏差；另一類是模式對于泰山站清晨弱降水事件的漏報。

本文使用2017年暖季地面臺站逐時降水觀測數據，系統評估了RMAPS-ST預報系統在泰山地區(qū)的降水預報能力，發(fā)現RMAPS-ST在不同起報時次的預報結果存在一定差異。RMAPS-ST在啟動時次之前采用循環(huán)同化系統，以熱啟動模態(tài)進行，如果在初始時同化分析場與模式自身動力條件不匹配，會大大降低對于降水精細化特征的預報技巧（Turpeinen，1990；陳子通等，2010）。后續(xù)研究仍需關注起報時次（08時和20時）的熱、動力初值場，探究不同時次起報的降水預報結果存在差異的原因，以進一步理解預報偏差及其可能出現原因。同時，本文所用資料有限，分析結論可能存在一定的局限性，仍有待于采用長時間序列的預報降水數據進行后續(xù)分析。

隨著城市化進程不斷推進，社會對精細化氣象預報的要求越來越高。定時、定點、定量的強降水預報準確率更是備受關注的問題。降水精細化預報水平的提高不僅需要預測理論、數值模式等的不斷改進，也需要客觀的評估方法。數值預報模式對降水日變化等小時尺度降水特征的再現能力在日常降水預報中也越來越受到關注。對業(yè)務數值天氣預報模式的降水日變化評估，也將會成為改進和訂正模式結果的重要參考（宇如聰等，2014）。本文的研究結果表明，在充分認識復雜地形區(qū)降水日變化等日內尺度特征的研究基礎上，針對性地開展千米尺度數值預報系統的細致評估，有望為高分辨率模式產品偏差的認識和精細化預報產品的訂正提供更細致的科學支撐。中國氣象局區(qū)域數值預報檢驗評估業(yè)務已初步建立了以降水小時頻次/強度和日變化等評估降水過程準確率的檢驗指標，并將在后續(xù)業(yè)務應用中進一步探索降水日內準確率的評估指標。