徐鳳英

摘 要：分析高分辨率數(shù)值模式溫度和降水預(yù)報在駐馬店地區(qū)的預(yù)報效果和誤差特點(diǎn)，為該地區(qū)精細(xì)化預(yù)報訂正提供科學(xué)、可靠的依據(jù)。利用該地區(qū)31個考核站2020—2021年地面實(shí)況資料，對其四季溫度以及汛期降水的數(shù)值模式預(yù)報的產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)及對比分析。結(jié)果表明：最高溫度預(yù)報EC優(yōu)于GRAPES，最低溫度預(yù)報則略高于GRAPES;GRAPE最高、最低溫度預(yù)報較實(shí)況以偏低特征為主。EC預(yù)報冬季高溫度預(yù)報東部偏高，其他季節(jié)偏低;最低溫度夏季偏差特征不明顯，其他季節(jié)偏高。晴雨及小雨TS評分中尺度區(qū)域模式優(yōu)勢明顯，EC對于中雨、大雨量級預(yù)報有一定預(yù)報優(yōu)勢;對于暴雨量級降水，EC和MESO預(yù)報效果優(yōu)。

關(guān)鍵詞：溫度;降水;模式預(yù)報;檢驗(yàn)

中圖分類號：P459.9 ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? 文章編號：1003-5168（2022）6-0117-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2022.06.027

Multi-Model Comparative Examination of Temperature and Precipitation Forecast in Zhumadian

XU Fengying

（Zhumadian Meteorological Bureau， Zhumadian 463000， China）

Abstract： The results and error characteristics of temperature and precipitation forecast by high resolution numerical model in Zhumadian are analyzed， which provides scientific and reliable basis for refinement correction forecast in this area. Based on the ground observation data of 31 assessment stations in the region from 2020 to 2021， the products of numerical model forecast for temperature in four seasons and precipitation in flood season were examined and compared. The results show that， the maximum temperature forecast EC is better than GRAPES， while the minimum temperature forecast EC is slightly higher than GRAPES. GRAPE the forecast of maximum and minimum temperature is mainly lower than the actual one. EC forecast high temperature in winter is the highest in the eastern part of the country， while it is lower in other seasons. The deviation of minimum temperature is not obvious in summer， but high in other seasons. The TS score of sunny or rainy days has obvious advantages in mesoscale regional model， and EC has certain advantages in forecasting moderate and heavy rain magnitude. For rainstorm， EC and MESO have excellent forecasting effects.

Keywords： temperature; precipitation; model prediction; inspection

0 引言

隨著社會的發(fā)展，人們對精細(xì)化預(yù)報的需求不斷提升，大量模式預(yù)報產(chǎn)品被廣泛應(yīng)用在天氣預(yù)報業(yè)務(wù)中[1-6]，雖然大多數(shù)預(yù)報產(chǎn)品在應(yīng)用中有很高的參考價值，但是主要?dú)庀笠氐木?xì)化預(yù)報結(jié)果還是不可避免地存在一些誤差[7]，研究誤差特征及其規(guī)律可以對現(xiàn)有模式做出訂正。

駐馬店市位于河南省中南部，地處淮河上游的丘陵平原地區(qū)，其地勢特點(diǎn)是西高東低，模式預(yù)報準(zhǔn)確率在山區(qū)與平原地區(qū)表現(xiàn)不同。駐馬店市處在亞熱帶與暖溫帶的過渡地帶，溫度與降水（特別是暴雨）的變化對當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來重要影響。因此，加強(qiáng)駐馬店市地區(qū)預(yù)報準(zhǔn)確率的研究，對科學(xué)指導(dǎo)社會公眾特別是種植大戶應(yīng)對天氣變化，減少災(zāi)害損失具有特別重要的意義。本研究主要針對2020年溫度以及汛期9次暴雨天氣過程進(jìn)行對比分析，為駐馬店地區(qū)災(zāi)害性天氣的預(yù)報訂正提供相應(yīng)的依據(jù)，以期為駐馬店市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展及精細(xì)化預(yù)報服務(wù)提供科學(xué)的參考依據(jù)。

1 檢驗(yàn)方法及對象

1.1 溫度

溫度的檢驗(yàn)方法主要有兩種，一是2 ℃準(zhǔn)確率，二是偏高-偏低頻次檢驗(yàn)，方法如下。

1.1.1 準(zhǔn)確率。

2 ℃準(zhǔn)確率：[TTK=NrKNfK×100%]

其中，NrK為預(yù)報正確的站（次）數(shù)，NfK為預(yù)報的總站（次）數(shù)。溫度預(yù)報準(zhǔn)確率的實(shí)際含義是溫度預(yù)報誤差≤2℃的百分率。

1.1.2 偏高-偏低頻次。對于預(yù)報偏差在2 ℃以上的站（次），計算偏高次數(shù)與偏低次數(shù)的差值，表征統(tǒng)計時段內(nèi)某站點(diǎn)溫度預(yù)報的顯著偏高、偏低特征。

1.2 降水

降水的檢驗(yàn)方法主要有兩種，一是3 h及24 h累積降水統(tǒng)計檢驗(yàn)，二是3 h降水頻次和強(qiáng)度檢驗(yàn)，方法如下。

1.2.1 3 h及24 h累積降水統(tǒng)計檢驗(yàn)。降水預(yù)報檢驗(yàn)分類如表1所示。

對晴雨（雪）檢驗(yàn)，預(yù)報正確率：

[PC=NA+NDNA+NB+NC+ND×100%]

對分級降水檢驗(yàn)，TS評分：

[TSk=NAkNAk+NBk+NCk×100%]

降水預(yù)報BIAS偏差幅度：[B=NA+NBNA+NC]

1.2.2 3 h降水頻次和強(qiáng)度檢驗(yàn)。3 h降水頻次檢驗(yàn)：

[RFH=Nrain（h）Nsample（h）×100]

其中，Nrain為統(tǒng)計時段內(nèi)h時刻的有效降水時數(shù)（降水量≥0.1 mm/h），Nsample為統(tǒng)計時段內(nèi)h時刻的總非缺測樣本數(shù)。

3 h降水強(qiáng)度檢驗(yàn)：[RIH=Arain（h）Nrain（h）]

其中，Arain為統(tǒng)計時段內(nèi)h時刻的累積降水量，Nrain為統(tǒng)計時段內(nèi)h時刻的有效降水時數(shù)（降水量≥0.1 mm/h）。

1.3 檢驗(yàn)對象

溫度檢驗(yàn)對象包括ECMWF_HR（EC）、GRAP-ES_GFS（GRAPES）兩個全球模式。溫度檢驗(yàn)時段為2020年3月—2021年2月。檢驗(yàn)時效24 h、48 h分別對應(yīng)數(shù)值模式預(yù)報12—36 h、36—60 h預(yù)報時段。溫度及降水檢驗(yàn)站點(diǎn)為駐馬店地區(qū)包括國家站及骨干站共31個考核站。

降水檢驗(yàn)對象包括ECMWF_HR（EC）、GRAP-ES_GFS（GRAPES）兩個全球模式及GRAPES_MESO_HR（MESO）、SHANGHAI_MR（華東9km）兩個區(qū)域模式。降水檢驗(yàn)時段包括：2020年汛期（5—9月）、2020年駐馬店地區(qū)9次暴雨過程，分別為7月21—22日、22—23日，8月1—2日、7—8日、8—9日、12—13日、19—20日、20—21日，9月20—21日。

2 溫度檢驗(yàn)

從駐馬店地區(qū)2 ℃準(zhǔn)確率檢驗(yàn)整體結(jié)果來看（見圖1），EC對于最高溫度預(yù)報明顯優(yōu)于GRAPES，最低溫度預(yù)報則略高于GRAPES;駐馬店中東部、北部地區(qū)預(yù)報偏差優(yōu)于西部、南部。

從模式預(yù)報偏差特征來看，GRAPES以最高溫度預(yù)報較實(shí)況偏低特征為主，其對駐馬店地區(qū)東南部地區(qū)最高溫度預(yù)報偏差略小于其他地區(qū);對于最低溫度預(yù)報，GRAPES對于北部、東南部部分站點(diǎn)預(yù)報偏高，其他大部分預(yù)報偏低。EC預(yù)報主要偏差特征為：冬季對于東部地區(qū)最高溫度預(yù)報偏高，其他季節(jié)各地區(qū)均以偏低為主;對于最低溫度，除夏季偏差特征不明顯以外，其他季節(jié)均以預(yù)報偏高為主。

3 汛期降水檢驗(yàn)

3.1 駐馬店地區(qū)2020年5—9月降水檢驗(yàn)

從5—9月的24 h累積降水檢驗(yàn)結(jié)果來看（見圖2），晴雨準(zhǔn)確率及小雨TS評分中尺度區(qū)域模式優(yōu)勢明顯，EC對于中雨、大雨量級預(yù)報有一定預(yù)報優(yōu)勢。對于暴雨量級降水，EC和MESO預(yù)報效果優(yōu)于另外兩個模式。

從駐馬店5—9月24 h預(yù)報時效暴雨TS評分區(qū)域分布來看（見圖3），兩個全球模式對于東南部暴雨預(yù)報效果較好，而中尺度模式對于西北部區(qū)域暴雨降水預(yù)報評分較高。

3.2 駐馬店地區(qū)2020年汛期9次暴雨過程24 h降水檢驗(yàn)

從9次暴雨過程的檢驗(yàn)評分來看（見圖4），對于晴雨準(zhǔn)確率、小雨預(yù)報中尺度區(qū)域模式較優(yōu)，對于大雨預(yù)報GRAPES預(yù)報優(yōu)勢明顯，對于暴雨預(yù)報則MESO評分最高。

結(jié)合9次過程暴雨量級24 h預(yù)報的BIAS評分來看（圖略），對于暴雨量級降水，兩個中尺度模式預(yù)報落區(qū)明顯較實(shí)況偏大，而GRAPES則明顯較實(shí)況偏小。

3.3 駐馬店地區(qū)2020年汛期9次暴雨過程3 h降水精細(xì)化檢驗(yàn)

對駐馬店9次暴雨過程24 h預(yù)報時效逐3 h的累積降水預(yù)報進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，GRAPES對于3 h降水量大于20 mm的強(qiáng)降水幾乎沒有預(yù)報能力（圖略）。

駐馬店24 h預(yù)報時效3 h累計降水頻率檢驗(yàn)結(jié)果分析，EC與GRAPES對于駐馬店中西部地區(qū)預(yù)報降水頻率明顯大于實(shí)況降水，這說明全球模式的24 h累積降水量的預(yù)報能力主要是其對于降水時次的預(yù)報偏多造成的。而區(qū)域模式對于降水頻次預(yù)報的把握相對較好，其中MESO優(yōu)于華東9 km模式（圖略）。

駐馬店24 h預(yù)報時效3 h累計降水強(qiáng)度檢驗(yàn)結(jié)果顯示，EC與GRAPES對于駐馬店西北部地區(qū)預(yù)報降水強(qiáng)度弱于實(shí)況降水，而區(qū)域模式對于東南部地區(qū)降水強(qiáng)度預(yù)報較實(shí)況明顯偏強(qiáng)（圖略）。

4 結(jié)語

溫度檢驗(yàn)表明，EC對于最高溫度預(yù)報明顯優(yōu)于GRAPES，最低溫度預(yù)報則略高于GRAPES，駐馬店中東部、北部地區(qū)預(yù)報偏差優(yōu)于西部、南部。EC預(yù)報主要偏差特征為：冬季對于東部地區(qū)最高溫度預(yù)報偏高，其他季節(jié)各地區(qū)均以偏低為主;對于最低溫度，除夏季偏差特征不明顯以外，其他季節(jié)均以預(yù)報偏高為主。

降水檢驗(yàn)結(jié)果顯示，晴雨準(zhǔn)確率及小雨TS評分中尺度區(qū)域模式優(yōu)勢明顯，EC對于中雨、大雨量級預(yù)報有一定預(yù)報優(yōu)勢。對于暴雨量級降水，EC和MESO預(yù)報效果優(yōu)于其他模式;全球模式在東南部預(yù)報效果較好，總體落區(qū)偏差更小，而中尺度模式對于西北部區(qū)域暴雨降水預(yù)報評分較高，但是預(yù)報落區(qū)明顯較實(shí)況偏大。

分析主要高分辨率模式溫度和降水預(yù)報在駐馬店地區(qū)的預(yù)報效果和誤差特點(diǎn)，填補(bǔ)了本地模式預(yù)報檢驗(yàn)的空白，為該地區(qū)精細(xì)化預(yù)報訂正提供更加科學(xué)、可靠的依據(jù)，為本地精細(xì)化預(yù)報、精細(xì)化服務(wù)提供更有針對性的科學(xué)決策依據(jù)。

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