田聰聰，張?zhí)m，許歡，李懷宇，肖柳斯

（廣州市氣象臺，廣東廣州 511430）

短時(shí)強(qiáng)降水具有突發(fā)性強(qiáng)、局地性強(qiáng)、生命史短、災(zāi)害重等特點(diǎn)，是中小尺度對流系統(tǒng)造成的一種重要的強(qiáng)對流天氣［1］。廣東受海陸交互和南海季風(fēng)的影響，強(qiáng)對流發(fā)生頻率之高、強(qiáng)度之大，居全國前列［2-4］，為此0～6 h內(nèi)的強(qiáng)降水臨近預(yù)報(bào)技術(shù)是短臨預(yù)報(bào)預(yù)警的關(guān)鍵［5］。近年來，短時(shí)臨近預(yù)報(bào)技術(shù)除了基于雷達(dá)及衛(wèi)星等資料的外推以外，高分辨率短臨數(shù)值預(yù)報(bào)模式也越來越受到重視［6-7］。

研究與業(yè)務(wù)使用表明，高分辨率短臨數(shù)值預(yù)報(bào)模式的改進(jìn)僅靠外推技術(shù)造成無法描述強(qiáng)對流天氣系統(tǒng)發(fā)生、發(fā)展和消亡的物理機(jī)制演變的弊端。但高分辨率模式本身存在諸多“誤差”，如初始條件、同化技術(shù)、物理過程等，進(jìn)而在短臨預(yù)報(bào)預(yù)警業(yè)務(wù)過程中仍存在局限性或偏差［8］，因此對高分辨率模式進(jìn)行后處理訂正技術(shù)的研究與應(yīng)用，是進(jìn)一步提升強(qiáng)對流短臨預(yù)報(bào)預(yù)警技術(shù)的重要舉措［9］。唐文苑等［10］利用時(shí)間滯后集合預(yù)報(bào)算法構(gòu)建權(quán)重預(yù)報(bào)方程后，借助頻率匹配法訂正GRAPES-RAFS降水預(yù)報(bào)；許愛華等［11］針對不同類型暴雨，提煉出對EC模式降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品的訂正思路和方法，歸納500 hPa槽前大風(fēng)速帶、925 hPa溫度鋒區(qū)和暖脊、邊界層10 m/s以上的超低空急流等對模式暴雨落區(qū)預(yù)報(bào)的訂正依據(jù)，拓寬了預(yù)報(bào)員的預(yù)報(bào)思路；吳啟樹等［12］設(shè)計(jì)的最優(yōu)TS評分訂正法，對2014—2015年降水?dāng)?shù)值預(yù)報(bào)進(jìn)行分級訂正后，降水預(yù)報(bào)效果較優(yōu)。為提高華南短臨預(yù)報(bào)預(yù)警技術(shù)，本研究將采用華南區(qū)域20部雷達(dá)資料，嘗試?yán)貌煌惴陀^訂正高分辨率短臨預(yù)報(bào)模式CMA-GD 1 km時(shí)間滯后集合概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品，希望能更好地為0～6 h強(qiáng)對流天氣提供預(yù)警信息。

1 雷達(dá)與模式資料

利用華南區(qū)域20部雷達(dá)資料（廣州、韶關(guān)、清遠(yuǎn)、肇慶、梅州、河源、深圳、汕尾、汕頭、陽江、湛江、桂林、柳州、南寧、梧州、龍巖、廈門、永州、?？?、北海）的雷達(dá)反射率回波數(shù)據(jù)進(jìn)行格點(diǎn)化處理，格點(diǎn)數(shù)為1 161×861。

選取CMA-GD 1 km短臨模式逐12 min預(yù)報(bào)未來6 h的預(yù)報(bào)產(chǎn)品，利用前2 h構(gòu)建雷達(dá)回波時(shí)間滯后集合概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品，選用2018年4月14—15日影響華南區(qū)域一次颮線過程進(jìn)行偏差訂正分析。

2 偏差計(jì)算方法

偏差δ由模式預(yù)報(bào)前2 h每12 min為一個(gè)成員，共11個(gè)成員，各個(gè)成員對應(yīng)時(shí)刻的預(yù)報(bào)值與觀測值相減所得。

其中，F(xiàn)為成員預(yù)報(bào)值；O為成員觀測值；i為各成員。

（1）均等偏差法。

11個(gè)成員偏差的平均所得。

其中，N為11個(gè)成員數(shù)。

（2）權(quán)重偏差法。

依據(jù)臨近時(shí)次預(yù)報(bào)效果更準(zhǔn)確的檢驗(yàn)結(jié)果，其權(quán)重系數(shù)相對較大的原則，計(jì)算11個(gè)成員權(quán)重系數(shù)，計(jì)算公式為

權(quán)重偏差為

（3）最近偏差法。

取最近起報(bào)時(shí)次的預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)況作差，差值不作處理。Δδ=δi，其中i為最近起報(bào)時(shí)次成員。

3 訂正方法

（1）線性訂正：利用上述的偏差結(jié)果，將其線性訂正集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品的4個(gè)時(shí)次中的雷達(dá)回波預(yù)報(bào)結(jié)果。

（2）鄰域訂正：選取預(yù)報(bào)結(jié)果鄰域半徑為5個(gè)格點(diǎn)中偏差最大的結(jié)果進(jìn)行訂正，如圖1所示。

圖1 鄰域訂正（半徑選為5個(gè)格點(diǎn)）

4 結(jié)果評估

選取2018年4月14至15日影響華南一次颮線過程。受冷空氣和切變線共同影響，該次颮線過程自西北向東南方向移動，主要影響時(shí)間段為15日00：00（世界時(shí)，下同）至15日05：00，因此本研究選取14日22：00至15日00：00期間逐12 min起報(bào)，對15日01：00、02：00、03：00和04：00的預(yù)報(bào)結(jié)果作為分析對象，利用3種偏差計(jì)算方法，對4個(gè)時(shí)次的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行訂正評估（圖2）。

圖2 2018年4月15日01：00（a）、02：00（b）、03：00（c）和04：00（d）實(shí)況雷達(dá)回波（單位：dBz）

4.1 偏差結(jié)果評估

圖3分別為3種偏差算法得到的偏差結(jié)果?？梢钥闯?，均等偏差算法（圖3a）和權(quán)重偏差算法（圖3b）均顯示在粵北區(qū)域、珠三角西側(cè)區(qū)域和粵東沿海區(qū)域，預(yù)報(bào)結(jié)果較實(shí)況明顯偏小，而對粵西湛江至茂名和河源一帶的預(yù)報(bào)結(jié)果較實(shí)況明顯偏大。另外，權(quán)重算法的偏差結(jié)果大于均等算法。對比最近偏差法（圖3c）表明，模式在預(yù)報(bào)時(shí)次最接近實(shí)況時(shí)，預(yù)報(bào)結(jié)果是調(diào)整與實(shí)況更為接近的，可以看出，偏差結(jié)果明顯偏小于其他兩種情況。

圖3 均等偏差（a）、權(quán)重偏差（b）和最近偏差（c）算法得到的結(jié)果（單位：dBz）

4.2 訂正結(jié)果評估

將4.1節(jié)3種偏差結(jié)果分別采用線性訂正和鄰域訂正的算法，對所選取個(gè)例的預(yù)報(bào)時(shí)次15日01：00（圖4）、02：00（圖5）、03：00（圖6）和04：00（圖7）的雷達(dá)回波進(jìn)行訂正。其中，圖4—圖7中，a、b分別為雷達(dá)回波實(shí)況和集合預(yù)報(bào)結(jié)果，c、d分別為均等偏差線性訂正和均等偏差鄰域訂正，e、f分別為權(quán)重偏差線性訂正和權(quán)重偏差鄰域訂正，g、h分別為最近偏差線性訂正和最近偏差鄰域訂正。

圖4 15日01：00時(shí)雷達(dá)回波實(shí)況（a）、集合預(yù)報(bào)結(jié)果（b）、均等偏差線性訂正（c）、均等偏差鄰域訂正（d）、權(quán)重偏差線性訂正（e）、權(quán)重偏差鄰域訂正（f）、最近偏差線性訂正（g）和最近偏差鄰域訂正（h）（單位：dBz）

對比雷達(dá)回波實(shí)況的移動和預(yù)報(bào)結(jié)果來看，該次降水過程的預(yù)報(bào)速度較實(shí)況偏慢，回波強(qiáng)度的大值區(qū)域不明顯，尤其在降水回波預(yù)報(bào)后2個(gè)時(shí)次15日03：00（圖6b）和04：00（圖7b），對珠三角和粵東北的強(qiáng)回波區(qū)域預(yù)報(bào)明顯偏小。本研究分別采用均等偏差、權(quán)重偏差和最近偏差的線性訂正和鄰域訂正的算法調(diào)整模式預(yù)報(bào)結(jié)果的強(qiáng)度和移動速度，結(jié)果表明，3種偏差算法的兩種訂正方式對預(yù)報(bào)結(jié)果強(qiáng)度調(diào)整較為明顯，而對回波移動速度調(diào)整效果不佳。

圖6 15日03：00時(shí)雷達(dá)回波實(shí)況（a）、集合預(yù)報(bào)結(jié)果（b）、均等偏差線性訂正（c）、均等偏差鄰域訂正（d）、權(quán)重偏差線性訂正（e）、權(quán)重偏差鄰域訂正（f）、最近偏差線性訂正（g）和最近偏差鄰域訂正（h）（單位：dBz）

圖7 15日04：00時(shí)雷達(dá)回波實(shí)況（a）、集合預(yù)報(bào)結(jié)果（b）、均等偏差線性訂正（c）、均等偏差鄰域訂正（d）、權(quán)重偏差線性訂正（e）、權(quán)重偏差鄰域訂正（f）、最近偏差線性訂正（g）和最近偏差鄰域訂正（h）（單位：dBz）

對于15日01：00（圖4）預(yù)報(bào)結(jié)果的調(diào)整可看出，6種訂正結(jié)果均可加強(qiáng)回波的強(qiáng)度，但3種偏差的線性訂正，使得粵西出現(xiàn)強(qiáng)的虛假回波，采用鄰域訂正算法（圖4d、4f、4h）比線性訂正算法（圖4c、4e、4g）可以略微削減虛假回波的存在，而且也能調(diào)整回波強(qiáng)度，使得其結(jié)果更為接近實(shí)況（圖4a）。而通過對比3種偏差的3種鄰域訂正結(jié)果可以看出，最近偏差法（圖4g、4h）所得的偏差結(jié)果更小，所以對模式預(yù)報(bào)結(jié)果調(diào)整更小，強(qiáng)回波區(qū)域預(yù)報(bào)效果更接近實(shí)況，較均等偏差（圖4c、4d）和權(quán)重偏差算法（圖4e、4f）更優(yōu)。

隨著回波向東南向移動，15日02：00（圖5）的6種訂正結(jié)果對比實(shí)況和預(yù)報(bào)結(jié)果可以看出，訂正結(jié)果與15日01：00較為一致，可以突出強(qiáng)回波區(qū)，使其更接近實(shí)況，尤其是最近誤差（圖5g、5h）的兩種訂正結(jié)果。15日03：00（圖6）至04：00（圖7）的結(jié)果對比可以看出，鄰域訂正法的3種結(jié)果在回波移動過程中，不僅能突顯出強(qiáng)回波區(qū)，而且較線性訂正法更好地削減虛假回波，以及最近偏差法的鄰域訂正結(jié)果較其他兩種更接近實(shí)況。所以通過該次回波發(fā)展移動過程的預(yù)報(bào)結(jié)果分析，可以看出，最近偏差法的鄰域訂正預(yù)報(bào)結(jié)果最佳，不僅可以凸顯強(qiáng)回波區(qū)，而且可以削減虛假回波。該次降水是回波發(fā)展強(qiáng)盛至衰減的過程，所以絕對值偏差最小的最近偏差法對模式后期預(yù)報(bào)結(jié)果的調(diào)整最優(yōu)，而且均等偏差法和權(quán)重偏差法的算法并未使得模式預(yù)報(bào)偏差有所縮小，所以這也使得后期進(jìn)行偏差訂正時(shí)所應(yīng)進(jìn)行更詳細(xì)論證的需求。

5 結(jié)論

1）對于該次降水過程，在粵北區(qū)域、珠三角西側(cè)區(qū)域和粵東沿海區(qū)域，預(yù)報(bào)結(jié)果較實(shí)況明顯偏小，而對粵西湛江至茂名和河源一帶的預(yù)報(bào)結(jié)果較實(shí)況偏大，通過3種偏差的格點(diǎn)分布來看，最近偏差法的偏差最小，而權(quán)重偏差法最大。

2）該次降水過程的預(yù)報(bào)速度較實(shí)況偏慢，利用偏差訂正預(yù)報(bào)，可有效改進(jìn)模式預(yù)報(bào)的雷達(dá)回波強(qiáng)度，但對移動速度調(diào)整不大。

3）對比線性訂正和鄰域訂正法的結(jié)果，線性訂正法產(chǎn)生對粵西，即回波移動反向位置的虛假回波，鄰域訂正法不僅可以調(diào)整回波強(qiáng)度，而且虛假回波不顯著。

4）3種偏差結(jié)果利用鄰域訂正法的訂正結(jié)果表明，最近偏差法的領(lǐng)域訂正結(jié)果與實(shí)況最為接近。

5）該次降水是雷達(dá)回波發(fā)展強(qiáng)盛至衰減的過程，所以絕對值偏差最小的最近偏差法對模式后期預(yù)報(bào)結(jié)果的調(diào)整最優(yōu)，這也需要更多個(gè)例進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)證。