萬夫敬，趙傳湖，梅嬋娟，龐華基，夏紹清

(1.青島市氣象局，山東 青島 266003； 2. 青島市氣象災害防御工程技術研究中心，山東 青島 266003；3.中國海洋大學，山東 青島 266100； 4.威海市氣象局，山東 威海，264200; 5.92682部隊， 廣東 湛江 524000)

引 言

數(shù)值預報技術的發(fā)展給天氣預報準確率的提高提供了重要的科技支撐，高分辨率模式產(chǎn)品成為天氣預報業(yè)務不可或缺的重要工具。ECMWF細網(wǎng)格(以下簡稱EC)模式由于其時空分辨率高、預報產(chǎn)品豐富以及形勢預報準確等優(yōu)勢，在業(yè)務中廣泛應用[1-8]。但是由于數(shù)值模式的初始場、邊界條件、模式物理過程以及地形等諸多因素影響，天氣要素的預報仍存在一定誤差。正確認識數(shù)值預報產(chǎn)品的性能可以使預報員有根據(jù)地對預報產(chǎn)品加以訂正，從而取得更好的預報效果，因此開展數(shù)值產(chǎn)品的檢驗評估是必不可少的工作。目前，國內(nèi)科研工作者在數(shù)值模式檢驗評估方面做過很多研究。如劉一、賴芬芬、張峰等研究認為EC模式對亞洲中高緯環(huán)流形勢的調(diào)整和演變具有較好的預報性能[9-11]。劉春風等[12]在研究新疆及周邊地區(qū)2 m溫度時發(fā)現(xiàn)EC模式提供的溫度數(shù)值偏高。潘留杰等[13]選取北半球區(qū)域分季節(jié)研究EC細網(wǎng)格模式溫度結果時發(fā)現(xiàn)其呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性差異，夏季特別是7月預報能力最弱。曲巧娜[14]等對比檢驗了EC和T639對2016年1月強寒潮天氣過程的中期預報能力。

氣溫預報是最基本的天氣預報要素之一，不但對干旱、霜凍等災害性天氣發(fā)生發(fā)展有著重要作用，同時是生活指數(shù)、穿衣指數(shù)等公眾氣象服務的重要參考數(shù)據(jù)。多位學者對EC模式 2m 溫度產(chǎn)品進行本地產(chǎn)品釋用研究：王丹等[15]、萬明等[16]分別對陜西和江西國家站氣溫在不同季節(jié)預報性能進行評估；王強等[17]分析懷化最高氣溫預報準確率時空分布特征；張超等[18]、王婧[19]分別對不同季節(jié)、不同天氣系統(tǒng)影響下烏魯木齊、天津的高低溫預報能力進行研究。山東半島三面臨海，氣溫分布受海陸位置、緯度跨度和地貌類型的共同影響，氣溫在時間和空間上起伏變化大，預報難度較高。萬夫敬等[20]針對青島地區(qū)7個大監(jiān)站進行了2013—2015年3年溫度預報的檢驗工作，發(fā)現(xiàn)EC模式溫度預報產(chǎn)品效果穩(wěn)定和具有逐年較一致的規(guī)律性。目前，針對山東不同地區(qū)、不同季節(jié)和不同天氣過程影響下溫度誤差變化特征的檢驗工作較少。因此，本文利用2016年EC模式2米氣溫及實況資料，對山東地區(qū)產(chǎn)品性能進行較全面地分析，了解模式的預報特點和預報效果，掌握誤差規(guī)律，旨在為今后溫度預報及訂正預報起到一定的參考作用，以期提高預報準確率。

1 數(shù)據(jù)和檢驗方法

使用的資料包括：(1)2016年山東地區(qū)所有大監(jiān)站逐日最高氣溫、最低氣溫觀測數(shù)據(jù)；(2)每日20時(北京時，下同)發(fā)布的EC細網(wǎng)格模式預報資料，時間分辨率為3 h，空間分辨率為0.125°×0.125°，計算得到逐日最高氣溫和最低氣溫預報值。

依據(jù)目前氣象部門應用比較廣泛的“中短期天氣預報質量檢驗辦法”中溫度預報檢驗辦法，本文對模式結果進行平均誤差檢驗、平均絕對誤差檢驗、均方根誤差檢驗以及小于1 ℃和小于2 ℃的預報準確率檢驗，檢驗時效為24 h。具體計算公式如下：

(1)

(2)

(3)

其中，F(xiàn)i為第i天的預報氣溫;Oi為某站點第i天實況氣溫;N為預報的總天數(shù);A為1或2;NrA為滿足|Fi-Oi|≤1℃(A=1時)或|Fi-Oi|≤2℃(A=2時)時的天數(shù)，即預報準確的天數(shù)。

2 預報結果檢驗分析

2.1 預報誤差的空間分布特征

將站點觀測資料通過Cressman插值到格點后，將預報的格點資料與站點插值后的結果作差，得到模式在最高氣溫和最低氣溫的月平均誤差及年平均誤差分布。

2.1.1 年平均誤差的空間分布

從年平均誤差分布來看(圖1)，模式對最低氣溫預報準確性(預報誤差的絕對值小于2 ℃)好于最高氣溫。最高氣溫誤差方面(圖1a)，有兩個高值中心：一是泰山山區(qū)附近，預報最大偏高6 ℃以上，另一個在青島膠州灣西側，強度弱于前者，平均偏高0.5～1.5 ℃。魯西地區(qū)稍有偏高，呈帶狀分布，平均在0～1 ℃。泰山山區(qū)南側和東側各有一個-2 ℃的低值中心。另外，渤海和黃海海岸線5～10 km以內(nèi)表現(xiàn)為偏低的情況，其余地區(qū)預報偏低為主。對于泰山附近的強正誤差中心出現(xiàn)的原因，夏凡等[21]研究了山東地區(qū)實際地形高度與對應模式地形高度的差值，發(fā)現(xiàn)大部分站點差值分布在 -50～50 m，泰山站的差值最大，實際地形高度高于模式地形高度達1000 m以上。佟華[22]指出地形偏差是造成模式溫度預報誤差的主要因素之一，在行星邊界層溫度隨著地形高度增加而降低。因此泰山周圍的模式預報的2 m溫度要高于實際溫度，導致了大片的正誤差區(qū)。

最低氣溫方面(圖1b)，山東地區(qū)36.5°N以北以偏高為主，以南偏低為主。其中，泰山山區(qū)至其西南側表現(xiàn)為正值中心或正值區(qū)，但范圍和強度均弱于最高氣溫的誤差，其東到東南側有負值中心。因此，可以看出模式對泰山山區(qū)附近和和海洋沿岸地區(qū)預報能力稍差，特別是在最高溫度預報上表現(xiàn)的尤為明顯。

圖1 EC模式年平均預報誤差空間分布

2.1.2 月平均誤差的空間分布

圖2 是模式最高氣溫預報誤差的月分布。從正負誤差分布來看，正負誤差區(qū)域面積相近，分布形態(tài)與年平均誤差分布較相似。正誤差方面，泰山山區(qū)和青島膠州灣西側的正誤差中心全年均存在，但也有一定的季節(jié)變化特征，早春(3月)和晚秋(11月)時節(jié)強度明顯弱于其他時間，膠州灣西部正誤差在5—6月份達到最強，誤差超過2 ℃，預報時需要進行相應的訂正。魯西地區(qū)正誤差帶在6—9月份消失，轉為弱的負誤差區(qū)，10月份之后又重新建立起來，4—5月達到最強。負誤差方面，泰山南側和東側的兩個低值中心6—9月份偏低最明顯，負值中心強度和范圍均有所增大。

圖2 EC模式2016年24小時最高氣溫月平均預報誤差空間分布圖(單位： ℃)

最低氣溫方面(圖略)，8—1月山東最低氣溫預報誤差以正誤差為主，尤其在1月份，存在多個正誤差中心。2—7月誤差以負誤差為主，3月負誤差范圍和強度最大，4—6月份魯西地區(qū)存在東北-西南向的正誤差區(qū)，誤差可達1～2 ℃。

2.2 站點年預報誤差值和準確率

為了解海陸分布對溫度預報的影響，以站點分布均勻，具有代表性為原則，選取了山東20個國家基準站和3個代表區(qū)域重點關注，將模式格點資料采用雙線性方法插值到站點后，進行了分站點的檢驗，站點和區(qū)域分布如圖3。其中，青島站、日照站、長島站和威海站海洋性氣候特征明顯，其余內(nèi)陸站大陸性氣候特征顯著。

圖3 山東地區(qū)20個國家基準站站點位置(a)和三個代表區(qū)域(b)

最高氣溫預報檢驗中(表略)，內(nèi)陸魯西北的站點和泰山年平均誤差為正誤差，泰山站的年平均誤差最大，達到了9.25 ℃。魯中東部濰坊站、沂源站為負誤差，最高氣溫年平均誤差的絕對值分別為-2.37 ℃和-1.75 ℃。沿海站的最高氣溫年平均誤差均為負誤差，且平均誤差的絕對值比內(nèi)陸站大，長島站平均誤差的絕對值最大。稍遠離海岸線的沿海站如海陽站、福山站和龍口站等，年平均誤差的絕對值稍小。沿海年平均絕對誤差和均方根誤差一般比內(nèi)陸站大，均方根誤差中最大的仍然是泰山站，為9.45 ℃，其次是長島站，為3.92 ℃。預報的準確率也表現(xiàn)為內(nèi)陸(除泰山站外)優(yōu)于沿海的特點。長島站≤1 ℃和≤2 ℃的準確率分別只有21.99%和41.58%，而內(nèi)陸站中章丘≤1 ℃和≤2 ℃的準確率最高，達到了61.51%和90.03%。比青島等沿海站略偏內(nèi)陸的海陽、福山和龍口站≤2 ℃的準確率也比較高，依次是88.32%、86.94%和83.51%。

以上分析說明了EC模式對最高氣溫的預報具有比較高的參考性，且EC模式對內(nèi)陸站點最高氣溫的預報更加準確，更加穩(wěn)定，所以在業(yè)務應用中有比較高的可參考性。但沿海站點的預報誤差比較大，是最高氣溫預報中的難點。

模式最低氣溫預報檢驗(表略)，沿海地區(qū)最低氣溫的年平均誤差要小于最高氣溫的年平均誤差，這可能與夜間大氣狀態(tài)比較穩(wěn)定有關。沿海站年平均誤差多表現(xiàn)為正誤差，其中最大的是青島站，為0.89 ℃，最小的是長島站，為0.60 ℃。內(nèi)陸泰山站的平均誤差最高，達到了6.47 ℃，但這個值比最高氣溫的平均誤差小2.78 ℃。其他內(nèi)陸站中多為負誤差，其中沂源站的誤差的絕對值最大為-0.98 ℃，莒縣站的平均誤差的絕對值相對較小，為-0.02 ℃。內(nèi)陸地區(qū)的最低氣溫均方根誤差一般比沿海地區(qū)大，濟南站的均方根誤差除泰山站外最大，為3.29 ℃。這體現(xiàn)了海洋的調(diào)節(jié)作用，使沿海地區(qū)的夜間低溫更穩(wěn)定。

從≤1 ℃和≤2 ℃的預報準確率來看，泰山站的準確率最低，分別只有5.17%和10.00%，沿海地區(qū)的準確率一般要高于內(nèi)陸地區(qū)，青島站≤2 ℃的預報準確率均為65.86%，濟南站的準確率相對較低，≤1 ℃和≤2 ℃的預報準確率分別只有20.34%和41.38%。

2.3 準確率的季節(jié)分布特征

考慮到1區(qū)域最高氣溫月平均預報誤差在不同月份基本都為負誤差，并且在多個月份平均預報偏低2 ℃以上，2區(qū)域的最低氣溫月平均預報誤差在不同月份基本均為正誤差，3區(qū)域的最高氣溫月平均預報誤差在4、5、6月份為正誤差，其他月份均為負誤差，故選取了三個代表區(qū)域：魯南地區(qū)(1區(qū)域：35°～35.7°N，116.8°～118.1°E)，魯西北地區(qū)(2區(qū)域：37°～37.7°N，116.4°～117.8°E)，魯北沿海地區(qū)(3區(qū)域：37.2°～37.6°N，120.2°～121.2°E),見圖3(b)。對以上三個地區(qū)進行最高氣溫和最低氣溫24 h預報準確率的逐月檢驗。

最高氣溫預報準確率有一定的季節(jié)變化特征(圖略)，冬半年優(yōu)于夏半年。魯南地區(qū)從3月到7月準確率有降低趨勢，7月達到最低，為48.39%，7月之后準確率持續(xù)升高，在冬季達到最高。魯北沿海最高氣溫預報準確率有一定的波動性，尤其是在春、秋季。主要原因可能是處于交替時節(jié)，海陸分布的差異導致了模式的不穩(wěn)定。最低氣溫預報準確率走勢與最高氣溫相反，夏半年好于冬半年，在秋冬過渡季節(jié)之后準確率有一定下降。魯南地區(qū)8月份最高，達到了83.87%，北部沿海地區(qū)夏季高，冬季低，但最高與最低準確率差異比其他兩個地區(qū)小，說明沿海地區(qū)最低氣溫起伏變化越小。魯西北部地區(qū)的準確率波動起伏大，不穩(wěn)定性較大。

2.4 氣溫預報訂正

由前文分析發(fā)現(xiàn)，模式預報誤差存在一定的季節(jié)變化特征，因此可以根據(jù)這一特點，對模式氣溫預報給予合理的訂正。圖4為模式逐日最高氣溫預報誤差(預報值減去實況值)的散點圖和特征曲線(4次多項式擬合曲線)。

由圖4可知，模式對沿海站最高氣溫預報整體偏低，冬季預報效果好于其他季節(jié)，長島站春季偏低的程度最大，平均偏低3～4 ℃，青島站和日照站次之。稍偏向內(nèi)陸的海陽站、福山站、龍口站的最高氣溫預報也偏低，但不同季節(jié)偏低較均勻，且偏低的程度比前者小。由于誤差的特征曲線能近似代表誤差平均狀態(tài)，故根據(jù)誤差逐月變化的特點，選取了逐月的主觀訂正參考值。內(nèi)陸站中多數(shù)站點最高氣溫偏高偏低的幅度較小，因此不需要進行訂正，但濟南站、莒縣站、沂源站、濰坊站和泰山站需要進行相應的訂正。

圖4 2016年EC模式24 h最高氣溫預報誤差散點圖及特征曲線(單位： ℃)

根據(jù)表1給出的各站最高氣溫的訂正值(空格表示模式預報可參考性較高，無需訂正)。訂正前沿海站青島站、日照站、威海站和長島站≤2 ℃的準確率分別為43.3%，55.67%，67.35%和41.58%，訂正后最高氣溫預報準確率為71.13%，81.79%，80.76%和67.7%，各站均有所提高，內(nèi)陸站中沂源站和濰坊站提高比較明顯，各站提高幅度4%～34%。

表1 最高氣溫逐月訂正參考值(單位: ℃)

對沿海站日照站(圖5a、b)和內(nèi)陸站濟南站(圖5c、d)訂正前、后的誤差散點圖進行對比可以發(fā)現(xiàn)，訂正后預報效果明顯提高，±2 ℃之間的散點增多，所以訂正值取值比較合理，能夠較好地校正模式的預報偏差。

圖5 2016年日照和濟南最高氣溫訂正前(a、c)、后(b、d)誤差散點圖及特征曲線

利用與最高氣溫一樣的分析方法，給出青島等10站模式最低氣溫訂正參考值(表2)。訂正后，沿海站青島站、日照站、長島站和海陽站≤2 ℃的預報準確率提高到78.82%，71.6%，77.79%和71.6%。青島站等沿海站的準確率提高明顯，訂正后準確率提高7%～13%，其他各站提高幅度在2%～16%。

表2 最低氣溫逐月訂正參考值(單位: ℃)

3 典型天氣過程下氣溫預報檢驗

在天氣形勢穩(wěn)定時，要素預報結果一般較準確，但是當遇到轉折性天氣時，預報效果往往變差。利用氣溫實況資料，對前文中的三個代表區(qū)域在高溫過程(兩個站點及以上最高氣溫≥35 ℃)、冷空氣過程(24小時內(nèi)最低氣溫下降6 ℃及以上)和回暖過程(24小時內(nèi)最高氣溫上升6 ℃及以上)三類轉折性或復雜性天氣過程進行分析，從而找出相關的氣溫預報誤差規(guī)律。

最高氣溫預報方面，魯南地區(qū)，回暖過程中，平均偏低1～2 ℃；高溫過程中，平均偏低2～3 ℃；冷空氣過程中，平均偏低1 ℃以內(nèi)。因此，可以看出EC模式預報對該地區(qū)三類天氣過程有不同程度的偏差，使用產(chǎn)品時需要注意。魯西北地區(qū)，在4—5月預報偏高為主，夏季偏低。回暖過程中，預報整體較好；在高溫事件中，偏低1～2 ℃；在冷空氣過程中，偏高1～2 ℃。魯北沿海地區(qū)全年大部分時間預報偏低，特別是夏季。在回暖過程中，最大偏低2.9 ℃，平均偏低2 ℃；在高溫事件中，平均偏低2.5 ℃；冷空氣過程中，最小偏低0.2 ℃，最大也只偏低1.6 ℃，平均偏低0.5 ℃。

最低氣溫預報方面，魯南地區(qū)有顯著的季節(jié)性特征。冷空氣過程中，最低氣溫預報最小偏高3.6 ℃，最大可以達到6.1 ℃，平均偏高4 ℃，且降溫幅度越大，偏高越大，比如，2016年11月20—21日寒潮過程，24 h以內(nèi)最低氣溫下降了10.5 ℃，模式預報偏高6.1 ℃，了解模式的特點后，預報員可以適當?shù)挠喺?/p>

4 結論

本文利用2016年EC模式及實況資料，對山東地區(qū)模式2 m氣溫預報產(chǎn)品預報性能做了較全面地分析，得到以下結論：

(1)年平均誤差分布來看，最高氣溫有兩個正誤差中心，一是泰山山區(qū)附近，預報偏高6 ℃以上，另一個在青島膠州灣西側，平均偏高0.5～1.5 ℃。魯西地區(qū)稍有偏高，呈帶狀分布，平均在0～1 ℃。泰山南側和東側各有一個-2 ℃的負誤差中心。海岸線5～10 km以內(nèi)表現(xiàn)為偏低的情況。最低氣溫方面，36.5°N以北以偏高為主，以南偏低為主。

(2)月平均誤差的分布來看，最高氣溫方面，泰山山區(qū)和青島膠州灣西側的正誤差中心有一定的季節(jié)變化特征，早春和晚秋時節(jié)強度明顯弱于其他時間，膠州灣西部正誤差在5—6月份達到最強。魯西地區(qū)正誤差帶在6—9月份消失，轉為弱的負誤差區(qū)，10月份之后又重新建立起來，4—5月達到最強。最低氣溫方面，8—1月預報誤差以正誤差為主，2—7月誤差以負誤差為主。

(3)EC模式對內(nèi)陸站點最高氣溫的預報相對更加準確和穩(wěn)定。最高氣溫預報準確率，冬半年優(yōu)于夏半年。魯南地區(qū)準確率從3月到7月有降低趨勢，7月份最低，之后持續(xù)升高。魯北沿海最高氣溫預報準確率波動較大，尤其是在春季和秋季。最低氣溫的預報準確率夏半年好于冬半年，在秋冬過渡季節(jié)后準確率有一定的下降。依據(jù)模式預報誤差的特征，給出代表站最高氣溫和最低氣溫逐月訂正參考值。訂正后，預報準確率最高氣溫提高4%～34%，最低氣溫提高2%～16%。

(4)轉折性天氣時，最高氣溫預報：夏季的最高氣溫預報和回暖過程預報易偏低，冬季冷空氣過程預報易偏高4 ℃，且降溫幅度越大，偏高越明顯。