王東東 孫麗 楊磊 沈歷都 王恕 陳宇

（1.中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所，遼寧 沈陽 110166；2.東北冷渦研究重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室，遼寧 沈陽 110166；3.遼寧省人工影響天氣辦公室，遼寧 沈陽 110166；4.遼寧省氣象災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警中心，遼寧 沈陽 110166；5.中國科學(xué)院沈陽應(yīng)用生態(tài)研究所，遼寧 沈陽 110016）

引言

近年來，直接影響遼寧地區(qū)的北上臺(tái)風(fēng)頻發(fā)，造成致災(zāi)性的大暴雨和強(qiáng)對(duì)流天氣［1-4］。臺(tái)風(fēng)暴雨常常帶來洪澇災(zāi)害［5-6］，提高對(duì)北上臺(tái)風(fēng)過程的數(shù)值模式預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率有助于提升防災(zāi)和減災(zāi)效果。根據(jù)臺(tái)風(fēng)暴雨形成機(jī)制和降水特征，可將登陸臺(tái)風(fēng)暴雨分為臺(tái)風(fēng)核心區(qū)降水、螺旋雨帶、臺(tái)前颮線降水和臺(tái)風(fēng)遠(yuǎn)距離降水［7］。臺(tái)風(fēng)北上過程中，可以和西風(fēng)帶冷空氣結(jié)合，形成遠(yuǎn)距離降水，并且具有對(duì)流性；而臺(tái)風(fēng)直接影響中國東北地區(qū)時(shí)，通常已經(jīng)減弱為殘渦或者沒有清楚的結(jié)構(gòu)，如果沒有冷空氣侵入到臺(tái)風(fēng)殘渦攜帶的暖濕空氣中，由于臺(tái)風(fēng)殘渦系統(tǒng)移速較慢，更容易產(chǎn)生持續(xù)穩(wěn)定型降水［2，8-9］。因此，臺(tái)風(fēng)過程的降水性質(zhì)、強(qiáng)度和落區(qū)預(yù)報(bào)是關(guān)鍵問題。檢驗(yàn)北上臺(tái)風(fēng)過程的數(shù)值模式預(yù)報(bào)結(jié)果，對(duì)預(yù)報(bào)員進(jìn)行模式選擇、準(zhǔn)確判斷北上臺(tái)風(fēng)降水雨帶位置以及訂正預(yù)報(bào)有著重要的指導(dǎo)意義。

傳統(tǒng)站點(diǎn)檢驗(yàn)方法存在即使模式預(yù)報(bào)出與觀測(cè)形狀相似的雨帶，但由于降水位置偏差，出現(xiàn)空?qǐng)?bào)和漏報(bào)的“雙重懲罰”引起評(píng)分較低的現(xiàn)象，且無法提供雨帶形狀和位置等屬性的檢驗(yàn)信息［10］。針對(duì)傳統(tǒng)檢驗(yàn)存在的缺點(diǎn)，諸多學(xué)者發(fā)展了新型空間檢驗(yàn)技術(shù)，并得到了較好應(yīng)用。常見的有基于對(duì)象診斷評(píng)估方法（Method for Object-based Diagnostic Evaluation，MODE）［11-12］、SAL（Structure Amplitude Location）方 法［13-15］、CRA（Contiguous Rain Area）技術(shù)［16-19］和鄰域法（Fraction Skill Score，F(xiàn)SS）［20-22］等。其中MODE方法由美國國家大氣研究中心（NCAR）研發(fā)，是目前國內(nèi)外使用最普遍的空間檢驗(yàn)方法之一［23-26］，該方法綜合考慮了降水中心位置、形狀、面積等多種屬性診斷量，并通過符合主觀判斷的模糊邏輯算法計(jì)算出目標(biāo)相似度，以此來判斷預(yù)報(bào)的整體效果［27-28］。蘇翔和康志明［10］利用MODE方法對(duì)超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)“利奇馬”過程中ECMWF和CMA＿M(jìn)ESO 10KM模式的強(qiáng)降水預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行了檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)MODE技術(shù)比傳統(tǒng)檢驗(yàn)方法提供了更豐富的模式性能信息?；诳臻g檢驗(yàn)技術(shù)對(duì)臺(tái)風(fēng)過程進(jìn)行檢驗(yàn)，可為預(yù)報(bào)員釋用數(shù)值模式、進(jìn)行預(yù)報(bào)訂正和分析預(yù)報(bào)誤差原因提供重要的參考［9］。

2020年第8號(hào)臺(tái)風(fēng)“巴威”（Bavi）在中國南海生成后直接北上，在中國和朝鮮邊境登陸并繼續(xù)北上影響中國東北地區(qū)［29］，這種直接北上并未在其他地區(qū)登陸的臺(tái)風(fēng)路徑極為罕見；另外，登陸時(shí)強(qiáng)度為強(qiáng)熱帶風(fēng)暴級(jí)別，也是影響中國東北地區(qū)的最強(qiáng)臺(tái)風(fēng)級(jí)別［30-31］，受該臺(tái)風(fēng)不同階段暴雨影響，遼寧出現(xiàn)不同性質(zhì)的暴雨天氣?？紤]“巴威”臺(tái)風(fēng)的路徑極為罕見，同時(shí)強(qiáng)度大，做好此類特殊臺(tái)風(fēng)暴雨的預(yù)報(bào)是政府進(jìn)行防災(zāi)減災(zāi)的重要保障，而客觀科學(xué)評(píng)估數(shù)值模式對(duì)罕見臺(tái)風(fēng)不同類型暴雨的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性，可以提高氣象工作者對(duì)北上臺(tái)風(fēng)暴雨預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。受“巴威”的影響，遼寧地區(qū)出現(xiàn)了一次持續(xù)時(shí)間長、范圍大的降水過程，檢驗(yàn)評(píng)估結(jié)果對(duì)于此類臺(tái)風(fēng)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)具有一定的參考意義。本文利用MODE空間檢驗(yàn)方法，從降水對(duì)象診斷的角度檢驗(yàn)中國氣象局CMA＿M(jìn)ESO 10KM、CMA＿M(jìn)ESO 3km區(qū)域模式、歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心全球模式（ECMWF）和東北區(qū)域中尺度數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)（睿圖東北模式）在臺(tái)風(fēng)“巴威”不同性質(zhì)降水過程中的預(yù)報(bào)效果，重點(diǎn)對(duì)逐6 h降水預(yù)報(bào)性能進(jìn)行對(duì)比分析，為預(yù)報(bào)員合理釋用數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品及改進(jìn)東北區(qū)域高分辨率業(yè)務(wù)系統(tǒng)模式提供參考。

1 資料與方法

1.1 模式預(yù)報(bào)和觀測(cè)資料

采用來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)的CMA＿M(jìn)ESO 10KM和CMA＿M(jìn)ESO 3km區(qū)域模式資料，對(duì)應(yīng)的空間分辨率分別為0.1°×0.1°和3 km×3 km。采用來自于ECMWF數(shù)據(jù)門戶網(wǎng)站、空間分辨率為0.125°×0.125°的ECMWF全球模式資料。睿圖東北區(qū)域模式是中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所研發(fā)的基于NCAR中尺度天氣預(yù)報(bào)模式WRF（The Weather Research and Forecasting Model）建立的高分辨率東北區(qū)域3 km中尺度數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)系統(tǒng)［32］，采用的WRF模式版本已升級(jí)至v4.1，使用美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的全球預(yù)報(bào)系統(tǒng)（Global Forecasting System，GFS）資料為背景場(chǎng)，新增了葵花8號(hào)衛(wèi)星（Himawari-8）云導(dǎo)風(fēng)資料的同化。模式采用兩層嵌套網(wǎng)格，水平分辨率分別為東亞區(qū)域9 km和東北區(qū)域3 km，垂直分層為50層，模式層頂為10 hPa，模式參數(shù)化方案可見文獻(xiàn)［32］。4種模式的起報(bào)時(shí)間選取世界時(shí)00時(shí)和12時(shí)，預(yù)報(bào)時(shí)效為0—36 h。

觀測(cè)資料包括站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)和格點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)。站點(diǎn)觀測(cè)資料來自全國綜合氣象信息共享平臺(tái)CIM ISS（China Integrated Meteorological Information Service System）［33-34］發(fā)布的國家級(jí)地面觀測(cè)站數(shù)據(jù)。格點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)采用國家氣象信息中心提供的融合地面觀測(cè)、衛(wèi)星和雷達(dá)反演降水資料的中國區(qū)域多源融合降水產(chǎn)品CMPAS（CMA Multi-source merged Precipitation Analysis System），該數(shù)據(jù)水平分辨率為5 km［35-36］。

1.2 檢驗(yàn)方法

所用的檢驗(yàn)工具是由NCAR數(shù)值預(yù)報(bào)發(fā)展試驗(yàn)中心（DTC）研發(fā)的模式評(píng)估工具（Model Evaluation Tools，MET）。MET系統(tǒng)包括了傳統(tǒng)的站點(diǎn)檢驗(yàn)方法、概率預(yù)報(bào)、集合預(yù)報(bào)和高分辨率空間診斷檢驗(yàn)方法［37］。本文重點(diǎn)討論其中的傳統(tǒng)站點(diǎn)檢驗(yàn)方法和MODE檢驗(yàn)方法。

1.2.1傳統(tǒng)檢驗(yàn)方法

首先使用傳統(tǒng)的站點(diǎn)檢驗(yàn)方法對(duì)多模式降水預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。所采用的站點(diǎn)檢驗(yàn)方法是將模式預(yù)報(bào)的降水結(jié)果通過距離加權(quán)平均法水平插值到區(qū)域范圍內(nèi)與觀測(cè)站點(diǎn)相同的位置進(jìn)行站點(diǎn)對(duì)站點(diǎn)的檢驗(yàn)。檢驗(yàn)指標(biāo)包括TS評(píng)分、空?qǐng)?bào)率（FAR）和漏報(bào)率（POD），計(jì)算公式及其說明［38-39］詳見表1。對(duì)逐6 h累積降水，選取0.1 mm，5.0 mm，10.0 mm，25.0 mm，50.0 mm作為檢驗(yàn)的目標(biāo)閾值（參考中國氣象局區(qū)域高分辨率數(shù)值預(yù)報(bào)檢驗(yàn)評(píng)估系統(tǒng)，http：//10.1.64.154/areaHighResolution）。檢 驗(yàn) 范 圍選取 遼 寧 省 及 其 周 邊 區(qū) 域（37.5°—46.0°N，117.0°—130.0°E）。

1.2.2MODE檢驗(yàn)

MODE檢驗(yàn)方法通過識(shí)別模式預(yù)報(bào)場(chǎng)與觀測(cè)場(chǎng)中的目標(biāo)對(duì)象，計(jì)算兩對(duì)象中不同屬性的相似度信息，通過整合信息計(jì)算特征值，進(jìn)一步計(jì)算相似度匹配達(dá)標(biāo)對(duì)象的預(yù)報(bào)誤差［40-41］。目標(biāo)降水對(duì)象屬性診斷量的相似度信息包括質(zhì)心距離（兩目標(biāo)對(duì)象中心的距離），面積比（兩目標(biāo)對(duì)象的面積之比），交集面積（兩目標(biāo)對(duì)象相重合的面積），軸角差（兩目標(biāo)對(duì)象的方向差）以及中位強(qiáng)度比（兩目標(biāo)對(duì)象中位數(shù)強(qiáng)度之比）等［40］。MODE檢驗(yàn)具體步驟詳見文獻(xiàn)［42］。該檢驗(yàn)方法抓住了雨帶的形狀和位置等屬性信息，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)檢驗(yàn)方法的不足［12］。本文將所有的預(yù)報(bào)結(jié)果使用雙線性插值法統(tǒng)一插值到與格點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)相同分辨率的5 km網(wǎng)格上，并處理成逐6 h累積降水，降水目標(biāo)的閾值定義為10.0 mm。檢驗(yàn)范圍選取與傳統(tǒng)檢驗(yàn)范圍相同。使用綜合考慮了降水中心位置、形狀、面積等屬性診斷量的目標(biāo)相似度來判斷預(yù)報(bào)的整體效果，取值范圍為0—1。目標(biāo)相似度是通過符合主觀判斷的模糊邏輯算法計(jì)算得出［27］。已有研究指出［43-44］，對(duì)降水預(yù)報(bào)效果指示意義最大的依次是位置、面積和形狀，考慮到降水強(qiáng)度同樣是檢驗(yàn)預(yù)報(bào)效果的指標(biāo)之一，結(jié)合±5%的敏感性分析，本文選取的空間檢驗(yàn)關(guān)鍵參數(shù)權(quán)重為：質(zhì)心距離（30%）、面積比（30%）、軸角差（20%）和中位強(qiáng)度比（20%）。

圖1 2020年8月26日12—18時(shí)（a）和27日00—06時(shí)（b）遼寧及周邊地區(qū)6 h累積降水量分布Fig.1 Spatial distribution of observed 6-h cumu lative precipitation in Liaoning province and surrounding regions from 12：00 to 18：00 on August 26（a）and from 00：00 to 06：00 on August 27（b），2020

2 結(jié)果分析

2.1 “巴威”臺(tái)風(fēng)過程

受臺(tái)風(fēng)“巴威”影響，2020年8月25日12時(shí)至27日23時(shí)（世界時(shí)，下同），遼寧省中東部地區(qū)出現(xiàn)大雨到暴雨，局部大暴雨。遼寧省平均降水量為41 mm，105個(gè)氣象站出現(xiàn)大暴雨。最大降水量203 mm出現(xiàn)在遼寧南部，最大小時(shí)降水量72 mm。“巴威”臺(tái)風(fēng)具有持續(xù)時(shí)間較長、在海上強(qiáng)度強(qiáng)、登陸后快速減弱的少見特征?！鞍屯迸_(tái)風(fēng)影響遼寧地區(qū)的過程可根據(jù)降水性質(zhì)的不同，整體分為對(duì)流型和穩(wěn)定型降水兩個(gè)不同的階段，分別選取26日12—18時(shí)和27日00—06時(shí)為兩個(gè)階段的典型時(shí)段，降水分布如圖1所示。表2給出了兩個(gè)階段的降水特征，對(duì)流型降水主要是受到臺(tái)風(fēng)外圍水汽與北方冷空氣的影響，局地甚至出現(xiàn)100 mm以上的暴雨，其中最大小時(shí)降水量72 mm·h-1，此階段“巴威”強(qiáng)度為臺(tái)風(fēng)級(jí)別；臺(tái)風(fēng)繼續(xù)北上后，在中朝邊界登陸后強(qiáng)度迅速減弱，即使強(qiáng)度減弱為強(qiáng)熱帶風(fēng)暴，也是影響中國東北地區(qū)的臺(tái)風(fēng)中強(qiáng)度最強(qiáng)的。在“巴威”本體影響遼寧期間，主要導(dǎo)致區(qū)域穩(wěn)定型降水，累積雨量最大為43 mm，最大小時(shí)雨量僅為23 mm·h-1。根據(jù)“巴威”不同降水性質(zhì)的兩個(gè)典型時(shí)段，分別基于傳統(tǒng)評(píng)分檢驗(yàn)和MODE方法對(duì)多模式在兩個(gè)降水時(shí)段的預(yù)報(bào)進(jìn)行檢驗(yàn)。

2.2 對(duì)流型降水階段

2020年8月26日12—18時(shí)多模式6 h預(yù)報(bào)降水量見圖2，對(duì)于8月26日12—18時(shí)的對(duì)流型降水階段，使用多模式26日00時(shí)起報(bào)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。與圖1a相比，多模式對(duì)于對(duì)流型降水階段均預(yù)報(bào)出了雨帶的形態(tài)，但存在著一定的差異。CMA＿M(jìn)ESO 3km模式（圖2b）和睿圖東北模式（圖2d）預(yù)報(bào)效果較好；而針對(duì)于遼寧地區(qū)的降水主體，CMA＿M(jìn)ESO 10KM模式（圖2a）和ECMWF模式（圖2c）預(yù)報(bào)偏南、預(yù)報(bào)范圍偏小。

表2 “巴威”臺(tái)風(fēng)兩個(gè)階段降水特征對(duì)比Table 2 Comparison of precipitation characteristics during two stages caused by Typhoon Bavi

圖2 2020年8月26日12—18時(shí)遼寧及周邊地區(qū)CMA＿M(jìn)ESO 10KM模式（a）、CMA＿M(jìn)ESO 3km模式（b）、ECMWF模式（c）和睿圖東北模式（d）6 h預(yù)報(bào)降水量分布Fig.2 Spatial distribution of 6-h cumulative precipitation in Liaoning province and surrounding regions from 12：00 to 18：00 on August 26，2020，predicted by CMA＿M(jìn)ESO 10KM（a），CMA＿M(jìn)ESO 3km（b），ECMWF（c），and RMAPSDongbei（d）

2.2.1傳統(tǒng)評(píng)分檢驗(yàn)結(jié)果

從圖3可以看出，該時(shí)段的6 h累積降水TS評(píng)分中，除CMA＿M(jìn)ESO 10KM模式以外，多模式10.0 mm以下量級(jí)降水的TS評(píng)分均超過0.61。在10.0 mm以上量級(jí)的降水預(yù)報(bào)中，CMA＿M(jìn)ESO 3km和ECMWF模式的TS評(píng)分分別為0.59和0.56，CMA＿M(jìn)ESO 10KM和睿圖東北模式也有一定的預(yù)報(bào)能力，但評(píng)分分別為0.13和0.19。對(duì)于該時(shí)段的6 h累積降水預(yù)報(bào)的空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率評(píng)分中，多模式0.1 mm以上量級(jí)降水的空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率均在0.14以下。但在5.0 mm以上量級(jí)降水的預(yù)報(bào)中，CMA＿M(jìn)ESO 10KM模式的漏報(bào)率和空?qǐng)?bào)率均達(dá)到0.46以上，睿圖東北模式的漏報(bào)率和空?qǐng)?bào)率分別為0.17和0.30。在對(duì)流型降水階段的預(yù)報(bào)中，CMA＿M(jìn)ESO 3 km模式的預(yù)報(bào)效果最好，并且對(duì)于25.0 mm以上量級(jí)降水中仍有一定的預(yù)報(bào)技巧；而睿圖東北模式對(duì)10.0mm以上量級(jí)降水的空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率分別為0.67和0.69，導(dǎo)致TS評(píng)分偏低（0.19）。

圖3 2020年8月26日12—18時(shí)遼寧地區(qū)多模式預(yù)報(bào)6 h累積降水站點(diǎn)TS（a）、FAR（b）和POD（c）檢驗(yàn)評(píng)分Fig.3 Verification scores fo TS（a），F(xiàn)AR（b）and POD（c）at stations ofmulti-model predicted 6-h cumulative precipitation in Liaoning province from 12：00 to 18：00 on August 26，2020

2.2.2基于MODE檢驗(yàn)的模式預(yù)報(bào)性能對(duì)比

2020年8月26日12—18時(shí)遼寧地區(qū)多模式10.0 mm以上量級(jí)降水主體分布與觀測(cè)對(duì)比示意見圖4，結(jié)合MODE空間檢驗(yàn)關(guān)鍵屬性權(quán)重和表3給出的各模式10.0 mm以上量級(jí)降水的MODE檢驗(yàn)屬性可以看出，CMA＿M(jìn)ESO 3km模式預(yù)報(bào)的質(zhì)心距離最小，預(yù)報(bào)的降水中心位置與觀測(cè)最接近，預(yù)報(bào)中心位置略偏南；其次為睿圖東北模式，預(yù)報(bào)中心略偏東南。

圖4 2020年8月26日12—18時(shí)遼寧及周邊地區(qū)CMA＿M(jìn)ESO 10KM（a）、CMA＿M(jìn)ESO 3km（b）、ECMWF（c）、睿圖東北（d）模式預(yù)報(bào)和觀測(cè)（e）6 h累積降水量≥10 mm的目標(biāo)匹配分布示意Fig.4 Spatial distribution ofmatch objects of 6-h cumulative precipitation≥10 mm in Liaoning province and surrounding regions from 12：00 to 18：00 on August 26，2020，predicted by CMA＿M(jìn)ESO 10KM（a），CMA＿M(jìn)ESO 3km（b），ECMWF（c），RMAPSDongbei（d），and from observations（e）

表3 2020年8月26日12—18時(shí)遼寧地區(qū)多模式預(yù)報(bào)6 h累積降水≥10 mm匹配目標(biāo)的MODE檢驗(yàn)屬性Table 3 Verification attributes ofmatch objects ofmultimodel predicted 6-h cumulative precipitation≥10 mm from 12：00 to 18：00 on August 26，2020，based on the MODE method

ECMWF模式預(yù)報(bào)的降水中心位置偏西南，形狀上最為相似（軸角差最?。?；CMA＿M(jìn)ESO 10KM預(yù)報(bào)的質(zhì)心距離較大，位置偏東南。在降水范圍預(yù)報(bào)上，CMA＿M(jìn)ESO 3km模式預(yù)報(bào)的交集面積最大，預(yù)報(bào)范圍偏大（面積比大于1）；睿圖東北模式的預(yù)報(bào)范圍更接近觀測(cè)范圍。ECMWF模式預(yù)報(bào)的交集面積較好，預(yù)報(bào)范圍偏?。籆MA＿M(jìn)ESO 10KM模式預(yù)報(bào)范圍較觀測(cè)范圍偏小較多。從預(yù)報(bào)強(qiáng)度來看，CMA＿M(jìn)ESO 10KM模式降水預(yù)報(bào)的中位強(qiáng)度與實(shí)況最為接近，其次為睿圖東北模式。CMA＿M(jìn)ESO 3km模式同樣是在中位強(qiáng)度偏大，而ECMWF模式降水預(yù)報(bào)強(qiáng)度偏低。

對(duì)于對(duì)流型降水階段，睿圖東北模式在質(zhì)心距離（4.94）、面積比（0.98）、中位強(qiáng)度比（1.18）上均表現(xiàn)較好，因此預(yù)報(bào)結(jié)果與觀測(cè)的目標(biāo)相似度最高，達(dá)到了1.00。ECMWF模式對(duì)于降水雨帶的形狀（軸角差6.97°）和范圍（面積比0.83）的預(yù)報(bào)效果較好，CMA＿M(jìn)ESO 3km強(qiáng)降水雨帶質(zhì)心距離（3.64）和交集面積（3465）預(yù)報(bào)效果最好，也均有較高的目標(biāo)相似度評(píng)分。CMA＿M(jìn)ESO 10KM模式的降水中心位置偏差較大（21.30）、預(yù)報(bào)范圍較?。娣e比0.58），但對(duì)預(yù)報(bào)強(qiáng)度表現(xiàn)較好（1.05）。圖1b對(duì)比，多模式均模擬出了遼寧省中東部地區(qū)的雨帶位置和形狀，但雨帶的位置偏東，并且對(duì)于此次穩(wěn)定型降水階段的預(yù)報(bào)結(jié)果均偏強(qiáng)，預(yù)報(bào)范圍均偏大；除ECMWF模式之外，其他區(qū)域模式還存在一個(gè)空?qǐng)?bào)的遼寧西北地區(qū)的雨帶，與觀測(cè)存在著一定的差異。

圖5 2020年8月27日00—06時(shí)遼寧及周邊地區(qū)CMA＿M(jìn)ESO 10KM模式（a）、CMA＿M(jìn)ESO 3km模式（b）、ECMWF模式（c）和睿圖東北模式（d）6 h預(yù)報(bào)降水量分布Fig.5 Spatial distribution of 6-h cumulative precipitation in Liaoning province and surrounding regions from 00：00 to 06：00 on August 27，2020，predicted by CMA＿M(jìn)ESO 10KM（a），CMA＿M(jìn)ESO 3km（b），ECMWF（c），and RMAPSDongbei（d）

2.3 穩(wěn)定型降水階段

隨著臺(tái)風(fēng)的繼續(xù)北上，遼寧地區(qū)開始轉(zhuǎn)為區(qū)域穩(wěn)定型降水。2020年8月27日12—18時(shí)多模式6 h預(yù)報(bào)見圖5，對(duì)于27日00—06時(shí)穩(wěn)定型降水階段，使用多模式26日12時(shí)預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。與

2.3.1傳統(tǒng)評(píng)分檢驗(yàn)結(jié)果

從圖6可以看出，多模式在該時(shí)段的0.1 mm和5.0 mm以上量級(jí)降水的TS評(píng)分均在0.50以上。但在10.0 mm以上量級(jí)的降水預(yù)報(bào)中，ECMWF和CMA＿M(jìn)ESO3km模式的預(yù)報(bào)結(jié)果明顯不如對(duì)流型降水預(yù)報(bào)結(jié)果（圖3）。ECMWF對(duì)于25.0 mm以上量級(jí)降水也有著一定的預(yù)報(bào)能力（0.20），對(duì)本次過程有較好的參考價(jià)值。對(duì)于該時(shí)段的6 h累積降水預(yù)報(bào)的空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率評(píng)分中，多模式0.1 mm和5.0 mm以上量級(jí)降水的預(yù)報(bào)空?qǐng)?bào)率均高于對(duì)流型降水結(jié)果，而漏報(bào)率則低于對(duì)流型降水結(jié)果。多模式對(duì)于穩(wěn)定型降水階段的預(yù)報(bào)結(jié)果明顯不如對(duì)流型降水結(jié)果，特別是10.0 mm以上量級(jí)的降水預(yù)報(bào)。這很可能是多模式對(duì)于后期穩(wěn)定型降水影響系統(tǒng)的預(yù)報(bào)偏差大所導(dǎo)致。因?yàn)椤鞍屯迸_(tái)風(fēng)在北上過程中逐漸減弱，實(shí)際強(qiáng)度比預(yù)報(bào)弱，導(dǎo)致穩(wěn)定型降水的預(yù)報(bào)偏差整體偏大。因此在今后預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中務(wù)必注意臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度預(yù)報(bào)偏差對(duì)本體穩(wěn)定型為主的降水的影響。相比之下，CMA＿M(jìn)ESO 3km和ECMWF模式對(duì)10.0mm以上量級(jí)降水的預(yù)報(bào)效果較好，TS評(píng)分分別為0.24和0.25；而睿圖東北模式的空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率同樣偏高（0.76和0.56），導(dǎo)致了TS評(píng)分偏低（0.18）。

圖6 2020年8月27日00—06時(shí)多模式預(yù)報(bào)遼寧地區(qū)6 h累積降水站點(diǎn)TS（a）、FAR（6）和POD（c）檢驗(yàn)評(píng)分Fig.6 Verification scores of TS（a），F(xiàn)AR（b）and POD（c）at stations ofmulti-model predicted 6-h cumulative precipitation in Liaoning province from 00：00 to 06：00 on August 27，2020

圖7 2020年8月27日00—06時(shí)遼寧及周邊地區(qū)CMA＿M(jìn)ESO 10KM（a）、CMA＿M(jìn)ESO 3km（b）、ECMWF（c）、睿圖東北（d）模式預(yù)報(bào)和觀測(cè)（e）6 h累積降水量≥10mm目標(biāo)匹配分布示意圖Fig.7 Spatial distribution ofmatch objects of 6-h cumulative precipitation≥10 mm in Liaoning province and surrounding regions from 00：00 to 06：00 on August 27，2020，predicted by CMA＿M(jìn)ESO 10KM（a），CMA＿M(jìn)ESO 3km（b），ECMWF（c），RMAPSDongbei（d），and from observations（e）

2.3.2基于MODE檢驗(yàn)的模式預(yù)報(bào)性能對(duì)比

2020年8月27日00—06時(shí)穩(wěn)定型降水階段多模式預(yù)報(bào)的10.0 mm以上量級(jí)降水主體分布與觀測(cè)可以看出，在穩(wěn)定型降水階段，ECMWF模式預(yù)報(bào)的降水中心位置與觀測(cè)最接近，預(yù)報(bào)中心位置偏東南，但軸角差較大；其次為睿圖東北模式最接近，預(yù)報(bào)中心略偏西南，軸角差為15.18°。CMA＿M(jìn)ESO 10KM和CMA＿M(jìn)ESO 3km模式預(yù)報(bào)的質(zhì)心距離較大，質(zhì)心位置均偏西較多，略偏南，其中CMA＿M(jìn)ESO 3km模式的軸角差最小，形狀上最為相似。在降水范圍預(yù)報(bào)上，CMA＿M(jìn)ESO 3km和CMA＿M(jìn)ESO 10KM模式預(yù)報(bào)的交集面積大，但預(yù)報(bào)范圍均偏大較多。從圖7c可以看出，ECMWF模式對(duì)于穩(wěn)定型降水過程的預(yù)報(bào)在形狀上并不連續(xù)，針對(duì)遼寧東部的降水主體，交集面積為5331，與觀測(cè)降水的面積比為0.94，更接近實(shí)況。睿圖東北模式預(yù)報(bào)的交集面積雖然最小，但預(yù)報(bào)范圍接近實(shí)況。多模式對(duì)于穩(wěn)定型降水的預(yù)報(bào)強(qiáng)度均偏強(qiáng)，其中睿圖東北模式預(yù)報(bào)的中位強(qiáng)度與實(shí)況最為接近，而ECMWF模式預(yù)報(bào)中位強(qiáng)度較實(shí)況降水強(qiáng)度偏強(qiáng)較多。對(duì)比見圖7，這里重點(diǎn)分析多個(gè)模式過濾出的在遼寧省區(qū)域相同的目標(biāo)主體（目標(biāo)1）。結(jié)合表4給出的各模式10.0mm以上量級(jí)降水的MODE檢驗(yàn)屬性

表4 2020年8月27日00—06時(shí)多模式預(yù)報(bào)6 h累積降水≥10 mm匹配目標(biāo)的MODE檢驗(yàn)屬性Table 4 Verification attributes ofmatch objects ofmultimodel predicted 6-h cumulative precipitation≥10 mm from 00：00 to 06：00 on August 27，2020，based on the MODE m ethod

總體來看，對(duì)于穩(wěn)定型降水階段，多模式在降水強(qiáng)度上的預(yù)報(bào)均偏大。睿圖東北模式在質(zhì)心距離（29.24）、軸角差（15.18°）、面積比（1.18）和中位強(qiáng)度比（1.20）表現(xiàn)較好，因此預(yù)報(bào)結(jié)果與觀測(cè)的目標(biāo)相似度最高（0.95），其次是ECMWF模式，目標(biāo)相似度0.92，但預(yù)報(bào)強(qiáng)度偏強(qiáng)（中位強(qiáng)度比1.60）；CMA＿M(jìn)ESO 3km和CMA＿M(jìn)ESO 10KM模式的降水中心偏西較多，預(yù)報(bào)的降水強(qiáng)度偏強(qiáng)、預(yù)報(bào)范圍偏大。多模式的預(yù)報(bào)結(jié)果均不如對(duì)流型降水的檢驗(yàn)結(jié)果。通過對(duì)比傳統(tǒng)站點(diǎn)檢驗(yàn)與MODE空間檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，10.0 mm以上量級(jí)降水預(yù)報(bào)存在因雨帶位置偏差而產(chǎn)生高空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率，導(dǎo)致“雙重懲罰”而TS評(píng)分偏低的現(xiàn)象，并且不能直觀反映預(yù)報(bào)結(jié)果中存在的問題。而MODE空間檢驗(yàn)可以從預(yù)報(bào)中心位置、范圍和強(qiáng)度等多方面檢驗(yàn)預(yù)報(bào)結(jié)果，也可以為預(yù)報(bào)員釋用、訂正模式產(chǎn)品提供參考。

3 結(jié)論與討論

（1）2020年第8號(hào)臺(tái)風(fēng)“巴威”過程中在遼寧地區(qū)的強(qiáng)降水預(yù)報(bào)，傳統(tǒng)的站點(diǎn)檢驗(yàn)評(píng)分給出了模式性能評(píng)估的整體結(jié)果，但并不能較好地檢驗(yàn)?zāi)Ｊ降念A(yù)報(bào)能力，并且會(huì)出現(xiàn)“雙重懲罰”而導(dǎo)致評(píng)分偏低的現(xiàn)象。隨著多源融合技術(shù)的發(fā)展，使用MODE方法可以從雨帶信息等方面給出更豐富的檢驗(yàn)信息，并且可以更直觀地顯示出模式預(yù)報(bào)中的問題。

（2）在對(duì)流型降水階段，傳統(tǒng)檢驗(yàn)結(jié)果中，CMA＿M(jìn)ESO 3km和ECMWF模式的評(píng)分較高，CMA＿M(jìn)ESO 3km對(duì)于6 h累積25.0 mm以上量級(jí)有一定的預(yù)報(bào)技巧；而睿圖東北模式則由于對(duì)10.0 mm以上量級(jí)降水的高空?qǐng)?bào)和漏報(bào)率，導(dǎo)致TS評(píng)分偏低。但在MODE檢驗(yàn)結(jié)果中，睿圖東北模式在質(zhì)心距離、面積比、中位強(qiáng)度比上均表現(xiàn)較好，整體相似度最高，ECMWF和CMA＿M(jìn)ESO 3km模式分別對(duì)于降水雨帶的形狀、范圍和質(zhì)心距離、交集面積預(yù)報(bào)效果最好，均有著較高的目標(biāo)相似度評(píng)分。

（3）對(duì)于穩(wěn)定型降水階段，多模式的預(yù)報(bào)結(jié)果均不如對(duì)流型降水階段，同樣是CMA＿M(jìn)ESO 3km和ECMWF模式的傳統(tǒng)檢驗(yàn)評(píng)分較高；而睿圖東北模式再次因?yàn)椤半p重懲罰”而對(duì)10.0 mm以上量級(jí)降水的TS評(píng)分偏低。在MODE檢驗(yàn)結(jié)果中，多模式對(duì)于本次過程降水強(qiáng)度預(yù)報(bào)偏大，睿圖東北模式在質(zhì)心距離、軸角差、面積比和中位強(qiáng)度比表現(xiàn)較好，因此預(yù)報(bào)結(jié)果與觀測(cè)的目標(biāo)相似度最高，其次是ECMWF模式，但預(yù)報(bào)強(qiáng)度偏強(qiáng)；CMA＿M(jìn)ESO 3km和CMA＿M(jìn)ESO 10KM模式的降水中心偏西較多，預(yù)報(bào)的降水強(qiáng)度偏強(qiáng)、預(yù)報(bào)范圍偏大。

（4）在臺(tái)風(fēng)“巴威”不同性質(zhì)的降水階段中，MODE檢驗(yàn)比傳統(tǒng)檢驗(yàn)?zāi)芴峁└S富的模式預(yù)報(bào)效果參考信息，并避免了“雙重懲罰”現(xiàn)象的發(fā)生。睿圖東北模式預(yù)報(bào)結(jié)果在MODE檢驗(yàn)結(jié)果中目標(biāo)相似度較好，這可能由于對(duì)降水預(yù)報(bào)的中心位置、預(yù)報(bào)范圍和預(yù)報(bào)強(qiáng)度均有較好表現(xiàn)有關(guān)，其他模式的MODE檢驗(yàn)結(jié)果也均較好，在預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)工作中有必要將傳統(tǒng)TS評(píng)分與MODE檢驗(yàn)方法結(jié)果相結(jié)合，可為預(yù)報(bào)員預(yù)報(bào)訂正和分析預(yù)報(bào)誤差原因提供參考。

（5）模式檢驗(yàn)評(píng)估方面，MODE檢驗(yàn)方法中的空間檢驗(yàn)關(guān)鍵參數(shù)權(quán)重的選取存在一定的主觀性，因此參數(shù)的選取還應(yīng)該根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整，以期找到可以提供最客觀預(yù)報(bào)性能的參數(shù)配置?？紤]本次臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度和降水的特殊性，尤其考慮中國東北臺(tái)風(fēng)暴雨預(yù)報(bào)中關(guān)注的重點(diǎn)問題，本文僅對(duì)此次臺(tái)風(fēng)暴雨過程中不同性質(zhì)降水的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估。后續(xù)工作會(huì)收集此類型的降水過程做進(jìn)一步的檢驗(yàn)和分析，并對(duì)預(yù)報(bào)誤差原因進(jìn)行分析。