卜文惠，陳昊明，李普曦

(中國(guó)氣象科學(xué)研究院，北京 100081)

引言

中國(guó)地處東亞季風(fēng)區(qū)，夏季風(fēng)影響降水導(dǎo)致中東部地區(qū)夏季旱澇頻發(fā)(陶詩(shī)言，1980；丁一匯，1993；丁一匯等，2007)。梅雨是東亞夏季風(fēng)的重要降水過(guò)程，雨帶隨西北太平洋副熱帶高壓(以下簡(jiǎn)稱(chēng)副高)第一次北跳后穩(wěn)定在江淮流域(Tao and Chen，1987；Ding，1992；Ding and Chan，2005)。江淮流域氣候統(tǒng)計(jì)意義的梅雨期為6月中下旬至7月中上旬，梅雨期間平均降雨量達(dá)200～300 mm，約占夏季降水總量的一半(梁萍和丁一匯，2012；Ding et al.，2020)。梅雨鋒兩側(cè)的濕度緯向梯度較大，低層有明顯的水平風(fēng)切變(鄭永光等，2007)。在日內(nèi)時(shí)間尺度上，中國(guó)中東部地區(qū)表現(xiàn)為午后、午夜至清晨的雙峰特征(Yu et al.，2007a，2007b；Yuan et al.，2010；Yuan et al.，2013；宇如聰?shù)龋?014；傅云飛等，2020)。前人研究表明，梅雨受到多種天氣尺度系統(tǒng)的綜合影響，如對(duì)流層上層的南亞高壓和西風(fēng)急流形成的高層輻散場(chǎng)有利于垂直運(yùn)動(dòng)的產(chǎn)生與發(fā)展(況雪源和張耀存，2006)；中低層的西北太平洋副高影響著降水的落區(qū)位置(陶詩(shī)言和衛(wèi)捷，2006)；西南低空急流作為強(qiáng)降水的水汽輸送帶，可將低緯度地區(qū)的暖濕氣團(tuán)輸送至梅雨鋒區(qū)，同時(shí)在梅雨鋒南側(cè)的低層大氣形成輻合場(chǎng)，為強(qiáng)降水的觸發(fā)積累對(duì)流有效位能(孫淑清和翟國(guó)慶，1980；周靜等，2017)。與此同時(shí)，影響梅雨期強(qiáng)降水的低層環(huán)流系統(tǒng)諸如低層切變線(xiàn)的東移，可有利于地面低壓發(fā)展，導(dǎo)致切變線(xiàn)前側(cè)垂直上升運(yùn)動(dòng)增加的同時(shí)，也為強(qiáng)降水提供了較為豐沛的水汽輸送(徐雙柱和鄒立維，2008)。在高低層系統(tǒng)的共同作用下形成大范圍、長(zhǎng)時(shí)間的降水(張順利等，2002；Guan et al.，2020)。

此前已有大量研究評(píng)估不同模式對(duì)梅雨鋒的模擬性能。從CMIP3到CMIP5，多模式的集合平均對(duì)東亞夏季風(fēng)氣候態(tài)的模擬表現(xiàn)為降水偏少且雨帶位置偏北，這與模式對(duì)西北太平洋副高模擬偏差有關(guān)(周天軍等，2018)。受制于較粗的空間分辨率以及模式中不完備的物理過(guò)程等，對(duì)降水的數(shù)值模擬仍存在一定偏差(Li et al.，2015；周天軍等，2018)。圍繞ECMWF模式對(duì)2016年持續(xù)性梅雨過(guò)程的預(yù)報(bào)評(píng)估表明，當(dāng)預(yù)報(bào)的中緯度(500 hPa)槽偏強(qiáng)時(shí)，集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的雨帶位置偏北(Ma et al.，2019)。同時(shí)，ECMWF模式對(duì)副高的預(yù)報(bào)偏強(qiáng)也可導(dǎo)致預(yù)報(bào)的雨帶位置偏北(周寧芳等，2018)。研究表明，ECMWF模式對(duì)不同影響系統(tǒng)下形成的降水預(yù)報(bào)偏差各有不同(符嬌蘭和代刊，2016；龐玥等，2019)。此外，我國(guó)GRAPES-GFS全球模式對(duì)于對(duì)流性較強(qiáng)、斜壓性較弱的降水過(guò)程呈現(xiàn)出預(yù)報(bào)雨帶偏北的偏差特征，這可能與模式對(duì)雨帶南側(cè)的偏南氣流預(yù)報(bào)過(guò)強(qiáng)有關(guān)(宮宇等，2018)。

傳統(tǒng)的數(shù)值模式檢驗(yàn)評(píng)分方法(如Threat Score評(píng)分等)，給出預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度的評(píng)價(jià)，缺乏導(dǎo)致誤差原因的信息。在模式分辨率提高的情況下，可能出現(xiàn)雙重懲罰現(xiàn)象(戴建華等，2013)?？臻g檢驗(yàn)技術(shù)如面向?qū)ο蟮脑\斷評(píng)估方法MODE(Method for Object-based Diag?nostic Evaluation)是近年來(lái)數(shù)值預(yù)報(bào)檢驗(yàn)評(píng)估領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，能給出模式偏差更多的空間信息(Davis et al.，2006a，2006b；Skok et al.，2010；白慧和高輝，2016)。使用MODE方法得到的最大相似度中值(Median of Maxi?mum Interest)，評(píng)估模式與觀(guān)測(cè)中識(shí)別對(duì)象的相似度，以此考察模式對(duì)不同環(huán)流型降水漏報(bào)、空?qǐng)?bào)的偏差特征(尤鳳春等，2011)。MODE方法量化了空間特征信息，豐富對(duì)模式性能的分析，如ECMWF模式評(píng)估臺(tái)風(fēng)強(qiáng)降水對(duì)象存在偏北的系統(tǒng)誤差(蘇翔和康志明，2020)。

2020年6月10日—7月20日，江淮流域出現(xiàn)持續(xù)性大范圍強(qiáng)降水過(guò)程，梅雨的汛期長(zhǎng)，暴雨過(guò)程頻繁(劉蕓蕓和丁一匯，2020；羅琪和張芳華，2020)?？偨邓窟_(dá)歷年峰值，異常程度超1998年，造成了嚴(yán)重的洪澇及地質(zhì)災(zāi)害，降水過(guò)程的極端性較強(qiáng)(Liu et al.，2020；蔡薌寧等，2020；陳濤等，2020；任宏昌和符嬌蘭，2020；王永光等，2020；張芳華等，2020)。此前針對(duì)梅雨強(qiáng)降水過(guò)程評(píng)估多關(guān)注其氣候平均態(tài)或單次事件，較少有研究評(píng)估模式對(duì)強(qiáng)降水時(shí)空演變特征的預(yù)報(bào)性能。本文擬從降水的空間尺度出發(fā)，評(píng)估當(dāng)前較為先進(jìn)的數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品對(duì)我國(guó)2020年梅雨期極端強(qiáng)降水過(guò)程的預(yù)報(bào)性能，以期了解當(dāng)前業(yè)務(wù)數(shù)值預(yù)報(bào)模式對(duì)于梅雨降水的預(yù)報(bào)能力及關(guān)鍵偏差，為提升數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品的應(yīng)用能力和數(shù)值模式的改進(jìn)提供有益參考。

1 數(shù)據(jù)與評(píng)估方法

1.1 數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文使用的降水?dāng)?shù)據(jù)為國(guó)家氣象信息中心發(fā)布的中國(guó)地面-衛(wèi)星-雷達(dá)三源融合逐小時(shí)降水產(chǎn)品(China Hourly Merged Precipitation Analysis combining observations from automatic weather stations,meteorolog?ical satellite and weather radar，CMPAS)V2.0，水平分辨率為0.05°×0.05°。分析時(shí)段為2020年6月10日—7月20日，空間范圍為105°—125°E，20°—40°N。為了分析與梅雨降水過(guò)程相對(duì)應(yīng)的大尺度環(huán)流背景，使用ERA5再分析產(chǎn)品，ERA5是由哥白尼氣候變化服務(wù)部門(mén)開(kāi)發(fā)(Copernicus Climate Change Service，C3S)的EC?MWF第5代全球氣候再分析資料(http://climate.coper?nicus.eu/products/climate-reanalysis)，水平分辨率為0.25°×0.25°，時(shí)間分辨率為1 h。本文評(píng)估的業(yè)務(wù)數(shù)值預(yù)報(bào)模式為ECMWF的全球高分辨率確定性預(yù)報(bào)產(chǎn)品(下文簡(jiǎn)稱(chēng)ECMWF)，其水平分辨率為0.125°×0.125°。針對(duì)分析時(shí)段內(nèi)每日08時(shí)(北京時(shí)，下同)起報(bào)的12—36 h逐3 h預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。為了客觀(guān)比較觀(guān)測(cè)和模式預(yù)報(bào)結(jié)果，將降水觀(guān)測(cè)資料(0.05°×0.05°)插值到ECMWF模式網(wǎng)格(0.125°×0.125°)。我們比較了不同插值方法(雙線(xiàn)性插值、面積守恒插值)對(duì)結(jié)果的相對(duì)影響，結(jié)果表明不同插值方法差別不大。此外，本文關(guān)注的是大尺度的雨帶信息，插值所帶來(lái)的誤差不影響本文結(jié)論。因此，本文采用了雙線(xiàn)性插值方法將觀(guān)測(cè)和模式統(tǒng)一至相同網(wǎng)格(ECMWF的模式網(wǎng)格)，方便客觀(guān)比較觀(guān)測(cè)和模式的預(yù)報(bào)結(jié)果。日降水量定義為當(dāng)日20時(shí)至次日20時(shí)的24 h累積降水量。

1.2 評(píng)估方法

MODE方法給定卷積半徑R對(duì)原始降水場(chǎng)卷積，設(shè)定閾值T，采用非0即1的方法，解析出滿(mǎn)足條件的空間降水對(duì)象，在此基礎(chǔ)上計(jì)算各對(duì)象的質(zhì)心、面積等信息(Brown et al，2004；劉湊華和牛若蕓，2013；潘留杰等，2016)。降水落區(qū)近似為不規(guī)則橢圓形，其長(zhǎng)軸為雨帶長(zhǎng)度；短軸為雨帶寬度。縱橫比為長(zhǎng)短軸之比，縱橫比越大，雨帶趨于扁平，比值越小，雨帶越接近圓形。降水落區(qū)的空間范圍則以橢圓的面積為代表，面積越大，降水范圍越大。雨帶軸角為長(zhǎng)軸與緯圈之間的夾角，角度越小，雨帶形態(tài)越為平直、呈準(zhǔn)東西向空間分布；角度越大，雨帶則越傾向于西南-東北走向或者西北-東南走向。根據(jù)2020年梅雨降水特性，下文在MODE方法中使用卷積方法(R>15×12.5 km)，并根據(jù)24 h降水量>25 mm選擇降水面積最大的雨帶為研究對(duì)象。小于閾值的降水日未做統(tǒng)計(jì)，得到研究時(shí)段內(nèi)實(shí)際大范圍雨帶降水日共34 d。MODE方法對(duì)于3 h累積降水過(guò)程的識(shí)別，卷積半徑R>3×12.5 km，3 h降水量>4 mm，且緯度偏差在5°范圍內(nèi)的降水為研究對(duì)象，得到降水過(guò)程共287次。

2 ECMWF模式對(duì)2020年梅雨期強(qiáng)降水預(yù)報(bào)性能的檢驗(yàn)評(píng)估

2.1 日平均降水的時(shí)空演變特征評(píng)估

2020年梅雨期我國(guó)江淮流域發(fā)生持續(xù)性強(qiáng)降水過(guò)程，相較歷史同期入梅早、出梅晚，梅雨期間總降水量偏多，極端性強(qiáng)，形成了嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害。圖1中給出2020年6月10日—7月20日梅雨期間中國(guó)中東部地區(qū)觀(guān)測(cè)和ECMWF模式預(yù)報(bào)的日平均降水量的空間分布，圖中黑色粗曲線(xiàn)為使用MODE方法識(shí)別的目標(biāo)降水的落區(qū)范圍，得到雨帶空間信息如表1所示。由圖1a可見(jiàn)，觀(guān)測(cè)雨帶為準(zhǔn)緯向型，呈現(xiàn)出兩個(gè)降水大值中心，東側(cè)的強(qiáng)降水中心(~116°E)位于大別山東南以及皖南山區(qū)，西側(cè)的強(qiáng)降水中心(~110°E)位于我國(guó)二階地形附近的湖北鄂西山區(qū)，降水大值中心的日平均降水量可達(dá)30 mm·d-1以上。ECMWF模式預(yù)報(bào)如圖1b所示，雨帶在形態(tài)上與觀(guān)測(cè)較為接近，但降水面積(降水中心的空間范圍)相較觀(guān)測(cè)明顯偏大。ECMWF預(yù)報(bào)東側(cè)大別山區(qū)、皖南山區(qū)的降水中心在空間位置上較觀(guān)測(cè)偏西約0.21經(jīng)度、偏北約0.35緯度，而西側(cè)鄂西山區(qū)的預(yù)報(bào)降水量偏多且強(qiáng)降水中心面積偏大?？傮w而言，ECMWF模式對(duì)于2020年梅雨期主雨帶的位置和降水量有著較為合理的預(yù)報(bào)，但是從定量的空間特征評(píng)估可見(jiàn)，ECMWF對(duì)于主雨帶的面積及強(qiáng)降水中心位置仍存在一定的預(yù)報(bào)偏差。

表1 MODE識(shí)別觀(guān)測(cè)(CMPAS)和模式預(yù)報(bào)(ECMWF)的雨帶空間信息Table 1 Spatial information of rain belt for observation(CMPAS)and forecast(ECMWF)identified by MODE.

圖1 CMPAS(a)和ECMWF預(yù)報(bào)(b)的2020年6月10日—7月20日我國(guó)中東部地區(qū)日平均降水量的空間分布(單位:mm·d-1)。其中黑色粗曲線(xiàn)為MODE識(shí)別的降水落區(qū)范圍,黑色細(xì)等值線(xiàn)為地形高度(500 m，1 500 m),藍(lán)色曲線(xiàn)分別為黃河(北)、長(zhǎng)江(南)Fig.1 Spatial distribution of daily averaged precipitation of(a)CMPAS and(b)ECMWF forecast from June 10th to July 20th,2020(unit:mm·d-1,shadow).The black thicker contours indicate the spatial distribution of heavy rainfall identified by MODE.The black thinner contours are terrain heights(500 m,1 500 m).The blue lines are the Yellow River(north)and the Yangtze River(south).

圖2為2020年6月10日—7月20日 江 淮 流 域(112°—120°E，28°—34°N)區(qū)域平均觀(guān)測(cè)和ECMWF預(yù)報(bào)的降水量逐日演變序列。梅雨期間觀(guān)測(cè)和EC?MWF預(yù)報(bào)的區(qū)域平均降水量分別為14.03 mm·d-1和16.11 mm·d-1，預(yù)報(bào)高估區(qū)域平均降水量。觀(guān)測(cè)中6月28日、7月6日、7月7日、7月8日、7月11日、7月18日、7月19日這7次降水過(guò)程，觀(guān)測(cè)中平均降水量在20 mm·d-1以上，平均降水量為26.93 mm·d-1。ECMWF預(yù)報(bào)這7日平均降水量為28.06 mm·d-1。除7月18日外，預(yù)報(bào)均高估降水量但偏差較小，表明ECMWF對(duì)強(qiáng)降水過(guò)程的預(yù)報(bào)能力較強(qiáng)。在分析時(shí)段內(nèi)ECMWF對(duì)于江淮流域區(qū)域平均降水量的預(yù)報(bào)小于觀(guān)測(cè)，即偏差小于0 mm·d-1的低估過(guò)程共9次，進(jìn)一步分析24 h累積降水的空間分布圖(圖略)可知，對(duì)于7月2日，觀(guān)測(cè)中降水范圍較為廣泛，降水中心分別位于鄂西山區(qū)，而ECMWF預(yù)報(bào)強(qiáng)降水中心位置較觀(guān)測(cè)中偏西、偏南，且未能再現(xiàn)降水中心東側(cè)的降水，從而導(dǎo)致對(duì)區(qū)域平均降水量的低估。

圖2 2020年6月10日—7月20日江淮流域(112°—120°E，28°—34°N)區(qū)域平均的降水量(單位:mm·d-1)逐日演變序列(黑色實(shí)線(xiàn)為CMPAS,紅色實(shí)線(xiàn)為ECMWF預(yù)報(bào);柱狀圖為模式的預(yù)報(bào)偏差(預(yù)報(bào)減去觀(guān)測(cè)),其中黑色代表低估,紅色代表高估;水平虛線(xiàn)為20 mm·d-1)Fig.2 The sequence of averaged daily precipitation in the Yangtze-Huaihe River Valley(112°—120°E,28°—34°N)from June 10th to July 20th,2020.The black line indicates CMPAS,and red line is ECMWF forecast.The histogram shows the forecast bias(forecast minus observation),where black represents underestimation and red represents overestimation.The daily precipitation of 20 mm·d-1 is indicated by the horizontal dashed line.

2.2 基于MODE方法的雨帶預(yù)報(bào)評(píng)估

使用MODE方法識(shí)別降水落區(qū)，通過(guò)設(shè)定卷積半徑對(duì)空間降水進(jìn)行模糊處理，設(shè)定日降水量閾值確定研究降水的目標(biāo)范圍。圖3為2020年6月10日—7月20日基于24 h累積降水量得到觀(guān)測(cè)和ECMWF預(yù)報(bào)的降水落區(qū)質(zhì)心經(jīng)緯度，評(píng)估ECMWF對(duì)降水落區(qū)的預(yù)報(bào)性能。圖3a中觀(guān)測(cè)雨帶質(zhì)心的緯度處于30°N附近的降水過(guò)程最多，最北位置在34.07°N，最南位置25.31°N。ECMWF預(yù)報(bào)最北和最南位置分別為34.08°N，最南位置25.25°N。圖3c中為雨帶緯度偏差，北向偏差最大為2.05個(gè)緯度，南向偏差最大為1.86個(gè)緯度。其中偏差在0.3個(gè)緯度范圍內(nèi)的降水過(guò)程次數(shù)(17 d)占總降水次數(shù)(34 d)50%。預(yù)報(bào)偏差大于0.3個(gè)緯度的過(guò)程(即北偏過(guò)程)占26%，偏差小于0.3個(gè)緯度(南偏)為24%。圖3b為雨帶質(zhì)心的經(jīng)度分布，雨帶位置在東西方向分布上較為分散。觀(guān)測(cè)中經(jīng)度最西位置為111.17°E，最東位置為119.29°E，ECMWF預(yù)報(bào)最西位置為110.36°E，最東位置為118.62°E。圖3d中為雨帶經(jīng)度偏差，東向偏差最大為2.97個(gè)經(jīng)度，西向偏差最大為4.09個(gè)經(jīng)度。ECMWF預(yù)報(bào)偏差在0.3個(gè)經(jīng)度范圍內(nèi)的過(guò)程約為17.6%，大于0.3個(gè)經(jīng)度(東偏)約14.7%，小于0.3個(gè)經(jīng)度(西偏)約為67.6%。由上可知，ECMWF對(duì)主雨帶的空間位置具有較好的預(yù)報(bào)能力，但仍存在一定的預(yù)報(bào)偏差。

圖3 2020年6月10日—7月20日MODE識(shí)別的CMPAS與ECMWF預(yù)報(bào)中基于24 h累積降水量的降水落區(qū)質(zhì)心緯度(a),經(jīng)度(b),緯度偏差(c),經(jīng)度偏差(d)(圖a、b中黑色點(diǎn)代表觀(guān)測(cè)中落區(qū)位置,紅色代表模式位置;圖c、d中藍(lán)色點(diǎn)代表預(yù)報(bào)減去觀(guān)測(cè)的偏差)Fig.3 The(a)latitude,(b)longitude(c)latitude bias and(d)longitude bias of rain belt identified by MODE based on 24 hours accumulated precipitation in CMPAS and ECMWF forecast from June 10th to July 20th,2020.The black dots represent the spatial position of the observed rain area and the red dots represent the forecast in fig.a-b.The blue dots indicate the forecast bias(forecast minus observation)in fig.c-d.

接下來(lái)從雨帶空間形態(tài)的角度分析ECMWF預(yù)報(bào)偏差。圖4a為MODE識(shí)別的觀(guān)測(cè)和ECMWF預(yù)報(bào)降水落區(qū)的面積。面積越大代表降水范圍越大，顯然EC?MWF預(yù)報(bào)的主雨帶面積偏大，平均面積較觀(guān)測(cè)大35.45%。由圖4c可知，ECMWF高估24 h累積降水空間范圍的過(guò)程約占85.29%，低估(小于0)雨區(qū)面積的過(guò)程約占14.70%。圖4b中為主雨帶軸角的傾斜角度，觀(guān)測(cè)雨帶的角度大多位于0°~15°的范圍內(nèi)，即主雨帶為準(zhǔn)緯向型或西南—東北走向。ECMWF對(duì)于主雨帶形態(tài)的預(yù)報(bào)較為準(zhǔn)確，從圖4d中的偏差分布可知，ECMWF預(yù)報(bào)偏差在5°范圍內(nèi)的天數(shù)可占總降水天數(shù)的50%。

圖4 2020年6月10日—7月20日MODE識(shí)別的CMPAS與ECMWF預(yù)報(bào)中基于24 h累積降水量降水落區(qū)面積(a,單位:103 km2),角度(b,單位:°),面積偏差(c,單位:103 km2)和角度偏差(d,單位:°)(圖a、b中黑色點(diǎn)代表觀(guān)測(cè),紅色代表ECMWF預(yù)報(bào),圖c、d中藍(lán)色點(diǎn)代表預(yù)報(bào)減去觀(guān)測(cè)的偏差)Fig.4 The(a)area(unit：103 km2),(b)angle(unit：°)(c)area bias(unit：103 km2),(d)angle bias(unit：°)of rain belt identified by MODE based on 24-hours accumulated precipitation in CMPAS and ECMWF forecast from June 10th to July 20th,2020.The black dots represent the observed rain belt and the red represent the forecast in fig.a-b.The blue dots represent the forecast minus observation bias in fig.c-d

圖5為觀(guān)測(cè)與ECMWF預(yù)報(bào)在江淮流域(112°—120°E,28°—34°N)區(qū)域平均降水量的日變化特征。觀(guān)測(cè)中降水日變化曲線(xiàn)為單峰分布，峰值時(shí)間為08時(shí)。觀(guān)測(cè)中區(qū)域平均的降水量在夜間20時(shí)為1.57 mm，23時(shí)后逐漸增加并在峰值后減少。ECMWF能夠預(yù)報(bào)觀(guān)測(cè)的降水日變化特征。ECMWF預(yù)報(bào)20時(shí)平均降水量為1.41 mm，即低估了夜間降水(偏差為-0.16 mm)。ECMWF預(yù)報(bào)23時(shí)低估降水，但偏差較小(為-0.04 mm)。23時(shí)后，ECMWF預(yù)報(bào)降水也逐漸增加，呈現(xiàn)高估降水的預(yù)報(bào)偏差，并隨著觀(guān)測(cè)中降水量的增加，對(duì)降水的預(yù)報(bào)偏差也隨之增大，在清晨08時(shí)ECMWF預(yù)報(bào)的降水偏差達(dá)到最大，高估降水量0.56 mm。

為進(jìn)一步定量評(píng)估ECMWF模式的降水預(yù)報(bào)偏差，使用MODE方法識(shí)別逐3 h累積降水的雨帶質(zhì)心緯度。ECMWF預(yù)報(bào)偏差以0.4個(gè)緯度為閾值，得到預(yù)報(bào)的雨帶位置緯度偏差分布頻次圖(圖6)。黑色柱狀圖代表ECMWF預(yù)報(bào)的南北位置偏差相對(duì)較小，約占44.5%，同時(shí)其日變化分布與江淮流域區(qū)域平均降水的日變化曲線(xiàn)一致，在凌晨至上午的頻次較高(圖5)。紅色柱狀圖代表ECMWF預(yù)報(bào)位置偏北偏差，多發(fā)生在傍晚至夜間和午后，最高出現(xiàn)在23時(shí)。雨帶位置偏南偏差的頻次為單峰分布，在05時(shí)相對(duì)較高。

圖5 2020年6月10日—7月20日江淮流域區(qū)域(112°—120°E，28°—34°N)平均的降水量日變化(單位:mm,黑色實(shí)線(xiàn)為CMPAS,紅色為ECMWF預(yù)報(bào))Fig.5 Diurnal variation of averaged precipitation(unit:mm)in the Yangtze-Huaihe River Valley(112°—120°E，28°—34°N)from June 10th to July 20th,2020.The black line is CMPAS,and the red line is ECMWF forecast.

圖6 基于逐3 h累積降水的模式與觀(guān)測(cè)雨帶質(zhì)心緯度偏差頻次日變化(模式預(yù)報(bào)偏差以0.4個(gè)緯度為閾值,紅色代表模式預(yù)報(bào)雨帶位置偏北,藍(lán)色代表位置偏南,黑色代表預(yù)報(bào)偏差較小)Fig.6 The frequency distribution of latitude deviation of rain belt in 3 hours accumulated precipitation.The threshold of forecast error is zero point four of latitude.Red histogram represents north bias,the blue represents south bias and the black represents small bias

3 典型降水過(guò)程預(yù)報(bào)偏差分析

低空急流是影響梅雨降水的重要系統(tǒng)之一。圖7為2020年6月10日—7月20日江淮流域南部(112°—120°E，26°—30°N)區(qū)域平均的850 hPa風(fēng)場(chǎng)南風(fēng)分量逐日演變序列，其中黑色實(shí)線(xiàn)為ERA5，紅色實(shí)線(xiàn)為ECMWF預(yù)報(bào)。黑色圓點(diǎn)為MODE識(shí)別觀(guān)測(cè)雨帶質(zhì)心緯度，紅色圓點(diǎn)為ECMWF預(yù)報(bào)雨帶質(zhì)心緯度(同圖3a)。觀(guān)測(cè)的南風(fēng)分量平均值為6.10 m·s-1，緯度位置平均為30.43°N。整體而言，當(dāng)南風(fēng)強(qiáng)度增強(qiáng)大于6 m·s-1時(shí)，主雨帶的質(zhì)心伴隨有明顯的北移；相反地，當(dāng)南風(fēng)分量小于6 m·s-1時(shí)，雨帶質(zhì)心則向南偏移。ECMWF對(duì)南風(fēng)分量預(yù)報(bào)的平均值為6.53 m·s-1,相較觀(guān)測(cè)(平均值6.25 m·s-1)有明顯的高估，平均的偏差為0.28 m·s-1。當(dāng)ECMWF預(yù)報(bào)的雨帶位置北偏時(shí)，對(duì)應(yīng)的預(yù)報(bào)南風(fēng)分量較觀(guān)測(cè)大0.43 m·s-1，高于平均偏差。預(yù)報(bào)的雨帶位置南偏時(shí)，偏差為0.25 m·s-1。綜上，ECMWF預(yù)報(bào)的南風(fēng)分量明顯高于觀(guān)測(cè)時(shí)，可以將其作為預(yù)報(bào)雨帶位置偏北的依據(jù)之一。相對(duì)的，低估南風(fēng)分量時(shí)則大多呈現(xiàn)預(yù)報(bào)的降水位置偏南。

圖7 2020年6月10日—7月20日江淮流域南部(112°—120°E,26°—30°N)區(qū)域平均的850 hPa風(fēng)場(chǎng)南風(fēng)分量逐日演變序列(單位:m·s-1,黑色實(shí)線(xiàn)為ERA5,紅色實(shí)線(xiàn)為ECMWF預(yù)報(bào),黑色點(diǎn)代表觀(guān)測(cè)雨帶質(zhì)心緯度,紅色代表ECMWF預(yù)報(bào))Fig.7 ThesequenceofaveragedsouthwindinthesouthoftheYangtze-Huaihe River Valley(112°—120°E,26°—30°N)from June 10th to July 20th,2020.The black line indicates ERA5,and red line is ECMWF forecast.The black dots represent the latitude of observed rain belt and the red dots represent the ECMWF forecast.

有研究表明江淮流域低空急流的日變化特征明顯，急流在夜間增強(qiáng)并于凌晨達(dá)峰，日出后則逐漸減弱(王東阡和張耀存，2012；周靜等，2017)。圖8為江淮流域南部(112°—120°E，26°—30°N)區(qū)域平均的850 hPa風(fēng)場(chǎng)南風(fēng)分量的日變化特征。觀(guān)測(cè)中南風(fēng)分量在夜間開(kāi)始加強(qiáng)，至凌晨02—05時(shí)達(dá)到最大后開(kāi)始減弱。圖5中江淮流域降水日變化的峰值時(shí)間出現(xiàn)在08時(shí)，南風(fēng)分量的峰值出現(xiàn)時(shí)刻早于降水峰值時(shí)刻，表明南風(fēng)分量的預(yù)報(bào)對(duì)強(qiáng)降水的預(yù)報(bào)有一定的指示意義。ECMWF預(yù)報(bào)的南風(fēng)分量在23—02時(shí)達(dá)到最強(qiáng)，02時(shí)后開(kāi)始減弱。圖8的南風(fēng)分量在夜間的偏差較大，EC?MWF預(yù)報(bào)的南風(fēng)開(kāi)始加強(qiáng)的時(shí)刻相較觀(guān)測(cè)更早，23時(shí)的偏差為0.99 m·s-1。在08時(shí)后的白天偏差較小，平均為0.05 m·s-1。從圖7的分析可知，日時(shí)間尺度上雨帶位置的偏差與850 hPa風(fēng)場(chǎng)南風(fēng)分量的預(yù)報(bào)偏差密切相關(guān)。圖8則進(jìn)一步表明南風(fēng)分量預(yù)報(bào)偏差多在夜間發(fā)生。

圖8 2020年6月10日—7月20日江淮流域南部(112°—120°E,26°—30°N)區(qū)域平均的850 hPa風(fēng)場(chǎng)南風(fēng)分量日變化(單位:m·s-1,黑色實(shí)線(xiàn)為ERA5,紅色為ECMWF預(yù)報(bào))Fig.8 Diurnal variation of averaged south wind(unit:m·s-1)In the south of the Yangtze-Huaihe River Valley(112°—120°E,26°—30°N)from June 10th to July 20th,2020.The black line is ERA5,and red line is ECMWF forecast.

根據(jù)圖2中MODE識(shí)別的主雨帶的緯度預(yù)報(bào)偏差，選擇ECMWF預(yù)報(bào)位置偏北較大(7月3日)和位置偏差較小(7月6日)兩次降水過(guò)程進(jìn)行對(duì)比分析。圖9分別為觀(guān)測(cè)和ECMWF預(yù)報(bào)降水空間分布，得到雨帶空間信息如表2所示。7月3日的主雨帶位置在長(zhǎng)江以南，質(zhì)心29.68°N(圖9a)，而ECMWF預(yù)報(bào)主雨帶位置在長(zhǎng)江以北，質(zhì)心31.13°N(圖9b)，質(zhì)心位置偏北1.45個(gè)緯度，但在東西方向預(yù)報(bào)偏差較小。觀(guān)測(cè)的主雨帶的為西南-東北向，ECMWF預(yù)報(bào)的形態(tài)更接近準(zhǔn)緯向型。7月6日為強(qiáng)降水過(guò)程，準(zhǔn)緯向型的雨帶自東向西橫跨近10個(gè)經(jīng)度，降水中心降水量可達(dá)100 mm·d-1以上(圖9c)。ECMWF預(yù)報(bào)雨帶的位置在30°N附近(圖9d)，在南北方向上的預(yù)報(bào)偏差較小。

表2 MODE識(shí)別觀(guān)測(cè)(CMPAS)和模式預(yù)報(bào)(ECMWF)的雨帶空間信息Table 2 Spatial information of rain belt for observation(CMPAS)and forecast(ECMWF)identified by MODE.

圖9 CMPAS(a,b)和ECMWF(c,d)預(yù)報(bào)的2020年7月3日(a,c)和7月6日(b,d)中東部地區(qū)降水量(單位:mm·d-1,填色)的空間分布。其中黑色粗曲線(xiàn)為MODE識(shí)別的降水落區(qū)范圍,黑色細(xì)等值線(xiàn)為地形高度(500 m,1 500 m),藍(lán)色曲線(xiàn)分別為黃河(北)、長(zhǎng)江(南)Fig.9 Spatial distribution of daily accumulated precipitation(unit:mm·d-1,shaded)of(a,b)CMPAS and(c,d)ECMWF forecast on(a,c)July 3rd,(b,d)July 6th,2020.Black contour indicates the spatial distribution of heavy rainfall identified by MODE.The black contours are terrain heights(500 m,1 500 m).The blue lines are Yellow River(north)and the Yangtze River(south).

進(jìn)一步分析兩次降水過(guò)程中低層環(huán)流場(chǎng)與降水的對(duì)應(yīng)關(guān)系。圖10中折線(xiàn)為江淮流域南部(112°—120°E，26°—30°N)區(qū)域平均的850 hPa風(fēng)場(chǎng)南風(fēng)分量日變化，疊加MODE識(shí)別的降水落區(qū)的緯度。圖10 a中7月3日南風(fēng)分量的平均預(yù)報(bào)偏差為0.71 m·s-1，緯度平均偏北1.08緯度。20—02時(shí)ECMWF預(yù)報(bào)南風(fēng)分量的平均偏大2.51 m·s-1，雨帶位置偏北2.39緯度。ECMWF對(duì)05時(shí)后減弱過(guò)程的預(yù)報(bào)性能較好，南風(fēng)分量的偏差越小，對(duì)雨帶位置預(yù)報(bào)偏差減小。相較而言，圖10b中7月6日中南風(fēng)分量的平均預(yù)報(bào)偏差為-0.33 m·s-1，緯度的平均偏差為偏南0.18緯度。盡管觀(guān)測(cè)南風(fēng)分量的峰值時(shí)刻在05時(shí)，ECMWF預(yù)報(bào)峰值時(shí)刻相較觀(guān)測(cè)有所提前，但是模式預(yù)報(bào)的南風(fēng)分量偏差均較小，所以模式對(duì)于7月6日降水過(guò)程的預(yù)報(bào)能力較高。

圖10 2020年7月3日(a)和7月6日(b)江淮流域南部(112°—120°E,26°—30°N)區(qū)域平均的850 hPa風(fēng)場(chǎng)南風(fēng)分量日變化(單位:m·s-1,黑色實(shí)線(xiàn)為ERA5,紅色實(shí)線(xiàn)為ECMWF預(yù)報(bào),黑色點(diǎn)代表觀(guān)測(cè)雨帶質(zhì)心緯度,紅色代表ECMWF預(yù)報(bào))Fig.10 Diurnal variation of averaged south wind(unit:m·s-1)In the south of the Yangtze-Huaihe River Valley(112°—120°E,26°—30°N)on(a)July 3rd,and(b)July 6th,2020.The black line is ERA5,and red line is ECMWF forecast.The black dots represent the latitude of observed rain belt and the red dots represent the ECMWF forecast.

4 結(jié)論與討論

基于MODE方法，評(píng)估ECMWF模式對(duì)2020年6月10日—7月20日我國(guó)江淮流域強(qiáng)降水過(guò)程的預(yù)報(bào)性能，重點(diǎn)關(guān)注ECMWF對(duì)雨帶落區(qū)位置的預(yù)報(bào)能力。并基于兩次典型強(qiáng)降水事件，從環(huán)流的角度探討ECMWF模式對(duì)雨帶位置預(yù)報(bào)偏差與低層環(huán)流場(chǎng)的關(guān)聯(lián)。主要結(jié)論如下：

(1)2020年江淮流域梅雨期與歷史同期相比入梅早、出梅晚，持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)。雨帶為準(zhǔn)東西向，降水大值中心位于長(zhǎng)江中下游的大別山和皖南山區(qū)，以及鄂西山區(qū)?？傮w而言，ECMWF對(duì)2020年梅雨期主雨帶的位置和強(qiáng)度有著較為合理的預(yù)報(bào)，但也存在著一定的偏差。如預(yù)報(bào)高估江淮流域平均降水量。觀(guān)測(cè)中降水日變化單峰分布，峰值時(shí)刻在08時(shí)，預(yù)報(bào)能夠再現(xiàn)日變化特征，除20—23時(shí)的降水，其余時(shí)刻預(yù)報(bào)對(duì)降水量均有高估。

(2)采用MODE方法定量評(píng)估了降水空間特征，質(zhì)心經(jīng)緯度確定雨帶空間位置，雨帶面積、軸角確定雨帶形態(tài)?；?4 h累積降水量對(duì)降水落區(qū)檢驗(yàn)評(píng)估分析表明，ECMWF預(yù)報(bào)空間位置偏北、偏西較多。ECMWF預(yù)報(bào)降水面積較觀(guān)測(cè)面積平均大34.45%。預(yù)報(bào)軸角傾斜度大，角度偏差在5個(gè)緯度范圍內(nèi)的雨帶約占50%。基于3 h累積降水量的分析表明，ECMWF預(yù)報(bào)主雨帶偏北多出現(xiàn)在傍晚至夜間最高為23時(shí)，南偏更多出現(xiàn)在05時(shí)，而空間位置偏差較小的過(guò)程在08—11時(shí)頻次較高。

(3)降水落區(qū)南側(cè)南風(fēng)分量在6 m·s-1時(shí)，雨帶質(zhì)心位置在30°N附近。ECMWF對(duì)南風(fēng)分量的預(yù)報(bào)偏差越大，雨帶落區(qū)位置預(yù)報(bào)偏差也增大。ECMWF預(yù)報(bào)的日平均南風(fēng)分量與觀(guān)測(cè)的平均差值為0.28 m·s-1。對(duì)于降水雨帶緯度位置的預(yù)報(bào)，ECMWF預(yù)報(bào)的雨帶北偏時(shí)南風(fēng)的偏差要明顯大于平均偏差。預(yù)報(bào)的雨帶南偏時(shí)的南風(fēng)偏差則低于平均差值。對(duì)于日內(nèi)尺度，預(yù)報(bào)偏差主要發(fā)生在夜間，20—02時(shí)的偏差最大。

值得注意的是，MODE方法在使用過(guò)程中對(duì)卷積范圍和降水閾值具有敏感性，針對(duì)不同的降水過(guò)程使用不同的閾值是否會(huì)對(duì)評(píng)估產(chǎn)生影響需要未來(lái)進(jìn)一步探究。本文的研究主要以空間特征為主，后續(xù)工作中可以在典型天氣降水過(guò)程中對(duì)降水雨團(tuán)進(jìn)行追蹤，以便更好地探究天氣系統(tǒng)與降水過(guò)程之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。