王彬，李文博*，李銳，侯喬琨，孫雅文，劉桂艷

（1.自然資源部北海預(yù)報減災(zāi)中心，山東青島266100；2.山東省海洋生態(tài)環(huán)境與防災(zāi)減災(zāi)重點實驗室，山東青島266100）

0 引言

黃渤海全年受冷空氣、氣旋（包括溫帶氣旋和熱帶氣旋）以及兩者的配合影響，海面易出現(xiàn)大風(fēng)天氣，對船舶航行、海洋捕撈以及海上石油開發(fā)等活動造成嚴(yán)重影響，因此對黃渤海海面風(fēng)的準(zhǔn)確預(yù)報需求非常迫切。

早期海面風(fēng)的預(yù)報以經(jīng)驗預(yù)報和統(tǒng)計預(yù)報為主，近年來隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)值預(yù)報逐漸成為海面風(fēng)預(yù)報的主要工具[1-4]。歐洲中期天氣預(yù)報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）的細(xì)網(wǎng)格產(chǎn)品（簡稱EC）和美國國家環(huán)境預(yù)報中心（National Centers for Environmental Prediction, NCEP）的全球預(yù)報系統(tǒng)（Global Forecasting System）風(fēng)速預(yù)報產(chǎn)品（簡稱GFS）是目前常用的兩種高分辨率氣象數(shù)值產(chǎn)品，兩種預(yù)報分別使用四維變分和集合卡爾曼濾波的同化技術(shù)，預(yù)報準(zhǔn)確度較高。已有一些學(xué)者對兩種產(chǎn)品的海面風(fēng)預(yù)報進(jìn)行了檢驗和分析，例如吳俞等[5]利用南海4個海島站的觀測數(shù)據(jù)，對EC 模式10 m 風(fēng)場預(yù)報產(chǎn)品的誤差進(jìn)行了分析，指出EC 模式預(yù)報存在季節(jié)性的偏差；方艷瑩等[6]利用浙江沿海10 m 風(fēng)的觀測結(jié)果，對EC 模式細(xì)網(wǎng)格產(chǎn)品的預(yù)報性能進(jìn)行了評估，指出不同天氣系統(tǒng)下EC 模式的表現(xiàn)有所差異；于鑫等[7]基于EC 模式細(xì)網(wǎng)格產(chǎn)品對南海北部的預(yù)報能力進(jìn)行了檢驗分析，結(jié)果表明EC模式對5級及以下風(fēng)的預(yù)報效果較好；連喜虎等[8]基于黃渤海浮標(biāo)觀測，對EC 模式預(yù)報的10 m 風(fēng)速和風(fēng)向進(jìn)行了檢驗，發(fā)現(xiàn)EC 模式產(chǎn)品在黃海中部預(yù)報效果最佳，模式與實測風(fēng)速相關(guān)性較好；DE CHIARA 等[9]評估了EC模式在同化衛(wèi)星資料后對海面10 m風(fēng)場的預(yù)報改進(jìn)情況，指出同化后海面10 m 風(fēng)速的標(biāo)準(zhǔn)偏差約為1.25 m/s；HAIDEN 等[10]利用2003—2021 年歐洲氣象觀測站的數(shù)據(jù)，計算得到60 h 和72 h EC 模式的10 m 風(fēng)速預(yù)報的均方根誤差為2～3 m/s，平均偏差為-0.5～1 m/s；周榮衛(wèi)等[11]利用氣象站和測風(fēng)塔的實測風(fēng)速序列，檢驗得到在我國沿海尤其是南部沿海地區(qū)EC 模式預(yù)報風(fēng)場優(yōu)于GFS 模式。相比而言，針對GFS 模式的海面10 m 風(fēng)檢驗工作較少，黃渤海海域兩種模式的對比分析更加缺乏。

為了更好地開展黃渤海海上大風(fēng)的預(yù)報服務(wù)，本研究擬利用EC 模式和GFS 模式數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品，對黃渤海10 m 風(fēng)進(jìn)行預(yù)報評估和對比分析，以期為預(yù)報員在實際預(yù)報中釋用這兩種數(shù)值模式產(chǎn)品提供參考，從而提高海面風(fēng)預(yù)報的準(zhǔn)確率。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)整理

本文選取黃渤海10 個浮標(biāo)和5 個海洋站數(shù)據(jù)作為觀測結(jié)果，對EC模式和GFS模式24～72 h（24 h預(yù)報性能指模式前24 h 預(yù)報的平均計算結(jié)果）的10 m 風(fēng)速預(yù)報性能進(jìn)行對比檢驗。渤海包含MF01001、MF01002 和MF01004 浮標(biāo)（分別位于遼東灣口、渤海中部和萊州灣口）以及東營港和龍口2個海洋站，渤海海峽包含MF02001和MF02002浮標(biāo)（均位于海峽中部），黃海北部包含MF02004 浮標(biāo)（位于成山頭東北方向的外海海域）和小長山海洋站，黃海中部包含MF03003（位于千里巖附近）、MF03005、MF03006和MF03007浮標(biāo)（3個浮標(biāo)均位于黃海中部的南部海域，按順序自西向東排列）以及日照港和小麥島兩個海洋站。

使用的資料包括：①2021 年1—12 月浮標(biāo)和海洋站的3 h 間隔風(fēng)速觀測（原始觀測為1 h 間隔，這里為了與模式產(chǎn)品保持一致，人為處理成3 h 間隔，并使用風(fēng)速高度換算公式將其換算成海面10 m 風(fēng)速[12-13]）；②20時（世界時，下同）起報的EC模式10 m風(fēng)速預(yù)報產(chǎn)品（空間分辨率為0.125°×0.125°，時間分辨率為3 h），GFS 模式10 m 風(fēng)速預(yù)報產(chǎn)品（空間分辨率為0.25°×0.25°，時間分辨率為3 h）。EC 模式和GFS 模式預(yù)報數(shù)據(jù)利用雙線性插值方法插值到浮標(biāo)和海洋站站點。所有數(shù)據(jù)均通過嚴(yán)格的質(zhì)量控制，GFS 模式和海洋站觀測數(shù)據(jù)的缺測率為0，EC 模式和浮標(biāo)觀測數(shù)據(jù)有部分日期缺失并包含一些奇異值，整理后的缺測率較低（5%左右）。

1.2 誤差統(tǒng)計方法

相對誤差（Er，單位：%）反映了預(yù)報偏離觀測的相對程度。計算公式為：

均方根誤差（Erms，單位：m）反映了預(yù)報偏離觀測的離散程度。計算公式為：

平均偏差（Ebias，單位：m）反映了預(yù)報相對于觀測的整體偏離程度。計算公式為：

2 結(jié)果與分析

2.1 誤差總體情況

圖1 為24～72 h 兩種模式的均方根誤差，誤差范圍為1.75～2.35 m/s。隨著預(yù)報時效的增長，預(yù)報效果逐漸變差，EC模式48 h和72 h風(fēng)速預(yù)報的均方根誤差分別比24 h 增大了14.3%和25.7%，GFS 模式分別增大了15.5%和25.7%。橫向?qū)Ρ葋砜矗珽C模式對10 m 風(fēng)速的預(yù)報效果優(yōu)于GFS 模式，24～72 h 的均方根誤差比GFS 模式減小了6.8%～8.0%。從相對誤差來看（圖略），雖然由于部分觀測值較小導(dǎo)致相對誤差較大（均大于47%），但EC 模式預(yù)報的相對誤差優(yōu)于GFS模式。圖2為兩種模式的偏差箱線圖，用來體現(xiàn)不同預(yù)報時效下預(yù)報偏差的離散程度和數(shù)據(jù)的集中趨勢[14]。EC 模式24～72 h 風(fēng)速預(yù)報偏差中位數(shù)為0.19～0.25 m/s，GFS 模式為0.33～0.41 m/s，兩種預(yù)報產(chǎn)品風(fēng)速的預(yù)報結(jié)果整體略偏大，EC 模式的偏離程度更小，而且兩種模式預(yù)報偏差離散度隨著預(yù)報時效的增長而不斷增大。整體來看，兩種模式對10 m 風(fēng)速的預(yù)報都具有較高水平，EC模式的預(yù)報效果更優(yōu)。

圖1 EC模式和GFS模式24～72 h預(yù)報的均方根誤差Fig.1 EC and GFS model's root mean squared error of 24～72 h prediction

圖2 EC模式和GFS模式24～72 h預(yù)報偏差箱線圖Fig.2 EC and GFS model's box diagram of 24～72 h prediction

從24 h（48～72 h 結(jié)果類似，故省略）不同風(fēng)速的預(yù)報誤差來看（見圖3a），EC 模式的相對誤差在6級風(fēng)的預(yù)報時最小，為13.09%，之后逐漸變大，8 級及以上風(fēng)的預(yù)報誤差明顯增大（相對于7 級風(fēng)增大41.8%），這可能是因為模式對極大值的預(yù)報偏弱；GFS 模式的相對誤差在7 級風(fēng)的預(yù)報時表現(xiàn)最好，為10.16%；EC模式對于5級及以下風(fēng)的預(yù)報結(jié)果好于GFS 模式，更大風(fēng)速下GFS 模式的預(yù)報效果更佳。兩種模式的均方根誤差整體呈現(xiàn)隨風(fēng)速增加而逐漸增大的趨勢（見圖3b），8 級及以上風(fēng)的預(yù)報的均方根誤差明顯上升（EC 模式增大63.5%，GFS模式增大53.7%），EC模式在5級風(fēng)的預(yù)報的均方根誤差表現(xiàn)最好，為1.65 m/s，GFS 模式在4 級風(fēng)時表現(xiàn)最好，為1.86 m/s，EC 模式在5級及以下風(fēng)的預(yù)報效果比GFS 模式更好，GFS 模式對6 級及以上風(fēng)的預(yù)報更佳。兩種模式對4級及以下風(fēng)的預(yù)報整體偏大0.52～0.57 m/s，對5 級及以上風(fēng)的預(yù)報偏小，偏離程度隨風(fēng)速增加而逐漸增大，EC模式的偏差大于GFS 模式?？傮w來說，EC 模式對5 級及以下風(fēng)的預(yù)報效果好于GFS 模式，而GFS 模式對6 級及以上風(fēng)的預(yù)報效果更優(yōu)。

圖3 不同風(fēng)速條件下EC模式和GFS模式24 h預(yù)報的相對誤差和均方根誤差Fig.3 EC and GFS model's relative error and root mean squared error of 24～72 h prediction under different wind speed

在日常的預(yù)報業(yè)務(wù)中，5 級及以上風(fēng)的天氣過程更值得關(guān)注，因此2.2 和2.3 節(jié)選取5 級及以上風(fēng)的觀測風(fēng)速作為對比，對兩種模式的時空特征以及強(qiáng)天氣過程的表現(xiàn)進(jìn)行分析。

2.2 誤差時空分布

圖4為兩種模式所有觀測站點的泰勒圖。泰勒圖是由TAYLOR[15]于2001年首先提出，近年來被廣泛應(yīng)用于模式評估與檢驗?；谟嘞叶ɡ恚├請D巧妙地將模式的相關(guān)系數(shù)、中心均方根誤差和標(biāo)準(zhǔn)差之比3個評價指標(biāo)整合在一張極坐標(biāo)圖上。圖中從圓點出發(fā)的徑向距離表示模式與觀測的標(biāo)準(zhǔn)差之比，比值越接近1，表示預(yù)報能力越好；中心均方根誤差是以觀測點為圓心的半圓弧，模式點越靠近觀測點，表明預(yù)報越接近觀測值；相關(guān)系數(shù)由方位角的余弦決定，當(dāng)模式預(yù)報結(jié)果與觀測值較一致時，相對系數(shù)越接近1。從圖4 可以看出，GFS 模式和EC 模式數(shù)據(jù)在黃海中部最遠(yuǎn)離陸地的MF03007站的誤差最小，而小長山站的兩種海面風(fēng)場產(chǎn)品的誤差都較大，說明兩種模式對MF03007 站的預(yù)報效果最好，對小長山站的預(yù)報效果最差。兩種模式在近岸海洋站的預(yù)報效果比浮標(biāo)站差很多，尤其是小長山、小麥島和日照港的預(yù)報效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他站點，3個站的中心均方根誤差都大于1.2 m/s，標(biāo)準(zhǔn)差之比均大于1.3，相關(guān)系數(shù)均小于0.5，這可能與3 個站的地理位置有關(guān)（北側(cè)均為陸地）。此外，通過兩種海面風(fēng)場產(chǎn)品的對比發(fā)現(xiàn)，整體上EC 模式的標(biāo)準(zhǔn)差預(yù)報效果更好，中心均方根誤差也優(yōu)于GFS 模式，而兩個模式的相關(guān)系數(shù)比較接近。

圖4 EC模式和GFS模式24 h預(yù)報的泰勒圖Fig.4 EC and GFS model's Taylor diagram of 24 h prediction

為進(jìn)一步分析兩種模式的時空預(yù)報差異，圖5給出外海、近岸以及不同海區(qū)（選取海上浮標(biāo)站作為海區(qū)的代表，可以排除近岸海洋站的影響）兩種模式的風(fēng)速預(yù)報均方根誤差對比。從圖中可以看出，兩種模式在近岸的預(yù)報誤差均遠(yuǎn)高于外海，EC模式在外海的均方根誤差比近岸減小53.7%，GFS模式減小51.1%；兩種模式在外海和近岸的預(yù)報水平比較接近，EC模式在外海略好，GFS模式在近岸略好；EC模式在黃海中部的預(yù)報誤差最?。?.51 m/s），之后依次為渤海海峽、黃海北部和渤海，GFS 模式同樣對黃海中部的預(yù)報效果最好（1.53 m/s），其次為黃海北部、渤海海峽和渤海；GFS 模式在渤海的預(yù)報效果好于EC 模式，其他海區(qū)則EC 模式的預(yù)報效果更好。

圖5 不同區(qū)域EC模式和GFS模式24 h預(yù)報的均方根誤差Fig.5 EC and GFS model's root mean squared error of 24 h prediction in different areas

圖6 為兩種模式在不同月份的風(fēng)速預(yù)報誤差。從圖中可以看出，兩種模式的誤差在1—8月整體呈上升趨勢，8 月EC 模式的均方根誤差最大，為2.89 m/s，GFS 模式最大誤差為3.11 m/s，9—12 月誤差逐漸減小，12 月EC 模式的誤差最小，為1.61 m/s，GFS模式最小誤差為1.51 m/s。橫向?qū)Ρ龋珽C 模式風(fēng)速產(chǎn)品在4—8月的預(yù)報效果好于GFS模式，其他月份則GFS 模式的預(yù)報效果更好，造成這種差異的原因可能與模式對不同天氣過程的預(yù)報效果有關(guān)。

圖6 不同月份EC模式和GFS模式24 h預(yù)報的均方根誤差Fig.6 EC and GFS model's root mean squared error of 24 h prediction in different months

2.3 強(qiáng)天氣過程表現(xiàn)

考慮到兩種模式對不同月份預(yù)報效果的差異，本研究挑選了2021年的強(qiáng)天氣過程進(jìn)行預(yù)報檢驗。結(jié)合日常業(yè)務(wù)預(yù)報要求，定義當(dāng)黃渤海海區(qū)中不少于兩個站點的風(fēng)速≥6級、至少有1個站點連續(xù)兩個時次的風(fēng)速≥6級且至少有1個站點的有效波高＞2 m時，即為1次強(qiáng)天氣過程。

經(jīng)統(tǒng)計（見表1），2021 年黃渤海海區(qū)的強(qiáng)天氣過程共有38 次，其中冷空氣過程18 次，氣旋過程10次，冷空氣和氣旋配合過程10 次。結(jié)合李培順等[16]對影響黃渤海海區(qū)的強(qiáng)天氣過程的分類，將冷空氣過程劃分為西北路、北路和西路，其中西北路冷空氣最多，有14 次，北路3 次，西路最少，只有1 次，集中分布在1—3 月和10—12 月，影響范圍一般是黃渤海整個海區(qū)，有3 次西北路冷空氣僅影響渤海海區(qū)；按氣旋過程可劃分為渤海氣旋、黃河氣旋、江淮氣旋和臺風(fēng)4 種，其中渤海和江淮氣旋最多，各占4次，黃河氣旋和臺風(fēng)過程各有1次，集中分布在4—9月，50%的氣旋過程影響范圍僅僅覆蓋黃海，另外50%的影響范圍是整個海區(qū)；按冷空氣與氣旋的配合可分為西北路冷空氣和黃河氣旋（3 次）、西北路冷空氣和江淮氣旋（5 次）、北路冷空氣和江淮氣旋（1次）以及北路冷空氣和臺風(fēng)（1次），該類過程全年均有分布，影響范圍一般是整個海區(qū)，僅有1次西北路冷空氣和黃河氣旋的配合過程影響范圍是渤海。

表1 24 h不同天氣系統(tǒng)影響下的強(qiáng)天氣過程預(yù)報評分Tab.1 24 h forecast scores of strong weather processes under different weather systems

計算發(fā)現(xiàn)，隨著預(yù)報時效的增加，風(fēng)速預(yù)報誤差逐漸增大。兩種模式對冷空氣的預(yù)報表現(xiàn)相對穩(wěn)定，48 h 和72 h 風(fēng)速預(yù)報的均方根誤差平均增大14%和28%，氣旋預(yù)報誤差增大最為明顯，其中EC模式的均方根誤差和平均偏差分別增大了21%和30%，GFS 模式分別增大了32%和54%。結(jié)合表1進(jìn)一步分析，對于冷空氣影響下的強(qiáng)天氣過程，GFS模式的預(yù)報評分明顯好于EC 模式，僅在5 次過程（西北路3次，北路和西路各1次）中EC模式的預(yù)報評分超過GFS 模式。24 h EC 模式風(fēng)速預(yù)報的平均均方根誤差為1.79 m/s，GFS 模式為1.65 m/s，造成這種差異的原因可能是模式對冷空氣的強(qiáng)度預(yù)報不足，其中EC模式風(fēng)速預(yù)報平均偏低1.09 m/s，GFS模式平均偏低0.45 m/s。對于氣旋影響下的強(qiáng)天氣過程，兩種模式對黃河氣旋以及臺風(fēng)“煙花”的預(yù)報結(jié)果基本一致，EC模式對渤海氣旋的風(fēng)速預(yù)報效果更好，平均均方根誤差為1.98 m/s，GFS 模式為2.21 m/s。對于江淮氣旋的預(yù)報，兩種模式各有優(yōu)劣，例如對于7 月2 日的江淮氣旋，GFS 模式的預(yù)報效果優(yōu)于EC模式（EC 模式風(fēng)速預(yù)報的均方根誤差為3.11 m/s，GFS 模式為2.46 m/s），對于8 月23 日的江淮氣旋，EC 模式的預(yù)報效果更優(yōu)（EC 模式風(fēng)速預(yù)報的均方根誤差為2.51 m/s，GFS模式為3.25 m/s）。從結(jié)論中我們能夠發(fā)現(xiàn)（圖略）預(yù)報路徑的偏差是導(dǎo)致評分差異的主要原因，平均來看，EC模式對氣旋風(fēng)速預(yù)報的效果略優(yōu)于GFS模式，均方根誤差分別為2.09 m/s和2.20 m/s，模式對氣旋強(qiáng)度的預(yù)報多偏弱，EC 模式平均偏低0.77 m/s，GFS 模式平均偏低0.45 m/s，僅有一次渤海氣旋出現(xiàn)了預(yù)報偏強(qiáng)的情況。對于冷空氣和氣旋配合影響下的強(qiáng)天氣過程，GFS 模式的評分好于EC 模式，僅有兩次過程（西北路和黃河氣旋配合1 次，北路和臺風(fēng)“燦都”配合1 次）的EC 模式評分更好，GFS 模式風(fēng)速預(yù)報的平均均方根誤差為1.82 m/s，EC 模式為1.96 m/s，GFS 模式預(yù)報平均偏弱0.30 m/s，EC模式平均偏弱1.08 m/s。

3 結(jié)論

本研究收集整理了2021年EC模式和GFS模式的10 m 風(fēng)速數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品以及黃渤海浮標(biāo)和海洋站的風(fēng)速觀測數(shù)據(jù)，通過比較模式數(shù)據(jù)和觀測數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析了多種誤差指標(biāo)。主要結(jié)論如下：

①兩種模式對10 m 風(fēng)速的預(yù)報都具有較高的水平，24 h預(yù)報的均方根誤差小于1.9 m/s，能夠為業(yè)務(wù)化預(yù)報提供參考。隨著預(yù)報時效的增長，預(yù)報效果逐漸變差，48～72 h 預(yù)報的均方根誤差比24 h 增大了15%和26%，EC模式24～72 h風(fēng)速預(yù)報的偏差中位數(shù)為0.19～0.25 m/s，GFS模式為0.33～0.41 m/s，兩種預(yù)報產(chǎn)品的風(fēng)速預(yù)報結(jié)果整體略偏大，EC模式的偏離程度更小。EC 模式的整體預(yù)報效果優(yōu)于GFS 模式，24～72 h 預(yù)報的均方根誤差比GFS 模式減小了6.8%～8.0%。

②對于不同風(fēng)速的預(yù)報，EC模式預(yù)報的相對誤差在6 級風(fēng)時表現(xiàn)最好，GFS 模式在7 級風(fēng)時表現(xiàn)最好，兩者的均方根誤差整體呈現(xiàn)隨風(fēng)速增加而逐漸增大的趨勢。EC 模式對5 級及以下風(fēng)的預(yù)報效果好于GFS 模式，GFS 模式對6 級及以上風(fēng)的預(yù)報效果更好。

③對于5級及以上風(fēng)的24 h預(yù)報，從空間上看，兩種模式對小長山站的預(yù)報效果最差，對黃海中部MF03007 站的預(yù)報效果最好，外海區(qū)域預(yù)報的均方根誤差比近岸減小50%以上，兩種模式對黃海中部的預(yù)報效果最好，對渤海的預(yù)報效果最差。兩種模式對外海和近岸的預(yù)報效果比較接近，GFS 模式在渤海的預(yù)報效果好于EC 模式，而在其他海區(qū)EC 模式的預(yù)報效果更好。從時間上看，兩種模式的預(yù)報誤差在1—8 月整體呈上升趨勢，9—12 月誤差逐漸減小，EC 模式風(fēng)速產(chǎn)品在4—8 月的預(yù)報效果好于GFS模式，其他月份則GFS模式預(yù)報效果更好。

④在強(qiáng)天氣過程方面，隨著預(yù)報時效的增長，GFS 模式的氣旋預(yù)報出現(xiàn)誤差急劇增大的現(xiàn)象。GFS 模式對冷空氣的風(fēng)速預(yù)報效果好于EC 模式，兩者的均方根誤差分別為1.65 m/s 和1.79 m/s；EC模式對渤海氣旋的風(fēng)速預(yù)報誤差為1.98 m/s，優(yōu)于GFS 模式的2.21 m/s，而對江淮氣旋來說，不同過程下兩種模式各有優(yōu)劣；GFS 模式對冷空氣和氣旋的配合過程的風(fēng)速預(yù)報誤差為1.82 m/s，好于EC 模式的1.96 m/s。模式誤差的來源主要是氣旋預(yù)報的路徑偏差以及對冷空氣強(qiáng)度的預(yù)計不足，EC模式對冷空氣的風(fēng)速預(yù)報平均偏弱1.09 m/s，GFS 模式平均偏弱0.45 m/s。