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        兩種數(shù)值預(yù)報模式在撫遠和湯原兩地預(yù)報能力對比分析

        2023-11-09 02:49:24白國強陳宛彤劉富強
        黑龍江氣象 2023年3期
        關(guān)鍵詞:撫遠最低溫度兩地

        白國強,陳宛彤,劉富強

        (1.樺南縣氣象局,黑龍江 佳木斯 154400;2.旅順口區(qū)氣象局,遼寧 大連 116041;3.樺南縣森林草原局,黑龍江 佳木斯 154400)

        1 引言

        利用數(shù)值運算方式預(yù)報天氣的理念最早由Richardson.L.F 提出[1-2],認為模式預(yù)報對于天氣預(yù)測具有極高的可靠性, 至今該領(lǐng)域已經(jīng)取得非常豐碩的成果[3-11]。 然而這些模式在各臺站的預(yù)報效果表現(xiàn)不一,且模式預(yù)報誤差較大,需要進一步縮小預(yù)報誤差,提升模式準確率。

        本研究以撫遠市和湯原縣兩地數(shù)值預(yù)報為依據(jù),從24 h 降水、日最高和最低溫度、日平均風(fēng)速四種氣象要素出發(fā), 對比分析數(shù)值預(yù)報模式在兩地的預(yù)報特性,具體站點信息如下表:

        表1 撫遠、湯原兩地經(jīng)緯度

        2 資料與方法

        2.1 資料

        本文使用資料包括:(1)2018 年1 月1 日-2020年12 月31 日間EC (歐洲高分辨率數(shù)值預(yù)報)和CMA-GFS(中國全球預(yù)報)兩種預(yù)報模式, 數(shù)據(jù)類型為分布式數(shù)據(jù), 獲取方式是從本站Java 程序終端獲取。 其中,溫度和降水模式數(shù)據(jù)時間選擇2018-2020年,風(fēng)速模式數(shù)據(jù)選擇2020 年全年,采用樣本數(shù)量為年天數(shù)的2/3 以上。 降水模式選用24 h 累積降水預(yù)報,溫度預(yù)報模式選用每日24 h 2 m 逐3 h 預(yù)報,風(fēng)速預(yù)報模式采用每日24 h 逐6 h 10 m 風(fēng)速預(yù)報;(2)實測數(shù)據(jù)時間與模式數(shù)據(jù)相對應(yīng),從MDOS 業(yè)務(wù)平臺獲取。實測數(shù)據(jù)有24 h 累積降水量、日最高和最低溫度、日平均風(fēng)速,數(shù)據(jù)格式為標準EXCEL 格式;(3) 數(shù)據(jù)驗證時段采用2021 年11 月-2022 年3 月,數(shù)據(jù)格式和類型與(1)、(2)中描述相同。

        2.2 研究方法

        研究中利用“雙線性插值法”,通過編寫NCL 插值程序代碼將模式數(shù)據(jù)提取出來, 并與相同時段實測數(shù)據(jù)一并形成用于對比分析的數(shù)據(jù)序列。 本研究采用“經(jīng)典預(yù)報評分法”進行評定,評定方法如下:

        2.2.1 降水預(yù)報檢驗

        降水預(yù)報檢驗由TS 評分、空報率和漏報率三部分組成,式中NAk 為預(yù)報正確站(次)數(shù)、NBk 為空報站(次)數(shù)、NCk 為漏報站(次)數(shù)。 算法如下:

        2.2.2 溫度預(yù)報檢驗

        溫度預(yù)報檢驗由平均絕對誤差和預(yù)報準確率兩部分組成。 平均絕對誤差指所有單個觀測值與實測數(shù)據(jù)偏差的絕對值的再平均; 準確率用于衡量模式數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)的接近程度, 反映模式數(shù)據(jù)的準確性。 式中Fi為觀測站i 的預(yù)報溫度,Oi為觀測站i 的實測溫度。 Nrk為預(yù)報正確的次數(shù),Nfk為預(yù)報的總次數(shù),TMAE為平均絕對誤差,TTK為預(yù)報準確率。 算法如下:

        2.2.3 風(fēng)速預(yù)報檢驗

        SMAX 為第i 站次風(fēng)速,U 和V 是風(fēng)的兩個分量。 n 為樣本數(shù)量,xi 為模式數(shù)據(jù), 為實測風(fēng)速平均值,算法如下:

        3 對比分析

        3.1 撫遠、湯原兩地兩種模式24 h 降水預(yù)報檢驗對比分析

        模式數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)在撫遠、 湯原兩地相關(guān)性表現(xiàn)不同,EC 模式相關(guān)系數(shù)高于CMA-GFS 模式,且湯原EC 模式相關(guān)系數(shù)明顯高于撫遠(圖1)。 EC 模式對大雨以上量級TS 評分通常高于CMA-GFS 模式,同時漏報率也遠高于CMA-GFS 模式。 湯原兩種模式大雨以上空報率約為撫遠兩倍左右(圖2)。

        圖1 (a)撫遠,(b)湯原24 h 降水量模式數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)相關(guān)分析

        圖2 撫遠(a)EC 模式、(b)CMA-GFS 模式和湯原(c)EC 模式、(d)CMA-GFS 模式大雨以上量級TS 評分、空報率、漏報率對比分析

        3.2 撫遠、湯原兩地兩種模式日最高、最低溫度平均絕對誤差和預(yù)報準確率對比分析

        3.2.1 日最高、最低溫度平均絕對誤差對比分析

        平均絕對誤差通常隨時間增加而呈上升趨勢,CMA-GFS 模式平均絕對誤差通常高于EC 模式,但兩種模式在兩地表現(xiàn)不同。 日最高溫度對比中,撫遠24 h CMA-GFS 模式平均絕對誤差略低于EC 模式0.18 ℃,而湯原CMA-GFS 模式平均絕對誤差始終高于EC 模式。日最低溫度對比中,EC 模式平均絕對誤差普遍低于CMA-GFS 模式,且隨時間變化兩地表現(xiàn)不同。 湯原平均絕對誤差隨時間增加始終呈上升趨勢, 而撫遠48 h 兩模式平均絕對誤差略低于24 h,其中EC 模式低于24 h 0.73 ℃,CMA-GFS 模式低于24 h 0.26 ℃, 且CMA-GFS 模式72 h 平均絕對誤差明顯高于其他時次(圖3)。

        圖3 兩種模式在撫遠(a)日最高溫度、(b)日最低溫度,湯原(c)日最高溫度、(d)日最低溫度不同時段平均絕對誤差對比

        3.2.2 日最高、 最低溫度不同時效預(yù)報準確率對比分析

        兩地EC 模式預(yù)報準確率明顯高于CMA-GFS模式。 日最高溫度預(yù)報準確率隨時間增加而下降,其中48 h 降幅最大,且降幅在7-20%。 兩地日最低溫度預(yù)報準確率隨時間增加變化不同, 湯原兩模式預(yù)報準確率隨時間增加始終呈下降趨勢, 其中48 h 降幅最大;而撫遠48 h 預(yù)報準確率存在陡然升高現(xiàn)象,且兩模式升幅均在5%以上(圖4)。

        圖4 兩種模式在撫遠(a)日最高溫度、(b)日最低溫度,湯原(c)日最高溫度、(d)日最低溫度與實測數(shù)據(jù)差值≤2 ℃時準確率對比

        3.3 撫遠、 湯原兩地兩種模式日平均風(fēng)速均方根誤差及相關(guān)系數(shù)對比分析

        CMA-GFS 模式日平均風(fēng)速預(yù)報值與實測值相關(guān)系數(shù)通常大于EC 模式,且CMA-GFS 模式在撫遠預(yù)報效果通常好于湯原(圖5)。撫遠日平均風(fēng)速均方根誤差略高于湯原,且兩種模式誤差接近(表2)。

        圖5 兩種模式在撫遠(a)、湯原(b)日平均風(fēng)速與實測日平均風(fēng)速相關(guān)性對比

        表2 兩種模式均方根誤差及相關(guān)系數(shù)

        4 撫遠、湯原兩地兩種模式日最高、最低溫度和日平均風(fēng)速預(yù)報訂正效果檢驗分析

        日最高、最低溫度:兩地EC 模式訂正后預(yù)報誤差平均減小0.5 ℃,且訂正后預(yù)報誤差始終維持在1℃以內(nèi);兩地CMA-GFS 模式訂正后預(yù)報誤差也維持在1 ℃左右(表3-5)。

        表3 兩種數(shù)值預(yù)報模式在撫遠日最高和最低溫度逐月預(yù)報訂正數(shù)據(jù)表

        表4 兩種數(shù)值預(yù)報模式在湯原日最高和最低溫度逐月預(yù)報訂正數(shù)據(jù)表

        表5 兩種數(shù)值預(yù)報模式日最高、最低溫度預(yù)報訂正前后絕對誤差對比(單位:℃)

        日平均風(fēng)速: 兩種模式在湯原訂正效果好于撫遠,且經(jīng)過訂正兩種模式預(yù)報誤差降至0.13 m·s-1以下(表6-7)。

        表6 兩種數(shù)值預(yù)報模式在撫遠、湯原兩地日平均風(fēng)速逐月預(yù)報訂正數(shù)據(jù)表

        表7 兩種數(shù)值預(yù)報模式日平均風(fēng)速預(yù)報訂正前后絕對誤差對比(單位:m/s)

        5 結(jié)論與討論

        (1)24 h 降水預(yù)報檢驗。 大雨以上預(yù)報效果檢驗中,EC 模式TS 評分仍高于CMA-GFS 模式, 但湯原CMA-GFS 模式預(yù)報效果明顯好于撫遠。

        (2)溫度預(yù)報檢驗。 兩種模式預(yù)報誤差隨時間增加通常呈上升趨勢, 兩種模式預(yù)報準確率隨時間增加通常呈下降趨勢, 但撫遠EC 模式48 h 日最低溫度預(yù)報準確率高于24 h 13.9 %,CMA-GFS 模式48 h 預(yù)報準確率高于24 h 4.18 %, 撫遠最低溫度48 h預(yù)報效果明顯好于24 h。

        (3)日平均風(fēng)速預(yù)報檢驗。 兩種模式預(yù)報效果表現(xiàn)一般,CMA-GFS 模式預(yù)報效果略好于EC 模式,湯原預(yù)報效果略好于撫遠。

        (4)兩模式日最高、最低溫度和日平均風(fēng)速訂正后的預(yù)報效果明顯好于訂正前, 且湯原訂正效果總體好于撫遠。 日最高、最低溫度預(yù)報值訂正前后誤差對比:經(jīng)訂正兩種模式預(yù)報誤差明顯低于訂正前,且湯原訂正效果好于撫遠。 日平均風(fēng)速預(yù)報值訂正前后誤差對比:兩地EC 模式訂正后預(yù)報誤差明顯低于訂正前,且湯原預(yù)報效果略好于撫遠。

        本研究降水分級檢驗僅以大雨量級為切入點,即僅對大雨以上量級降水進行評定, 檢驗?zāi)繕寺燥@粗略。 僅對日平均風(fēng)速進行評定,而缺少對陣風(fēng)的檢驗,檢驗結(jié)果略顯不足。

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