曹 云

(舟山市普陀區(qū)氣象局,舟山 316000)

0 引言

休閑漁業(yè)是指以休閑娛樂(lè)和體育運(yùn)動(dòng)為目的,供游客在海上從事垂釣、捕撈、采集等非生產(chǎn)性捕撈活動(dòng)的經(jīng)營(yíng)性漁業(yè)活動(dòng)。普陀區(qū)455座大小島嶼星羅棋布,島嶼岸線蜿蜒,海域水產(chǎn)種類眾多,自然景觀和人文景觀資源豐富。近年來(lái),隨著各地漁業(yè)轉(zhuǎn)產(chǎn)轉(zhuǎn)業(yè)和海洋旅游業(yè)的蓬勃發(fā)展,普陀區(qū)休閑漁業(yè)也呈現(xiàn)積極發(fā)展勢(shì)頭[1-2]。目前,普陀區(qū)休閑漁業(yè)作業(yè)區(qū)主要分布在白沙、朱家尖、六橫、桃花和東極區(qū)域。作業(yè)區(qū)域一般在離岸9260 m范圍內(nèi),漁業(yè)作業(yè)的開展對(duì)氣象信息的依賴程度高,根據(jù)相關(guān)規(guī)定,為確保安全,當(dāng)預(yù)報(bào)沿海風(fēng)力達(dá)到8級(jí)時(shí),休閑漁船不能出海。而因山體遮蔽等地形原因,區(qū)域?qū)嶋H風(fēng)力與預(yù)報(bào)風(fēng)力有較大差異,有時(shí)實(shí)際風(fēng)力往往比預(yù)報(bào)風(fēng)力小很多,預(yù)報(bào)值與實(shí)際值存在較大偏差。目前各地對(duì)模式的釋用研究較多,主要表現(xiàn)在溫度、降水、風(fēng)力等方面。如陳華忠等[3]對(duì)比各種模式對(duì)玉環(huán)海區(qū)風(fēng)速預(yù)報(bào)進(jìn)行評(píng)分,得出最優(yōu)數(shù)值模式OCF,并建立基于最優(yōu)模式的風(fēng)力預(yù)報(bào)方程;劉新偉等[4]基于主流網(wǎng)格數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品,用小波分析法等技術(shù),研發(fā)西北地區(qū)的氣溫客觀訂正方法,取得了較好的成效;鄧以勤等[5]基于海上觀測(cè)風(fēng)資料及WRF,EC細(xì)網(wǎng)格預(yù)報(bào)風(fēng)場(chǎng)資料,定量分析模式風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)產(chǎn)品的有效性和可用性,為開展航線氣象服務(wù)提供指導(dǎo)。還有一些學(xué)者研究了沿海風(fēng)力的反演,如郭春迓等[6]對(duì)比研究了華南沿海及南海各站與ASCAT反演風(fēng)場(chǎng);宮明曉等[7]開展了ASCAT衛(wèi)星反演風(fēng)場(chǎng)在青島沿海的適用評(píng)估,得出反演風(fēng)場(chǎng)有較好實(shí)用性,相較于EC再分析資料能更細(xì)致地反映青島沿岸的風(fēng)場(chǎng)空間分布,且線性回歸訂正結(jié)果最佳。文章將研究智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)產(chǎn)品在普陀休閑漁業(yè)區(qū)域的釋用性,以期為開展休閑漁業(yè)作業(yè)區(qū)域精細(xì)化專項(xiàng)預(yù)報(bào)提供指導(dǎo)。

1 資料與方法

1.1 資料

實(shí)況資料選用2018年1月—2021年6月休閑漁業(yè)作業(yè)區(qū)域代表區(qū)域站(白沙、東極、六橫、桃花、南沙)極大風(fēng)風(fēng)力實(shí)測(cè)資料,其中六橫站2018年數(shù)據(jù)缺失。

模式資料選用2018年1月—2021年6月浙江省氣象臺(tái)多模式客觀集成預(yù)報(bào)產(chǎn)品(Multi-model Objective Consensus Forecasting Service Products,OCF)的10 m風(fēng)場(chǎng)格點(diǎn)預(yù)報(bào)資料。

1.2 方法

提取20:00OCF起報(bào)的對(duì)應(yīng)于各站點(diǎn)的每日05:00—20:00每3 h的極大風(fēng)風(fēng)速及風(fēng)向數(shù)據(jù),對(duì)比分析模式預(yù)報(bào)與實(shí)況值偏差,得出各作業(yè)區(qū)風(fēng)力預(yù)報(bào)方程。

2 OCF預(yù)報(bào)檢驗(yàn)

2.1 預(yù)報(bào)與實(shí)況的風(fēng)速及風(fēng)向數(shù)據(jù)對(duì)比分析

為定量分析OCF預(yù)報(bào)普陀休閑漁業(yè)區(qū)域風(fēng)向風(fēng)速的有效性,文章選取了休閑漁業(yè)作業(yè)時(shí)間段(05:00—20:00)的預(yù)報(bào)值與實(shí)況值進(jìn)行對(duì)比分析,計(jì)算了均方根誤差及平均絕對(duì)誤差等。

1)均方根誤差即預(yù)測(cè)值與真實(shí)值偏差的平方和與觀測(cè)頻次比值的平方根,表示相對(duì)于真實(shí)值的離散程度,可以評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的變化程度,值越小,說(shuō)明預(yù)測(cè)的精確度越好。

2)平均絕對(duì)誤差即觀測(cè)值與真實(shí)值的誤差絕對(duì)值的平均值,能準(zhǔn)確反映實(shí)際預(yù)測(cè)誤差的大小,更好地反映預(yù)測(cè)值誤差的實(shí)際情況。

3)正誤差與負(fù)誤差。定義預(yù)報(bào)數(shù)值大于實(shí)況數(shù)值為正誤差,反之為負(fù)誤差。

表1和表2給出了各休閑漁業(yè)區(qū)代表站點(diǎn)的每日每3 h實(shí)況風(fēng)速與預(yù)報(bào)的風(fēng)速及風(fēng)向?qū)Ρ取Ｓ娠L(fēng)速相關(guān)系數(shù)可知,東極的表現(xiàn)相對(duì)最好,相關(guān)系數(shù)為0.6130;其次是白沙,相關(guān)系數(shù)為0.5950;再次為桃花和南沙,風(fēng)速相關(guān)系數(shù)分別為0.5353和0.5116;最差為六橫,六橫數(shù)據(jù)可能受數(shù)據(jù)樣本的影響較大。風(fēng)速誤差方面,均方根誤差在2.7～3.1 m/s,平均絕對(duì)誤差在3.6～4.1 m/s;風(fēng)向誤差方面,均方根誤差在55°～65°,平均絕對(duì)誤差在70°～78°。站點(diǎn)受局地地形和下墊面影響較大,風(fēng)向的瞬時(shí)性誤差比較強(qiáng),導(dǎo)致偏差較大。從正負(fù)誤差的數(shù)據(jù)對(duì)比來(lái)看,白沙、東極、桃花負(fù)誤差明顯多于正誤差,說(shuō)明模式對(duì)上述3個(gè)區(qū)域的預(yù)報(bào)在數(shù)值上總體偏小,而六橫、南沙站點(diǎn)的正誤差多于負(fù)誤差,模式對(duì)這2個(gè)區(qū)域的預(yù)報(bào)在數(shù)值上總體偏大。

表1 代表站點(diǎn)的每日每3 h實(shí)況風(fēng)速與預(yù)報(bào)風(fēng)速對(duì)比

表2 代表站點(diǎn)的每日每3 h實(shí)況風(fēng)向與預(yù)報(bào)風(fēng)向?qū)Ρ?/p>

表3給出了各休閑漁業(yè)區(qū)代表站點(diǎn)的日極實(shí)況大風(fēng)速與預(yù)報(bào)風(fēng)速對(duì)比,均方根誤差在2.4～3.3 m/s,平均絕對(duì)誤差在3.2～4.3 m/s。從預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)對(duì)比實(shí)況的負(fù)誤差占比來(lái)看,白沙、東極、桃花負(fù)誤差明顯多于正誤差,而六橫、南沙站點(diǎn)的正誤差多于負(fù)誤差,與預(yù)報(bào)結(jié)論一致。

表3 各休閑漁業(yè)區(qū)代表站點(diǎn)日極大風(fēng)速實(shí)況與預(yù)報(bào)對(duì)比

2.2 不同量級(jí)風(fēng)速對(duì)比

文章將實(shí)況風(fēng)速分為6級(jí)及以下、7級(jí)和8級(jí)及以上3個(gè)等級(jí),分別與對(duì)應(yīng)的預(yù)報(bào)風(fēng)速對(duì)比,各休閑漁業(yè)作業(yè)區(qū)域代表站都有一些相同的特征,即隨著風(fēng)速等級(jí)增大,模式預(yù)報(bào)的誤差呈現(xiàn)增大的趨勢(shì),模式預(yù)報(bào)的負(fù)誤差也呈現(xiàn)增多的趨勢(shì)。6級(jí)及以下每3 h極大風(fēng)速均方根誤差除南沙為3.8 m/s外,其余4站均在2.4～2.7 m/s;6級(jí)及以下每3 h極大風(fēng)速平均絕對(duì)誤差除南沙為4.8 m/s外,其余4站均在3.2～3.6 m/s,預(yù)報(bào)表現(xiàn)較好,負(fù)誤差占比也均在50%以上,說(shuō)明在6級(jí)及以下預(yù)報(bào)結(jié)果比實(shí)況偏小;7級(jí)、8級(jí)及以上預(yù)報(bào)除南沙預(yù)報(bào)誤差偏大外,其余4站誤差范圍接近(表4)。

表4 不同等級(jí)下每日每3 h極大實(shí)況風(fēng)速與預(yù)報(bào)風(fēng)速對(duì)比

2.3 各休閑漁業(yè)區(qū)預(yù)報(bào)總體評(píng)分

取2018—2020年每日20:00 OCF起報(bào)的休閑漁業(yè)作業(yè)時(shí)間(第2日05:00-20:00)每3 h預(yù)報(bào)極大風(fēng)及極大風(fēng)出現(xiàn)時(shí)間與對(duì)應(yīng)的實(shí)況值進(jìn)行對(duì)比,風(fēng)力預(yù)報(bào)評(píng)分如下:當(dāng)預(yù)報(bào)與實(shí)況差值小于或等于1 m/s,評(píng)定為100分;當(dāng)預(yù)報(bào)與實(shí)況差值大于1 m/s且小于或等于2 m/s,評(píng)定為80分;當(dāng)預(yù)報(bào)與實(shí)況差值大于2 m/s且小于或等于3 m/s,評(píng)定為60分;當(dāng)預(yù)報(bào)與實(shí)況差值大于3 m/s且小于4 m/s,評(píng)定為40分;當(dāng)預(yù)報(bào)與實(shí)況差值大于或等于4 m/s且小于5 m/s,評(píng)定為20分;當(dāng)預(yù)報(bào)與實(shí)況差值大于或等于5 m/s,評(píng)定為0分。從評(píng)分結(jié)果來(lái)看,5個(gè)休閑漁業(yè)區(qū)域代表站點(diǎn)的評(píng)分差距不大,評(píng)分集中在54～62分,模式對(duì)桃花和南沙的預(yù)報(bào)結(jié)果總體優(yōu)于其他3個(gè)區(qū)域站(圖1)。

圖1 休閑漁業(yè)區(qū)風(fēng)力評(píng)定

3 各作業(yè)區(qū)日極大風(fēng)速預(yù)報(bào)方程

3.1 訂正方程的建立

以2018-01-01/2020-12-31的實(shí)有數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),將OCF模式風(fēng)速預(yù)報(bào)值與5個(gè)休閑漁業(yè)作業(yè)區(qū)代表站實(shí)測(cè)08:00-20:00極大風(fēng)速值進(jìn)行擬合,建立回歸訂正方程(表5)。

表5 各休閑漁業(yè)區(qū)回歸訂正方程

3.2 方程釋用

將2021年1—6月OCF預(yù)報(bào)極大風(fēng)速值代入回歸訂正方程,得出訂正后的預(yù)報(bào)值,與相應(yīng)站點(diǎn)對(duì)應(yīng)時(shí)間的實(shí)況數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比得出,各站經(jīng)訂正后的數(shù)據(jù)與實(shí)況數(shù)據(jù)的誤差都有一定程度的減小(圖2);風(fēng)速預(yù)報(bào)訂正各風(fēng)速偏差在4 m/s范圍內(nèi)(包含4 m/s)各級(jí)別比例都有不同程度的增加,大于4 m/s的比例明顯減少。經(jīng)訂正后的預(yù)報(bào)數(shù)值在一定程度上減小了預(yù)報(bào)誤差,釋用效果良好。

圖2 風(fēng)速預(yù)報(bào)訂正前后偏差對(duì)比

4 結(jié)束語(yǔ)

文章利用2018—2021年普陀休閑漁業(yè)作業(yè)區(qū)代表站實(shí)況風(fēng)資料及浙江省氣象臺(tái)OCF預(yù)報(bào)產(chǎn)品的10 m風(fēng)場(chǎng)格點(diǎn)的預(yù)報(bào)資料進(jìn)行對(duì)比分析,并在各休閑漁業(yè)區(qū)建立預(yù)報(bào)方程,得到如下結(jié)論:

1)OCF預(yù)報(bào)有一定的誤差。風(fēng)速誤差方面,均方根誤差在2.7～3.1 m/s,平均絕對(duì)誤差在3.6～4.1 m/s;風(fēng)向誤差方面,均方根誤差在55°～65°,平均絕對(duì)誤差在70°～78°。

2)模式預(yù)報(bào)對(duì)白沙、東極、桃花站點(diǎn)預(yù)報(bào)值偏小,對(duì)六橫、南沙站點(diǎn)的預(yù)報(bào)值偏大。

3)將OCF模式風(fēng)速預(yù)報(bào)值和各代表站實(shí)測(cè)極大風(fēng)速值進(jìn)行擬合,建立回歸訂正方程,經(jīng)訂正后的各站點(diǎn)預(yù)報(bào)值與實(shí)況值偏差減小,訂正效果良好。