WRF、EC和T639模式在福建沿海冬半年大風(fēng)預(yù)報中的檢驗(yàn)與應(yīng)用

曾瑾瑜, 韓 美, 吳幸毓, 林 青, 廖 廓

(1. 福建省氣象臺, 福建 福州 350001; 2. 福建省寧德市氣象局, 福建 寧德 352100)

目前, 我國海洋氣象業(yè)務(wù)發(fā)展面臨難得的機(jī)遇和挑戰(zhàn), 中國氣象局對發(fā)展現(xiàn)代海洋氣象業(yè)務(wù)、增強(qiáng)海洋氣象保障服務(wù)能力越來越重視。福建沿海地區(qū)處于南下冷流與臺灣暖流交匯處, 所經(jīng)海域暗礁、孤島星羅棋布, 水下地貌復(fù)雜多變、起伏交錯, 時常出現(xiàn)大風(fēng)、大浪等各種海上災(zāi)害性天氣現(xiàn)象, 對海洋工程、安全生產(chǎn)、航運(yùn)作業(yè)及海上船只安全構(gòu)成極大威脅。提高沿海大風(fēng)預(yù)警預(yù)報能力, 尤其是大風(fēng)預(yù)報精確度, 對避免或減少大風(fēng)等氣象災(zāi)害有重要意義。

目前國內(nèi)氣象學(xué)者對西北部的陸地大風(fēng)的研究較多, 對沿海大風(fēng)的研究相對較少[1-4]。而沿海大風(fēng)的預(yù)報方法則以經(jīng)驗(yàn)預(yù)報[5]和統(tǒng)計預(yù)報[6-8]居多, 數(shù)值產(chǎn)品釋用[9-15]偏少。福建本省學(xué)者開展的相關(guān)研究也較少, 如: 劉京雄等[5]研究了浙閩沿海和臺灣海峽冬季大風(fēng)風(fēng)速計算方法, 論證了運(yùn)用陸地大風(fēng)推算海區(qū)大風(fēng)風(fēng)速計算式的可靠性。陳春忠等[16]通過統(tǒng)計分析表明莆田市沿海冬季大風(fēng)的時空分布極為不均, 沿海風(fēng)力的脈動性、跳躍性、局地性特征突出。葉賓賓等[17]通過T213(T213L31)模式的1 000 hPa風(fēng)場預(yù)報與崇武實(shí)況風(fēng)向、風(fēng)速的檢驗(yàn), 發(fā)現(xiàn)T213的預(yù)報風(fēng)速偏小于實(shí)況的極大風(fēng)速, T213對冷空氣過程帶來的大風(fēng)的預(yù)報結(jié)果優(yōu)于對臺風(fēng)和強(qiáng)對流天氣引起的大風(fēng); 風(fēng)速預(yù)報中, 春季預(yù)報誤差小, 但風(fēng)向誤差大。陳德花等[18]利用MM5(Meso-scale Model5)模式輸出的福建沿海 6個氣象站的風(fēng)速預(yù)報和實(shí)況資料, 按照風(fēng)速大小分類建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并將該模型應(yīng)用于預(yù)報并對效果進(jìn)行檢驗(yàn), 經(jīng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訂正后, 沿海風(fēng)速預(yù)報比MM5模式預(yù)報有很大改善。

為滿足海洋建設(shè)需求, 福建省氣象局于2013年4月正式開展海洋氣象精細(xì)化氣象要素預(yù)報業(yè)務(wù), 選取11個沿海海區(qū)和26個港灣島嶼質(zhì)量評定站, 對近海、沿岸、沿海海區(qū), 重要港灣海島, 漁業(yè)漁場進(jìn)行精細(xì)化預(yù)報。目前在福建省業(yè)務(wù)運(yùn)行中, 用于提供風(fēng)預(yù)報產(chǎn)品的數(shù)值模式, 主要有中央氣象臺下發(fā)的 EC(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) thin、T639(TL639L60)的全球譜模式產(chǎn)品, 本省引進(jìn)的有限區(qū)域 WRF(Weather Research and Forecast)模式預(yù)報產(chǎn)品。針對這些產(chǎn)品的數(shù)值釋用研究目前基本沒有, 為了更好地預(yù)報沿海風(fēng), 增強(qiáng)海洋氣象保障服務(wù)能力, 有必要對現(xiàn)有的數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的預(yù)報進(jìn)行釋用研究, 使其更好地應(yīng)用于預(yù)報。

1 資料與方法

通過整理統(tǒng)計 2011～2012年冬半年福建沿海和港灣島嶼32個代表站(注: 港灣島嶼與沿海代表站中有 5個重復(fù))風(fēng)場資料, 分析沿海地區(qū)風(fēng)力的時空分布特征; 將EC-thin、T639和WRF三個模式(預(yù)報時效0～72 h)不同時效的地面10 m風(fēng)場預(yù)報數(shù)據(jù)插值到32個代表站上, 將代表站風(fēng)場資料與插值好的模式風(fēng)場資料進(jìn)行對比與統(tǒng)計分析, 比較不同數(shù)值模式產(chǎn)品誤差, 探討全球模式和區(qū)域模式對風(fēng)場預(yù)報能力的優(yōu)劣性, 提高數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品的使用能力。

在沿海海區(qū)11個預(yù)報質(zhì)量評定站中, 有3個浮標(biāo)站, 分別位于北、中、南距海岸線50 km左右的海上, 代表福建省的3個近海海區(qū)風(fēng)力, 其中平潭浮標(biāo)和廈門浮標(biāo)分別位于臺灣海峽的北部和南部; 而另外 8個代表站或位于海島的邊緣, 或位于沿海岸線上, 一面靠海, 地勢平坦開闊, 具有較好的代表性,將其歸類為海島站。而港灣島嶼26個代表站除了個別站點(diǎn)是海島站外, 位置相對而言較為靠近內(nèi)陸,以緊靠近海岸線的近海站和位于海岸線5 km以內(nèi)的偏內(nèi)陸站為主。32個代表站包含了不同地理位置的站點(diǎn), 能真實(shí)反映冬半年沿海大風(fēng)的變化特征。

1.1 實(shí)況資料

定義沿海大風(fēng)為沿海出現(xiàn)極大風(fēng)≥7級(≥13.9 m/s)[19]。在自動站大風(fēng)資料的統(tǒng)計中, 我們采用 2011～2012年冬半年沿海和港灣島嶼代表區(qū)域自動站觀測的極大風(fēng)速的資料作為研究對象。使用的自動站資料為每小時一次的風(fēng)速資料。

1.2 模式資料

選取三個模式包括全球模式(我國的T639模式、歐洲EC細(xì)網(wǎng)格模式)和福建引進(jìn)開發(fā)的WRF中尺度數(shù)值模式, 其中 T639模式分辨率為 1°×1°, 數(shù)據(jù)格式是Micaps 2類格式, 輸出間隔為3 h; EC細(xì)網(wǎng)格模式分辨率為 0.25°×0.25°, 數(shù)據(jù)格式是 Micaps 11類格式, 輸出間隔為3 h; WRF模式分辨率為0.094 6°×0.076 5°, 數(shù)據(jù)格式是netCDF格式, 輸出間隔為1 h。

1.3 檢驗(yàn)方法

為統(tǒng)一預(yù)報時效, 選取三個模式對 20: 00起報的72 h預(yù)報時效內(nèi)的10 m風(fēng)進(jìn)行檢驗(yàn)。為了考慮各模式結(jié)果檢驗(yàn)的公平性, 統(tǒng)一采用雙線性插值方法將各模式格點(diǎn)資料插值到32個代表站上, 對各模式和實(shí)況資料求0～72 h內(nèi)的極大風(fēng)。對模式而言, 因模式輸出的10 m風(fēng)場是平均風(fēng), 我們?nèi)∑骄L(fēng)的最大值來進(jìn)行研究對比, 在24、48、72 h時效內(nèi)分別取一最大風(fēng)速值代表該時效內(nèi)極大風(fēng)預(yù)報, 風(fēng)向即取這個最大風(fēng)速值對應(yīng)的風(fēng)向; 對實(shí)況而言, 將24、48、72 h時效內(nèi)風(fēng)速的極大值作為日極大風(fēng)速, 風(fēng)向即取出現(xiàn)極大風(fēng)速時的風(fēng)向。

主要采用目前氣象部門應(yīng)用廣泛的平均絕對誤差(RMAE)對上述數(shù)值模式10 m風(fēng)場預(yù)報產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)分析, 具體計算公式如下:

其中Fi為第i站次預(yù)報風(fēng)速(風(fēng)向),Oi為第i站次實(shí)況風(fēng)速(風(fēng)向),N表示相應(yīng)的樣本量。

2 福建省冬半年沿海大風(fēng)時空分布特征

2.1 空間分布特征

2.1.1 沿海海區(qū)空間分布特征

統(tǒng)計2011～2012年冬半年福建省沿海地區(qū)11個預(yù)報質(zhì)量評定站(圖 1)觀測的大風(fēng)資料, 由圖 2可明顯看出沿海地區(qū)風(fēng)力時空分布有以下特征。

由于狹管效應(yīng)的疊加影響, 福建省中部沿海是福建省大風(fēng)的重災(zāi)區(qū)。從分布情況來看, 代表近海海區(qū)的3個浮標(biāo)站, 風(fēng)力大小依次是平潭、廈門、寧德,臺灣海峽風(fēng)力明顯大于福建北部海區(qū), 與預(yù)報經(jīng)驗(yàn)相符。而從沿海海區(qū)其余8個站的對比中可以看出,中部沿海海區(qū)大風(fēng)時數(shù)最多, 其次是北部、南部沿海區(qū)域, 呈紡錘型分布。位于中部沿海的莆田西高和三佛山極大風(fēng)速 7級以上的各級大風(fēng)時數(shù)相近, 出現(xiàn)10級以上大風(fēng)的頻數(shù)最多, 是沿海海區(qū)中風(fēng)速最大的代表站。位于北部沿海海區(qū)的福鼎灶澳與北部近海海區(qū)的寧德浮標(biāo)大風(fēng)時數(shù)相近, 可見北部沿海和外海的風(fēng)相差不大。其余海區(qū) 2個代表站的風(fēng)力則出現(xiàn)較大差異, 比如泉州和漳州的 2個代表站點(diǎn)之間, 泉州市北部的惠安崇武和漳州市南部的漳浦古雷頭極大風(fēng)速 7級以上的大風(fēng)時數(shù)以百小時計, 而泉州市南部的晉江圍頭和漳州市北部的龍海鎮(zhèn)海角則以千小時計。表明沿海風(fēng)力空間分布不均。

圖1 沿海預(yù)報質(zhì)量評定站Fig. 1 Coastal forecast quality assessment stations

圖2 2011～2012年冬半年福建省沿海地區(qū)11個預(yù)報質(zhì)量評定代表站的極大風(fēng)力分布圖Fig. 2 Maximum wind speed distribution of 11 coastal forecast quality assessment stations in the winter half year of 2011～2012

2.1.2 港灣島嶼空間分布特征

港灣島嶼中(圖3), 統(tǒng)計26個質(zhì)量評定站觀測的大風(fēng)資料(圖略), 中部港灣島嶼代表站大風(fēng)時數(shù)和站數(shù)也最多, 依次為莆田、福州、泉州; 其次是北部港灣島嶼的寧德; 最后是南部港灣島嶼的漳州和廈門。南部港灣島嶼風(fēng)力都較小, 廈門以土嶼最大, 極大風(fēng)速7級以上的大風(fēng)時數(shù)為811 h; 漳州則以東山最大, 為1 463 h。同一個地區(qū)的港灣島嶼出現(xiàn)七級以上大風(fēng)時數(shù)差距懸殊的情況, 最多則上千小時,最少才幾十小時。

圖3 港灣島嶼預(yù)報質(zhì)量評定站Fig. 3 Harbour Island forecast quality assessment stations

港灣島嶼的大風(fēng)呈現(xiàn)出明顯的局地性特征, 同一地區(qū)的港灣, 處于外海的島嶼風(fēng)力明顯較大, 特別是風(fēng)力越強(qiáng), 其局地性特征越為突出。與港灣和島嶼所處位置和自動站本身類型有密切關(guān)系, 值得各個地區(qū)于實(shí)地進(jìn)行詳細(xì)研究。

2.1.3 風(fēng)向分布特征

福建省處東亞季風(fēng)區(qū), 是東、西風(fēng)帶交替影響的過渡區(qū), 風(fēng)的季節(jié)性特征明顯。主導(dǎo)風(fēng)向軸明顯以東北偏北風(fēng)—西南偏南風(fēng)(NNE—SSW)為主, 且以東北偏北風(fēng)(NNE)占優(yōu)勢地位。將 16個風(fēng)向簡化為 4個: 0～90°為東北風(fēng)(NE)、91°～180°為東南風(fēng)(SE)、181°～270°為西南風(fēng)(SW)、271°～360°為西北風(fēng)(NW)。沿海指標(biāo)站統(tǒng)計結(jié)果如圖4所示。

圖4 2011～2012年冬半年福建省沿海地區(qū)11個預(yù)報質(zhì)量評定代表站7級以上大風(fēng)風(fēng)向統(tǒng)計分布圖Fig. 4 The statistical distribution of direction of wind greater than class 7 of the 11 coastal forecast quality assessment stations in the winter half year of 2011～2012

福建省沿海大風(fēng)多為冷空氣引起, 而本次研究的時間為冬半年, 從圖 4可以看出, 與經(jīng)驗(yàn)結(jié)論相符,福建省冬半年的主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)闁|北風(fēng), 頻數(shù)最大, 其次為西北風(fēng); 而位于臺灣海峽北部的平潭浮標(biāo)站,其東南風(fēng)與西北風(fēng)頻數(shù)相當(dāng), 這與冷高壓底部偏東氣流, 在臺灣海峽誘生地形低壓有關(guān)。

港灣島嶼方面, 主導(dǎo)風(fēng)向也以東北風(fēng)為主, 與經(jīng)驗(yàn)結(jié)論一致。

2.2 時間分布特征

2011～2012年冬半年逐日的天氣形勢普查分析結(jié)果表明: 福建沿海的大風(fēng)大部分是由北方冷空氣南下引發(fā)的, 也有冷空氣和臺風(fēng)共同作用引發(fā)大風(fēng)的例子, 冷空氣越強(qiáng)風(fēng)力越大。表1、表2分別是沿海和港灣島嶼代表站點(diǎn)的平均值。

不同風(fēng)力級別活動頻率各月份分布不同, 對于沿海代表站來說, 7級以上大風(fēng)活動頻率是12月份次數(shù)最多, 1月份次之; 8級以上大風(fēng)活動頻率是12月份次數(shù)最多, 2月份次之; 9級以上大風(fēng)活動頻率是10月份最多, 分布在 1119號臺風(fēng)“尼格”和冷空氣共同影響的日子, 說明區(qū)域內(nèi)風(fēng)速極值由熱帶氣旋造成。不同級別大風(fēng)活動頻率都是3月份最少。

對于港灣島嶼代表站來說, 7級以上大風(fēng)和8級以上大風(fēng)活動頻率都是12月份次數(shù)最多, 2月份次之,9級以上大風(fēng)冷空氣活動頻率也是 10月份最多, 同樣說明區(qū)域內(nèi)風(fēng)速極值由熱帶氣旋造成。不同級別大風(fēng)活動頻率都是3月份最少。

因福建省沿海冬半年大風(fēng)主要是由冷空氣引發(fā)的, 所以從時間分布可間接看出冬半年影響福建省沿海的冷空氣活動頻率和強(qiáng)度的規(guī)律如下: 12月份冷空氣活動最為頻繁, 強(qiáng)度最強(qiáng), 7級、8級以上大風(fēng)出現(xiàn)次數(shù)最多, 9級以上大風(fēng)出現(xiàn)的次數(shù)則僅次于10月份; 1月份和2月份緊隨其后, 2月份冷空氣活動強(qiáng)度較強(qiáng), 8級以上大風(fēng)出現(xiàn)次數(shù)僅次于12月份。福建省沿海的冷空氣活動時間分布特征與福建省氣溫季節(jié)變化規(guī)律相吻合, 即福建的寒潮過程發(fā)生最多的月份是 12月, 對應(yīng)冷空氣活動頻繁, 強(qiáng)度最強(qiáng), 其次是1月[20]; 而近海岸和海島地方, 常年2月份上旬的平均氣溫往往是一年中最低的時段[21], 所以對應(yīng)冷空氣強(qiáng)度也較為強(qiáng)烈。

3 模式誤差對比分析

研究不同模式預(yù)報的風(fēng)的誤差, 以不同地形條件下不同時距來劃分較為合理。第 1節(jié)資料與方法中已經(jīng)將代表站按其地理位置分為海上浮標(biāo)站、海島站、近海站、偏內(nèi)陸站4種情況。11個沿海海區(qū)代表站按照浮標(biāo)站、海島站進(jìn)行分類; 26個港灣島嶼代表站則按照海島站、近海站、偏內(nèi)陸站進(jìn)行分類。

表1 2011～2012年冬半年沿海代表站觀測的大風(fēng)資料Tab. 1 The observed data of wind of coastal stations in the winter half year of 2011～2012

表2 2011～2012年冬半年港灣島嶼代表站觀測的大風(fēng)資料Tab. 2 The observed data of wind of harbor island stations in the winter half year of 2011～2012

本節(jié)以預(yù)報風(fēng)速(向)和實(shí)際風(fēng)速(向)之差的絕對值即平均絕對誤差RMAE作為主要研究對象。

3.1 WRF誤差分析

3.1.1 風(fēng)速誤差

總體來說, 風(fēng)速的平均絕對誤差, 24 h的預(yù)報誤差最大, 甚至是各時次誤差最大的。

如圖5a所示, 沿海11個代表站的平均絕對誤差為4.09 m/s, 其中浮標(biāo)站的風(fēng)速誤差均大于海島站。圖5b所示, 港灣島嶼26個代表站的平均絕對誤差為2.96 m/s, 風(fēng)速誤差依次是海島站>近海站>偏內(nèi)陸站。港灣島嶼代表站風(fēng)速的平均絕對誤差小于沿海代表站, 離陸地越遠(yuǎn), 風(fēng)速的誤差越大。統(tǒng)計結(jié)果表明, 預(yù)報風(fēng)速與實(shí)況極大風(fēng)速相比, 大部分偏小。沿海 11個代表站中, 24～72 h時次風(fēng)速偏小的分別占92.9%, 89.4%, 87.7%。港灣島嶼26個站中, 24～72 h風(fēng)速偏小的分別占76.4%, 70.0%, 67.8%。

因此在日常預(yù)報沿海和港灣島嶼站的極大風(fēng),可以根據(jù)不同情況在 WRF預(yù)報風(fēng)速的基礎(chǔ)上加大3～4 m/s。

圖5 沿海代表站(a)與港灣島嶼代表站(b)風(fēng)速絕對誤差Fig. 5 The absolute error of wind speed of coastal stations (a) and harbor island stations (b)

我們以地形分類做更細(xì)致的討論。沿海11個代表站中, 對于海上浮標(biāo)站而言, 3個浮標(biāo)站的風(fēng)速誤差介于 4.31～5.60 m/s, 空間分布為南北小于中部,這可能由于海面粗糙度不同引起的, 中部海域由于風(fēng)速較大, 海面粗糙度大于南北兩地。對于海島站而言, 8個海島站的風(fēng)速誤差在1.23～5.99 m/s, 低于浮標(biāo)站, 大多數(shù)自動站(75%)在 3.22～5.99 m/s。超過3.22 m/s的有 6個島嶼, 空間分布特征為中部的莆田、北部的寧德沿海以及福州沿海較大, 其他地區(qū)較小, 最小的是泉州的惠安崇武。

港灣島嶼 26個代表站中, 對于海島站而言, 10個海島站的風(fēng)速誤差在 2.10～6.23 m/s, 大多數(shù)自動站(80%)在3.21～5.99 m/s。超過3.21的有8個島嶼, 空間分布特征仍以中部的莆田、北部的寧德沿海以及福州沿海較大, 其他地區(qū)較小。對于近海站而言, 10個近海站的風(fēng)速誤差在1.27～3.67 m/s , 小于海島站,空間分布特征為中部的莆田沿海較大, 其次為南部漳州沿海的東山和泉州沿海的石湖。偏內(nèi)陸站的風(fēng)速誤差則最小, 集中在 1.50～1.96 m/s, 其中北部的福州沿海和寧德沿海最大, 大部分在 1.9 m/s以上,其次是南部的廈門沿海在 1.82 m/s以上, 其他地區(qū)小于1.7 m/s, 在實(shí)際應(yīng)用時需根據(jù)局地地形情況考慮。

可以看出, 風(fēng)速誤差由沿海向內(nèi)陸逐漸減小,空間分布總的特點(diǎn)是中部、北部沿海的誤差最大, 其他地區(qū)較小。

3.1.2 風(fēng)向誤差

預(yù)報誤差隨時效增加逐漸加大。如圖 6a所示,沿海 11個代表站的平均風(fēng)向誤差為 48°, 其中浮標(biāo)站的風(fēng)向誤差均大于海島站。如圖6b所示, 港灣島嶼 26個代表站的平均風(fēng)向誤差為 53°, 風(fēng)向平均誤差依次是海島站<近海站<偏內(nèi)陸站。港灣島嶼代表站風(fēng)向的平均絕對誤差大于沿海代表站。因港灣島嶼代表站的位置相對而言更靠近內(nèi)陸, 受地形和下墊面影響較大, 風(fēng)向的角度變化較大。其中又以浮標(biāo)站的風(fēng)向誤差最大, 偏內(nèi)陸站次之。浮標(biāo)站位于海上無遮擋, 而內(nèi)陸站受地形影響較大, 其風(fēng)向的瞬時性和脈動性比較強(qiáng)。

另外, 統(tǒng)計結(jié)果表明, 沿海 11個代表站中,24～72 h風(fēng)向角度偏大的占6成左右, 偏小的占4成左右。港灣島嶼26個站中, 24～72 h風(fēng)向角度偏大的占4成左右, 偏小的占6成左右。

因此在日常預(yù)報沿海和港灣島嶼站的極大風(fēng),可以根據(jù)不同情況在WRF預(yù)報風(fēng)向的基礎(chǔ)上考慮加大或減小 45°～50°。

在沿海11個代表站中, 對于海上浮標(biāo)站而言, 3個浮標(biāo)站的風(fēng)向誤差介于 57.40°～112.12°, 空間分布為南北小于中部, 這是由于臺灣海峽的狹管效應(yīng)影響, 風(fēng)向的瞬時性較大。對于海島站而言, 8個海島站的風(fēng)向誤差在17.67°～52.67°, 低于浮標(biāo)站。除福州過嶼島風(fēng)向誤差超過45°, 其余站誤差都在45°以內(nèi),可參考性比較強(qiáng)。

圖6 沿海代表站(a)與港灣島嶼代表站(b)風(fēng)向絕對誤差Fig. 6 The absolute error of wind direction of coastal stations (a) and harbor island stations (b)

在港灣島嶼 26個代表站中, 對于海島站而言,10個海島站的風(fēng)向誤差在 18.16°～97.65°, 北部寧德沿海的沙埕南鎮(zhèn)、福鼎臺山以及福州沿海的過嶼島風(fēng)向誤差超過 45°, 誤差較大, 其他地區(qū)誤差較小。對于近海站和偏內(nèi)陸站而言, 風(fēng)向誤差各地差異較大, 其中北部的福州沿海和寧德沿海最大, 其次是南部的漳州沿海和廈門沿海, 在實(shí)際應(yīng)用時需考慮局地地形情況和所處的地理位置?？梢钥闯? 對風(fēng)速這種連續(xù)的、有規(guī)律變化的氣象要素, 預(yù)報效果相對較好, 而對于風(fēng)向這種離散型、脈動明顯的氣象要素,它們的形成既與大型環(huán)流背景有關(guān), 又與中小尺度天氣系統(tǒng)密切相聯(lián), 并受地形、地貌、地理位置、觀測環(huán)境等眾多因素的影響, 模式很難精細(xì)反映它們的變化, 預(yù)報效果差。

3.1.3 大風(fēng)預(yù)報誤差

WRF大風(fēng)預(yù)報(指 7級及以上大風(fēng))中, 風(fēng)速的預(yù)報誤差隨著預(yù)報時效的增大而減小。沿海代表站中, 7、8、9、10級風(fēng)的平均誤差分別達(dá) 3.67、5.10、6.82和8.88 m/s; 港灣島嶼代表站中, 7、8、9、10級風(fēng)的平均誤差分別達(dá)3.31、4.79、7.1和9.28 m/s。可以看出, 隨著級數(shù)的增加, 平均誤差增加。其中7級風(fēng)的平均誤差略小于總體樣本誤差, 7級風(fēng)和8級風(fēng)的平均誤差約為4 m/s, 接近1級, 可參考性較高。大風(fēng)分級風(fēng)向預(yù)報誤差與總體樣本誤差相比, 均較小, 且平均絕對誤差都在 45°以內(nèi), 具有良好的參考性; 港灣島嶼代表站的風(fēng)向誤差明顯小于沿海代表站的風(fēng)向誤差。說明在WRF的大風(fēng)預(yù)報中, 風(fēng)向的可預(yù)報能力比較強(qiáng)。

綜上所述, 當(dāng) WRF預(yù)報 10～12 m/s的風(fēng)速時,可以考慮沿海和港灣島嶼代表站出現(xiàn) 7級陣風(fēng); 預(yù)報 14 m/s的風(fēng)速時, 可以考慮出現(xiàn) 8級陣風(fēng); 預(yù)報16 m/s的風(fēng)速時, 考慮出現(xiàn)9級陣風(fēng); 預(yù)報18 m/s的風(fēng)速時, 考慮出現(xiàn)10級陣風(fēng)。風(fēng)向可直接參考預(yù)報的風(fēng)向。

3.2 EC細(xì)網(wǎng)格誤差分析

3.2.1 風(fēng)速誤差

總體來說, 風(fēng)速的平均絕對誤差隨時效增大, 72 h的預(yù)報誤差最大。

如圖7a所示, 沿海11個代表站的平均絕對誤差為4.98 m/s, 其中浮標(biāo)站的風(fēng)速誤差均大于海島站。圖7b所示, 港灣島嶼26個代表站的平均絕對誤差為3.95 m/s, 風(fēng)速平均誤差依次是海島站>近海站>偏內(nèi)陸站。港灣島嶼代表站風(fēng)速的平均絕對誤差小于沿海代表站。離陸地越遠(yuǎn), 風(fēng)速的誤差越大。

統(tǒng)計結(jié)果表明, 預(yù)報風(fēng)速與實(shí)況極大風(fēng)速相比, 大部分偏小。沿海11個代表站中, 其中24～72 h時次風(fēng)速偏小的分別占96.8%, 96.1%, 96.5%。港灣島嶼26個站中,其中24～72 h風(fēng)速偏小的分別占93.3%, 92.7%, 92.7%。

因此在日常預(yù)報沿海和港灣島嶼站的極大風(fēng),可以根據(jù)不同情況在 EC細(xì)網(wǎng)格預(yù)報風(fēng)速的基礎(chǔ)上加大4～5 m/s。

在沿海11個代表站中, 對于海上浮標(biāo)站而言, 3個浮標(biāo)站的風(fēng)速誤差介于 4.55～6.37 m/s, 空間分布為南北小于中部。對于海島站而言, 8個海島站的風(fēng)速誤差在 1.69～6.56 m/s, 低于浮標(biāo)站, 大多數(shù)自動站(75%)在4.14～6.56 m/s。超過4.14的有6個島嶼, 空間分布特征為中部的莆田、北部的寧德沿海以及漳州沿海較大, 其他地區(qū)較小, 最小的是泉州的惠安崇武。

在港灣島嶼 26個代表站中, 對于海島站而言,10個海島站的風(fēng)速誤差在2.53～7.70 m/s, 大多數(shù)自動站(80%)在4.14～7.7 m/s。超過4.14 m/s的有8個島嶼, 空間分布特征為中部的莆田、北部的寧德沿海以及福州沿海較大, 其他地區(qū)較小。對于近海站而言,10個近海站的風(fēng)速誤差在1.09～5.67 m/s, 小于海島站。空間分布特征為中部的莆田沿海較大, 其次為南部漳州沿海的東山和泉州沿海的石湖。偏內(nèi)陸站的風(fēng)速誤差為最小, 集中在 1.80～3.85 m/s, 其中北部的福州沿海和寧德沿海最大, 大部分在 3.68 m/s以上, 其次是南部的廈門沿海, 在2.64 m/s以上, 在實(shí)際應(yīng)用中需根據(jù)局地地形情況考慮。

圖7 沿海代表站(a)和港灣島嶼代表站(b)風(fēng)速絕對誤差Fig. 7 The absolute error of wind speed of coastal stations (a)and harbor island stations (b)

可以看出, 風(fēng)速誤差由沿海向內(nèi)陸逐漸減小,空間分布總的特點(diǎn)是中部、北部沿海的誤差最大, 其他地區(qū)較小。EC細(xì)網(wǎng)格模式風(fēng)速誤差的空間分布與WRF模式相同, 誤差略大于WRF模式。

3.2.2 風(fēng)向誤差

預(yù)報誤差大致隨時間逐漸加大。如圖 8a所示,沿海 11個代表站的平均風(fēng)向誤差為 42°, 其中浮標(biāo)站的風(fēng)向誤差均大于海島站。圖8b所示, 港灣島嶼26個代表站的平均風(fēng)向誤差為 51°, 風(fēng)向平均誤差依次是海島站<近海站<偏內(nèi)陸站。港灣島嶼代表站風(fēng)向的平均絕對誤差大于沿海代表站。其中以偏內(nèi)陸站的風(fēng)向誤差最大, 浮標(biāo)站次之。

另外, 統(tǒng)計結(jié)果表明, 沿海 11個代表站中,24～72 h風(fēng)向角度偏大的占6成左右, 偏小的占4成左右。港灣島嶼26個站中, 24～72 h風(fēng)向角度偏大的占4成左右, 偏小的占6成左右。

因此在日常預(yù)報沿海和港灣島嶼站的極大風(fēng),可以根據(jù)不同情況在 EC細(xì)網(wǎng)格預(yù)報風(fēng)向的基礎(chǔ)上考慮加大或減小45°～50°。

沿海11個代表站中, 對于海上浮標(biāo)站而言, 3個浮標(biāo)站的風(fēng)向誤差介于33.1°～111.1°, 空間分布為南北小于中部。對于海島站而言, 8個海島站的風(fēng)向誤差在16.76°～57.17°, 低于浮標(biāo)站。除福州過嶼島和莆田西高風(fēng)向誤差超過45°, 其余站誤差都在45°以內(nèi), 可參考性比較強(qiáng)。

港灣島嶼 26個代表站中, 對于海島站而言, 10個海島站的風(fēng)向誤差在 13.85°～95.95°, 北部寧德沿海的沙埕南鎮(zhèn)、福鼎臺山、福州沿海的過嶼島以及莆田西高風(fēng)向誤差超過 45°, 誤差較大, 其他地區(qū)誤差較小。對于近海站和偏內(nèi)陸站而言, 風(fēng)向誤差各地差異較大, 其中北部的福州沿海和寧德沿海最大,其次是南部的漳州沿海和廈門沿海, 在實(shí)際應(yīng)用時需考慮局地地形情況和所處的地理位置。

圖8 沿海代表站(a)與港灣島嶼代表站(b)風(fēng)向絕對誤差Fig. 8 The absolute error of wind direction of coastal stations (a) and harbor island stations (b)

3.2.3 大風(fēng)預(yù)報誤差

EC細(xì)網(wǎng)格大風(fēng)預(yù)報中, 風(fēng)速的預(yù)報誤差隨著預(yù)報時效的增大而減小。沿海代表站中, 7、8、9、10級風(fēng)的平均誤差分別達(dá)4.89、6.56、8.48和10.79 m/s。港灣島嶼代表站中, 7、8、9、10級風(fēng)的平均誤差分別達(dá)5.27、7.03、9.61和10.78 m/s?？梢钥闯? 隨著級數(shù)的增加, 平均誤差增加。其中7級風(fēng)的平均誤差略小于總體樣本誤差, 7級風(fēng)的平均誤差約為4 m/s,接近1級, 可參考性較高。大風(fēng)分級風(fēng)向預(yù)報誤差與總體樣本誤差相比, 均較小, 且平均絕對誤差都在45°以內(nèi), 具有良好的參考性。港灣島嶼代表站的風(fēng)向誤差, 明顯小于沿海代表站的風(fēng)向誤差。說明 EC細(xì)網(wǎng)格大風(fēng)預(yù)報中, 風(fēng)向的可預(yù)報能力也比較強(qiáng)。

綜上所述, 沿海代表站方面, 當(dāng)EC細(xì)網(wǎng)格預(yù)報10～12 m/s的風(fēng)速時, 可以考慮出現(xiàn)7級陣風(fēng); 預(yù)報14 m/s的風(fēng)速時, 可以考慮出現(xiàn)8級陣風(fēng); 預(yù)報16 m/s的風(fēng)速時, 考慮出現(xiàn)9～10級陣風(fēng)。港灣島嶼代表站方面, 預(yù)報10 m/s的風(fēng)速時, 考慮出現(xiàn)7級陣風(fēng); 預(yù)報 12 m/s的風(fēng)速時, 可以考慮出現(xiàn) 8級陣風(fēng); 預(yù)報14 m/s的風(fēng)速時, 考慮出現(xiàn) 9級陣風(fēng); 預(yù)報 16 m/s的風(fēng)速時, 考慮出現(xiàn)10級陣風(fēng)。風(fēng)向可直接參考預(yù)報的風(fēng)向。

3.3 T639誤差分析

3.3.1 風(fēng)速誤差

總體來說, 風(fēng)速的平均絕對誤差, 48 h的預(yù)報誤差最大。

如圖9a所示, 沿海11個代表站的平均絕對誤差為11 m/s, 其中浮標(biāo)站的風(fēng)速誤差均大于海島站。圖9b所示, 港灣島嶼 26個代表站的平均絕對誤差為8.25 m/s, 風(fēng)速平均誤差依次是海島站>近海站>偏內(nèi)陸站。港灣島嶼代表站風(fēng)速的平均絕對誤差小于沿海代表站。離陸地越遠(yuǎn), 風(fēng)速的誤差越大。T639的風(fēng)速預(yù)報誤差遠(yuǎn)超過WRF和EC細(xì)網(wǎng)格模式, 可參考性較低。

圖9 沿海代表站(a)與港灣島嶼代表站(b)風(fēng)速絕對誤差Fig. 9 The absolute error of wind speed of coastal stations (a) and harbor island stations (b)

統(tǒng)計結(jié)果表明, 預(yù)報風(fēng)速與實(shí)況極大風(fēng)速相比,大部分偏小。沿海11個代表站中, 其中24～72 h時次風(fēng)速偏小的分別占98.7%, 98.5%, 98.6%。港灣島嶼26個站中, 其中24～72 h風(fēng)速偏小的分別占95.6%,95.4%, 95.3%。

在沿海11個代表站中, 對于海上浮標(biāo)站而言, 3個浮標(biāo)站的風(fēng)速誤差介于 10.06～13.89 m/s, 空間分布為南北小于中部。對于海島站而言, 8個海島站的風(fēng)速誤差在 6.81～12.67 m/s, 低于浮標(biāo)站, 大多數(shù)自動站(75%)在8.43～12.67 m/s。超過8.43 m/s的有6個島嶼, 空間分布特征為中部的莆田、北部的寧德沿海以及漳州沿海較大, 其他地區(qū)較小, 最小的是泉州的惠安崇武。

在港灣島嶼 26個代表站中, 對于海島站而言,10個海島站的風(fēng)速誤差在4.97～12.94 m/s, 大多數(shù)自動站(70%)在10.39～12.94 m/s。超過10.39 m/s的有7個島嶼, 空間分布特征為中部的莆田、北部的福州沿海較大, 其他地區(qū)較小。對于近海站而言, 10個近海站的風(fēng)速誤差在1.86～12.32 m/s, 小于海島站。空間分布特征為南部漳州沿海的東山最大, 其次中部的莆田沿海。偏內(nèi)陸站的風(fēng)速誤差為最小, 集中在 4.23～6.96 m/s, 其中南部的廈門沿海最大, 其次是漳州沿海。

可以看出, 風(fēng)速誤差由沿海向內(nèi)陸逐漸減小, 空間分布總的特點(diǎn)是中部和南部沿海的誤差較大, 尤其是南部的誤差偏大, 這一點(diǎn)與上述兩個模式有所不同。

3.3.2 風(fēng)向誤差

預(yù)報誤差大致隨時間逐漸加大。如圖10a所示,沿海 11個代表站的平均風(fēng)向誤差為 161°, 其中浮標(biāo)站的風(fēng)向誤差均大于海島站。圖10b所示, 港灣島嶼26個代表站的平均風(fēng)向誤差為141°, 風(fēng)向平均誤差依次是海島站>近海站>偏內(nèi)陸站。港灣島嶼代表站風(fēng)向的平均絕對誤差小于沿海代表站。以浮標(biāo)站的風(fēng)向誤差最大, 但偏內(nèi)陸站卻最小。另外, 統(tǒng)計結(jié)果表明,沿海11個代表站中, 24～72 h風(fēng)向角度偏大的占8成左右, 偏小的占2成左右。港灣島嶼26個站中, 24～72 h風(fēng)向角度偏大的占7成左右, 偏小的占3成左右。

由此可見, T639對于風(fēng)向的預(yù)報, 十分不理想。最直接的原因, 應(yīng)與其模式的分辨率有關(guān)。

3.3.3 大風(fēng)預(yù)報誤差

T639大風(fēng)預(yù)報中, 隨著級數(shù)的增加, 風(fēng)速的平均誤差增加。沿海代表站中, 7、8、9、10級風(fēng)的平均誤差分別達(dá)11.31、14.54、18.28和22.16 m/s。港灣島嶼代表站中, 7、8、9、10級風(fēng)的平均誤差分別達(dá)10.97、14.15、18.28和20.12 m/s。大風(fēng)分級風(fēng)向預(yù)報誤差總體較大, 參考不佳。

綜上所述, 當(dāng)T639預(yù)報8 m/s的風(fēng)速時, 即可考慮出現(xiàn)8級陣風(fēng); 預(yù)報10 m/s的風(fēng)速時, 可以考慮出現(xiàn)9～10級陣風(fēng)。

4 總結(jié)

綜合全文代表站的統(tǒng)計分析, 可以得出以下結(jié)論:

1) 福建沿海冬半年大風(fēng)的盛行風(fēng)向比較集中,以東北風(fēng)為主。大風(fēng)由冷空氣引發(fā), 就頻數(shù)而言: 12月份最多, 強(qiáng)度最強(qiáng), 其次是1月份和2月份。

圖10 沿海代表站(a)與港灣島嶼代表站(b)風(fēng)向絕對誤差Fig.10 The absolute error of wind direction of coastal stations (a) and harbor island stations (b)

2) 統(tǒng)計表明福建省沿海冬半年大風(fēng)的空間分布極為不均, 中部海區(qū)大風(fēng)時數(shù)最多, 其次是北部、南部海區(qū), 呈紡錘型分布。同一海區(qū)的港灣, 處于外海的島嶼風(fēng)力明顯較大, 特別是風(fēng)力越強(qiáng), 其局地性特征越為突出。沿海風(fēng)力的脈動性、跳躍性、局地性突出。

在分析模式模擬結(jié)果時我們注意到模擬風(fēng)速與實(shí)測風(fēng)速存在一定的誤差, 模擬風(fēng)向與實(shí)測風(fēng)向也不完全一致, 這些誤差的產(chǎn)生可能有 3個原因: 一是模式的系統(tǒng)性誤差, 數(shù)值模式由于網(wǎng)格距和積分時間步長等因素, 模擬風(fēng)速和實(shí)際風(fēng)速不可能完全一致, 只是在一定程度上代表實(shí)際風(fēng)速, 誤差的存在不可避免;二是與模式調(diào)試過程中參數(shù)的選取有關(guān), 敏感性試驗(yàn)表明, 下墊面參數(shù)(植被高度, 土地利用等)的變化對模擬風(fēng)速變化影響較為明顯; 三是觀測場局地環(huán)境的變化對觀測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性也有一定影響, 用不準(zhǔn)確的觀測數(shù)據(jù)對模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證, 也會帶來虛假誤差。

從模式的對比分析, 我們可以看出:

1) 從風(fēng)速的模擬效果來看, 預(yù)報效果最好的模式是 WRF模式, 平均絕對誤差為 3～4 m/s; 其次是EC細(xì)網(wǎng)格模式, 平均絕對誤差為4～5 m/s; T639誤差最大, 可參考性最小。3個模式的預(yù)報風(fēng)速與實(shí)況極大風(fēng)速相比, 總體來說都偏小。港灣島嶼代表站風(fēng)速的平均絕對誤差均小于沿海代表站。風(fēng)速誤差由沿海向內(nèi)陸逐漸減小, 空間分布總的特點(diǎn) EC和 WRF是中部、北部沿海的誤差最大, 而T639是中部、南部沿海的誤差最大。

2) 從風(fēng)向的模擬效果來看, 預(yù)報效果最好的模式是 EC細(xì)網(wǎng)格模式, 其次是 WRF模式, 平均絕對誤差是45°～50°; T639誤差最大, 無可參考性。WRF和EC細(xì)網(wǎng)格的預(yù)報風(fēng)向, 沿海站預(yù)報的角度偏大的占的比例較多, 而港灣島嶼站則預(yù)報角度偏小的占的比例較多; T639的預(yù)報風(fēng)向以偏大的為主。港灣島嶼代表站風(fēng)向的平均絕對誤差大于沿海代表站。風(fēng)向誤差以浮標(biāo)站最大。

3) 當(dāng)觀測風(fēng)速出現(xiàn) 7級及以上風(fēng)速時, 對大風(fēng)進(jìn)行分級檢驗(yàn), 統(tǒng)計特征分析顯示較低風(fēng)速條件下的檢驗(yàn)結(jié)果一般優(yōu)于高風(fēng)速, 即隨著級數(shù)的增加,風(fēng)速的平均絕對誤差增加。大風(fēng)分級風(fēng)向預(yù)報誤差與總體樣本誤差相比, 均較小, 且平均絕對誤差都在45°以內(nèi), 具有良好的參考性。

[1] 劉玉徹, 王連仲, 趙凡, 等. 遼寧葫蘆島地區(qū)海陸風(fēng)及熱內(nèi)邊界層研究[J]. 海洋科學(xué), 2012, 36(1): 87-93.

[2] 盛春巖. 不同天氣尺度系統(tǒng)風(fēng)下的海風(fēng)發(fā)生發(fā)展過程對比分析[J], 海洋科學(xué), 2011, 35(1): 88-96.

[3] 趙永平, 陳永利, 楊連素, 等. 沿海市區(qū)近地面大氣層風(fēng)、溫、濕湍流特征的觀測和分析[J]. 海洋科學(xué),1993, (2): 52-55.

[4] 劉志亮, 宋麗娜, 王凡, 等. 北黃海 QuikSCAT 衛(wèi)星風(fēng)速與浮標(biāo)風(fēng)速的對比分析[J]. 海洋科學(xué), 2012, 36(3): 1-7.

[5] 劉京雄, 唐文偉, 朱持則, 等. 浙閩沿海和臺灣海峽海域冬季大風(fēng)風(fēng)速計算方法探討[J]. 臺灣海峽, 2004,23(1): 8-13.

[6] 毛紹榮, 林鎮(zhèn)國, 梁健, 等. 廣東沿海強(qiáng)東北季風(fēng)的概率預(yù)報方法[J]. 熱帶氣象學(xué)報, 2003, 19(1): 94-100.

[7] 周偉隆, 陳往溪, 肖巍. 粵東海面冷空氣強(qiáng)風(fēng)的統(tǒng)計分析與預(yù)報[J]. 廣東氣象, 2005, 4: 20-22.

[8] 顏梅, 范寶東, 滿柯, 等. 黃渤海大風(fēng)的客觀相似預(yù)報[J]. 氣象科技, 2004, 32(6): 467-470.

[9] 林良勛, 程正泉, 張兵, 等. 完全預(yù)報(PP)方法在廣東冬半年海面強(qiáng)風(fēng)業(yè)務(wù)預(yù)報中的應(yīng)用[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報, 2004, 15(4): 486-493.

[10] 葉燕華, 王平魯, 孫蘭東. 用 MOS法建立預(yù)報方程的試驗(yàn)流程[J]. 甘肅氣象, 2002, 20(1): 13-15.

[11] Facsimile Products . Max/Min temperature forecasts[Z].National weather service forecasting handbook No.1(July 1979) U.S. Department of commerce NOAA National Weather Service, 1979.

[12] 劉還珠, 趙聲蓉, 陸志善, 等. 國家氣象中心氣象要素的客觀預(yù)報—MOS系統(tǒng)[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報, 2004,15(2): 181-191.

[13] 陳豫英, 陳曉光, 馬金仁, 等. 風(fēng)的精細(xì)化MOS預(yù)報方法研究[J]. 氣象科學(xué), 2006, 26(2): 210-216.

[14] 陳貝, 張勇, 詹曉琴, 等. MOS預(yù)報方法研究[J]. 四川氣象, 2005, 92: 6-8.

[15] 辜旭贊. 湖北分縣 MOS預(yù)報系統(tǒng)建立與評分[J]. 氣象, 2008, 34(2): 43-51.

[16] 陳春忠, 曾文慧, 吳婷婕, 等. 莆田市沿海冬季大風(fēng)時空分布不均的成因探討[C] //福建省氣象學(xué)會.福建省2012年氣象學(xué)會年會論文集.福建: 《福建氣象》編輯部, 2012: 71-75.

[17] 葉賓賓, 藍(lán)秋萍, 饒灶鑫, 等. T213的1000HPa風(fēng)場預(yù)報檢驗(yàn)與應(yīng)用[C] //福建省氣象學(xué)會.福建省2009年氣象學(xué)會年會論文集. 福建:《福建氣象》編輯部, 2009: 212-215.

[18] 陳德花, 劉銘, 蘇衛(wèi)東, 等. BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在MM5預(yù)報福建沿海大風(fēng)中的釋用[J]. 暴雨災(zāi)害, 2010,29(3): 263-267.

[19] 福建省氣象局科技與預(yù)報處. 關(guān)于印發(fā)《福建省災(zāi)害性天氣預(yù)報服務(wù)用語暫行規(guī)定》的通知(閩氣科預(yù)函〔2012〕8號文)[Z]. 福建: 福建省氣象局, 2012.

[20] 林新彬, 劉愛鳴, 林毅, 等. 福建省天氣預(yù)報技術(shù)手冊[M]. 北京: 氣象出版社, 2013: 145.

[21] 福建省地方志編纂委員會. 福建省志.氣象志[M]. 北京: 方志出版社, 1996: 6.