確定性預(yù)報(bào)和集合預(yù)報(bào)融合降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品應(yīng)用*

蘇志重 潘 寧 林 青

(1.海峽氣象開放實(shí)驗(yàn)室，福建 廈門 361012； 2.福建省氣象臺(tái)，福建 福州 350001)

1 概述

集合預(yù)報(bào)與確定性預(yù)報(bào)不同，能夠提供關(guān)于預(yù)報(bào)的不確定性信息，獲取預(yù)報(bào)集合，改善單一確定性預(yù)報(bào)的預(yù)報(bào)技巧[1-3]。經(jīng)過(guò)數(shù)十年的發(fā)展，集合預(yù)報(bào)日漸在氣象業(yè)務(wù)日常工作中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品在我國(guó)各級(jí)氣象臺(tái)站得到廣泛的應(yīng)用[4-6]。利用集合預(yù)報(bào)技術(shù)開發(fā)定量降水產(chǎn)品能夠改善降水的預(yù)報(bào)效果，學(xué)者已開展了較多的集合預(yù)報(bào)降水檢驗(yàn)和解釋應(yīng)用方法的研究[7-8]。陳博宇等[9]檢驗(yàn)了2013年汛期ECMWF集合統(tǒng)計(jì)量在多地的表現(xiàn)，并設(shè)計(jì)了概率匹配-融合和融合-概率匹配等釋用方法，對(duì)暴雨和大暴雨的降水預(yù)報(bào)有一定提升；張霞等[10]檢驗(yàn)了集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品在河南省暴雨預(yù)報(bào)中的應(yīng)用，基于檢驗(yàn)結(jié)果，設(shè)計(jì)了百分比權(quán)重集成技術(shù)暴雨預(yù)報(bào)方法；徐姝等[11]針對(duì)結(jié)合預(yù)報(bào)融合降水產(chǎn)品的偏差特征，進(jìn)行基于頻率匹配法的降水偏差訂正，改善了預(yù)報(bào)結(jié)果。在集合預(yù)報(bào)釋用的方法中，集合統(tǒng)計(jì)量融合法得到了發(fā)展和應(yīng)用，其原理是針對(duì)不同量級(jí)的降水，使用不同分位數(shù)或統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值代替。目前福建氣象業(yè)務(wù)中使用中央氣象臺(tái)開發(fā)的集合預(yù)報(bào)融合產(chǎn)品，但中央氣象臺(tái)的參數(shù)方案是基于全國(guó)范圍的統(tǒng)計(jì)計(jì)算得出的，全國(guó)的最優(yōu)方案并不一定是各個(gè)區(qū)域的最優(yōu)方案。當(dāng)考慮到當(dāng)?shù)氐匦?、天氣系統(tǒng)、季節(jié)變化等不同影響因子時(shí)，融合方案也將出現(xiàn)差異。

在日常的預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中，能夠獲取全球模式和中尺度區(qū)域模式等多種確定性模式的降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品，從以往的研究中可以看出，確定性模式特別是中尺度區(qū)域模式由于分辨率較高，在積云對(duì)流過(guò)程和地表物理過(guò)程方面對(duì)降水的產(chǎn)生和發(fā)展有更為精細(xì)的描述，對(duì)局地性質(zhì)的強(qiáng)降水預(yù)報(bào)有較好的參考價(jià)值[12]；但目前各類的融合產(chǎn)品并沒(méi)有考慮確定性模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品，因此設(shè)計(jì)融合方案時(shí)應(yīng)兼顧兩類產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)，將確定性模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品也加入檢驗(yàn)比較，以獲得最優(yōu)方案。

福建地處東南沿海、臺(tái)灣海峽西岸，各種類型的暴雨頻發(fā)，對(duì)于該地區(qū)的降水預(yù)報(bào)一直是研究關(guān)注的重點(diǎn)，福建氣象部門也一直在探索提升降水預(yù)報(bào)能力的方法。本文以福建省為研究區(qū)域，檢驗(yàn)歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)的降水集合預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)量以及多種確定性預(yù)報(bào)降水的預(yù)報(bào)技巧水平，并根據(jù)表現(xiàn)較好的分位數(shù)或統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算方法，重新設(shè)計(jì)融合方案，考察其在降水過(guò)程中的表現(xiàn)，為業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)提供參考。

2 資料與方法

2.1 資料

本文選取2016年4月1日～9月30日00時(shí)和12時(shí)(UTC)ECMWF集合預(yù)報(bào)和4種確定性模式的降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品為融合方案建模樣本。

ECMWF集合預(yù)報(bào)有51個(gè)成員，檢驗(yàn)以下7類共17種降水集合統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品：

(1)集合百分位數(shù)：集合預(yù)報(bào)成員數(shù)據(jù)從小到大排列，按照百分位值所在的位置選取預(yù)報(bào)值，包括5%分位數(shù)、10%分位數(shù)、25%分位數(shù)、50%分位數(shù)、60%分位數(shù)、70%分位數(shù)、80%分位數(shù)、85%分位數(shù)、90%分位數(shù)、95%分位數(shù)等10種產(chǎn)品。

(2)控制預(yù)報(bào)(ctl)：模式不加擾動(dòng)的結(jié)果，作為集合預(yù)報(bào)的成員之一。

(3)集合平均(mean)：集合預(yù)報(bào)所有成員預(yù)報(bào)值的算術(shù)平均。

(4)集合最大(小)值(max,min)：集合預(yù)報(bào)成員數(shù)據(jù)按照大小順序排列，取最大(小)值。

(5)集合中位數(shù)(med)：將數(shù)據(jù)按照大小順序排列，取中間值。

(6)集合眾位數(shù)(mode)：統(tǒng)計(jì)每個(gè)格點(diǎn)上集合樣本的概率分布，取格點(diǎn)上出現(xiàn)概率最高的數(shù)值作為mode產(chǎn)品。

(7)概率匹配集合平均產(chǎn)品：將集合平均場(chǎng)中各格點(diǎn)數(shù)值從大到小排列，并保留各數(shù)值在區(qū)域中的位置；其次將區(qū)域內(nèi)所有成員的所有預(yù)報(bào)數(shù)值按照大小排列，保留每25個(gè)間隔的預(yù)報(bào)值；最后將第二步保留的序列與第一步的序列匹配，得到概率匹配集合平均產(chǎn)品[9]。

選取的確定性模式降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品包括：ECMWF全球模式的細(xì)網(wǎng)格產(chǎn)品(ec_thin)、華東區(qū)域中尺度模式(WARMS)產(chǎn)品(shnwp)、美國(guó)NCEP的GFS全球模式產(chǎn)品(gfs)以及福建省中尺度數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品(fjwrf)。

在實(shí)況降水資料方面，選取2016年4月1日～9月30日福建省國(guó)家級(jí)站點(diǎn)和區(qū)域站點(diǎn)組成的289個(gè)福建省智能網(wǎng)格業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)關(guān)鍵點(diǎn)(圖1)的降水資料。采用雙線性插值方法，將確定性預(yù)報(bào)和ECMWF集合預(yù)報(bào)模式格點(diǎn)數(shù)據(jù)插值到站點(diǎn)上，再生成集合統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品，用于預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)。同時(shí)選取2017年4月1日～9月30日上述關(guān)鍵點(diǎn)實(shí)況資料，檢驗(yàn)本文降水融合預(yù)報(bào)產(chǎn)品的預(yù)報(bào)效果。

圖1 福建省智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)關(guān)鍵點(diǎn)分布

2.2 降水檢驗(yàn)方法

采用國(guó)家氣象中心日常業(yè)務(wù)使用的雨量劃分標(biāo)準(zhǔn)，將24小時(shí)降水量劃分為小雨(0～9.9mm)、中雨(10～24.9mm)、大雨(25～49.9mm)、暴雨(50～99.9mm)、大暴雨(100～249.9mm)和特大暴雨(≥250mm)。計(jì)算各降水量級(jí)的TS評(píng)分。TS評(píng)分的計(jì)算公式為：

(1)

式中，NA表示降水預(yù)報(bào)正確的站(次)數(shù)，NB表示空?qǐng)?bào)的站(次)數(shù)，NC表示漏報(bào)的站(次)數(shù)。TS越接近1，表示預(yù)報(bào)效果越好。

2.3 降水融合技術(shù)

在不同預(yù)報(bào)時(shí)刻、不同量級(jí)降水上采用最優(yōu)評(píng)分集合統(tǒng)計(jì)量的疊加產(chǎn)品，即融合產(chǎn)品。具體為：首先在各預(yù)報(bào)時(shí)刻各降水級(jí)別內(nèi)計(jì)算參評(píng)產(chǎn)品的TS評(píng)分，并根據(jù)排序確定評(píng)分最高的產(chǎn)品為最優(yōu)產(chǎn)品，以此確定各預(yù)報(bào)時(shí)刻各降水級(jí)別各自的最優(yōu)產(chǎn)品；其次根據(jù)前一步得到的信息，在每一個(gè)站點(diǎn)上按照降水量級(jí)由大到小的順序確定該點(diǎn)的預(yù)報(bào)最優(yōu)產(chǎn)品數(shù)值是否大于或等于此降水量級(jí)最小閾值，如達(dá)到條件則該最優(yōu)產(chǎn)品確定為該點(diǎn)最終的融合預(yù)報(bào)降水量；如達(dá)不到上述條件，則判斷下一量級(jí)的最優(yōu)產(chǎn)品降水量數(shù)值是否大于或等于此降水量級(jí)最小閾值，以此類推。當(dāng)上述條件均無(wú)法滿足時(shí)，確定該點(diǎn)最終融合預(yù)報(bào)降水量為0mm。

為更好理解上述融合方法，示例如下：在某個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)刻和預(yù)報(bào)站點(diǎn)上，(1)如果最優(yōu)產(chǎn)品的值大于或等于100mm，則融合值等于最優(yōu)產(chǎn)品A；(2)如果最優(yōu)產(chǎn)品的值大于或等于50mm，則融合值等于最優(yōu)產(chǎn)品B；(3)如果最優(yōu)產(chǎn)品的值大于或等于25mm，則融合值等于最優(yōu)產(chǎn)品C；(4)如果最優(yōu)產(chǎn)品的值大于或等于10mm，則融合值等于最優(yōu)產(chǎn)品D；(5)如果最優(yōu)產(chǎn)品的值大于或等于10mm，則融合值等于最優(yōu)產(chǎn)品E；(6)如果上述條件均不滿足，則融合值等于0mm。通過(guò)上述方法確定各預(yù)報(bào)時(shí)刻和各個(gè)站點(diǎn)的具體降水預(yù)報(bào)數(shù)值。

3 建模分析

福建降水多集中在3～9月[13]，我們將研究焦點(diǎn)集中在該時(shí)段。同時(shí)為了分析不同季節(jié)集合預(yù)報(bào)的表現(xiàn)，將建模時(shí)段劃分春雨季(3～4月)、前汛期(5～6月)和后汛期(7～9月)。如此劃分主要是依據(jù)福建省降水的氣候特征，春季時(shí)段西南暖濕氣流開始活躍，降水開始明顯增多；前汛期春季環(huán)流形勢(shì)向夏季形勢(shì)過(guò)渡，偏南暖濕氣流加強(qiáng)，冷暖氣流對(duì)峙在華南地區(qū)[14]，呈現(xiàn)降水極端明顯、暴雨集中、降水強(qiáng)度強(qiáng)等特點(diǎn)[15]；后汛期時(shí)段降水主要以臺(tái)風(fēng)等熱帶系統(tǒng)影響為主。不同季節(jié)和時(shí)段的降水特征和性質(zhì)不同，集合預(yù)報(bào)和確定性模式預(yù)報(bào)的降水可能反映出季節(jié)差異，因此有必要按照上述時(shí)段分別研究。

圖2為建模樣本時(shí)段春雨季(3～4月)、前汛期(5～6月)和后汛期(7～9月)的各個(gè)確定性預(yù)報(bào)和集合預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)量TS，預(yù)報(bào)時(shí)效分別為24小時(shí)、48小時(shí)和72小時(shí)。為了討論方便，將TS最高的統(tǒng)計(jì)量定義為最優(yōu)產(chǎn)品，對(duì)應(yīng)的TS定義為最優(yōu)TS。

(a)3～4月24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效；(b)3～4月48小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效；(c)3～4月72小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效；(d)5～6月24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效；(e)5～6月48小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效；(f)5～6月72小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效；(g)7～9月24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效；(h)7～9月48小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效；(i)7～9月72小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效

從圖2 可以看出，在春雨季和前汛期，隨著預(yù)報(bào)量級(jí)的提升，TS評(píng)分呈現(xiàn)顯著下降的趨勢(shì)，而對(duì)于后汛期降水而言，卻表現(xiàn)為暴雨和大暴雨以上量級(jí)的降水TS評(píng)分比中雨和大雨的TS評(píng)分高，例如24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效大暴雨及以上量級(jí)的TS評(píng)分達(dá)到了0.23。對(duì)于不同降水量級(jí)，最優(yōu)產(chǎn)品也各不相同，以春雨季24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效降水為例，小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨以上量級(jí)的最優(yōu)產(chǎn)品分別對(duì)應(yīng)為10%分位數(shù)、ave、90%分位數(shù)、95%分位數(shù)和shnwp。可以看出，隨著降水量級(jí)的增大，最優(yōu)產(chǎn)品的分位數(shù)和統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品有向高值靠近的趨勢(shì),而在極端降水方面，特別是大暴雨量級(jí)上，確定性預(yù)報(bào)則有較大優(yōu)勢(shì)，華東區(qū)域中尺度模式和ec_thin全球模式24小時(shí)時(shí)效的大暴雨預(yù)報(bào)的TS評(píng)分優(yōu)勢(shì)明顯，但在48小時(shí)和72小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效上，則是集合預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)量預(yù)報(bào)較為成功，也反映出了集合預(yù)報(bào)在較長(zhǎng)預(yù)報(bào)時(shí)效上的優(yōu)勢(shì)。

在不同時(shí)段，集合預(yù)報(bào)的最優(yōu)產(chǎn)品也有不同表現(xiàn)。春雨季的小雨預(yù)報(bào)TS在所有預(yù)報(bào)時(shí)效都超過(guò)了0.4，最高為24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效，最優(yōu)TS為0.45；前汛期和后汛期表現(xiàn)較差，TS均低于0.4；在中雨和大雨量級(jí)上，春雨季的TS評(píng)分也高于前汛期和后汛期?？梢钥闯?，由于春雨季的降水強(qiáng)度較前汛期和后汛期偏弱，因此在大范圍的降水落區(qū)預(yù)報(bào)中，春雨季的大雨以下量級(jí)TS評(píng)分比較容易得到較高TS。在暴雨量級(jí)上，前汛期和后汛期的集合預(yù)報(bào)的最優(yōu)TS比春雨季更加表現(xiàn)突出，后汛期24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效的暴雨最優(yōu)TS達(dá)到了0.2，大暴雨及以上量級(jí)預(yù)報(bào)方面，大暴雨的最優(yōu)TS表現(xiàn)十分突出，達(dá)到0.24,甚至超過(guò)了暴雨的TS,這是由于后汛期幾次臺(tái)風(fēng)暴雨預(yù)報(bào)較為穩(wěn)定所致。在春雨季和前汛期的大暴雨及以上量級(jí)的預(yù)報(bào)上，集合預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)量均只有個(gè)別大分位數(shù)和預(yù)報(bào)極值(max)有一定的得分，且TS偏小，均在0.04以下，而確定性預(yù)報(bào)的預(yù)報(bào)效果較好，在0.09。

上述分析表明，在不同時(shí)段，集合預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)量有不同的表現(xiàn)，在春雨季集合預(yù)報(bào)小雨量級(jí)降水預(yù)報(bào)較好，在后汛期，集合預(yù)報(bào)對(duì)于大暴雨有較好的預(yù)報(bào)能力。

基于以上分析結(jié)果，獲取不同預(yù)報(bào)時(shí)刻不同量級(jí)降水上采用最優(yōu)評(píng)分集合統(tǒng)計(jì)量的疊加產(chǎn)品，即融合產(chǎn)品，表1所列的各個(gè)量級(jí)的最優(yōu)產(chǎn)品定義為其融合值。

表1 各時(shí)段各預(yù)報(bào)時(shí)效最優(yōu)產(chǎn)品

4 融合預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)

4.1 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

以2017年3～9月福建地區(qū)的降水過(guò)程為獨(dú)立樣本，利用上述融合方案，驗(yàn)證新的融合產(chǎn)品在福建地區(qū)的降水預(yù)報(bào)效果。圖3為2017年融合產(chǎn)品和確定性數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品不同降水量級(jí)TS評(píng)分。首先在小雨量級(jí)上，除了5～6月48小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效ec_thin模式的TS最高外，融合產(chǎn)品在所有預(yù)報(bào)時(shí)段和預(yù)報(bào)時(shí)效都比確定性預(yù)報(bào)的TS評(píng)分高，顯示出融合產(chǎn)品在這一量級(jí)上的優(yōu)勢(shì)。但在中雨量級(jí)上則表現(xiàn)相反，除了7～9月24小時(shí)時(shí)效融合產(chǎn)品TS為最高外，融合產(chǎn)品表現(xiàn)均不如確定性預(yù)報(bào)產(chǎn)品，這表明中雨量級(jí)的融合方案存在較大的波動(dòng)性。對(duì)于大雨量級(jí)而言，融合產(chǎn)品在3～4月的表現(xiàn)最好，在所有的預(yù)報(bào)時(shí)效內(nèi)，TS均為最高；而在5～6月融合產(chǎn)品大雨量級(jí)上的TS評(píng)分表現(xiàn)較差，均落后于確定性預(yù)報(bào)；7～9月融合產(chǎn)品的TS評(píng)分與最優(yōu)確定性預(yù)報(bào)產(chǎn)品TS評(píng)分略高，有一定的優(yōu)勢(shì)。在暴雨量級(jí)上，3～4月的融合產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)明顯，24小時(shí)時(shí)效的TS達(dá)到了0.16， GFS模式產(chǎn)品在確定性預(yù)報(bào)中表現(xiàn)最好，其TS為0.1，融合產(chǎn)品將產(chǎn)品性能提高了60%。5～6月的融合產(chǎn)品表現(xiàn)不佳，與確定性預(yù)報(bào)產(chǎn)品有一定差距；7～9月的融合產(chǎn)品與最優(yōu)確定性預(yù)報(bào)產(chǎn)品性能相似。在大暴雨方面，融合產(chǎn)品均有一定的表現(xiàn)，但沒(méi)有體現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)。

從時(shí)段的檢驗(yàn)上來(lái)看，融合產(chǎn)品在3～4月的表現(xiàn)最好，除了中雨量級(jí)之外，在其他量級(jí)上都較確定性預(yù)報(bào)有一定的性能提升；5～6月融合產(chǎn)品的表現(xiàn)最差，基本上落后最優(yōu)的確定性預(yù)報(bào)，融合方案并沒(méi)有顯示出優(yōu)勢(shì)；7～9月融合產(chǎn)品TS評(píng)分基本與最優(yōu)確定性預(yù)報(bào)接近，特別是在24小時(shí)時(shí)效的大暴雨量級(jí)上，融合產(chǎn)品與ec_thin模式TS評(píng)分基本相同達(dá)到了0.22，均大幅度領(lǐng)先其他確定性預(yù)報(bào)，可以看出，如果在融合方案的選擇上能夠得到最優(yōu)產(chǎn)品，那么最后的融合產(chǎn)品基本上不會(huì)是最差的選擇，能夠?qū)︻A(yù)報(bào)有更好的參考價(jià)值。

上述分析表明，新的融合方案能夠產(chǎn)生積極的訂正效果，在3～4月和7～9月的效果更加明顯，特別是在暴雨和大暴雨以上量級(jí)方面，短時(shí)效(24小時(shí))的訂正能力較為顯著。

(a)3～4月24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效；(b)3～4月48小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效；(c)3～4月72小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效；(d)5～6月24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效； (e)5～6月48小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效；(f)5～6月72小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效；(g)7～9月24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效；(h)7～9月48小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效； (i)7～9月72小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效圖3 2017年融合產(chǎn)品和確定性數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品不同降水量級(jí)TS評(píng)分

4.2 個(gè)例檢驗(yàn)

受高空槽東移和地面冷空氣的共同影響，2017年4月19日08時(shí)～20日08時(shí)，福建東部地區(qū)出現(xiàn)暴雨，局部大暴雨的降水。從實(shí)況上看(圖4a)，福建東部沿海地區(qū)到南部沿海為主雨帶，以暴雨量級(jí)為主，其中在福州地區(qū)出現(xiàn)大暴雨量級(jí)的降水，福建西部龍巖地區(qū)主要為中雨量級(jí)，福建西北部為小到中雨，局部大雨。而從預(yù)報(bào)來(lái)看(圖4b)，融合產(chǎn)品預(yù)報(bào)出了福建中部到南部的主雨帶，在量級(jí)上以暴雨到大暴雨為主，除了福州地區(qū)外，在泉州內(nèi)陸、三明東部、漳州北部也有大暴雨量級(jí)的降水，大暴雨的落區(qū)較實(shí)況明顯偏大。在福建西部龍巖地區(qū)與實(shí)況較為接近，為中雨量級(jí)；在西北部地區(qū)，融合產(chǎn)品的降水量級(jí)以大雨到暴雨為主，較實(shí)況也有所偏大。

圖4 福建2017年4月20日08時(shí)24h累計(jì)降水實(shí)況(a)和融合產(chǎn)品24h時(shí)效預(yù)報(bào)(b)(單位：mm)

2017年第9號(hào)臺(tái)風(fēng)“納沙”和第10號(hào)臺(tái)風(fēng)“海棠”在不到24小時(shí)的時(shí)間里先后登陸福建福清，臺(tái)風(fēng)登陸后向西北方向移動(dòng)，給福建省帶來(lái)了強(qiáng)降水。2017年7月31日08時(shí)～8月1日08時(shí)實(shí)況如圖5所示。

圖5 福建2017年8月1日08時(shí)24h累計(jì)降水實(shí)況(a)和融合產(chǎn)品24h時(shí)效預(yù)報(bào)(b)(單位：mm)

從圖5(a)可見，福建中北部沿海出現(xiàn)了大范圍的大暴雨，福建中部和南部沿海出現(xiàn)了暴雨天氣，并有分散性大暴雨。由于臺(tái)風(fēng)登陸后減弱，并沒(méi)有給福建西北部帶來(lái)多大的降水，該地區(qū)以中到大雨為主。從融合產(chǎn)品的預(yù)報(bào)來(lái)看(圖5b)，其在福建的中北部沿海也報(bào)出了大暴雨降水，而在中部和南部沿海則為暴雨降水量級(jí)，與實(shí)況十分接近。融合產(chǎn)品在西北部也為中到大雨的降水量級(jí)，但在西部龍巖地區(qū)則降水偏大，為暴雨量級(jí)。整體上看，對(duì)于此次臺(tái)風(fēng)降水，融合產(chǎn)品表現(xiàn)優(yōu)異，在降水落區(qū)和降水量級(jí)上與實(shí)況十分相似，體現(xiàn)出產(chǎn)品良好的預(yù)報(bào)效果。

5 結(jié)論與討論

通過(guò)對(duì)ECMWF集合預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)量和4種確定性預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品的檢驗(yàn)，利用檢驗(yàn)后的最優(yōu)產(chǎn)品設(shè)計(jì)融合方案，生產(chǎn)融合產(chǎn)品，并對(duì)融合產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)，得到以下結(jié)論。

(1)在3～4月和5～6月隨著預(yù)報(bào)量級(jí)的提升，TS評(píng)分呈現(xiàn)顯著下降的趨勢(shì)；在春雨季集合預(yù)報(bào)小雨量級(jí)降水預(yù)報(bào)較好，在后汛期，集合預(yù)報(bào)對(duì)大暴雨有較好的預(yù)報(bào)能力。隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的延長(zhǎng)，各量級(jí)降水TS有所下降。

(2)融合產(chǎn)品在3～4月的表現(xiàn)最好，在較確定性預(yù)報(bào)有一定的性能提升；5～6月融合產(chǎn)品的表現(xiàn)最差，融合方案并沒(méi)有顯示出優(yōu)勢(shì)；7～9月融合產(chǎn)品TS評(píng)分基本與最優(yōu)確定性預(yù)報(bào)接近。

(3)對(duì)兩次大暴雨過(guò)程的檢驗(yàn)表明，融合產(chǎn)品在極端降水的落區(qū)分布接近實(shí)況，體現(xiàn)良好預(yù)報(bào)效果，但仍存在大暴雨落區(qū)范圍偏大、龍巖地區(qū)降水偏大等差異。

可以看出，雖然在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)階段能夠得到最優(yōu)產(chǎn)品，并且最優(yōu)產(chǎn)品在實(shí)際預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中也體現(xiàn)出一定優(yōu)勢(shì)，但在特定時(shí)段仍表現(xiàn)出不穩(wěn)定的特點(diǎn)，在較長(zhǎng)的預(yù)報(bào)時(shí)效內(nèi)，預(yù)報(bào)能力也明顯下降。因此如何根據(jù)不同降水系統(tǒng)、季節(jié)變化、區(qū)域特征等因素選擇合適的融合方案，以全面提高降水預(yù)報(bào)能力，仍是值得研究的問(wèn)題。