中國近岸海域基礎(chǔ)預(yù)報單元海溫預(yù)報指導(dǎo)產(chǎn)品研制

王兆毅，李云，王旭

（國家海洋環(huán)境預(yù)報中心，北京100081）

1 引言

海水溫度是海洋環(huán)境的主要影響因子之一。一方面海水密度的變化主要受制于海溫的變化，海水溫度場影響著海洋動力場，另一方面，海溫對漁場的分布、魚汛期的確定等都有重要影響，因此海溫狀況對海洋漁業(yè)資源開發(fā)、海洋水聲工程建設(shè)、濱海旅游開發(fā)和海氣相互作用研究等有著十分重要的意義。我國的海溫預(yù)報研究工作始于20 世紀60年代初。1983年開始發(fā)布第一份海溫旬預(yù)報圖，主要覆蓋中國近海和西北太平洋海域。國際上從20 世紀80 年代開始采用海洋動力模式進行海洋三維溫鹽流預(yù)報，我國自1989年開始發(fā)布海表面溫度（Sea Surface Temperature，SST）數(shù)值預(yù)報。隨著高性能計算和數(shù)值預(yù)報技術(shù)的不斷發(fā)展，特別是1997年全球海洋數(shù)據(jù)同化實驗（Global Ocean Data Assimilation Experiment，GODAE）計劃的實施，通過國際間合作和技術(shù)支持，全球及區(qū)域數(shù)值模擬和數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)得以逐步建立[1-2]，我國的海溫數(shù)值預(yù)報也得到了長足的發(fā)展。目前，多國海洋預(yù)報機構(gòu)均建立和發(fā)展了各自的海洋預(yù)報業(yè)務(wù)系統(tǒng)。從2007 年開始，國家海洋環(huán)境預(yù)報中心（National Marine Environment Forecasting Center，NMEFC）基于普林斯頓海洋模式（Princeton Ocean Model，POM）開發(fā)并業(yè)務(wù)化發(fā)布中國近海三維溫鹽流數(shù)值預(yù)報[3]。2013 年基于區(qū)域海洋模式系統(tǒng)（Regional Ocean Modeling System，ROMS）開發(fā)了新一代中國近海三維溫鹽流數(shù)值預(yù)報系統(tǒng)[4-5]。針對沿海海域海溫的預(yù)報方法，很多學(xué)者已經(jīng)基于單站的觀測開展了一系列的研究[6-10]，并對我國沿海海溫變化與氣候變化的相互關(guān)系展開討論[11-13]。預(yù)報釋用是連接數(shù)值預(yù)報和預(yù)報產(chǎn)品之間的一座橋梁，可以有效挖掘數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品中的有用信息，顯著提高預(yù)報產(chǎn)品的精度，利用反向傳播（Back Propagation，BP）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法開展的單站預(yù)報釋用實驗取得了不錯的效果[10]。隨著海洋經(jīng)濟的發(fā)展需要，NMEFC相繼開展了中國近海主要城市、海水浴場和濱海旅游度假區(qū)等的日平均海溫預(yù)報[14]，這些預(yù)報產(chǎn)品主要基于近岸臺站海溫觀測數(shù)據(jù)，并利用經(jīng)驗預(yù)報和統(tǒng)計預(yù)報方法等開展1～4 d的海溫預(yù)報[15]，其中1 d的日平均絕對誤差在0.3 ℃左右，一般最大不超過0.5 ℃，2 d以上的預(yù)報表現(xiàn)會稍差，總體均方根誤差約為0.6 ℃[10]。

隨著國民經(jīng)濟的不斷發(fā)展，主要城市海溫預(yù)報已難以滿足實際需求，因此，在國家海洋預(yù)報主管部門的主導(dǎo)下，開展了中國近岸海洋預(yù)報指導(dǎo)產(chǎn)品的開發(fā)，并印發(fā)了《中國近岸海域基礎(chǔ)預(yù)報單元劃分》技術(shù)文件。該產(chǎn)品按照中國近?？h級海域的劃分將全國近岸海域劃分成213 個岸段，從而實現(xiàn)了縣級海洋預(yù)報全覆蓋（見圖1），海溫預(yù)報指導(dǎo)產(chǎn)品是其中一個重要的組成部分。由于傳統(tǒng)的經(jīng)驗預(yù)報和統(tǒng)計預(yù)報已經(jīng)很難滿足如此多的區(qū)域預(yù)報需求，因此將數(shù)值預(yù)報與預(yù)報釋用技術(shù)相集合是解決大量區(qū)域預(yù)報需求的有效途徑。NMEFC 研發(fā)的溫鹽流數(shù)值預(yù)報系統(tǒng)可以提供中國近海海域的三維溫鹽流數(shù)值預(yù)報，大面預(yù)報的均方根誤差可以達到0.8 ℃，尤其在受潮汐、地形、海陸作用影響的近岸海域，均方根誤差在1.0 ℃左右[4,10]，因此數(shù)值預(yù)報在近岸區(qū)域的結(jié)果與人工經(jīng)驗預(yù)報之間存在較大差距，無法直接用來提供近岸的海溫預(yù)報?，F(xiàn)有的人工經(jīng)驗和統(tǒng)計預(yù)報方法可以滿足少數(shù)站點的精細化預(yù)報，但很難滿足像中國近岸海洋預(yù)報指導(dǎo)產(chǎn)品這種大量站點的預(yù)報需求。因此本文將實時海溫觀測與海溫數(shù)值預(yù)報相結(jié)合，采用偏差訂正的海溫預(yù)報釋用方法，研制了中國近岸海域基礎(chǔ)預(yù)報單元海溫預(yù)報指導(dǎo)產(chǎn)品，并于2018 年6 月起運用到中國近岸海溫預(yù)報指導(dǎo)產(chǎn)品的業(yè)務(wù)化預(yù)報當中。

圖1 中國近岸海域基礎(chǔ)預(yù)報單元劃分示意圖

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 數(shù)值預(yù)報

本項研究工作采用的ROMS 模式是一種基于三維非線性斜壓原始方程的、具有自由表面的和沿地形跟隨坐標非線性斜壓模式。模式的計算區(qū)域范圍為99°～160°E，-5°～52°N（見圖2b）。模式水平分辨率為1/20°，在垂向采用沿地形的垂直伸展坐標系，共分為30 個σ層。模式地形數(shù)據(jù)基于全球海洋高精度水深圖（GEneral Bathymetric Chart of the Oceans，GEBCO）[16]的全球海洋資料并對中國近海進行了修正，最小水深取為10 m，最大水深7 000 m，并對地形進行適當平滑，以減小海底海山等對模式穩(wěn)定性的影響。邊界的水位、溫度、鹽度以及流場數(shù)據(jù)都是由NMEFC 業(yè)務(wù)化運行的全球模式NEMO（Nucleus for European Modelling of the Ocean）的全球溫鹽流數(shù)值預(yù)報系統(tǒng)提供，并用氣候態(tài)月平均資料作為邊界備份，水位和海流疊加了由TPXO9[17]提供的14 個分 潮（M2、S2、N2、K2、K1、O1、P1、Q1、M4、MN4、MS4、2N2、Mf和Mm）的潮汐潮流調(diào)和常數(shù)。風(fēng)場驅(qū)動由NMEFC 業(yè)務(wù)化運行的天氣研究預(yù)報模式（Weather Research and Forecasting Model，WRF）中的西北太平洋大氣數(shù)值預(yù)報提供[18]，并用美國全球預(yù)報系統(tǒng)（Global Forecasting System，GFS）的全球氣象數(shù)值預(yù)報數(shù)據(jù)作為備份，以此保障西北太平洋溫鹽流數(shù)值預(yù)報的穩(wěn)定運行。數(shù)據(jù)同化方面，采用集合最優(yōu)插值（Ensemble Optimal Interpolation，EnOI）方法[19]同化延軌海表面高度異常（along -Track Sea Level Anomaly，TSLA）觀測，同時利用三維變分（Three Dimensional VARiational，3DVAR）方法[20-21]同化實時地轉(zhuǎn)海洋學(xué)陣列（Array for Realtime Geostrophic Oceanography，ARGO）溫鹽廓線和衛(wèi)星遙感SST觀測。

圖2 觀測站點和浮標分布（為站點，為浮標，小框內(nèi)為中國近海地形示意圖）

2.2 觀測數(shù)據(jù)

預(yù)報觀測資料采用全國178 個海洋站和44 個近海浮標的SST 觀測資料，觀測站點和浮標位置如圖2所示。在對觀測資料進行篩選后（剔除缺測率＞10% 的站點），保留123 個海洋站觀測和34 個近海浮標觀測。對觀測數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制，剔除異常觀測和日內(nèi)海溫突變超過2 ℃的觀測，即該時次的海溫值超過其當日海溫平均值2 ℃時將其剔除。通過統(tǒng)計2018—2019年的逐小時觀測，并經(jīng)人工質(zhì)控發(fā)現(xiàn)，此類觀測均為異常觀測。另外，由于浮標和臺站觀測數(shù)據(jù)無法充分覆蓋到213 個預(yù)報點位，我們采用預(yù)報區(qū)域周圍1°×1°范圍內(nèi)的就近觀測數(shù)據(jù)（見圖3），并利用海溫與緯度的遞減關(guān)系進行適度修正（修正系數(shù)為0.4 ℃/°），以此來制作213 個基礎(chǔ)預(yù)報單元的海溫實況觀測值。

2.3 訂正方法

偏差訂正方法在氣象預(yù)報中已經(jīng)有較為廣泛的研究和應(yīng)用[22]，海溫預(yù)報中基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法也開展了單站的預(yù)報釋用研究[13]。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法隨著調(diào)訓(xùn)時間的增長，預(yù)報的精度會更高，但需要長時間的連續(xù)觀測作為支撐，并且現(xiàn)有觀測無法完全覆蓋所有預(yù)報站位，因此為了簡化預(yù)報流程，本文選用了偏差訂正方法對預(yù)報產(chǎn)品進行訂正。該方法的預(yù)報精度雖然無法隨時間的增長而改善，但流程較為簡化，并可以快速有效地提高海溫預(yù)報的準確率。

圖3 觀測取樣示意圖（星號代表觀測站點，圓點代表預(yù)報點位）

本文使用的偏差訂正方法為平均法，該方法根據(jù)每個預(yù)報站點的預(yù)報訂正量分別對各站預(yù)報進行訂正。計算公式如下：

式中：為觀測海溫；為預(yù)報站點的預(yù)報海溫；k為站點序號；n為觀測時次。然后將預(yù)報訂正量疊加到預(yù)報場上：式中為訂正后的t時刻預(yù)報場；為訂正前的t時刻預(yù)報場；為預(yù)報訂正量。

2.4 預(yù)報業(yè)務(wù)流程

業(yè)務(wù)化預(yù)報流程如圖4所示。首先進行同化資料的收集，包括北京時間T-2～T-1 d 的臺站浮標觀測、Argo 浮標觀測和衛(wèi)星遙感觀測數(shù)據(jù)等；然后進行數(shù)據(jù)同化，優(yōu)化數(shù)值預(yù)報系統(tǒng)初始場，并運行數(shù)值預(yù)報系統(tǒng)，提供T-1 d 20 時起報的未來7 d 的海溫數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品；再次收集T-1 d 20時—T d 08時的臺站和浮標海溫觀測資料，并利用數(shù)值預(yù)報結(jié)果計算預(yù)報訂正量；最后預(yù)報訂正量疊加到數(shù)值預(yù)報場上生成T d 08時起報的海溫預(yù)報指導(dǎo)產(chǎn)品并發(fā)布。

圖4 業(yè)務(wù)化預(yù)報流程圖

3 預(yù)報效果檢驗

3.1 檢驗評估方法

海溫檢驗通常選用平均絕對誤差進行評估和檢驗，計算公式分別為：

絕對誤差：

式中：F為預(yù)報值；O為實況值；N為檢驗預(yù)報時效內(nèi)的時次數(shù)或某個區(qū)域內(nèi)的站點數(shù)。

為了更加直觀的展現(xiàn)預(yù)報效果，會將預(yù)報產(chǎn)品的絕對誤差轉(zhuǎn)化為準確度。利用觀測與預(yù)報之間的絕對誤差計算海溫預(yù)報產(chǎn)品準確度S，具體計算方法如下：

3.2 檢驗評估結(jié)果

本文利用實況觀測對2018年7月1日—2019年9 月1 日的中國近岸海域基礎(chǔ)預(yù)報單元海溫預(yù)報指導(dǎo)產(chǎn)品的3 d 預(yù)報結(jié)果進行檢驗。圖5 給出了預(yù)報海域的3 d 預(yù)報準確度和絕對誤差情況，各預(yù)報站的0～24 h 預(yù)報準確度及絕對誤差比較穩(wěn)定，準確度基本在95 以上，平均絕對誤差小于0.2 ℃；24～48 h 各預(yù)報站點之間的差異開始有所增大，平均絕對誤差最大差異可以達到0.4 ℃，但絕大部分預(yù)報海域的平均絕對誤差小于0.4 ℃；48～72 h 的預(yù)報準確度進一步下降，各預(yù)報站的預(yù)報平均絕對誤差基本在0.6 ℃以內(nèi)。

表1給出了所有站點的3 d預(yù)報平均絕對誤差，其中0～24 h 的平均絕對誤差為0.17 ℃，平均預(yù)報準確度為96.6；24～48 h的平均絕對誤差0.30 ℃，平均預(yù)報準確度為94.0；48～72 h 的平均絕對誤差0.38 ℃，平均預(yù)報準確度為92.3。

從所有預(yù)報站點的3 d 預(yù)報準確度（見圖6a）及絕對誤差（見圖6b）隨時間的變化情況來看，0～24 h的預(yù)報準確度基本在95% 以上，2018 年12 月7 日時出現(xiàn)了最小預(yù)報準確度91.4%；24～48 h 的預(yù)報準確度雖然降低，但也基本都在92% 以上，平均絕對誤差則小于0.4℃，不同日期之間會有所差異；48～72 h 的預(yù)報準確度進一步降低，最大預(yù)報準確度可以達到96.2%，最小預(yù)報準確度為89.2%，預(yù)報的平均絕對誤差在0.4 ℃左右。

圖5 人各預(yù)報站3 d預(yù)報檢驗評估分布圖

圖6 3 d預(yù)報檢驗評估隨時間的變化圖

表1 預(yù)報絕對平均誤差

圖7 給出了各預(yù)報站3 d 預(yù)報絕對誤差的分布情況。從0～24 h 預(yù)報絕對誤差的分布結(jié)果來看（見圖7a），各預(yù)報站的平均絕對誤差基本一致，除了舟山外海和廈門海域之外，這兩個站的預(yù)報精度還有較大的提升空間；從24～48 h 預(yù)報絕對誤差的分布結(jié)果來看（見圖7b），各預(yù)報站的平均絕對誤差差異開始增大，其中山東半島、蘇浙沿海、瓊州半島海域的平均絕對誤差相對較小；從48～72 h預(yù)報絕對誤差的分布結(jié)果來看（見圖7c），各預(yù)報站的平均絕對誤差進一步增大，萊州灣西北部、舟山外海以及海南島東南海域的預(yù)報絕對誤差相對較大。

圖7 各預(yù)報站3 d預(yù)報絕對誤差分布圖（單位：℃）

4 結(jié)論與展望

海水溫度作為海洋環(huán)境的主要影響因子之一，其預(yù)報的準確性對海洋漁業(yè)資源開發(fā)、海洋水聲工程建設(shè)、濱海旅游開發(fā)等沿海海洋活動有著十分重要的意義。本文基于海溫數(shù)值預(yù)報系統(tǒng)和偏差訂正釋用方法，開發(fā)了中國近岸海域基礎(chǔ)預(yù)報單元海溫預(yù)報指導(dǎo)產(chǎn)品。該指導(dǎo)產(chǎn)品自2018 年6 月對外發(fā)布以來，運行穩(wěn)定可靠。通過對發(fā)布以來1 a以上的預(yù)報結(jié)果進行了檢驗評估，結(jié)果發(fā)現(xiàn)未來3 d 的預(yù)報日平均絕對誤差分別達到了0.17 ℃、0.30 ℃和0.38 ℃，預(yù)報準確度良好，可以為我國近海的海溫提供較為準確的預(yù)報指導(dǎo)產(chǎn)品。針對部分站點預(yù)報精度不高的問題，后續(xù)將利用人工智能訂正方法對有觀測的站點開展釋用訂正應(yīng)用，同時與偏差訂正釋用方法進行比較，進一步提高縣級海域海溫預(yù)報的準確率。