基于ECMWF及CMA數(shù)值模式的黃南州夏季逐3h降水檢驗(yàn)分析

邢子毅 嚴(yán)繼云 郭安欣

摘要：利用2020年5月1日至2020年10月31日黃南州4個(gè)國(guó)家站逐日逐3 h降水實(shí)況資料及ECMWF、CMA_GFS、CMA_3KM數(shù)值模式資料，采用預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率、預(yù)兆評(píng)分（Threat Scpre，TS）等方法檢驗(yàn)黃南州4個(gè)國(guó)家站逐3 h降水。結(jié)果表明：黃南州4個(gè)國(guó)家站的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率和TS評(píng)分均表現(xiàn)為CMA_3KM最優(yōu)；隨著降水量的增加，累計(jì)概率不斷增大，觀測(cè)與預(yù)報(bào)的累計(jì)概率誤差主要集中在0～10 mm，其中0～5 mm最明顯，其觀測(cè)對(duì)應(yīng)的累計(jì)概率最高在0.80～0.98；4個(gè)國(guó)家站均表現(xiàn)為ECMWF模式預(yù)報(bào)的穩(wěn)定性優(yōu)于CMA_GFS和CMA_3KM。

關(guān)鍵詞：夏季降水；預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率；預(yù)兆評(píng)分（TS）；逐3 h降水

中圖分類號(hào)：P457.6文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-5168（2021）35-0133-03

Test Analysis of 3-Hour Precipitation over Huangnan Prefecture in Summer Based on EC and Grapes Numerical Model

XING ZiyiYAN JiyunGUO Anxin（Huangnan Prefecture Meteorological Observatory， Tongren Qinghai 632300）

Abstract： Using the daily 3 h precipitation data of four national stations in Huangnan Prefecture from May 1， 2020 to October 31， 2020 and ECMWF and CMA_GFS、CMA_ 3 KM numerical model data， the prediction accuracy and TS score are used to test the precipitation of four national stations in Huangnan Prefecture every 3 hours. The results show that the prediction accuracy and TS score of the four national stations in Huangnan Prefecture are CMA_ 3 KM optimal； With the increase of precipitation， the cumulative probability increases continuously. The cumulative prob？ ability error of observation and prediction is mainly concentrated in 0 ～ 10 mm， of which 0 ～ 5 mm is the most obvi？ ous， and the cumulative probability corresponding to observation is the highest in 0.80 ～ 0.98； All four national sta？ tions show that the stability of ECMWF model prediction is better than that of CMA_ GFS and CMA_ 3 KM。

Keywords： summer precipitation；prediction accuracy；Threat（TS）Score；precipitation every 3 hours

黃南藏族自治州（以下簡(jiǎn)稱黃南州）位于青海省東南部，地勢(shì)北低南高，下轄同仁市、尖扎縣、澤庫(kù)縣、河南蒙古族自治縣，共4個(gè)市縣。其中：尖扎縣、同仁市位于其北部，為農(nóng)業(yè)區(qū)；澤庫(kù)縣、河南蒙古族自治縣位于其南部，為牧業(yè)區(qū)。由于夏季降水較多，短時(shí)強(qiáng)降水頻繁，加之生態(tài)脆弱，承災(zāi)能力較弱，因此加強(qiáng)對(duì)黃南州夏季逐3 h降水預(yù)報(bào)分析，有利于提高短時(shí)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)能力。關(guān)于短時(shí)強(qiáng)降水方面的研究，大量專家學(xué)者開(kāi)展了分析并取得一定成果[1-5]。在借鑒他人研究的基礎(chǔ)上，從數(shù)值模式預(yù)報(bào)檢驗(yàn)角度出發(fā)，對(duì)黃南州進(jìn)行逐3 h降水分析。

1資料和方法

選取2020年5月1日至10月31日黃南州4個(gè)國(guó)家站（同仁、尖扎、澤庫(kù)、河南）逐日逐3 h降水資料，模式資料選用ECMWF、CMA_GFS、CMA_3KM數(shù)值模式逐3 h降水預(yù)報(bào)場(chǎng)，并通過(guò)最臨近點(diǎn)插值方法將格點(diǎn)場(chǎng)插值到站點(diǎn)。

采用預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率、預(yù)兆評(píng)分（Threat Score，TS）、標(biāo)準(zhǔn)差、相關(guān)系數(shù)及均方根誤差等標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分析。

2預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率和TS評(píng)分檢驗(yàn)

表1為黃南州國(guó)家站逐3 h降水預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率、TS評(píng)分。從表1可知，CMA_3KM模式對(duì)4個(gè)國(guó)家站的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最優(yōu)，其中黃南州北部?jī)烧揪?1%以上，南部?jī)烧驹?5%以上；ECMWF模式對(duì)尖扎、同仁、澤庫(kù)三站的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均在64.7%以上，其中尖扎較高，為70.44%；CMA_GFS模式對(duì)河南站預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率為69.77%，高于ECMWF模式。

分析4個(gè)國(guó)家站大于5 mm降水的TS評(píng)分：尖扎站ECMWF模式最高，為31.25%，其余兩個(gè)模式分別為15.62%和15.79%；同仁站CMA_GFS模式的TS評(píng)分最高，為17.24%，CMA_3KM模式次之，為13.89%，ECMWF模式最低，僅為4.17%；澤庫(kù)站CMA_GFS模式的TS評(píng)分最高，為13.89%，CMA_3KM模式次之，為10.71%，ECMWF模式最低，僅為7.41%；河南站ECMWF模式的TS評(píng)分最高，為17.39%，CMA_3KM模式次之，為14.29%，CMA_GFS模式最低，為8.11%。

3概率與頻率檢驗(yàn)

對(duì)比黃南州4個(gè)國(guó)家站降水頻率分布函數(shù)可知，隨著降水量的增加，累計(jì)概率不斷增大并趨近于1，觀測(cè)與預(yù)報(bào)的累計(jì)概率誤差主要集中在0～10 mm，其中0～5 mm的表現(xiàn)最明顯，觀測(cè)對(duì)應(yīng)的累計(jì)概率最高在0.80～0.98。

黃南州4個(gè)國(guó)家站頻率匹配映射關(guān)系見(jiàn)圖1。尖扎站2.0 mm以下的降水，3個(gè)模式預(yù)報(bào)均偏少；2.0～6.0 mm的降水，ECMWF和CMA_GFS預(yù)報(bào)與實(shí)況一致；對(duì)于6.0 mm以上的降水，3個(gè)模式預(yù)報(bào)均偏多，其中，ECMWF偏差幅度最小，CMA_3KM偏差幅度最大。對(duì)于同仁站，CMA_GFS和CMA_3KM對(duì)降水量預(yù)報(bào)明顯偏多，且呈發(fā)散狀態(tài)，隨降水量級(jí)增大，偏多越明顯；ECMWF對(duì)5.0 mm以下和10.0 mm以上的降水預(yù)報(bào)同樣偏多，偏差幅度較其余兩個(gè)模式較小，但對(duì)5.0～10.0 mm的降水預(yù)報(bào)偏差較小。澤庫(kù)站CMA_GFS對(duì)降水量預(yù)報(bào)明顯偏多；ECMWF對(duì)5.0 mm以下降水預(yù)報(bào)偏多，對(duì)5.0 mm以上降水預(yù)報(bào)偏少；CMA_3KM對(duì)7.0 mm以下降水預(yù)報(bào)偏多，對(duì)7.0～12.0 mm的預(yù)報(bào)偏少，對(duì)12.0 mm以上的降水預(yù)報(bào)偏多。河南站CMA_GFS和CMA_3KM降水量預(yù)報(bào)明顯偏多；ECMWF對(duì)5.0 mm以下降水預(yù)報(bào)偏多，對(duì)5.0 mm以上降水預(yù)報(bào)偏少。

4模式穩(wěn)定性檢驗(yàn)

黃南州4個(gè)國(guó)家站泰勒?qǐng)D如圖2所示。由圖2（a）可知，對(duì)于尖扎站，CMA_GFS及ECMWF模式的標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)較低，分別為1.2、1.4；3個(gè)模式相關(guān)系數(shù)均在0.4以下，其中CMA_3KM相對(duì)較大，ECMWF和CMA_GFS次之；ECMWF和CMA_GFS的均方根誤差小于CMA_3KM，因此ECMWF和CMA_GFS與實(shí)況偏差小于CMA_3KM，較穩(wěn)定。

如圖2（b）所示，同仁站標(biāo)準(zhǔn)差ECMWF模式最低，為1.3；3個(gè)模式相關(guān)系數(shù)均在0.4以下，其中CMA_3KM相對(duì)較大，CMA_GFS次之；ECMWF模式的均方根誤差最小，CMA_3KM最大，因此ECMWF實(shí)況的偏差相對(duì)其他兩種模式要小，較穩(wěn)定。

如圖2（c）所示，澤庫(kù)站標(biāo)準(zhǔn)差ECMWF模式最低，為1.3；3個(gè)模式相關(guān)系數(shù)均在0.4以下，其中CMA_3KM相對(duì)較大，ECMWF和CMA_GFS次之；ECMWF模式的均方根誤差最小，CMA_GFS最大，因此ECMWF實(shí)況的偏差相對(duì)其兩種模式要小，較穩(wěn)定。

如圖2（d）所示，河南站標(biāo)準(zhǔn)差ECMWF模式最低，為1.3；ECMWF模式相關(guān)系數(shù)在0.4以上，其余兩種模式相關(guān)系數(shù)均在0.35以下；ECMWF模式的均方根誤差最小，CMA_3KM最大，因此ECMWF實(shí)況的偏差相對(duì)其兩種模式要小，較穩(wěn)定。

5結(jié)論

①對(duì)于4個(gè)國(guó)家站晴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，CMA_3KM最優(yōu)；對(duì)于逐3 h大于5 mm降水預(yù)報(bào)，ECMWF模式對(duì)尖扎站和河南站預(yù)報(bào)較好，TS評(píng)分分別為31.1%和17.4%；而CMA_GFS模式對(duì)同仁站和澤庫(kù)站預(yù)報(bào)較好，TS評(píng)分分別為17.2%和14.0%。

②分析頻率分布，隨著降水量的增加，累計(jì)概率不斷增大并趨近于1，觀測(cè)與預(yù)報(bào)的累計(jì)概率誤差主要集中在0～10 mm，以0～5 mm最明顯，其觀測(cè)對(duì)應(yīng)的累計(jì)概率最高為0.80～0.98。

③分析模式穩(wěn)定性，黃南州4個(gè)國(guó)家站逐3 h降水均表現(xiàn)為ECMWF模式預(yù)報(bào)穩(wěn)定性優(yōu)于CMA_GFS和CMA_3KM。

參考文獻(xiàn)：

[1]王敏，彭英超，陳晶，等.黃南州短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布特征及環(huán)境場(chǎng)分析[J].青海氣象，2017（3）：34-39.

[2]朱玉軍，徐亮，蘇永玲，等.2004—2010年青海省短時(shí)強(qiáng)降水分析[J].青?？萍?，2011（4）：63-69.

[3]朱平，俞小鼎，王振會(huì)，等.青海高原致災(zāi)性對(duì)流天氣時(shí)空分布特征[J].干旱氣象，2019（3）：377-383.

[4]趙娟，王海娥，張青梅，等.青海東部?jī)纱螐?qiáng)對(duì)流天氣過(guò)程對(duì)比分析[J].青?？萍迹?018（3）：58-64.

[5]吳啟樹(shù)，韓美，劉銘，等.基于評(píng)分最優(yōu)化的模式降水預(yù)報(bào)訂正算法對(duì)比[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，2017（3）：306-317.