DOGRAFS 逐小時氣溫和降水預(yù)報的釋用

唐 冶 ，李如琦 *，馬玉芬 ，張 萌 ，張 俊 ，劉軍建

（1.新疆氣象臺，新疆 烏魯木齊830002；2.中亞大氣科學(xué)研究中心，新疆 烏魯木齊830002；3.中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，新疆 烏魯木齊830002）

隨著氣象科學(xué)的進步和經(jīng)濟社會的發(fā)展，對天氣預(yù)報的要求越來越高，精細化預(yù)報成為氣象業(yè)務(wù)發(fā)展的必然趨勢。發(fā)展數(shù)值預(yù)報模式的釋用訂正技術(shù)，提高數(shù)值預(yù)報模式輸出的氣象要素預(yù)報水平，是開展精細化預(yù)報重要環(huán)節(jié)。近年來，氣象工作者采用多種方法對模式氣溫、降水預(yù)報進行了釋用，董全等[1]采用最優(yōu)概率閾值法生成降水相態(tài)的確定性預(yù)報產(chǎn)品，劉新偉等[2]采用小波分析方法及滑動訓(xùn)練、最優(yōu)融合等技術(shù)對模式誤差進行訂正，制作西北氣溫格點預(yù)報產(chǎn)品，效果顯著。樊仲欣等[3]應(yīng)用基于動態(tài)因子檢驗的遞歸小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對江蘇城鎮(zhèn)夏季最高氣溫進行釋用，準確率有較大提升。沈沉等[4]用回歸分析法、S 型和簡化Line 型BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進行模式釋用，對迪士尼園區(qū)的最高、最低氣溫進行預(yù)報，準確率提升20%。吳乃庚等[5]開發(fā)了一套多模式動態(tài)集成網(wǎng)格釋用技術(shù)方案，明顯提升了預(yù)報技巧。趙華生等[6]基于最大相關(guān)最小冗余度算法和隨機森林回歸算法，提出一種對ECMWF 集合預(yù)報產(chǎn)品進行暴雨預(yù)報的釋用方法，統(tǒng)計結(jié)果顯示具有較好的釋用效果。曹萍萍等[7]基于概率匹配方法，采取分區(qū)及點對點匹配兩種方案對逐12 h 累積降水進行訂正試驗，發(fā)現(xiàn)合理的區(qū)域劃分增加統(tǒng)計樣本量可以提高訂正效果。孫靖等[8]改進建立分等級消除偏差法，使用混合訓(xùn)練期和60 d 滑動訓(xùn)練期方案對ECMWF 模式夏季1~5 d 的降水預(yù)報進行訂正試驗。一些研究者[9-14]探討了對不同模式降水、氣溫預(yù)報的釋用方法。研究結(jié)果表明，適當(dāng)?shù)尼層梅椒軌蛴行嵘Ｊ筋A(yù)報的準確率。

隨著預(yù)報精細化的不斷提高，逐小時甚至更小時間尺度預(yù)報的需求越來越大，而業(yè)務(wù)全球模式預(yù)報的時間尺度不能滿足需求，采用不同的釋用方法基于中尺度模式開展精細客觀預(yù)報成為主要手段，如李強等[10]采用配料法開展寧夏暴雨的逐時定量預(yù)報試驗，趙瑞霞等[11]利用MEOFIS 平臺采用MOS 建模方法開展了3 h 滾動逐小時高密度站點氣溫預(yù)報試驗，均取得了良好的預(yù)報效果，但對新疆區(qū)域逐小時要素客觀預(yù)報的研究較為少見。新疆區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報系統(tǒng)DOGRAFS（Desert Oasis Gobi Regional Analysis Forecast System）于2015 年實現(xiàn)業(yè)務(wù)準入，是新疆精細化預(yù)報產(chǎn)品研發(fā)的主要依靠模式。對DOGRAFS 的研究[17—24]集中于模式的改進和輸出產(chǎn)品的檢驗評估，尚未開展DOGRAFS 釋用方法的研究。本文在對DOGRAFS 氣溫和降水預(yù)報產(chǎn)品進行檢驗的基礎(chǔ)上，研究建立了一套逐小時氣溫、降水的訂正釋用方法，并對釋用結(jié)果進行檢驗，以期對今后新疆降水、氣溫客觀預(yù)報產(chǎn)品的研發(fā)提供參考。

1 資料和檢驗方法

新疆區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報系統(tǒng)DOGRAFS 于2015 年實現(xiàn)業(yè)務(wù)準入，現(xiàn)行版本為 1.0，以WRFV3.5.1 和WRFDA V3.5.1 為核心，采用三維變分同化技術(shù)進行各種觀測資料的同化分析，具備完整的功能模塊和自動化運行流程。DOGRAFS v1.0系統(tǒng)采用三重嵌套，垂直方向為40 層，9 km 分辨率包括全疆，3 km 分辨率區(qū)域為烏魯木齊至小草湖風(fēng)區(qū)。DOGRAFS 采用NCEP GFS 資料的預(yù)報場作為冷啟動的背景場，3 個區(qū)域均同時進行同化，每天預(yù)報 4 次，其中 00 時 UTC、12 時 UTC 為冷啟，預(yù)報時長為 84 h；06 時 UTC、18 時 UTC 為暖啟，預(yù)報時長為36 h。

本 文 使 用 2016 年 9 月—2019 年 12 月DOGRAFS 逐站整點地面逐小時氣溫、降水預(yù)報產(chǎn)品，每日 08、20 時（北京時，下同）兩次起報，預(yù)報時效為0～36 h，站點為新疆區(qū)域基本基準站（105 站）。由于DOGRAFS 預(yù)報產(chǎn)品推送至預(yù)報員桌面有8 h左右的時間滯后，為與業(yè)務(wù)時效同步，采用起報時間提前12 h 的DOGRAFS 模式資料，即20 時使用當(dāng)日08 時起報的DOGRAFS 模式資料，而08 時使用前一天20 時起報的模式資料。預(yù)報時段1～24 h 使用模式前一起報時次12～36 h 時效的預(yù)報產(chǎn)品。檢驗實況采用對應(yīng)時刻的新疆105 站逐小時氣溫、降水觀測數(shù)據(jù)。

采用2016—2018 年DOGRAFS 的氣溫、降水逐小時預(yù)報資料，在檢驗的基礎(chǔ)上開展釋用方法研究，并用2019 年資料進行試驗測試。通過檢驗來分析逐小時氣溫、降水釋用方法的預(yù)報性能。檢驗辦法按照中國氣象局天氣預(yù)報的標(biāo)準，降水統(tǒng)計檢驗晴雨準確率、一般性降水TS評分、空報率和漏報率，氣溫統(tǒng)計檢驗氣溫的準確率、絕對誤差和均方根誤差。

檢驗方法參照中國氣象局《中短期天氣預(yù)報質(zhì)量檢驗辦法》[25]的規(guī)定，具體如下：

（1）溫度預(yù)報。

式中，Nr為預(yù)報正確的站（次）數(shù)，Nf為預(yù)報的總站（次）數(shù)，F(xiàn)i為第 i 站（次）預(yù)報溫度，Oi為第 i 站（次）實況溫度。溫度預(yù)報準確率的實際含義是溫度預(yù)報誤差≤2 ℃的百分率。

（2）降水預(yù)報。

式中，NA為預(yù)報正確站（次）數(shù)、NB為空報站（次）數(shù)、NC為漏報站（次）數(shù)，ND為無降水預(yù)報正確的站（次）數(shù)。

2 釋用方法

2.1 氣溫逐小時預(yù)報

初步方案采用站點資料的MOS 方法建模，對105 站DOGRAFS 逐小時氣溫進行釋用預(yù)報，經(jīng)檢驗整體預(yù)報效果達不到業(yè)務(wù)需求。可能的原因是逐小時氣溫變率較大，云天狀況的微小改變都可能對小時氣溫產(chǎn)生較大的影響，而數(shù)值模式本身對小尺度時間的預(yù)報就存在較大誤差，因此采用MOS 方法建模釋用方案預(yù)報逐小時氣溫很難達到要求。

分析DOGRAFS 氣溫預(yù)報檢驗結(jié)果，24 h 最高氣溫、最低氣溫具有相對較好的準確性，因此，使用DOGRAFS 24 h 內(nèi)的逐小時氣溫預(yù)報的最高、最低值進行建模，得到未來24 h 的最高、最低氣溫的釋用訂正預(yù)報，再根據(jù)DOGRAFS 原始預(yù)報中逐小時預(yù)報的序列分布狀態(tài)，按比例訂正未來24 h 的逐小時氣溫，從而得到未來24 h 內(nèi)逐小時氣溫的訂正預(yù)報序列。選取單站預(yù)報結(jié)果進行對比，發(fā)現(xiàn)較釋用訂正前有較明顯的提高。

2.2 降水逐小時預(yù)報

數(shù)值預(yù)報模式輸出的降水預(yù)報存在一定程度的系統(tǒng)誤差，通過統(tǒng)計分析方法訂正可以減小誤差，提高預(yù)報準確率。針對2016—2018 年降水產(chǎn)品的檢驗，DOGRAFS 模式輸出的降水預(yù)報產(chǎn)品存在弱降水空報率偏高的特點。針對此種情況，采用最優(yōu)TS評分訂正方法對小時降水產(chǎn)品進行訂正優(yōu)化。

最優(yōu) TS評分訂正[26]：

設(shè)定7 個降水量級應(yīng)用于分級訂正，閾值為Ok，7 個降水量級為 0、1、3、6、12、24、48 mm，x 和 y分別為模式降水的預(yù)報值和訂正值，Ok為第k 量級降水閾值（k 為 1，2，…，7），Ek為分級降水 ETS 評分，F(xiàn)k為預(yù)報降水量訂正到Ok時，該量級對應(yīng)模式降水閾值。x＜F1時，y 為 0，稱之為消空訂正；y 與 x比值為訂正系數(shù)，相對Ok越?。ù螅┯喺禂?shù)就越大（?。?。Fk從訓(xùn)練期調(diào)整訂正系數(shù)使第k 量級累積降水TS評分達到最高時求得。

3 釋用結(jié)果的檢驗

3.1 氣溫預(yù)報

對 2016—2018 年 DOGRAFS 逐日 08、20 時起報并輸出的新疆105 站12～36 h 逐小時氣溫預(yù)報產(chǎn)品進行檢驗，從預(yù)報質(zhì)量的空間分布（圖1a）可知，模式對氣溫的預(yù)報空間差異很大，最高評分為托里的72.58%，最低評分為巴侖臺的4.01%?？傮w上北疆明顯好于南疆，地形的影響較為明顯，地形特殊的站點尤其是山區(qū)站評分較低，塔什庫爾干、天池、巴侖臺3 站準確率均不足10%。以DOGRAFS 逐日08、20 時起報并輸出的新疆105 站逐小時氣溫預(yù)報產(chǎn)品為基礎(chǔ)，經(jīng)釋用后輸出新的2016—2018 年氣溫預(yù)報產(chǎn)品，從準確率的空間分布來看（圖1b），釋用后的氣溫預(yù)報北疆好于南疆，地形的影響也較大，最低評分的3 個站有變化，分別為北塔山、大西溝、十三間房，是山區(qū)站或風(fēng)口地區(qū)。大多數(shù)站點釋用后的預(yù)報準確率較釋用前有明顯的提升，如釋用后評分最高的烏魯木齊準確率為76.45%，較釋用前提升了4.15%，絕對誤差也由1.57 ℃提高到1.43 ℃，均方根誤差由2.09 ℃提高到1.92 ℃；但也有部分站點的準確率有所下降，如評分最低的十三間房，準確率僅為12.5%，比釋用前還低了2.72%，絕對誤差由4.29 ℃提高到7.58 ℃，均方根誤差由4.81 ℃提高到8.42 ℃。

圖1 2016—2018 年12～36 h 逐小時氣溫預(yù)報TS 評分的區(qū)域分布

由預(yù)報檢驗結(jié)果（表1）可知，無論是預(yù)報準確率，還是絕對誤差和均方根誤差，08 時起報的模式氣溫預(yù)報結(jié)果均要好于20 時起報的，綜合質(zhì)量評分較低，準確率不到50%，絕對誤差超過2 ℃，均方根誤差超過3 ℃。對比釋用后站點氣溫預(yù)報的檢驗結(jié)果，08 時起報的氣溫預(yù)報釋用后仍然高于20 時，但較釋用前兩者之間差距有所減??；總體的氣溫預(yù)報準確率達64%，較釋用前提升近15%，絕對誤差由釋用前的2.63 ℃提高到1.92 ℃，均方根誤差由釋用前的3.45 ℃提高到2.66 ℃。

表1 2016—2018 年 DOGRAFS 的 12～36 h逐小時氣溫預(yù)報檢驗

以上的檢驗分析表明，采用的氣溫釋用方法對DOGRAFS 氣溫預(yù)報產(chǎn)品總體上有較明顯的改進作用，準確率平均提高13%，提升程度最高可達50%，但區(qū)域差異較明顯，部分站點準確率有較明顯的下降。

3.2 降水預(yù)報的檢驗

對 2016—2018 年 DOGRAFS 逐日 08、20 時起報并輸出的新疆105 站12～36 h 逐小時降水預(yù)報產(chǎn)品進行檢驗，從晴雨預(yù)報的空間分布（圖2a）來看，南疆、東疆的準確率明顯高于北疆和山區(qū)，評分最高的3 個站均在吐魯番，為托克遜、東坎、吐魯番站，均超過99.6%；評分最低的3 個站均為山區(qū)站，為昭蘇、吐爾尕特和巴音布魯克，準確率低于81.4%，最低的昭蘇僅78.3%。以2016—2018 年DOGRAFS 逐日08、20 時起報并輸出的新疆105 站逐小時降水預(yù)報產(chǎn)品為基礎(chǔ)，經(jīng)釋用后輸出新的降水預(yù)報產(chǎn)品。從晴雨預(yù)報評分的區(qū)域分布（圖2b）可知，與釋用前基本一致，南疆、東疆高于北疆，中、西天山山區(qū)最低，吐鄯托盆地最高，均超過99.7%，較釋用前略有提高；昭蘇和大西溝最低，低于90%，但較釋用前提升10%左右。從總體的評分結(jié)果（表2）可知，平均晴雨預(yù)報準確率為95%，TS評分較低，平均僅19.9%；空報率為五成略高，漏報率略低于三成。對比釋用后降水預(yù)報的檢驗，晴雨預(yù)報08 時起報低于20 時起報，但TS評分08 時起報的略高，空報率相當(dāng)，漏報率20 時起報的略高。晴雨預(yù)報評分較釋用前提高約2%，TS評分提升近3%，空報率大幅降低約30%，但漏報率大幅增加近28%。

圖2 2016—2018 年12～36 h 逐小時晴雨預(yù)報準確率的區(qū)域分布

表2 2016—2018 年 DOGRAFS 的 12～36 h逐小時降水預(yù)報檢驗

采用的降水釋用方法對晴雨預(yù)報評分總體提升近2%，尤其對DOGRAFS 預(yù)報評分較低的站點提升較多，最多的達10%以上，有效地降低了空報率，但漏報率較大。

3.3 逐小時預(yù)報檢驗

3.3.1 氣溫

對2019 年全疆105 站逐小時氣溫進行釋用并輸出預(yù)報產(chǎn)品，檢驗釋用前后的氣溫預(yù)報，對比預(yù)報準確率（圖3a）可知，釋用前逐小時氣溫預(yù)報準確率為45%～52%，釋用后準確率為56%～72%，各個時次的預(yù)報準確率均較釋用前有明顯的提高，平均預(yù)報準確率由釋用前的49.0%提升到64.2%，提高了15%。對比使用前后的絕對誤差（圖3b），釋用前在2.5～2.8 ℃，釋用后為 1.6～2.2 ℃，平均值由 2.6 ℃降到1.9 ℃，達到業(yè)務(wù)要求。均方根誤差（圖3c）釋用前為3.3～3.6 ℃，釋用后為 2.4～2.9 ℃，平均降低 0.8 ℃。

圖3 氣溫逐小時預(yù)報釋用前后對比

采用的釋用方法對新疆站點逐小時的氣溫預(yù)報準確率明顯提升，誤差明顯降低，平均誤差降至2 ℃以內(nèi)，均方根誤差減小，預(yù)報離散度降低，具有較好的預(yù)報性能。

3.3.2 降水

采用建立的釋用方法對2019 年新疆105 站逐小時降水進行預(yù)報并檢驗，晴雨準確率（圖4a）由釋用前的 94.3%～95.1%上升至釋用后的 96.7%～97.3%，平均準確率提升近2%。降水T（S圖4b）釋用前在17.7%～22.3%，釋用后為18.6～24.7%，平均由20%提高到22%?？請舐剩▓D4c）在釋用前為45.1%～55.8%，釋用后為18.7%～25.3%，平均由51.6%降低到22.4%。漏報率（圖4d）由釋用前的25.0%～32.6%升高到釋用后的53.6%～57.4%，平均由28.5%升高到55.6%。

圖4 降水逐小時預(yù)報釋用前后對比

采用的釋用方法對新疆站點逐小時的降水預(yù)報空報率明顯降低、漏報率較大、誤差有所降低、準確率有提升但不明顯，還需要更為精細的考慮模式對不同區(qū)域站點預(yù)報性能的差異，有差別地進行釋用方法的改進，從而更好地提高準確率。

4 結(jié)論與討論

在對DOGRAFS 的2016—2018 年氣溫、降水逐小時預(yù)報產(chǎn)品進行檢驗分析的基礎(chǔ)上，開展了釋用方法的研究，經(jīng)反復(fù)對比確定了逐小時氣溫、降水預(yù)報的釋用方案，對釋用預(yù)報結(jié)果進行了檢驗，并采用2019 年數(shù)據(jù)預(yù)報測試，得到以下結(jié)論：

（1）對于 DOGRAFS 的氣溫預(yù)報，08 時起報的準確率要高于20 時起報的；北疆好于南疆，地形較復(fù)雜的山區(qū)和風(fēng)口地區(qū)預(yù)報準確率較差；準確率僅為50%，平均絕對誤差為2.5 ℃，不能滿足業(yè)務(wù)需要。采用氣溫最高、最低值建模的預(yù)報釋用方法后，預(yù)報效果有較明顯提升，準確率為64%，平均絕對誤差為1.9 ℃，可以滿足業(yè)務(wù)的初步需要。用2019年數(shù)據(jù)進行預(yù)報測試，預(yù)報效果也相當(dāng)，且平均均方根誤差明顯減小，預(yù)報的離散度降低，表明釋用方案具有較好的預(yù)報性能。

（2）08 時起報的降水預(yù)報 TS評分略高，20 時起報的晴雨準確率略高；南疆好于北疆，山區(qū)站的預(yù)報準確率較差；晴雨預(yù)報準確率可超過95%，基本可滿足需要，但降水TS評分僅有20%，空報率超過50%，預(yù)報性能較差。采用消空訂正方案后，晴雨預(yù)報準確率提高1%，TS評分提高2%，空報率降低至22%左右，但漏報率較大。用2019 年數(shù)據(jù)進行預(yù)報測試，檢驗結(jié)果類似，釋用方案對模式降水預(yù)報有一定的提升效果，但仍有較大的改進空間。

通過對DOGRAFS 氣溫和降水預(yù)報釋用方案的檢驗結(jié)果，可以看出選取適當(dāng)?shù)尼層梅桨改苡行У靥嵘仡A(yù)報的準確率，對于地形復(fù)雜的地區(qū)，采用單一的釋用方案，質(zhì)量提升作用有限，而對不同區(qū)域采取不同的方案，又會極大地增加工作量，需要持久細致的工作。釋用方案試驗為客觀預(yù)報的開發(fā)積累了經(jīng)驗，今后將更為精細的考慮不同模式對不同區(qū)域站點預(yù)報性能的差異，有區(qū)別地進行釋用方法的改進，從而更好地提高準確率。