ECMWF細(xì)網(wǎng)格10 m風(fēng)產(chǎn)品在南海北部的檢驗(yàn)與評(píng)估

于鑫，于明洋，蔡景就

（1.廣東省氣象臺(tái)，廣東廣州 510640；2.中山市氣象公共安全技術(shù)支持中心，廣東中山 528400）

廣東省瀕臨浩瀚南海，海洋資源極其豐富，海洋氣象信息服務(wù)在廣東省尤為重要，特別是近年來，隨著南海海上石油開發(fā)、航運(yùn)、海洋捕撈、海水養(yǎng)殖、海島旅游、海上救撈等海上作業(yè)活動(dòng)的不斷增加，對(duì)海面氣象要素預(yù)報(bào)服務(wù)需求也隨之日益增長(zhǎng)。海面風(fēng)作為最重要的海面氣象要素之一，其監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)和服務(wù)在日常海洋預(yù)報(bào)服務(wù)中占比頗高。為了更好的為公眾和用戶提供準(zhǔn)確的海面風(fēng)預(yù)報(bào)產(chǎn)品，有必要對(duì)南海海面風(fēng)的精細(xì)化預(yù)報(bào)提出更高的要求。

目前，廣東省氣象臺(tái)主要對(duì)外提供7 d逐6 h的10 km分辨率的格點(diǎn)海洋氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品，包括海面風(fēng)向、風(fēng)速、降水、濕度、能見度等預(yù)報(bào)要素，由于歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECWMF）模式在天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中應(yīng)用廣泛，且10 m風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品對(duì)風(fēng)向和風(fēng)速的預(yù)報(bào)效果表現(xiàn)較好［1－2］，因而業(yè)務(wù)上海面風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)主要參考ECWMF細(xì)網(wǎng)格（0.125°×0.125°）10 m風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)產(chǎn)品，其產(chǎn)品自2013年開始接收使用，至今已穩(wěn)定使用近8年，模式產(chǎn)品覆蓋整個(gè)南海海域［3－4］。但是，廣東省氣象臺(tái)業(yè)務(wù)上開展的海面風(fēng)精細(xì)化訂正大多參考天氣形式等主觀經(jīng)驗(yàn)，缺乏定量誤差參考，因而開展ECWMF模式10 m風(fēng)場(chǎng)產(chǎn)品在南海海域，特別是南海北部海域的檢驗(yàn)評(píng)估工作是十分有必要的。

1 資料與方法

本研究采用ECMWF細(xì)網(wǎng)格（簡(jiǎn)稱EC細(xì)網(wǎng)格，下同）10 m風(fēng)產(chǎn)品資料，分辨率0.125°×0.125°，資料時(shí)間為2019年1月1日—2020年12月31日，起報(bào)時(shí)刻為20：00（北京時(shí)，下同），預(yù)報(bào)時(shí)效為0～72 h。地面風(fēng)速實(shí)況資料來自廣東沿海及南海北部海域（18°N以北）的海島站、沿海站、浮標(biāo)站和平臺(tái)站，其中沿海站距離海岸線不超過5 km［5］，站點(diǎn)海拔高度控制在30 m以下，如代表性較好則可適當(dāng)放寬，但不超過70 m。對(duì)其進(jìn)行質(zhì)控后［6］，最終篩選出南海北部檢驗(yàn)代表站點(diǎn)117個(gè)（圖1）。

圖1 南海北部檢驗(yàn)代表站分布圖

實(shí)況資料采用整點(diǎn)2 min平均風(fēng)速風(fēng)向資料，資料間隔為1 h，模式資料選取距離測(cè)站最近的格點(diǎn)風(fēng)速值，檢驗(yàn)時(shí)間間隔參考業(yè)務(wù)產(chǎn)品發(fā)布時(shí)間間隔為6 h，檢驗(yàn)結(jié)果采用0～24、24～48、48～72 h（簡(jiǎn)稱24、48、72 h，下同）時(shí)效的誤差指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。檢驗(yàn)指標(biāo)除了平均誤差（ME）、6級(jí)以上強(qiáng)風(fēng)TS評(píng)分（簡(jiǎn)稱TS評(píng)分）［7］，還采用了風(fēng)力滿分率的概念，其計(jì)算公式為

其中，定義風(fēng)力預(yù)報(bào)與實(shí)況值的絕對(duì)誤差小于或等于半級(jí)為滿分（HIT）；風(fēng)力預(yù)報(bào)與實(shí)況值的誤差大于半級(jí)為偏高（HIGH）；風(fēng)力預(yù)報(bào)與實(shí)況值的誤差小于半級(jí)為偏低（LOW）。所有預(yù)報(bào)次數(shù)為NT，預(yù)報(bào)滿分次數(shù)為NHit，預(yù)報(bào)偏高次數(shù)為NHigh，預(yù)報(bào)偏低次數(shù)為NLow。

2 預(yù)報(bào)誤差分析

為了檢驗(yàn)ECWMF細(xì)網(wǎng)格10 m風(fēng)產(chǎn)品在南海北部的預(yù)報(bào)性能，本研究統(tǒng)計(jì)了不同時(shí)效按風(fēng)級(jí)、風(fēng)向、站點(diǎn)類型分類的模式風(fēng)速預(yù)報(bào)誤差，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1、表2、表3和圖2。通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)（表1），檢驗(yàn)樣本基本覆蓋了7級(jí)以下的平均風(fēng)速，3級(jí)以下的樣本數(shù)最多占71.6%，其次為4～5級(jí)占24.3%，7級(jí)以上的平均風(fēng)樣本很少被記錄到。模式對(duì)3級(jí)以下和4～5級(jí)風(fēng)的預(yù)報(bào)效果較好，風(fēng)速預(yù)報(bào)滿分率均在50%以上，其中，3級(jí)以下風(fēng)以預(yù)報(bào)偏高為主，4～5級(jí)風(fēng)以偏低為主，6～7級(jí)和7級(jí)以上風(fēng)預(yù)報(bào)效果較差，主要失分于預(yù)報(bào)偏低站次較多；不同預(yù)報(bào)時(shí)效下，3級(jí)以下、4～5級(jí)、6～7級(jí)和7級(jí)以上的平均誤差樣本50%集中分布在0.7～2.2、－1.9～－0.3、－4.9～－2.5和－7.7～－3.8 m／s（圖2a）。

表1 不同預(yù)報(bào)時(shí)效下不同風(fēng)級(jí)的風(fēng)速預(yù)報(bào)評(píng)分占比和平均誤差的平均值

以45°為間隔將0～360°劃分為北風(fēng)（0°～22.5°或337.5°～360°）、東北風(fēng)（22.5°～67.5°）、東風(fēng)（67.5°～112.5°）、東南風(fēng)（112.5°～157.5°）、南風(fēng)（157.5°～202.5°）、西南風(fēng)（202.5°～247.5°）、西風(fēng)（247.5°～292.5°）和西北風(fēng)（292.5°～337.5°）8個(gè)風(fēng)向。不同風(fēng)向的檢驗(yàn)樣本中（表2），東風(fēng)樣本占比最多達(dá)23.3%，西風(fēng)和西北風(fēng)樣本占比最少不足10%。不同風(fēng)向的預(yù)報(bào)滿分率相差不大，均達(dá)到了60%以上，其中模式對(duì)西風(fēng)和西北風(fēng)預(yù)報(bào)效果較好，滿分率達(dá)到了70%以上，對(duì)偏南風(fēng)和偏東風(fēng)的預(yù)報(bào)效果較差，體現(xiàn)為偏南風(fēng)的預(yù)報(bào)偏高率最大，偏東風(fēng)的預(yù)報(bào)偏低率最大，模式對(duì)不同風(fēng)向的風(fēng)速預(yù)報(bào)誤差系統(tǒng)性偏大，偏北風(fēng)和西北風(fēng)偏大最明顯，不同時(shí)效下不同風(fēng)向的平均誤差樣本50%集中分布在0.2～2.0 m／s（圖2b）。

表2 不同預(yù)報(bào)時(shí)效下不同風(fēng)向的風(fēng)速預(yù)報(bào)評(píng)分占比和平均誤差的平均值

不同站點(diǎn)類型的檢驗(yàn)樣本中（表3），海島站樣本占比最多，平臺(tái)站和沿海站樣本占比相當(dāng)，最少為浮標(biāo)站。模式對(duì)不同站點(diǎn)類型的預(yù)報(bào)滿分率均在60%以上，其中沿海站和浮標(biāo)站的風(fēng)速預(yù)報(bào)滿分率相對(duì)較高，平臺(tái)站和海島站的風(fēng)速預(yù)報(bào)滿分率相對(duì)較低，海島站和沿海站的預(yù)報(bào)主要失分于預(yù)報(bào)偏高，浮標(biāo)站主要失分于預(yù)報(bào)偏低，平臺(tái)站偏高和偏低比例相當(dāng)，不同時(shí)效下，浮標(biāo)站、平臺(tái)站、海島站和沿海站的平均誤差樣本50%集中分布在－1.5～－0.3、－0.6～1.0、0.3～1.3和0.2～1.2 m／s（圖2c）。此外，還可以發(fā)現(xiàn)無論是按風(fēng)級(jí)、風(fēng)向還是站點(diǎn)類型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，其對(duì)應(yīng)的風(fēng)速預(yù)報(bào)滿分率都會(huì)隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加而減小，預(yù)報(bào)誤差隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加而增大，且預(yù)報(bào)偏差樣本的離散度隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加而增大。

圖2 24、48、72 h風(fēng)速預(yù)報(bào)平均誤差箱線圖

表3 不同預(yù)報(bào)時(shí)效下不同站點(diǎn)類型的風(fēng)速預(yù)報(bào)評(píng)分占比和平均誤差的平均值

3 強(qiáng)風(fēng)過程檢驗(yàn)

3.1 強(qiáng)風(fēng)過程篩選與天氣系統(tǒng)分型

海面強(qiáng)風(fēng)業(yè)務(wù)規(guī)定定義，每年的9月至翌年的6月，受北方冷空氣影響，當(dāng)廣東任意海面出現(xiàn)≥6級(jí)的偏北風(fēng)（含東北風(fēng)）或偏東風(fēng)時(shí)，就定義該海面出現(xiàn)強(qiáng)風(fēng)［8］。根據(jù)以上業(yè)務(wù)規(guī)定并結(jié)合日常預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)要求，本研究定義當(dāng)南海北部（18°N以北）海區(qū)中不少于兩個(gè)站點(diǎn)平均風(fēng)≥6級(jí)（10.8 m／s），且至少有1個(gè)站點(diǎn)連續(xù)2個(gè)時(shí)次平均風(fēng)≥6級(jí)時(shí)，即南海北部出現(xiàn)強(qiáng)風(fēng)，強(qiáng)風(fēng)出現(xiàn)的當(dāng)天定義為南海北部的強(qiáng)風(fēng)日。一般情況下造成南海北部海面強(qiáng)風(fēng)過程的主要影響天氣系統(tǒng)有冷空氣、臺(tái)風(fēng)、臺(tái)風(fēng)和冷空氣共同影響等。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，2019—2020年共有393個(gè)強(qiáng)風(fēng)日，其中冷空氣影響的強(qiáng)風(fēng)日有300 d，臺(tái)風(fēng)影響的強(qiáng)風(fēng)日有43 d，臺(tái)風(fēng)和冷空氣共同影響的強(qiáng)風(fēng)日有50 d。按路徑屬性信息進(jìn)行分類（表4），冷空氣造成的強(qiáng)風(fēng)過程可以劃分為東路、中路、西路、混合、冷高壓脊5種，東路冷空氣最多占34%，西路和中路冷空氣較少分別占12%和13%；臺(tái)風(fēng)造成的強(qiáng)風(fēng)過程可以劃分為西行、西北行、轉(zhuǎn)向、北上、打轉(zhuǎn)5種，西行和西北行最多，合計(jì)占比超過70%；臺(tái)風(fēng)和冷空氣共同造成的強(qiáng)風(fēng)過程中，西行路徑臺(tái)風(fēng)占比高達(dá)73%。按強(qiáng)度屬性信息進(jìn)行分類（表4），冷空氣造成的強(qiáng)風(fēng)過程根據(jù)廣州站最低氣溫48 h降幅可以劃分為弱冷空氣、中等強(qiáng)度冷空氣、較強(qiáng)冷空氣、強(qiáng)冷空氣和寒潮5種［9］，由于弱冷空氣占比高達(dá)92%，中等及以上級(jí)別的冷空氣歸為一類進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；臺(tái)風(fēng)造成的強(qiáng)風(fēng)過程按臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度可以劃分為TD或擾動(dòng)、TS、STS、TY、STY和SUPERTY共6個(gè)級(jí)別，TD和擾動(dòng)、TS級(jí)別占比較大，分別為34%和33%，故STS及以上級(jí)別歸為一類進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；臺(tái)風(fēng)和冷空氣共同造成的強(qiáng)風(fēng)過程中均為弱冷空氣，TY級(jí)別以上歸為一類進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

表4 24 h不同天氣系統(tǒng)分型下的強(qiáng)風(fēng)過程預(yù)報(bào)評(píng)分占比及TS

3.2 強(qiáng)風(fēng)過程預(yù)報(bào)誤差分析

圖3為EC細(xì)網(wǎng)格10 m風(fēng)速產(chǎn)品對(duì)應(yīng)24、48、72 h預(yù)報(bào)時(shí)效的不同天氣系統(tǒng)分型下的強(qiáng)風(fēng)過程預(yù)報(bào)評(píng)分，可以看到隨著時(shí)效的增加風(fēng)速預(yù)報(bào)滿分率和TS評(píng)分逐漸減小，并以臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)表現(xiàn)最為明顯。結(jié)合圖3和表4以24 h預(yù)報(bào)時(shí)效為例進(jìn)一步分析。冷空氣影響下的強(qiáng)風(fēng)過程中，模式風(fēng)速預(yù)報(bào)滿分率為60.2%，主要失分于預(yù)報(bào)偏高站次較多，平均誤差樣本50%集中分布在0.6～1.3 m／s之間，TS評(píng)分為24.7%，主要失分于強(qiáng)風(fēng)漏報(bào)；其中，冷高壓脊或弱冷空氣影響下強(qiáng)風(fēng)過程預(yù)報(bào)滿分率相對(duì)較高，中路冷空氣相對(duì)較低，主要由于預(yù)報(bào)偏高站次最多，但其對(duì)應(yīng)的TS評(píng)分最高。臺(tái)風(fēng)影響下的強(qiáng)風(fēng)過程中，模式風(fēng)速預(yù)報(bào)滿分率和TS評(píng)分均略低于冷空氣分別為57.1%和21.9%，同樣主要失分于預(yù)報(bào)偏高站次較多和強(qiáng)風(fēng)的漏報(bào)，平均誤差樣本50%集中分布在0.2～1.2 m／s之間。其中，不同路徑的臺(tái)風(fēng)對(duì)應(yīng)的評(píng)分相差較大，轉(zhuǎn)向和北上型臺(tái)風(fēng)的滿分率明顯高于其他，但TS評(píng)分也很不穩(wěn)定，這可能與樣本數(shù)較少有關(guān)，因而這兩種路徑下的評(píng)分參考性較低；從滿分率和TS評(píng)分綜合表現(xiàn)來看，模式對(duì)TD或擾動(dòng)級(jí)別的臺(tái)風(fēng)造成的強(qiáng)風(fēng)過程預(yù)報(bào)效果更好。臺(tái)風(fēng)和冷空氣共同影響下的強(qiáng)風(fēng)過程中，模式預(yù)報(bào)滿分率與臺(tái)風(fēng)相當(dāng)，偏高率相對(duì)前二者略高，平均誤差樣本50%集中分布在0.8～1.4 m／s之間，TS評(píng)分最高達(dá)31.9%，原因是強(qiáng)風(fēng)漏報(bào)站次相對(duì)前二者較少；從滿分率和TS評(píng)分綜合表現(xiàn)來看，模式對(duì)西北行臺(tái)風(fēng)和弱冷空氣造成的強(qiáng)風(fēng)過程預(yù)報(bào)效果相對(duì)較好。

圖3 24、48、72 h的不同天氣系統(tǒng)分型下的強(qiáng)風(fēng)過程預(yù)報(bào)評(píng)分

4 結(jié)論

1）EC模式對(duì)3級(jí)以下、4到5級(jí)風(fēng)的預(yù)報(bào)效果較好，風(fēng)速預(yù)報(bào)滿分率均在50%以上，其中，3級(jí)以下風(fēng)以預(yù)報(bào)偏高為主，4到5級(jí)風(fēng)以偏低為主，6到7級(jí)和7級(jí)以上風(fēng)預(yù)報(bào)效果較差，基本失分于預(yù)報(bào)偏低，因此可對(duì)6級(jí)以上風(fēng)進(jìn)行重點(diǎn)訂正。EC模式對(duì)不同風(fēng)向的風(fēng)速預(yù)報(bào)誤差相對(duì)穩(wěn)定，體現(xiàn)為系統(tǒng)性偏大，多數(shù)樣本平均誤差集中分布在0.2～2.0 m／s；EC模式對(duì)沿海站和浮標(biāo)站的風(fēng)速預(yù)報(bào)滿分率較沿海站和平臺(tái)站更高，海島站和沿海站的預(yù)報(bào)主要失分于預(yù)報(bào)偏高，浮標(biāo)站主要失分于預(yù)報(bào)偏低，平臺(tái)站偏高和偏低比例相當(dāng)。

2）造成南海北部強(qiáng)風(fēng)過程的天氣系統(tǒng)中，冷空氣占比最多達(dá)76%，其中又以弱冷空氣占比最多，3種天氣系統(tǒng)下的滿分率和TS評(píng)分主要失于分預(yù)報(bào)偏高站次較多和強(qiáng)風(fēng)的漏報(bào)。TS評(píng)分較高的天氣系統(tǒng)通常對(duì)應(yīng)的偏高率也較高，不利于滿分率得分，比如臺(tái)風(fēng)和冷空氣共同影響，因而在人工訂正過程中需綜合考慮二者的關(guān)系。綜合表現(xiàn)來看，模式對(duì)冷空氣影響下的強(qiáng)風(fēng)過程的預(yù)報(bào)效果最好，其中又以冷高脊和弱冷空氣類型的預(yù)報(bào)效果最佳。

3）預(yù)報(bào)時(shí)效越長(zhǎng)，滿分率和TS評(píng)分越低，預(yù)報(bào)誤差越大，預(yù)報(bào)偏差樣本的離散度越大，體現(xiàn)出EC模式在海面風(fēng)預(yù)報(bào)中的不穩(wěn)定性。