駐馬店地區(qū)溫度與降水的多模式預報對比檢驗

徐鳳英

摘 要：分析高分辨率數值模式溫度和降水預報在駐馬店地區(qū)的預報效果和誤差特點，為該地區(qū)精細化預報訂正提供科學、可靠的依據。利用該地區(qū)31個考核站2020—2021年地面實況資料，對其四季溫度以及汛期降水的數值模式預報的產品進行檢驗及對比分析。結果表明：最高溫度預報EC優(yōu)于GRAPES，最低溫度預報則略高于GRAPES;GRAPE最高、最低溫度預報較實況以偏低特征為主。EC預報冬季高溫度預報東部偏高，其他季節(jié)偏低;最低溫度夏季偏差特征不明顯，其他季節(jié)偏高。晴雨及小雨TS評分中尺度區(qū)域模式優(yōu)勢明顯，EC對于中雨、大雨量級預報有一定預報優(yōu)勢;對于暴雨量級降水，EC和MESO預報效果優(yōu)。

關鍵詞：溫度;降水;模式預報;檢驗

中圖分類號：P459.9 ? 文獻標志碼：A ? ? 文章編號：1003-5168（2022）6-0117-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2022.06.027

Multi-Model Comparative Examination of Temperature and Precipitation Forecast in Zhumadian

XU Fengying

（Zhumadian Meteorological Bureau， Zhumadian 463000， China）

Abstract： The results and error characteristics of temperature and precipitation forecast by high resolution numerical model in Zhumadian are analyzed， which provides scientific and reliable basis for refinement correction forecast in this area. Based on the ground observation data of 31 assessment stations in the region from 2020 to 2021， the products of numerical model forecast for temperature in four seasons and precipitation in flood season were examined and compared. The results show that， the maximum temperature forecast EC is better than GRAPES， while the minimum temperature forecast EC is slightly higher than GRAPES. GRAPE the forecast of maximum and minimum temperature is mainly lower than the actual one. EC forecast high temperature in winter is the highest in the eastern part of the country， while it is lower in other seasons. The deviation of minimum temperature is not obvious in summer， but high in other seasons. The TS score of sunny or rainy days has obvious advantages in mesoscale regional model， and EC has certain advantages in forecasting moderate and heavy rain magnitude. For rainstorm， EC and MESO have excellent forecasting effects.

Keywords： temperature; precipitation; model prediction; inspection

0 引言

隨著社會的發(fā)展，人們對精細化預報的需求不斷提升，大量模式預報產品被廣泛應用在天氣預報業(yè)務中[1-6]，雖然大多數預報產品在應用中有很高的參考價值，但是主要氣象要素的精細化預報結果還是不可避免地存在一些誤差[7]，研究誤差特征及其規(guī)律可以對現有模式做出訂正。

駐馬店市位于河南省中南部，地處淮河上游的丘陵平原地區(qū)，其地勢特點是西高東低，模式預報準確率在山區(qū)與平原地區(qū)表現不同。駐馬店市處在亞熱帶與暖溫帶的過渡地帶，溫度與降水（特別是暴雨）的變化對當地農業(yè)生產以及經濟發(fā)展帶來重要影響。因此，加強駐馬店市地區(qū)預報準確率的研究，對科學指導社會公眾特別是種植大戶應對天氣變化，減少災害損失具有特別重要的意義。本研究主要針對2020年溫度以及汛期9次暴雨天氣過程進行對比分析，為駐馬店地區(qū)災害性天氣的預報訂正提供相應的依據，以期為駐馬店市農業(yè)生產、經濟發(fā)展及精細化預報服務提供科學的參考依據。

1 檢驗方法及對象

1.1 溫度

溫度的檢驗方法主要有兩種，一是2 ℃準確率，二是偏高-偏低頻次檢驗，方法如下。

1.1.1 準確率。

2 ℃準確率：[TTK=NrKNfK×100%]

其中，NrK為預報正確的站（次）數，NfK為預報的總站（次）數。溫度預報準確率的實際含義是溫度預報誤差≤2℃的百分率。

1.1.2 偏高-偏低頻次。對于預報偏差在2 ℃以上的站（次），計算偏高次數與偏低次數的差值，表征統計時段內某站點溫度預報的顯著偏高、偏低特征。

1.2 降水

降水的檢驗方法主要有兩種，一是3 h及24 h累積降水統計檢驗，二是3 h降水頻次和強度檢驗，方法如下。

1.2.1 3 h及24 h累積降水統計檢驗。降水預報檢驗分類如表1所示。

對晴雨（雪）檢驗，預報正確率：

[PC=NA+NDNA+NB+NC+ND×100%]

對分級降水檢驗，TS評分：

[TSk=NAkNAk+NBk+NCk×100%]

降水預報BIAS偏差幅度：[B=NA+NBNA+NC]

1.2.2 3 h降水頻次和強度檢驗。3 h降水頻次檢驗：

[RFH=Nrain（h）Nsample（h）×100]

其中，Nrain為統計時段內h時刻的有效降水時數（降水量≥0.1 mm/h），Nsample為統計時段內h時刻的總非缺測樣本數。

3 h降水強度檢驗：[RIH=Arain（h）Nrain（h）]

其中，Arain為統計時段內h時刻的累積降水量，Nrain為統計時段內h時刻的有效降水時數（降水量≥0.1 mm/h）。

1.3 檢驗對象

溫度檢驗對象包括ECMWF_HR（EC）、GRAP-ES_GFS（GRAPES）兩個全球模式。溫度檢驗時段為2020年3月—2021年2月。檢驗時效24 h、48 h分別對應數值模式預報12—36 h、36—60 h預報時段。溫度及降水檢驗站點為駐馬店地區(qū)包括國家站及骨干站共31個考核站。

降水檢驗對象包括ECMWF_HR（EC）、GRAP-ES_GFS（GRAPES）兩個全球模式及GRAPES_MESO_HR（MESO）、SHANGHAI_MR（華東9km）兩個區(qū)域模式。降水檢驗時段包括：2020年汛期（5—9月）、2020年駐馬店地區(qū)9次暴雨過程，分別為7月21—22日、22—23日，8月1—2日、7—8日、8—9日、12—13日、19—20日、20—21日，9月20—21日。

2 溫度檢驗

從駐馬店地區(qū)2 ℃準確率檢驗整體結果來看（見圖1），EC對于最高溫度預報明顯優(yōu)于GRAPES，最低溫度預報則略高于GRAPES;駐馬店中東部、北部地區(qū)預報偏差優(yōu)于西部、南部。

從模式預報偏差特征來看，GRAPES以最高溫度預報較實況偏低特征為主，其對駐馬店地區(qū)東南部地區(qū)最高溫度預報偏差略小于其他地區(qū);對于最低溫度預報，GRAPES對于北部、東南部部分站點預報偏高，其他大部分預報偏低。EC預報主要偏差特征為：冬季對于東部地區(qū)最高溫度預報偏高，其他季節(jié)各地區(qū)均以偏低為主;對于最低溫度，除夏季偏差特征不明顯以外，其他季節(jié)均以預報偏高為主。

3 汛期降水檢驗

3.1 駐馬店地區(qū)2020年5—9月降水檢驗

從5—9月的24 h累積降水檢驗結果來看（見圖2），晴雨準確率及小雨TS評分中尺度區(qū)域模式優(yōu)勢明顯，EC對于中雨、大雨量級預報有一定預報優(yōu)勢。對于暴雨量級降水，EC和MESO預報效果優(yōu)于另外兩個模式。

從駐馬店5—9月24 h預報時效暴雨TS評分區(qū)域分布來看（見圖3），兩個全球模式對于東南部暴雨預報效果較好，而中尺度模式對于西北部區(qū)域暴雨降水預報評分較高。

3.2 駐馬店地區(qū)2020年汛期9次暴雨過程24 h降水檢驗

從9次暴雨過程的檢驗評分來看（見圖4），對于晴雨準確率、小雨預報中尺度區(qū)域模式較優(yōu)，對于大雨預報GRAPES預報優(yōu)勢明顯，對于暴雨預報則MESO評分最高。

結合9次過程暴雨量級24 h預報的BIAS評分來看（圖略），對于暴雨量級降水，兩個中尺度模式預報落區(qū)明顯較實況偏大，而GRAPES則明顯較實況偏小。

3.3 駐馬店地區(qū)2020年汛期9次暴雨過程3 h降水精細化檢驗

對駐馬店9次暴雨過程24 h預報時效逐3 h的累積降水預報進行檢驗發(fā)現，GRAPES對于3 h降水量大于20 mm的強降水幾乎沒有預報能力（圖略）。

駐馬店24 h預報時效3 h累計降水頻率檢驗結果分析，EC與GRAPES對于駐馬店中西部地區(qū)預報降水頻率明顯大于實況降水，這說明全球模式的24 h累積降水量的預報能力主要是其對于降水時次的預報偏多造成的。而區(qū)域模式對于降水頻次預報的把握相對較好，其中MESO優(yōu)于華東9 km模式（圖略）。

駐馬店24 h預報時效3 h累計降水強度檢驗結果顯示，EC與GRAPES對于駐馬店西北部地區(qū)預報降水強度弱于實況降水，而區(qū)域模式對于東南部地區(qū)降水強度預報較實況明顯偏強（圖略）。

4 結語

溫度檢驗表明，EC對于最高溫度預報明顯優(yōu)于GRAPES，最低溫度預報則略高于GRAPES，駐馬店中東部、北部地區(qū)預報偏差優(yōu)于西部、南部。EC預報主要偏差特征為：冬季對于東部地區(qū)最高溫度預報偏高，其他季節(jié)各地區(qū)均以偏低為主;對于最低溫度，除夏季偏差特征不明顯以外，其他季節(jié)均以預報偏高為主。

降水檢驗結果顯示，晴雨準確率及小雨TS評分中尺度區(qū)域模式優(yōu)勢明顯，EC對于中雨、大雨量級預報有一定預報優(yōu)勢。對于暴雨量級降水，EC和MESO預報效果優(yōu)于其他模式;全球模式在東南部預報效果較好，總體落區(qū)偏差更小，而中尺度模式對于西北部區(qū)域暴雨降水預報評分較高，但是預報落區(qū)明顯較實況偏大。

分析主要高分辨率模式溫度和降水預報在駐馬店地區(qū)的預報效果和誤差特點，填補了本地模式預報檢驗的空白，為該地區(qū)精細化預報訂正提供更加科學、可靠的依據，為本地精細化預報、精細化服務提供更有針對性的科學決策依據。

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