基于4種高分辨率模式的遼寧省雷達回波預報鄰域檢驗結果對比

劉靜 陳傳雷 王瀛 才奎志 任川 董巍

（1．中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所，遼寧沈陽 110166；2．遼寧省氣象災害監(jiān)測預警中心，遼寧沈陽 110166；3．遼寧省氣象信息中心，遼寧沈陽 110166；4．中國氣象局氣象干部培訓學院遼寧分院，遼寧沈陽 110166）

引言

遼寧省地處歐亞大陸東岸，東北部為山地和林地，西部為丘陵，南部為沿海的遼東半島。受西風帶和熱帶環(huán)流的綜合影響，高空常有冷空氣入侵，地形復雜及海陸熱力、動力的相互作用，使遼寧省易產(chǎn)生暴雨、冰雹、雷暴大風、龍卷等對流天氣，上述天氣具有來勢兇、危害大等特點，造成的災害給區(qū)域經(jīng)濟帶來較大影響［1］。目前強對流天氣預報以短臨預報為主，主要預報方法包括基于區(qū)域模式制作客觀預報產(chǎn)品和利用雷達資料對中尺度對流系統(tǒng)進行跟蹤［2］，以及區(qū)域模式在氣象預報業(yè)務中的應用［3-5］。目前東北地區(qū)應用較多的區(qū)域模式包括華東模式、華北模式、GRAPES_3km模式和睿圖東北模式。

區(qū)域模式的優(yōu)勢是時空分辨率高，可以為用戶提供更多的參考信息。但區(qū)域模式也存在一些問題，初值場及其本身誤差、非線性大氣運動混沌特性均導致數(shù)值預報結果較實況有偏差［6-7］，因此對區(qū)域模式進行檢驗，探索模式預報技術的改進方法，模式優(yōu)化等措施具有實際意義［8-11］。強對流預報是氣象業(yè)務的難點，評估區(qū)域模式對流預報效果是提升強對流預報能力的主要途徑。為了有效評估區(qū)域模式預報效果，高分辨率模式檢驗方法也在逐步改進［13-17］。遼寧省區(qū)域模式預報效果評估，開展的不同天氣系統(tǒng)雷達回波預報分級檢驗研究表明，遼寧省應用鄰域半徑5 km進行檢驗比較合理［18］。

區(qū)域模式是精細化的網(wǎng)格預報，傳統(tǒng)檢驗法要求預報和觀測在網(wǎng)格上嚴格匹配，目前沒有精細的實況觀測，因此用傳統(tǒng)檢驗法評估區(qū)域模式效果較差［19］。區(qū)域模式在進行預報時會有空間上的偏差，傳統(tǒng)方法忽略了這些位移誤差［20］。盡管區(qū)域模式能提供強對流形態(tài)和強度的預報，但強對流落區(qū)有偏差［21］。鄰域檢驗法通過比較相鄰區(qū)域內(nèi)預報場和觀測場中對應的信息，即檢驗對象相對于預報存在一定的空間偏差時，仍可以反映模式預報的有效信息［22］，也有研究將時間偏差引入鄰域檢驗法中進行對流系統(tǒng)檢驗［23-24］。

選取2017—2018年6—9月東北地區(qū)區(qū)域性降水和局地性降水的20次個例進行檢驗，應用模糊檢驗鄰域法中的分數(shù)技巧評分（Fraction Skill Score，F(xiàn)SS），對遼寧省常用的4種高分辨率模式進行檢驗評估，篩選預報效果較好的模式，為該地區(qū)降水預報、預警提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

基于經(jīng)過質(zhì)量控制的雷達回波數(shù)據(jù)，根據(jù)≥20 dBz雷達回波覆蓋區(qū)域大小定義兩種降水過程，當≥20 dBz雷達回波覆蓋區(qū)域≥3個地市，認定為區(qū)域雷達回波，定義為區(qū)域性降水過程；當≥20 dBz雷達回波影響區(qū)域≥1～2個地市，認定為局地雷達回波，定義為局地性降水，見表1。

表1 降水過程分類Table 1 Classification of precipitation processes

選取區(qū)域性降水過程（≥20 dBz雷達回波影響區(qū)域≥3個地市）和局地性降水過程（≥20 dBz雷達回波影響區(qū)域≥1～2個地市）分別10次個例（表2）進行分析。

表2 2017年和2018年選取的遼寧省對流天氣過程個例時間Table 2 Occurrence date of selected convective weather processes in Liaoning province in 2017 and 2018

1.1.1 實況資料

利用遼寧省5部雷達（沈陽雷達、大連雷達、丹東雷達、營口雷達、朝陽雷達）和遼寧省周邊地區(qū)5部雷達（赤峰雷達、通遼雷達、煙臺雷達、白山雷達、秦皇島雷達）進行實時拼圖，采用質(zhì)控后的拼圖產(chǎn)品中組合反射率因子MCR作為實況資料（分辨率為0.01°×0.01°），檢驗范圍為37°～46°N，115°～127°E。

1.1.2 預報資料

華東模式（CMA-SH9）、華北模式（CMABJ）、GRAPES_3km（CMA-MESO）、睿圖東北模式的預報區(qū)域、時空分辨率等參數(shù)信息見表3。4種數(shù)值預報產(chǎn)品預報區(qū)域不同，檢驗時進行了統(tǒng)一。

表3 4種模式資料參數(shù)Table 3 Setting parameters of the four high-resolution models

1.2 研究方法

鄰域檢驗法通過比較預報和實況場對應鄰域區(qū)域內(nèi)的特征，找出檢驗對象預報相對于實況在空間或時間上的位置偏移，評估預報效果。本研究對雷達回波進行分級檢驗，檢驗級別為≥20 dBz、25 dBz、30 dBz、35 dBz、40 dBz、45 dBz、50 dBz、55 dBz、60 dBz、65 dBz。降水類型對FSS評分有重要影響，如果是大面積區(qū)域雷達回波，則FSS隨著鄰域半徑的增加而逐漸趨于1。如果是局地單點或塊狀回波，則增大鄰域半徑不會使FSS逐漸接近1。

采用預報鄰域與實況鄰域進行比較的方法。對兩種鄰域均采用相同的處理手段，然后衡量處理后實況場和預報場的相似度。具體是將實況場的尺度縮小，然后和預報場進行鄰域比較。鄰域法的鄰域半徑可以變化，以此來衡量模式預報在多大尺度內(nèi)表現(xiàn)最優(yōu)。

鄰域窗通常包括圓形和方形，本文采用方形網(wǎng)格窗，定義方形網(wǎng)格窗中心點到邊緣的格點數(shù)為鄰域半徑，模式預報網(wǎng)格和觀測網(wǎng)格公式為

由概率分數(shù)評分（Fraction Brier Score，F(xiàn)BS）可推導出分數(shù)技巧評分（FSS），F(xiàn)BS為Brier分數(shù)評分，是一種概率型方法，見式（3）。

式（1）～式（3）中，pfcst（n）（i，j）和pobs（n）（i，j）分別為模式預報場和雷達實況格點；i為區(qū)域x軸方向的格點，值域為［1，Nx］；j為區(qū)域y軸方向的格點，值域為［1，Ny］；k和l為鄰域窗內(nèi)包含的格點數(shù)；n為鄰域半徑。

式（1）和式（2）表示，對于任意鄰域半徑的空間窗來說，Pfcst并非有無預報，而是格點概率預報，即區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)實況的格點與空間窗內(nèi)總格點的比值。實況場和預報場相同。

根據(jù)Brier分數(shù)評分FBS，計算觀測實況與預報的匹配情況，得到正定向的分數(shù)技巧評分為

分數(shù)技巧評分完全不匹配時，F(xiàn)SS為0，完全匹配時，F(xiàn)SS為1。

2 結果分析

2.1 不同高分辨率模式預報

2017—2018年6—9月東北地區(qū)不同類型降水中4種高分辨率模式雷達回波預報整體表現(xiàn)見圖1。在整體分析中，選擇鄰域半徑3～11 km進行分析，即東西南北尺度均為3～11 km。由圖1可知，區(qū)域性降水和局地性降水過程中，雷達回波強度越弱，鄰域半徑越大，高分辨率模式預報技巧評分越高。區(qū)域性降水過程中，華東模式最大與最小FSS差值為0.0721，在4個模式中表現(xiàn)差別最大，表明華東模式受尺度的影響較大。睿圖東北模式最大和最小預報技巧評分差僅為0.0143，改變空間尺度不一定會提高其FSS值。在局地性降水過程中，華北模式在各個尺度下對≥60 dBz的強回波預報FSS評分均高于0.005，GRAPES模式僅在大尺度下FSS值為0.001，其他兩種模式預報技巧評分均為0，表明華北模式對60 dBz強回波有一定預報能力。睿圖東北模式對≥55 dBz的強回波幾乎沒有預報技巧。華東模式在提高空間尺度時，同一級別雷達回波的預報FSS評分增加，而且提高了較強級別雷達回波的預報能力。

圖1 2017—2018年6—9月東北地區(qū)區(qū)域性降水華東模式（a）、華北模式（b）、GRAPES模式（c）、睿圖東北模式（d）和局地性降水華東模式（e）、華北模式（f）、GRAPES模式（g）、睿圖東北模式（h）的雷達回波預報Fig.1 Radar echo forecasts for regional precipitation processes in Northeast China from June to September in 2017 and 2018 using the East China Model（a），the North China Model（b），the GRAPESModel（c），and the Northeast China WRF Model（d），and the results for local precipitation processes（e-h）

2.2 不同類型降水雷達回波預報對比

2017—2018年6—9月東北地區(qū)區(qū)域性降水和局地性降水過程不同空間尺度下，高分辨率模式FSS評分見圖2。由圖2可知，華東模式在任何空間尺度下均為局地性降水FSS評分大于區(qū)域性降水，這可能由于選取的個例中，區(qū)域性降水過程中的雷達回波為20～40 dBz，以20～30 dBz為主；局地性降水過程中的雷達回波為20～65 dBz，以30～65 dBz為主。華東模式對30～65 dBz的雷達回波較為敏感，表現(xiàn)出較高的FSS值。華北模式在25 dBz以下的雷達回波預報中，區(qū)域性降水的預報技巧較高，大于25 dBz則表現(xiàn)為局地性降水中的雷達回波預報效果較好；GRAPES模式也表現(xiàn)為小于30 dBz的雷達回波預報在區(qū)域性降水中FSS評分較大；睿圖東北模式表現(xiàn)和GRAPES基本一致。

圖2 2017—2018年6—9月中國東北地區(qū)不同類型降水不同半徑華東模式（a1～a5）、華北模式（b1～b5）、GRAPES模式（c1～c5）和睿圖東北模式（d1～d5）雷達回波預報Fig.2 Forecast skills for radar echo in different types of precipitation with various neighborhood radii using the East China Model（a1～a5），the North China Model（b1～b5），the GRAPES Model（c1～c5），and the Northeast China WRF Model（d1～d5）

當鄰域半徑為7 km時，華東模式在20 dBz的雷達回波預報中表現(xiàn)出最高值0.187，兩種降水過程中表現(xiàn)出的最大差值為0.073。華東模式在大范圍區(qū)域性過程中分數(shù)技巧評分低于局地性降水過程。華北模式在各個級別的雷達回波預報中，最大FSS差為0.030。當雷達回波≤25 dBz時，GRAPES和睿圖東北模式均表現(xiàn)為區(qū)域性降水中的預報技巧評分大于局地性降水，差值為0.031和0.026，30 dBz以上量級的雷達回波預報在兩種降水過程中差異不大，表明GRAPES和睿圖東北模式的預報技巧評分基本不受回波面積的影響。綜上，當雷達回波≥30 dBz時，高分辨率模式預報在局地性降水中的FSS評分大于穩(wěn)定性降水。

2.3 相同空間尺度下4種模式雷達回波預報對比

2017—2018年6—9月東北地區(qū)4種模式不同鄰域半徑兩類降水過程雷達回波預報對比見圖3。由圖3可知，當鄰域半徑為3 km時，在區(qū)域性降水過程中，華北模式預報技巧在各個級別雷達回波預報中均高于其他模式，最高FSS評分為20 dBz預報，值為0.152。睿圖東北模式FSS評分最高值為0.146，GRAPES模式和華東模式略低。各級別預報中，4種模式差別較小，最大差出現(xiàn)在20 dBz預報，華北模式比華東模式大0.031，最小差值也出現(xiàn)在20 dBz預報，華北模式比睿圖東北模式大0.001。局地性降水過程中，華東模式表現(xiàn)較好，F(xiàn)SS評分最高為0.127。鄰域半徑為11 km時，在區(qū)域性降水過程中，GRAPES模式對各級別的雷達回波預報技巧評分均高于睿圖東北模式，F(xiàn)SS最大值為0.166。

圖3 2017—2018年6—9月東北地區(qū)4種模式鄰域半徑3 km時區(qū)域性（a1）和局地性（a2）降水、鄰域半徑5 km時區(qū)域性（b1）和局地性（b2）降水、鄰域半徑7 km時區(qū)域性（c1）和局地性（c2）降水、鄰域半徑9 km時區(qū)域性（d1）和局地性（d2）降水、鄰域半徑11 km時區(qū)域性（e1）和局地性（e2）降水雷達回波預報技巧對比Fig.3 Comparison of forecast skills of radar echo using four high-resolution models with the neighborhood radius of 3 km（a1），5 km（b1），7 km（c1），9 km（d1），and 11 km for regional precipitation and local precipitation（a2，b2，c2，d2）in Northeast China from June to September in 2017 and 2018

區(qū)域性降水過程中，當鄰域半徑在3～9 km時，區(qū)域性降水中4種高分辨率模式雷達回波預報技巧差別不大。當鄰域半徑增加到11 km時，華東模式顯著高于其他3種模式，GRAPES模式和睿圖東北模式差別較小。表明隨預報尺度的提高，華東模式的技巧評分增加，這與華東模式的分辨率較大有關。局地性降水過程中，華東模式表現(xiàn)較好，對中小尺度對流系統(tǒng)預報能力較強。GRAPES和睿圖東北模式對局地雷達回波的預報效果較差。

2.4 不同預報時次雷達回波預報技巧對比

由于預報起報時間后8 h才能到達本地并進行應用，文中選取預報數(shù)據(jù)均為08時起報，預報時次為08—23，共16個時效的預報。2017—2018年6—9月東北地區(qū)不同類型降水過程4種高分辨率模式雷達回波預報變化見圖4。根據(jù)精準預報需求，選取鄰域半徑為3 km進行檢驗，評估較小范圍內(nèi)預報效果好的時次。4種高分辨率模式在各時次表現(xiàn)均為雷達回波強度越低，預報技巧評分越高。區(qū)域性降水過程中，華東模式第11～12個預報時次表現(xiàn)好，最大FSS差值為0.089；華北模式在第12個時次以后表現(xiàn)均較好。GRAPES模式在第16個、第18個、第23個預報時次的分數(shù)技巧評分較高，第8個、第13個、第17個時次對50 dBz存在預報技巧評分；睿圖東北模式在第8～23個預報時次中表現(xiàn)為“兩頭”時次預報技巧高，“中間”時次低。

圖4 2017—2018年6—9月東北地區(qū)區(qū)域性降水華東模式（a）、華北模式（b）、GRAPES模式（c）、東北區(qū)域模式（d）和局地性降水華東模式（e）、華北模式（f）、GRAPES模式（g）、睿圖東北域模式（h）雷達回波預報變化Fig.4 Variation of FSS of radar echo forecasts for regional precipitation processes in Northeast China from June to September in 2017 and 2018 using the East China Model（a），the North China Model（b），the GRAPES Model（c），and the Northeast China WRF Model（d），and the results for local precipitation processes（e-h）

在局地性降水過程中，華東模式第14～16個預報時次表現(xiàn)較好，最大FSS值為0.162，其中有8個時次預報出50 dBz的強回波，1個時次預報出55 dBz的強回波；華北模式在第8～17個預報時次FSS評分均大于0.100，第14個時次FSS約為0.200，第9個預報時次對60 dBz強回波的分數(shù)技巧評分為0.010。GRAPES模式在第12個、第14個預報時次的分數(shù)技巧評分較高；睿圖東北模式在第8～23個預報時次中表現(xiàn)為“兩頭”時次預報技巧高，“中間”時次低，對55 dBz以上的強回波幾乎沒有預報技巧。以上結果表明，在局地性降水中，華北模式對≥55 dBz的強回波預報技巧較高，表現(xiàn)為4個時次的FSS均高于0.001。

3 結論

（1）華東模式、華北模式、GRAPES模式、睿圖東北模式4種高分辨率模式，2017—2018年6—9月東北地區(qū)區(qū)域性降水和局地性降水過程均為雷達回波強度越小，鄰域半徑越大，高分辨率模式預報技巧越高。

（2）華東模式在任何空間尺度下的雷達回波預報技巧評分均為局地性降水大于區(qū)域性降水，表明華東模式對30～65 dBz雷達回波較為敏感，表現(xiàn)出較高的FSS值。其他3種模式在≥25 dBz的雷達回波預報中，為局地性降水中的雷達回波預報效果較好。

（3）區(qū)域性降水過程中，4種高分辨率模式雷達回波分級預報評分差別較小，最大差值出現(xiàn)在20 dBz預報，華北模式略高于其他模式。當鄰域半徑為11 km時，區(qū)域性降水過程中GRAPES模式對各級別的雷達回波預報技巧評分均高于睿圖東北模式。局地性降水過程中華東模式預報效果較好，預報強度較大對流系統(tǒng)的能力更強。

（4）華東模式在局地性降水過程中的雷達回波預報，評分較高的時次偏晚于區(qū)域性降水。華北模式對≥45 dBz強回波預報較好的時次多于其他模式。GRAPES模式在局地性降水中的雷達回波預報早于區(qū)域性降水。睿圖東北模式在第8～23個預報時次中表現(xiàn)為“兩頭”時次預報技巧高，“中間”時次低。