CMA-SH9在川渝地區(qū)的降水日變化預報效果評估

葉 茂 , 吳 鉦 , 游 婷 , 高 松

（重慶市氣象科學研究所，重慶 401147）

引言

降水日變化是地球氣候系統(tǒng)變化的基本模態(tài)之一，與影響大氣演變的重要動力、物理過程密切相關。20世紀初以來，許多研究圍繞降水日變化展開[1-3]。隨著高時空分辨率觀測資料的日益增多，區(qū)域降水日變化的研究取得了顯著進展[4-7]。王夫常等[8]的研究表明，西南地區(qū)的夜雨現(xiàn)象明顯，但存在午后降水次峰值。Zhou等[9]對長江中下游地區(qū)降水開展觀測研究，指出降水日變化存在午后和清晨兩個峰值。Yu等[10]進一步研究發(fā)現(xiàn)，該地區(qū)的午后降水峰值和生命期較短的對流活動有關。趙玉春等[11]對長江中游降水的研究表明，對流降水從清晨開始，在15時達到峰值。劉亞楠等[12]對華南前汛期的降水日變化特征開展分析，發(fā)現(xiàn)華南降水日變化形態(tài)隨南海夏季風爆發(fā)而轉變。公穎等[13]對遼寧暴雨日變化的研究表明，遼寧內(nèi)陸地區(qū)主要表現(xiàn)為午后降水峰值，沿海地區(qū)的降水峰值提前到午前。

川渝地區(qū)位于青藏高原東側，受青藏高原、四川盆地周邊地形和夏季多重季風、西南渦等多尺度天氣系統(tǒng)的共同影響，天氣氣候異常復雜，暴雨災害頻發(fā)且夜雨現(xiàn)象顯著[14-15]。圍繞該區(qū)域降水特征及形成和演變機理開展了許多研究。陳貝等[16]統(tǒng)計分析表明，高原渦東移將引起四川盆地西南部的明顯降雨。王佳津等[17]利用分鐘級降水資料開展短時強降水特征研究，結果表明四川區(qū)域強降水過程主要發(fā)生在后半夜至凌晨，地形對短時強降水率的極端值有較大影響。李強等[18]研究表明，川渝地區(qū)受山地地形動力輻合抬升和盆地西部較大的地形梯度影響，強降水高頻區(qū)主要位于盆地西北部、西南部及盆地過渡區(qū)。

中國氣象局上海數(shù)值預報模式系統(tǒng)（CMA-SH9）基于第一代華東區(qū)域數(shù)值預報模式系統(tǒng)改進升級而成，于2014年6月開始業(yè)務試運行，模式預報范圍覆蓋中國及周邊地區(qū)，水平分辨率為9 km×9 km，初始場為GFS分析場，每日運行兩次（起報時間為北京時08和20時），預報時效為72 h，該模式通過ADAS分析系統(tǒng)同化了雷達、地面、探空等多種資料[19]。徐同等[20]檢驗評估表明，CMA-SH9能夠較好地捕捉降水事件的發(fā)生，其預報性能相對第一代業(yè)務系統(tǒng)有明顯改善。張赟程等[21]研究表明CMA-SH9對極端降水事件的預報具有指示意義，很好地再現(xiàn)了“9.13”降水過程自北向南的推進過程。

目前，針對CMA-SH9模式已開展了許多檢驗分析工作，但關于該模式對復雜地形條件下的降水分布及降水日變化的預報性能仍缺乏系統(tǒng)的評估和認識?？紤]到降水日變化涉及積云對流參數(shù)化、邊界層和輻射等物理過程的影響，評估模式對降水日變化的預報效果有助于認識模擬結果的不穩(wěn)定性，因此，有必要利用CMA-SH9對川渝復雜地形區(qū)的降水預報性能開展精細化的評估分析。

1 資料和方法

1.1 資料

利用2020年暖季（5～9月）CMA-SH9逐小時降水數(shù)據(jù)以及相應的觀測數(shù)據(jù)開展預報評估工作，評估區(qū)域為川渝地區(qū)（27°～33°N，100°～110.5°E）。觀測數(shù)據(jù)選用我國區(qū)域自動站與美國國家海洋大氣局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）CMORPH（CPC MORPHing technique）衛(wèi)星反演降水資料融合的逐小時格點降水產(chǎn)品（AWS-CMORPH），空間分辨率為0.05°×0.05°。多項研究[22-23]表明該融合產(chǎn)品有效綜合了地面觀測降水和衛(wèi)星反演降水的優(yōu)勢，能夠合理表征降水的量值和空間分布。評估的模式資料為CMA-SH9每日20時起報、預報時效12～36 h的逐小時降水數(shù)據(jù)。為了便于比較分析，通過雙線性插值方法將模式數(shù)據(jù)插值到與觀測一致的0.05°×0.05°網(wǎng)格上，由于高原地區(qū)觀測數(shù)據(jù)相對稀少，對于海拔高度3000 m以上的區(qū)域不做分析。

1.2 評估方法

通過分析小時平均降水量、降水頻率和降水強度評估模式對降水日變化的預報能力。參考降水量等級劃分的國家標準（GB/T 28592-2012），若某格點小時降水量≥0.1 mm則認為該格點發(fā)生一次有效降水，相應的降水量記為有效降水量。小時平均降水量是指研究時段內(nèi)某格點的累計有效降水量與總觀測頻次的比值，單位為mm/h。降水頻率是指某格點的有效降水次數(shù)與總觀測次數(shù)的比例，單位為%。降水強度是指某格點上累計有效降水量與有效降水頻次的比值，單位為mm/h。

2 降水空間分布特征

圖1為2020年5～9月川渝地區(qū)小時平均降水量的觀測值、預報值及其偏差空間分布。觀測小時平均降水量的大值區(qū)分布于四川盆地周邊（圖1a），大值中心位于龍門山脈南麓、大巴山脈南麓以及武陵山脈北麓，四川盆地的降水量相對較小。模式較好地把握了四川盆地少、周邊多的降水量空間分布特征（圖1b），預報與觀測的相關系數(shù)達0.42，但對四川盆地的降水量略有低估，對盆地周邊的降水量有所高估。顯著的預報正偏差位于青藏高原東坡至四川盆地西南部一帶和四川盆地以東地區(qū)（圖1c），分別將其定義為子區(qū) 1（27°～29.5°N，102°～103.9°E）、子區(qū) 3（27.5°～31°N，108°～110°E），其區(qū)域平均的預報偏差分別為0.28 mm/h、0.17 mm/h；四川盆地主要呈現(xiàn)較小的預報負偏差，將其定義為子區(qū) 2（29°～31.5°N，104°～107°E），其區(qū)域平均的預報偏差為-0.003 mm/h。進一步計算三個子區(qū)的均方根誤差可知，子區(qū)1的均方根誤差最大（0.36），子區(qū) 3 次之（0.20），子區(qū) 2 最小（0.06），表明模式在川渝地區(qū)的預報穩(wěn)定性存在區(qū)域差異，四川盆地的預報穩(wěn)定性相對更好。

圖1 2020年5～9月川渝地區(qū)小時平均降水量的觀測值、預報值及其偏差空間分布（a.觀測值，b.預報值，c.預報-觀測，填色表示降水量，單位：mm/h，等值線表示3000 m和500 m地形高度，3000 m高度以上為非檢驗區(qū)）

圖2為2020年5～9月川渝地區(qū)降水頻率的觀測值、預報值及其偏差空間分布。觀測降水頻率的分布特征和降水量較為一致（圖2a），大值區(qū)分布在四川盆地周邊的陡峭地形處，大值中心位于青藏高原東坡至四川盆地西側、大巴山南麓和武陵山脈北支。盡管模式預報的降水頻率偏高（圖2b），但模式較好地預報了與觀測相近的降水頻率空間分布特征，相關系數(shù)為0.61，高于降水量相關性。頻率偏差表現(xiàn)為全區(qū)域一致的正偏差分布（圖2c），尤其青藏高原東坡至四川盆地西南部的正偏差顯著，子區(qū)1降水頻率預報偏差的區(qū)域平均達16.49%。盡管模式預報的四川盆地降水量呈負偏差，但其降水頻率的預報值高于觀測值，子區(qū)2降水頻率預報偏差的區(qū)域平均達4.22%。

圖2 同圖1，但為降水頻率（單位：%）

圖3為2020年5～9月川渝地區(qū)降水強度的觀測值、預報值及其偏差空間分布。觀測的降水強度大值區(qū)主要位于龍門山脈、大巴山脈和湖南西北部附近（圖3a）。模式把握了和觀測一致的降水強度大值區(qū)（圖3b），但對龍門山和大巴山脈的降水強度有所低估，而對青藏高原東坡至四川盆地西南部一帶以及武陵山脈的降水強度有所高估。相比于降水量和降水頻率，模式對降水強度的預報效果較弱，預報和觀測的空間相關系數(shù)僅有0.33。降水強度和降水量的預報偏差分布特征相近（圖3c），但降水強度負偏差的范圍更廣（由四川盆地南部向北擴張至大巴山脈）。青藏高原東坡至四川盆地西南部一帶以及盆地以東地區(qū)為預報正偏差，四川盆地為顯著的預報負偏差，子區(qū)1～3的預報偏差分別為0.14 mm/h、0.31 mm/h、-0.47 mm/h。結合小時平均降水量、降水頻率、降水強度的空間分布特征可知，模式對子區(qū)1和2降水量的高估來自降水頻率和強度的共同貢獻，而對子區(qū)3降水量的低估則主要來自降水強度的貢獻。

圖3 同圖1，但為降水強度（單位：mm/h）

為了進一步考察模式對不同強度降水的預報能力，圖4給出了川渝地區(qū)區(qū)域平均的0.1～10 mm/h強度范圍內(nèi)觀測和預報降水頻率隨降水強度的演變特征。如圖所示，可見0.1～1 mm/h強度范圍內(nèi)的降水頻率較高，頻率隨降水強度的增加逐漸減小。模式預報了與觀測一致的頻率演變特征，但預報的降水頻率始終高于觀測。

圖4 川渝地區(qū)區(qū)域平均的0.1～10 mm/h強度范圍內(nèi)觀測和預報降水頻率隨降水強度的演變特征（橫軸為降水強度，縱軸為取對數(shù)的降水頻率）

3 降水日變化特征

3.1 降水日變化峰值時間位相

圖5為觀測與模式預報的降水量、降水頻率、降水強度日變化峰值發(fā)生時間的空間分布。觀測的降水量峰值時間自西向東有所滯后（圖5a），青藏高原東坡至四川盆地西側的峰值出現(xiàn)在上半夜至午夜，四川盆地的峰值出現(xiàn)在午夜到清晨，盆地以東地區(qū)則表現(xiàn)為清晨至上午的峰值特征。模式預報的峰值時間相對觀測有所提前（圖5d），自青藏高原東坡至四川盆地以東地區(qū)表現(xiàn)為傍晚到清晨的峰值位相。相比于降水量，降水頻率更多地表現(xiàn)為清晨至上午的峰值特征（圖5b）。預報的頻率峰值時間相比觀測提前3 h左右（圖5e），且模式對大巴山東段午后峰值范圍有所高估。降水強度的峰值時間分布較為分散（圖5c），主要表現(xiàn)為夜間峰值位相。模式預報的降水強度峰值時間有所提前（圖5f），預報的夜間峰值范圍比觀測更大，從四川盆地西南部向東延伸至大婁山及武陵山脈，大巴山東段也表現(xiàn)為夜間峰值。

圖5 觀測（上）和預報（下）的降水量（a、d）、降水頻率（b、e）、降水強度（c、f）日變化峰值發(fā)生時間的空間分布（北京時，3000 m高度以上為非檢驗區(qū)）

由圖5可知降水日變化峰值時間自西向東滯后的特征與地形分布密切相關，為了進一步研究降水日變化和地形高度的關聯(lián)，圖6給出了觀測與模式預報的經(jīng)向平均降水量、降水頻率、降水強度日變化隨經(jīng)度的演變。降水量最大值位于青藏高原東坡至四川盆地西側的高地形區(qū)（圖6a），隨著地形高度的降低，降水量峰值有所減弱，峰值時間自23時逐漸滯后至08時。模式合理再現(xiàn)了降水量峰值時間自西向東的滯后（圖6d），但預報的峰值時間提前，且峰值持續(xù)時間更長。降水頻率日變化隨經(jīng)度的演變特征和降水量相似（圖6b），但峰值時間相對降水量有所滯后，在青藏高原東坡2000 m以上高地形處表現(xiàn)為凌晨峰值，在四川盆地表現(xiàn)為清晨峰值，在盆地以東地區(qū)表現(xiàn)為清晨延續(xù)至午后的峰值。模式對日內(nèi)降水頻率有所高估（圖6e），在午后預報了虛假的次峰值。相比于降水頻率，降水強度的最大值位置偏東（圖6c），峰值時間位相滯后的特征在四川盆地中東部地區(qū)表現(xiàn)更明顯。模式預報的傍晚至夜間降水強度偏強（圖6f），尤其大幅高估了四川盆地以東地區(qū)的降水強度。結合降水量、降水頻率和強度的日變化特征，可見夜間的降水頻率和強度始終較大，造成夜間的降水量偏多；白天的降水頻率和強度在四川盆地及以西地區(qū)相對較弱，而在盆地以東地區(qū)顯著增加，造成降水量在白天東多西少的分布形態(tài)。模式預報的夜間降水量較觀測偏大，這是降水頻率和強度的共同貢獻，而模式對白天降水頻率的高估抵消了對降水強度的低估，因此預報的白天降水量與觀測的偏差較小。

圖6 觀測（上）和預報（下）的經(jīng)向平均（27°～33°N）降水量（a、d）、降水頻率（b、e）、降水強度（c、f）日變化隨經(jīng)度的演變（左Y軸為北京時，右Y軸為地形高度，灰色實線表示地形高度，單位：m）

3.2 子區(qū)降水日變化演變特征

以上分析表明，自青藏高原東坡至四川盆地以東地區(qū)具有不同的降水峰值位相分布，為了比較不同區(qū)域的降水日變化，選取圖1中降水量預報呈顯著正偏差的子區(qū)1、子區(qū)3和呈負偏差的子區(qū)2，分析不同區(qū)域平均的降水量、降水頻率和降水強度的日變化特征（圖7）。子區(qū)1的降水量日變化呈單峰型分布（圖7a），夜間降水量較大、白天降水量較小，峰值出現(xiàn)在00時，谷值出現(xiàn)在16時。模式預報的降水量日變化位相較觀測提前2～3 h，分別在22時出現(xiàn)峰值、13時出現(xiàn)谷值。模式預報了更大的降水量振幅（預報的峰谷差值為0.93，觀測為0.41），這是因為模式大幅高估了午后至清晨的降水量。降水頻率的演變特征和降水量相似（圖7b），從午后至凌晨逐漸增加，直至02時達到峰值，隨后降水頻率逐漸降低，直至16時達到谷值。模式預報的降水頻率較觀測偏高16%左右，但較好地再現(xiàn)了和觀測一致的日變化特征，只是日變化位相相對觀測略有提前。降水強度同樣表現(xiàn)為突出的夜間峰值和下午谷值（圖7c）。模式預報的日變化位相超前于觀測，預報的降水強度在清晨至午后比觀測弱，而在傍晚至凌晨明顯強于觀測，導致子區(qū)1平均的降水強度較觀測偏強（圖3c）。

子區(qū)2的降水日變化同樣呈現(xiàn)單峰型特征（圖7d～f），但日變化位相相對子區(qū)1有所滯后。觀測的降水量在03～04時達到峰值，21時達到谷值，而預報則在02～03時達到峰值、14～17時達到谷值（圖7d）。預報和觀測的降水量偏差介于-0.08～0.14，降水量預報值在清晨至傍晚低于觀測、在夜間高于觀測，模式對白天降水量的低估一定程度上抵消了夜間的高估，導致子區(qū)2平均的降水量呈現(xiàn)弱的預報負偏差（圖1c）。進一步對比降水頻率（圖7e）和降水強度（圖7f）的日變化特征，均呈現(xiàn)夜間增多、白天減少的分布特征，降水強度的日變化位相超前于降水頻率。模式能夠再現(xiàn)子區(qū)2降水日變化的單峰型特征，但降水頻率預報值整體高于觀測，而降水強度預報值低于觀測，尤其在清晨至傍晚顯著偏低。

子區(qū)3的降水日變化呈現(xiàn)雙峰型特征（圖7g～i），降水量主峰值出現(xiàn)在08時、次峰值出現(xiàn)在18時（圖7g），降水頻率（強度）的峰值時間相比降水量略有提前（滯后）。模式再現(xiàn)了子區(qū)3降水量的雙峰變化特征，但預報的清晨峰值更突出、清晨與傍晚的峰值差距更大（觀測的雙峰差值為0.40，預報為0.18）。子區(qū)3觀測和預報的降水頻率演變特征較為一致（圖7h），但預報的降水頻率偏高5%左右。模式對子區(qū)3降水強度的預報效果相對較弱（圖7i），預報的降水強度雙峰型特征不明顯，不僅低估了白天的降水強度，也大幅高估了夜間的降水強度。

圖7 子區(qū) 1（上）、子區(qū) 2（中）、子區(qū) 3（下）區(qū)域平均的降水量（a、d、g）、降水頻率（b、e、h）、降水強度（c、f、i）日變化

總體而言，模式可以再現(xiàn)與觀測一致的降水單峰型或雙峰型日變化位相，預報和觀測降水日變化的相關系數(shù)均通過0.01水平的顯著性檢驗（表1），尤其在子區(qū)2的預報效果較好。但預報的降水量值與觀測還存在一定偏差：對于子區(qū)1，預報的午后至清晨降水量較觀測顯著偏多，主要是因為模式大幅高估了該時段的降水強度；對于子區(qū)2，預報降水量在清晨至傍晚較觀測偏少、夜間偏多，分別由清晨至傍晚的降水強度預報負偏差和夜間降水頻率預報正偏差造成；對于子區(qū)3，降水量在夜間表現(xiàn)為顯著的預報正偏差，其原因是模式對該時段降水強度的大幅高估。

表1 觀測與預報的降水日變化曲線相關系數(shù)

4 結論

利用CMA-SH9模式逐日20時起報、預報時效12～36 h的逐小時降水數(shù)據(jù)以及地面自動站-CMORPH衛(wèi)星融合降水產(chǎn)品，開展模式對2020年暖季川渝地區(qū)降水量、降水頻率、降水強度空間分布及日變化特征的預報效果評估，得到如下主要結論：

（1）2020年暖季的小時平均降水量和降水頻率呈四川盆地偏小、盆地周邊陡峭地形處偏大的分布特征，降水強度的大值區(qū)位于龍門山脈、大巴山脈和武陵山脈。模式能夠再現(xiàn)與觀測一致的降水空間分布特征，但對川渝地區(qū)的預報穩(wěn)定性存在區(qū)域差異，在四川盆地的預報穩(wěn)定性相對更好。小時平均降水量顯著的預報正偏差分布于青藏高原東坡至四川盆地西南部一帶和四川盆地以東地區(qū)，偏差來自降水頻率和降水強度的共同貢獻；預報負偏差分布于四川盆地，主要由模式對降水強度的低估造成。對于不同強度等級的降水，預報的降水發(fā)生頻率始終高于觀測。

（2）降水量和降水頻率的日變化峰值時間呈顯著的自西向東滯后特征，青藏高原東坡至四川盆地西側的降水量峰值出現(xiàn)在上半夜至午夜，四川盆地的降水量峰值在出現(xiàn)在午夜至清晨，盆地以東地區(qū)的峰值出現(xiàn)在清晨至上午。相比于降水量，降水頻率更多地表現(xiàn)為清晨至上午的峰值位相，降水強度的峰值時間則以夜間為主。模式預報的降水日變化峰值時間相對觀測有所提前。

（3）降水量、降水頻率和降水強度在夜間的量值較大，在白天呈現(xiàn)四川盆地及以西地區(qū)較小、盆地以東地區(qū)較大的分布形態(tài)。模式預報的降水量在夜間較觀測偏大，來自于降水頻率和強度的共同貢獻，而在白天與觀測的偏差較小，這是模式對白天降水頻率的高估與對降水強度的低估相互抵消的結果。

（4）青藏高原東坡至四川盆地西南部一帶和四川盆地的降水日變化表現(xiàn)為夜間峰值的單峰型位相，四川盆地以東地區(qū)則表現(xiàn)為清晨主峰、午后次峰的雙峰型位相。模式能夠較好地把握各子區(qū)單峰型或雙峰型的日變化特征，但預報的降水日變化位相超前于觀測，且預報的降水量值和觀測存在一定偏差。