两次暴雨过程的主观及集合预报检验
2014-09-02张惠君寇思聪
吴 岩,张惠君,关 铭,万 虹,寇思聪
(1.黑龙江省气象台,黑龙江 哈尔滨150030;2.本溪市气象局,辽宁 本溪117000)
1 引言
随着气象事业的发展, 数值预报产品已成为广大预报员日常预报的重要参考。 但在实际业务应用中,如果对产品的预报性能缺乏足够认识,就会造成诊断失误, 导致天气预报失败甚至重大天气过程错报。 正确理解数值预报产品性能可以使预报员有根据地对数值预报加以订正, 从而在预报业务中取得好的预报效果。 开展数值预报产品检验是择优使用数值预报产品、提高天气预报准确率的途径,张宁娜[1-7]等对不同的数值模式产品进行了检验。 2012年开始, 国家气象中心着力研发适用于我国的集合预报技术,并于2014年4月在黑龙江省气象台投入业务化运行,对集合预报的预报效果进行检验迫在眉睫。
黑龙江省地形独特,汛期洪涝灾害时有发生,强对流天气多,暴雨预报相对困难。 本文对8月份出现在黑龙江省的两次暴雨天气进行了省台、地市台、中央台的主客观预报及不同集合成员预报的分级降水和温度检验, 以了解集合预报不同成员对黑龙江暴雨天气的预报能力, 争取对今后的暴雨预报有一定启示作用。
2 检验方法
2.1 检验方案
对黑龙江省2014年8月20日和2014年8月25日出现的单日暴雨天气进行省台主观指导预报、地市台主观预报、 中央台SCMOC 客观指导预报、中央台主观定量降水(QPF)预报以及集合预报产品中的最小值、10%分位数、25%分位数、 中位数、75%分位数、90%分位数、 最大值、 集合平均和控制预报的24 h 预报和48 h 预报质量检验。 由于集合预报单站预报中,无北极村站,因此本文选择除北极村站的其他82 站进行检验。20日检验所用资料为19日20时和18日20时起报的集合预报数据资料, 对应预报时段均为20日08时-21日08时,省台、地市台、中央客观和中央主观所检验预报为20日预报20日08时-21日08时24 h 预报以及19日预报20日08时-21日08时48 h 预报。 验证资料为20日08时-21日08时的24 h 降水量以及最高温度和最低温度实况资料。 25日预报检验亦是如此。 根据82 站逐站统计降水量、 温度预报值与实况观测值, 分别得出分级降水和温度预报检验结果。 另外分级降水检验中, 还包括集合预报产品中的概率匹配平均预报检验。
2.2 降水量检验方法
根据气发[2005]109 号附件1《中短期天气预报质量检验办法》(下称办法)有关公式,检验依据当日预报正确站数、空报站数、漏报站数,计算分级降水TS 评分、技巧评分、空报率、漏报率及晴雨预报正确率等。
降水预报检验统计公式为:
式中NAk为预报正确站 (次) 数、NBk为空报站(次)数、NCk为漏报站(次)数,见表1,k 为1,2,3,4,代表小雨、中雨、大雨、暴雨。TS’为中央台SCMOC 客观指导预报的TS 评分。
表1 降水预报检验分类表
晴雨预报检验规则由表2 所示, 预报正确率公式为:
技巧评分:SS=PC-PC′
式中NA 为有降水预报正确站(次)数,NB 为空报站(次)数,NC 为漏报站(次)数,ND 为无降水预报正确的站(次)数,PC′为中央台SCMOC 客观指导预报的PC 评分。
表2 晴雨预报检验规则表
2.3 温度检验方法
依据办法,把温度预报误差≤2 ℃定义为预报正确,计算温度预报误差≤2 ℃的百分率,即温度预报准确率。 温度预报准确率公式为:
式中Nr 为预报正确的站(次)数,Nf 为预报的总站(次)数。
3 降水检验结果
3.1 分级降水TS 评分
从20日和25日不同预报员以及集合预报成员的24 h 和48 h 预报分级TS 评分可以看出, 针对于这两次过程,预报员分级降水TS 评分随着降水级别增大而减小。 其中20日降水的小雨的TS 评分较高,尤其是省台和中央主观预报,TS 评分均超过60%,同时省台预报小雨TS 评分均高于中央台SCMOC 客观指导预报,即对中央台指导预报为正技巧,说明预报员对小雨量级降水把握较好。 但省台中雨预报评分低,大雨和暴雨则基本没有评分。 相对来说,中央台主观预报则对各个量级降水均有得分,尤其对25日的暴雨量级降水,中央主观预报亦有得分,说明省台预报员虽对小雨预报把握较好, 但对大雨以上量级降水,尤其是暴雨预报略显得保守,信心不足。 而对于20日暴雨天气,则各级预报员均无评分,预报失败。 集合预报成员对各个量级降水均有表现,总体而言,集合平均值、控制预报以及概率匹配平均在集合成员中表现优秀, 基本对大雨以下量级降水均有体现,得分相对较高,在实际业务中可以参考。 值得一提的是,虽然集合成员最大值对小雨预报表现较差,但对暴雨预报,则是唯一得到评分的成员,在业务应用中应该得到重视。
另外, 结合分析两次降水天气的各级降水空报率和漏报率可以看出, 无论是预报员还是集合预报的各个成员预报对小雨均有较好的预报, 表现为TS评分较高,空报率、漏报率较低。 但从中雨开始,空漏报率显著增加,TS 评分降低。 20日中雨预报表现为空报率低于漏报率,漏报明显;25日中雨预报表现为空报率高于漏报率,空报明显。 对于大雨预报,省台和地市台预报员基本表现为漏报, 中央台主观预报表现为空报明显,集合成员预报20日大雨表现为漏报明显,对25日大雨表现为空报明显,也就是说对于大雨以上量级的降水预报落区往往会有偏差,预报的强降水的中心位置会与实况不一致。 然而对于所有的预报来说,暴雨预报以漏报明显,暴雨漏报率几乎为100%,对于大尺度环境条件下中小尺度天气系统产生的暴雨天气基本无预报能力, 暴雨落区的准确把握仍是黑龙江省预报工作中的难点。
3.2 晴雨预报准确率
从两次降水天气的晴雨预报准确率来看,20日降水预报员晴雨准确率基本超过80%,25日降水预报员准确率基本超过65%, 总体来说对降水区域把握较好, 同时预报员晴雨准确率高于多数集合预报成员准确率, 说明预报员对数值产品和客观方法的应用技术有一定提高。从预报时效看,预报员48 h 准确率较24 h 准确率会有所下降, 显示预报员的经验在临近天气预报中发挥了作用。 而不同集合预报成员的48 h 准确率基本与24 h 准确率相持平,说明在较短时效内客观预报准确率随时间无明显下降。 同时集合成员中的平均值、 控制预报和概率匹配平均预报相对表现稳定, 准确率基本居集合成员中前四位。
两次降水过程相对于中央客观SCMOC 指导预报技巧评分,大雨以下量级除集合成员最大值外,大多数预报和成员表现为正技巧或无技巧, 最大值成员表现为负技巧,而对暴雨预报,最大值成员则表现为正技巧。 针对于25日降水的48 h 暴雨预报,所有预报均为负技巧,因为对于此次预报,中央客观SCMOC 指导预报表现较好,TS 评分达50%, 为所有预报最高。 晴雨预报的技巧评分则20日降水表现为负技巧,25日降水正负技巧各半。
4 温度检验结果
黑龙江省南北跨度大,温度日较差高,天气状况对温度影响明显, 因此温度预报相对南方省市难度偏高。 从各级预报员以及不同集合预报成员对黑龙江省82 站最高气温和最低气温预报准确率(表3)结果来看, 预报员的温度预报准确率大多数超过80%以上,且基本高于集合预报或与集合预报持平,准确率较高, 说明在温度预报方面预报员对数值产品预报订正较好。 集合预报成员中,90%分位值和最大值对最高气温预报表现较好,10%分位值和25%分位值对最低气温预报表现较好, 若将最高气温和最低气温预报结合起来看, 则是集合平均值和控制预报表现稳定, 因此在业务工作中可以作为温度预报的重要参考。
表3 25日、20日最高和最低气温预报准确率(%)
5 结论和讨论
对两次暴雨天气的降水和温度预报检验分析表明, 预报员和集合预报对定量降水预报表现了一定预报能力, 但对具体强降水的落区预报能力还有待提高。 具体得到如下结论:
(1)针对于这两次过程,预报员分级降水TS 评分随着降水级别增大而减小。 无论是预报员还是集合预报的各个成员预报对小雨均有较好的预报,表现为TS 评分较高,空报率、漏报率较低。 但从中雨开始,空漏报率显著增加,TS 评分降低。
(2)预报员对大雨以上量级的降水预报落区往往会有偏差, 预报的强降水的中心位置会与实况不一致。 然而对于所有的预报来说,暴雨预报以漏报明显,漏报率几乎为100%,对于大尺度环境条件下中小尺度天气系统产生的暴雨天气基本无预报能力。
(3)集合预报成员对各个量级降水均有表现,虽然暴雨漏报率几乎为100%,然而集合成员中的最大值,则是唯一得到暴雨预报评分的成员,有一定启示作用,在业务应用中应该得到重视。
(4)预报员的温度预报准确率大多数超过80%,且基本高于集合预报或与集合预报持平, 准确率较高, 说明在温度预报方面预报员对数值产品预报有一定订正。 集合预报成员中,90%分位值和最大值对最高气温预报表现较好,10%分位值和25%分位值对最低气温预报表现较好。
(5)针对降水和温度预报总体而言,集合成员中集合平均值和控制预报表现相对优秀, 可以在业务中提供重要参考。
(6)本文的结论只是针对于两次暴雨天气,预报员和集合预报成员对整体暴雨天气预报能力的检验还有待于日后更多个例的分析。
[1] 张宁娜,黄阁,吴曼丽,等.2010年国内外3 种数值预报在东北地区的预报检验[J]. 气象与环境学报,2012,28(2):28-33.
[2] 崔锦,周小珊,陈力强,等.3 种数值模式对2008年5-8月辽宁降水预报的天气学检验[J]. 安徽农业科学,2010,38(21):11236-11239.
[3] 管成功,王克敏,陈晓红.2002-2005年T213 数值降水预报产品分析检验[J].气象,2006,32(8):70-76.
[4] 徐双柱,张兵,谌伟.GRAPES 模式对长江流域天气预报的检验分析[J].气象,2007,33(11):65-71.
[5] 王雨.2004年主汛期各数值预报模式定量降水预报评估[J].应用气象学报,2006,17(3):316-324.
[6] 孔海江.2003年汛期3 种中尺度数值预报模式降水预报检验[J].河南气象,2005(1):9-11.
[7] 张建海,诸晓明.数值预报产品和客观预报方法预报能力检验[J].气象,2006,32(2):58-63.