数值预报产品在石岛春季最高气温预报中的检验和释用

张守龙 程立渤 彭雯 林修栋

摘要：针对T639、欧洲中心细网格模式以及美国NCEP三家数值预报中2m气温进行了检验，利用统计的方法进行了分析，得到了一些定量的结论，为石岛地区3～5月最高气温的预报提供预报指标和方法，得出在不同的月份中各家数值预报的优劣性。对业务工作有很好的指导意义。

关键词：数值预报产品;最高气温;检验

中图分类号：P44 文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2019）16-0055-03

1引言

最高气温（maximum temperature）是一定时段内气温的最高值，是反映某地炎热状况最直接的指标。常用的有日最高气温、月最高气温和年极端最高气温。最高、最低气温的预报是各级气象台站每天制作和发布的常规天气要素预报，近年来随着数值分析预报产品水平的提高，它在广大预报员每天的预报工作中，正发挥着越来越重要的作用。但由于最高温度受地形、地势等多种因素影响，一直是气象工作中的难点。自2010年6月开展最高、最低温度预报评分至今，本地的最高温度预报一直是预报中的难点，尤其春季冷暖空气转换时的最高温度准确率明显偏低。为了做好春季最高温度预报工作，充分利用数值预报产品，研究选取了2012～2014年3月、4月、5月中T639、欧洲中心细网格模式以及美国NCEP三家数值预报的2m气温数值，以及三家平均数值、三家最大值、三家最小值，共六组数值进行统计分析，得到一些定量的结论，为石岛地区3—5月最高温度的预报提供一些预报指标和方法，以提高预报质量。

NCEP是美国国家环境预报中心（National Centersfor Environmental Prediction）的英文简称，已成为目前数值预报业务和研究发展的重点。

欧洲中期数值天气预报中心（ECMWF）于1975年11月4日正式成立，业务预报模式已具有相当高的空间分辨率，数值预报的时效达10d。

T639L60全球模式简称T639，全球谱模式，有1280640个格点，相当于水平30km分辨率。

2资料获取

选取2012～2014年，3～5月的美国数值模式（NCEP）、欧洲中心细网格数值模式（EC）、中国数值模式（T639）3种模式的2m温度的预报（以20：00为起报场的24h内2m气温），三家数值平均，三家数值最大、最小，共6组数据做为样本，分别从准确率、绝对误差、均方根误差3个方面对数据进行分析比对，得到本地3～5月最高气温的参考指标和预报方法。

3预报准确率分析

在实际业务工作中评定最高温度预报准确率，是遵照中国气象局2005年下发的109号文件《关于中短期天气预报质量检验办法通知》执行的。

式（1）、（2）、（3）中，Fi为第i站（次）预报温度，Oi为第i站（次）实况温度，K为2，代表Fi-Qi≤2℃，Nrx为预报正确的站（次）数，Nfx为预报的总站（次）数。

对预报准确率从年、月2个方面进行了检验。

3.1年预报准确率分析

对六组数据分别评分，得出图1，分析3年6组数据的准确率，三家数值预报得分最高的是NCEP;其次是T639;EC最低。6组数据中NCEP的准确率最高，平均值的次之，最小值的最低。

2012年美国NCEP的准确率比其它两家分别高出7.52%和6.72%。三家预报的最大值在预报准确率上优势不大;最小值的预报准确率明显偏小。

3.2月预报准确率分析

分析3月6组数据的准确率（图2），三家数值预报得分最高的是EC;其次是NCEP;T639最低。六组数据中平均值的准确率最高，最小值的次之，最大值的最低。

最小值的准确率在2012、2013年最高，但因2014年准确率太低，使得总体得分比三家平均得分要少。

分析4月六组数据的准确率，三家数值预报得分最高的是NCEP;其次是EC;T639最低。6组数据中最大值的准确率最高，NCEP的次之，最小值的最低。

2012年的NCEP的预报准确率明显优于其它。

分析5月6组数据的准确率，三家数值预报得分最高的是NCEP;其次是T639;EC最低。6组数据中最大值的准确率最高，平均值的次之，最小值的最低。

4多模式预报误差分析

选取T639、欧洲中心细网格模式以及美国NCEP三家数值预报产品中2012年、2013年、2014年3年的石岛温度预报数据，以及三家平均值、最小值、最大值，共6组数据，分别计算其绝对误差和均方根误差。

对绝对预报误差和均方根预报误差分别从年、月两个方面进行了检验。

4.1年预报误差分析

分析3年6组数据的误差（图3），三家数值预报误差最小的是NCEP;其次是T639;EC最高。6组数据中平均值的误差最低，NCEP的次之，最小值的最高。

2012、2013、2014年NCEP预报的绝对误差和均方根误差均比EC和T639小，2012年和2014年NECP的优势尤为明显，2012年EC比T639好，2013年3者相差不大，2014年EC的误差明显。其次是T639比EC好;对于EC来说，预报的误差最大，其中2014年EC的均方根误差达到2.56，而NECP仅为2.11。

3年中平均值的误差略小，但与NCEP和最大值相比优势不大。最小值的误差最大，尤其是2012年和2014年，分别达到2.69和2.66。

分析3年24h预报数据的误差（图4），三家数值预报误差最小的是NCEP;其次是T639;EC最高。六组数据中NCEP的误差最低，最大值的次之，最小值的最高。

其中24h、27h、30h、33h时次气温的平均绝对误差和均方根均很小，NECP、EC、T639的平均绝对误差都小于1。5度;而36h、39h、42h时次的误差均较大，这四个时次分别对应着白天的8h、11h和14h，白天的升温比较明显，相对而言预报难度较大。平均绝对误差和均方根误差39h最大，NECP的绝对误差与均方根误差均为最小;T639次之，EC最大。

全天预报中最大值和平均值表现优于最小值，但与NCEP相比优势不大。

4.2月预报误差分析

（1）分析3月6组数据的误差，三家数值预报误差最小的EC;其次是NCEP～T639最高。6组数据中平均值的误差最小，最小值的次之，最大值的最高。

从图中分析，2012年NCEP的误差较大，2013年、2014年误差略有下降。最小值的误差在2012、2013年表现最好，但因2014年误差太大，使得总体得分比三家平均得分要少。

（2）分析4月6组数据的误差，三家数值预报误差最小的是NCEP其次是EC;T639最高。6组数据中最大值的误差最小，NCEP的次之，最小值的最高。

2012年的NCEP的预报误差明显优于其它。

（3）分析5月6組数据的误差，三家数值预报得分最高的是NCEP其次是T639;EC最高。6组数据中最大值的误差最高，平均值的次之，最小值的最高。

5综合分析

通过上述分析可以看出，NCEP的数值预报在2012年表现较差，但在2013年、2014年的表现均优于其它数值预报的结果，尤其是2013年的表现最好。从分月的分析来看，平均值的表现一般，最大值在3月的表现逊于最小值，但随着温度的升高，最大值的表现越来越好，而最小值的表现越来越差。

在分时预报分析中可以看出，NCEP的分时预报准确率最高，误差最小，尤其是36～45 h中的表现尤为突出，这对预报最高温度有很好的指导意义。

通过以上分析，认为3、4、5月的最高温度预报最好的方法可以是，以NCEP预报为主，3月气温偏低，以三家数值预报中的最小值为预报结果，4、5月气温逐渐回升，应以三家数值预报中的最大值为预报结果。