CFSv2模式产品对贵州一次区域暴雨过程的预报能力分析

李 浪,白 慧,吴战平，方 荻，于 飞，彭 芳

(1.贵州省山地环境气候研究所，贵州 贵阳 550002；2.贵州省山地气候与资源重点实验室，贵州 贵阳 550002)

0 引言

延伸期预报是指时间为10～30 d的气象预报，它作为天气预报和气候预测之间的重要衔接[1-2]，为实现“无缝隙”的气象预报服务，其重要性日益凸显，近年来随着极端天气气候事件的增多，其引发的气象灾害给国民经济生活带来了严重影响和损失，延伸期的预报服务对防灾减灾等工作有着特殊的意义[3]。一直以来，延伸期预报都是国际上大气科学关注的一大研究热点和难题, 延伸期预报的难点在于它的预报时效超过了逐日天气可预报时效的理论上限(2周)[4-6]，同时又小于气候预测的月、季时间尺度。在天气预报时段内，主要受大气初值信息的影响，即所谓的“边值问题”，而在气候预测时段内，更多的是受到海温、下垫面等外强迫信号的作用[7-8]，延伸期预报正处于天气预报和气候预测两者之间，同时受到初值信息和外强迫信号的影响，其预报信号的不确定性，无疑增加了预报的难度。

延伸期预报研究工作的开端要追溯到1983年，Miyakoda首先利用数值模式成功预报出了10～30 d平均的阻塞高压[9]，在那之后，Madden[10]等一系列专家学者通过不断的研究，随着数值预报的发展以及集合预报理念的提出使延伸期预报逐步成为可能[11-13]。大气季节内振荡的发现[14]成为延伸期预报时段内可靠的信号来源之一[15]，随后，经过国内外大量学者的研究工作，利用MJO(热带大气季节内振荡)法以及低频天气图的延伸期预报方法逐步开展开来[16-18]。延伸期预报工作的开展为灾害性天气的规避和防御赢得了宝贵的时间，对国民人身安全和经济的保障有着不可忽视的作用，为真正落实防灾减灾气象先行的理念是不可或缺的一部分，美国国家环境预报中心研发的新一代气候预测模式—CFSv2模式，该模式产生了3种预报产品，分别是预见期长度为9个月的预报，预见期长度为1个季节以及45 d的预报[19-20]。陈官军等[21]利用CFS模式资料检验了该系统对东亚夏季延伸期大气环流的预报技巧，结果表明该系统模式对一些持续性强降雨过程中的主要大气环流有一定的预报效果。李永生等[22]评估了CFSv2模式延伸期逐日预报对黑龙江省3次强降温过程的预测能力，发现该模式对强降温过程的预报表现出一定的技巧。周辰光[23]等利用CFSv2模式资料开展了区域性高温事件的延伸期预报，结果表现良好。

本文采用CFSv2模式逐日预报的45 d降水量预报产品，评估了对贵州区域延伸期时段6月5—9日暴雨过程的预报能力，并通过CFSv2模式输出的环流预报场进一步分析此次暴雨过程预报量级偏差的原因。

1 资料和方法

CFSv2模式有4个时段(00、06、12和18 UTC cycles)的预报产品，本文选取世界时12时起报的4个预报成员，采用5 d集合平均方案，得到集合20个成员的逐日平均降水和大气环流场预报产品，实况降水为贵州省85个地面气象观测站的逐日降水资料，大气资料为NCEP/NCAR再分析逐日资料，用于分析本次区域暴雨过程的大气环流场特征，包括500 hPa高度场、700 hPa和850 hPa风场，水平分辨率为2.5°×2.5°。

2 2019年贵州省6月5—9日区域暴雨过程实况

根据贵州省区域性暴雨气象评估标准[24]，即在一次区域性降水过程中，评估区域范围内有6个及以上国家级气象观测站(或有6%及以上区域气象观测站)日降水量达到暴雨标准，记为一次区域暴雨过程。

2019年6月5—9日，贵州省出现了大范围持续性暴雨天气过程。累计降水量超过100 mm的区域主要分布在毕节市南部、六盘水市东部、黔西南州北部、安顺市、贵阳市南部、黔南州西部和中北部、黔东南州和遵义市局地，其中安顺市中东南部和黔南州西部等地超过200 mm。全省有34个国家站日降水量超过了暴雨量级，其中6月8日暴雨范围最广，全省有146个考核站(含10个国家站)出现暴雨以上降水，其中25站(含1个国家站)达大暴雨以上量级，达到了区域暴雨标准。此次区域暴雨过程强度较强、范围较广、时间较长。本文选取此次过程作为研究对象。

3 大气环流形势

从6月5日500 hPa的大气环流形势(图1a)中可以看出，西太平洋副热带高压(以下简称副高)脊线处在18°N附近，贵州处在副高588线西北侧的西南气流中。贵州的大部分地区处于高空槽前的西南气流中，引导低层西南气流加强，在6月5日贵州东南部形成西南急流(风速≥12 m·s-1)[25]。西南急流有利于将印度洋和南海的水汽输送至贵州地区，形成较强的降水。从6月5日700 hPa和850 hPa(图略)的大气环流形势中可以看出，贵州位于低涡南部的西南急流中，这些条件都极其利于降水的形成。

6月6—8日贵州上空500 hPa大部分转成西风气流，副高有所西伸，且副高588线断开(图1)，极利于印度洋暖湿气流向贵州地区输送，700 hPa的低涡也随之消失，但是低空有一条切变线横穿贵州上空，一直持续至9日。低空切变线的长时间存在，有利于底层气流的垂直运动，而高层处在副高边缘，高空有下沉气流。低层的暖湿气流与高空的干冷空气的长时间接触，有利于长时间的强降水的形成。10日，随着副高东退，降水趋于结束。

图1 6月5—9日700 hPa急流(阴影，单位：m·s-1)、500 hPa高度场(等值线，单位：dagpm) 和700 hPa风场(a:5日，b:7日，c:8日，d:10日)Fig.1 700 hPa rapids from June 5th to 9th(shadow，unit：m·s-1)、500 hPa height field(Contour，unit：dagpm)and 700 hPa wind farm(a:5th，b:7th，c:8th，d:10th)

4 CFSv2模式产品的预报能力分析

4.1 降水预报产品

对于这次区域暴雨过程，CFSv2延伸期逐日降水量预报产品在5月21日就已提前15 d预报在6月5—9日期间将发生一次持续性降水过程，该预报信号稳定、持续到5月25日。5月22日预报在6月3—7日有一次降水过程，这与6月5—9日的强降水过程在时间上稍微有所提前；5月23日预报在6月3—7日会有一次降水过程；5月24日预报在6月3—11日有一次持续性降水过程，这与6月5—9日的强降水过程在时间尺度上有所偏差；5月25日起报的预报结果最好，预报在6月5—9日会有一次强降水过程，并且6月8日的降水量最大，这与6月5—9日这次过程的实际情况较为一致，不过在降水量级程度上预报依然偏小(图2)。

图2 2019年6月1—30日逐日全省平均降水量(a:实况降水，b:5 d集合平均处理后的5月25日模式预报降水)Fig.2 Daily average precipitation in the province from June 1 to 30, 2019(a:Live precipitation， b: Predicted precipitation on May 25 after 5d ensemble processing)

4.2 环流预报产品

在本次区域暴雨过程中，6月8日降水量最大，选取8日实况和模式预报的环流场进行对比分析，在500 hPa实况高度场上(图3a)，贵州处于副高588线的西北侧，高空大部分为偏西气流，副高有所西伸，由于副高588线的断开，利于印度洋的暖湿气流向贵州区域输送，中高纬地区的东亚大槽中心线为560线。而从图3b的CFSv2模式预报的500 hPa高度场上可以看出，贵州处于副高588线的北侧，大部分地区处于西偏北气流中，对于水汽的输送并不有利，中高纬度东亚大槽的中心位置位于实际位置的东北方向，并且中心线为548线。对中高纬的天气系统模式预测比实况位置偏北，强度要强。反观CFSv2模式预报的副高，预报场中副高只控制在海南岛南部和中南半岛中部以及南海群岛，而实况场中副高几乎控制整个中南半岛和南海地区，模式对于副高的预测程度略有偏弱，并且副高的位置较实况要偏南。模式对于系统的预测强度偏低，以及水汽条件的差异，导致该模式对本次区域暴雨过程的预测在降水量级上有所偏小。总体而言，CFSv2模式延伸期预报对本次区域暴雨过程的环流场预报整体上比较符合，但对于天气系统的强度及位置的把握有些许偏差。在实际分析应用中，需综合分析考虑。

5 结论

本文基于CFSv2模式预报产品、NCEPNCAR在分析资料和贵州省降水量实况资料,选取贵州省2019年6月5—9日这次范围较广、时间较长的区域暴雨过程进行CFSv2模式延伸期时段预报能力的分析，得到以下结论：

①CFSv2模式降水量预报产品在提前10～15 d能稳定、持续的预报出6月5—9日暴雨降水过程，尤其在5月25日起报的效果最好，预报的过程起止时间和最大降水日与实况一致，总体上预报的降水量级偏小。

②CFSv2模式大气环流预报产品在提前10～15 d亦能稳定、持续的预报出影响这次区域暴雨过程的中高纬和副热带系统的配置形势。CFSv2模式对中高纬地区的天气系统在预测程度上有所偏强，位置要偏北，而对于低纬地区，如副高等系统的预测在程度上略为偏弱，位置较实况要更偏南。总体上，该模式在贵州区域暴雨过程的预报中表现出一定的预报技巧，大体上能预测出降雨过程，对环流形势的预测整体上表现良好，但在天气系统的强度及位置的把握上有所偏差。CFSv2模式在本次过程预报中对副热带高压系统强度偏小、位置偏南的判断，影响了热带海洋北上的水汽强度和位置，是导致预报降水量级偏小的主要原因。

图3 2019年6月8日500 hPa高度场(a:NCEP/NCAR实 况，b:CFSv2模式预报，c: CFSv2与NCEP/NCAR差值场)Fig.3 500 hPa height field on June 8, 2019(a: NCEP/ NCAR Live，b: CFSv2 model forecast，c: CFSv2 and NCEP/NCAR difference field)

③在本次过程中，CFSv2模式产品在提前10～15 d的预报中表现出了较好的效果，但仅以此结果来评判该模式的优劣过于局限，要进一步评估该模式的预报技巧，需针对更多的典型过程详细分析，这是下一步准备开展的工作。