华东区域数值预报降水产品在云南区域的检验评估

李 璠，王 曼，张瑾文

(1.楚雄州气象局，云南 楚雄 675000；2.云南省气象科学研究所，云南 昆明 650034)

0 引言

近年来，随着数值天气预报技术的发展和计算资源的改善，基于高分辨率数值模式产品分析和研究，从而提供有效的、定点定时的精细化预报产品成为一种有效的技术手段。由于不同的区域，天气特点有所差异，因此，中国气象局和各大区域中心近年来大力发展区域业务数值预报系统[1-7]，借助在资料同化、物理过程及产品开发上均有研究和改进，各个区域中心均研制出业务运行的数值预报系统，并向运行区域范围的各个省份发布数值预报产品。其中华东区域模式系统提供的业务产品时空分辨率较高且覆盖了整个云南省，可以为云南气象防灾减灾提供基础支撑。然而业务上现有数值预报产品种类多、数量大，面对不同区域、不同种类的数值预报产品，云南省一线预报人员在遇到灾害性天气过程，如何在海量的数值模式产品中，高效地选择预报性能最佳的参考产品，成为亟需解决的问题。因此，开展不同数值模式系统产品的检验，评估不同产品对云南省的预报性能十分必要。检验分析的结果能为一线业务人员的业务预报提供有效的参考。

新一代华东区域数值预报系统SMS-WARMSv2.0基于STI-WRFv3.5.1(Shanghai Typhoon Institute Weather Research and Forecasting Version 3.5.1)中尺度区域模式和STI-ADASv5.3.3(Shanghai Typhoon Institute ARPS Data Analysis System Version 5.3.3)数据分析同化系统。其水平分辨率为9 km，以全球预报系统(global forecast system，GFS)分析场为初始场，分别在每日00和12 UTC(对应北京时08和20时)起报，预报时效为72 h。该系统在原区域中尺度模式基础上升级而成，于2014年6月开始进行业务试运行。2015年正式业务运行。目前该系统产品已经应用到云南省气象台。华东区域对该系统产品经过了一系列的检验[8-12]，结果表明新版业务模式强降水预报产品相对于原业务模式产品对天气预报更具参考价值[10]，在极端降水上的表现相对于全球模式具备更强的预报能力[11]，对西南地区4季的降水TS(the threat score)评分均较高，夏季和秋季相对更高，且在48 h内预报性能比较稳定[12]。但对云南区域的降水预报效果如何？目前未见定量客观的检验评估。因此，本文将对该产品进行云南强降水个例定性检验和雨季降水定量检验，并与欧洲中期天气预报中心全球模式(简称EC：European Centre)[13，14]、云南区域WRF数值预报系统(简称WRF_3km)[15，16]产品和省台预报进行对比分析。以期为预报人员提供基本信息，从而为预报员更好的应用数值预报产品提供依据。

1 资料

用于检验的模式预报资料为2018年5～10月每日08时起报SMS-WARMSv2.0、EC、WRF_3km系统的降水预报产品和省台对应时段的预报产品。观测资料为2018年5～10月云南125站24 h降水量。

2 降水检验方法

对降水进行分级检验[17]，降水检验分4个降水量级(24 h)，即小雨(0.1～9.9 mm)、中雨(9.9～24.9 mm)、大雨(25.0～49.9 mm)、暴雨(≥50.0 mm)。统计TS评分、漏报率和空报率：

式中：TSk为击中率评分；NAk为预报正确站(次)数；NBk为空报站(次)数；NCk为漏报站(次)数；POk为漏报率，FARk为预报空报率；k为1～4，对应4个降水量级(表1)。

表1 降水预报检验分类表Tab.1 The test of precipitation forecast

3 检验结果分析

3.1 强降水个例检验

根据云南省气象台实行的强降雨天气过程标准(全省125个县级站中，当24 h累计降水量大于等于25 mm的站点达22站次以上时，规定为一次全省性大雨过程)，对2018年5～10月出现的9次(5月2次，6月1次，7月2次，8月4次)全省性大雨天气过程进行了对比分析3种预报产品的预报效果。3种预报产品分别为：华东中尺度数值模式(以下用“SMS_9km”代表，SMS：Shanghai Meteorological Service)产品，水平分辨率9 km、欧洲中心天气预报模式细网格数据，模式分辨率0.125°× 0.125°(以下用“EC”代表)和云南“区域WRF数值预报系统”产品，模式分辨率为3 km(以下用“WRF_3km”代表)。为了便于比较，模式降水图均插值为分辨率0.125°×0.125°。限于篇幅，挑选2次天气过程图进行分析，一次过程为2018年5月26日过程，SMS_9km预报效果较好，一次过程为2018年8月3日过程，SMS_9km预报效果较差。其他降水过程图省略。

受弱冷空气和切变线共同影响，2018年5月26日20时～27日20时云南出现一次全省性大雨天气过程，常规观测站出现大暴雨2站、暴雨6站、大雨25站，强降雨分布在金沙江流域及滇东南地区，滇西出现零星大雨(图1a)。SMS_9km(图1b)对滇东南文山南部的强降雨量级预报偏大，对红河南部的强降雨预报量级偏小，对滇西德宏和滇西北怒江、大理的降雨预报范围和量级均偏大，与实况相比，SMS_9km报出了滇东的主要雨带，对滇西北空报明显。EC(图1c)对整个雨区的预报比较偏南偏西，对实况强降雨的量级和范围预报均偏小。WRF_3km(图1d)对整个雨区的预报偏西，对滇西南的强降雨预报与实况接近但范围偏大，对文山东部的强降雨预报量级偏小。相比3种数值预报产品，SMS_9km预报范围和强度最接近实况。

图1 2018年5月26日20时～27日20时云南省降雨量分布 (单位：mm)(模式5月26日08时起报，取12～36 h累计降雨，下同)Fig.1 Precipitation distribution of Yunnan Province from 20∶00 on May 26 to 20∶00 on May 27，2018(unit：mm) The model forecast starts at 08∶00 on May 26，taking 12-36 h accumulated precipitation，the same as below (a)Actuality；(b)SMS_9km；(c)EC；(d)WRF_3km

受低涡切变及偏南暖湿气流影响，2018年8月3日20时～4日20时常规观测站出现暴雨10站，大雨32站，实况(图2a)强降雨区主要集中在滇中以南和滇东北东部。SMS_9km预报(图2b)的强降雨范围远大于实况，主要分布在滇中、滇东北、滇东南南部和滇西滇南边缘区域，除了滇西南的大暴雨，其他地区的大暴雨空报。EC的预报(图2c)对滇西南南部的强降雨预报偏弱，对滇西、滇东南的降雨预报偏强。WRF_3km的预报(图2d)对滇西、滇西南强降雨预报的范围偏大，对普洱和昭通东部的强降雨预报偏弱，对滇西降雨量级预报偏强。此次过程EC大雨范围较实况偏东，范围偏大，而暴雨范围分散。华东中尺度模式强度偏强，范围明显偏大，存在大雨以上量级的降水空报区域多，且强度较实况大2个量级的特点。此次降雨过程WRF_3km预报较好。

从2018年雨季9次云南省全省性大雨天气过程来看，华东中尺度数值模式整体预报的降水落区较好，比较接近实况(5月26日过程、7月25日过程和8月22日过程)或者包括实况降水区域，范围较实况范围大(5月30日过程、6月8日过程、7月6日过程、8月3日)，7月25日、8月2日过程降水带较实况位置偏差较大。预报降水强度较实况偏强，其中6月8日、7月6日和8月2日空报了大暴雨量级的降水。

图2 2018年8月3日20时～4日20时云南省降雨量分布(单位：mm)(模式8月3日08时起报)Fig.2 Precipitation distribution of Yunnan Province from 20∶00 on Aug 3 to 20∶00 on Aug 04，2018(unit：mm).The model forecast starts at 08∶00 on Aug 3 (a)Actuality；(b)SMS_9km；(c)EC；(d)WRF_3km

3.2 2018年5～10月逐日平均检验结果

以下检验结果为逐日降水评分累加之后进行的日平均，预报结果取模式起报时刻为起始日08时，12～36 h、36～60 h的24 h的预报与实况进行对比分析。检验时段为2018年5月1日～2018年10月31日。图中包括云南省气象台发布的主观预报(简称省台预报)、华东中尺度模式(SMS_9km)、欧洲中心发布(EC)和云南运行的模式(WRF_3km)产品检验结果，所有预报产品的预报时效一致。

从2018年雨季(5～10月)逐日平均TS评分看(图3)，24 h预报评分，小雨量级评分，省台预报、SMS_9km、EC和WRF_3km的评分在53.7%～65.6%，其中省台预报评分最低，数值模式产品的预报小雨评分均高于省台预报，评分从高到低依次为WRF_3km、SMS_9km和EC，小雨评分均较高。中雨评分，WRF_3km评分最高，为17.3%，EC、SMS_9km和省台预报的评分依次为16.3%、15.2%和14.1%，其中省台预报评分最低。大雨评分，WRF_3km、SMS_9km和省台预报的评分较高，分别为7.6%、6.9%和6.3%，EC的评分最低为5.7%。暴雨评分，EC的评分最高为3.1%，SMS_9km的评分次之，为2.5%，其次WRF_3km是的评分，为2.4%，省台预报的评分最低为2.0%。

48 h预报评分，小雨量级评分，WRF_3km评分最高，为65%，其次为SMS_9km的评分为62.6%，EC和省台预报的评分分别为54.4%和53.1%。中雨量级评分，SMS_9km评分最高，为16.2%，WRF_3km、省台预报和EC的评分依次为15.4%、14.3%和13.6%。大雨量级评分，SMS_9km评分最高，为6.9%，WRF_3km次之为6.6%，其次是EC的评分为6.3%，省台主观的评分为5.4%。暴雨量级评分，SMS_9km最高，为3.8%，省台预报评分为2.6%，WRF_3km和EC分别为1.7%和1.5%。

图3 2018年雨季(5～10月)逐日平均TS评分Fig.3 The TS score of daily average in rainy season(May to October)，2018

从2018年雨季(5～10月)逐日平均空报率看(图4)，24 h空报率，小雨量级，空报率在35%～40%，其中SMS_9km的空报率最小，为28.43%，WRF_3km的空报率较小，为31.75%，EC为36.8%，省台空报的空报率最大，为41%。中雨量级，空报率WRF_3km的最小，为77%，而省台预报最大，为84.3%，SMS_9km和EC分别为77.3%和77.5%。大雨量级，EC的空报率最小，为86.7%，WRF_3km次之，为87.3%，省台预报和SMS_9km分别为89.8%和90.2%。暴雨量级，EC的空报率最小，为90.8%，WRF_3km、SMS_9km

图4 2018年雨季(5～10月)逐日平均 空报率评分Fig.4 The rate of vacancy forecast score of daily average in rainy season(May to October)，2018

和省台预报的分别为95.8%、96.4%和96.7%。48 h，小雨量级，SMS_9km的空报率最小，WRF_3km次小，省台预报的空报率最大。中雨空报率与24 h的空报率特征类似。大雨量级，EC的空报率最小，为86.8%，其次是WRF_3km，为88.2%，SMS_9km和省台预报分别为89.2%和90.7%。暴雨量级，EC空报最小，为89.9%，SMS_9km空报最大为96.8%。

从2018年雨季(5～10月)逐日平均漏报率看(图5)，24 h，小雨量级，漏报率在20%以内，漏报率均较小，其中EC的漏报率最小，而SMS_9km的漏报率最大。中雨量级，漏报率SMS_9km的最大，为67.1%，而省台预报最小，为23.0%，EC和WRF_3km分别为50.6%和55.1%。大雨量级，EC的漏报率最大，为84.3%，WRF_3km次之，为79.3%，SMS_9km和省台预报分别为80.6%和73.3%。暴雨量级，WRF_3km的漏报率最大，为93.7%，EC、省台预报、SMS_9km的漏报率分别为92.5%、86.9%和87.4%。

48 h，小雨量级，漏报率在20%以内，漏报率均较小，其中EC的漏报率最小，而省台预报的漏报率最大，SMS_9km位居第三。中雨及以上量级降水预报的漏报率，其漏报率大小次序与24 h预报的次序完全一致。

图5 2018年雨季(5～10月)逐日平均 漏报率评分Fig.5 The underreporting rate score of daily average in rainy season(May to October)，2018

4 结论与讨论

(1)从2018年雨季9次云南省全省性大雨天气过程来看，华东中尺度数值模式能够报出强降水的主要雨带，整体预报的降水落区较好，比较接近实况，但强度有偏强的特点。

(2)从24 h和48 h的4种预报产品各量级降水评分看，24 h评分，SMS_9km预报评分，除了中雨量级的评分位居第三外，其他降水量级的评分位居第二。48 h评分，小雨量级的评分位居第二，中雨及以上量级的评分位居第一。相比48 h的降水预报产品的参考性较24 h的参考性好，其中24 h的中雨量级的预报效果略差于其他量级的预报效果。

(3)从空报率看，4种预报的空报率差别较大。SMS_9km的预报与其他3种预报相比，24 h预报，小雨量级降水预报的空报率最小，中雨量级降水预报的空报率位居第二小，大雨和暴雨量级降水预报的空报率在4种预报中最大。48 h预报，小雨和中雨量级降水预报的空报率最小，大雨量级降水预报的空报率位居第二大，暴雨量级降水预报的空报率最大。总体看，24 h和48 h，小雨和中雨量级降水预报的空报率较小，而大雨和暴雨量级降水预报的空报率较大。

(4)从漏报率看，4种预报的漏报率差别较大。SMS_9km的预报与其他3种预报相比，24 h预报，暴雨量级降水预报的漏报率位居第二小，大雨量级降水预报的漏报率位居第三小，中雨和小雨量级降水预报的漏报率最大。48 h预报小雨量级降水预报的漏报率位居第三小，中雨及以上量级降水预报的漏报率特征与24 h的一致，中雨量级降水预报的漏报率最大，大雨量级降水预报的漏报率较EC的小，暴雨量级降水预报的漏报率较省台预报的大，位居第二小。总体看，SMS_9km的预报4个量级中，其中暴雨量级漏报率最小，中雨量级漏报率最大，小雨和大雨量级漏报率较大。

(5)SMS_9km的降水预报产品对云南强降水的落区相对EC和WRF_3km有一定优势，48小时降水评分，除小雨评分外，其他量级的降水评分均最高，48小时的预报产品对预报员有较好的参考价值。该系统降水预报在云南存在预报强度偏大，24小时预报效果略差的可能原因，一是该系统处理云南复杂地形存在偏差，二是目前该系统中未应用云南本地的C波段多普勒雷达资料。据了解，该系统的研发团队正在开展C波段多普勒雷达资料的研究试验，系统在不断改进和完善，模式的分辨率将提高到3 km，随着该系统不断升级，在云南有较好的应用前景。