EC模式对北盘江流域降水的预报能力检验

2021-05-21孔祥波夏晓玲醋院科唐延婧宋万礼

人民珠江 2021年5期

孔祥波,夏晓玲,醋院科,唐延婧,宋万礼,廖波

(1.贵州黔源电力股份有限公司,贵州贵阳 550000;2.贵州新气象科技有限责任公司,贵州贵阳 550002)

现代的天气预报有很大程度上依赖数值预报模式，而对数值模式进行检验是使用数值预报的一个重要的环节，合理的检验方式可以为使用者了解数值模式提供有效的帮助[1-2]。比较普遍和传统的检验方法是通过高空、地面观测和预报数据进行点对点的对比，根据事件是否发生对预报和观测进行分类，并统计点上预报、观测事件发生的次数，在此基础上定义如准确率、空报率、漏报率等一系列评分指数来评定模式的预报技巧[3]。这样传统的检验方式可以客观、定量的给出预报的整体表现。

肖玉华等[4]基于T639、T213、日本和德国数值预报模式对2008年5—9月的预报分区域进行了客观检验分析，结果表明各模式在西南地区的降水预报能力随着降水级别的增加而减弱，到暴雨级别，西南区已成为各模式TS评分最低区域，正确率最低值出现在四川盆地。暴雨是中国主要的灾害性天气之一，是各种天气尺度相互作用的结果，大尺度环流为暴雨的产生提供有利的背景，中尺度系统则是暴雨的直接制造者，许多专家和学者对不同地区、不同环流背景下的暴雨有过不少的分析研究[5-11]。

贵州的地貌复杂，不同等级的降水分布情况复杂[12]，因此对数值预报的检验尤为重要。汤俊等[13]检验了T213模式在贵州的运用效果，认为该模式在贵州的预报效果较好；伍红雨等[14]检验了贵州中尺度数值模式MM5的预报效果，并认为MM5模式有较好的短期预报能力；周永水等[15]检验了T639，EC细网格对于14时2 m气温的预报效果，认为EC的预报效果优于T639模式。对于贵州省内乌江流域范围的数值预报检验情况，宋丹等[16]检验并订正了乌江流域范围内SWAN定量降水估测(QPE)和定量降水预报(QPF)，认为QPE和QPF的预报效果并不理想，不能直接用于业务中，但经过2次订正后的效果较好，可以业务运用。唐延婧等[17]检验的了中尺度模式WRF对乌江流域的面雨量预报效果，认为WRF面雨量预报的释用起到一定的指导意义，可根据WRF的降水预报一致偏小的特点提出降水预报订正思路：结合天气学分析，将WRF预报放大相应订正值来考虑降雨量级，可以提高预报准确率。

北盘江流域属珠江流域西江水系，是红水河上游左岸最大支流，流域跨越云南、贵州两省。黔源电力公司在北盘江流域上有多个梯级电站，受电力市场改革影响，贵州省内开展的水火发电权交易、贵州与云南开展的云贵水火置换，以及未来云贵互联工程建成投运后云电入贵等，必将进一步加大梯级水库在汛期洪水调度中的困难，汛期洪水调度必然面临更复杂的弃水调峰、低谷空间不足以及高峰出力不够的严峻形势。在此背景下，需要气象部门进一步提高短中期降水预报准确率与预见期，提供更加精细化的预报产品，为梯级水库合理控制水位降低弃水调峰可能提供更加及时准确的预报支持。

为了提高北盘江流域的降水预报准确性，为电力调度提供更加精细化，具有针对性和指导意义的雨量预报，本文检验了目前气象部门运用最为广泛的数值预报产品欧洲中心数值模式(以下简称EC数值模式)对于北盘江流域的预报情况。

1 数据及方法

1.1 研究区域概述

北盘江(图1)是珠江流域西江水系的一级支流，也是红水河上游左岸最大的支流，位于云贵高原向广西中山丘陵地区的过渡地带，流域跨越云南、贵州两省。北盘江发源于云南省曲靖市乌蒙山脉。北盘江处于北纬24°50′～26°50′，东经103°50′～106°15′，流域的北面的牛栏江是金沙江的一级支流，东北方向都三岔河流域是乌江渡支流，流域南部为南盘江，从西北向东南海拔逐渐降低，流域上游为威宁等地的海拔为1 800 m以上，而中下游海拔在700～1 200 m[18]。北盘江流域的总面积为26 590 km2，其中山区面积占85%，丘陵10%，平原5%，为典型的喀斯特地貌[19-20]。北盘江流域属于典型的亚热带高原季风气候区。冬季主要受西风北支急流影响，夏季主要受到印度洋孟加拉湾西南暖湿气流影响。

图1 北盘江流域范围示意

北盘江流域内降水量较为丰沛，多年平均降水量在1 200 mm左右，年降水在区域分布不均，流域上游西北部的宣威、威宁是少雨区，年降水量为900～1 000 mm，流域中游的永宁、六枝、晴隆为多雨区，降雨量在1 500 mm以上，下游董箐的降水量在1 100 mm左右。

1.2 数据来源说明

选取2019年9月8—10日一次极端降水个例的贵州省和云南省逐小时气象站资料，运用北盘江流域边界提取流域范围内气象站点409个。数值预报产品使用EC数据，自2019年9月5—7日每日20时起报的数据，分析不同预报时效对这次过程的预报效果。EC预报雨量数据为格点数据，空间分辨率为0.125°×0.125°。由于实况站点的分辨率高于EC数值预报的格点分辨率，为了便于对比检验，本文将实况的409个气象站点的数据运用双线性插值方式，插值至和EC数据相同的格点。

选取2020年汛期3—10月逐日的20时至20时日雨量数据，各流域筛选出的关键点的实测日降雨量作为实况场。EC数值模式选用20时起报的24 h预报场。

1.3 检验方法

检验EC数据对此次降水过程的预报效果，主要运用的方法有统计学方法，即计算EC降水站点预报的平均绝对误差，标准差、相关系数等。

平均绝对误差可以用来反映预报值与实况值之间的偏离程度，可以反映总误差情况，是用来衡量预报误差比较常用的一个统计参数。平均绝对误差公式如下：

(1)

式中xf——实况值；x0——预报值。

标准差反映了检验区域内误差幅度的平均状况，对误差的极值反映较为敏感，可以反映误差的离散程度，标准差公式如下：

(2)

式中xf——实况值；x0—预报值。

相关系数是用来反映预报值与实况值的线性相关程度，相关系数的绝对值越接近1，说明模式对雨量的变化趋势有一定的预报能力。相关系数的公式如下：

(3)

针对过程雨量预报效果的检验，用到了TS评分检验[21]即计算不同等级雨量EC预报的TS评分、空报率、漏报率。

(4)

(5)

(6)

式中 NAk——预报正确格点数，定义为实况和预报均有降水；NBk——空报格点数，定义为预报有降水，实况无降水；NCk——漏报格点数，定义为预报无降水，实况有降水。

针对流域面雨量，由于其已经是区域内降雨情况的一个表征值，对降雨的空间不确定性起到了平滑作用，不需要进行落区偏差分析，用相对误差即可直接反映流域面雨量预报与实况间的差别。流域面雨量的检验主要是对面雨量预报结果与相应时刻面雨量实况值误差差值进行检验，采用平均误差方法比较合适。ME 比较好理解，即预报值与实况值的误差。

误差分析拟使用的统计方法如下：

ME=Rf-Rr

(7)

式中Rf——预报面雨量，作为误差检验的预报值；Rr——误差检验的实际面雨量，作为观测值。

从上面的公式可以分析得知，ME越接近零，预报值和观测值就越接近。

考虑复杂地形或山区降雨的特点，流域的面雨量都为经过关键点筛选后的雨量站实测或预报值，取各测站数据的算术平均值。假设流域内有雨量站i个，经过筛选后有关键点k个(k≤i)，有：

实际面雨量为：

(8)

各关键点上的预报雨量由格点预报场采用邻域法插值得来，同样也有预报面雨量：

(9)

2 实例检验

2.1 降水实况

9月7日20时至10日20时，贵州省中西部地区出现持续性强降雨天气过程。过程累计降雨量有15个气象观测站超过300 mm(最大为镇宁县炳云的395.4 mm)，118个气象观测站在200～299 mm之间，534个气象观测站在100～199 mm之间，944个气象观测站在50～99 mm之间(图2)。强降雨主要分布在遵义市西部、毕节市北部和南部、六盘水市东部、安顺市大部和黔西南州大部。

图2 2019年9月7日20时至10日20时累计降雨量

定义日雨量大于25 mm且连续两天及以上为一次过程，统计了贵州省84个县级以上气象站1960年以来9月同期过程降水量，2019年9月7日20时到9日20的日雨量，过程雨量在历史序列中的排位百分比情况见图3。由此可见贵州省西南部安顺大部、黔西南中东部、黔南州长顺到惠水、以及毕节地区北部、盘县等地的历史排序都在90%以上，其中有8个站突破了历史极值(历史排序为1)。

图3 站点过程雨量历史排位分布

2.2 500 hPa环流预报效果检验

500 hPa高度近似认为是一个无辐合辐散层，比较稳定，可以较好地看出上升区和下沉区，可以分析出北方槽脊波动情况，西太平洋副热带高压的移动情况等，对未来形势的预报有重要的指导意义，故本文对比检验了5—7日下午20时起报的9—10日20时的500 hPa高度场，查看EC对此次过程的500 hPa的环流形势预报情况。

此次降雨过程是因为西太平副热带高压西伸造成的，所以对于西太平副热带高压位置的预报效果，决定了降雨的预报效果，通过检验可知，随着预报时效的缩短，EC数值预报对西太平副热带高压的预报效果越理想，7日20时起报的预报时效为72 h的预报可以很好的反映9—10日西太平副热带高压西伸的过程。

分析5—7日下午20时起报的9日20时的500 hPa高度场，可以看出随着预报时效的临近，EC细网格数值预报对500 hPa环流形势的预报越接近实况。9月9日20时的实况图(图4a)可以看出在黄河河套地区附近有一小槽波动，5日20时和6日20时起报(图4b、4c)的均没有显示出这个小槽波动，但是7月20日起报(图4d)，预报时效为48 h的500 hPa高度预报对这个小槽波动的预报效果较好，与实况较为接近。9月9日20时的实况图中，西太平洋副热带高压特征线588线的位置在台湾岛的东部向北至朝鲜半岛，后向东横跨过日本岛北部，5日20时起报的对朝鲜半岛南部588线位置预报略偏南，6日20时起报的对台湾岛东部的588线预报略偏西，7日20时起报的对西太平洋副热带高压特征线588线的位置的预报效果比较理想，与实况基本一致。

a)9日20时实况

分析5—7日下午20时起报的10日20时的500 hPa高度场。9月10日20时的实况图可以看出，相比9日，西太平副热带高压有明显的西伸，588线的西部边缘在贵州西部地区，黄河河套地区附近的小槽较前日略偏南。分析EC预报可以看出，5日20点至7日20点起报均没有显示出这个小槽波动。5日20点至6日20时起报对西太平副热带高压西伸脊点的预报略偏西，位置在云南省的东部，7日20起报的(图4d)预报时效为72 h的预报对西太平副热带高压西伸脊点的预报和实况比较吻合，都在贵州省的西部地区。

2.3 过程雨量预报效果检验

本文检验了5日20点至10日24 h雨量和EC数值预报对应24 h雨量的预报效果(图5)。8日20时的24 h雨量主要集中在贵州省的西北部地区，多为小到中雨的量级，董箐流域的中北部为中到大雨，善泥坡流域的北部边缘，光照流域的大部分地区为暴雨，其中光照流域的东北部边缘有大暴雨。5日20时的预报仅在毛家河流域和善泥坡流域相交的边缘预报了局地的暴雨和零星的大暴雨，其余流域均为中到大雨。6日20时的预报并没有预报出暴雨以上的雨量，流域西部为中雨，东部地区为大雨。7日20时的预报流域的西部为中雨，流域东部大部分地区为大到暴雨。

a)9日20时日雨量实况

9日20时的24 h雨量，暴雨和大暴雨主要集中在贵州省的西南部地区、南部边缘有局地的暴雨。北盘江流域南部的马马崖流域、董箐流域为暴雨到大暴雨，光照流域南部边缘为大到暴雨，其余流域为小到中雨。5日20时的预报暴雨落区在北盘江流域的西北部的善泥坡和毛家河流域，其余流域为中雨量级；6日20时的预报北盘江流域的中部光照流域暴雨，其余流域为中到大雨；7日20时的预报北盘江流域南部的董箐和马马崖暴雨或大暴雨，光照流域南部边缘为暴雨，其余流域为中到大雨，此时预报的雨量和实况较为接近，但是对于整个贵州省的预报，北部有一空报的大暴雨中心。

10日20时的24小时雨量，看出过程基本结束，局地的暴雨分布在六盘水市东部，安顺市西部和黔西南的西部南部，北盘江的董箐流域和马马崖流域有局地的暴雨，其余流域多为中到大雨。5日20的预报局地的暴雨落区在北盘江流域的西部的毛家河流域，其余流域为中到大雨；6日20时的预报北盘江流域为中到大雨为主，光照流域北部边缘和毛家河流域南部边缘有局地暴雨；7日20时的预报北盘江流域大部分地区为大雨以上量级，其中光照流域大部，董箐流域西部和马马崖流域暴雨或大暴雨，相比实况雨量预报偏大，对过程的预报较实况偏晚。

综上EC对此次过程的雨量预报效果随着预报时效的缩短有明显的改善，7日20时起报的降雨落区和实况较为接近，也预报出了9 d过程最大雨量，大暴雨的位置在北盘江流域的南部，也和实况较为接近，但过程结束的10 d雨量预报偏大。

2.4 客观检验预报效果

针对8日20时至10日20时的日雨量检验5日20时至7日20时EC数值预报模式起报的24 h雨量，因为气象站点的分辨率大于EC数值预报模式的分辨率，所以将流域范围内410个气象站点插值到和EC数值预报相同的格点上，这409个气象站点中包含9个国家站，400个乡镇站，其中贵州省乡镇站点377个，国家站8个，云南省乡镇站点23个，国家站1个。插值后流域范围内共有121个格点，在此基础上计算实况格点和EC数值预报误差之间的平均绝对误差、标准差、相关系数(表1)，对应不同等级降水量的检验，计算了TS评分、漏报率、空报率、准确率(表2)。

表1 不同起报时间降水预报检验

表2 不同起报时间各个等级雨量的预报评分检验

可以看出对于8—10日这次过程，随着预报时效的缩短，相关系数有明显的提高，7日20时起报8—10日的日雨量相关系数均为正值，且通过了0.05显著性检验，其中7日20时起报预报9日20时的24 h雨量，相关系数最高0.68，9日20时的雨量为此次过程雨量比较集中的一天，相关系数高说明预报的落区和实况比较接近。但除了6日20时起报的预报时效为48 h的日雨量和实况的相关为正，5—6日对此次过程24 h雨量的预报和实况的相关均为负值，说明在北盘江流域内的预报和实况落区范围可能存在相反的情况，即实况为北盘江流域南部雨量较大，但预报却在北部雨量较大，落区有个偏差。标准差反映了误差的离散程度，对于8日和10日的预报误差随着预报时效的缩短变化不大，但是对于9月20时的预报，随着预报时效从96 h缩短到48 h，实况和预报之间误差的标准差有明显的降低。平均绝对误差和标准差的变化趋势相似，8、10日的平均绝对误差随着预报时效的缩短变化不大，而9月20时的预报，随着预报时效从96 h缩短到48 h，实况和预报之间平均绝对误差有明显的降低，说明对于此次过程，EC数值预报预报9日过程最大雨量随着预报时效的缩短，预报调整的更加接近实况，相比之下8—10日的预报调整不明显，但从相关系数可以看出，随着预报时效的缩短，降雨落区更加接近实况。

针对不同的雨量等级，检验此次过程的EC数值预报的TS评分，其中小雨的TS评分相比较低，因为此次过程小雨出现的范围较小，漏报率无论何时起报都很高，均大于80%。大暴雨的TS评分仅在7日20时起报的预报时效为48 h为0.44，其余时次均为0，漏报率100%，说明EC数值预报对大暴雨的预报效果不理想。8—10日中雨和大雨的TS评分随预报时效的缩短提高不明显，甚至有个别随预报时效的缩短而下降，说明针对此次过程，中雨和大于的预报随着预报时效的缩短，预报效果的提高并不明显。但是针对暴雨的TS评分，不同时次起报的8—10日预报，随着预报时效的缩短，TS评分有明显的提高，其中7日20时起报的预报时效为48 h暴雨TS评分为0.31，较其余时次的小雨、中雨、大雨的TS评分高。说明此次过程，EC对过程最大雨量9日的预报效果在临近时有一定的调整，调整的结果为暴雨和大暴雨的预报效果有明显的提高，其余量级的预报效果改善不明显。

3 汛期检验

3.1 TS评分检验

2020年汛期(3—10月)贵州省极端降水频发(图6、7)，针对北盘江流域及其子流域检验EC 24 h预报面雨量的预报效果。整个汛期的不同等级雨量TS评分对比可以看出对于北盘江整个流域而言，小雨的TS评分最高，其次是无雨，暴雨的TS评分最低，EC模式对于特大暴雨可以说是没有预报能力，TS评分为0。不同流域的情况并不相同，在都是小雨评分最高的情况下，除董箐流域为大雨评分最低，其余流域均为暴雨的评分最低，所以暴雨预报的准确性依旧是预报的难点，仅用数值预报是不可信的，应该考虑结合人工订正。从不同月份可以看出，整个北盘江流域在3月和10月没有暴雨出现，大部分时间段都是无雨、小雨或中雨的预报效果较好，6月的暴雨、中雨预报效果明显好于其他流域的其他时段。

图6 2020年汛期北盘江及其子流域不同等级雨量TS评分

分不同流域的不同时段考察EC模式对于各种雨量的预报效果(表3)，大部分流域无雨和小雨的预报效果较好，但6、8、9月的无雨预报评分明显偏低。各个流域3月中雨预报的效果都不理想，其余时段评分都在10～30之间，具有一定的参考价值。大雨和暴雨的预报有一定的难度、表现也不稳定，善泥坡流域5、6、7、9月的大雨评分均大于20，优于其余各个流域，但4、8、10月的大雨TS评分为0，两极分化比较明显，董箐流域的情况和善泥坡流域的比较类似，其余流域大雨预报的TS评分在10左右，效果不理想。除董箐流域的6—7月评分大于15外，其余流域暴雨预报效果都不理想，可见暴雨预报依旧是预报的难点。

图7 2020年3—10月北盘江及其子流域不同等级雨量TS评分

表3 2020年汛期不同子流域各个雨量等级预报效果检验

3.2 误差检验

北盘江全流域(图8a)的预报和实况的相关系数为0.9，实况雨量的标准差为9，预报的标准差为11，预报的均方根误差为5，除了善泥坡流域预报的标准差为7.7以外，其余流域的均为9.0左右。各个流域的预报和实况的相关系数为0.85～0.90，预报和实况的变化趋势还是比较一致的。泰勒图中点B为预报，点A为实况，2个点距离越近说明预报的效果越好，可以看出不同流域之间的差别不大，对于董箐流域的预报效果略好于其他流域。

a)北盘江全流域

4 讨论

针对8—9日北盘江流域一次降雨过程进行检验，对于500 hPa环流场的预报和雨量的落区预报，EC雨量预报和实况的相关系数，以及暴雨的TS评分，都是随着预报时效的缩短，预报效果越理想，7日20时起报的预报时效为72 h的预报可以很好的反映9—10日西太平副热带高压西伸的过程，且降雨落区和实况较为接近，预报出了9日过程最大雨量，大暴雨的位置在北盘江流域的南部，也和实况较为接近，但过程结束的10日雨量预报偏大，7日20时起报8—10日的日雨量相关系数均为正值，且通过了0.05显著性检验，7日20时起报预报9日20时的24 h雨量，相关系数最高0.68，暴雨TS评分为0.31，较其余时次的小雨、中雨、大雨的TS评分高。

对于不同等级雨量的TS评分检验，其中8—10日中雨和大雨的TS评分随预报时效的缩短提高不明显，甚至有个别随预报时效的缩短而下降。

说明EC数值预报对此次过程的预报随着预报时效的缩短有着有效的调整，从500 hPa高度场到降雨落区和等级都有一定的改善，其中对于过程最大雨量9日的预报调整最为明显，且调整后与实况更为接近，对大暴雨也有一定的预报能力。

针对2020年汛期EC模式对北盘江流域的预报情况检验，北盘江流域整体而言无雨、小雨和中雨的预报效果优于大雨和暴雨，EC数值模式对于特大暴雨基本没有预报能力。不同流域的暴雨预报能力并不相同，董箐流域的暴雨预报效果优于其余流域。整体而言EC模式在北盘江流域的预报和实况的相关系数在0.9左右，预报的标准差和实况的标准差之比为0.77，说明对于降水变化的趋势EC模式有较好的预测能力，但是在落区和量级上有一定的偏差，需要进行一定的订正后使用。

目前对于针对北盘江流域的数值预报产品检验的研究成果并不多，陈伟斌等[22]检验了EC模式集合预报在广西不同雨量的TS评分效果，认为在区域暴雨过程的预报情况，大暴雨降水24 h有一定的预报性能，48～96 h几乎无预报能力，暴雨量级24 h的预报效果明显优于其他时次，与本文结果相似。针对北盘江流域的数值预报检验还有许多工作可以开展。