基于地形因素的吉林省ECMWF气温预报订正方法研究

2021-11-09冯景瑜慕秀香张莹莹

气象灾害防御 2021年3期

冯景瑜慕秀香张莹莹姚帅

（1.延边朝鲜族自治州气象局，吉林延吉 133001；2.吉林省气象台，吉林长春 130062）

1 引言

随着高分辨率数值预报技术的快速发展，预报员可参考的客观预报产品越来越丰富，但受模式初始场、物理过程、地形、植被等的影响，模式预报不可避免的存在一定误差[1-3]。邹阳等[4]发现，ECMWF对昆明的预报准确率存在季节性差异，预报准确率从高到低依次为秋季、冬季、夏季和春季；潘留杰等[5]提出了“站点订正值向格点传递”的方法来订正格点气温，并发现中央气象台站点温度指导预报差值传递在订正ECMWF最低气温上效果较好，利用一元线性回归方法订正ECMWF最高气温的效果较好；薛谌彬等[6]提出一种结合滑动双权重平均订正法和空间误差逐步订正法的综合订正技术，较好地订正了ECMWF的最高气温和最低气温预报。

ECMWF是欧洲中期天气预报中心的中期天气预报数值模式。尹姗等[7]检验发现ECMWF对亚洲中高纬环流形式、850hPa温度变化及西太平洋副热带高压的预报水平较高，对中短期预报的指导意义较高。吉林省地貌形态差异明显，地势自东南向西北倾斜，呈现出明显的东南高西北低的特征。而ECMWF中应用的地形高度与实际地形高度偏差较大，因此为了减小模式预报误差，本文采用高度差订正[8]的方法，对ECMWF气温预报进行订正，以期对今后日常的预报业务起到一定的帮助。

2 资料和方法

2.1 资料

本文采用的资料包括：2016年1月1日—2018年12月31日吉林省381个站（国家站和区域自动站）的逐日最高气温、最低气温和逐3h定时气温观测数据；2016年1月1日—2018年12月31日空间分辨率为0.125°×0.125°的ECMWF高分辨率数值模式的气温预报，包括每日08时和20时起报的最高气温和最低气温，以及2m气温预报（12～72h逐3h，72～84h逐6h）；吉林省381个站的实际海拔高度数据，ECMWF高分辨率数值模式中应用的地形高度数据（0.5°×0.5°）。

2.2 方法

利用双线性插值方法，计算出各站点的ECMWF数值预报的模式地形高度，得到各站点实际地形高度与模式地形高度的差值，利用高度差订正公式，用以下5种方法确定订正系数，对2016—2017年站点气温进行订正，并检验订正前后72h预报时效的最高气温、最低气温、定时气温的预报准确率、平均绝对误差、均方根误差。

方法一：订正系数为-0.6℃/100m。

方法二：取系数在-1.0℃/100m～1.0℃/100m，各站点订正后24h气温预报准确率最高时的系数（保留一位小数），作为该站点的订正系数。

方法三：取系数在-1.0℃/100m～1.0℃/100m，分别计算春季、夏季、秋季、冬季各站点订正后24h气温预报准确率最高时的系数（保留一位小数），作为在该季节该站点的订正系数。

方法四：取系数在-1.00℃/100m～1.00℃/100m，各站点订正后24h气温预报准确率最高时的系数（保留两位小数），作为该站点的订正系数。

方法五：按订正前24h气温逐月预报准确率的高低将12个月划分为3类月份，取系数在-1.0℃/100m～1.0℃/100m，分别计算各类月份各站点订正后24h气温预报准确率最高时的系数（保留一位小数），作为该站点在该类月份的订正系数。

3 模式应用地形偏差分析

通过381个站点的实际地形高度与ECMWF数值模式地形高度的差可以发现，白城西部、长春北部、吉林北部和东部、白山东部、长白山保护区、延边西部和北部模式应用地形高度较实际偏低，其他地方模式应用地形高度偏高。其中长白山保护区、吉林省南部和东部模式应用地形偏差最大，偏差绝对值大于160m，而吉林省中西部地区大部分地方地形偏差较小，仅在-40～40m。

4 气温检验结果分析

4.1 ECMWF数值模式气温预报检验

从ECMWF数值模式的2016年1月1日—2017年12月31日的最高气温、最低气温和定时气温的预报来看，预报时效越长，预报准确率越低，预报误差越大。从空间分布来看，吉林省自西向东气温预报准确率逐渐降低，预报误差逐渐增大，且东西差异在最高气温的表现最明显，在最低气温的表现最弱。

从最高气温的预报来看，381个站的24h、48h、72h的准确率分别为52%、51%、50%；平均绝对误差分别为2.29℃、2.33℃、2.4℃；均方根误差分别为3.16℃、3.22℃、3.31℃。从空间分布来看，以24h预报为例，西部大部分地方准确率在60%～80%，平均绝对误差集中在1.5℃～2.0℃，均方根误差主要集中在2.0℃～3.0℃；中部地区准确率分布在40%～70%，平均绝对误差集中在2.0℃～3.0℃，均方根误差主要集中在2.0℃～3.5℃；东部大部分地方准确率在30%～50%，最低不足30%，平均绝对误差集中在2.5℃～3.5℃，均方根误差主要集中在3.0℃～6.0℃。

从最低气温的预报来看，381个站的24h、48h、72h的准确率分别为58%、56%、54%；平均绝对误差分别为2.32℃、2.41℃、2.53℃；均方根误差分别为4.03℃、4.10℃、4.20℃。从空间分布来看，以24h预报为例，西部大部分地方准确率在60%～75%，平均绝对误差集中在1.5℃～2.5℃，均方根误差在2.5℃～4.0℃；中部地区准确率分布在50%～60%，平均绝对误差集中在2.0℃～3.0℃，均方根误差主要集中在3.5℃～6.0℃；东部大部分地方准确率在30%～60%，平均绝对误差集中在2.0℃～3.5℃，均方根误差主要集中在3.0℃～10.0℃。

从定时气温的预报来看，381个站的24h、48h、72h的准确率分别为63%、60%、58%；平均绝对误差分别为1.89℃、2.00℃、2.10℃；均方根误差分别为2.57℃、2.69℃、2.82℃。从空间分布来看，以24h预报为例，西部大部分地方准确率在65%～75%，平均绝对误差集中在1.5℃～2.0℃，均方根误差主要集中在1.5℃～2.5℃；中部地区准确率分布在60%～75%，平均绝对误差集中在1.5℃～2.5℃，均方根误差主要集中在2.0℃～3.0℃；东部大部分地方准确率在40%～65%，平均绝对误差集中在1.5℃～3.0℃，均方根误差主要集中在2.5℃～4.0℃。

4.2 5种订正方法效果对比

4.2.1 方法一订正后，381个站日最高气温24h、48h、72h的预报准确率较订正前分别提高3%、2%、1%（图1a），订正后的误差较订正前有小幅度降低。而最低气温（图1b）和定时气温订正后，预报准确率均下降，预报误差增大。

图1 2016—2017年5种方法订正ECMWF数值模式后81站最高气温（a）、最低气温（b）预报准确率提高百分比

另外，订正后吉林省北部和东部山区的24 h最高气温准确率下降，其他地方准确率有所升高。而全省大部分地区的最低气温和定时气温的准确率均有所下降，因此订正的意义不大。

4.2.2 利用方法二、方法三订正后发现，极端气温和定时气温的准确率均明显提高，且方法三较方法二订正后的预报效果又有提高。方法三与方法二相比，24 h预报381站最高气温预报准确率（图1a）提高1%，最低气温提高2%（图1b）；平均绝对误差和均方根误差较方法二减小。以381站24h预报为例，方法三订正后较订正前，最高气温的准确率提高15%（图1a），平均绝对误差减小0.52℃，均方根误差减少0.48℃；最低气温准确率提高6%（图1b），平均绝对误差减小0.22℃，均方根误差较之前减少0.19℃。定时气温准确率提高4%，平均绝对误差减小0.09℃，均方根误差减少0.07℃。较方法二而言，方法三最低气温订正效果提高比最高气温更显著。

方法三订正后，全省的最高气温、最低气温和定时气温的准确率均有明显提高。以24h预报为例，较订正前，最高气温（图2a）西部大部分地方提高2%～6%；中东部提高10%以上，尤其在东部部分地区可提高20%以上。最低气温（图2b）订正后，西部提高5%左右；中东部提高4%～8%，最大可达10%以上。定时气温订正后，中西部提高2%左右；东部提高4%～8%。

图2 方法三订正后最高气温（a、c、e）和最低气温（b、d、f）预报准确率升降百分比示意图（a、b为24h预报；c、d为48h预报；e、f为72h预报。单位：%）

4.2.3 利用方法四订正后，与方法二比，最低气温基本无变化，最高气温略有提高，但仍低于方法三。利用方法五，通过计算54个国家站逐月预报的准确率后，得到订正最高气温时，第一类月份为1月、3月、11月，第二类月份为2月、6月、7月、8月、10月、12月，第三类月份为4月、5月、9月；得到订正最低气温时，第一类月份为6月、7月、8月，第二类月份为3月、4月、5月、9月，第三类月份为1月、2月、10月、11月、12月。与方法二比，订正后的效果基本没有提高，且个别时段订正后的效果略有下降。因此方法四和方法五的订正价值较小。

4.3 高度差订正后效果检验

通过5种方法对比分析后，选取方法三的结果作为高度差订正的最终结果。通过检验分析发现，订正后，随预报时效增长，预报准确率仍有所降低，预报误差增大；且从准确率来看，仍然存在西高东低的分布状态。具体情况如下：

从最高气温来看，381个站的24h、48h、72h的准确率分别从订正前的52%、51%、50%，提高至58%、56%、54%，提高幅度为6%、5%、4%，其中54个国家站的24h预报准确率可达81%；381个站的24h、48h、72h的平均绝对误差分别从订正前的2.29℃、2.33℃、2.4℃，减小至1.77℃、1.87℃、1.99℃，减小幅度为0.52℃、0.46℃、0.41℃；381个站的24h、48h、72h的均方根误差分别从订正前的3.16℃、3.22℃、3.31℃，减小至2.68℃、2.78℃、2.91℃，减小幅度为0.48℃、0.44℃、0.40℃。另外，24h订正后，西部地区大部分地方准确率在70%～85%（图3a），平均绝对误差集中在1.0～2.0℃，均方根误差主要集中在1.5～2.5℃；中部地区准确率分布在65%～80%（图3a），平均绝对误差集中在1.5～2.0℃，均方根误差主要集中在2.0～3.0℃；东部地区大部分地方准确率在30%～75%（图3a），平均绝对误差集中在1.5～2.5℃，均方根误差主要集中在2.0～4.0℃。

从最低气温来看，381个站的24h、48h、72h的准确率分别从订正前的58%、56%、54%，提高至64%、62%、59%，提高幅度为6%、6%、5%，其中54个国家站的24h预报准确率可达70%；381个站的24h、48h、72h的平均绝对误差分别从订正前的2.32℃、2.41℃、2.53℃，减小至2.1℃、2.19℃、2.3℃，减小幅度为0.22℃、0.22℃、0.23℃；381个站的24h、48h、72h的均方根误差分别从订正前的4.03℃、3.90℃、4.00℃，减小至3.84℃、3.90℃、4.00℃，减小幅度为0.19℃、0.20℃、0.20℃。另外24h订正后，西部地区大部分地方准确率在60%～80%（图3b），平均绝对误差集中在1.5～2.5℃，均方根误差在2.5～3.5℃；中部地区准确率分布在60%～70%（图3b），平均绝对误差集中在1.5～2.5℃，均方根误差主要集中在2.5～4.0℃；东部地区大部分地方准确率在40%～65%（图3b），平均绝对误差集中在2.0～3.0℃，均方根误差主要集中在2.5～6.0℃。

图3 ECMWF数值模式通过方法三订正后最高气温（a、c、e）和最低气温（b、d、f）预报准确率示意图

从定时气温来看，381个站的24h、48h、72h的准确率分别从订正前的63%、60%、58%，提高至67%、63%、61%，提高幅度为4%、3%、3%，其中54个国家站的24h预报准确率达70%；381个站的24h、48h、72h的平均绝对误差分别从订正前的1.89℃、2.00℃、2.10℃，减小至1.80℃、1.92℃、2.03℃，减小幅度为0.09℃、0.08℃、0.07℃；381个站的24h、48h、72h的均方根误差分别从订正前的2.57℃、2.69℃、2.82℃，减小至2.5℃、2.63℃、2.75℃，减小幅度为0.07℃、0.06℃、0.07℃。另外，订正后，西部地区大部分地方24h准确率在70%～80%，平均绝对误差集中在1.0～2.0℃，均方根误差主要集中在1.5～2.5℃；中部地区准确率分布在65%～75%，平均绝对误差集中在1.5～2.0℃，均方根误差主要集中在2.0～3.0℃；东部地区大部分地方准确率在40%～70%，平均绝对误差集中在1.5～2.5℃，均方根误差主要集中在2.5～3.5℃。

4.4 2018年气温订正后效果检验

将2018年1月1日—12月31日EC MWF的预报进行高度差订正后，与订正前的结果进行对比发现，订正后的预报准确率较订正前均有所提高，且最高气温的订正效果最好。以54个站24h预报为例，订正后最高气温准确率达到81%，提高了6%；最低气温准确率达到64%，提高了5%；定时气温准确率达到69%，提高了3%。另外，东部山区的订正效果明显好于西部和中部地区，最高气温准确率可提高了10%以上。