大连地区ECMWF细网格风向与实况的对比检验

隋玉秀，杨景泰，常慧琳，卞若玢，赵华睿，肖剑，曹波

（1.大连市气象服务中心，辽宁 大连 116001；2.大连市旅顺口区气象局，辽宁 大连 116041；3.空军航空大学，辽宁 锦州 121000）

1 引言

风是影响海上航运与作业最主要的气象因素之一，海上及沿海风场研究对于理解海洋-陆地-大气之间的相互作用，以及开展相关领域的研究尤为重要。受客观条件制约，目前海上气象观测资料的空间分辨率和覆盖范围均非常有限，并且大多离海岸线较近，这在一定程度上制约了海上风的科研与服务。大连属半岛地形，东部毗邻黄海北部海域，西部紧邻渤海这一较为特殊的内陆海，南部为黄渤海交界的渤海海峡，是我国海陆分布最为复杂的地区之一，海陆风和地形风效应均非常明显，陆地及周边海域大风天气频发，严重影响着海上运输、渔业、港口及海上作业等。

近年来，随着天气预报技术的不断发展，数值模式逐渐成为研究和预报风要素的主要方法[1-3]。数值产品再分析资料作为初始场和边界场，对沿海及周边海域的风要素进行研究[4-6]，这在一定程度上弥补了海上观测资料的不足，给海洋气象服务创造了良好的效益。然而风要素是一个矢量，既包含风速也包含风向，由于其本身具有非连续和非正态分布的特点，加之具有较强的地域性，因此，在实际工作中需要针对当地具体情况进行检验和订正。在风的检验方面，很多学者都发现某些数值模式在不同的时间和季节对风的预报存在差异[7-10]，不同的风向、风速、时效和地理位置等也都对最终预报效果产生影响[8-12]。一些学者还针对不同数值模式产品预报的风场开展了比较研究。孙逸涵等[10]综合分析检验了全球天气预报系统（Global Forecasting System，GFS）、欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-range Weather Forecasts，ECMWF，简称EC）模式和T639 资料在中国境内近地层的风速预报效果；曾瑾瑜等[11]对天气预报模式（Weather Research and Forecasting，WRF）、ECMWF 和T639这3 种模式预报的福建沿海风场进行了对比检验；夏晓玲等[13]检验了ECMWF 模式、中国气象局新一代数值天气预报系统（Global/Regional Assimilation and PrEdiction System，GRAPES）和日本气象厅（Japan Meteorological Agency，JMA）模式对贵州省风速的预报误差，总体来看ECMWF 模式评价较好。以上研究大多侧重于风速方面，而对风向的研究较少。当风力达到一定等级时，同样的风力作用下，不同的侧风对航运、海上钻井平台和港口等地高危作业产生的影响有显著差异，甚至会严重影响飞机的起降和飞行安全[14-16]。即使在风不大的情况下，风向对火灾救援、城市热岛效应[17]以及雾和霾等低能见度天气或空气污染过程[18-21]也具有不可忽略的作用。对于大连来说，风向的变化及海陆风的转换有时还会对气温产生显著影响，例如春季当风向由陆风转为海风时，大连站小时降温有时可达6 ℃以上，降幅超过多数冷空气过程降温。

为了实现风向的准确预报，曾晓青等[22]基于北京地区的情况给出了一种基于模式输出统计法（Model Output Statistics，MOS）的风向矢量预测方案，对风向预测具有较好能力。吴曼丽等[23]采用卡尔曼滤波方法对第五代中尺度模式（Mesoscale Model 5，MM5）预报的辽宁沿海风矢量进行检验，但得出的风向预报效果并不理想，即便是预报结果最好的黄海北部，准确率也仅为57.3%，渤海北部只有41.1%。在实际观测业务中，风向的正点常规观测记录包含瞬时风向、2 min 平均风向、10 min 平均风向、极大风向和最大风向5类，但关于各类实况风向与数值预报格点风向的对应参考性研究目前还比较稀缺。吕明华等[24]虽然提出了使用不同小时数据统计风向的方法，但与常规气象观测记录存在差异，不便于实际预报工作使用。因此，在日常的海洋气象服务中，有必要对照实际观测风向，对常用数值模式提供的大连沿海风向初始场和预报场资料进行系统性检验，从而获得高精度的本地化格点订正产品。

2 资料与方法

ECMWF 模式具有较高的预报水平，在天气预报业务中应用广泛，其10 m 风产品是海洋气象预报的重要参考要素之一，对风的预报效果较好[25-27]。选取2016年1月—2018年12月ECMWF细网格10 m风（简称“EC 10 m风”）逐日预报资料，包含08时（北京时，下同）和20时模式的分析场，以及003～240 h逐3 h 或6 h 预报，共计53 个时次的分析和预报资料，空间分辨率为0.125°×0.125°。考虑到观测资料的连续性和准确性，选取大连境内的大连、金州、长海、庄河、普兰店、瓦房店、长兴岛和旅顺8个国家气象观测站，这些站点遍布渤海、渤海海峡、黄海北部沿岸、海岛以及相对内陆的地区（见图1），能较好地代表大连海陆分布的特殊地理状况。将EC 10 m风预报插值到上述8 个站，所有站点的风矢量分析和预报值均经过U、V分量双线性插值法内插到各个站点，然后再计算该站的风向和风速值。

图1 大连地区站点分布图Fig.1 Distribution of stations in Dalian area

在实际观测中，风的正点记录包含5 类。按照观测规范对各类风的定义，2 min 平均风、10 min 平均风和最大风属平均风类，瞬时风和极大风属瞬时风或阵风类（见表1）。

表1 正点观测5类风风向的含义、算法及类别Tab.1 The meanings,algorithms and classifications of the five kinds of wind directions observed on schedule

EC 10 m 风预报与各类地面风观测值均存在不同程度的误差，因此有必要探讨实际观测记录的各类风与EC 10 m 风预报的对应性，以对应最好的某类风为参照进行分析订正。规定风向预报误差值为预报值减实况值，按照实况对风向和风级进行分类，其中1 级含静风。选取平均误差（Mean Error，ME）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）和相关性分析3种方式，对EC 10 m风向与大连地区8个站的上述5 类风向进行对比，按照风级、风向、站点、预报时限以及起报时次等不同分类进行统计分析，其误差计算公式为：

3 结果分析

3.1 EC 10 m 风向预报与实况比较

表2给出了2016—2018年期间EC 10 m 风产品对大连地区8 个站的风向分析、预报与各类实况风向的ME、MAE 和相关系数r。表中“00 h”表示08或20 时起报的000 时次、003 时次、006 时次和009时次分析和预报，简称“00 h时限”；“12 h”表示08或20时起报的012时次、015时次、018时次和021时次12～21 h预报，简称“12 h时限”（其他“24 h”、“36 h”……等以此类推，下同）。这样归类可将53 个时次缩减为21个时限，便于比较和缩减表列数。文中用H表示时次、h表示时限加以区分。

表2可以看出，ME阵风类风向小于平均风类风向，但各类风的风向ME 差别不大，即使在ME 相差最大的00 h 时限，误差也均在3.6°～5.0°之间，相差最大仅1.4°，因而认为各类风的风向ME 基本相当。MAE 则与ME 相反，平均风类的风向误差小于阵风类，正点最大风的风向预报误差最小，各类风的风向MAE 均随着预报时限的延长而增大，但各类风之间相差依然不大，相差最大的00 h 时限仅3.7°。从相关系数分析来看，最大风在各时限下r均大于其他类风，其次是极大风，瞬时风在各时限下的r均最小。随着预报时限延长，EC 10 m 风与实况风向的r多呈减小趋势，但均通过了置信度α=0.05和α=0.01的显著性检验。综合来看，EC 模式预报的风向与正点最大风对应关系最好，这与该模式预报的风速情况一致[28]。

表2 2016—2018年EC 10 m 00～240 h时限风向与大连8个站各类观测风向之间的ME、MAE和相关系数Tab.2 The ME,MAE and correlation coefficients between various observation wind directions of the eight stations in Dalian and the EC 10 m 00～240 h time wind directions from 2016 to 2018

3.2 基于正点最大风的误差统计与分析

与正点最大风实况相比，00～240 h 时限内EC 10 m风对大连地区8个站的风向预报ME均在0.1°～6°之间，预报略偏向实况风的来向左侧，108 h 时限后ME 呈显著减小的趋势。除00 h 时限外，各预报时限下MAE 均在36°或以上，且随着预报时限的延长而增大，228～240 h 时限接近72°。ME 很小而MAE 较大，说明EC 预报具体到个例风向偏差比较显著，但左、右偏离程度较为接近。

3.2.1 不同风向间的风向误差

图2 为2016—2018 年EC 10 m 风对大连地区8站各风向分析预报的误差情况。图中可以看出，EC对各风向预报的ME 差异比较明显，但84 h 以前平均ME 呈略增大趋势，整体差异很小，各风向的ME趋势也大致相同，96 h 之后平均ME 有增有减且各时限差异较大，稳定性下降。从8个站平均来看，北风和东北风为负差，84 h 内误差为-4.4°～-1.4°；其他为正差，东风误差最大，84 h内误差大于20°；其次是东南风，误差也大于10°。从MAE 来看，东风与东北风的误差最大，多在50°以上；其次是东南风和西风，在40°上下；所有MAE 随预报时限延长而明显增大。

图2 2016—2018年EC 10 m 00～240 h时限风向与大连8个站不同风向的ME（实线）与MAE（虚线）Fig.2 The ME(solid line)and MAE(dashed)between EC 10 m 00～240 h time wind directions and actual wind directions of different wind directions of the eight stations in Dalian from 2016 to 2018

3.2.2 不同风级的风向误差

从图3 给出的2016—2018 年EC 预报的大连地区8 个站不同风级的风向ME 和MAE 情况可以看出，ME 和MAE 随预报时限延长偏离0°越来越明显，但ME变化相对很小，说明误差具体到个例不但会随着预报时限延长而增大，而且其正、负离散程度也在逐渐增大。从ME 来看，当实况风力小于4级时，各时限预报均为正差，预报的风向偏向实况风来向的左侧，风越小偏左的程度越大；风级越大误差越向负值方向偏离，即随着风级增大，预报的风向向实况风来向的右侧偏离的程度增大；00～96 h 时限ME 差异不明显，108 h 时限以后呈逐渐减小趋势；由于7～8 级次数较少，其统计规律与6 级以下个别时限有一定差异。MAE 则随预报时限延长呈逐渐增大的趋势，且风级越小误差越大，1 级误差普遍在70°以上，其中，216～228 h 时限最大可达82.6°，随着风级增大，预报偏差的幅度逐渐减小。

图3 2016—2018年EC 10 m 00～240 h时限风向与大连8个站不同风级的风向ME（实线）和MEA（虚线）Fig.3 The ME(solid line)and MAE(dashed)between EC 10 m 00～240 h time wind directions and the actual wind directions of different wind scales of the eight stations in Dalian from 2016 to 2018

箱线图能更直观地反映出不同风级间风向预报的偏差程度。以24 h 时限为例（见图4），图中明显可以看出风级越大，预报风向偏离实况风向的离散度越小，中位值（50%线）由正值逐渐向负值偏离，其中1～3级为正差（由19°逐渐减小至2°），4～7级为负差（由-1°增大至-11°），但8 级的中位值为-3°，这可能与8级实况个例少且统计意义相对较差有关。此外，从各级风的线端值来看，1～6 级均可能出现达到或接近180°的极端偏差，7～8 级风向预报则比较稳定。

图4 2016—2018年EC 10 m 24 h时限预报大连8个站不同风级的风向ME箱线图Fig.4 The wind direction ME box plots for different wind scales of the eight stations in Dalian forecasted by EC 10 m 24 h time wind product from 2016 to 2018

3.2.3 不同风向与风级的风向误差

表3 列出了2016—2018 年EC 10 m 风分析、预报不同风向和风级下，大连地区8 个站风向的ME。表中可以看出，1 级和2 级除北风为负差外，其他风向均为正差；与冷空气对应密切的西风—东北风在在3 级及以上基本均为负差，而与暖空气对应密切的东风—西南风在3 级及以上多对应为正差，但西风和西北风在6 级及以上时又出现了正差现象，而西南风在5 级和6 级时对应负差。部分风向在风力偏大时，表现与多数风级规律有所不同，可能与大风次数偏少且统计意义相对较差有关。

表3 2016—2018年不同风级与风向叠加下EC 10 m 00～240 h时限风向与大连8个站风向的METab.3 The ME between EC 10 m 00～240 h time wind directions and the actual wind directions of the eight stations in Dalian under the superposition of different wind scales and different wind directions from 2016 to 2018

综合来看，北风在所有风级中都是负差；3 级以上的东北风对应较大的负差；而东风、东南风和南风在所有风级中都是正差，且东风和东南风几乎每个风级都对应较大的正差；其他风向则是1～2级时为正差，风力增大后逐渐转为负差，或随着风力增加略有反复。总之，风向的预报误差与各风向和风级均密切相关。

3.2.4 风向误差的日变化

由于大气运动存在明显的日变化，一些影响风速大小的因子，如动量下传等也存在明显的日变化。统计发现EC 10 m 风速对大连地区的预报ME具有明显的日变化[28]，EC 10 m 风向预报误差在大连地区是否也存在着类似的日变化？统计2016—2018 年，EC 10 m 003～024 H 时次预报与大连地区8个站每日不同风级和风向的ME，可以看出各风级（由于7～8级出现次数少，有些时次没有，故不对其日变化进行单独统计分析，下同）的风向ME日变化非常明显（见图5a）。夜间误差整体大于白天，其中，17—20 时是全天风向误差最小的时段。夜间1～4 级均为正差，5～6 级负差逐渐增多，白天则正、负差概率均等，其中，17 时是全天负差最明显的时段。误差的日变化与风级大小也较为密切，风越小则全天的误差振幅越大，1 级及以下日夜振幅可达14.8°，6级振幅仅4.8°。

从不同风向对应的风向ME 日变化来看（见图5b），白天ME 整体小于夜间，且负差的情况多对应白天时段，17 时仍旧是全天负差最明显的时段。东风和东南风的日变化趋势相较于其他风向有所不同，11—14时正差达最大，20时为全天最小时段，而其他风向白天则多呈正差减小并转为负差的趋势。不同的风向日变化振幅差异明显，西风在一日之内误差振幅最大，为35.2°，北风和南风振幅相对其他风向较小，分别为9.4°和11°。

图5 2016—2018年EC 10 m风产品预报大连8个站的风向ME日变化Fig.5 Daily change of wind direction ME by EC 10m wind product of the eight stations in Dalian from 2016 to 2018

3.2.5 不同站点间的差异

表4给出了24 h时限EC预报各站点的风向ME与风级对应情况。表中可以看出随着风级的增大，多数站的误差从较大的正差变为负差或较小的正差。普兰店站所有风级均为正差，其他各站正、负差均存在，大连站3 级转为负差，但风级增大到6 级时又转为正差。各站点的ME 与实际风向未显示出很好的对应关系（见表5），但东风的误差明显大于其他风向，其次是西风、东北风和东南风，北风的误差最小。南风和东南风除大连站为较小的负差外，其他均为正差，东风除长兴岛外其他站均为正差。对于某个单一站来说，不同风向ME 的差异非常明显，其中瓦房店站东风误差为25.2°，而西风则是-19.7°。对于同一风向，不同站点间的差异也很显著，其中东北风、东风和西风两站之间最大误差均超过50°。

表4 2016—2018年EC 10 m 24 h时限风向与大连各站不同风级的风向ME（单位:°）Tab.4 The ME for different wind scales between actual wind directions of different stations in Dalian and EC 10 m 24 h time wind direction from 2016 to 2018(unit：°)

表5 2016—2018年EC 10 m 24 h时限风向与大连各站不同风向的风向ME（单位：°）Tab.5 The ME for different wind directions between actual wind directions of different stations in Dalian and EC 10 m 24 h time wind direction from 2016 to 2018(unit：°)

3.2.6 08时与20时EC 10 m风产品预报效果比较

表6 为08 时与20 时起报时间下，EC 10 m 风与最大风向在各时限的误差统计情况。为了更准确地比较出08 时与20 时EC 对风向的预报效果，除ME 与MAE 外，对各时限下EC 与实况风向的均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）也进行了比较。表中可以看出除228～240 h时限外，MAE与RMSE 均随着预报时限延长呈整体增大趋势。除240 h 时限外，其余时限下08 时预报的风向MAE 与RMSE 均略小于20 时。20 时预报的各时限MAE 与08 时平均相差3.2°，RMSE 平均相差3.6°。08 时各时限预报ME平均为3.7°，20时平均为4.1°，其中00～96 h 时限08 时ME 均小于20时，但108～240 h 时限08 时多大于20 时。综合3 种误差统计情况来看，EC 10 m 风产品两个起报时次的风向预报存在着一定的差异，08时预报的风向略好于20时。

表6 2016—2018年不同起报时间下EC 10 m 00～240 h时限大连8个站风向ME、MAE和RMSE（单位：°）Tab.6 The ME,MAE and RMSE between actual wind directions of the eight stations in Dalian and EC 10 m 00～240 h time wind direction at different initial forecast times from 2016 to 2018(unit：°)

4 结论

本文基于大连8 个站各类风的观测实况，与ECMWF 细网格10 m 风产品进行了检验及相关性分析，发现正点最大风与预报对应最好。通过预报与最大风向的比较检验发现，EC 10 m 风对风向的预报效果与最大风的风级、风向以及地域（站点）等都具有密切的相关性，其ME 具有明显的日变化特征。具体结论如下：

（1）通过对EC 10 m 风与大连地区5 类实况风向的ME、MAE 和r比较与分析发现，各类风的风向ME 差别较小，即使在ME 相差最大的00 h 时限，误差相差最大也仅1.4°。正点最大风MAE 最小且各时限r均最大，综合来看，EC 模式对大连地区风向的分析、预报与正点最大风实况最为接近。5 种风的风向误差随预报时限延长ME 呈减小的趋势，而MAE均不断增大。

（2）与正点最大风实况相比，00～240 h 时限内EC 10 m 风对大连地区8 个站风向的分析和预报ME均为0.1°～6°的正差，预报略偏向实况风的来向左侧，但MAE 则均在36°以上，说明EC 预报具体到个例时风向预报偏差大多比较显著，但左、右偏离程度较为接近。

（3）EC 10 m 风与正点最大风的风向误差对于不同的风向和风级等差异明显。从全区8个站风向与风级的ME 比较来看，北风在所有风级中都是负差；3 级以上的东北风对应较大的负差；而东风、东南风和南风在所有风级中都是正差，且东风和东南风几乎每个风级都对应较大的正差。东风的ME最大；东风与东北风的MAE 最大，多在50°以上。当实况风力小于4 级时，各时限ME 均为正差，风级越小正差越大，4 级及以上均为负差，风级越大负差越大，而MAE 则是风级越小误差越大。对于单站来说，ME 在风级上虽有差异，但在变化趋势上与全区平均基本相同，其中普兰店站所有风级均为正差，大连站则是3～5级为负差。

（4）ME 在不同风级和风向上均存在明显的日变化。夜间误差整体大于白天，17—20 时是全天误差最小的时段。对比08 时和20 时两个起报时次的风向ME、MAE 和RMSE，总体来看08 时各时限的预报风向略好于20时。

本文的统计对比结果是基于大连地区风的观测实况得出的，也是今后进行ECMWF 本地化风向误差订正的必要的基础工作。风速小预报偏差大的原因既可能与微风时风向稳定性较差有关，也可能与辽东半岛的局地性海陆风有关。但风速偏大时ME 向负差转变、不同风向的偏差原因以及ME日变化的原因等还有待进一步研究和探讨。此外，如何应用本文所揭示的规律和特征进行风向预报的误差订正，有必要在今后进一步研究。