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“預(yù)報(bào)挑戰(zhàn)度”和“可預(yù)報(bào)性演變指數(shù)”簡(jiǎn)介

2020-06-03 03:44:06杜鈞鄧國(guó)
關(guān)鍵詞:出界預(yù)報(bào)員實(shí)況

■ 杜鈞 鄧國(guó)

(作者單位:杜鈞,美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心;鄧國(guó),中國(guó)氣象局?jǐn)?shù)值預(yù)報(bào)中心)

“預(yù)報(bào)挑戰(zhàn)度”(measure of forecast challenge,MFC)是一種衡量預(yù)報(bào)難易的新尺度;“可預(yù)報(bào)性演變指數(shù)”(predictability horizon diagram index,PHDX)是一種檢驗(yàn)集合預(yù)報(bào)的新評(píng)分。這二種新指標(biāo)是杜鈞等于2019年提出來(lái)的,文章發(fā)表在美國(guó)氣象學(xué)會(huì)英文雜志《天氣和預(yù)報(bào)》上。為了讓國(guó)內(nèi)基層臺(tái)站業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)和研發(fā)人員也能熟悉和應(yīng)用這些方法,我們?cè)诖俗饕缓?jiǎn)短的總結(jié)介紹。

1 方法提出的動(dòng)機(jī)和目的

目前我們都是用預(yù)報(bào)的誤差大小來(lái)度量一個(gè)數(shù)值預(yù)報(bào)的好壞。引入集合預(yù)報(bào)后,預(yù)報(bào)的可信度可以用集合離散度來(lái)定量化。對(duì)預(yù)報(bào)員和用戶而言,同樣一個(gè)預(yù)報(bào),雖然它們的集合平均預(yù)報(bào)誤差可能一樣,但不確定性大(可信度低)的預(yù)報(bào)顯然比不確定性小(可信度大)的預(yù)報(bào)更難在具體決策中運(yùn)用(圖1)?!邦A(yù)報(bào)挑戰(zhàn)度”就是既考慮預(yù)報(bào)誤差又考慮預(yù)報(bào)可信度,來(lái)綜合衡量預(yù)報(bào)的質(zhì)量。這相當(dāng)于把一張二維的平面照片變成了一張三維的立體圖形,希望能更準(zhǔn)確地描述一個(gè)物件。

圖1 集合預(yù)報(bào)1和2(黑色為成員,紅色為集合平均)。雖然它們的集合平均預(yù)報(bào)很相似,但集合離散度相差很大。顯然,集合預(yù)報(bào)2在預(yù)報(bào)員或用戶決策過(guò)程中比集合預(yù)報(bào)1更難應(yīng)用

針對(duì)某一地點(diǎn)某一天氣(如北京某一日08時(shí)的風(fēng)向),通常預(yù)報(bào)檢驗(yàn)都是針對(duì)某一個(gè)給定的預(yù)報(bào)(如前一日08時(shí)發(fā)布的預(yù)報(bào))在某一預(yù)報(bào)時(shí)刻(如24小時(shí)預(yù)報(bào))進(jìn)行的,而不考慮過(guò)去曾對(duì)該天氣事件發(fā)布過(guò)的所有預(yù)報(bào)的時(shí)間演變情況。而現(xiàn)實(shí)中,過(guò)去預(yù)報(bào)結(jié)果的時(shí)間演變對(duì)預(yù)報(bào)員或用戶決策過(guò)程難易程度和成敗起了重要作用:有些起了積極作用、有些起了誤導(dǎo)作用?,F(xiàn)有的集合預(yù)報(bào)檢驗(yàn)方法并沒(méi)有把這個(gè)時(shí)間演變情況考慮在內(nèi),而新提出的“可預(yù)報(bào)性演變指數(shù)”把過(guò)去一系列預(yù)報(bào)的時(shí)間演變特征定量地考慮進(jìn)去了,如預(yù)報(bào)的穩(wěn)定情況(誤差變化)和可信度的變化(離散度變化)。這樣在檢驗(yàn)指標(biāo)中加入時(shí)間維度后,相當(dāng)于把照片變成了錄像,希望能更全面地反映真相。

2 方法介紹

2.1 預(yù)報(bào)挑戰(zhàn)度(MFC)

任何一個(gè)變量在給定的某一地點(diǎn)和預(yù)報(bào)時(shí)刻,它的“預(yù)報(bào)挑戰(zhàn)度”可以通過(guò)公式(1)從一個(gè)集合預(yù)報(bào)中計(jì)算出來(lái):

式中包括了4個(gè)同預(yù)報(bào)難易程度有關(guān)的要素(集合平均預(yù)報(bào)誤差EME、離散度Sprd、非線性度量NonLN和實(shí)況出界程度OUT),它們分別通過(guò)式(2)~式(5)來(lái)定義。EME、Sprd和NonLN 量級(jí)差不多,所以沒(méi)有進(jìn)行正態(tài)化處理;出界度是對(duì)前三項(xiàng)之和的修正,如果實(shí)況出界就增加懲罰。分析表明這4個(gè)元素除享有共同的信息外,還在很大程度上提供相對(duì)獨(dú)立的信息。

EME 是集合平均預(yù)報(bào)m同觀測(cè)O之差的絕對(duì)值,反映的是一個(gè)模式的平均預(yù)報(bào)水平:集合離散度Sprd定義為n個(gè)成員預(yù)報(bào)mi相對(duì)集合平均m的標(biāo)準(zhǔn)差:

非線性度量NonLN 應(yīng)用Du和Zhou(2011)的定義,為控制預(yù)報(bào)mctl同集合平均預(yù)報(bào)m之絕對(duì)差值:

Sprd和NonLN都同大氣可預(yù)報(bào)性和集合擾動(dòng)技術(shù)有關(guān)。出界度OUT描述實(shí)況O是否被集合解所包含,如果被包含就是0.0(式5c), 否則就定義為出界程度,即超出集合邊界的距離相對(duì)于集合解寬度(最大解mmax和最小解mmin之差 )的比率(式5a 和5b):

所以,MFC不但包括了模式預(yù)報(bào)誤差,還考慮了預(yù)報(bào)的不確定性,大氣運(yùn)動(dòng)的非線性程度,以及實(shí)況是否被集合預(yù)報(bào)解所包括(同集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和模式系統(tǒng)性偏差有關(guān))。分析表明,此指標(biāo)中集合平均預(yù)報(bào)誤差貢獻(xiàn)最大,其次是離散度,然后是非線性度量,出界率貢獻(xiàn)最小。譬如,用NCEP 全球集合預(yù)報(bào)中高度、溫度、濕度和風(fēng)場(chǎng)的126小時(shí)預(yù)報(bào)資料計(jì)算的平均結(jié)果看到,EME、Sprd、NonLN 和OUT 與MFC 的空間相關(guān)系數(shù)分別為0.85,0.7,0.6和0.3。

2.2 可預(yù)報(bào)性演變指數(shù)(PHDX)

對(duì)于某一天氣事件,隨著預(yù)報(bào)時(shí)效愈來(lái)愈接近,集合預(yù)報(bào)解隨時(shí)間的演變可以有如下4種情形(圖2):1)符合實(shí)況的成員數(shù)不斷增多而不確定性減?。▓D2A中a);2)同上相反,盡管離散度也變小,但符合實(shí)況的成員數(shù)反而變少(圖2B中a);3)集合解不隨時(shí)間收斂(不確定性保持很大),但包含了實(shí)況(圖2C中a);4)離散度保持很大,且實(shí)況基本不被包含(圖2D中a)。如果用MFC來(lái)衡量的話,在第一種情形中MFC隨著事件的接近而變小,該預(yù)報(bào)為用戶決策提供了可靠有用的信息,稱為第一類(Type Ⅰ,圖2A中c);第二種情形下,MFC 變大,誤導(dǎo)了用戶的決策過(guò)程,稱為第二類(Type Ⅱ,圖2B中c);在第三和四情形中,MFC隨預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)變化不大,但前者M(jìn)FC值稍小(因?yàn)閷?shí)況包含其中),后者值稍大(因?yàn)閷?shí)況不在集合解中),該類預(yù)報(bào)由于不確定性不減小,很難幫助用戶決策,稱為第三類(Type Ⅲ,圖2C中c和圖2D中c)。

為了定量反映上述4種可能的情形,“可預(yù)報(bào)性演變指數(shù)”定義如下:

式中Trend 是過(guò)去一系列集合預(yù)報(bào)的 MFC 值隨天氣事件逼近時(shí)(圖2中的t = 12, 11, …, 2, 1)的時(shí)間變化凈趨勢(shì):

式中,t=T 代表最遠(yuǎn)的預(yù)報(bào),t=1代表最近的預(yù)報(bào),Avslp是MFC在所有眾多二個(gè)相鄰集合預(yù)報(bào)間變化的平均值(平均斜率):

Mag是所有預(yù)報(bào)的MFC值之總和:

圖2 (A)“第一類”情形:(a)集合預(yù)報(bào)隨時(shí)間的演變(水平實(shí)線表示實(shí)況obs,虛線表示集合平均,紅點(diǎn)表示集合成員),“第一類”情形下有三個(gè)階段,先是個(gè)別成員接近實(shí)況,然后更多的成員圍繞著實(shí)況,最后是離散度變小、集合解向?qū)崨r收斂;(b)計(jì)算MFC中四要素;(c) MFC 的時(shí)間演變。(B)“第二類”情形。(C)和(D)“第三類”情形:前者集合解包含了實(shí)況,后者漏了實(shí)況

PHDX值的變化范圍為-1.0~1.0,正值對(duì)應(yīng)“第一類”情形,負(fù)值對(duì)應(yīng)“第二類”情形,零值附近對(duì)應(yīng)于“第三類”情形。對(duì)應(yīng)圖2中的4種情況,它們的PHDX值分別為0.30(圖2A),-0.11(圖2B),0.00(圖2C)和-0.01(圖2D)。

PHDX可以用來(lái)比較不同集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)的預(yù)報(bào)能力,或?qū)τ谕粋€(gè)集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)來(lái)區(qū)分哪些天氣事件或要素可預(yù)報(bào)性較高或較低等。譬如,圖3是用NCEP區(qū)域集合預(yù)報(bào)SREF的實(shí)際降水和溫度預(yù)報(bào)資料計(jì)算的例子:圖3a~3c分別是集合降水預(yù)報(bào)可預(yù)報(bào)性演變的“第一類”“第二類”和“第三類”情形;圖3d是離地表2 m高度處的氣溫集合預(yù)報(bào)可預(yù)報(bào)性演變的例子(“第一類”)。經(jīng)過(guò)許多例子的檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)氣溫預(yù)報(bào)出現(xiàn)“第一類”的情況遠(yuǎn)多于降水,或說(shuō)氣溫的可預(yù)報(bào)性一般大于降水,這同我們的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)是相符的。原文中還對(duì)NCEP全球集合預(yù)報(bào)系統(tǒng)GEFS預(yù)報(bào)的二次大雪過(guò)程進(jìn)行了計(jì)算,也表明PHDX 有能力來(lái)區(qū)分同一天氣過(guò)程但不同地點(diǎn)其可預(yù)報(bào)性的高低。

圖3 同圖2,但是用NCEP區(qū)域集合預(yù)報(bào)SREF的實(shí)際降水和溫度預(yù)報(bào)資料計(jì)算的例子:(a),(b)和 (c)分別是集合降水預(yù)報(bào)可預(yù)報(bào)性演變的“第一類”(PHDX=0.10)、“第二類”(PHDX=-0.17)和“第三類”(PHDX=0.02)情形;(d)是離地表2 m高度處的氣溫集合預(yù)報(bào)可預(yù)報(bào)性演變的例子(“第一類”,PHDX=0.12)

3 結(jié)論

隨著集合預(yù)報(bào)的出現(xiàn),預(yù)報(bào)可信度成了衡量一個(gè)預(yù)報(bào)信息的重要度量,所以檢驗(yàn)預(yù)報(bào)的評(píng)分指標(biāo)也應(yīng)該包括這一應(yīng)用價(jià)值的度量,“預(yù)報(bào)挑戰(zhàn)度”就是為了適應(yīng)這一需要而提出來(lái)的,它除了預(yù)報(bào)誤差還考慮了預(yù)報(bào)不確定性。對(duì)某一天氣事件,其預(yù)報(bào)信息的時(shí)間演變對(duì)預(yù)報(bào)員或用戶作決策有重大的影響,一個(gè)穩(wěn)定而又準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)是用戶所期待的,而一個(gè)不準(zhǔn)確或多變或不確定性很大的預(yù)報(bào)對(duì)用戶決策會(huì)起誤導(dǎo)作用或無(wú)法決策。所以,預(yù)報(bào)評(píng)價(jià)指標(biāo)中應(yīng)該考慮預(yù)報(bào)的時(shí)間演變,本文中的“可預(yù)報(bào)性演變指數(shù)”正是這一方面的新嘗試。由上可知,此二種預(yù)報(bào)評(píng)價(jià)新指標(biāo)的出發(fā)點(diǎn)是以預(yù)報(bào)員或用戶決策過(guò)程的難易程度和準(zhǔn)確性為標(biāo)準(zhǔn),而并不以直接描述被預(yù)報(bào)的天氣過(guò)程難易程度或揭示預(yù)報(bào)模式的某些缺陷為目標(biāo),雖然它們會(huì)有某種程度上的聯(lián)系。

因?yàn)榇硕N指標(biāo)剛提出不久,實(shí)際例子應(yīng)用還不多,所以希望大家多應(yīng)用,并在應(yīng)用中逐步改進(jìn)完善它們。

深入閱讀

杜鈞, 2002. 集合預(yù)報(bào)的現(xiàn)狀和前景. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 13(1): 16-28.

杜鈞, 周斌斌, 2016. 霧的集合預(yù)報(bào)與集合預(yù)報(bào)的檢驗(yàn). 氣象科技進(jìn)展, 6(3): 41-47.

Du J, Zhou B, 2011. A dynamical performance-ranking method for predicting individual ensemble member performance and its application to ensemble averaging. Monthly Weather Review, 139: 3284-3303, https://doi.org/10.1175/MWR-D-10-05007.1.

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Greybush S, Saslo S, Grumm R, 2017. Assessing the ensemble predictability of precipitation forecasts for the January 2015 and 2016 east coast winter storms. Weather and Forecasting, 32: 1057-1078. doi: 10.1175/WAF-D-16-0153.1.

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