劉湊華，林建，曹勇，代刊，郭云謙，唐健

(國家氣象中心，北京 100081)

引 言

得益于氣象科技和信息技術(shù)的快速進(jìn)步，天氣預(yù)報(bào)在過去一二十年取得巨大進(jìn)展，預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率正逐年提升(王華等，2018；宗志平等，2012；韋青等，2020)。然而，傳統(tǒng)的站點(diǎn)預(yù)報(bào)無法覆蓋和表達(dá)精細(xì)的時(shí)間和空間信息，難以滿足用戶對天氣預(yù)報(bào)日益精細(xì)和個(gè)性化的需求(金榮花等，2019)。將預(yù)報(bào)服務(wù)體系由固定站點(diǎn)預(yù)報(bào)轉(zhuǎn)向精細(xì)化網(wǎng)格預(yù)報(bào)是滿足上述需求的業(yè)務(wù)基礎(chǔ)，“精細(xì)化”不僅僅是空間分辨率的提升，也包括時(shí)間維度的細(xì)化。對于降水預(yù)報(bào)，時(shí)間維度的精細(xì)化尤為重要，很多致災(zāi)的暴雨過程具有突發(fā)性，降水量往往集中發(fā)生在短短的一個(gè)或幾個(gè)小時(shí)內(nèi)，傳統(tǒng)的逐日降水預(yù)報(bào)不足以刻畫，為此有必要發(fā)展小時(shí)量級甚至更細(xì)分辨率的網(wǎng)格預(yù)報(bào)技術(shù)。

當(dāng)前無縫隙精細(xì)化網(wǎng)格氣象預(yù)報(bào)已經(jīng)成為國際主流趨勢。美國最早從2003年發(fā)展國家數(shù)字預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)庫(NDFD)(Glahn and Ruth，2003)，提供短期內(nèi)逐1 h，更長時(shí)效內(nèi)逐3 h或逐6 h的網(wǎng)格預(yù)報(bào)。澳大利亞自2003年起也基于業(yè)務(wù)集成技術(shù)(OCF)(Woodcock and Engel，2003)提供短期內(nèi)逐3 h的網(wǎng)格指導(dǎo)預(yù)報(bào)。奧地利氣象局發(fā)展了無縫隙概率預(yù)報(bào)系統(tǒng)(SAPHIR)(Kann et al.，2018)，在臨近至短期72 h時(shí)效內(nèi)提供5 min至1 h分辨率的網(wǎng)格預(yù)報(bào)，并可以實(shí)現(xiàn)逐10 min的滾動更新。我國自2014年起逐步建立了精細(xì)化網(wǎng)格預(yù)報(bào)技術(shù)體系，在綜合氣象觀測、多源融合實(shí)況分析以及全球尺度和中尺度數(shù)值模式預(yù)報(bào)等基礎(chǔ)上，通過模式預(yù)報(bào)偏差客觀訂正(吳啟樹等，2017；王麗芳等，2021；張嬌等，2021)、多模式預(yù)報(bào)集成(林建等，2013)、主觀預(yù)報(bào)訂正、主客觀預(yù)報(bào)融合(唐健等，2018)和時(shí)間、空間降尺度等技術(shù)手段，逐步提升了預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率和精細(xì)化水平。其中，降水預(yù)報(bào)時(shí)間降尺度方法采用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(以下簡稱為ECMWF)模式逐3 h降水量來表征每個(gè)格點(diǎn)降水強(qiáng)度的變化趨勢，以此作為各個(gè)時(shí)段降水量的分配比例來實(shí)現(xiàn)時(shí)間降尺度的目標(biāo)(曹勇等，2016)?；谠摷夹g(shù)制作的預(yù)報(bào)對移動發(fā)展較緩慢的降水過程有較好的描述，但對短時(shí)強(qiáng)降水缺乏預(yù)報(bào)能力，為此有必要研究改進(jìn)的方法。

盡管中尺度數(shù)值模式可以輸出分辨率足夠細(xì)的降水預(yù)報(bào)，但模式直接輸出的降水預(yù)報(bào)往往存在某種系統(tǒng)偏差，需要經(jīng)過客觀方法和預(yù)報(bào)員的訂正。目前各類降水預(yù)報(bào)的主客觀訂正方法主要針對逐日降水量的預(yù)報(bào)(唐健等，2018)，而對小時(shí)降水預(yù)報(bào)進(jìn)行主客觀訂正的研究非常少，一方面因?yàn)橹苯釉诤芏痰臅r(shí)間間隔上進(jìn)行建模，難以得到穩(wěn)定的改進(jìn)效果，根據(jù)其結(jié)果累計(jì)得到的日降水量在準(zhǔn)確率上也難以達(dá)到最優(yōu)；另一方面，在有限的業(yè)務(wù)產(chǎn)品制作時(shí)間內(nèi)，預(yù)報(bào)員很難針對降水預(yù)報(bào)進(jìn)行逐1 h主觀訂正。近年來，國家氣象中心基于主客觀訂正業(yè)務(wù)制作和發(fā)布了逐24 h精細(xì)化網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)，其預(yù)報(bào)評分均顯著高于ECMWF模式降水預(yù)報(bào)(韋青等，2020)。因此，發(fā)展時(shí)間降尺度技術(shù)，將準(zhǔn)確率較高的24 h精細(xì)化網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)結(jié)果降尺度到更細(xì)的時(shí)間分辨率上，能同時(shí)保證不同間隔的精細(xì)化預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率和總量的一致性。

目前空間降尺度的技術(shù)已在短中期預(yù)報(bào)中有較好的應(yīng)用(王亞男和智協(xié)飛，2012)，但時(shí)間降尺度技術(shù)仍主要應(yīng)用在氣候預(yù)報(bào)中，包括動力降尺度和統(tǒng)計(jì)降尺度(Kondo and Xu，1997；劉永和等，2011)，其中動力降尺度是以粗時(shí)空分辨率的氣候模式預(yù)報(bào)作為邊界條件運(yùn)行分辨率更高的模式，統(tǒng)計(jì)降尺度方法則是結(jié)合實(shí)況要素時(shí)空分布特征和粗分辨率氣候模式預(yù)報(bào)采用統(tǒng)計(jì)模型計(jì)算出細(xì)分辨率的預(yù)報(bào)。上述降尺度的方法未將實(shí)時(shí)的模式預(yù)報(bào)信息引入，若直接應(yīng)用到短中期預(yù)報(bào)中，預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率會非常低。在短中期時(shí)效，數(shù)值模式時(shí)間分辨率已經(jīng)足夠細(xì)，因此網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)的時(shí)間降尺度主要關(guān)注的是如何將主客觀訂正后的累計(jì)降水量合理地分配到各個(gè)細(xì)分時(shí)段，需要高時(shí)間分辨率的降水時(shí)序變化作為分配的依據(jù)。本文將通過位置訂正、動態(tài)重構(gòu)和頻率匹配等方法進(jìn)一步改進(jìn)現(xiàn)有的時(shí)間降尺度方法，以提高時(shí)間降尺度方法對短時(shí)強(qiáng)降水的預(yù)報(bào)能力。

1 資料說明

研究使用的資料包括地面降水觀測資料、數(shù)值模式資料和24 h網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)資料。其中，地面逐1 h降水觀測資料涵蓋預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的10 461個(gè)地面氣象觀測站(包括2 401個(gè)國家級觀測站和8 060個(gè)區(qū)域觀測測站)(韋青等，2020)，時(shí)間為2019年1月1日—2021年1月3日(北京時(shí)，下同)；數(shù)值模式預(yù)報(bào)采用ECMWF模式2019年1月1日—2020年12月31日每日08和20時(shí)起報(bào)的0—72 h內(nèi)逐3 h和72—84 h內(nèi)逐6 h的降水量預(yù)報(bào)(分辨率為0.125°×0.125°)；24 h網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)是指經(jīng)過氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)部門訂正并發(fā)布的相對較細(xì)的網(wǎng)格預(yù)報(bào)，具體采用的是國家氣象中心2019和2020年每日08和20時(shí)起報(bào)的0—24 h、24—48 h和48—72 h時(shí)段的網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)，其分辨率為0.05°×0.05°。采用插值算法將網(wǎng)格預(yù)報(bào)統(tǒng)一到和模式相同的網(wǎng)格分辨率，綜合考慮插值精度和降水要素的不連續(xù)性，選擇雙線性插值方案，網(wǎng)格范圍統(tǒng)一取為(70°—140°E，15°—55°N)?；谏鲜鯡CMWF模式降水預(yù)報(bào)，通過時(shí)間降尺度方法，將24 h網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)降尺度為逐1 h降水預(yù)報(bào)，地面站點(diǎn)降水觀測資料用于頻率匹配方法建模和結(jié)果的檢驗(yàn)分析。

2 時(shí)間降尺度方法概述

降水預(yù)報(bào)的時(shí)間降尺度方法是指將粗時(shí)間分辨率的網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)降尺度成更細(xì)時(shí)間分辨率的網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)的過程，實(shí)質(zhì)就是確定各細(xì)分時(shí)段的降水分配比例的過程，因此也可被稱為降水預(yù)報(bào)的時(shí)間拆分。時(shí)間降尺度的計(jì)算流程如圖1所示，包括逐點(diǎn)拆分、位置訂正、動態(tài)重構(gòu)、頻率匹配和總量約束5個(gè)步驟。

當(dāng)業(yè)務(wù)中有一套通過主客觀訂正、準(zhǔn)確率較高但時(shí)間分辨率較粗的網(wǎng)格預(yù)報(bào)(如圖1中R24)，同時(shí)還有一套能夠體現(xiàn)降水動態(tài)演變過程但未經(jīng)過訂正的相對較細(xì)的網(wǎng)格預(yù)報(bào)時(shí)(如圖1中R3_ec和R24_ec)，通過降水預(yù)報(bào)時(shí)間降尺度的方法可以綜合得到一套融合粗網(wǎng)格預(yù)報(bào)的訂正信息和細(xì)網(wǎng)格預(yù)報(bào)時(shí)空演變信息的更精細(xì)的網(wǎng)格預(yù)報(bào)結(jié)果(如圖1中R1)。

圖1 網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)時(shí)間降尺度方法計(jì)算流程Fig.1 Calculation flow of time downscaling method for grid precipitation forecast.

步驟1：逐點(diǎn)拆分。將逐3 h的預(yù)報(bào)(R3_ec)采用單調(diào)三次樣條函數(shù)對逐個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)進(jìn)行插值，拆分到逐1 h，從而得到逐1 h網(wǎng)格預(yù)報(bào)場(R1s1，上標(biāo)s1表示經(jīng)過步驟1處理，下同)。

步驟2：位置訂正。取模式的24 h降水量(R24_ec)作為前一幀圖像，取網(wǎng)格預(yù)報(bào)24 h降水量(R24)作為后一幀圖像，采用光流法(曹春燕等，2015)計(jì)算前后兩幀圖像之間的平移矢量場，將該平移矢量場用于上一步獲得的逐1 h預(yù)報(bào)(R1s1)進(jìn)行平移訂正，獲得經(jīng)過位置訂正后的逐1 h降水場(R1s2)。

步驟3：動態(tài)重構(gòu)。在步驟1中并沒有考慮每3 h之間雨帶的演變，插出的逐1 h降水預(yù)報(bào)場在同一3 h時(shí)段的相鄰時(shí)刻雨帶位置和分布形態(tài)高度相似，而在不同3 h時(shí)段的相鄰時(shí)刻，雨帶的位置和分布形態(tài)又不可避免地會出現(xiàn)不連續(xù)或突變的情況，該問題在步驟2的結(jié)果中仍然存在。針對上述問題，本步驟的目標(biāo)是將逐1 h雨帶演變調(diào)整得更加合理。從2019—2020年兩年的插值結(jié)果對比來看，每3 h插值成逐1 h的降水場中，中間1 h的雨帶分布是相對合理的，而前后兩個(gè)時(shí)段雨帶分布有明顯的不合理特征(下一節(jié)將結(jié)合實(shí)例說明)。因此，動態(tài)重構(gòu)將每3 h降水預(yù)報(bào)中的前后1 h刪除，然后用相鄰的兩個(gè)中間1 h的預(yù)報(bào)場來重新構(gòu)建前后1 h的降水預(yù)報(bào)場。

以圖2中2個(gè)3 h降水R313-15和R316-18拆分成逐1 h降水R113、R114、R115、R116、R117和R118為例。首先，保留中間的 R114和 R117的原始拆分結(jié)果，刪除 R113、R115、R116、R118的原始拆分結(jié)果，R115和 R116將采用 R114和R117來重構(gòu)。以R115為例，構(gòu)建的方法是將R114和R117作為光流法輸入的前(后)一幀和后(前)一幀圖像，計(jì)算出正反向平移矢量場 M14→17和 M17→14，將正向平移矢量場M14—>17乘以1/3后作用于R114，即可獲得R115的重構(gòu)結(jié)果，之所以乘以1/3是因?yàn)镽114至R115的時(shí)間距離是R114至R117的1/3。同樣的原理，如果將反向平移矢量M17—>14乘以2/3 后作用于R117，也可獲得 R115的重構(gòu)結(jié)果。上述兩種重構(gòu)結(jié)果并不相同，其中正向平移的時(shí)間距離更短，一般而言其精度更高，而如果將正向和反向平移結(jié)果分別乘以2/3和1/3的權(quán)重后相加獲得綜合結(jié)果會進(jìn)一步提高。上述重構(gòu)過程用公式可表示為

圖2 逐1 h降水場時(shí)間序列示意圖Fig.2 Time series diagram of hourly precipitation field.

其中，F(xiàn)代表光流法的平移函數(shù)。類似的方法可以獲得R116的重構(gòu)結(jié)構(gòu)如下

整個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)段中除了第1 h和最后1 h無法重構(gòu)外，其它時(shí)效都可以采用上述方法進(jìn)行重構(gòu)。

步驟4：頻率匹配。ECMWF模式降水預(yù)報(bào)的系統(tǒng)偏差往往導(dǎo)致小量級降水預(yù)報(bào)頻次高于觀測，而大量級降水預(yù)報(bào)頻次低于觀測，且量級越大，偏差越明顯，通常采用頻率匹配的方法進(jìn)行訂正(李俊等，2014；Zhu and Luo，2015；智協(xié)飛和呂游，2019；王麗芳等，2021)。本文基于逐時(shí)站點(diǎn)實(shí)況降水，構(gòu)建降水頻率匹配模型，對步驟3動態(tài)重構(gòu)后的逐時(shí)降水預(yù)報(bào)進(jìn)行訂正(詳見文中3.4節(jié))。

步驟5：總量約束。總量約束的作用使得逐1 h網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)的24 h累積與逐24 h網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)保持一致，經(jīng)過上述步驟計(jì)算得到的逐1 h降水在24 h累積降水中所占的比例乘以24 h網(wǎng)格點(diǎn)降水預(yù)報(bào)值即得到最終的逐1 h降水預(yù)報(bào)結(jié)果。

上述步驟1和5是時(shí)間拆分的必需步驟，并已在國家氣象中心業(yè)務(wù)中應(yīng)用(曹勇等，2016)，步驟2—4是針對目前業(yè)務(wù)中拆分后的雨帶范圍偏大、強(qiáng)度偏小和移動不合理等問題提出的改進(jìn)。

3 應(yīng)用過程及個(gè)例檢驗(yàn)

為了更好地說明時(shí)間降尺度方法的應(yīng)用及效果，選取2020年7月18日20時(shí)—19日20時(shí)發(fā)生在江南西部到江淮的一次暴雨到大暴雨的過程作為示例(圖3)來進(jìn)行說明。分析可知，ECMWF模式2020年7月18日08時(shí)起報(bào)的12—36 h降水量預(yù)報(bào)的雨帶中心位置較實(shí)況偏西偏北(圖3a)，對應(yīng)時(shí)段內(nèi)24 h網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)(圖3b)的雨帶位置和強(qiáng)度與實(shí)況更吻合，25、50、100 mm量級TS評分分別由0.56、0.37和0.12提高到了0.65、0.50和0.27，暴雨和大暴雨的范圍預(yù)報(bào)也與實(shí)況更一致。

圖3 2020年7月18日08時(shí)ECMWF模式12—36 h時(shí)段降水預(yù)報(bào)(a,等值線)、2020年7月18日20時(shí)起報(bào)的國家氣象中心0—24 h時(shí)段網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)(b,等值線)與2020年7月18日20時(shí)—19日20時(shí)的累計(jì)降水量觀測(散點(diǎn))對比(單位:mm)Fig.3 Comparison of(a)the 12-36 h prediction forecast(contour)of ECMWF model from 08∶00 BT on 18 July 2020,and(b)the 0-24 h grid precipitation forecast(contour)of National Meteorological Center from 20∶00 BT on 18 July 2020,with the cumulative precipitation observation(scatter)from 20∶00 BT 18 to 20∶00 BT 19 July 2020(unit:mm).

3.1 逐點(diǎn)拆分

為提高插值的精度并保證累計(jì)降水量隨時(shí)效單調(diào)遞增，采用了單調(diào)三次樣條函數(shù)算法進(jìn)行插值，插值后相鄰1 h的累計(jì)降水量之差即為1 h降水量。將上述拆分方法應(yīng)用到每個(gè)格點(diǎn)，即可獲得逐1 h的降水空間分布。圖4顯示了ECMWF模式2020年7月18日08時(shí)預(yù)報(bào)的網(wǎng)格點(diǎn)(114.125°E，31.125°N)逐3 h累計(jì)降水量(紅色圓點(diǎn))、插值得到的逐1 h累計(jì)降水量(藍(lán)色小圓點(diǎn))以及拆分后逐1 h降水量(圖4中藍(lán)色柱狀)。由圖4可見，插值后逐1 h累計(jì)降水量曲線仍保持了單調(diào)性，拆分后逐1 h降水量也都大于等于0 mm。

圖4 采用單調(diào)三次樣條函數(shù)將單個(gè)格點(diǎn)逐3 h降水量拆分成逐1 h降水應(yīng)用示例(單位:mm,紅色圓點(diǎn)為逐3 h累計(jì)降水量,藍(lán)色曲線為插值獲得的累計(jì)降水量隨時(shí)效的連續(xù)變化曲線,藍(lán)色小圓點(diǎn)為曲線上逐1 h間隔的取值,藍(lán)色柱狀為拆分后逐1 h的降水量)Fig.4 An example of using monotone cubic spline function to downscale 3 h rainfall of a single grid point to hourly rainfall(unit:mm,red round spots are 3 h cumulative rainfall,blue line is continuously growing line obtained by interpolation,blue spots are 1 h cumulative rainfall and blue bars are 1 h rainfall).

與實(shí)際業(yè)務(wù)中網(wǎng)格預(yù)報(bào)制作參考的數(shù)值模式預(yù)報(bào)時(shí)效保持一致，本文取2020年7月18日08時(shí)EC?MWF模式12—36 h時(shí)效3 h降水預(yù)報(bào)的逐1 h拆分場用于7月18日20時(shí)起報(bào)的24 h網(wǎng)格預(yù)報(bào)的降尺度運(yùn)算。當(dāng)ECMWF模式的12—36 h降水預(yù)報(bào)較實(shí)況偏西偏北(圖3a)時(shí)，基于ECMWF模式的3 h預(yù)報(bào)拆分出的逐1 h預(yù)報(bào)也存在偏西偏北的位置偏差(圖5a)。

3.2 位置訂正

取ECMWF模式18日08時(shí)的12—36 h降水量作為前一幀圖像，取18日20時(shí)網(wǎng)格預(yù)報(bào)24 h降水量作為后一幀圖像，采用光流法計(jì)算前后兩幀圖像之間的平移矢量場，將該平移矢量場對ECMWF模式12—36 h內(nèi)逐1 h拆分場進(jìn)行平移，獲得經(jīng)過位置訂正后的逐1 h降水場(圖5b)。對比位置訂正前后的逐1 h降水預(yù)報(bào)(圖5a、b)，可以看出訂正后的雨帶位置更加接近實(shí)況。由此說明，將數(shù)值模式24 h降水量的位置偏差訂正信息應(yīng)用到拆分后的逐1 h預(yù)報(bào)中，可以改進(jìn)逐1 h預(yù)報(bào)中的雨帶位置。

圖5 2020年7月18日20時(shí)起報(bào)的12—13 h時(shí)段位置訂正前的降水量預(yù)報(bào)(a,等值線,即ECMWF模式2020年7月18日08時(shí)起報(bào)的降水預(yù)報(bào)拆分得到的24—25 h時(shí)段)、位置訂正后的降水量預(yù)報(bào)(b,等值線)與7月19日08—09時(shí)降水量觀測(散點(diǎn))對比(單位:mm)Fig.5 Comparison of the 12-13 h precipitation starting from 20∶00 BT on 18 July 2020,(a)before position correction(contour,the 24-25 h precipitation downscaled from forecast of ECMWF model starting from 08∶00 BT on 18 July 2020),and(b)after position correction(contour)and the precipitation observation(scatter)from 08∶00 BT to 09∶00 BT on 19 July(unit:mm).

值得注意的是，如果24 h網(wǎng)格預(yù)報(bào)比數(shù)值模式預(yù)報(bào)的雨帶位置誤差更大，位置訂正也可能導(dǎo)致更差的結(jié)果。2016—2020年的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果表明，國家氣象中心業(yè)務(wù)制作的24 h網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)各等級的TS和ETS評分每年都高于ECMWF數(shù)值模式預(yù)報(bào)(韋青等，2020)。因此，在實(shí)際業(yè)務(wù)中，在時(shí)間降尺度中增加位置訂正的步驟總體上是可以產(chǎn)生改進(jìn)效果的。

3.3 動態(tài)重構(gòu)

通過對實(shí)際業(yè)務(wù)中降水拆分結(jié)果的分析發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過上述兩步得到的逐1 h降水預(yù)報(bào)場仍存在不符合演變規(guī)律的特征。圖6(見上頁)中左側(cè)一列是經(jīng)過了位置訂正后的1—6 h時(shí)效降水預(yù)報(bào)，從中可見1—3 h(圖6a1—a3)的雨帶分布非常相似，因?yàn)樗鼈兌际菑南嗤哪Ｊ? h降水場(ECMWF模式2020年7月18日08時(shí)起報(bào)13—15 h時(shí)效)拆分而來，類似地從模式下一個(gè)3 h降水預(yù)報(bào)拆分得到的4—6 h(圖6a4—a6)的雨帶分布也非常相似，而圖6a3和6a4中降水場的差異較大，表現(xiàn)為各局部雨帶中心位置出現(xiàn)較大跳躍。同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)，每3 h內(nèi)的中間1 h(圖6a2、6a5)的降水強(qiáng)度都是最大的。

圖6 基于ECMWF模式2020年7月18日08時(shí)起報(bào)的12—36 h時(shí)段預(yù)報(bào)和2020年7月18日20時(shí)起報(bào)的0—24 h時(shí)段網(wǎng)格預(yù)報(bào)數(shù)據(jù):經(jīng)過位置訂正(a1—a6)、動態(tài)重構(gòu)(b1—b6)及頻率匹配(c1—c6)后的第1—6 h逐1 h降水預(yù)報(bào)(單位:mm,其中紅色三角形頂點(diǎn)標(biāo)注的是同一個(gè)降水中心在不同時(shí)刻的位置)Fig.6 Comparison of hourly precipitation forecasts of the first to sixth hour after(a1-a6)location correction,(b1-b6)dynamic reconstruction and(c1-c6)frequency matching based on 12-36 h prediction forecast of ECMWF model at 08∶00 BT and the 0-24 grid precipitation forecast at 20∶00 BT 18 July 2020(unit:mm).The red triangle vertex in the figure indicates the position of the same precipitation center at different times.

進(jìn)一步追蹤第1—15 h湖北東北部的一個(gè)強(qiáng)降水雨帶中心(圖6，紅色三角形頂點(diǎn))的位置演變(圖7a，藍(lán)色線條)，可以更加直觀地看出雨帶中心在每3 h時(shí)段內(nèi)基本不移動，而在不同的3 h時(shí)段之間出現(xiàn)明顯的跳躍。雨帶中心點(diǎn)降水強(qiáng)度(圖7b，藍(lán)色線條)變化顯示，每3 h時(shí)段內(nèi)，降水強(qiáng)度呈現(xiàn)明顯的倒“V”字型變化特征，即每3 h內(nèi)的降水量主要集中在中間1 h。圖6、7展示的特征在降水拆分結(jié)果中普遍存在，但實(shí)際雨帶移動并不具有這種特征，它們是不符合物理規(guī)律的。

圖7 動態(tài)重構(gòu)前后降水中心點(diǎn)(圖6中紅色三角形)經(jīng)度(a)和降水量(b)隨時(shí)效的變化Fig.7 Variations of(a)longitude and(b)precipitation of precipitation center(red triangle in Fig.6)with time before and after dynamic reconstruction.

動態(tài)重構(gòu)后的逐1 h降水預(yù)報(bào)(圖6b1—b6)位置變化和強(qiáng)度演變更連續(xù)，整體上更為合理。從湖北東北部移向河南南部、安徽西北部的強(qiáng)降水雨帶動態(tài)重構(gòu)前后的對比可以更清楚地看到，強(qiáng)降水中心的位置(圖7a，紅色線條)移動是比較連續(xù)的，雨帶強(qiáng)度(圖7b，紅色線條)的倒V字型變化特征有明顯減弱。

3.4 頻率匹配

檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，動態(tài)重構(gòu)后的逐1 h降水預(yù)報(bào)盡管位置和強(qiáng)度的演變更為合理，但雨帶范圍通常較實(shí)況偏大，中心強(qiáng)度不足。通過頻率匹配方法可以有效地對雨帶范圍和強(qiáng)度進(jìn)行訂正(智協(xié)飛和呂游，2019)，本文采用動態(tài)重構(gòu)后的2019年全年08時(shí)和20時(shí)起報(bào)的72 h內(nèi)逐1 h降水預(yù)報(bào)和對應(yīng)10 461站的1 h降水量觀測數(shù)據(jù)作為樣本輸入，構(gòu)建逐1 h降水頻率匹配模型。按照起報(bào)時(shí)間和預(yù)報(bào)時(shí)效將預(yù)報(bào)觀測樣本進(jìn)行分類建模，共生成144組頻率匹配訂正參數(shù)?；陬l率匹配方法訂正后的逐1 h降水預(yù)報(bào)(圖6c1—c6)的雨帶范圍明顯縮小，雨帶中心的強(qiáng)度明顯增大。

3.5 改進(jìn)前后及不同組合方案應(yīng)用效果對比

在整個(gè)時(shí)間降尺度流程中，逐點(diǎn)拆分和總量約束是必須完成的步驟，其它步驟則是為了提高降水時(shí)空分布合理性的改進(jìn)措施。從該個(gè)例改進(jìn)前后第1—6 h逐1 h降水預(yù)報(bào)及對應(yīng)實(shí)況(圖8)可以看到，改進(jìn)前(圖8a1—a6)僅使用時(shí)間拆分和總量約束訂正的逐1 h降水預(yù)報(bào)范圍偏大，強(qiáng)度偏弱，強(qiáng)降水中心偏西偏北，而加入位置訂正、動態(tài)重構(gòu)和頻率匹配后(圖8b1—b6)，盡管與實(shí)況還有些差別(圖8c1—c6)，但總的來說較改進(jìn)前降水預(yù)報(bào)范圍變小，強(qiáng)度有所提升，強(qiáng)降水中心位置也更接近實(shí)況。

為了進(jìn)一步說明時(shí)間降尺度流程中不同步驟所起的效果，本文選取一個(gè)觀測站點(diǎn)(站號817426，位于114.127°E、31.18°N，圖8中白色叉線)采用不同方案組合生成逐1 h的降水并和觀測進(jìn)行對比(圖9)。2020年7月18日20時(shí)—19日20時(shí)24 h內(nèi)該觀測站點(diǎn)共出現(xiàn)了60.5 mm降水，其中約60%的降水發(fā)生在前3 h內(nèi)，1 h降水量峰值為21 mm(圖9黑線)。僅采用逐點(diǎn)拆分和總量約束計(jì)算得到的逐1 h降水量(圖9藍(lán)線)變化相對平緩，峰值僅為9 mm，降水峰值時(shí)間和結(jié)束時(shí)間都明顯滯后于實(shí)況。增加位置訂正后(圖9橙線)的逐1 h降水峰值有所增大，峰值時(shí)間略超前于實(shí)況，后期降水減弱趨勢也更趨近實(shí)況。進(jìn)一步增加動態(tài)重構(gòu)(圖9綠線)后，1 h降水峰值略有降低，但演變趨勢整體接近實(shí)況。增加頻率匹配后(圖9紅線)，1 h降水峰值提高到15.6 mm，更加接近觀測。綜合來看，位置訂正和頻率匹配對預(yù)報(bào)的位置和強(qiáng)度有直接的改進(jìn)作用，而動態(tài)重構(gòu)讓降水演變趨于平緩。

圖8 2020年7月18日20時(shí)起報(bào)的改進(jìn)前(a1—a6)、改進(jìn)后(b1—b6)第1—6 h逐1 h降水預(yù)報(bào)和對應(yīng)實(shí)況(c1—c6)(單位:mm)Fig.8 Hourly precipitation forecast at 20∶00 BT 18 July 2020(a1-a6)before and(b1-b6)after improvement,and(c1-c6)corresponding observation(unit:mm).

圖9 2020年7月18日20時(shí)起報(bào)的格點(diǎn)(114.127°E、31.18°N,圖8中白色叉線位置)24 h內(nèi)逐1 h降水預(yù)報(bào)和觀測(黑線)對比(藍(lán)線是逐點(diǎn)拆分和總量約束后的拆分結(jié)果,橙、綠和紅線分別是依次增加位置訂正、動態(tài)重構(gòu)和頻率匹配之后的拆分結(jié)果)Fig.9 Comparison of hourly precipitation forecast within 24 h of grid point(114.127°E,31.18°N)(white cross line position in Fig.8)at 20∶00 BT 18 July 2020 and observation(black line).The blue line is the downscaled result after grid downscaling and total amount constraint,and the orange,green and red lines are the downscaled results with adding steps of position correction,dynamic reconstruction and frequency matching in turn.

4 2020年應(yīng)用效果檢驗(yàn)

考慮到上述單個(gè)示例結(jié)果的代表性有限，選取2020年1月1日—12月31日逐日08時(shí)起報(bào)的網(wǎng)格預(yù)報(bào)和前一日20時(shí)起報(bào)的對應(yīng)時(shí)段內(nèi)ECMWF模式預(yù)報(bào)進(jìn)行批量試驗(yàn)，采用不同方案組合生成72 h內(nèi)逐1 h降水預(yù)報(bào)，并同10 461站的逐1 h降水觀測進(jìn)行對比檢驗(yàn)。

從2020年逐1h降水預(yù)報(bào)在0.1mm、10mm和20mm等級閾值的ETS和BIAS評分(圖10)可見，僅采用逐點(diǎn)拆分+總量約束步驟所得結(jié)果在0.1 mm量級BIAS會明顯大于1，而在10 mm和20 mm等級BIAS會明顯小于1。增加位置訂正步驟后，各等級BIAS評分變化不大或略變差，0.1 mm等級ETS評分略微降低，但10 mm和20 mm等級ETS評分仍有比較明顯的提高，說明位置訂正確實(shí)對預(yù)報(bào)的雨帶中心位置起到了改進(jìn)作用。增加動態(tài)重構(gòu)步驟后，各等級BIAS評分略變差，0.1 mm和10 mm等級ETS評分降低，在20 mm等級1—24 h時(shí)效ETS評分略有增加，而25—72 h時(shí)效ETS評分略減小。進(jìn)一步增加頻率匹配步驟后，BIAS評分顯著改善，各等級BIAS更加接近1，ETS評分有顯著的提升。對24 h時(shí)效內(nèi)逐1 h 20 mm以上的短時(shí)強(qiáng)降水，改進(jìn)效果比較穩(wěn)定和顯著，每增加一個(gè)步驟，ETS評分都有不同程度的改進(jìn)。

圖10 采用多種組合方案對2020年1月1日—12月31日逐日08時(shí)起報(bào)的預(yù)報(bào)進(jìn)行降尺度所得的逐1 h預(yù)報(bào)在不同時(shí)效區(qū)間不同降水等級(0.1 mm、10 mm和20 mm)的ETS(a、c、e)和BIAS(b、d、f)評分(藍(lán)色柱狀是逐點(diǎn)拆分和總量約束后的拆分結(jié)果,黃、綠和紅色柱狀分別是依次增加位置訂正、動態(tài)重構(gòu)和頻率匹配之后的拆分結(jié)果)Fig.10(a,c,e)ETS and(b,d,f)BIAS of 0.1 mm,10 mm and 20 mm hourly precipitation forecasts of different time effect with different schemes for daily 24 h grid precipitation forecast starting from 08∶00 BT from January 1 to 31 December 2020.The blue column is the downscaled result after grid downscaling and total amount constraint,and the yellow,green and red columns are the downscaled results with adding steps of position correction,dynamic reconstruction and frequency matching in turn.

綜合對比時(shí)間降尺度流程中不同步驟所起的作用及改進(jìn)前后的效果，可以發(fā)現(xiàn)，位置訂正對雨帶位置和較強(qiáng)等級降水的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率有改進(jìn)效果，動態(tài)重構(gòu)使逐1 h降水的時(shí)空演變更為合理，但對降水評分基本無改進(jìn)效果。頻率匹配改進(jìn)雨帶的范圍和中心強(qiáng)度，對各等級的降水預(yù)報(bào)的BIAS和ETS評分都有不同程度改善，對20 mm以上短時(shí)強(qiáng)降水改善更為顯著。依次經(jīng)過3個(gè)改進(jìn)方法和步驟，短時(shí)強(qiáng)降水的ETS評分得到了穩(wěn)步提升。

5 結(jié)論和討論

目前業(yè)務(wù)中短中期時(shí)效網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)的訂正主要是針對逐24 h間隔的降水預(yù)報(bào)，更為精細(xì)準(zhǔn)確的逐1 h預(yù)報(bào)則需要使用降水預(yù)報(bào)的時(shí)間降尺度技術(shù)。針對業(yè)務(wù)中采用的降水預(yù)報(bào)時(shí)間降尺度技術(shù)制作的預(yù)報(bào)存在雨帶范圍偏大、強(qiáng)度偏小和移動不合理等問題，在逐點(diǎn)拆分和總量約束基礎(chǔ)上增加了位置訂正、動態(tài)重構(gòu)和頻率匹配等改進(jìn)步驟，并詳細(xì)介紹了時(shí)間降尺度的計(jì)算流程。主要結(jié)論如下：

(1)以2020年7月18日20時(shí)—19日20時(shí)江南西部到江淮的一次暴雨到大暴雨的過程為例，分別闡述了各個(gè)時(shí)間降尺度算法步驟所起的作用。通過不同算法流程，可以將24 h網(wǎng)格降水主觀訂正信息應(yīng)用到拆分的逐1 h預(yù)報(bào)中，以改進(jìn)逐小時(shí)降水預(yù)報(bào)中的雨帶位置、強(qiáng)度和范圍。位置訂正可以改進(jìn)強(qiáng)降水雨帶的位置，使強(qiáng)降水發(fā)生時(shí)間和峰值更接近實(shí)況，動態(tài)重構(gòu)使得雨帶的移動演變趨于平穩(wěn)，頻率匹配可以改進(jìn)降水范圍和峰值強(qiáng)度。

(2)基于2020年1—12月逐日網(wǎng)格降水預(yù)報(bào)，對比檢驗(yàn)不同組合方案生成的逐1 h降水預(yù)報(bào)表明，位置訂正對雨帶位置和較強(qiáng)等級降水的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率有改進(jìn)效果，動態(tài)重構(gòu)使逐小時(shí)降水的時(shí)空演變更為合理。頻率匹配改進(jìn)雨帶的范圍和中心強(qiáng)度，對各等級降水預(yù)報(bào)的BIAS和ETS評分都有明顯改善，對20 mm等級降水預(yù)報(bào)改進(jìn)更為顯著。

本文提出的改進(jìn)方法也存在一些不足，例如強(qiáng)降水的BIAS評分仍然明顯低于1，這可能和本文選用ECMWF全球模式作為拆分比例有關(guān)，后續(xù)將考慮參考多種數(shù)值模式信息，尤其是短期時(shí)效可增加中尺度模式的預(yù)報(bào)信息。此外，動態(tài)重構(gòu)改進(jìn)了雨帶移動，但未帶來ETS評分的改進(jìn)，可能是因?yàn)樗惴ū旧淼牟蛔?，也可能和ETS評分方法的局限性有關(guān)，后續(xù)將對具體原因進(jìn)行深入研究。