王東東 孫麗 楊磊 沈歷都 王恕 陳宇

（1.中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所，遼寧 沈陽 110166；2.東北冷渦研究重點開放實驗室，遼寧 沈陽 110166；3.遼寧省人工影響天氣辦公室，遼寧 沈陽 110166；4.遼寧省氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警中心，遼寧 沈陽 110166；5.中國科學(xué)院沈陽應(yīng)用生態(tài)研究所，遼寧 沈陽 110016）

引言

近年來，直接影響遼寧地區(qū)的北上臺風(fēng)頻發(fā)，造成致災(zāi)性的大暴雨和強對流天氣［1-4］。臺風(fēng)暴雨常常帶來洪澇災(zāi)害［5-6］，提高對北上臺風(fēng)過程的數(shù)值模式預(yù)報準確率有助于提升防災(zāi)和減災(zāi)效果。根據(jù)臺風(fēng)暴雨形成機制和降水特征，可將登陸臺風(fēng)暴雨分為臺風(fēng)核心區(qū)降水、螺旋雨帶、臺前颮線降水和臺風(fēng)遠距離降水［7］。臺風(fēng)北上過程中，可以和西風(fēng)帶冷空氣結(jié)合，形成遠距離降水，并且具有對流性；而臺風(fēng)直接影響中國東北地區(qū)時，通常已經(jīng)減弱為殘渦或者沒有清楚的結(jié)構(gòu)，如果沒有冷空氣侵入到臺風(fēng)殘渦攜帶的暖濕空氣中，由于臺風(fēng)殘渦系統(tǒng)移速較慢，更容易產(chǎn)生持續(xù)穩(wěn)定型降水［2，8-9］。因此，臺風(fēng)過程的降水性質(zhì)、強度和落區(qū)預(yù)報是關(guān)鍵問題。檢驗北上臺風(fēng)過程的數(shù)值模式預(yù)報結(jié)果，對預(yù)報員進行模式選擇、準確判斷北上臺風(fēng)降水雨帶位置以及訂正預(yù)報有著重要的指導(dǎo)意義。

傳統(tǒng)站點檢驗方法存在即使模式預(yù)報出與觀測形狀相似的雨帶，但由于降水位置偏差，出現(xiàn)空報和漏報的“雙重懲罰”引起評分較低的現(xiàn)象，且無法提供雨帶形狀和位置等屬性的檢驗信息［10］。針對傳統(tǒng)檢驗存在的缺點，諸多學(xué)者發(fā)展了新型空間檢驗技術(shù)，并得到了較好應(yīng)用。常見的有基于對象診斷評估方法（Method for Object-based Diagnostic Evaluation，MODE）［11-12］、SAL（Structure Amplitude Location）方 法［13-15］、CRA（Contiguous Rain Area）技術(shù)［16-19］和鄰域法（Fraction Skill Score，F(xiàn)SS）［20-22］等。其中MODE方法由美國國家大氣研究中心（NCAR）研發(fā)，是目前國內(nèi)外使用最普遍的空間檢驗方法之一［23-26］，該方法綜合考慮了降水中心位置、形狀、面積等多種屬性診斷量，并通過符合主觀判斷的模糊邏輯算法計算出目標相似度，以此來判斷預(yù)報的整體效果［27-28］。蘇翔和康志明［10］利用MODE方法對超強臺風(fēng)“利奇馬”過程中ECMWF和CMA＿MESO 10KM模式的強降水預(yù)報結(jié)果進行了檢驗，發(fā)現(xiàn)MODE技術(shù)比傳統(tǒng)檢驗方法提供了更豐富的模式性能信息?；诳臻g檢驗技術(shù)對臺風(fēng)過程進行檢驗，可為預(yù)報員釋用數(shù)值模式、進行預(yù)報訂正和分析預(yù)報誤差原因提供重要的參考［9］。

2020年第8號臺風(fēng)“巴威”（Bavi）在中國南海生成后直接北上，在中國和朝鮮邊境登陸并繼續(xù)北上影響中國東北地區(qū)［29］，這種直接北上并未在其他地區(qū)登陸的臺風(fēng)路徑極為罕見；另外，登陸時強度為強熱帶風(fēng)暴級別，也是影響中國東北地區(qū)的最強臺風(fēng)級別［30-31］，受該臺風(fēng)不同階段暴雨影響，遼寧出現(xiàn)不同性質(zhì)的暴雨天氣?？紤]“巴威”臺風(fēng)的路徑極為罕見，同時強度大，做好此類特殊臺風(fēng)暴雨的預(yù)報是政府進行防災(zāi)減災(zāi)的重要保障，而客觀科學(xué)評估數(shù)值模式對罕見臺風(fēng)不同類型暴雨的預(yù)報準確性，可以提高氣象工作者對北上臺風(fēng)暴雨預(yù)測的準確度。受“巴威”的影響，遼寧地區(qū)出現(xiàn)了一次持續(xù)時間長、范圍大的降水過程，檢驗評估結(jié)果對于此類臺風(fēng)強降水預(yù)報具有一定的參考意義。本文利用MODE空間檢驗方法，從降水對象診斷的角度檢驗中國氣象局CMA＿MESO 10KM、CMA＿MESO 3km區(qū)域模式、歐洲中期天氣預(yù)報中心全球模式（ECMWF）和東北區(qū)域中尺度數(shù)值預(yù)報業(yè)務(wù)系統(tǒng)（睿圖東北模式）在臺風(fēng)“巴威”不同性質(zhì)降水過程中的預(yù)報效果，重點對逐6 h降水預(yù)報性能進行對比分析，為預(yù)報員合理釋用數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品及改進東北區(qū)域高分辨率業(yè)務(wù)系統(tǒng)模式提供參考。

1 資料與方法

1.1 模式預(yù)報和觀測資料

采用來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)的CMA＿MESO 10KM和CMA＿MESO 3km區(qū)域模式資料，對應(yīng)的空間分辨率分別為0.1°×0.1°和3 km×3 km。采用來自于ECMWF數(shù)據(jù)門戶網(wǎng)站、空間分辨率為0.125°×0.125°的ECMWF全球模式資料。睿圖東北區(qū)域模式是中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所研發(fā)的基于NCAR中尺度天氣預(yù)報模式WRF（The Weather Research and Forecasting Model）建立的高分辨率東北區(qū)域3 km中尺度數(shù)值預(yù)報業(yè)務(wù)系統(tǒng)［32］，采用的WRF模式版本已升級至v4.1，使用美國國家環(huán)境預(yù)報中心（NCEP）的全球預(yù)報系統(tǒng)（Global Forecasting System，GFS）資料為背景場，新增了葵花8號衛(wèi)星（Himawari-8）云導(dǎo)風(fēng)資料的同化。模式采用兩層嵌套網(wǎng)格，水平分辨率分別為東亞區(qū)域9 km和東北區(qū)域3 km，垂直分層為50層，模式層頂為10 hPa，模式參數(shù)化方案可見文獻［32］。4種模式的起報時間選取世界時00時和12時，預(yù)報時效為0—36 h。

觀測資料包括站點觀測數(shù)據(jù)和格點觀測數(shù)據(jù)。站點觀測資料來自全國綜合氣象信息共享平臺CIM ISS（China Integrated Meteorological Information Service System）［33-34］發(fā)布的國家級地面觀測站數(shù)據(jù)。格點觀測數(shù)據(jù)采用國家氣象信息中心提供的融合地面觀測、衛(wèi)星和雷達反演降水資料的中國區(qū)域多源融合降水產(chǎn)品CMPAS（CMA Multi-source merged Precipitation Analysis System），該數(shù)據(jù)水平分辨率為5 km［35-36］。

1.2 檢驗方法

所用的檢驗工具是由NCAR數(shù)值預(yù)報發(fā)展試驗中心（DTC）研發(fā)的模式評估工具（Model Evaluation Tools，MET）。MET系統(tǒng)包括了傳統(tǒng)的站點檢驗方法、概率預(yù)報、集合預(yù)報和高分辨率空間診斷檢驗方法［37］。本文重點討論其中的傳統(tǒng)站點檢驗方法和MODE檢驗方法。

1.2.1傳統(tǒng)檢驗方法

首先使用傳統(tǒng)的站點檢驗方法對多模式降水預(yù)報結(jié)果進行檢驗。所采用的站點檢驗方法是將模式預(yù)報的降水結(jié)果通過距離加權(quán)平均法水平插值到區(qū)域范圍內(nèi)與觀測站點相同的位置進行站點對站點的檢驗。檢驗指標包括TS評分、空報率（FAR）和漏報率（POD），計算公式及其說明［38-39］詳見表1。對逐6 h累積降水，選取0.1 mm，5.0 mm，10.0 mm，25.0 mm，50.0 mm作為檢驗的目標閾值（參考中國氣象局區(qū)域高分辨率數(shù)值預(yù)報檢驗評估系統(tǒng)，http：//10.1.64.154/areaHighResolution）。檢 驗 范 圍選取 遼 寧 省 及 其 周 邊 區(qū) 域（37.5°—46.0°N，117.0°—130.0°E）。

1.2.2MODE檢驗

MODE檢驗方法通過識別模式預(yù)報場與觀測場中的目標對象，計算兩對象中不同屬性的相似度信息，通過整合信息計算特征值，進一步計算相似度匹配達標對象的預(yù)報誤差［40-41］。目標降水對象屬性診斷量的相似度信息包括質(zhì)心距離（兩目標對象中心的距離），面積比（兩目標對象的面積之比），交集面積（兩目標對象相重合的面積），軸角差（兩目標對象的方向差）以及中位強度比（兩目標對象中位數(shù)強度之比）等［40］。MODE檢驗具體步驟詳見文獻［42］。該檢驗方法抓住了雨帶的形狀和位置等屬性信息，彌補了傳統(tǒng)檢驗方法的不足［12］。本文將所有的預(yù)報結(jié)果使用雙線性插值法統(tǒng)一插值到與格點觀測數(shù)據(jù)相同分辨率的5 km網(wǎng)格上，并處理成逐6 h累積降水，降水目標的閾值定義為10.0 mm。檢驗范圍選取與傳統(tǒng)檢驗范圍相同。使用綜合考慮了降水中心位置、形狀、面積等屬性診斷量的目標相似度來判斷預(yù)報的整體效果，取值范圍為0—1。目標相似度是通過符合主觀判斷的模糊邏輯算法計算得出［27］。已有研究指出［43-44］，對降水預(yù)報效果指示意義最大的依次是位置、面積和形狀，考慮到降水強度同樣是檢驗預(yù)報效果的指標之一，結(jié)合±5%的敏感性分析，本文選取的空間檢驗關(guān)鍵參數(shù)權(quán)重為：質(zhì)心距離（30%）、面積比（30%）、軸角差（20%）和中位強度比（20%）。

圖1 2020年8月26日12—18時（a）和27日00—06時（b）遼寧及周邊地區(qū)6 h累積降水量分布Fig.1 Spatial distribution of observed 6-h cumu lative precipitation in Liaoning province and surrounding regions from 12：00 to 18：00 on August 26（a）and from 00：00 to 06：00 on August 27（b），2020

2 結(jié)果分析

2.1 “巴威”臺風(fēng)過程

受臺風(fēng)“巴威”影響，2020年8月25日12時至27日23時（世界時，下同），遼寧省中東部地區(qū)出現(xiàn)大雨到暴雨，局部大暴雨。遼寧省平均降水量為41 mm，105個氣象站出現(xiàn)大暴雨。最大降水量203 mm出現(xiàn)在遼寧南部，最大小時降水量72 mm。“巴威”臺風(fēng)具有持續(xù)時間較長、在海上強度強、登陸后快速減弱的少見特征。“巴威”臺風(fēng)影響遼寧地區(qū)的過程可根據(jù)降水性質(zhì)的不同，整體分為對流型和穩(wěn)定型降水兩個不同的階段，分別選取26日12—18時和27日00—06時為兩個階段的典型時段，降水分布如圖1所示。表2給出了兩個階段的降水特征，對流型降水主要是受到臺風(fēng)外圍水汽與北方冷空氣的影響，局地甚至出現(xiàn)100 mm以上的暴雨，其中最大小時降水量72 mm·h-1，此階段“巴威”強度為臺風(fēng)級別；臺風(fēng)繼續(xù)北上后，在中朝邊界登陸后強度迅速減弱，即使強度減弱為強熱帶風(fēng)暴，也是影響中國東北地區(qū)的臺風(fēng)中強度最強的。在“巴威”本體影響遼寧期間，主要導(dǎo)致區(qū)域穩(wěn)定型降水，累積雨量最大為43 mm，最大小時雨量僅為23 mm·h-1。根據(jù)“巴威”不同降水性質(zhì)的兩個典型時段，分別基于傳統(tǒng)評分檢驗和MODE方法對多模式在兩個降水時段的預(yù)報進行檢驗。

2.2 對流型降水階段

2020年8月26日12—18時多模式6 h預(yù)報降水量見圖2，對于8月26日12—18時的對流型降水階段，使用多模式26日00時起報結(jié)果進行檢驗。與圖1a相比，多模式對于對流型降水階段均預(yù)報出了雨帶的形態(tài)，但存在著一定的差異。CMA＿MESO 3km模式（圖2b）和睿圖東北模式（圖2d）預(yù)報效果較好；而針對于遼寧地區(qū)的降水主體，CMA＿MESO 10KM模式（圖2a）和ECMWF模式（圖2c）預(yù)報偏南、預(yù)報范圍偏小。

表2 “巴威”臺風(fēng)兩個階段降水特征對比Table 2 Comparison of precipitation characteristics during two stages caused by Typhoon Bavi

圖2 2020年8月26日12—18時遼寧及周邊地區(qū)CMA＿MESO 10KM模式（a）、CMA＿MESO 3km模式（b）、ECMWF模式（c）和睿圖東北模式（d）6 h預(yù)報降水量分布Fig.2 Spatial distribution of 6-h cumulative precipitation in Liaoning province and surrounding regions from 12：00 to 18：00 on August 26，2020，predicted by CMA＿MESO 10KM（a），CMA＿MESO 3km（b），ECMWF（c），and RMAPSDongbei（d）

2.2.1傳統(tǒng)評分檢驗結(jié)果

從圖3可以看出，該時段的6 h累積降水TS評分中，除CMA＿MESO 10KM模式以外，多模式10.0 mm以下量級降水的TS評分均超過0.61。在10.0 mm以上量級的降水預(yù)報中，CMA＿MESO 3km和ECMWF模式的TS評分分別為0.59和0.56，CMA＿MESO 10KM和睿圖東北模式也有一定的預(yù)報能力，但評分分別為0.13和0.19。對于該時段的6 h累積降水預(yù)報的空報率和漏報率評分中，多模式0.1 mm以上量級降水的空報率和漏報率均在0.14以下。但在5.0 mm以上量級降水的預(yù)報中，CMA＿MESO 10KM模式的漏報率和空報率均達到0.46以上，睿圖東北模式的漏報率和空報率分別為0.17和0.30。在對流型降水階段的預(yù)報中，CMA＿MESO 3 km模式的預(yù)報效果最好，并且對于25.0 mm以上量級降水中仍有一定的預(yù)報技巧；而睿圖東北模式對10.0mm以上量級降水的空報率和漏報率分別為0.67和0.69，導(dǎo)致TS評分偏低（0.19）。

圖3 2020年8月26日12—18時遼寧地區(qū)多模式預(yù)報6 h累積降水站點TS（a）、FAR（b）和POD（c）檢驗評分Fig.3 Verification scores fo TS（a），F(xiàn)AR（b）and POD（c）at stations ofmulti-model predicted 6-h cumulative precipitation in Liaoning province from 12：00 to 18：00 on August 26，2020

2.2.2基于MODE檢驗的模式預(yù)報性能對比

2020年8月26日12—18時遼寧地區(qū)多模式10.0 mm以上量級降水主體分布與觀測對比示意見圖4，結(jié)合MODE空間檢驗關(guān)鍵屬性權(quán)重和表3給出的各模式10.0 mm以上量級降水的MODE檢驗屬性可以看出，CMA＿MESO 3km模式預(yù)報的質(zhì)心距離最小，預(yù)報的降水中心位置與觀測最接近，預(yù)報中心位置略偏南；其次為睿圖東北模式，預(yù)報中心略偏東南。

圖4 2020年8月26日12—18時遼寧及周邊地區(qū)CMA＿MESO 10KM（a）、CMA＿MESO 3km（b）、ECMWF（c）、睿圖東北（d）模式預(yù)報和觀測（e）6 h累積降水量≥10 mm的目標匹配分布示意Fig.4 Spatial distribution ofmatch objects of 6-h cumulative precipitation≥10 mm in Liaoning province and surrounding regions from 12：00 to 18：00 on August 26，2020，predicted by CMA＿MESO 10KM（a），CMA＿MESO 3km（b），ECMWF（c），RMAPSDongbei（d），and from observations（e）

表3 2020年8月26日12—18時遼寧地區(qū)多模式預(yù)報6 h累積降水≥10 mm匹配目標的MODE檢驗屬性Table 3 Verification attributes ofmatch objects ofmultimodel predicted 6-h cumulative precipitation≥10 mm from 12：00 to 18：00 on August 26，2020，based on the MODE method

ECMWF模式預(yù)報的降水中心位置偏西南，形狀上最為相似（軸角差最小）；CMA＿MESO 10KM預(yù)報的質(zhì)心距離較大，位置偏東南。在降水范圍預(yù)報上，CMA＿MESO 3km模式預(yù)報的交集面積最大，預(yù)報范圍偏大（面積比大于1）；睿圖東北模式的預(yù)報范圍更接近觀測范圍。ECMWF模式預(yù)報的交集面積較好，預(yù)報范圍偏??；CMA＿MESO 10KM模式預(yù)報范圍較觀測范圍偏小較多。從預(yù)報強度來看，CMA＿MESO 10KM模式降水預(yù)報的中位強度與實況最為接近，其次為睿圖東北模式。CMA＿MESO 3km模式同樣是在中位強度偏大，而ECMWF模式降水預(yù)報強度偏低。

對于對流型降水階段，睿圖東北模式在質(zhì)心距離（4.94）、面積比（0.98）、中位強度比（1.18）上均表現(xiàn)較好，因此預(yù)報結(jié)果與觀測的目標相似度最高，達到了1.00。ECMWF模式對于降水雨帶的形狀（軸角差6.97°）和范圍（面積比0.83）的預(yù)報效果較好，CMA＿MESO 3km強降水雨帶質(zhì)心距離（3.64）和交集面積（3465）預(yù)報效果最好，也均有較高的目標相似度評分。CMA＿MESO 10KM模式的降水中心位置偏差較大（21.30）、預(yù)報范圍較?。娣e比0.58），但對預(yù)報強度表現(xiàn)較好（1.05）。圖1b對比，多模式均模擬出了遼寧省中東部地區(qū)的雨帶位置和形狀，但雨帶的位置偏東，并且對于此次穩(wěn)定型降水階段的預(yù)報結(jié)果均偏強，預(yù)報范圍均偏大；除ECMWF模式之外，其他區(qū)域模式還存在一個空報的遼寧西北地區(qū)的雨帶，與觀測存在著一定的差異。

圖5 2020年8月27日00—06時遼寧及周邊地區(qū)CMA＿MESO 10KM模式（a）、CMA＿MESO 3km模式（b）、ECMWF模式（c）和睿圖東北模式（d）6 h預(yù)報降水量分布Fig.5 Spatial distribution of 6-h cumulative precipitation in Liaoning province and surrounding regions from 00：00 to 06：00 on August 27，2020，predicted by CMA＿MESO 10KM（a），CMA＿MESO 3km（b），ECMWF（c），and RMAPSDongbei（d）

2.3 穩(wěn)定型降水階段

隨著臺風(fēng)的繼續(xù)北上，遼寧地區(qū)開始轉(zhuǎn)為區(qū)域穩(wěn)定型降水。2020年8月27日12—18時多模式6 h預(yù)報見圖5，對于27日00—06時穩(wěn)定型降水階段，使用多模式26日12時預(yù)報結(jié)果進行檢驗。與

2.3.1傳統(tǒng)評分檢驗結(jié)果

從圖6可以看出，多模式在該時段的0.1 mm和5.0 mm以上量級降水的TS評分均在0.50以上。但在10.0 mm以上量級的降水預(yù)報中，ECMWF和CMA＿MESO3km模式的預(yù)報結(jié)果明顯不如對流型降水預(yù)報結(jié)果（圖3）。ECMWF對于25.0 mm以上量級降水也有著一定的預(yù)報能力（0.20），對本次過程有較好的參考價值。對于該時段的6 h累積降水預(yù)報的空報率和漏報率評分中，多模式0.1 mm和5.0 mm以上量級降水的預(yù)報空報率均高于對流型降水結(jié)果，而漏報率則低于對流型降水結(jié)果。多模式對于穩(wěn)定型降水階段的預(yù)報結(jié)果明顯不如對流型降水結(jié)果，特別是10.0 mm以上量級的降水預(yù)報。這很可能是多模式對于后期穩(wěn)定型降水影響系統(tǒng)的預(yù)報偏差大所導(dǎo)致。因為“巴威”臺風(fēng)在北上過程中逐漸減弱，實際強度比預(yù)報弱，導(dǎo)致穩(wěn)定型降水的預(yù)報偏差整體偏大。因此在今后預(yù)報業(yè)務(wù)中務(wù)必注意臺風(fēng)強度預(yù)報偏差對本體穩(wěn)定型為主的降水的影響。相比之下，CMA＿MESO 3km和ECMWF模式對10.0mm以上量級降水的預(yù)報效果較好，TS評分分別為0.24和0.25；而睿圖東北模式的空報率和漏報率同樣偏高（0.76和0.56），導(dǎo)致了TS評分偏低（0.18）。

圖6 2020年8月27日00—06時多模式預(yù)報遼寧地區(qū)6 h累積降水站點TS（a）、FAR（6）和POD（c）檢驗評分Fig.6 Verification scores of TS（a），F(xiàn)AR（b）and POD（c）at stations ofmulti-model predicted 6-h cumulative precipitation in Liaoning province from 00：00 to 06：00 on August 27，2020

圖7 2020年8月27日00—06時遼寧及周邊地區(qū)CMA＿MESO 10KM（a）、CMA＿MESO 3km（b）、ECMWF（c）、睿圖東北（d）模式預(yù)報和觀測（e）6 h累積降水量≥10mm目標匹配分布示意圖Fig.7 Spatial distribution ofmatch objects of 6-h cumulative precipitation≥10 mm in Liaoning province and surrounding regions from 00：00 to 06：00 on August 27，2020，predicted by CMA＿MESO 10KM（a），CMA＿MESO 3km（b），ECMWF（c），RMAPSDongbei（d），and from observations（e）

2.3.2基于MODE檢驗的模式預(yù)報性能對比

2020年8月27日00—06時穩(wěn)定型降水階段多模式預(yù)報的10.0 mm以上量級降水主體分布與觀測可以看出，在穩(wěn)定型降水階段，ECMWF模式預(yù)報的降水中心位置與觀測最接近，預(yù)報中心位置偏東南，但軸角差較大；其次為睿圖東北模式最接近，預(yù)報中心略偏西南，軸角差為15.18°。CMA＿MESO 10KM和CMA＿MESO 3km模式預(yù)報的質(zhì)心距離較大，質(zhì)心位置均偏西較多，略偏南，其中CMA＿MESO 3km模式的軸角差最小，形狀上最為相似。在降水范圍預(yù)報上，CMA＿MESO 3km和CMA＿MESO 10KM模式預(yù)報的交集面積大，但預(yù)報范圍均偏大較多。從圖7c可以看出，ECMWF模式對于穩(wěn)定型降水過程的預(yù)報在形狀上并不連續(xù)，針對遼寧東部的降水主體，交集面積為5331，與觀測降水的面積比為0.94，更接近實況。睿圖東北模式預(yù)報的交集面積雖然最小，但預(yù)報范圍接近實況。多模式對于穩(wěn)定型降水的預(yù)報強度均偏強，其中睿圖東北模式預(yù)報的中位強度與實況最為接近，而ECMWF模式預(yù)報中位強度較實況降水強度偏強較多。對比見圖7，這里重點分析多個模式過濾出的在遼寧省區(qū)域相同的目標主體（目標1）。結(jié)合表4給出的各模式10.0mm以上量級降水的MODE檢驗屬性

表4 2020年8月27日00—06時多模式預(yù)報6 h累積降水≥10 mm匹配目標的MODE檢驗屬性Table 4 Verification attributes ofmatch objects ofmultimodel predicted 6-h cumulative precipitation≥10 mm from 00：00 to 06：00 on August 27，2020，based on the MODE m ethod

總體來看，對于穩(wěn)定型降水階段，多模式在降水強度上的預(yù)報均偏大。睿圖東北模式在質(zhì)心距離（29.24）、軸角差（15.18°）、面積比（1.18）和中位強度比（1.20）表現(xiàn)較好，因此預(yù)報結(jié)果與觀測的目標相似度最高（0.95），其次是ECMWF模式，目標相似度0.92，但預(yù)報強度偏強（中位強度比1.60）；CMA＿MESO 3km和CMA＿MESO 10KM模式的降水中心偏西較多，預(yù)報的降水強度偏強、預(yù)報范圍偏大。多模式的預(yù)報結(jié)果均不如對流型降水的檢驗結(jié)果。通過對比傳統(tǒng)站點檢驗與MODE空間檢驗結(jié)果可以看出，10.0 mm以上量級降水預(yù)報存在因雨帶位置偏差而產(chǎn)生高空報率和漏報率，導(dǎo)致“雙重懲罰”而TS評分偏低的現(xiàn)象，并且不能直觀反映預(yù)報結(jié)果中存在的問題。而MODE空間檢驗可以從預(yù)報中心位置、范圍和強度等多方面檢驗預(yù)報結(jié)果，也可以為預(yù)報員釋用、訂正模式產(chǎn)品提供參考。

3 結(jié)論與討論

（1）2020年第8號臺風(fēng)“巴威”過程中在遼寧地區(qū)的強降水預(yù)報，傳統(tǒng)的站點檢驗評分給出了模式性能評估的整體結(jié)果，但并不能較好地檢驗?zāi)Ｊ降念A(yù)報能力，并且會出現(xiàn)“雙重懲罰”而導(dǎo)致評分偏低的現(xiàn)象。隨著多源融合技術(shù)的發(fā)展，使用MODE方法可以從雨帶信息等方面給出更豐富的檢驗信息，并且可以更直觀地顯示出模式預(yù)報中的問題。

（2）在對流型降水階段，傳統(tǒng)檢驗結(jié)果中，CMA＿MESO 3km和ECMWF模式的評分較高，CMA＿MESO 3km對于6 h累積25.0 mm以上量級有一定的預(yù)報技巧；而睿圖東北模式則由于對10.0 mm以上量級降水的高空報和漏報率，導(dǎo)致TS評分偏低。但在MODE檢驗結(jié)果中，睿圖東北模式在質(zhì)心距離、面積比、中位強度比上均表現(xiàn)較好，整體相似度最高，ECMWF和CMA＿MESO 3km模式分別對于降水雨帶的形狀、范圍和質(zhì)心距離、交集面積預(yù)報效果最好，均有著較高的目標相似度評分。

（3）對于穩(wěn)定型降水階段，多模式的預(yù)報結(jié)果均不如對流型降水階段，同樣是CMA＿MESO 3km和ECMWF模式的傳統(tǒng)檢驗評分較高；而睿圖東北模式再次因為“雙重懲罰”而對10.0 mm以上量級降水的TS評分偏低。在MODE檢驗結(jié)果中，多模式對于本次過程降水強度預(yù)報偏大，睿圖東北模式在質(zhì)心距離、軸角差、面積比和中位強度比表現(xiàn)較好，因此預(yù)報結(jié)果與觀測的目標相似度最高，其次是ECMWF模式，但預(yù)報強度偏強；CMA＿MESO 3km和CMA＿MESO 10KM模式的降水中心偏西較多，預(yù)報的降水強度偏強、預(yù)報范圍偏大。

（4）在臺風(fēng)“巴威”不同性質(zhì)的降水階段中，MODE檢驗比傳統(tǒng)檢驗?zāi)芴峁└S富的模式預(yù)報效果參考信息，并避免了“雙重懲罰”現(xiàn)象的發(fā)生。睿圖東北模式預(yù)報結(jié)果在MODE檢驗結(jié)果中目標相似度較好，這可能由于對降水預(yù)報的中心位置、預(yù)報范圍和預(yù)報強度均有較好表現(xiàn)有關(guān)，其他模式的MODE檢驗結(jié)果也均較好，在預(yù)報業(yè)務(wù)工作中有必要將傳統(tǒng)TS評分與MODE檢驗方法結(jié)果相結(jié)合，可為預(yù)報員預(yù)報訂正和分析預(yù)報誤差原因提供參考。

（5）模式檢驗評估方面，MODE檢驗方法中的空間檢驗關(guān)鍵參數(shù)權(quán)重的選取存在一定的主觀性，因此參數(shù)的選取還應(yīng)該根據(jù)實際業(yè)務(wù)需求進行調(diào)整，以期找到可以提供最客觀預(yù)報性能的參數(shù)配置?？紤]本次臺風(fēng)強度和降水的特殊性，尤其考慮中國東北臺風(fēng)暴雨預(yù)報中關(guān)注的重點問題，本文僅對此次臺風(fēng)暴雨過程中不同性質(zhì)降水的預(yù)報結(jié)果進行檢驗評估。后續(xù)工作會收集此類型的降水過程做進一步的檢驗和分析，并對預(yù)報誤差原因進行分析。