劉輝權(quán)，張軍輝，林 莉，褚蕓欣，王凌云

（民航西南空管局氣象中心，四川 成都 610202）

隨著民航事業(yè)的快速發(fā)展，天氣對(duì)航空運(yùn)行的影響越來(lái)越大，因天氣原因造成航班延誤的事件頻繁發(fā)生。通過對(duì)航班延誤事件的分析發(fā)現(xiàn)，天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率不高、發(fā)布預(yù)警不及時(shí)、預(yù)報(bào)的提前量不夠是主要原因。目前民航氣象部門主要提供的是短臨預(yù)報(bào)服務(wù)，受預(yù)報(bào)時(shí)效限制，民航氣象部門無(wú)法為遠(yuǎn)期航班運(yùn)行規(guī)劃提供氣象支持，導(dǎo)致遠(yuǎn)期航班規(guī)劃不合理，降低了運(yùn)行效率，增加了運(yùn)行成本。民航氣象部門需提供更長(zhǎng)時(shí)效的延伸期預(yù)報(bào)服務(wù)以應(yīng)對(duì)民航發(fā)展的需求。

延伸期天氣預(yù)報(bào)是介于中期天氣預(yù)報(bào)和短期氣候預(yù)測(cè)的新興氣象預(yù)報(bào)，長(zhǎng)期以來(lái)對(duì)地方氣象部門有廣泛的服務(wù)需求[1]。在開展延伸期天氣預(yù)報(bào)方面，地方氣象部門積累了許多經(jīng)驗(yàn)，并取得了較好的預(yù)報(bào)效果，尤其是對(duì)10～30 d強(qiáng)降水、強(qiáng)降溫的預(yù)報(bào)預(yù)警能力有了顯著提升。隨著航班量的增加，10～30 d的航班運(yùn)行規(guī)劃、空域流量計(jì)劃越來(lái)越詳細(xì)，對(duì)航空氣象的預(yù)報(bào)時(shí)效要求越來(lái)越長(zhǎng)。目前民航氣象主要集中在短期預(yù)報(bào)和中期預(yù)報(bào)，暫未開展延伸期預(yù)報(bào)，在延伸期預(yù)報(bào)方面，民航氣象部門可學(xué)習(xí)地方氣象部門豐富的經(jīng)驗(yàn)，開展適用于民航部門的延伸期預(yù)報(bào)服務(wù)。

延伸期預(yù)報(bào)的困難在于大氣可預(yù)報(bào)性理論上限為21 d，傳統(tǒng)的主流數(shù)值預(yù)報(bào)模式最多只能達(dá)到10 d的預(yù)報(bào)水平，因此基于傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)無(wú)法開展延伸期預(yù)報(bào)，難以提供10～30 d逐日預(yù)報(bào)產(chǎn)品。隨著氣候預(yù)測(cè)模式的發(fā)展，為延伸期逐日預(yù)報(bào)提供可能。在2014年，國(guó)家氣候中心推出了基于第二代全球大氣譜 模 式BCC_AGCM2.2（Beijing Climate Center Atmosphere General Circulation Model version 2.2）的第二代月動(dòng)力延伸預(yù)報(bào)模式DERF 2.0[2]（Dynamic Extended Range Forecast operational system），其氣溫和降水預(yù)測(cè)效果得到了廣泛認(rèn)可，由于數(shù)據(jù)的開放性有限，不適合民航氣象部門延伸期預(yù)報(bào)試驗(yàn)工作。目前，美國(guó)NCEP推出的第二代氣候預(yù)測(cè)系統(tǒng)CSFv2.0（Climate Forecast System version 2.0）[3]的逐日預(yù)報(bào)，具有較好的穩(wěn)定性和高度的開放性，因而成為民航氣象部門開展延伸期預(yù)報(bào)的首選氣候預(yù)測(cè)模式。CFSv2.0的分辨率為0.937°×0.937°，提供29 a（1982—2010年）的歷史回報(bào)，于2011年3月提供業(yè)務(wù)化預(yù)報(bào)，具有3種不同預(yù)報(bào)時(shí)效的時(shí)間分辨率為6 h的業(yè)務(wù)化預(yù)報(bào)產(chǎn)品：4個(gè)時(shí)次（00：00、06：00、12：00和18：00 UTC）預(yù)報(bào)時(shí)效為9個(gè)月的預(yù)報(bào)；1個(gè)時(shí)次（00：00 UTC）預(yù)報(bào)時(shí)效為1個(gè)季節(jié)的預(yù)報(bào)（大 概123 d）；3個(gè) 時(shí) 次（06：00、12：00和18：00 UTC）預(yù)報(bào)時(shí)效為45 d的預(yù)報(bào)[4]。

在民航運(yùn)行中，飛機(jī)載量與溫度有關(guān)，在高原機(jī)場(chǎng)，航空簽派員常常根據(jù)溫度計(jì)算出飛機(jī)載量。在提前規(guī)劃載客量和油量方面，溫度預(yù)報(bào)可以提供一定的幫助，提高運(yùn)行效率，節(jié)約運(yùn)行成本。在冬季，根據(jù)溫度可以預(yù)報(bào)降溫過程和伴隨的顛簸、積冰等危險(xiǎn)天氣；在夏季，局地強(qiáng)對(duì)流天氣和溫度也有一定的關(guān)系，局地異常升溫伴隨劇烈的上升運(yùn)動(dòng)，在一定的擾動(dòng)下，很容易產(chǎn)生對(duì)流天氣。在飛機(jī)起降方面，風(fēng)的作用至關(guān)重要，過大的順風(fēng)能導(dǎo)致飛機(jī)滑行距離變長(zhǎng)，飛機(jī)有沖出跑道的危險(xiǎn)，而合適的逆風(fēng)能使飛機(jī)起降平穩(wěn)，升力穩(wěn)定，縮短滑行距離。根據(jù)風(fēng)的預(yù)報(bào)，塔臺(tái)管制員不僅能提前規(guī)劃飛機(jī)跑道起降運(yùn)行方向，在跑道上空發(fā)生風(fēng)切變與顛簸時(shí)，還能提前制定應(yīng)急方案。降水預(yù)報(bào)在民航運(yùn)行保障中不可或缺，對(duì)飛行安全影響較大。準(zhǔn)確的強(qiáng)降水預(yù)報(bào)，對(duì)合理規(guī)劃飛行航線與管制扇區(qū)流量有較好的支持作用，不僅能減少大面積航班延誤，提高航班運(yùn)行準(zhǔn)點(diǎn)率，還能大大提高管制運(yùn)行效率，減輕因容量過大造成的運(yùn)行壓力。民航氣象延伸期預(yù)報(bào)服務(wù)可以結(jié)合溫度、降水和風(fēng)在民航運(yùn)行中的作用，借鑒地方氣象部門的經(jīng)驗(yàn)，設(shè)計(jì)出適合民航氣象服務(wù)的延伸期預(yù)報(bào)產(chǎn)品。根據(jù)該延伸期預(yù)報(bào)產(chǎn)品，民航氣象預(yù)報(bào)員可為繞飛航線規(guī)劃、跑道起降運(yùn)行方向、飛機(jī)油量和載量計(jì)劃提供未來(lái)10～30 d的強(qiáng)降水、強(qiáng)降溫、地面風(fēng)向風(fēng)速、地面溫度、顛簸、積冰和其他影響飛行的相關(guān)重要天氣預(yù)報(bào)服務(wù)。

本文基于美國(guó)NCEP推出的第二代氣候預(yù)測(cè)系統(tǒng)CSFv2.0逐日預(yù)報(bào)產(chǎn)品，根據(jù)民航運(yùn)行對(duì)氣象要素預(yù)報(bào)的實(shí)際需求，選取溫度、風(fēng)和降水3個(gè)要素來(lái)設(shè)計(jì)機(jī)場(chǎng)的延伸期逐日預(yù)報(bào)產(chǎn)品，詳細(xì)闡述了產(chǎn)品設(shè)計(jì)思路、預(yù)報(bào)方案，并結(jié)合個(gè)例分析應(yīng)用，初步探討民航氣象開展延伸期預(yù)報(bào)的方向，提出問題和不足，為未來(lái)民航氣象更成熟的延伸期預(yù)報(bào)提供參考依據(jù)。

1 資料介紹

CFSv2.0是美國(guó)NCEP推出的第二代氣候預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其逐日預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)可從網(wǎng)站（https：//nomads.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/cfs/prod/cfs/）獲取，數(shù)據(jù)格式為grib2。CFSv2.0每日提供4個(gè)時(shí)次的逐日預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)產(chǎn)品[5]，分別為00：00、06：00、12：00和18：00 UTC，每個(gè)時(shí)次有4個(gè)不同預(yù)報(bào)樣本數(shù)據(jù)，分別 為time_grib_01、time_grib_02、time_grib_03和time_grib_04。每個(gè)預(yù)報(bào)樣本下有風(fēng)溫濕、物理診斷量等預(yù)報(bào)產(chǎn)品。根據(jù)機(jī)場(chǎng)逐日延伸期預(yù)報(bào)產(chǎn)品設(shè)計(jì)需求，本文選擇2 m最高溫度（Tmax）、2 m最低溫度（Tmin）、10 m風(fēng)（WND10m）、大尺度降水（PRATE）和對(duì)流性降水（CPRAT）5個(gè)預(yù)報(bào)要素，每天共80個(gè)數(shù)據(jù)文件進(jìn)行下載。

西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)METAR（Meteorological Terminal Aviation Routine Weather Report，航空例行天氣報(bào)告）報(bào)文可通過互聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)獲取，1 h 1份，每日24份。報(bào)文包含地面風(fēng)向風(fēng)速、能見度、天氣現(xiàn)象、云、溫度和修正海平面氣壓。

2 延伸期預(yù)報(bào)產(chǎn)品設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

根據(jù)民航運(yùn)行對(duì)氣象要素預(yù)報(bào)的實(shí)際需求，本文選取溫度、風(fēng)和降水3個(gè)要素來(lái)設(shè)計(jì)機(jī)場(chǎng)的延伸期逐日預(yù)報(bào)產(chǎn)品。

2.1 設(shè)計(jì)思路與框架

本文選擇CFSv2.0逐日預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，利用Python腳本自動(dòng)實(shí)時(shí)下載00：00、06：00、12：00和18：00 UTC 4個(gè) 時(shí) 次 的Tmax、Tmin、WND10m、PRATE和CPRAY要素，分別提取未來(lái)35 d數(shù)據(jù)，將每個(gè)時(shí)次的4個(gè)不同預(yù)報(bào)樣本數(shù)據(jù)集合平均，再根據(jù)過去5 d滑動(dòng)平均預(yù)報(bào)方案生成各要素的未來(lái)30 d預(yù)報(bào)場(chǎng)，最后將CFSv2.0的預(yù)報(bào)結(jié)果采用雙線性插值方案插值到西南地區(qū)各機(jī)場(chǎng)，形成各機(jī)場(chǎng)站點(diǎn)的要素預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。利用Python下載的各機(jī)場(chǎng)實(shí)時(shí)METAR報(bào)文對(duì)溫度、降水預(yù)報(bào)進(jìn)行訂正與驗(yàn)證，形成最終預(yù)報(bào)結(jié)果。利用Meteoinfo（GIS Software for Meteorological Data Visualization and Analysis，氣象數(shù)據(jù)圖像分析系統(tǒng)）腳本繪制逐日最高、最低溫度曲線和降水柱狀綜合圖，將風(fēng)分解成風(fēng)向和風(fēng)速，繪制風(fēng)速曲線和風(fēng)向柱狀綜合圖。具體的設(shè)計(jì)框架流程如圖1。

圖1 設(shè)計(jì)框架流程

2.2 預(yù)報(bào)方案

2.2.1 5 d預(yù)報(bào)樣本集合滑動(dòng)平均

氣候模式的多樣本為預(yù)報(bào)提供更多的使用選擇，但經(jīng)過研究和應(yīng)用檢驗(yàn)表明，多樣本集合平均預(yù)報(bào)常常比單樣本預(yù)報(bào)要更穩(wěn)定，預(yù)報(bào)效果更好[6-9]。因此本文選擇采用樣本集合平均的方案來(lái)進(jìn)行延伸期逐日預(yù)報(bào)。結(jié)合氣候模式的特點(diǎn)與實(shí)際業(yè)務(wù)運(yùn)行的經(jīng)驗(yàn)，選擇5 d預(yù)報(bào)樣本集合滑動(dòng)平均方案來(lái)得到氣候模式預(yù)報(bào)初始場(chǎng)。具體的處理方案如下：

（1）同一預(yù)報(bào)時(shí)次4個(gè)不同預(yù)報(bào)樣本集合平均。

式中，F(xiàn)1、F2、F3和F4分別表示CFSv2.0氣候模式的同一預(yù)報(bào)時(shí)次的4個(gè)不同預(yù)報(bào)樣本數(shù)據(jù)（time_grib_01、time_grib_02、time_grib_03和time_grib_04），F(xiàn)表示同一時(shí)次的4個(gè)預(yù)報(bào)樣本集合平均后的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。

（2）5 d滑動(dòng)平均。

選取通過預(yù)報(bào)樣本集合平均處理后的連同今日與過去連續(xù)4 d的同一預(yù)報(bào)時(shí)次的CFSv2.0未來(lái)35 d預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，進(jìn)行5 d滑動(dòng)平均計(jì)算：

式中，F(xiàn)e表示經(jīng)過5 d滑動(dòng)平均后的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，F(xiàn)t表示當(dāng)日同時(shí)次預(yù)報(bào)樣本集合平均數(shù)據(jù)，F(xiàn)t1表示前1 d的當(dāng)日同時(shí)次預(yù)報(bào)樣本集合平均數(shù)據(jù)，F(xiàn)t2表示前2 d的當(dāng)日同時(shí)次預(yù)報(bào)樣本集合平均數(shù)據(jù)，F(xiàn)t3表示前3 d的當(dāng)日同時(shí)次預(yù)報(bào)樣本集合平均數(shù)據(jù)，F(xiàn)t4表示前4 d的當(dāng)日同時(shí)次預(yù)報(bào)樣本集合平均數(shù)據(jù)。

2.2.2 報(bào)文訂正溫度預(yù)報(bào)

CFSv2.0逐日預(yù)報(bào)產(chǎn)品，通過5 d預(yù)報(bào)樣本集合滑動(dòng)平均之后形成初始預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，再利用雙線性插值法生成機(jī)場(chǎng)站點(diǎn)日最高溫度與最低溫度產(chǎn)品。利用Python腳本處理西南地區(qū)各機(jī)場(chǎng)METAR報(bào)文，解析出溫度數(shù)據(jù)，計(jì)算日最高溫度與最低溫度數(shù)據(jù)。根據(jù)歷史日最高溫度與最低溫度數(shù)據(jù)計(jì)算過去5 d的平均預(yù)報(bào)誤差進(jìn)行溫度預(yù)報(bào)訂正，這種訂正方式不僅能降低預(yù)報(bào)誤差，還能平滑掉異常數(shù)據(jù)[10-13]。具體的誤差訂正步驟如下：

（1）日最高溫度誤差計(jì)算。

式中，A為預(yù)報(bào)的日最高溫度誤差，Tm為模式預(yù)報(bào)的日最高溫度，Tmr為機(jī)場(chǎng)實(shí)況METAR報(bào)文解析計(jì)算的日最高溫度。

（2）日最低溫度誤差計(jì)算。

式中，B為預(yù)報(bào)的日最低溫度誤差，Tn為模式預(yù)報(bào)的日最低溫度，Tnr為機(jī)場(chǎng)實(shí)況METAR報(bào)文解析計(jì)算的日最低溫度。

（3）過去5 d的日最高溫度與最低溫度平均誤差計(jì)算。

式中，Em和En分別為過去5 d的日最高溫度和日最低溫度的滑動(dòng)平均誤差，At和Bt分別表示當(dāng)日的日最高溫度與日最低溫度預(yù)報(bào)誤差，At1和Bt1分別表示前1 d當(dāng)日的日最高溫度與日最低溫度預(yù)報(bào)誤差，At2和Bt2分別表示前2 d當(dāng)日的日最高溫度與日最低溫度預(yù)報(bào)誤差，At3和Bt3分別表示前3 d當(dāng)日的日最高溫度與日最低溫度預(yù)報(bào)誤差，At4和Bt4分別表示前4 d當(dāng)日的日最高溫度與日最低溫度預(yù)報(bào)誤差。

（4）日最高溫度與最低溫度預(yù)報(bào)誤差訂正。

式中，Tmax為最終訂正后的日最高預(yù)報(bào)溫度，Tmin為最終訂正后的日最低預(yù)報(bào)溫度。

本文選取2021年2月13日—3月14日雙流機(jī)場(chǎng)的日最高溫度（圖2）和日最低溫度（圖3）進(jìn)行訂正效果檢驗(yàn)，結(jié)果表明：訂正前，模式預(yù)報(bào)的溫度偏低，預(yù)報(bào)誤差較大，但變化趨勢(shì)與實(shí)況溫度基本一致。通過溫度訂正之后，預(yù)報(bào)誤差明顯減小，更接近于實(shí)況，預(yù)報(bào)效果明顯好于訂正前。

圖2 日最高溫度訂正對(duì)比

圖3 日最低溫度訂正對(duì)比

2.3 產(chǎn)品顯示與釋用

本文使用Meteoinfo腳本繪制機(jī)場(chǎng)延伸期逐日預(yù)報(bào)產(chǎn)品圖，以時(shí)間序列曲線顯示日最高溫度與最低溫度。由于弱擾動(dòng)的影響，在無(wú)明顯降水時(shí)仍然會(huì)出現(xiàn)＞0.0 mm的降水量，為了過濾不明顯的降水過程，本文選擇將＜5.0 mm的降水過濾掉，并以柱狀圖的方式顯示。降水?dāng)?shù)據(jù)包含大尺度降水和對(duì)流性降水，在夏季對(duì)流性降水對(duì)應(yīng)著對(duì)流天氣過程，對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)報(bào)有一定的參考意義。由于西南地區(qū)各機(jī)場(chǎng)跑道方向各不相同，用風(fēng)桿顯示跑道風(fēng)并不合適，不方便快速分辨逆風(fēng)和順風(fēng)狀態(tài)。因此，本文選擇將跑道風(fēng)以風(fēng)向和風(fēng)速分別顯示，風(fēng)向以柱狀顯示，風(fēng)速以時(shí)序曲線顯示，這樣不僅能使航空氣象預(yù)報(bào)員快速分辨出逆風(fēng)和順風(fēng)狀態(tài)，還能判斷出風(fēng)速的大小。

以2021年3月1日00：00 UTC的未來(lái)30 d機(jī)場(chǎng)延伸期逐日預(yù)報(bào)產(chǎn)品釋用分析為例（圖4、圖5），雙流機(jī)場(chǎng)未來(lái)30 d，溫度逐漸抬升，降水過程逐漸增加，上旬以弱降水為主，中下旬開始出現(xiàn)對(duì)流性降水。上旬以南風(fēng)為主，風(fēng)速在3日和4日＞3 m/s，不適合飛機(jī)向北起降，上旬其余時(shí)間可選擇向北起降，中下旬北風(fēng)日數(shù)較少，平均風(fēng)速＜3 m/s，中下旬仍可選擇向北起降。由圖6、圖7可知，3月拉薩機(jī)場(chǎng)無(wú)降溫、無(wú)降水或明顯降水天氣過程，溫度變化平穩(wěn)，且略有抬升，早晚溫差較大，日平均最高溫度維持在20 °C左右。由于溫度變化趨勢(shì)平穩(wěn)，飛機(jī)日載量計(jì)劃變化不大。中旬風(fēng)速較大，風(fēng)向變化頻繁，需關(guān)注顛簸和風(fēng)切變對(duì)飛行的影響。

圖4 雙流機(jī)場(chǎng)溫度降水綜合預(yù)報(bào)

圖5 雙流機(jī)場(chǎng)風(fēng)向風(fēng)速綜合預(yù)報(bào)

圖6 拉薩機(jī)場(chǎng)溫度降水綜合預(yù)報(bào)

圖7 拉薩機(jī)場(chǎng)風(fēng)向風(fēng)速綜合預(yù)報(bào)

結(jié)合各個(gè)機(jī)場(chǎng)的氣候特點(diǎn)，航空氣象預(yù)報(bào)員還可以挖掘出更多機(jī)場(chǎng)延伸期逐日預(yù)報(bào)產(chǎn)品的釋用技巧。例如冬季的強(qiáng)降溫過程，往往伴隨著顛簸和積冰天氣，夏季高原機(jī)場(chǎng)的高溫預(yù)報(bào)與載重和油量計(jì)劃有關(guān)，夏季對(duì)流降水與強(qiáng)對(duì)流天氣或強(qiáng)降水天氣有關(guān)。用好機(jī)場(chǎng)站點(diǎn)延伸期逐日預(yù)報(bào)產(chǎn)品對(duì)提升民航運(yùn)行的效率，節(jié)約運(yùn)行成本有較大的幫助，同時(shí)能較大地提升航空氣象預(yù)報(bào)員的延伸期預(yù)報(bào)水平，提升預(yù)報(bào)服務(wù)技能，為飛行安全保障提供助力。

3 個(gè)例對(duì)比分析

為檢驗(yàn)延伸期預(yù)報(bào)產(chǎn)品對(duì)強(qiáng)降溫過程的預(yù)報(bào)效果，本文選取2020年冬季雙流機(jī)場(chǎng)（ZUUU）和貴陽(yáng)機(jī)場(chǎng)（ZUGY）對(duì)運(yùn)行有重大影響的強(qiáng)降溫過程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1。對(duì)于雙流機(jī)場(chǎng)與貴陽(yáng)機(jī)場(chǎng)的4次強(qiáng)降溫過程，模式能夠平均提前16 d預(yù)報(bào)強(qiáng)降溫過程；實(shí)況平均降溫幅度為9.75℃，預(yù)報(bào)平均降溫幅度為8.25℃，預(yù)報(bào)降溫幅度比實(shí)況降溫幅度低1.5℃；預(yù)報(bào)降溫時(shí)段較實(shí)況降溫時(shí)段長(zhǎng)1～2 d。從這幾次強(qiáng)降溫過程來(lái)看，延伸期預(yù)報(bào)產(chǎn)品表現(xiàn)出較好的預(yù)報(bào)性能，對(duì)降溫時(shí)段與降溫強(qiáng)度有一定的預(yù)報(bào)預(yù)警能力[14]。

表1 雙流和貴陽(yáng)機(jī)場(chǎng)降溫過程評(píng)估

由于缺乏降水量數(shù)據(jù)，本文選擇利用雙流機(jī)場(chǎng)實(shí)況METAR報(bào)文的降水持續(xù)時(shí)次數(shù)（1個(gè)時(shí)次表示降水持續(xù)半小時(shí)）來(lái)代表降水過程。經(jīng)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，2020年12月雙流機(jī)場(chǎng)的持續(xù)性降水過程主要集中在12月1—8日，13—17日（圖8）。延伸期逐日預(yù)報(bào)產(chǎn)品（圖9）最早在2020年11月18日預(yù)報(bào)出這兩次主要的降水過程，其中2020年11月26日的延伸期逐日預(yù)報(bào)產(chǎn)品（圖10）結(jié)果與實(shí)況最為接近，第一次降水過程最早提前12 d預(yù)報(bào)，第二次過程最早提前27 d預(yù)報(bào)。2021年1月雙流機(jī)場(chǎng)的持續(xù)性降水過程集中在6—9日和24—26日（圖11），延伸期逐日預(yù)報(bào)產(chǎn)品（圖12）最早在2020年12月13日預(yù)報(bào)出6—9日的降水過程，提前23 d預(yù)報(bào)；延伸期逐日預(yù)報(bào)產(chǎn)品（圖13）最早在2021年1月4日預(yù)報(bào)出1月24—26日的降水過程，提前20 d預(yù)報(bào)。

圖8 雙流機(jī)場(chǎng)2020年12月降水實(shí)況

圖9 雙流機(jī)場(chǎng)11月18日降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品

圖10 雙流機(jī)場(chǎng)11月26日降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品

圖11 雙流機(jī)場(chǎng)2021年1月降水實(shí)況對(duì)比

圖12 雙流機(jī)場(chǎng)12月13日降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品

圖13 雙流機(jī)場(chǎng)1月4日降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品

通過2020年12月與2021年1月雙流機(jī)場(chǎng)的降水持續(xù)時(shí)次與雙流機(jī)場(chǎng)的延伸期逐日降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品對(duì)比分析表明，機(jī)場(chǎng)延伸期逐日預(yù)報(bào)產(chǎn)品能平均提前20 d預(yù)報(bào)出持續(xù)性降水過程，過程起始日期略有偏差，但偏差不大，趨勢(shì)預(yù)報(bào)效果較好。延伸期預(yù)報(bào)產(chǎn)品與短期預(yù)報(bào)不同，不宜與天氣實(shí)況逐日一一對(duì)比，延伸期預(yù)報(bào)產(chǎn)品旨在提取明顯降水過程、降溫過程或其他重要天氣可能發(fā)生的時(shí)段與變化趨勢(shì)，對(duì)危害航班正常運(yùn)行的極端天氣氣候事件有著早期預(yù)警的作用。

4 結(jié)論與討論

本文詳細(xì)介紹了基于CFSv2.0氣候模式設(shè)計(jì)開發(fā)的西南地區(qū)各機(jī)場(chǎng)的10～30 d延伸期逐日預(yù)報(bào)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)思路、產(chǎn)品框架和預(yù)報(bào)訂正方案。選取2020年冬季雙流機(jī)場(chǎng)和貴陽(yáng)機(jī)場(chǎng)強(qiáng)降溫和持續(xù)性降水過程對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)，得到以下結(jié)論：

（1）延伸期預(yù)報(bào)產(chǎn)品在強(qiáng)降溫與持續(xù)性降水預(yù)報(bào)方面表現(xiàn)出較好的預(yù)報(bào)性能，能平均提前16 d預(yù)報(bào)強(qiáng)降溫過程，提前20 d預(yù)報(bào)持續(xù)性降水過程。

（2）與實(shí)況數(shù)據(jù)相比，預(yù)報(bào)降溫幅度比實(shí)況降溫幅度低1.5℃，預(yù)報(bào)降溫時(shí)段較實(shí)況降溫時(shí)段長(zhǎng)1～2 d。強(qiáng)降溫與持續(xù)性降水預(yù)報(bào)起始日期和強(qiáng)度略有偏差，但偏差不大，與實(shí)際的強(qiáng)降溫和持續(xù)性降水過程變化趨勢(shì)基本一致，趨勢(shì)預(yù)報(bào)效果較好。

由于CFSv2.0氣候模式資料空間和時(shí)間分辨率不夠高，隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的延長(zhǎng)，不可避免地會(huì)使誤差越來(lái)越大。本文選取的實(shí)況報(bào)文訂正方案固然能提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，但只能在一定程度上減小誤差，存在一定的局限性，隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的延長(zhǎng)，誤差仍然會(huì)變大。運(yùn)用數(shù)值預(yù)報(bào)集合技術(shù)，加入分辨率更高的DERF2.0氣候模式資料開展延伸期逐日集合平均預(yù)報(bào)或許可以進(jìn)一步提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，減小誤差[15-18]。另外，機(jī)器學(xué)習(xí)歷史氣候資料，結(jié)合EC等數(shù)值模式進(jìn)行建模，也有相當(dāng)?shù)膽?yīng)用潛力。