馬蘊琦, 栗 晗, 呂林宜

(1.中國氣象局·河南省農(nóng)業(yè)氣象保障與應(yīng)用技術(shù)重點開放實驗室,鄭州 450003; 2.河南省氣象臺,鄭州 450003;3.安陽國家氣候觀象臺,河南 安陽 455000)

引 言

連陰雨天氣具有氣溫低、濕度大和日照少的特點,往往推遲農(nóng)作物的發(fā)育或生殖生長,造成農(nóng)作物不能按時成熟甚至發(fā)芽霉變,影響產(chǎn)量和質(zhì)量[1-2]。河南是全國農(nóng)業(yè)大省,連陰雨天氣是河南省主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害之一,常帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟損失。如2017年8月下旬至10月中旬,河南出現(xiàn)3次區(qū)域連陰雨過程。該過程持續(xù)時間長、累計雨量大、影響范圍廣,為河南省自2000年來所罕見,給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟損失[3]。

學(xué)者們分析了不同地區(qū)連陰雨的時空分布特征。杜明哲等[4]統(tǒng)計1961-2019年河南秋季連陰雨天氣后,表明黃河以南地區(qū)平均降水量多于黃河以北的,山區(qū)的多于平原地區(qū)的。史瑞琴等[5]指出,華中地區(qū)連陰雨發(fā)生頻次基本呈徑向分布,自北向南增加。朱玉周等[6]指出,河南大部分地區(qū)9月份降水中連陰雨成分占比為60%～70%。還有一些學(xué)者研究了連陰雨天氣成因及發(fā)展機制,從天氣系統(tǒng)、地形、海溫強迫等方面進(jìn)行研究[7-9]。何慧根等[10]指出,歐亞地區(qū)中高緯環(huán)流形勢有利于冷空氣南下,高原高度場偏低,西太平洋副高面積偏小、脊線和北界位置偏南、西脊點偏東,是重慶連陰雨發(fā)生的主要原因。潘旸等[11]研究發(fā)現(xiàn),烏拉爾山阻高形勢穩(wěn)定,西太平洋副高位置偏北,但穩(wěn)定在菲律賓海上空,同時對流層高層的副熱帶西風(fēng)急流軸穩(wěn)定在35°N,造成了2009年的春季連陰雨天氣過程。

隨著精細(xì)化天氣預(yù)報業(yè)務(wù)迅速發(fā)展,智能網(wǎng)格預(yù)報業(yè)務(wù)對檢驗分析產(chǎn)品的需求日益增長,以實況場為參考可以實現(xiàn)對高分辨率數(shù)值預(yù)報的質(zhì)量跟蹤和性能評估。在數(shù)值模式預(yù)報產(chǎn)品檢驗評估[12-14]方面也有諸多研究成果。Novak等[15]對美國國家環(huán)境預(yù)報中心下屬的天氣預(yù)報中心過去60年的預(yù)報員、數(shù)值模式預(yù)報的定量降水預(yù)報進(jìn)行了TS檢驗。Engel等[16]對澳大利亞的GOCF溫度網(wǎng)格預(yù)報進(jìn)行了檢驗,并與ECMWF、UK等模式進(jìn)行對比評估。國家氣象中心建立了“國家級天氣預(yù)報檢驗分析系統(tǒng)”[17],實現(xiàn)對各級網(wǎng)格預(yù)報產(chǎn)品的常規(guī)檢驗評估。對客觀預(yù)報方法進(jìn)行檢驗評估,是產(chǎn)品優(yōu)化升級、進(jìn)一步開展預(yù)報檢驗、客觀訂正方法研發(fā)等多領(lǐng)域應(yīng)用的基礎(chǔ)[18-20]。因此開展降水評估,尤其是針對某種特定類型降水進(jìn)行精細(xì)化檢驗評估具有重要意義。

2023年5月25日至6月5日,河南麥?zhǔn)贞P(guān)鍵期出現(xiàn)大范圍陰雨過程。此次連陰雨天氣過程降水影響范圍廣、持續(xù)時間長、降水量異常偏多、日照時數(shù)嚴(yán)重偏少、氣溫顯著偏低,多項指標(biāo)突破1961年以來同期觀測極值。雨區(qū)與河南小麥主產(chǎn)區(qū)成熟收獲期高度重疊,造成小麥成熟收獲進(jìn)程延遲,部分麥?zhǔn)諈^(qū)出現(xiàn)發(fā)芽、霉變、倒伏等災(zāi)情。為深入了解數(shù)值天氣預(yù)報(NWP)模式對連陰雨天氣過程的預(yù)報能力,本文對3種NWP模式的逐1 h降水預(yù)報結(jié)果進(jìn)行精細(xì)化預(yù)報檢驗,評估模式對連陰雨天氣的預(yù)報性能,以期為今后業(yè)務(wù)精細(xì)化降水預(yù)報提供技術(shù)支撐和防災(zāi)減災(zāi)工作的開展提供參考。

1 資料和方法

1.1 資 料

本文選擇歐洲中期天氣預(yù)報中心的全球模式預(yù)報產(chǎn)品(ECMWF)、中國氣象局的中尺度模式預(yù)報產(chǎn)品(CMA-MESO)和華東區(qū)域氣象中心的中尺度模式預(yù)報產(chǎn)品(CMA-SH9)3個業(yè)務(wù)主流數(shù)值天氣預(yù)報模式作為檢驗評估對象。

為了更好地評估小時降水預(yù)報的日變化特征,各模式均選用每天20時起報的13-36 h預(yù)報時效(即08:00到次日08:00)的逐小時降水預(yù)報結(jié)果,并采用雙線性插值將水平分辨率統(tǒng)一為0.05°×0.05°。實況資料選取河南省2706個自動氣象站降水觀測資料。數(shù)值模式格點資料采用臨近法插值到站點上,與實況站點數(shù)據(jù)對應(yīng)進(jìn)行評估。

1.2 檢驗評估方法

檢驗指標(biāo)采用傳統(tǒng)二分類降水預(yù)報檢驗方法。該方法基于觀測和預(yù)報按列聯(lián)表1中的類別分類后進(jìn)行相應(yīng)頻數(shù)統(tǒng)計。將小時降水量按0.1 mm、2.0 mm、 5.0 mm和10.0 mm 4個降水量級進(jìn)行檢驗評估,分別對應(yīng)小雨、中雨、大雨、暴雨級別[21];采用氣象部門預(yù)報業(yè)務(wù)中常使用的TS評分來表示預(yù)報技巧,評分越接近1,說明預(yù)報效果越好。此外采用BIAS評分進(jìn)一步評估預(yù)報偏差,預(yù)報偏差BIAS評分值越接近1越好。當(dāng) BIAS為1,表示漏報率和空報率相當(dāng);當(dāng) BIAS小于1時,預(yù)報結(jié)果傾向于漏報,大于1時則傾向于空報。兩個評分計算方法如下。

表1 降水量觀測和預(yù)報二分類列聯(lián)表

技巧評分(TS):

(1)

預(yù)報偏差(BIAS):

(2)

此外,還用到統(tǒng)計檢驗評估方法,采用均方根誤差RMSE來評估模式預(yù)報偏差。計算方法為

(3)

其中,Fi和Oi分別代表第i個預(yù)報值和觀測值,n代表檢驗的總樣本個數(shù)。

1.3 檢驗指標(biāo)說明

為了更好地認(rèn)識各模式小時降水預(yù)報偏差的日變化特征,本文采用平均降水量、平均有效降水頻次、平均降水強度等檢驗指標(biāo)[22],作為降水過程精細(xì)化評估研究指標(biāo)。各指標(biāo)定義如下。

平均降水量:統(tǒng)計時段內(nèi)模式預(yù)報及觀測降水量的平均值。

平均有效降水頻次:統(tǒng)計時段內(nèi)每24 h有降水(≥0.1 mm)時次數(shù)的平均值。

平均有效降水時次占比:統(tǒng)計時段內(nèi)每24 h有降水(≥0.1 mm)時次數(shù)除以非缺測時次數(shù)的平均值。

平均降水強度:統(tǒng)計時段內(nèi)降水量除以有降水(≥0.1 mm)時次數(shù)的平均值。

降水強度峰值時間:最大雨強所在時間段。

2 連陰雨降水實況

2023年5月25日至6月5日,河南麥?zhǔn)贞P(guān)鍵期出現(xiàn)大范圍降水過程,降水集中在兩個時間段內(nèi),分別是5月25日20時至30日20時(第一階段)及6月3日08時至6月5日08時(第二階段)。圖1顯示了兩個降水階段的累計雨量。第一階段的降水持續(xù)時間長達(dá)5天,為1961年以來同期影響范圍最廣、持續(xù)時間最長的一次陰雨天氣過程;強降水主要集中在河南西北部、西部、中東部及南部,最大累計降水量達(dá)199 mm,最大雨強為48.5 mm/h。第二階段降水過程持續(xù)兩天,強降水分布在河南西部和南部,最大累計降水量為100.5 mm,雨強最大值為20.5 mm/h。

圖1 河南省2023年5月25日20時-30日20時(a)和6月3日08時-6月5日08時(b)累計降水量

3 多模式小時降水精細(xì)檢驗評估

3.1 不同量級降水的分階段檢驗評估

圖2給出了各模式對第一階段降水預(yù)報的整體TS和BIAS評分。結(jié)果顯示,隨著降水閾值增加,降水預(yù)報準(zhǔn)確率降低。從TS評分來看,ECMWF對Rh(小時降水量)≥0.1 mm/h的預(yù)報效果最優(yōu),TS評分高達(dá)0.42,CMA-SH9的次之。

圖2 第一降水階段各數(shù)值模式不同量級降水預(yù)報的TS(a)和BIAS(b)評分

對于Rh≥2 mm/h和Rh≥5 mm/h的降水,評分明顯降低,均低于0.07,CMA-SH9預(yù)報準(zhǔn)確率排在第一位,ECMWF、CMA-MESO分別在Rh≥2 mm/h和Rh≥5 mm/h上排名第二,各模式對Rh≥5 mm/h預(yù)報的TS評分接近0;對于Rh≥10 mm/h的降水,各模式幾乎無預(yù)報能力。

結(jié)合BIAS評分,ECMWF對Rh≥0.1 mm/h和2 mm/h的降水BIAS大于1,傾向于空報,其中對Rh≥0.1 mm的BIAS為1.50,空報更明顯,ECMWF對Rh≥5 mm/h和Rh≥10 mm/h的預(yù)報趨于漏報,BIAS評分均低于CMA-MESO和CMA-SH9,漏報現(xiàn)象明顯。

從BIAS評分綜合來看,CMA-SH9在各個降水量級上相對于其他模式更接近1,降水落區(qū)范圍預(yù)報更加準(zhǔn)確。

對于第二階段的降水(圖3),ECMWF對Rh≥0.1 mm/h和Rh≥2 mm/h的預(yù)報性能最優(yōu),TS評分分別為0.50和0.21,BIAS評分也更接近1,CMA-SH9的次之。各模式對Rh≥5 mm/h和Rh≥10 mm/h的降水幾乎無預(yù)報能力。

圖3 第二降水階段各數(shù)值模式不同量級降水預(yù)報的TS(a)和BIAS(b)評分

3.2 不同量級降水的逐小時檢驗評估

為了進(jìn)一步了解各數(shù)值模式對不同預(yù)報時效降水的預(yù)報特點,圖4、5給出ECMWF、CMA-SH9和CMA-MESO在13-36 h時效(對應(yīng)08:00-次日08:00)對不同降水量級逐小時降水預(yù)報結(jié)果的TS評分。

圖4 各數(shù)值模式對第一階段降水不同預(yù)報時效不同量級預(yù)報結(jié)果的TS評分(a)Rh≥0.1 mm/h, (b)Rh≥2 mm/h, (c)Rh≥5 mm/h, (d)Rh≥10 mm/h

根據(jù)第一階段降水TS評分可知,對于Rh≥0.1 mm/h時降水(圖4a),整體上ECMWF在不同預(yù)報時效內(nèi)的逐時降水TS評分最高,CMA-SH9的次之,CMA-MESO的排在第三位。其中,ECMWF和CMA-SH9對13-17 h預(yù)報時效(09:00-13:00)的表現(xiàn)相當(dāng)且預(yù)報效果好,對于18-21 h和24-36 h預(yù)報時效(14:00-17:00和20:00-次日08:00)的逐時降水,ECMWF預(yù)報效果明顯優(yōu)于其他模式的。

對于Rh≥2 mm/h的降水(圖4b),各家模式預(yù)報表現(xiàn)差別較大。其中,CMA-SH9在13-16 h預(yù)報時效(09:00-12:00)及29-36 h預(yù)報時效(次日01:00-08:00)的預(yù)報效果較優(yōu),ECMWF則是在13:00至次日00:00的預(yù)報性能好;CMA-MESO相對其他模式預(yù)報效果較差。

在Rh≥5 mm/h(圖4c)和Rh≥10 mm/h(圖4d)的量級上,各個模式的預(yù)報效果明顯下降,區(qū)域數(shù)值模式CMA-SH9和CMA-MESO表現(xiàn)出一定的優(yōu)勢,二者主要對次日夜里到早上的降水具有一定預(yù)報能力。

圖5顯示了各個模式對第二階段的3個降水量級(0.1 mm、2 mm、5 mm)逐小時預(yù)報結(jié)果的TS評分。對于Rh≥0.1 mm/h的降水(圖5a),各個模式隨著預(yù)報時效的增長評分呈現(xiàn)一致的變化趨勢,在09:00-13:00、14:00-17:00、18:00-次日01:00和次日02:00-08:00四個時間段TS評分的變化趨勢為先減少再增加、再減少再增加的趨勢。ECMWF對09:00-20:00的逐小時預(yù)報性能最好,排名第一,TS評分在0.6附近,CMA-SH9排在第二位,CMA-MESO的預(yù)報表現(xiàn)最差。對于21:00-次日08:00的逐小時降水預(yù)報,CMA-SH9排在第一位,ECMWF次之。對于Rh≥2 mm/h的降水(圖5b),ECMWF在12:00-次日04:00的逐小時預(yù)報中排名靠前,最高TS評分接近0.4,CMA-SH9對09:00-11:00和次日03:00-08:00的預(yù)報效果較好。在Rh≥5 mm的降水(圖5c)預(yù)報上,各個模式TS評分顯著下降,CMA-SH9和CMA-MESO在個別時間表現(xiàn)出較弱預(yù)報能力。

圖5 各數(shù)值模式對第二階段降水不同預(yù)報時效不同量級預(yù)報結(jié)果的TS評分(a)Rh≥0.1 mm/h, (b)Rh≥2 mm/h, (c)Rh≥5 mm/h

4 連陰雨預(yù)報偏差空間分布特征

圖6顯示了預(yù)報結(jié)果的均方根誤差(RMSE)。對于第一階段(圖6a-c)降水,3個模式都呈現(xiàn)出在階段降水量大值區(qū)預(yù)報偏差大的特點。對于豫北的降水,CMA-SH9和CMA-MESO預(yù)報偏差小,ECMWF對豫西南的降水預(yù)報效果好。對于第二階段(圖6d-f)降水,3個模式同樣表現(xiàn)出對降水大值區(qū)預(yù)報偏差大的特點,ECMWF對豫中和豫北的降水低值區(qū)把握較好,RMSE均在0.8 mm以下。

圖6 各數(shù)值模式對第一階段(a-c)和第二階段(d-f)預(yù)報結(jié)果的均方根誤差分布圖

在降水的第一階段,河南中部和西部山區(qū)的平均有效降水頻次大,平均每天有12～15 h都出現(xiàn)0.1 mm以上降水(圖7a)。ECMWF預(yù)報的降水頻次明顯偏多(圖7b),這也是其傾向空報(>0.1 mm/h的BIAS=1.50)的重要原因;CMA-MESO預(yù)報的降水頻次明顯偏少(圖7d),CMA-SH9的與實況最為接近,尤其對西部山區(qū)的降水頻次預(yù)報偏差小(圖7c)。

圖7 第一階段(a)和第二階段(e)有效降水時次及各數(shù)值模式對第一階段(b-d)和第二階段(f-h)預(yù)報的平均有效降水時次分布圖

對于第二階段降水,平均有效降水頻次從南向北遞減(圖7e)。ECMWF預(yù)報的有效降水頻次最貼近實況,偏差主要來源于對豫南的降水頻次預(yù)報偏多(圖7f),CMA-SH9(圖7g)和CMA-MESO(圖7h)預(yù)報的降水頻次分別明顯偏多和偏少。

圖8為兩個降水階段的降水強度峰值時間分布。對于第一階段的降水(圖8a),豫北和豫東的雨強峰值時間集中在白天時段(09:00-18:00),河南中西部和南部雨強峰值時間主要集中在03:00-09:00。ECMWF預(yù)報的雨強峰值滯后3～6 h,峰值時間差別較大(圖8b);CMA-SH9對河南中西部雨強峰值時間的預(yù)報結(jié)果與實況較為一致,預(yù)報的豫北地區(qū)峰值時間在03:00-09:00,與實況相差較大,預(yù)報的南部峰值時間在09:00-18:00,滯后于實況6 h左右(圖8c);CMA-MESO預(yù)報的雨強峰值時間主要集中在03:00-06:00,對豫東南的預(yù)報與實況較為一致(圖8d)。

圖8 第一階段(a)和第二階段(e)降水強度峰值時間及各數(shù)值模式對第一階段(b-d)和第二階段(f-h)預(yù)報的降水強度峰值時間分布圖

對于第二階段降水(圖8e),豫南雨強峰值時間集中在09:00-15:00,其余地區(qū)集中在03:00-06:00。ECMWF的預(yù)報與實況的峰值時間接近(圖8f),CMA-SH9對中東部的雨強峰值時間滯后3～9 h(圖8g),CMA-MESO的偏差主要是對豫南的雨強峰值時間預(yù)報偏早6～9 h(圖8h)。綜合來講,ECMWF對第二階段的降水強度峰值時間預(yù)報較為準(zhǔn)確,CMA-SH9對第一階段雨強峰值出現(xiàn)時間把握更好。

5 典型區(qū)域預(yù)報偏差日變化特征

根據(jù)下墊面特征及實況降水落區(qū)分布特征,選取豫西(33.0°-35.3°N、110.2°-113.4°E)、豫東(33.1°-34.9°N、113.8°-116.8°E)、豫東南(31.3°-33.1°N、113.0°-116.0°E)3個典型區(qū)域作為研究對象,分析整個麥?zhǔn)掌谶B陰雨期間各模式偏差的日變化特征(圖9)。其中,豫西為復(fù)雜地形區(qū)、平均海拔較高,豫東為平原區(qū),豫東南為混合地形區(qū)且在兩個階段中均出現(xiàn)大范圍暴雨天氣。

圖9 2023年5月25日08時-6月5日08時各模式不同區(qū)域觀測和預(yù)報的平均降水量(a-c)、降水強度(d-f)、有效降水頻次占比(g-j)日變化特征短豎線代表預(yù)報與觀測的差值通過0.05的顯著性檢驗

從小時平均降水量預(yù)報偏差對比來看,除CMA-MESO在豫東和豫東南夜間個別時次出現(xiàn)預(yù)報偏弱的特征以外,其他大多數(shù)時次各模式預(yù)報偏差并沒有通過0.05的顯著性檢驗,即沒有表現(xiàn)出顯著的偏強或偏弱的偏差特征。對比不同區(qū)域降水強度預(yù)報日變化特征發(fā)現(xiàn),僅有CMA-SH9在豫東下午至傍晚(15:00及17:00-20:00)預(yù)報的降水強度較實況顯著偏弱,其他模式偏差特征并不明顯。從有效降水頻次占比來看,ECMWF和CMA-MESO均表現(xiàn)出了較顯著的偏差特征,其中ECMWF對于豫西(12:00-20:00)、豫東(09:00-12:00及21:00-次日03:00)、豫東南(幾乎所有時次)均表現(xiàn)出顯著偏多的特征,CMA-MESO則在豫西夜間、豫東午后至夜間及豫東南后半夜等時段表現(xiàn)出顯著偏少的特征。

綜上,此次連陰雨過程中各模式小時降水量和小時降水強度盡管平均偏差較大,但并沒有表現(xiàn)出顯著偏強或偏弱的特征;對于有效降水頻次占比預(yù)報,ECMWF和CMA-MESO在大多數(shù)時次分別表現(xiàn)出顯著偏多、偏少的特征,CMA-SH9的預(yù)報則與實況更為接近。

6 結(jié)論與討論

本文以2023年5月25日到6月5日麥?zhǔn)贞P(guān)鍵期間的連陰雨為例,對業(yè)務(wù)中常用的ECMWF、CMA-SH9和CMA-MESO高分辨率數(shù)值模式的小時降水預(yù)報進(jìn)行精細(xì)化評估,主要結(jié)論如下:

(1)整體上,ECMWF對小雨以上(Rh≥0.1 mm/h)的預(yù)報表現(xiàn)好,CMA-SH9對中雨以上(Rh≥2 mm/h)和大雨以上(Rh≥5 mm/h)的預(yù)報效果較優(yōu),CMA-MESO預(yù)報性能較差,各個模式對暴雨以上(Rh≥10 mm/h)降水幾乎無預(yù)報能力。針對不同時效的逐小時降水預(yù)報結(jié)果,對中雨以上(Rh≥2 mm/h)降水,CMA-SH9對上午和夜間的降水預(yù)報效果較優(yōu),ECMWF對中午到夜里的預(yù)報表現(xiàn)好。

(2)從預(yù)報偏差的空間分布來看,各模式都表現(xiàn)出在降水量大值區(qū)預(yù)報偏差大的特點。CMA-SH9對第一階段的平均有效降水頻次預(yù)報與實況最為接近,尤其在西部山區(qū),ECMWF則對第二階段有效降水頻次的預(yù)報更貼合實況;對于降水強度峰值時間預(yù)報,CMA-SH9對第一階段的預(yù)報較為準(zhǔn)確,ECMWF 對第二階段的預(yù)報更好。

(3)盡管此次連陰雨過程中各模式小時降水量和小時降水強度的平均值偏差較大,但并沒有表現(xiàn)出顯著偏強或偏弱的特征。對于有效降水頻次占比預(yù)報,ECMWF和CMA-MESO的預(yù)報在大多數(shù)時次分別表現(xiàn)出顯著偏多或顯著偏少的特征,CMA-SH9的預(yù)報則與實況更為接近。

綜合分析,ECMWF對弱降水預(yù)報效果好,CMA-SH9對降水偏強的過程具有優(yōu)勢,這對業(yè)務(wù)預(yù)報有一定指示意義。本次工作只是針對一次連陰雨過程進(jìn)行評估,今后還需開展更長時間段的模式降水評估,并采用更多檢驗方法從多角度評估模式的預(yù)報價值和分析誤差信息來源,為精細(xì)化預(yù)報提供更多的檢驗信息和改善建議。