山东省2016年春季（2016年3—5月）数值预报产品检验

范苏丹，盛春岩

（山东省气象科学研究所，济南　250031）

山东省2016年春季（2016年3—5月）数值预报产品检验

范苏丹，盛春岩

（山东省气象科学研究所，济南250031）

根据短期天气预报质量检验办法，以及气象行业标准《风预报检验方法》（QX/T229-2014），对2016年3—5月T639、EC细网格、WRF确定性预报（EnWRF）12km、4km分辨率及不同集合分位数、上海区域模式（BCSH）以及T639-MOS在山东省陆地120站和沿海12个精细海区的降水、日最大风速以及日最高最低气温预报进行检验，分析了不同数值模式产品的预报能力。

春季；数值预报；降水；风速；气温

1　天气概述

2016年春季（2016年3—5月，下同），全省平均降水量为 70.0mm，较常年偏少 31.2%，比上年偏少39.0mm。全省平均气温为15.2℃，较常年偏高1.7℃，比上年偏高1.0℃。季内共出现了17次降水过程，分别为3月3次、4月6次、5月8次，出现22次大风天气过程，其中14次为海上和内陆大风，8次为海上大风，分别为3月9次，4月9次，5月4次。

2　资料与方法

2.1数值模式资料

参与检验的数值模式主要包括T639、EC细网格、WRF确定性预报（EnWRF）12km、4km分辨率及不同集合分位数（包括集合最小值，10%，25%，50%，75%，90%，集合最大值）、上海区域模式（BCSH）、中国气象局下发的T639-MOS释用产品。统一对各模式20时的预报进行检验评分，其中 T639-MOS检验时效为48小时，其他各模式检验时效为72小时。

2.2实况资料

实况资料主要包括全省陆地（120）站和沿海12个精细化海区（12站）两部分。全省陆地120站是指山东省120个国家级气象观测站（其中泰山站属于高山站不参与评分，成山头和长岛站参与沿海站部分的评分）；沿海12站是指按照《山东省海洋气象业务规定》（鲁气办发〔2011〕125号）中的规定，将距山东海岸线 10km以内的海区划分为12个精细化海区。

2.3检验办法

降水和气温检验主要根据中国气象局《关于下发中短期天气预报质量检验办法（试行）的通知》（气发〔2005〕109号）中有关规定进行检验，其中降水等级检验划分为晴雨、一般性降水、小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨等7个等级，气温分小于等于 1℃、小于等于 2℃的预报准确率和预报误差。

风力等级预报检验则根据山东省气象科学研究所盛春岩等起草的气象行业标准《风预报检验方法》（QX/T229-2014）中对风力等级的检验方法，包括预报准确率、预报偏强率、预报偏弱率。

3　地面要素预报检验结果

3.1降水预报检验

从各模式对全省陆地和沿海降水的预报评分可知（图1a-c），各模式晴雨预报TS评分基本都在60分以上，其中WRF集合较低分位数和上海区域模式评分均较高。对于一般性降水和小雨预报，集合90%分位数对24h评分最高，EC细网格对48和72h评分最高。对中雨预报，T639和上海区域模式 24h预报最好，EC细网格和T639分别对48和72h预报最好。WRF确定性预报12km、T639、上海区域模式分别对大雨24h，48h，72h预报评分最高。因春季多为局地性暴雨，各模式暴雨预报TS评分基本不得分。从降水空、漏报率来看，各模式对中雨以上级别降水空、漏报较多，大尺度模式空、漏报率可达100%。

从降水的BS评分可以发现（图略），集合较高分位数以及EC细网格对一般性降水和小雨预报明显偏多，中雨以上级别降水集合较高分位数以及上海区域模式BS评分值明显偏大，表明其对相应量级降水的预报范围偏大。

图1　2016年3—5月全省（120个国家级气象观测站）T639、EC_thin、WRF确定性预报12km和4km分辨率、WRF集合不同分位数、上海区域模式（BCSH）、T639-MOS24h（a），48h（b），72h（c）降水预报评分

3.2风速预报检验

从各模式对全省陆地和沿海日最大风速的预报评分看（图2a-f），T639-MOS和EC细网格对内陆和沿海4级以下风力预报准确率最高。集合50%分位数、集合25%分位数、上海区域模式对内陆4级风力的24h，48h，72h预报准确率最高。对沿海4级风力，WRF确定性预报12km分辨率和集合50%分位数的24h预报准确率最高，集合25%分位数的48和72h预报准确率最高。对于5级以上大风预报，无论是内陆以及沿海地区，基本为集合最大值和集合90%分位数预报准确率最高。其中存在个别模式某个预报时效的预报准确率高于集合最大值和集合90%分位数，即集合50%分位数对内陆地区7级风力的48h预报准确率最高，上海区域模式对沿海地区9级风力的24h预报准确率最高，WRF确定性预报4km对沿海地区7级风力的72小时预报准确率最高。

从日最大风预报的偏弱、偏强率来看（图略），各模式对 6级及以上大风预报偏弱率基本都在50%以上，其中WRF集合较高百分位在沿海地区的 48h，72h预报偏弱率在 40%左右。8级及以上大风偏弱率大部分模式达到 100%，WRF集合最大值略好一些。对于 3级及以下小风的预报，各模式的偏强率较高。结合预报准确率的评分可见，集合最大值对大风的预报准确率较高、偏弱率最小，预报效果最好，T639-MOS 和EC细网格对小风的预报准确率最高、偏强率最小，预报效果最好。

图2　2016年3—5月全省（120个国家级气象观测站）24h（a），48h（b），72h（c）以及沿海（12个海区代表站）24h（d），48h（e），72h（f）T639、EC_thin、WRF确定性预报12km和4km分辨率、WRF集合不同分位数、上海区域模式（BCSH）、T639-MOS日最大风速预报评分

3.3气温预报检验

从模式对2m最高、最低气温预报评分结果来看（图3a-f），对于全省2m最高气温和2m最低气温均为EC细网格预报准确率最高。对于沿海地区 2m最高气温，集合最大值对 24和 48h预报准确率最高，WRF确定性预报12km对72h预报准确率略高于其他模式。对于沿海地区 2m最低气温，EC细网格预报准确率最高，其次是上海区域模式。

气温预报平均绝对误差和TS评分结果一致（图略），对于全省陆地站点，最高气温和最低气温均为EC细网格平均绝对误差最小。对于沿海地区，2m最高气温集合最大值的平均绝对误差最小，最低气温则为EC细网格模式的平均绝对误差最小。

图3　2016年3—5月全省（120个国家级气象观测站）24h（a），48h（b），72h（c）以及沿海（12个海区代表站）24h（d），48h（e），72h（f）T639、EC_thin、WRF确定性预报12km和4km分辨率、WRF集合不同分位数、上海区域模式（BCSH）、T639-MOS 2m气温预报评分

4　结论

对2016年3—5月各数值模式产品在全省陆地120站和沿海12个精细海区的降水、日最大风速以及日最高最低气温预报进行了检验，结果表明：

（1）对于晴雨预报，WRF集合较低分位数和上海区域模式评分均较高。对于一般性降水和小雨预报，集合90%分位数对24h评分最高，EC细网格对48和72h评分最高。对中雨预报，T639和上海区域模式 24h预报最好，EC细网格和T639分别对48和72h预报最好。WRF确定性预报12km、T639、上海区域模式分别对大雨24h，48h，72h预报评分最高。各模式对暴雨预报评分基本为0。

（2）集合50%分位数、集合25%分位数、上海区域模式对内陆4级风力的24h，48h，72h预报准确率最高。对沿海4级风力，WRF确定性预报12km和集合50%分位数的24h预报准确率最高，集合25%分位数的48和72h预报准确率最高。对于内陆以及沿海5级以上大风预报，基本为集合最大值和集合 90%分位数预报准确率最高。

（3）对于全省陆地站点，2m最高气温和最低气温均为EC细网格预报准确率最高。对于沿海2m最高气温，集合最大值对24和48h预报准确率最高，WRF确定性预报12km对72h预报准确率略高于其他模式。对于沿海2m最低气温，EC细网格预报准确率最高，其次是上海区域模式。

P456.7

B

1005-0582（2016）02-0067-04

2016-06-22

范苏丹（1985—），女，汉族，云南会泽人，硕士，工程师，主要从事数值模式检验及预报工作。