RMAPS-CA 在新疆区域预报效果对比检验与评估

琚陈相 ，刘军建 *，杜 娟 ，李火青 ，李 曼

（1.中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所，新疆 乌鲁木齐 830002；2.中亚大气科学研究中心，新疆 乌鲁木齐 830002）

随着数值天气预报系统时空分辨率的提高，在模式初始场中加入更丰富、更真实的中小尺度天气信息，提供更精确的大气初始状态成为目前各个区域数值预报系统的发展方向。国际上广泛使用的数值预报模式的快速更新循环（Rapid Update Cycle，简称RUC）[1]同化和预报系统，可有效利用各种常规和非常规气象资料进行同化，为数值模式提供高质量的初始场，同时在高分辨率数值模式的基础上进行精细化数值预报[2-3]，可为预报员做短临、临近及精细化预报提供更加丰富的数值预报产品。

乌鲁木齐区域数值预报系统DOGRAFS（Desert -Oasis -Gobi Regional Assimilation and Forecast System）前身为新疆快速更新循环数值预报同化系统（XJ-RUC）[4]，经过参数化方案优选、雷达资料同化研究等本地化工作，于2015 年12 月通过中国气象局业务化评审[5]。系统每日4 次循环更新预报，00 时和 12 时预报时效为 84 h，06 时和 18时预报时效为36 h，一直为新疆各地气象部门提供稳定的数值预报产品，并成为预报员在业务预报中的重要参考资料之一。2017 年11 月引进北京城市气象研究院运行的快速更新多尺度分析和预报系统睿图 （Rapid -refresh Multi -scale Analysis and Prediction System，简称 RMAPS），搭建起了 3 km 高分辨率的睿图—中亚系统（Rapid-refresh Multiscale Analysis and Prediction System-Central Asia，简称RMAPS-CA），并于2018 年5 月底实现了试运行。本文对RMAPS-CA 系统在2017 年1 月和7 月的预报效果和2017 年6 月的一次强降水过程进行了详细的检验和评估，以充分了解系统在新疆区域的预报能力，为系统进一步改进和完善提供参考依据。

1 RMAPS-CA 系统和检验方法

1.1 RMAPS-CA 系统

目前已搭建的睿图—中亚系统（RMAPS-CA）以WRF v3.8.1 和WRFDA v3.8.1 为核心，采用两重嵌套，全疆水平分辨率为3 km，中亚区域水平分辨率为9 km，采用三维变分同化技术，以U/V 为控制变量进行多元观测资料的同化分析，目前每日运行4次（00、06、12、18 时 UTC），最长预报时效 48 h。模式物理过程设置为：WSM6 云微物理方案，K-F 对流参数化方案（D02 无积云对流方案），ACM2 边界层参数化方案，RRTMG 长波辐射方案，RRTMG 短波辐射方案和NOAH 陆面方案。RMAPS-CA 系统采用NECP GFS 0.5°的全球分析和预报场将作为模式启动的初猜场，首先进行D01 区域观测资料和雷达径向风的同化，采用单向嵌套的方式进行D01 区域的预报，然后通过 ndown 程序计算 D02 区域的wrfinput_d02 和wrfbdy_d02，再进行观测资料和雷达径向风同化，最后进行D02 区域的预报，以减少模式计算时间。表1 为二者网格和物理过程设置对比表，主要区别为：RMAPS-CA 系统分辨率9~3 km 嵌套、网格设置为 712×532 和 832×652，DOGRAFS 系统分辨率27~9 km 嵌套、网格设置为211×181 和289×208；RMAPS-CA 的长短波辐射方案为 RRTMG方案、DOGRAFS 系统的长短波辐射方案分别为RRTM 和 Dudhia 方案；RMAPS-CA 系统 3 km 区域不采用积云参数化方案。图1 为RMAPS-CA 和DOGRAFS 预报区域对比图。

表 1 RMAPS-CA 和 DOGRAFS 网格和物理过程设置对比

1.2 检验方法

为了系统检验RMAPS-CA 系统在新疆区域的预报效果，用于检验的预报样本时间段为2017 年1月 1 日 00 时（全文均用 UTC）—1 月 31 日 12 时和2017 年 7 月 1 日 00 时—7 月 31 日 12 时，每天 2 次（00UTC 和12UTC）更新循环预报，每次预报时效为24 h，样本总数为124 个。选取冬夏两季代表月的整月时间段作RMAPS-CA 和DOGRAFS 的预报性能比较，能更充分地了解RMAPS-CA 系统在新疆区域的预报性能。

图1 RMAPS-CA 和DOGRAFS 预报区域对比

利用气象学上通用的MET（Model Evaluation Tools）检验平台，一是对RMAPS-CA 和DOGRAFS两个D02 区域的高空和地面的模式预报量（高空：温度、U 风、V 风、位势高度；地面：2 m 温度、10 m 风速）进行站点检验评分。为公平比较两个系统的预报效果，将检验范围限定为整个新疆区域，该区域为73.67°～96.30°E，34.42°～48.17°N。区域内共有 108 个常规地面观测站、16 个探空站参与检验，其中疆内常规地面观测站75 个、探空站13 个。给出预报相对于常规探空和地面观测的均方根误差RMSE 和平均偏差ME：

其中，Fi为第i 点上的预报值，Oi为第i 点上的观测值。二是根据检验时段内地面观测站降水观测实况，计算两个模式区域逐6 h 降水TS 评分，检验阈值分别为 0.1、3.1、6.1、12.1 mm 和 24.1 mm 累计降水站点的TS 评分和BIAS 预报偏差：

其中，Na为预报正确站（次）数，Nb为空报站（次）数，Nc为漏报站（次）数。还挑选强降水过程进行分析，给出降水预报图，以及强降水时间段的6 h 降水评分。

2 RMAPS-CA 系统预报性能对比检验

2.1 RMAPS-CA 高空要素检验结果

图 2 给出 RMAPS-CA 系统和 DOGRAFS 系统高空温度冬夏季的预报偏差（图2a，2b）和均方根误差（图2c，2d）。从高空温度的预报偏差看，RMAPSCA 和 DOGRAFS 在冬季的 00 时、12 时和 24 时预报时刻在700 hPa 以下的偏差变化趋势一致，均呈现由暖偏差逐渐减少为负偏差的趋势；700 hPa 以上整体为负偏差，呈现先减小后增大再减小的趋势。RMAPS-CA 高空温度的冬季预报偏差在850 hPa 以下大于DOGRAFS，中高层则略小于DOGRAFS；夏季预报偏差，RMAPS-CA 在500 hPa 以下偏差呈现随高度增加逐渐减小的正偏差，500 hPa 以上呈现随高度增加逐渐增大的负偏差；DOGRAFS 整体呈现随高度增加偏差逐渐减小的负偏差。RMAPS-CA高空温度的夏季预报偏差在中层略小于DOGRAFS，低层和高层则略大于DOGRAFS。从高空温度的均方根误差看，RMAPS-CA 和DOGRAFS 的冬夏季均方根误差变化趋势一致，误差随高度增加整体上呈现减小的趋势；RMAPS-CA 的冬季的均方根误差在 00 时、12 时和 24 时 3 个时刻均小于DOGRAFS；而夏季的均方根误差除00 时的大于DOGRAFS，其余时刻均小于DOGRAFS。

图 2 RMAPS-CA 系统和 DOGRAFS 系统高空温度预报偏差（a，b）和均方根误差（c，d）

图 3 给出 RMAPS-CA 系统和 DOGRAFS 系统高空U 风冬夏季的预报偏差（图3a，3b）和均方根误差（图3c，3d）。从高空U 风的预报偏差看，RMAPSCA 和DOGRAFS 的预报偏差变化趋势基本一致，00时的预报偏差整体呈现逐渐增大的负偏差；RMAPS-CA 系统12 时和24 时预报时刻的预报偏差除100 hPa 外，整体上呈现先减小后增大趋势的负偏差；DOGRAFS 系统预报时刻的预报偏差在700 hPa 以下为逐渐减小的负偏差，500 hPa 以上为先增大后减小的负偏差；夏季预报偏差，RMAPS-CA 和DOGRAFS 的预报偏差均呈现先减小后增大再减小再增大的趋势。RMAPS-CA 系统冬季的预报偏差在00 时分析时刻和DOGRAFS 系统基本一致，在12时和24 时预报时刻的预报偏差则小于DOGRAFS；夏季预报偏差要略小于DOGRAFS。从高空U 风的均方根误差看，RMAPS-CA 和DOGRAFS 的高空U风均方根误差在冬季00 时分析时刻、12 时和24 时预报时刻整体呈现随高度增加先增大再减小的趋势，在夏季整体则呈现逐渐减小的趋势；除夏季00时分析时刻，RMAPS-CA 的高空U 风均方根误差略小于DOGRAFS。

图 4 给出 RMAPS-CA 系统和 DOGRAFS 系统高空V 风冬夏季的预报偏差（图4a，4b）和均方根误差（图 4c，4d）。RMAPS-CA 模式和 DOGRAFS 模式的冬夏季高空V 风预报偏差在上述3 个时刻均随高度增加呈现先减小后增大再减小再增大的趋势。从高空V 风的冬季预报偏差看，RMAPS-CA 和DOGRAFS 的预报偏差均为正偏差；而夏季预报偏差，RMAPS-CA 和 DOGRAFS 在 850 hPa 以下为负偏差，850 hPa 以上主要为正偏差。整体上看，RMAPS-CA 高空 V 风的预报偏差要略小于DOGRAFS。从高空V 风的均方根误差看，RMAPSCA 和DOGRAFS 的高空V 风均方根误差和高空U风的变化趋势较为一致，冬季呈现随高空增加先增大后减小的趋势，在夏季则呈现逐渐减小的趋势；除夏季00 时分析时刻，RMAPS-CA 的高空V 风均方根误差略小于DOGRAFS。

图 5 给出 RMAPS-CA 系统和 DOGRAFS 系统高空位势高度冬夏季的预报偏差（图5a，5b）和均方根误差（图5c，5d）。从高空位势高度的预报偏差看，RMAPS-CA 冬季的预报偏差呈现先增大后减小随后再增大的负偏差趋势，而DOGRAFS 呈现从负偏差逐渐减小为正偏差，随后又逐渐增大，在500 hPa以上又逐渐由正偏差减小为负偏差再增大；高空位势高度的夏季预报偏差，RMAPS-CA 和DOGRAFS的预报偏差变化趋势较为一致，整体呈现从负偏差逐渐减小为正偏差，随后正偏差逐渐增大再减小为负偏差再增大的趋势。整体上看，RMAPS-CA 高空位势高度的冬季预报偏差要大于DOGRAFS；夏季预报偏差在00 时分析时刻和12 时预报时刻要略小于DOGRAFS 模式，而24 时预报时刻在中低层与DOGRAFS 模式基本一致，在500 hPa 以上则略大于DOGRAFS 模式。从高空位势高度的均方根误差看，RMAPS-CA 冬季的均方根误差和DOGAFS 变化趋势基本一致，呈现逐渐增大再减小的趋势，RMAPSCA 模式的均方根误差在3 个时刻均大于DOGRAFS 模式；而夏季均方根误差，除了00 时分析时刻，RMAPS-CA 的高空位势高度均方根误差略小于DOGRAFS。

图 3 RMAPS-CA 系统和 DOGRAFS 系统高空 U 风预报偏差（a，b）和均方根误差（c，d）

图 4 RMAPS-CA 系统和 DOGRAFS 系统高空 V 风预报偏差（a，b）和均方根误差（c，d）

图5 RMAPS-CA 系统和DOGRAFS 系统高空位势高度预报偏差（a，b）和均方根误差（c，d）

2.2 RMAPS-CA 地面气象要素检验结果

图 6 RMAPS-CA 系统和 DOGRAFS 系统 2 m 温度预报偏差（a，b）和均方根误差（c，d）

图 6 为 RMAPS-CA 和 DOGRAFS 系统 2 m 温度的冬夏季预报偏差（图6a，6b）和均方根误差（图6c，6d）。从检验结果看，RMAPS-CA 和DOGRAFS 的2 m 温度冬季预报偏差均＜2 ℃，随着预报时效延长呈先增大后减小再增大再减小的波动状，RMAPSCA 和DOGRAFS 各有优劣；而夏季预报偏差均小于1.5 ℃，随着预报时效延长呈现先减小后增大再减小再增大的波动状。整体上看，RMAPS-CA 系统2 m温度的冬夏季预报偏差略小于DOGRAFS 模式。从2 m 温度的冬夏季均方根误差结果看，RMAPS-CA和DOGRAFS 2 m 温度的均方根误差随预报时效延长呈现先减小后增大再减小再增大的波动状，冬季的均方根误差维持在4.0~5.8 ℃，夏季的均方根误差维持在 2.3~4.0 ℃。整体上看，RMAPS-CA 的 2 m 温度均方根误差小于DOGRAFS。

图 7 为 RMAPS-CA 和 DOGRAFS 系统 10 m 风速的冬夏季预报偏差（图7a，7b）和均方根误差（图7c，7d）。从检验结果看，RMAPS-CA 和DOGRAFS 的10 m 风速预报均偏大，维持在0.1~1.6 m/s，变化趋势均呈先增大后减小再增大再减小的波动状。整体上看，RMAPS-CA 系统10 m 风速的冬季预报偏差小于DOGRAFS，而夏季两个模式各有优劣。从10 m风速的冬夏季均方根误差结果看，RMAPS-CA 和DOGRAFS 的10 m 风速均方根误差随预报时效延长呈先增大后减小再增大再减小的趋势，冬季的均方根误差维持在1.4~3.0 m/s，夏季的均方根误差维持在 2.3~2.7 m/s。整体上看，RMAPS-CA 的 10 m 风速冬季均方根误差在6 h 后小于DOGRAFS，而夏季略大于DOGRAFS。

2.3 RMAPS-CA 降水检验结果

图 8 是 RMAPS-CA 系统和 DOGRAFS 系统在2017 年1 月和7 月逐6 h 累计降水预报的检验结果，采用的方法是国际上通用的TS 评分和BIAS 评分，给出了两个模式在同一检验区域下的2 个预报时次 4 个时段（00—06 时、06—12 时、12—18 时以及18—24 时）的平均降水检验结果。总体上看，RMAPS-CA 和DOGRAFS 针对各降水阈值及不同时效的预报降水TS 评分各有优劣。从冬季的降水TS 评分看，RMAPS-CA 模式对于逐 6 h 的 0.1 mm降水阈值的12—18 时和18—24 时时段的预报效果优于DOGRAFS，对于逐6 h 的3.1 mm 降水阈值要差于DOGRAFS。从夏季的降水TS 评分看，RMAPSCA 模式整体的降水预报TS 评分大于DOGRAFS，对于逐6 h 的0.1 mm 和12.1 mm 降水阈值有明显优势，特别是对于逐6 h 的12.1 mm 降水阈值预报效果更好；对于逐6 h 的3.1 mm、6.1 mm 阈值降水，两个模式都有一定的预报能力，RMAPS-CA 的预报效果虽然不及DOGRAFS，但是差别不大。从不同时效的预报效果来看，两个模式的逐6 h 累计降水预报检验都表现出对不同阈值降水在12—18 时和18—24 时时段的预报效果最好。

降水预报的BIAS 评分反映的是针对某一阈值预报发生降水的测站数与实际发生降水的测站数之比和模式对于降水范围大小的预报性能。从冬季的BIAS 评分看，RMAPS-CA 和 DOGRAFS 的 BIAS 偏差都＜1，表明两个系统的降水均存在漏报现象，降水范围偏小。而RMAPS-CA 系统0.1 mm 降水阈值的BIAS 评分比DOGRAFS 更小，表明RMAPS-CA预报降水的测站数比DOGRAFS 更少于实际测站数 。 从 夏 季 的 BIAS 评 分 看 ，RMAPS -CA 和DOGRAFS 模式也基本属于漏报现象，降水范围偏小，对于逐 6 h 的 0.1 mm 和 6.1 mm 阈值降水，RMAPSCA 模式的BIAS 评分更接近1.0，表明模式预报降水的测站数比DOGRAFS 更接近实际测站数。

图 7 RMAPS-CA 系统和 DOGRAFS 系统 10 m 风速预报偏差（a，b）和均方根误差（c，d）

图8 RMAPS-CA 系统和DOGRAFS 系统降水预报的检验评分

3 典型个例分析

过程前期500 hPa 欧亚范围内中高纬为两槽两脊环流形势，乌拉尔山和贝加尔湖为低值活动区，随后东移过程中下游脊的阻挡，使得低槽缓慢移动并南伸至 35°N，造成 2017 年 6 月 6 日 12 时—9 日 00时（UTC，下同）新疆大部分地区出现小雨，其中新疆北部、哈密北部和阿克苏、巴州、和田等地的部分地区中到大雨，伊犁河谷、阿勒泰东部、天山山区等地的部分地区暴雨到大暴雨，2017 年6 月6 日 12时—7 日12 时为主要降水时段（图9）。

图9 新疆105 个国家站2017 年6 月6 日12 时—7 日 12 时 24 h 累计降水量/mm

从图 10 可以看出，RMAPS-CA 和 DOGRAFS系统5 日12 时预报的24 h 累计降水范围和强度与实况较为接近，6 日00 时预报的范围较为接近、强度偏弱，而6 日12 时预报强度和范围均与实况相差较远。整体上看，两个系统均能较好地预报出此次降水过程的强降水范围。从国家站降水量预报对比中看出（表2），特克斯、新源及精河3 个国家站24 h累计降水量为暴量，其中DOGRAFS 系统6 日00 时预报的特克斯站降水量（32.4 mm） 与实况（38.5 mm）较接近，RMAPS-CA 系统 06 日 00 时预报的新源站降水量（21.7 mm）与实况（31.5 mm）较接近，两个系统对精河站的降水量预报均偏弱；对于24 h 累计降水量为大量的国家站，RMAPS-CA 对昭苏、尼勒克、巩留、小渠子及天池5 个站的预报效果较理想，两个系统对阿瓦提站的降水均为漏报。整体上看，RMAPS-CA 系统在 5 日 12 时和 6 日 00 时起报对本次降水预报来说更准确。

表 2 2017 年 6 月 6 日 12 时—7 日 12 时国家站24 h 累计降水量（≥12 mm）预报对比（单位：mm）

6 日12 时—7 日12 时的主要降水时段集中在6 日 19 时—7 日 00 时，表 3 给出的不同系统 3 个时次逐6 h 累计降水预报评分。两个系统对0.1 mm 和3.1 mm 降水的评分上各有优劣，其中RMAPS-CA在5 日 12 时预报的要优于 DOGRAFS，DOGRAFS在6 日12 时预报的优于RMAPS-CA；两个系统对逐6 h 的6.1 mm 阈值降水的预报能力相当。

表3 不同系统对2017 年6 月6 日19 时—7 日00 时不同阈值逐6 h 降水预报评分

4 结论与讨论

利用RMAPS-CA 系统和DOGRAFS 系统，通过对2017 年1 月和7 月整月的预报效果检验和2017年6 月6 日降水过程模拟分析，得到以下结论：

（1）RMAPS-CA 系统在新疆区域的试验运行中表现出稳定的预报性能。通过地面、高空气象要素检验和降水预报的检验评分都表明，RMAPS-CA 系统具有较好的预报参考价值。

图10 不同时次对2017 年6 月6 日12 时—7 日12 时24 h 累计降水预报（单位：mm）（a、b、c 为 RMAPS-CA，d、e、f 为 DOGRAFS；a、d 起报时间为 5 日 12 时，b、e 起报时间为 6 日 00 时，c、f 起报时间为 6 日 12 时）

（2）从高空的温度、风速、位势高度的冬季预报结果看，RMAPS -CA 系统在中高层要优于DOGRAFS，低层略差于DOGRAFS；从夏季的预报结果看，RMAPS-CA 整体上要优于DOGRAFS。从地面常规预报量的检验看，RMAPS-CA 系统对2 m 温度冬、夏季的预报效果均优于DOGRAFS 系统；对10 m 风速的冬季预报效果，RMAPS-CA 系统要优于DOGRAFS，夏季则各有优劣。

（3）从降水检验评分来看，RMAPS-CA 系统在冬、夏季的降水评分整体上要优于DOGRAFS 系统。两个系统均以漏报现象偏多，RMAPS-CA 系统在夏季的漏报现象要小于DOGRAFS 系统。

（4）从强降水个例分析看，两个系统均能较好地预报出此次降水过程的范围和强度，RMAPS-CA系统预报的降水中心范围更广，位置也更靠近伊犁河谷山区；从站点预报来看，两个系统对暴量级降水站点的预报能力各有优劣，而RMAPS-CA 系统对大量级降水站点的预报能力要优于DOGRAFS；通过降水检验分析，两个系统对0.1 mm 和3.1 mm 降水的评分上各有优劣，对6.1 mm 阈值降水的预报能力相当。

2017 年冬夏季代表月的预报效果检验及一次强降水过程的对比分析表明，RMAPS-CA 系统的预报能力整体上要优于DOGRAFS 系统，可以在此基础上推进RMAPS-CA 系统在新疆区域的应用。目前，RMAPS-CA 系统同化的资料仍然较少，仅仅包括常规观测资料、雷达资料径向风；同化系统本身还需要更多的调整，尤其是高分率下如何更加有效地利用临近资料。本文针对两个系统在冬、夏季的批量试验评估，计算量和数据量大，所以未深入到各个方面进行评估诊断。虽然给出了一些令人比较满意的结果，但仍需长期的检验加以证明。下一步工作将致力于以下4 个方面：RMAPS-CA 系统逐3 h 循环更新的系统搭建；雷达资料质控和和雷达反射率数据的同化技术；下垫面数据的更新应用，以提高地面气象要素的预报效果；对系统的物理过程方案进行进一步的调整试验，尽可能减少模式预报的系统性误差，以提高RMAPS-CA 系统的预报性能。