2019—2020年非汛期Grapes_1 km 10 m风速预报检验评估

叶希莹，李立，张兰，杨慧燕

（广州市气象台，广东广州 511430）

近年来，高分辨率模式在业务中获得了越来越广泛的应用，对模式预报产品的检验不仅为模式用户提供参考，也为研发人员进行产品优化提供依据［1-3］。模式预报误差主要来源于初值不确定性和模式本身的不确定性两方面［4］，由于地形的复杂性，数值模式的近地面风场预报效果与实况差距较大［5］。在模式风速产品检验方面，许多学者进行了相关研究。王明欢等［6］利用风廓线雷达组网资料，对华中区域中尺度业务模式WHMM水平风场的预报能力进行了检验评估，发现WHMM对风场具有较好的预报能力，随预报时效延长，风场的预报误差增大；何晓风等［7］利用400座风塔资料对ECMWF、GFS、T639三种全球预报场降尺度后在近地层的风速预报效果进行了分风速段检验，发现在3～15 m/s的风速区间，3种模式预报误差十分接近，但总体来看ECMWF略好于GFS，GFS略好于T639；林芳妮等［8］以东莞浮标站为代表，对ECMWF、GRAPES_3 km模式的预报进行了评估，发现误差随风力增大趋于显著。本研究对Grapes_1 km高分辨率模式10 m风场进行检验，以期为模式用户提供参考，提升预报能力。

1 Grapes_1 km简介与检验方法

Grapes_1 km模式是中国气象局广州热带海洋气象研究所和广州市气象台于2016年开始研发，2017年正式投入业务运行的高时空分辨率模式，目前每12 min输出一次未来6 h预报，时间分辨率为12 min。本研究对2019年10月—2020年3月Grapes_1 km输出的10 m风进行检验，选取广东省内距海岸线较近的53个国家站（图1），对53个站点连续6个月Grapes_1 km逐小时极大风时间序列进行检验，计算各站点实况与预报的相关系数、命中率、分级误差等统计值，初步得出一些检验结果。

图1 广东省内距海岸线较近的53个检验站点位置

2 检验结果

2.1 相关性

图2 是2020年2月15—20日4个站点的风速实况与Grapes_1 km预报对比图，其中2月15日受冷空气影响，各站点出现了大风天气。从图2可以看出，汕尾站（59501）2月17日之前的趋势预报较好，17日开始实况风速减小以后预报明显偏大，且趋势相反，效果不好，其余3个站（珠海、湛江、上川岛）实况与预报的同步性较好，Grapes_1 km对2月15日的冷空气大风都有体现，但发现Grapes_1 km的预报大风的峰值略有提前，且极大值与实际风速的峰值在量级上差距明显。

图2 2020年2月15—20日4个站点风速实况与预报对比

图3 是利用各站点6个月实况与预报时间序列计算出的相关系数分布。

图3 2019年10月—2020年3月各站点实况与预报相关系数分布

由图3可以看出，相关性比较好的地区有3个，分别是湛江沿海地区、江门沿海、汕头沿海，相关系数在0.7以上；同时也存在3个相关性较差的地区，分别是茂名沿海、云浮地区、汕尾沿海，相关系数在0.4以下。

2.2 分级命中率

根据胡海川等［9］对风速检验的分级方法，将实况风速分成7个等级：0～3、3～6、6～9、9～12、12～15、15～18、＞18 m/s。将|实况-预报|/实况＜0.3记为命中，统计命中次数占总有效次数的比重，得到2019年9月至2020年3月53个站点不同等级的命中率。由于超过12 m/s的风速模式几乎没有命中，所以图4只比较了12 m/s以下的分级命中率，可以看出，随着风速的加大，命中率为明显下降的趋势。当风速＜6 m/s时，珠三角地区的增城、新会、顺德等站表现较好，命中率在0.6以上；当风速＞6 m/s时，整体来看，沿海站点的命中率略好于内陆站点，阳江站、徐闻站的命中率相对较高，这主要与Grapes_1 km对于风速极大值预报偏小有关。

图4 各风速等级6个月的命中率分布

计算发现，各站点风速命中率在某些月份明显偏低，某些月份相对较高。实际预报中通常比较关注是否出现大风，因此选取沿海的5个站（汕尾、上川岛、南澳、阳江、徐闻），计算9～12 m/s风的逐月命中率，如图5所示。

图5 5个站点（59324、59663、59754、59673、59501）9～12 m/s风命中率的逐月变化

整体来看，10和3月各站点的命中率都明显偏低，11、1、2月命中率较高。可能的原因是10和3月为季节过渡期间，天气节奏变化快，说明模式对转折天气过程的风场预报能力较低。

2.3 分级平均偏差

分级计算各站点6个月的平均偏差（表略），发现3 m/s以下的风都是预报偏大，3～6 m/s的风大多数预报偏小；6 m/s以上的风随着风速的加大，全部站点逐渐转为预报偏小，且偏小的量级越来越大，有些站点对大风预报的平均偏差甚至超过10 m/s。因此，在实际应用中，预报大部分站点的6 m/s以上的风速都可以根据Grapes_1 km的预报向偏大的方向订正。值得注意的是，有2个站比较特殊，汕尾站（59501）和南澳站（59324），12 m/s以下的风易出现预报值偏大的情况，因此预报时要向偏小订正。

3 结论

1）Grapes_1 km的预报大风的峰值略有提前，且极大值与实际风速的峰值在量级上差距明显。

2）实况与预报相关性比较好的地区有3个，分别是湛江沿海地区、江门沿海、汕头沿海；也有3个相关性较差的地区，分别是茂名沿海、云浮地区、汕尾沿海。

3）随着风速的加大，预报命中率呈明显下降的趋势，这主要与Grapes_1 km对于风速极大值预报偏小有关。

4）实况3 m/s以下的风都是预报偏大，3～6 m/s的风大多数预报偏小；6 m/s以上的风随着风速的加大，全部站点逐渐转为预报偏小，且偏小的量级越来越大，但有2个站比较特殊，汕尾站（59501）和南澳站（59324）12 m/s以下的风易出现预报值偏大的情况。