ECMWF细网格10 m风产品在南海北部的检验与评估

于鑫，于明洋，蔡景就

（1.广东省气象台，广东广州 510640；2.中山市气象公共安全技术支持中心，广东中山 528400）

广东省濒临浩瀚南海，海洋资源极其丰富，海洋气象信息服务在广东省尤为重要，特别是近年来，随着南海海上石油开发、航运、海洋捕捞、海水养殖、海岛旅游、海上救捞等海上作业活动的不断增加，对海面气象要素预报服务需求也随之日益增长。海面风作为最重要的海面气象要素之一，其监测、预报和服务在日常海洋预报服务中占比颇高。为了更好的为公众和用户提供准确的海面风预报产品，有必要对南海海面风的精细化预报提出更高的要求。

目前，广东省气象台主要对外提供7 d逐6 h的10 km分辨率的格点海洋气象预报产品，包括海面风向、风速、降水、湿度、能见度等预报要素，由于欧洲中期天气预报中心（ECWMF）模式在天气预报业务中应用广泛，且10 m风场产品对风向和风速的预报效果表现较好［1－2］，因而业务上海面风场预报主要参考ECWMF细网格（0.125°×0.125°）10 m风场预报产品，其产品自2013年开始接收使用，至今已稳定使用近8年，模式产品覆盖整个南海海域［3－4］。但是，广东省气象台业务上开展的海面风精细化订正大多参考天气形式等主观经验，缺乏定量误差参考，因而开展ECWMF模式10 m风场产品在南海海域，特别是南海北部海域的检验评估工作是十分有必要的。

1 资料与方法

本研究采用ECMWF细网格（简称EC细网格，下同）10 m风产品资料，分辨率0.125°×0.125°，资料时间为2019年1月1日—2020年12月31日，起报时刻为20：00（北京时，下同），预报时效为0～72 h。地面风速实况资料来自广东沿海及南海北部海域（18°N以北）的海岛站、沿海站、浮标站和平台站，其中沿海站距离海岸线不超过5 km［5］，站点海拔高度控制在30 m以下，如代表性较好则可适当放宽，但不超过70 m。对其进行质控后［6］，最终筛选出南海北部检验代表站点117个（图1）。

图1 南海北部检验代表站分布图

实况资料采用整点2 min平均风速风向资料，资料间隔为1 h，模式资料选取距离测站最近的格点风速值，检验时间间隔参考业务产品发布时间间隔为6 h，检验结果采用0～24、24～48、48～72 h（简称24、48、72 h，下同）时效的误差指标进行统计。检验指标除了平均误差（ME）、6级以上强风TS评分（简称TS评分）［7］，还采用了风力满分率的概念，其计算公式为

其中，定义风力预报与实况值的绝对误差小于或等于半级为满分（HIT）；风力预报与实况值的误差大于半级为偏高（HIGH）；风力预报与实况值的误差小于半级为偏低（LOW）。所有预报次数为NT，预报满分次数为NHit，预报偏高次数为NHigh，预报偏低次数为NLow。

2 预报误差分析

为了检验ECWMF细网格10 m风产品在南海北部的预报性能，本研究统计了不同时效按风级、风向、站点类型分类的模式风速预报误差，统计结果见表1、表2、表3和图2。通过对比发现（表1），检验样本基本覆盖了7级以下的平均风速，3级以下的样本数最多占71.6%，其次为4～5级占24.3%，7级以上的平均风样本很少被记录到。模式对3级以下和4～5级风的预报效果较好，风速预报满分率均在50%以上，其中，3级以下风以预报偏高为主，4～5级风以偏低为主，6～7级和7级以上风预报效果较差，主要失分于预报偏低站次较多；不同预报时效下，3级以下、4～5级、6～7级和7级以上的平均误差样本50%集中分布在0.7～2.2、－1.9～－0.3、－4.9～－2.5和－7.7～－3.8 m／s（图2a）。

表1 不同预报时效下不同风级的风速预报评分占比和平均误差的平均值

以45°为间隔将0～360°划分为北风（0°～22.5°或337.5°～360°）、东北风（22.5°～67.5°）、东风（67.5°～112.5°）、东南风（112.5°～157.5°）、南风（157.5°～202.5°）、西南风（202.5°～247.5°）、西风（247.5°～292.5°）和西北风（292.5°～337.5°）8个风向。不同风向的检验样本中（表2），东风样本占比最多达23.3%，西风和西北风样本占比最少不足10%。不同风向的预报满分率相差不大，均达到了60%以上，其中模式对西风和西北风预报效果较好，满分率达到了70%以上，对偏南风和偏东风的预报效果较差，体现为偏南风的预报偏高率最大，偏东风的预报偏低率最大，模式对不同风向的风速预报误差系统性偏大，偏北风和西北风偏大最明显，不同时效下不同风向的平均误差样本50%集中分布在0.2～2.0 m／s（图2b）。

表2 不同预报时效下不同风向的风速预报评分占比和平均误差的平均值

不同站点类型的检验样本中（表3），海岛站样本占比最多，平台站和沿海站样本占比相当，最少为浮标站。模式对不同站点类型的预报满分率均在60%以上，其中沿海站和浮标站的风速预报满分率相对较高，平台站和海岛站的风速预报满分率相对较低，海岛站和沿海站的预报主要失分于预报偏高，浮标站主要失分于预报偏低，平台站偏高和偏低比例相当，不同时效下，浮标站、平台站、海岛站和沿海站的平均误差样本50%集中分布在－1.5～－0.3、－0.6～1.0、0.3～1.3和0.2～1.2 m／s（图2c）。此外，还可以发现无论是按风级、风向还是站点类型进行统计，其对应的风速预报满分率都会随着预报时效的增加而减小，预报误差随着预报时效的增加而增大，且预报偏差样本的离散度随着预报时效的增加而增大。

图2 24、48、72 h风速预报平均误差箱线图

表3 不同预报时效下不同站点类型的风速预报评分占比和平均误差的平均值

3 强风过程检验

3.1 强风过程筛选与天气系统分型

海面强风业务规定定义，每年的9月至翌年的6月，受北方冷空气影响，当广东任意海面出现≥6级的偏北风（含东北风）或偏东风时，就定义该海面出现强风［8］。根据以上业务规定并结合日常预报业务要求，本研究定义当南海北部（18°N以北）海区中不少于两个站点平均风≥6级（10.8 m／s），且至少有1个站点连续2个时次平均风≥6级时，即南海北部出现强风，强风出现的当天定义为南海北部的强风日。一般情况下造成南海北部海面强风过程的主要影响天气系统有冷空气、台风、台风和冷空气共同影响等。经统计，2019—2020年共有393个强风日，其中冷空气影响的强风日有300 d，台风影响的强风日有43 d，台风和冷空气共同影响的强风日有50 d。按路径属性信息进行分类（表4），冷空气造成的强风过程可以划分为东路、中路、西路、混合、冷高压脊5种，东路冷空气最多占34%，西路和中路冷空气较少分别占12%和13%；台风造成的强风过程可以划分为西行、西北行、转向、北上、打转5种，西行和西北行最多，合计占比超过70%；台风和冷空气共同造成的强风过程中，西行路径台风占比高达73%。按强度属性信息进行分类（表4），冷空气造成的强风过程根据广州站最低气温48 h降幅可以划分为弱冷空气、中等强度冷空气、较强冷空气、强冷空气和寒潮5种［9］，由于弱冷空气占比高达92%，中等及以上级别的冷空气归为一类进行统计；台风造成的强风过程按台风强度可以划分为TD或扰动、TS、STS、TY、STY和SUPERTY共6个级别，TD和扰动、TS级别占比较大，分别为34%和33%，故STS及以上级别归为一类进行统计；台风和冷空气共同造成的强风过程中均为弱冷空气，TY级别以上归为一类进行统计。

表4 24 h不同天气系统分型下的强风过程预报评分占比及TS

3.2 强风过程预报误差分析

图3为EC细网格10 m风速产品对应24、48、72 h预报时效的不同天气系统分型下的强风过程预报评分，可以看到随着时效的增加风速预报满分率和TS评分逐渐减小，并以台风系统表现最为明显。结合图3和表4以24 h预报时效为例进一步分析。冷空气影响下的强风过程中，模式风速预报满分率为60.2%，主要失分于预报偏高站次较多，平均误差样本50%集中分布在0.6～1.3 m／s之间，TS评分为24.7%，主要失分于强风漏报；其中，冷高压脊或弱冷空气影响下强风过程预报满分率相对较高，中路冷空气相对较低，主要由于预报偏高站次最多，但其对应的TS评分最高。台风影响下的强风过程中，模式风速预报满分率和TS评分均略低于冷空气分别为57.1%和21.9%，同样主要失分于预报偏高站次较多和强风的漏报，平均误差样本50%集中分布在0.2～1.2 m／s之间。其中，不同路径的台风对应的评分相差较大，转向和北上型台风的满分率明显高于其他，但TS评分也很不稳定，这可能与样本数较少有关，因而这两种路径下的评分参考性较低；从满分率和TS评分综合表现来看，模式对TD或扰动级别的台风造成的强风过程预报效果更好。台风和冷空气共同影响下的强风过程中，模式预报满分率与台风相当，偏高率相对前二者略高，平均误差样本50%集中分布在0.8～1.4 m／s之间，TS评分最高达31.9%，原因是强风漏报站次相对前二者较少；从满分率和TS评分综合表现来看，模式对西北行台风和弱冷空气造成的强风过程预报效果相对较好。

图3 24、48、72 h的不同天气系统分型下的强风过程预报评分

4 结论

1）EC模式对3级以下、4到5级风的预报效果较好，风速预报满分率均在50%以上，其中，3级以下风以预报偏高为主，4到5级风以偏低为主，6到7级和7级以上风预报效果较差，基本失分于预报偏低，因此可对6级以上风进行重点订正。EC模式对不同风向的风速预报误差相对稳定，体现为系统性偏大，多数样本平均误差集中分布在0.2～2.0 m／s；EC模式对沿海站和浮标站的风速预报满分率较沿海站和平台站更高，海岛站和沿海站的预报主要失分于预报偏高，浮标站主要失分于预报偏低，平台站偏高和偏低比例相当。

2）造成南海北部强风过程的天气系统中，冷空气占比最多达76%，其中又以弱冷空气占比最多，3种天气系统下的满分率和TS评分主要失于分预报偏高站次较多和强风的漏报。TS评分较高的天气系统通常对应的偏高率也较高，不利于满分率得分，比如台风和冷空气共同影响，因而在人工订正过程中需综合考虑二者的关系。综合表现来看，模式对冷空气影响下的强风过程的预报效果最好，其中又以冷高脊和弱冷空气类型的预报效果最佳。

3）预报时效越长，满分率和TS评分越低，预报误差越大，预报偏差样本的离散度越大，体现出EC模式在海面风预报中的不稳定性。