福建沿海多模式风速预报的检验

常奋华 林 艳 于子敏

(1.福建省气象服务中心，福建 福州 350008;2.福建省大气探测技术保障中心，福建 福州 350008)

1 概述

福建省地处东南沿海，海岸线长度居全国第二位[1]。随着海洋渔业、海洋交通运输、海滨旅游、海洋能源等产业的快速发展，对海洋灾害的预警预报服务能力提出了更高的要求。海上大风对渔业生产、海上航运等行业影响重大，是威胁海上安全的主要气象灾害之一。目前福建沿海建设海洋气象浮标5座，共享海洋部门2座，初步构建远海海洋气象观测阵列，弥补了远海海洋气象观测数据的空白，对于开展海上大风和台风观测提供基础数据支撑。

目前针对海上的气象预报主要依赖数值模式预报结果，所以提高模式的预报性能对于开展海洋气象精细化预报尤为重要。针对数值预报模式进行产品检验是不断提高模式预报性能的主要途径。近些年来关于模式检验和评估方法的研究进展和应用[2-7]不断增多，为深入开展沿海风的评估分析提供了有益借鉴。

本文利用福建海洋浮标站观测的大风数据，对目前福建省业务运行中常用的数值模式(EC-thin、FJ-WRF、华东区域模式)风速预报结果进行检验，为福建沿海、台湾海峡、渔业渔场等大风预报提供客观订正依据，为提升台湾海峡航运气象服务品质奠定基础。

2 资料与方法

2.1 资料

2.1.1 实况资料

福建沿海5个浮标站分别为宁德浮标、福州浮标、厦门浮标、海峡1号、海峡2号，其中宁德浮标、福州浮标和厦门浮标距离海岸线约50km左右，海峡1号和海峡2号距离海岸线约200km左右。资料时间段为2019年1月1日至2019年12月31日，时间间隔为1h。

5个浮标的位置如图1所示。

2.1.2 模式资料

选取全球模式(欧洲EC细网格模式)、华东区域模式、福建引进开发的WRF中尺度数值模式，其中EC细网格模式分辨率为0.25°×0.25°，输出间隔为3h；华东区域模式分辨率为0.25°×0.25°，输出间隔为3h；WRF模式分辨率为0.09°×0.09°，输出间隔为1h。

资料时间段为2019年1月1日至2019年12月31日，08h、20h起报的数据。在进行对比分析时，采用双线性插值，将模式预报数据插值到站点，利用实测资料对预报结果进行检验。

2.2 方法

为统一预报时效，选取3个模式对08∶00、20∶00起报的72h预报时效内的10m风速进行检验。文中检验用到的统计量主要有：ST评分、准确率、空报率、漏报率、平均误差(ME)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)等。各统计量计算公式[8]如下：

①平均绝对误差

平均绝对误差为预报风速与实况风速之间的误差绝对值的平均值，检验公式如下：

②均方根误差

均方根误差为预报风速与实况风速之间误差的平方与风速预报总站(次)数比值的平方根，检验公式如下：

③平均误差

平均误差为预报风速与实况风速之间误差的平均值，检验公式如下：

④风预报评分，检验量包括准确率、漏报率和空报率，分数范围为0～1.0。

具体评分方法为：

式中，NAk为预报正确次数、NBk为空报次数、NCk为漏报次数。

3 检验结果及分析

3.1 分风力等级检验

3.1.1 TS评分

TS评分准确率(图2)在弱风级的时候较高，而高风级的评分较低，1级、2级风的平均预报评分在0.8以上。整体上看随着风速的增加，预报风速的TS评分开始迅速减少，3级～5级风的时候为0.3～0.5之间，6级风的评分下降为0.25左右，而到7级风的时候，预报评分就只有0.1左右。可见模式风场预报在低风速时效果较好，而对高风速的风场预报则较差。

图2 不同起报时间的TS评分

弱风级时三种模式预报的TS评分相差无几，当风速超过7级时，FJ-WRF的效果相对优于其余两种。

对比08时与20时起报来看，20时起报的TS评分比08时起报的要高。

3.1.2 漏报率

整体上来说，漏报率(图3)是从小风级到大风级逐渐增大。弱风级的时候漏报率较小，1级风的漏报率为0，2级风的漏报率为0.025左右，3～4级风的漏报率增加到0.1和0.25左右；到6级强风时，漏报率为0.7左右。

图3 不同起报时间的漏报率

3.1.3 空报率

空报率(图4)的情况与漏报率类似，都是从小风级到大风级逐渐增大。弱风级的时候空报率小，1级风的空报率为0，2级风的空报率为0.1左右，3～4级风的空报率增加到0.25和0.3上下；到9级强风时,空报率达到0.8左右。

图4 不同起报时间的空报率

同样，三种模式产品在弱风级时表现一致，EC略优于FJ-WRF和华东(上海)区域模式。当风速达到10级时,EC的空报率略有增加。20时起报空报率略低于08时起报。

对比空报率与漏报率，空报率高于漏报率，说明模式预报的风速整体偏强。

3.2 分预报时效检验

风速平均误差(图5)反映了模式0～72小时预报时效的平均预报风速和浮标站实测风速的平均差别，从结果来看，3～72小时平均误差均为正值，模式预报风速较实况风速偏大0.8～1.5m/s。FJ-WRF在3小时优于其余两种，华东区域模式的整体平均误差是最小的。

图5 不同预报时效平均误差

风速的平均绝对误差和均方根误差体现预报风速和实况风速之间离散程度，但是均方根误差对风速差别特别大或特别小的样本反映更为敏感。从图6可见，风速的平均绝对误差和均方根误差随预报时效都呈逐渐增大趋势。

就平均绝对误差(图6上)而言，三种模式的误差均在2m/s以上，表示模式预报风速比实测风速平均偏大2m/s以上。EC比其余两种的误差略小，其次为华东区域模式，FJ-WRF的平均绝对误差最大。

从均方根误差(图6下)来看，EC对所有预报时效的预报水平都相差不大，FJ-WRF模式会随着预报时效的增加，预报水平起伏较大。

图6 不同预报时效平均绝对误差和均方根误差

综合以上各检验指标结果，浮标站的预报风速总体上比实况风速偏大，准确率随预报时效逐渐降低，20时起报效果优于08时。因此在日常预报最大风速时，可以根据情况在模式预报风速的基础上减小约2m/s。

3.3 误差空间分布

三个模式的平均误差、平均绝对误差、均方根误差最大的站点均是海峡2号，海峡1号次之，误差最小的是宁德浮标。

图7给出三个模式的误差空间分布，从图7可见，三种模式对福建北部海区(宁德浮标站)的风速预报误差最小，误差值在±0.5m/s以内。越往外海，预报风速误差越大，对海峡2号的风速误差值达到4m/s左右，如果换算成风力等级，则偏大1～2个风级。

(a)站点误差分布图(ec) (b)站点误差分布图(sh) (c)站点误差分布图(wrf)

3.4 分季节检验

按观测时间分月计算平均误差，由图8可知，各模式对1月-3月/11月-12月预报风速整体偏小，4月-10月的预报风速整体偏大，其中6月预报偏差最大。

图8 不同月份平均误差

在预报风速偏小的月份里，华东区域模式偏小的更多；在4月-10月，华东区域模式较EC和WRF表现更好。

3.5 台风个例

图9为白鹿台风过程逐3小时风速预报，登陆期间三种模式预报结果都明显偏强，其中平均风速误差最大为FJ-WRF模式，达13m/s，EC总体误差相对较小，平均在6m/s左右，所以遇到台风类过程时，须根据形势适当调整预报风速。

图9 台风“白鹿”期间误差分布

4 结论

本文利用远海海洋浮标站风观测数据，通过平均绝对误差、均方根误差等检验指标对FJ-WRF、EC-thin、华东区域模式沿海风的预报性能进行检验评估，得出如下结论。

①从风预报评分各检验量来看，在弱风级时各模式表现较好，当风力达到6级以上时，TS评分下降明显，漏报、空报率增加，20起报结果优于08时。

②从风速的模拟效果来看，预报效果最好的是模式是EC，平均绝对误差为2～2.5m/s，其次是上海区域模式，WRF模式的平均绝对误差最大。3个模式的预报风速与实况风速最大风速相比，总体来说都偏大。

③空间检验结果显示，近海风速的平均绝对误差均小于远海。3个模式对近海北部和南部模拟效果最好，远海北部预报效果优于南部。

④不同月份平均误差方面，各模式对1月-3月/11月-12月预报风速整体偏小，华东区域模式较其余两种模式偏小的更多；4月-10月的预报风速整体偏大，其中6月预报偏差最大，华东区域模式在4月-10月较EC和WRF表现更好。

本研究就2019年福建沿海5个浮标站实测的风速对FJ-WRF、EC-thin、华东区域模式进行检验，检验结果可为站点附近渔场、航运等的风速预报提供参考依据。在海上最大风速预报时，可根据天气形势模式预报风速可适当下调2m/s。由于三个模式风速预报偏差在不同季节表现有所区别，未来可以根据评分结果开展动态选优，综合生成海上风速预报产品，以提高预报准确性，更好地服务渔业和海上安全。