基于4种高分辨率模式的辽宁省雷达回波预报邻域检验结果对比

刘静 陈传雷 王瀛 才奎志 任川 董巍

（1．中国气象局沈阳大气环境研究所，辽宁沈阳 110166；2．辽宁省气象灾害监测预警中心，辽宁沈阳 110166；3．辽宁省气象信息中心，辽宁沈阳 110166；4．中国气象局气象干部培训学院辽宁分院，辽宁沈阳 110166）

引言

辽宁省地处欧亚大陆东岸，东北部为山地和林地，西部为丘陵，南部为沿海的辽东半岛。受西风带和热带环流的综合影响，高空常有冷空气入侵，地形复杂及海陆热力、动力的相互作用，使辽宁省易产生暴雨、冰雹、雷暴大风、龙卷等对流天气，上述天气具有来势凶、危害大等特点，造成的灾害给区域经济带来较大影响［1］。目前强对流天气预报以短临预报为主，主要预报方法包括基于区域模式制作客观预报产品和利用雷达资料对中尺度对流系统进行跟踪［2］，以及区域模式在气象预报业务中的应用［3-5］。目前东北地区应用较多的区域模式包括华东模式、华北模式、GRAPES_3km模式和睿图东北模式。

区域模式的优势是时空分辨率高，可以为用户提供更多的参考信息。但区域模式也存在一些问题，初值场及其本身误差、非线性大气运动混沌特性均导致数值预报结果较实况有偏差［6-7］，因此对区域模式进行检验，探索模式预报技术的改进方法，模式优化等措施具有实际意义［8-11］。强对流预报是气象业务的难点，评估区域模式对流预报效果是提升强对流预报能力的主要途径。为了有效评估区域模式预报效果，高分辨率模式检验方法也在逐步改进［13-17］。辽宁省区域模式预报效果评估，开展的不同天气系统雷达回波预报分级检验研究表明，辽宁省应用邻域半径5 km进行检验比较合理［18］。

区域模式是精细化的网格预报，传统检验法要求预报和观测在网格上严格匹配，目前没有精细的实况观测，因此用传统检验法评估区域模式效果较差［19］。区域模式在进行预报时会有空间上的偏差，传统方法忽略了这些位移误差［20］。尽管区域模式能提供强对流形态和强度的预报，但强对流落区有偏差［21］。邻域检验法通过比较相邻区域内预报场和观测场中对应的信息，即检验对象相对于预报存在一定的空间偏差时，仍可以反映模式预报的有效信息［22］，也有研究将时间偏差引入邻域检验法中进行对流系统检验［23-24］。

选取2017—2018年6—9月东北地区区域性降水和局地性降水的20次个例进行检验，应用模糊检验邻域法中的分数技巧评分（Fraction Skill Score，FSS），对辽宁省常用的4种高分辨率模式进行检验评估，筛选预报效果较好的模式，为该地区降水预报、预警提供参考。

1 资料与方法

1.1 资料来源

基于经过质量控制的雷达回波数据，根据≥20 dBz雷达回波覆盖区域大小定义两种降水过程，当≥20 dBz雷达回波覆盖区域≥3个地市，认定为区域雷达回波，定义为区域性降水过程；当≥20 dBz雷达回波影响区域≥1～2个地市，认定为局地雷达回波，定义为局地性降水，见表1。

表1 降水过程分类Table 1 Classification of precipitation processes

选取区域性降水过程（≥20 dBz雷达回波影响区域≥3个地市）和局地性降水过程（≥20 dBz雷达回波影响区域≥1～2个地市）分别10次个例（表2）进行分析。

表2 2017年和2018年选取的辽宁省对流天气过程个例时间Table 2 Occurrence date of selected convective weather processes in Liaoning province in 2017 and 2018

1.1.1 实况资料

利用辽宁省5部雷达（沈阳雷达、大连雷达、丹东雷达、营口雷达、朝阳雷达）和辽宁省周边地区5部雷达（赤峰雷达、通辽雷达、烟台雷达、白山雷达、秦皇岛雷达）进行实时拼图，采用质控后的拼图产品中组合反射率因子MCR作为实况资料（分辨率为0.01°×0.01°），检验范围为37°～46°N，115°～127°E。

1.1.2 预报资料

华东模式（CMA-SH9）、华北模式（CMABJ）、GRAPES_3km（CMA-MESO）、睿图东北模式的预报区域、时空分辨率等参数信息见表3。4种数值预报产品预报区域不同，检验时进行了统一。

表3 4种模式资料参数Table 3 Setting parameters of the four high-resolution models

1.2 研究方法

邻域检验法通过比较预报和实况场对应邻域区域内的特征，找出检验对象预报相对于实况在空间或时间上的位置偏移，评估预报效果。本研究对雷达回波进行分级检验，检验级别为≥20 dBz、25 dBz、30 dBz、35 dBz、40 dBz、45 dBz、50 dBz、55 dBz、60 dBz、65 dBz。降水类型对FSS评分有重要影响，如果是大面积区域雷达回波，则FSS随着邻域半径的增加而逐渐趋于1。如果是局地单点或块状回波，则增大邻域半径不会使FSS逐渐接近1。

采用预报邻域与实况邻域进行比较的方法。对两种邻域均采用相同的处理手段，然后衡量处理后实况场和预报场的相似度。具体是将实况场的尺度缩小，然后和预报场进行邻域比较。邻域法的邻域半径可以变化，以此来衡量模式预报在多大尺度内表现最优。

邻域窗通常包括圆形和方形，本文采用方形网格窗，定义方形网格窗中心点到边缘的格点数为邻域半径，模式预报网格和观测网格公式为

由概率分数评分（Fraction Brier Score，FBS）可推导出分数技巧评分（FSS），FBS为Brier分数评分，是一种概率型方法，见式（3）。

式（1）～式（3）中，pfcst（n）（i，j）和pobs（n）（i，j）分别为模式预报场和雷达实况格点；i为区域x轴方向的格点，值域为［1，Nx］；j为区域y轴方向的格点，值域为［1，Ny］；k和l为邻域窗内包含的格点数；n为邻域半径。

式（1）和式（2）表示，对于任意邻域半径的空间窗来说，Pfcst并非有无预报，而是格点概率预报，即区域内出现实况的格点与空间窗内总格点的比值。实况场和预报场相同。

根据Brier分数评分FBS，计算观测实况与预报的匹配情况，得到正定向的分数技巧评分为

分数技巧评分完全不匹配时，FSS为0，完全匹配时，FSS为1。

2 结果分析

2.1 不同高分辨率模式预报

2017—2018年6—9月东北地区不同类型降水中4种高分辨率模式雷达回波预报整体表现见图1。在整体分析中，选择邻域半径3～11 km进行分析，即东西南北尺度均为3～11 km。由图1可知，区域性降水和局地性降水过程中，雷达回波强度越弱，邻域半径越大，高分辨率模式预报技巧评分越高。区域性降水过程中，华东模式最大与最小FSS差值为0.0721，在4个模式中表现差别最大，表明华东模式受尺度的影响较大。睿图东北模式最大和最小预报技巧评分差仅为0.0143，改变空间尺度不一定会提高其FSS值。在局地性降水过程中，华北模式在各个尺度下对≥60 dBz的强回波预报FSS评分均高于0.005，GRAPES模式仅在大尺度下FSS值为0.001，其他两种模式预报技巧评分均为0，表明华北模式对60 dBz强回波有一定预报能力。睿图东北模式对≥55 dBz的强回波几乎没有预报技巧。华东模式在提高空间尺度时，同一级别雷达回波的预报FSS评分增加，而且提高了较强级别雷达回波的预报能力。

图1 2017—2018年6—9月东北地区区域性降水华东模式（a）、华北模式（b）、GRAPES模式（c）、睿图东北模式（d）和局地性降水华东模式（e）、华北模式（f）、GRAPES模式（g）、睿图东北模式（h）的雷达回波预报Fig.1 Radar echo forecasts for regional precipitation processes in Northeast China from June to September in 2017 and 2018 using the East China Model（a），the North China Model（b），the GRAPESModel（c），and the Northeast China WRF Model（d），and the results for local precipitation processes（e-h）

2.2 不同类型降水雷达回波预报对比

2017—2018年6—9月东北地区区域性降水和局地性降水过程不同空间尺度下，高分辨率模式FSS评分见图2。由图2可知，华东模式在任何空间尺度下均为局地性降水FSS评分大于区域性降水，这可能由于选取的个例中，区域性降水过程中的雷达回波为20～40 dBz，以20～30 dBz为主；局地性降水过程中的雷达回波为20～65 dBz，以30～65 dBz为主。华东模式对30～65 dBz的雷达回波较为敏感，表现出较高的FSS值。华北模式在25 dBz以下的雷达回波预报中，区域性降水的预报技巧较高，大于25 dBz则表现为局地性降水中的雷达回波预报效果较好；GRAPES模式也表现为小于30 dBz的雷达回波预报在区域性降水中FSS评分较大；睿图东北模式表现和GRAPES基本一致。

图2 2017—2018年6—9月中国东北地区不同类型降水不同半径华东模式（a1～a5）、华北模式（b1～b5）、GRAPES模式（c1～c5）和睿图东北模式（d1～d5）雷达回波预报Fig.2 Forecast skills for radar echo in different types of precipitation with various neighborhood radii using the East China Model（a1～a5），the North China Model（b1～b5），the GRAPES Model（c1～c5），and the Northeast China WRF Model（d1～d5）

当邻域半径为7 km时，华东模式在20 dBz的雷达回波预报中表现出最高值0.187，两种降水过程中表现出的最大差值为0.073。华东模式在大范围区域性过程中分数技巧评分低于局地性降水过程。华北模式在各个级别的雷达回波预报中，最大FSS差为0.030。当雷达回波≤25 dBz时，GRAPES和睿图东北模式均表现为区域性降水中的预报技巧评分大于局地性降水，差值为0.031和0.026，30 dBz以上量级的雷达回波预报在两种降水过程中差异不大，表明GRAPES和睿图东北模式的预报技巧评分基本不受回波面积的影响。综上，当雷达回波≥30 dBz时，高分辨率模式预报在局地性降水中的FSS评分大于稳定性降水。

2.3 相同空间尺度下4种模式雷达回波预报对比

2017—2018年6—9月东北地区4种模式不同邻域半径两类降水过程雷达回波预报对比见图3。由图3可知，当邻域半径为3 km时，在区域性降水过程中，华北模式预报技巧在各个级别雷达回波预报中均高于其他模式，最高FSS评分为20 dBz预报，值为0.152。睿图东北模式FSS评分最高值为0.146，GRAPES模式和华东模式略低。各级别预报中，4种模式差别较小，最大差出现在20 dBz预报，华北模式比华东模式大0.031，最小差值也出现在20 dBz预报，华北模式比睿图东北模式大0.001。局地性降水过程中，华东模式表现较好，FSS评分最高为0.127。邻域半径为11 km时，在区域性降水过程中，GRAPES模式对各级别的雷达回波预报技巧评分均高于睿图东北模式，FSS最大值为0.166。

图3 2017—2018年6—9月东北地区4种模式邻域半径3 km时区域性（a1）和局地性（a2）降水、邻域半径5 km时区域性（b1）和局地性（b2）降水、邻域半径7 km时区域性（c1）和局地性（c2）降水、邻域半径9 km时区域性（d1）和局地性（d2）降水、邻域半径11 km时区域性（e1）和局地性（e2）降水雷达回波预报技巧对比Fig.3 Comparison of forecast skills of radar echo using four high-resolution models with the neighborhood radius of 3 km（a1），5 km（b1），7 km（c1），9 km（d1），and 11 km for regional precipitation and local precipitation（a2，b2，c2，d2）in Northeast China from June to September in 2017 and 2018

区域性降水过程中，当邻域半径在3～9 km时，区域性降水中4种高分辨率模式雷达回波预报技巧差别不大。当邻域半径增加到11 km时，华东模式显著高于其他3种模式，GRAPES模式和睿图东北模式差别较小。表明随预报尺度的提高，华东模式的技巧评分增加，这与华东模式的分辨率较大有关。局地性降水过程中，华东模式表现较好，对中小尺度对流系统预报能力较强。GRAPES和睿图东北模式对局地雷达回波的预报效果较差。

2.4 不同预报时次雷达回波预报技巧对比

由于预报起报时间后8 h才能到达本地并进行应用，文中选取预报数据均为08时起报，预报时次为08—23，共16个时效的预报。2017—2018年6—9月东北地区不同类型降水过程4种高分辨率模式雷达回波预报变化见图4。根据精准预报需求，选取邻域半径为3 km进行检验，评估较小范围内预报效果好的时次。4种高分辨率模式在各时次表现均为雷达回波强度越低，预报技巧评分越高。区域性降水过程中，华东模式第11～12个预报时次表现好，最大FSS差值为0.089；华北模式在第12个时次以后表现均较好。GRAPES模式在第16个、第18个、第23个预报时次的分数技巧评分较高，第8个、第13个、第17个时次对50 dBz存在预报技巧评分；睿图东北模式在第8～23个预报时次中表现为“两头”时次预报技巧高，“中间”时次低。

图4 2017—2018年6—9月东北地区区域性降水华东模式（a）、华北模式（b）、GRAPES模式（c）、东北区域模式（d）和局地性降水华东模式（e）、华北模式（f）、GRAPES模式（g）、睿图东北域模式（h）雷达回波预报变化Fig.4 Variation of FSS of radar echo forecasts for regional precipitation processes in Northeast China from June to September in 2017 and 2018 using the East China Model（a），the North China Model（b），the GRAPES Model（c），and the Northeast China WRF Model（d），and the results for local precipitation processes（e-h）

在局地性降水过程中，华东模式第14～16个预报时次表现较好，最大FSS值为0.162，其中有8个时次预报出50 dBz的强回波，1个时次预报出55 dBz的强回波；华北模式在第8～17个预报时次FSS评分均大于0.100，第14个时次FSS约为0.200，第9个预报时次对60 dBz强回波的分数技巧评分为0.010。GRAPES模式在第12个、第14个预报时次的分数技巧评分较高；睿图东北模式在第8～23个预报时次中表现为“两头”时次预报技巧高，“中间”时次低，对55 dBz以上的强回波几乎没有预报技巧。以上结果表明，在局地性降水中，华北模式对≥55 dBz的强回波预报技巧较高，表现为4个时次的FSS均高于0.001。

3 结论

（1）华东模式、华北模式、GRAPES模式、睿图东北模式4种高分辨率模式，2017—2018年6—9月东北地区区域性降水和局地性降水过程均为雷达回波强度越小，邻域半径越大，高分辨率模式预报技巧越高。

（2）华东模式在任何空间尺度下的雷达回波预报技巧评分均为局地性降水大于区域性降水，表明华东模式对30～65 dBz雷达回波较为敏感，表现出较高的FSS值。其他3种模式在≥25 dBz的雷达回波预报中，为局地性降水中的雷达回波预报效果较好。

（3）区域性降水过程中，4种高分辨率模式雷达回波分级预报评分差别较小，最大差值出现在20 dBz预报，华北模式略高于其他模式。当邻域半径为11 km时，区域性降水过程中GRAPES模式对各级别的雷达回波预报技巧评分均高于睿图东北模式。局地性降水过程中华东模式预报效果较好，预报强度较大对流系统的能力更强。

（4）华东模式在局地性降水过程中的雷达回波预报，评分较高的时次偏晚于区域性降水。华北模式对≥45 dBz强回波预报较好的时次多于其他模式。GRAPES模式在局地性降水中的雷达回波预报早于区域性降水。睿图东北模式在第8～23个预报时次中表现为“两头”时次预报技巧高，“中间”时次低。