ECMWF細網格2 m溫度在撫州市預報能力檢驗

董 玲，周湘萍，鄧雅敏

(江西省撫州市氣象局，344000，江西，撫州)

0 引言

近年來，數值預報模式產品檢驗釋用對提高天氣預報準確率和精細化水平，取得了較好的效果。ECMWF是歐洲中期天氣預報中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的中期天氣預報數值模式，一方面國內氣象學者對T639、ECMWF及日本高分辨率模式中期預報性能進行檢驗對比后發現[1-4]，ECMWF對亞洲中高緯環流形勢、西太平洋副熱帶高壓、850 hPa溫度變化趨勢預報具有較高預報水平。另一方面利用誤差訂正技術對數值預報產品進行解釋應用[5-7]，以降低高分辨率模式中的相對誤差可能導致的模式低命中率和高虛假預警率。李佰平[10]采用一元線性回歸、多元線性回歸、單時效消除偏差和多時效消除偏差平均的訂正方法，對ECMWF模式地面氣溫預報進行訂正，發現4種訂正方法均能有效減小地面氣溫多個時效預報的誤差，改進幅度約為1℃。

本文2015-2017年3 a的ECMWF細網格模式2 m溫度預報產品，采用格點映射站點法挑選出參考格點，并用天氣學檢驗方法，對該模式在不同季節、不同天氣時的撫州市溫度預報能力進行檢驗，同時采用逐步回歸分析法擬合建立模式訂正方法，對24 h內的最高溫度和最低溫度預報提供參考依據。

1 資料和方法

1.1 資料選取

選用2015-2017年3 a的ECMWF細網格模式2 m溫度預報產品，模式預報的起始時間是每日20:00，產品輸出的空間分辨率分別是0.125°×0.125°，時間分辨率是3 h。

選用撫州區域內3個具有代表性的國家自動站分別是臨川、資溪、廣昌，它們分布在撫州市的北部、東部和南部，預報員常用這3個站點分析溫度預報。實況數據采用這3個國家自動站的日最高、最低溫度。

1.2 日最高最低溫度選取

預報時效為24 h內的02:00、05:00和14:00的2 m溫度進行檢驗分析，24 h內的02:00、05:00和14:00預報對應的預報時效為006 h、009 h、018 h，后文中不再使用具體的預報時效，統一用24 h。日最高、最低溫度預報是氣象臺對公眾發布的基本要素，同時也是目前中國氣象局對各地市城鎮天氣預報考核的重要內容。

在氣象學中通常是以08:00作為日界來劃分日最高、最低溫度，通過SPSS分析ECMWF模式24 h預報的02:00、05:00、24:00與日最低、最高溫度的相關性(表1)，結果顯示02:00和05:00的 EC和實況的最低溫度的相關性臨川0.964、0.961，資溪0.943、0.938，廣昌0.954、0.950。14:00的EC和實況的最高溫度的相關性臨川0.890，資溪0.859，廣昌0.859，且均通過了置信度0.01的顯著性檢驗，存在明顯的相關性。02:00較05:00更接近于最低溫度，故選用02:00和14:00作為日最低、最高溫度的檢驗預報數據。

表1 ECMWF模式24 h預報的02:00、05:00、24:00與日最低、最高溫度的相關性

站點02:00與最低溫度相關性05:00與最低溫度相關性14:00與最高溫度相關性臨川0.9640.9610.89資溪0.9430.9380.859廣昌0.9540.9500.859

1.3 檢驗方法

格點映射站點方法：ECMWF模式2 m溫度產品為格點數據，撫州市臨川區、資溪縣、廣昌縣的實況資料為站點數據，因此將附近格點數據映射到站點上，來代表ECMWF模式2 m溫度對臨川、資溪、廣昌的預報值，稱為格點映射站點方法。由圖1所示，臨川(站號58617)、資溪(站號58713)、廣昌(站號58813)站點分別對應的ECMWF格點坐標為：A格點坐標(116.375°E，28°N)、B格點坐標(117.125°E，27.75°N)、C格點坐標(116.375°E，26.875°N)。

(a)臨川 ；(b)資溪 ；(c)廣昌(圓圈標記為映射的格點)

檢驗方法：采用預報準確率(TTK)、平均誤差(TE)、平均絕對誤差(TMAE)和技巧評分(SST)等統計方法檢驗(公式如下)，對ECMWF模式2 m溫度預報值按月、季、晴雨類型分別檢驗。

其中，Fi為第i站(次)預報溫度，Oi為第i站(次)實況溫度，K為1、2，分別代表|Fi-Oi|≤1℃、|Fi-Oi|≤2℃，Mrk為預報正確的站(次)數，Mfk為預報總站(次)數。

評分技巧是指ECMWF細網格模式2 m溫度預報產品的最高、最低氣溫預報平均絕對誤差相對于國家氣象中心指導預報的提高率，TMAEN為國家氣象中心指導預報最高、最低氣溫預報平均絕對誤差，TMAEF為ECMWF細網格2 m溫度預報產品的最高、最低氣溫預報平均絕對誤差。

2 溫度預報能力檢驗及分析

2.1 逐月的日最高、最低溫度預報檢驗

2.1.1 預報準確率 中國氣象局《天氣分析預報質量檢驗方法》中的規定，溫度預報誤差在±2℃以內都認為是正確的。根據2015-2016年ECMWF模式2 m溫度對撫州未來24 h日最高、最低溫度預報準確率(圖1)顯示，日最高溫度預報準確率要明顯低于最低溫度。臨川、資溪、廣昌2016年的最高溫度預報準確率均高于2015年，2016年最高溫度預報準確率從高到低的排列分別是臨川、廣昌、資溪。臨川、資溪、廣昌2016年的最低溫度預報準確率均低于2015年，2016年最低溫度預報準確率從高到低的排列分別是廣昌、臨川、資溪。

(a)最高溫度 (b)最低溫度

圖2(a)顯示，臨川最高溫度預報準確率呈現出“雙峰型”，在春季、秋季的準確率明顯高于其他時期，2016年2月、12月的最高溫度預報準確率超過60.0%。廣昌2016年的溫度預報準確率逐月增長，比2015年呈直線增長的趨勢，在12月最高達74.0%。資溪溫度預報準確率最低，各月的準確率均低于42.0%，2015-2016年的平均預報準確率分別為26.0%、30.0%?？梢娮罡邷囟仍?2月、1月的預報準確率較其他月份高。3個站點映射的格點最高溫度預報能力普遍較差，預報準確率都偏低，在26.0%～41.0%之間。

圖2(b)顯示，2016年的最低溫度預報準確率均低于2015年。臨川2016年最低溫度預報準確率比較均勻，平均為59.7%，其中7月、10月、11月的最低溫度預報準確率超過了70.0%。資溪2016年最低溫度預報準確率在6-10月有著明顯的優勢，其中7月、10月的最低溫度預報準確率超過了80.0%。廣昌2016年最低溫度預報準確率在6-11月有著明顯的優勢，7月、10月的最低溫度預報準確率超過了80.0%，其中10月的最低溫度預報準確率達到了94.0%。

2.1.2 平均誤差和平均絕對誤差 根據2015-2016年ECMWF模式2 m溫度對撫州溫度未來24 h預報誤差分析(圖3)顯示，檢驗模式預報的平均誤差和平均絕對誤差，其中平均誤差能夠量化預報和實況之間的平均偏差，也是模式預報的系統誤差；平均絕對誤差能夠量化預報和實況的總體偏差程度。

(a)最高溫度平均誤差；(b)最高溫度平均絕對誤差；(c)最低溫度平均誤差；(d)最低溫度平均絕對誤差

由圖3(a)可以看出，3個格點的最高氣溫隨季節也有明顯的變化，臨川最高氣溫平均誤差最小，2015年1-3月溫度預報較實況略偏高，平均誤差在0～1.7℃之間，在4-10月迅速轉為偏低，平均誤差在-2.5～0℃之間，隨后11-12月又轉為偏高，平均誤差在0～0.9℃之間。開始轉換的時期3月和11月，正值冬春、秋冬的過渡時期。2016年除1月和3月外，其他月均為預報負誤差，即預報偏低誤差，平均誤差在-1.8～0℃之間。廣昌最高氣溫平均誤差次之，1-3月溫度預報較實況略偏高，平均誤差在0～0.9℃之間，4-12月溫度預報較實況略偏低，平均誤差在-2.8～-0.1℃之間。資溪最高氣溫平均誤差最大，全年溫度預報均較實況略偏低，平均誤差在-3.7～0℃之間。尤其夏半年(6-9月)的溫度預報平均誤差較大，最高達到-3.7℃。

從圖3(b)分析來看，3個點最高氣溫的平均絕對誤差走勢一致均呈現出了“雙峰型”，平均絕對誤差最高值分別在3月和11月附近，最高偏離值達到6.6℃，其他時段的平均絕對誤差在2.0～4.0℃之間。2015年3個站點的趨勢圖在1-3月增加，4-10月減弱，11月又迅速增至最大。2016年在2月達到最大值，臨川、資溪、廣昌的最高氣溫平均絕對誤差分別為5.9℃、6.4℃、6.6℃，隨后3-9月又逐漸減弱，到10-11月略增加，之后又減弱。

由圖3(c)可以看出，3個格點的最低氣溫的平均誤差均為預報正誤差，且均低于1.8℃。臨川2015年最低氣溫溫度預報較實況略偏高，平均誤差在0.1～1.0℃之間，2016年的平均誤差較2015年大，平均誤差在0.8～1.74℃之間。廣昌最低氣溫溫度預報較實況略偏高，平均誤差在0.2～1.4℃之間。資溪最低氣溫溫度預報較實況略偏高，平均誤差在0～1.5℃之間。

從圖3(d)分析來看，3個點最低氣溫的平均絕對誤差走勢一致，在1-3月平均絕對誤差不斷增加至極大值，隨后在4-8月迅速減弱，又從9-10月逐漸增加，11月達到極大值，12月開始減弱。其中在2016年2月最低氣溫預報值較實況偏離程度最大，臨川、資溪、廣昌的最低氣溫平均絕對誤差分別為2.7℃、3.5℃、2.9℃，其他時段的平均絕對誤差在1.0～3.0℃之間。

通過2015-2016年2 a的ECMWF模式2 m溫度的未來24 h最高、最低氣溫預報準確率和預報誤差分析，得出各格點的未來24 h預報水平有著相似的逐月變化規律，具有較好的指導和參考意義。隨著季節的變化，不同參考點對撫州市的最高最低氣溫預報能力也有相應的變化，在冬春和秋冬的過渡時期(3月和11月)，各格點的系統誤差會發生明顯變化，多數時間格點映射站點的方法要優于雙線性插值法[12]。經分析，ECMWF模式2 m溫度中，A格點14:00預報的氣溫代表臨川區1月、2月、3月、4月、5月、8月、9月、10月、11月、12月的日最高氣溫預報，B格點14:00預報的氣溫代表資溪縣1月的日最高氣溫預報，C格點14:00預報的氣溫代表廣昌縣1月、3月、9月、10月、11月、12月的日最高氣溫預報。A格點、B格點、C格點02:00預報的氣溫很好地代表臨川區、資溪縣、廣昌縣全年的日最低氣溫預報。

2.2 季度的日最高、最低溫度預報檢驗

本文將采用3-5月為春季、6-8月為夏季、9-11月為秋季、12月-次年2月為冬季的季節劃分法。通過分析ECMWF模式2 m溫度的未來24 h最高、最低氣溫逐季節預報準確率的變化(見表2)得出。

1)關于撫州市逐季最高氣溫預報準確率，冬半年的逐季最高氣溫預報準確率高出夏半年9.7%～27.4%。逐季2015年的最高氣溫預報準確率在冬季最高，臨川、資溪、廣昌的逐季節預報準確率分別是47.7%、32.3%、57.0%；2016年的最高氣溫預報準確率在秋季最高，臨川、資溪、廣昌的逐季節預報準確率分別是52.0%、34.3%、51.7%，夏季最低，在25.3%～39.7%之間。

表2 2015-2016年ECMWF模式2 m溫度對撫州溫度24 h逐季節預報準確率/%

季節 站點臨川資溪廣昌2015年2016年2015年2016年2015年2016年最高氣溫春36.7 32.7 29.7 30.3 39.0 28.3 夏28.7 39.7 25.3 26.0 32.3 39.0 秋33.0 52.0 20.0 34.3 24.0 51.7 冬47.7 41.0 32.3 31.7 57.0 43.0 最低氣溫春60.7 56.3 62.0 52.0 65.0 63.0 夏90.3 61.7 80.3 72.0 82.7 77.7 秋71.7 65.7 63.3 70.3 71.0 74.7 冬72.3 55.0 54.3 44.0 56.7 50.7

2)關于撫州市逐季最低氣溫預報準確率，夏半年的逐季最低氣溫預報準確率高出冬半年7.0%～24.7%。最低氣溫預報準確率在夏季最高，臨川、資溪、廣昌的逐季節預報準確率2015年分別是90.3%、80.3%、82.7%，資溪、廣昌2016年分別是72.0%、77.7%；最低氣溫預報準確率在冬季最低，資溪、廣昌的逐季節預報準確率2015年分別是54.3%、56.7%，臨川、資溪、廣昌的逐季節預報準確率2016年分別是55.0%、44.0%、50.7%。

3)最低氣溫的預報準確率四季均比最高氣溫高，其中在春季高出21.7%～34.7%，在夏季高出22%～61.66%，在秋季高出13.67%～47%，在冬季高出-0.33%～24.6%。

3 撫州ECMWF四季降雨日和非降雨日最高氣溫訂正公式

根據A格點、B格點、C格點02:00預報的氣溫很好地代表臨川區、資溪縣、廣昌縣全年的日最低氣溫預報，因此本文對ECMWF細網格模式的2 m溫度最高氣溫預報產品進行訂正。選取2015-2016年實況雨量的數據，依照不同天氣類型和不同季節的特點分成春、夏、秋、冬四季的降雨日和非雨日，將出現0.01 mm以上的降水定義為降雨日，無降水的天氣定義為非降雨日。

通過劃分出春、夏、秋、冬四季的降雨日和非降雨日，然后運用SPSS Statistics17.0軟件使用逐步回歸分析法擬合ECMWF模式預報的溫度與站點實況的誤差訂正模型，得出四季降雨日和非降雨日的24 h內溫度誤差訂正公式。

3.1 臨川ECMWF四季降雨日最高溫度訂正公式

運用SPSS Statistics17.0軟件使用逐步回歸分析法擬合出臨川四季降雨日ECMWF模式2 m最高溫度與實況模擬數據統計表(表略)，得出臨川春季、夏季、秋季、冬季降雨日24 h的ECMWF模式預報2 m最高氣溫與實況誤差訂正公式，分別如下：

春季：Y1=(0.851±0.066)·X1+(2.903±1.479)；

夏季：Y2=(0.518±0.114)·X2+(15.531±3.320)；

秋季：Y3=(0.796±0.066)·X3+(4.395±1.448)；

冬季：Y4=(0.851±0.088)·X4+(1.636±1.078)；

其中：Y1,Y2,Y3,Y4表示臨川春季、夏季、秋季、冬季降雨日最高氣溫實況，X1,X2,X3,X4表示臨川春季、夏季、秋季、冬季降雨日最高氣溫ECMWF模式預報2 m最高溫度。

3.2 臨川ECMWF四季非降雨日最高溫度訂正公式

臨川四季非降雨日ECMWF模式2 m最高溫度與實況模擬數據統計表(表略)，得出臨川春季、夏季、秋季、冬季非降雨日24 h的ECMWF模式預報2 m最高氣溫與實況誤差訂正公式，分別如下：

春季：Y5=(0.796±0.105)·X5+(6.592±2.684)；

夏季：Y6=(0.752±0.073)·X6+(10.141±2.395)；

秋季：Y7=(0.930±0.065)·X7+(2.850±1.632)；

冬季：Y8=(0.922±0.077)·X8+(0.414±1.149)；

其中：Y5,Y6,Y7,Y8表示臨川春季、夏季、秋季、冬季非降雨日最高氣溫實況，X5,X6,X7,X8表示臨川春季、夏季、秋季、冬季非降雨日最高氣溫ECMWF模式預報2 m最高溫度。

3.3 資溪ECMWF四季降雨日最高溫度訂正公式

運用SPSS Statistics17.0軟件使用逐步回歸分析法擬合出資溪四季降雨日ECMWF模式2 m最高溫度與實況模擬數據統計表(表略)，得出資溪春季、夏季、秋季、冬季降雨日24 h的ECMWF模式預報2 m最高氣溫與實況誤差訂正公式，分別如下：

春季：Y9=(0.832±0.063)·X9+(4.948±1.370)；

夏季：Y10=(0.665±0.086)·X10+(12.621±2.403)；

秋季：Y11=(0.757±0.073)·X11+(7.251±1.547)；

冬季：Y12=(0.676±0.096)·X12+(4.883±1.079)；

其中：Y9,Y10,Y11,Y12表示資溪春季、夏季、秋季、冬季降雨日最高氣溫實況，X9,X10,X11,X12表示資溪春季、夏季、秋季、冬季降雨日最高氣溫ECMWF模式預報2 m最高溫度。

3.4 資溪ECMWF四季非降雨日最高溫度訂正公式

資溪四季非降雨日ECMWF模式2 m最高溫度與實況模擬數據統計表(表略)，得出資溪春季、夏季、秋季、冬季非降雨日24 h的ECMWF模式預報2 m最高氣溫與實況誤差訂正公式，分別如下：

春季：Y13=(0.808±0.104)·X13+(7.484±2.377)；

夏季：Y14=(0.506±0.073)·X14+(18.357±2.221)；

秋季：Y15=(0.865±0.073)·X15+(6.335±1.749)；

冬季：Y16=(0.799±0.087)·X16+(5.033±1.260)；

其中：Y13,Y14,Y15,Y16表示資溪春季、夏季、秋季、冬季非降雨日最高氣溫實況，X13,X14,X15,X16表示資溪春季、夏季、秋季、冬季非降雨日最高氣溫ECMWF模式預報2 m最高溫度。

3.5 廣昌ECMWF四季降雨日最高溫度訂正公式

由廣昌四季降雨日ECMWF模式2 m最高溫度與實況模擬數據統計表(表略)顯示出，廣昌春季、夏季、秋季、冬季降雨日24 h的ECMWF模式預報2 m最高氣溫與實況誤差訂正公式，分別如下：

春季：Y17=(0.875±0.066)·X17+(3.172±1.527)；

夏季：Y18=(0.717±0.088)·X18+(10.634±2.616)；

秋季：Y19=(0.85±0.068)·X19+(4.511±1.523)；

冬季：Y20=(0.684±0.09)·X20+(4.484±1.21)；

其中：Y17,Y18,Y19,Y20表示廣昌春季、夏季、秋季、冬季降雨日最高氣溫實況，X17,X18,X19,X20表示廣昌春季、夏季、秋季、冬季降雨日最高氣溫ECMWF模式預報2 m最高溫度。

3.6 廣昌ECMWF四季非降雨日最高溫度訂正公式

廣昌四季非降雨日ECMWF模式2 m最高溫度與實況模擬數據統計表(表略)，得出廣昌春季、夏季、秋季、冬季非降雨日24 h的ECMWF模式預報2 m最高氣溫與實況誤差訂正公式，分別如下：

春季：Y21=(0.65±0.091)·X21+(11.137±2.237)；

夏季：Y22=(0.562±0.073)·X22+(16.534±2.334)；

秋季：Y23=(0.698±0.068)·X23+(10.024±1.735)；

冬季：Y24=(1.035±0.079)·X24+(0.032±1.231)；

其中：Y21,Y22,Y23,Y24表示廣昌春季、夏季、秋季、冬季非降雨日最高氣溫實況，X21,X22,X23,X24表示廣昌春季、夏季、秋季、冬季非降雨日最高氣溫ECMWF模式預報2 m最高溫度。

ECMWF細網格訂正公式用2017年溫度數據做對比檢驗，訂正前后的24 h最高溫度和最低溫度預報準確率在TS評分系統中平均提高了0.10%，對24 h內的最高溫度和最低溫度提供參考依據。

4 結論

選用2015-2017年3 a的ECMWF細網格模式2 m溫度預報產品，采用格點映射站點法挑選出參考格點，并用天氣學檢驗方法，對該模式在不同季節、不同天氣時的撫州市溫度預報能力進行檢驗，同時采用逐步回歸分析法擬合建立模式訂正方法。結果表明如下。

1)通過相關性檢驗，ECMWF細網格模式2 m溫度預報的02:00和14:00作為日最低、最高溫度的檢驗預報數據。

2)ECMWF細網格模式最高溫度在12月、1月的預報準確率較其他月份高。3個站點映射的格點最高溫度預報能力普遍較差，預報準確率都偏低，在26.0%～41.0%之間。

3)最低溫度預報能力較高。臨川2016年最低溫度預報準確率比較均勻，平均為59.7%。資溪2016年最低溫度預報準確率在6-10月有著明顯的優勢，其中7月、10月的最低溫度預報準確率超過了80.0%。廣昌2016年最低溫度預報準確率在6-11月有著明顯的優勢，其中10月的最低溫度預報準確率達到了94.0%。

4)ECMWF模式2 m溫度中，A格點14:00預報的氣溫代表臨川區1月、2月、3月、4月、5月、8月、9月、10月、11月、12月的日最高氣溫預報，B格點14:00預報的氣溫代表資溪縣1月的日最高氣溫預報，C格點14:00預報的氣溫代表廣昌縣1月、3月、9月、10月、11月、12月的日最高氣溫預報。A格點、B格點、C格點02:00預報的氣溫很好地代表臨川區、資溪縣、廣昌縣全年的日最低氣溫預報。

5)冬半年的逐季最高氣溫預報準確率高出夏半年9.7%～27.4%。夏半年的逐季最低氣溫預報準確率高出冬半年7.0%～24.7%。最低氣溫的預報準確率四季均比最高氣溫高，其中在春季高出21.7%～34.7%，在夏季高出22%～61.66%，在秋季高出13.67%～47%，在冬季高出-0.33%～24.6%。

6)運用逐步回歸分析法擬合ECMWF模式預報的溫度與站點實況的誤差訂正模型，得出四季降雨日和非降雨日的24 h內溫度誤差訂正公式適用于日常業務預報，對24 h內的最高溫度和最低溫度提供參考依據。