兩種模式精細化預報能力檢驗評估

白 明

(呼倫貝爾市氣象局，內蒙古 呼倫貝爾 021008)

第十四屆全國冬季運動會將于2023年在內蒙古自治區呼倫貝爾市舉行，冬運會雪上項目對氣象條件非常敏感，精細化預報對冬運會賽事進程有著重要作用。目前，2019年冬季運動會測試賽已成功落幕，呼倫貝爾市預報服務團隊圓滿完成測試賽氣象預報服務保障工作。賽事預報服務方面積累了大量寶貴經驗。

近年來，越來越多的氣象工作者通過數值預報模式產品檢驗釋用提高預報準確率和精細化水平，取得了較好的效果。值班預報員如何在瀏覽和分析大量數值模式資料時能夠方便快捷高效地提取和利用數值預報產品中的有效信息，為第十四屆全國冬季運動會賽場服務是一個很實際的問題。目前預報員對數值預報產品的應用及檢驗，沒有系統對比。此研究為預報員進行訂正預報提供參考，為制作準確、精細的氣象要素預報提供技術支撐。

1 資料與方法和賽區簡介

1.1 資料

實況溫度、濕度、風向、風速資料選用2019年1月—4月牙克石市賽場C7419、C7423、C7422自動站逐小時數據；EC細網格模式和GRAPES-GFS模式資料采用2019年1月—4月20 h起報的各層次溫度、濕度、風向、風速預報資料，空間分辨率為0.25°×0.25°，時間分辨率為3 h，數據缺失日不檢驗。

1.2 檢驗方法

主要采用預報準確率(T)、平均誤差(ME)和皮爾森相關系數(PR_CORR)3種指標來檢驗EC細網格模式和GRAPES-GFS模式對氣象要素的預報性能，計算公式分別是：

皮爾森相關系數：

1.3 賽區簡介

牙克石市鳳凰山滑雪場位于牙克石市東南郊，距市區16 km，占地面積2 500 hm2，海拔高度600 m～900 m，2月份整月被積雪覆蓋，非常適宜開展各類室外冰雪比賽。2012年12月，牙克石鳳凰山滑雪場被國家體育總局冬季運動管理中心評定為冬季兩項和越野滑雪國家隊訓練基地。2016年內蒙古雪上訓練基地在此掛牌。冬運會冬季兩項、越野滑雪比賽將在這里舉行。牙克石鳳凰山滑雪場布設5套多要素地面自動氣象站(見圖1)，分別位于賽場北(牙克石鳳凰山滑雪場，C7419)、賽場中(牙克石鳳凰山滑雪場1，C7421)、靶場(牙克石鳳凰山滑雪場，C7422)、裁判席(牙克石鳳凰山滑雪場，C7423)和賽場南(牙克石鳳凰山滑雪場，C7424)。

圖1 牙克石鳳凰山滑雪場觀測系統布設示意

2 檢驗結果與分析

2.1 氣溫

從表1可以看出,EC2 m模式預報各站點各時次的相關系數都比較高達到了0.97以上,所以各站點的氣溫選擇最優模式:EC2 m模式預報。從表2可以看出,EC2 m氣溫比實況報的高;3月的平均偏差比1月、2月的偏差小;08時的平均偏差要比別的時次要高。

表1 氣溫模式及各點各時次相關系數

表2 EC_2模式1月—3月各點平均氣溫偏差 單位:℃

2.2 相對濕度

從表3可以看出,EC950相對濕度預報各站點各時次的相關系數都比較高,達到了0.9以上,所以各站點的相對濕度選擇EC950模式預報。

表3 相對濕度模式及各點各時次相關系數

表3(續)

從表4 EC_950相對濕度特征來看，EC_950相對濕度預報效果總體上較好；1月、2月的平均偏差比3月的偏差小；08時的平均偏差比別的時次高。

表4 EC_950模式1月—3月各點平均相對濕度偏差 單位：%

2.3 風向

從表5可以看出風向預報比較復雜，主要原因風速小時風向是不定的，所以誤差比較大。從選擇模式來看C7419高點08時、11時選擇EC_950模式預報，14時、17時選擇EC_925模式預報；C7423低點08時、11時、14時、17時選擇EC_925模式預報；C7422靶場08時選擇EC_850模式預報，11時、14時、17時選擇EC_925模式預報。

表5 風向模式及各點各時次相關系數

從表6來看,高點EC950風向預報效果較好、低點和靶場EC925風向預報效果較好;1月、2月的平均偏差比3月的偏差小;08時的平均偏差比別的時次高。

表6 EC950模式1月—3月各點平均風向偏差 單位:°

2.4 風速

從表7可以看出,相關系數在0.76^0.88之間,說明風速的預報也比較復雜。C7419高點08時選擇EC10模式預報,11時、14時選擇EC950模式預報,17時選擇EC925模式預報;C7423低點08時、11時、17時選擇EC10模式預報,14時選擇EC925模式預報;C7422靶場08時、11時、14時、17時選擇EC10模式預報。

表7 風速模式及各點各時次相關系數

表7(續)

從表8可以看出，EC_10風速預報比實況報的大；3月的平均偏差要比1月、2月的偏差大；08時的平均偏差比別的時次高。

表8 EC_10模式1月—3月各點平均風向偏差 單位：m/s

C7419高點(見圖2):最大風的西西南風風頻最大，為主導風向，偏西風風頻次之，偏南風和偏北風風頻最小。賽場高點最大風速最大值達到8 m/s～12 m/s,其次為4 m/s～8 m/s，所占比例最大，西西南風為其主要風向，其余風向的風速基本低于4 m/s。

圖2 高點主導風向

C7423低點(見圖3):最大風的風偏西風頻最大，為主導風向，西西北風風頻次之，偏南風和偏北風風頻最小。賽場低點最大風速最大值達到4 m/s～8 m/s,所占比例最大，其次為0～4 m/s，偏西風為其主要風向，其余風向的風速基本<4 m/s。

圖3 低點主導風向

C7422靶場:2 min平均風偏西風風頻最大，為主導風向，西西北風風頻次之，偏南風和偏北風風頻最小。2 min平均風中風速最大值達到4 m/s～8 m/s,所占比例最大，其次為0～4 m/s，偏西風為其主要風向，其余風向的風速基本低于4 m/s。

極大風偏西風風頻最大，為主導風向，西西北風風頻次之，偏南風、偏北風風頻最小。極大風速最大值達到12 m/s～16 m/s,其次為8 m/s～12 m/s及4 m/s～8 m/s，所占比例最大，偏西風為其主要風向，西西北風為次要風向，其余風向的風速基本低于4 m/s。

3 結論

通過對2019年1月—4月EC細網格模式和GRAPES-GFS模式20 h起報的各層次溫度、濕度、風向、風速預報進行訂正檢驗，得到以下結論：①EC_2 m模式預報對賽場高點、低點、靶場相關系數較好，3月的平均偏差要比1月、2月的偏差小，08時的平均偏差比別的時次高。②相對濕度選擇EC_950模式預報，1月、2月的平均偏差比3月份的偏差小，08時的平均偏差比別的時次高。③風向各站點、各時次選擇模式有所不同，主要選擇EC_950模式及EC_925模式。C7419高點主導風向為西西南風；C7423低點主導風向為偏西風；C7422靶場主導風向為偏西風。④風速各站點、各時次選擇模式有所不同，主要選擇EC_950模式及EC_10模式。賽場高點最大風速最大值達到8 m/s～12 m/s,其次為4 m/s～8 m/s，所占比例最大；賽場低點最大風速最大值達到4 m/s～8 m/s,所占比例最大，其次為0～4 m/s；靶場風速最大值達到4 m/s～8 m/s,所占比例最大，其次為0～4 m/s。