基于DERF2.0的烏魯木齊2013年春季降溫過(guò)程的延伸期預(yù)報(bào)檢驗(yàn)

李淑娟，毛煒嶧，于曉晶，竇新英，陳　穎，賈孜拉·拜山

（1.中國(guó)氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，新疆 烏魯木齊 830002；2.中亞大氣科學(xué)研究中心，新疆 烏魯木齊 830002；3.新疆維吾爾自治區(qū)氣象臺(tái)，新疆 烏魯木齊 830002；4.新疆氣候中心，新疆 烏魯木齊 830002）

第二代動(dòng)力延伸預(yù)測(cè)模式系統(tǒng)（DERF 2.0）是基于第一代（DERF 1.0）的升級(jí)，對(duì)氣溫的預(yù)報(bào)性能明顯優(yōu)于降水，對(duì)極端旱澇事件具有一定預(yù)報(bào)能力[1]。預(yù)報(bào)性能的評(píng)估檢驗(yàn)是業(yè)務(wù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，受地形、下墊面等因素的影響，DERF 2.0模式的預(yù)報(bào)效果在不同區(qū)域存在一定差異。章大全等[2-3]對(duì)DERF 2.0模式回算資料的分析表明，月平均溫度預(yù)報(bào)與觀測(cè)實(shí)況仍然存在較大偏差，模式預(yù)報(bào)有較大改進(jìn)空間。唐紅玉等[4]基于DERF 2.0模式的逐日資料和歷史回算資料，對(duì)重慶2月氣溫和8月500 hPa高度場(chǎng)進(jìn)行檢驗(yàn)，認(rèn)為預(yù)測(cè)效果低緯好于中高緯，8月總體好于2月。陳思蓉等[5]利用廣西87個(gè)臺(tái)站的觀測(cè)資料，對(duì)DERF 2.0系統(tǒng)的氣溫和降水預(yù)報(bào)性能開展了檢驗(yàn)評(píng)估，結(jié)果顯示，該系統(tǒng)對(duì)廣西月氣溫的總體效果優(yōu)于降水，氣溫和降水的預(yù)測(cè)效果存在明顯的月季變化，夏季的預(yù)報(bào)效果最差。李忠燕等[6]評(píng)估了貴州省DERF 2.0不同起報(bào)日的氣溫、降水的月尺度預(yù)測(cè)性能，研究表明：不同起報(bào)日的預(yù)測(cè)評(píng)分差異性不大，DERF 2.0對(duì)冬季和春季的氣溫預(yù)測(cè)評(píng)分較好，對(duì)秋季降水預(yù)測(cè)評(píng)分最高，基本能夠預(yù)測(cè)出貴州的秋季總體旱澇趨勢(shì)，整體而言，DERF 2.0對(duì)氣溫和降水異常預(yù)測(cè)具有一定的優(yōu)勢(shì)。

DERF 2.0模式在新疆已經(jīng)開展業(yè)務(wù)應(yīng)用多年，是目前氣候中期及延伸期預(yù)測(cè)的重要參考工具，可是對(duì)其預(yù)報(bào)性能的檢驗(yàn)評(píng)估工作還有待進(jìn)一步展開。鑒于烏魯木齊春季多年平均溫度呈下降趨勢(shì)[7]，寒潮多發(fā)[8-10]，造成交通不便的同時(shí)，多變的氣溫容易突發(fā)各類疾病[11-12]，因此，參考以往的模式檢驗(yàn)方法[13-16]，本研究以DERF 2.0對(duì)2013年烏魯木齊春季溫度檢驗(yàn)為背景，擬通過(guò)春季強(qiáng)降溫過(guò)程的延伸期預(yù)報(bào)性能檢驗(yàn)，初步評(píng)估該模式對(duì)中期尤其是延伸期溫度的預(yù)測(cè)能力，以期為相關(guān)業(yè)務(wù)提供參考。

1　資料和方法

1.1　資料

觀測(cè)和預(yù)報(bào)資料均來(lái)自新疆氣象局信息中心。觀測(cè)資料中站點(diǎn)選取烏魯木齊站，溫度要素包括逐日最高氣溫（Tmax）、最低氣溫（Tmin）和平均溫度（T2m），時(shí)間截取2013年春季，即3月1日—5月31日；DERF2.0模式輸出的00時(shí)未來(lái)1～52 d逐日溫度預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)格式為：Z_NAFP_C_BAQH_yyyy mmdd00000_P_BCC_AGCM2.2_2MT[TMAX、TMIN]_1.0_MN_00.nc，資料選取時(shí)段為2013年1月9日—5月31日。

1.2　方法

本研究用到的方法包括偏差對(duì)比、相關(guān)系數(shù)、均一化標(biāo)準(zhǔn)差以及均方根誤差。

（1）均一化標(biāo)準(zhǔn)差（NSTD）。標(biāo)準(zhǔn)差（Standard Deviation，STD）表達(dá)公式為：

其中，N為樣本數(shù)，Xi為第i個(gè)樣本的值是N個(gè)樣本的平均值，均一化標(biāo)準(zhǔn)差NSTD=STDM/STDO，是模式模擬數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差和觀測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的比值[15]。標(biāo)準(zhǔn)差反映數(shù)據(jù)離散程度，將其應(yīng)用到時(shí)間上反映變率，應(yīng)用到空間上反映空間分布的均勻程度，為評(píng)估DERF 2.0模式模擬結(jié)果時(shí)間變率與觀測(cè)值之間的差異，i為時(shí)間樣本。一般認(rèn)為NSTD的值介于0.75～1.25的模式模擬性能良好。

（2）均方根誤差（RMSE）。均方根誤差（Root Mean Error，RMSE）的計(jì)算公式為：

其中，N為樣本量，XM，i和XO，i分別為第i個(gè)樣本的模擬值和觀測(cè)值。均方根誤差反映模式預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和觀測(cè)實(shí)況的整體偏差水平，RMSE越小、越接近0，表明模擬效果越好。

2　DERF 2.0模式對(duì)2013年春季烏魯木齊溫度預(yù)報(bào)效果評(píng)估

烏魯木齊2013年春季溫度（Tmax、Tmin、T2m）在波動(dòng)中整體向暖轉(zhuǎn)變，3月波動(dòng)較大，5月漸趨平穩(wěn)，日平均溫度為11.5℃，平均最低溫和最高溫分別為6.9℃和17.3℃，晝夜溫差大，平均氣溫日較差（Tmax與Tmin的差值）為10.4℃（圖1）。

圖1　烏魯木齊站日最低氣溫（Tmin）、日最高氣溫（Tmax）和日平均氣溫（T2m）的觀測(cè)實(shí)況

2.1　旬平均溫度預(yù)報(bào)偏差

為了分析DERF2.0模式對(duì)較長(zhǎng)時(shí)間尺度溫度的預(yù)報(bào)水平，對(duì)烏魯木齊2013年春季旬平均溫度的預(yù)報(bào)溫度與觀測(cè)實(shí)況求取偏差，包括Tmax、Tmin和T2m。根據(jù)旬的劃分，定義每個(gè)月的第1—10天為上旬，11—20天為中旬，21—月底為下旬。模式中March、April和May分別代表3、4、5月，1、2、3分別代表上、中、下旬，如March1代表3月上旬，March 2代表3月中旬，March3代表3月下旬，依次類推，下同。各旬的平均溫度分布見表1，旬平均溫度偏差如圖2。

表1　烏魯木齊2013年春季旬平均溫度

圖2為Tmax、Tmin和T2m對(duì)應(yīng)的旬平均溫度的預(yù)報(bào)偏差。當(dāng)預(yù)報(bào)時(shí)效小于10 d時(shí)，各要素均對(duì)3月下旬（March 3）預(yù)報(bào)偏差最大，最大偏差接近甚至超過(guò)-16 ℃，Tmin和T2m對(duì)3月上旬（March1）預(yù)報(bào)偏差最小，其中Tmin的預(yù)報(bào)偏差在1～-4 ℃，T2m的預(yù)報(bào)偏差在0～-2℃，偏差隨預(yù)報(bào)時(shí)效推進(jìn)逐漸增大，而Tmax對(duì)5月下旬（May3）的預(yù)報(bào)偏差最小，偏差基本穩(wěn)定在-2℃左右。預(yù)報(bào)時(shí)效大于10 d時(shí)，各要素均對(duì)五月份的旬平均溫度（May3、May2、May1）預(yù)報(bào)偏差最小，對(duì)March3預(yù)報(bào)偏差最大，最小偏差在0℃左右，最大偏差為-15.5℃，偏差分布伴隨小幅波動(dòng)整體平穩(wěn)。

整體來(lái)看，對(duì)旬平均溫度的預(yù)報(bào)偏差普遍偏大，除了Tmax對(duì)May3的預(yù)報(bào)偏差基本在-2℃以內(nèi)，對(duì)其他旬平均溫度的預(yù)報(bào)偏差都遠(yuǎn)大于業(yè)務(wù)考核的2℃范圍，延伸期的預(yù)報(bào)偏差比10 d以內(nèi)的中期預(yù)報(bào)偏差更大，預(yù)報(bào)參考的價(jià)值有限。

圖2　2013年春季烏魯木齊站旬平均溫度預(yù)報(bào)偏差

2.2　逐日溫度檢驗(yàn)評(píng)估

2.2.1逐日偏差檢驗(yàn)

圖3給出了烏魯木齊各溫度要素在不同預(yù)報(bào)時(shí)效的預(yù)報(bào)偏差。不論是Tmax、Tmin還是T2m，預(yù)報(bào)偏差和觀測(cè)實(shí)況基本呈對(duì)稱分布，預(yù)報(bào)偏差主要在5～-15℃范圍內(nèi)變動(dòng)，以冷偏為主，整體呈隨預(yù)報(bào)時(shí)效推進(jìn)逐漸增大的特點(diǎn)。預(yù)報(bào)結(jié)果在冷偏差背景下，高溫越高偏差越大，低溫越低偏差越小，DERF 2.0模式對(duì)升溫階段的預(yù)報(bào)冷偏差隨升溫加劇而增大，對(duì)降溫階段的預(yù)報(bào)偏差隨降溫加劇而減小，對(duì)Tmax的預(yù)報(bào)偏差整體較Tmin大，部分時(shí)段對(duì)Tmin的預(yù)報(bào)呈2℃以內(nèi)的暖偏暖。預(yù)報(bào)時(shí)效小于10 d時(shí)，不同時(shí)效的預(yù)報(bào)偏差差別較大，對(duì)同一時(shí)段的預(yù)報(bào)偏差可以接近甚至超過(guò)10℃，但偏差分布的高峰和低谷形勢(shì)基本一致；預(yù)報(bào)時(shí)效大于10 d時(shí)，預(yù)報(bào)偏差主要在-5～-15℃，不同預(yù)報(bào)時(shí)效的預(yù)報(bào)偏差存在小幅度波動(dòng)變化。

2.2.2不同預(yù)報(bào)時(shí)效的相關(guān)系數(shù)

考慮到春季（3—5月）屬于寒冷冬季向炎熱夏季轉(zhuǎn)換的過(guò)渡季節(jié)，溫度會(huì)在波動(dòng)中呈現(xiàn)向暖轉(zhuǎn)變，因此對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行了去除線性趨勢(shì)的對(duì)比分析（圖4）。

相關(guān)系數(shù)在去趨勢(shì)前后差別較大。圖4a中各溫度要素在不同預(yù)報(bào)時(shí)效的相關(guān)系數(shù)隨時(shí)效推進(jìn)略有降低，其中，Tmin的預(yù)報(bào)效果相對(duì)最好，相關(guān)系數(shù)基本都在0.8以上，Tmax的預(yù)報(bào)效果相對(duì)最差，也都基本穩(wěn)定在0.7以上。去除線性趨勢(shì)后（圖4b），相關(guān)系數(shù)大幅度降低，預(yù)報(bào)時(shí)效小于10 d時(shí)，相關(guān)系數(shù)隨預(yù)報(bào)時(shí)效推進(jìn)迅速由0.6左右降至0.2附近，但都通過(guò)了0.05的顯著性檢驗(yàn)，其中，Tmax預(yù)報(bào)效果轉(zhuǎn)為最好，T2m次之，Tmin最差；預(yù)報(bào)時(shí)效在10～30 d時(shí)，相關(guān)系數(shù)均有大幅度降低，Tmin的相關(guān)系數(shù)相對(duì)最高，基本穩(wěn)定在0.4，Tmax相對(duì)最小，在0～0.3之間波動(dòng)變化，T2m介于二者之間；預(yù)報(bào)時(shí)效大于40 d時(shí)，預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值呈負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)普遍小于0。

2.2.3不同預(yù)報(bào)時(shí)效的均一化標(biāo)準(zhǔn)差（NSTD）和均方根誤差（RMSE）

因?yàn)镹STD是預(yù)報(bào)與觀測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的比值，NSTD越接近1，表明預(yù)報(bào)與觀測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)差差別越小。由圖5a可知，烏魯木齊2013年春季Tmin、Tmax和T2m的均一化標(biāo)準(zhǔn)差（NSTD）在各預(yù)報(bào)時(shí)效內(nèi)基本都介于0.75～1.2之間，表明預(yù)報(bào)的整體離散程度和觀測(cè)接近。當(dāng)預(yù)報(bào)時(shí)效小于10 d時(shí)，各溫度要素的NSTD差別較大，其中Tmax與1的偏差相對(duì)最小，Tmin與1的偏差相對(duì)最大，表明對(duì)Tmax的整體預(yù)報(bào)效果優(yōu)于Tmin。預(yù)報(bào)時(shí)效大于10 d時(shí)，各溫度要素的NSTD差別不大，隨預(yù)報(bào)時(shí)效推進(jìn)逐漸增大至1.2左右。

由圖5b可知，各溫度要素的均方根誤差（RMSE）普遍在6以上，隨預(yù)報(bào)時(shí)效推進(jìn)而增大，整體來(lái)看，T2m的RMSE最小，Tmax次之，Tmin最大。預(yù)報(bào)時(shí)效小于10 d時(shí)，RMSE迅速增大，之后基本穩(wěn)定在高值，隨預(yù)報(bào)時(shí)效推進(jìn)小幅度波動(dòng)。

綜合分析各溫度要素NSTD和RMSE的變化情況，認(rèn)為DERF 2.0模式對(duì)烏魯木齊2013年春季溫度的整體預(yù)報(bào)水平有限，對(duì)整體的離散程度有一定把握能力，但是對(duì)預(yù)報(bào)的整體偏差太大，參考價(jià)值有限。

2.3　24 h變溫預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)評(píng)估

2.3.124 h變溫偏差檢驗(yàn)

圖6給出了烏魯木齊各溫度要素在不同預(yù)報(bào)時(shí)效的24 h變溫偏差，因?yàn)橄噜忣A(yù)報(bào)時(shí)效的變溫差別較小，且預(yù)報(bào)時(shí)效在20 d以上時(shí)，不同預(yù)報(bào)時(shí)效的24 h變溫偏差的變化幅度較小，情況可參考第20天，因此在圖中24 h變溫偏差只選取了個(gè)別預(yù)報(bào)時(shí)效。

圖3　烏魯木齊站日最低氣溫（Tmin，a1～a5）、最高氣溫（Tmax，b1～b5）和日平均氣溫（T2m，c1～c5）與觀測(cè)實(shí)況的預(yù)報(bào)偏差

圖4　烏魯木齊不同溫度要素去趨勢(shì)前后的預(yù)報(bào)相關(guān)系數(shù)

圖5　烏魯木齊不同溫度要素在不同預(yù)報(bào)時(shí)效的均一化標(biāo)準(zhǔn)差（a）和均方根誤差（b）

中期預(yù)報(bào)的24 h變溫偏差主要在±5℃范圍內(nèi)變化，隨預(yù)報(bào)時(shí)效推進(jìn)而增大，在部分時(shí)段，24 h變溫偏差也可突破正負(fù)10℃，但整體的偏差強(qiáng)度較逐日溫度偏差小，相對(duì)來(lái)說(shuō)，Tmax的24 h變溫偏差最大，Tmin最小，延伸期（10 d以上）的變溫偏差普遍比中期（10 d以內(nèi)）大|2|℃以上，甚至突破|8|℃。

不論是逐日的溫度偏差還是24 h變溫偏差，偏差變化的范圍都遠(yuǎn)大于±2℃的業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，直接作為預(yù)報(bào)參考的價(jià)值有限。

2.3.224 h變溫的相關(guān)系數(shù)、NSTD及RMSE檢驗(yàn)

24 h變溫的相關(guān)系數(shù)在預(yù)報(bào)時(shí)效小于10 d時(shí)先增大后減小，基本在0.2～0.6之間波動(dòng)，均通過(guò)了0.05的顯著性水平檢驗(yàn)；預(yù)報(bào)時(shí)效大于10 d的延伸期內(nèi)，相關(guān)系數(shù)普遍低于0.2，但不顯著；預(yù)報(bào)時(shí)效大于40 d時(shí)，相關(guān)系數(shù)持續(xù)減小，普遍小于0（圖7a）。

Tmin、Tmax和T2m的24 h變溫NSTD在預(yù)報(bào)時(shí)效為3 d時(shí)，均出現(xiàn)極大值，Tmax最大，接近1.1，Tmin最小，超過(guò)0.75，表明該時(shí)效的預(yù)報(bào)整體離散程度與觀測(cè)最為接近，之后NSTD隨預(yù)報(bào)時(shí)效推進(jìn)而逐漸減小至0.4左右。預(yù)報(bào)時(shí)效大于10 d的NSTD基本穩(wěn)定在0.4以下，隨預(yù)報(bào)時(shí)效的推進(jìn)變化不大，表明預(yù)報(bào)時(shí)效大于10 d的整體預(yù)報(bào)離散程度比實(shí)際觀測(cè)?。▓D7b）。

Tmin、Tmax和T2m的24 h變溫RMSE差別明顯，其中，Tmin的整體RMSE最小，Tmax整體最大，T2m介于二者之間。預(yù)報(bào)時(shí)效小于10 d時(shí)，隨預(yù)報(bào)時(shí)效推進(jìn)，RMSE先減小后增大，但各要素的RMSE極小值出現(xiàn)的預(yù)報(bào)時(shí)效不盡相同，Tmin出現(xiàn)在第5天，Tmax在第7d，T2m出現(xiàn)在第8天。預(yù)報(bào)時(shí)效大于10 d時(shí)，各要素的24 h變溫RMSE隨預(yù)報(bào)時(shí)效推進(jìn)變化不大，Tmin、Tmax和T2m的RMSE分別在3.0、4.0和3.5左右變化（圖7c）。

圖6　烏魯木齊Tmin（a）、Tmax（b）和T2m（c）在不同預(yù)報(bào)時(shí)效的24 h變溫

綜合來(lái)看，延伸期內(nèi)各要素24 h變溫的相關(guān)系數(shù)均小于0.2且不顯著，NSTD遠(yuǎn)低于0.75，RMSE整體偏大，預(yù)報(bào)參考價(jià)值有限。

圖7　烏魯木齊站不同溫度要素在不同預(yù)報(bào)時(shí)效的24 h變溫相關(guān)系數(shù)（a）、均一化標(biāo)準(zhǔn)差（b）和均方根誤差（c）

3　DERF2.0模式對(duì)2013年春季強(qiáng)降溫過(guò)程預(yù)報(bào)效果評(píng)估

對(duì)強(qiáng)降溫過(guò)程的預(yù)報(bào)能力是評(píng)估氣候模式預(yù)報(bào)準(zhǔn)確程度的一個(gè)重要方面。參照《冷空氣等級(jí)》（GB/T20482—2006）中對(duì)冷空氣級(jí)別的劃分，單站強(qiáng)降溫過(guò)程為48 h過(guò)程降溫達(dá)到或大于8℃，且最低氣溫小于8 ℃，以此為依據(jù)，對(duì)2013年春季（3、4、5月）烏魯木齊日最低氣溫進(jìn)行篩選，強(qiáng)降溫過(guò)程共有三場(chǎng)，分別為3月31日—4月3日（0331—0403）、5月10日—12日（0510—0512）以及5月20日—22日（0520—0522），各過(guò)程的溫度特征見表2。

由圖8可知，DERF2.0對(duì)三次過(guò)程的預(yù)報(bào)中，對(duì)過(guò)程起始溫度的預(yù)報(bào)均呈現(xiàn)冷偏差，當(dāng)預(yù)報(bào)時(shí)效小于10 d時(shí)，偏差由-6℃逐漸增大至-10℃左右，預(yù)報(bào)時(shí)效大于10 d時(shí)，偏差普遍在-10℃以上，部分時(shí)效的偏差可達(dá)-16℃。對(duì)過(guò)程結(jié)束溫度的預(yù)報(bào)也是以冷偏差為主，但偏差幅度相對(duì)較小，普遍在5℃以內(nèi)，其中，過(guò)程C的偏差最小，基本在2℃以內(nèi)。對(duì)過(guò)程起始溫度預(yù)報(bào)的冷偏差遠(yuǎn)大于對(duì)過(guò)程結(jié)束溫度預(yù)報(bào)的冷偏差，這種不對(duì)稱性造成模式對(duì)降溫過(guò)程預(yù)報(bào)的相對(duì)暖偏差（灰色線），偏差幅度普遍在5～8℃，過(guò)程A中部分預(yù)報(bào)時(shí)效的偏差甚至在10℃以上。對(duì)過(guò)程溫度的預(yù)報(bào)偏差隨預(yù)報(bào)時(shí)效的推進(jìn)整體呈波狀分布，預(yù)報(bào)時(shí)效大于10 d后，偏差基本穩(wěn)定，波動(dòng)幅度隨之減小。通過(guò)曲線分布可以看出，過(guò)程降溫幅度隨預(yù)報(bào)時(shí)效推進(jìn)呈現(xiàn)的曲線變化與過(guò)程初始溫度基本呈反向?qū)ΨQ分布，即初始溫度冷偏差越大，降溫幅度的暖偏差也越大，說(shuō)明對(duì)過(guò)程初始溫度的預(yù)報(bào)能力對(duì)整個(gè)降溫過(guò)程的預(yù)報(bào)水平起主要作用。

表2　烏魯木齊2013年春季強(qiáng)降溫過(guò)程

DERF 2.0對(duì)三次強(qiáng)降溫過(guò)程均為漏報(bào)。根據(jù)氣候中心《月內(nèi)強(qiáng)降溫過(guò)程預(yù)測(cè)檢驗(yàn)評(píng)估方法》中對(duì)強(qiáng)降溫過(guò)程的檢驗(yàn)指標(biāo)，不論是對(duì)強(qiáng)降溫過(guò)程次數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)的Zs評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，還是對(duì)降溫日數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)的Cs評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，DERF 2.0對(duì)上述過(guò)程的評(píng)分均為0分。

4　結(jié)論和討論

（1）DERF 2.0模式對(duì)2013年烏魯木齊春季溫度的整體偏差中，不論是逐日偏差還是24 h變溫偏差，延伸期預(yù)報(bào)偏差明顯大于中期，預(yù)報(bào)偏差具有隨預(yù)報(bào)時(shí)效推進(jìn)而增大的特點(diǎn)，普遍表現(xiàn)為以10 d的預(yù)報(bào)時(shí)效為界，預(yù)報(bào)時(shí)效小于10 d時(shí)，不同時(shí)效的預(yù)報(bào)結(jié)果差別明顯，預(yù)報(bào)時(shí)效大于10 d時(shí)，不同時(shí)效的預(yù)報(bào)結(jié)果差別不大。

（2）旬平均溫度的預(yù)報(bào)偏差普遍高于±2℃的業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，偏差主要集中在-2～-8℃。延伸期預(yù)報(bào)中，各要素均對(duì)5月的旬平均溫度（May3、May2、May1）預(yù)報(bào)偏差最小，對(duì)March3預(yù)報(bào)偏差最大，最小偏差在0℃左右，最大偏差為-15.5℃。

圖8　2013年春季烏魯木齊站（3—5月）三次強(qiáng)降溫過(guò)程的預(yù)報(bào)與實(shí)況對(duì)比

（3）逐日偏差普遍偏冷，偏差幅度主要為5～-15℃，延伸期預(yù)報(bào)的逐日偏差主要在-5～-15℃，不同預(yù)報(bào)時(shí)效的預(yù)報(bào)偏差存在小幅度波動(dòng)。逐日偏差分布曲線和對(duì)應(yīng)的溫度要素觀測(cè)曲線基本呈對(duì)稱分布，模式對(duì)升溫階段的預(yù)報(bào)冷偏差隨升溫加劇而增大，對(duì)降溫階段的預(yù)報(bào)偏差隨降溫加劇而減小。24 h變溫偏差幅度較逐日偏差小，主要在正負(fù)5℃范圍內(nèi)變化，延伸期的24 h變溫偏差普遍比中期（10 d以內(nèi)）大|2|℃以上，甚至突破|8|℃。不論是逐日的溫度偏差還是24 h變溫偏差，偏差變化的范圍都遠(yuǎn)大于正負(fù)2℃的業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，無(wú)法直接作為預(yù)報(bào)參考。

（4）逐日相關(guān)系數(shù)去除線性趨勢(shì)前后差別明顯，去趨勢(shì)前相關(guān)系數(shù)普遍在0.7以上，去趨勢(shì)后，隨預(yù)報(bào)時(shí)效推進(jìn)，相關(guān)系數(shù)從0.6迅速變小，延伸期的相關(guān)系數(shù)較中期預(yù)報(bào)大幅度降低，Tmin的相關(guān)系數(shù)相對(duì)最高，基本穩(wěn)定在0.4，Tmax相對(duì)最小，在0～0.3之間變動(dòng)，T2m介于二者之間，預(yù)報(bào)時(shí)效大于40 d的相關(guān)系數(shù)普遍小于0；24 h變溫的相關(guān)系數(shù)在中期預(yù)報(bào)中主要在0.2～0.6之間波動(dòng)，均通過(guò)了0.05的顯著性水平檢驗(yàn)，在延伸期普遍低于0.2且不顯著，預(yù)報(bào)時(shí)效大于40 d的相關(guān)系數(shù)普遍小于0。逐日NSTD基本介于0.75～1.2之間，24 h變溫的NSTD在中期預(yù)報(bào)主要在0.4～1.1之間變化，延伸期普遍低于0.4；逐日RMSE普遍大于6，24 h變溫的RMSE在中期預(yù)報(bào)隨預(yù)報(bào)時(shí)效推進(jìn)先減小后增大，延伸期內(nèi)，RMSE隨預(yù)報(bào)時(shí)效推進(jìn)變化不大，Tmin、Tmax和T2m的RMSE分別在3.0、4.0和3.5左右變化。不論逐日溫度還是24 h變溫，認(rèn)為DERF 2.0模式對(duì)中短期溫度預(yù)報(bào)具有一定的預(yù)報(bào)能力，延伸期的溫度預(yù)報(bào)能力較弱。

（5）針對(duì)強(qiáng)降溫過(guò)程，DERF 2.0模式均為漏報(bào)，過(guò)程初始溫度的預(yù)報(bào)能力對(duì)其預(yù)報(bào)水平起主要作用。模式對(duì)過(guò)程結(jié)束溫度預(yù)報(bào)偏差較小，部分時(shí)效的預(yù)報(bào)偏差在2℃以內(nèi)，可是對(duì)過(guò)程初始溫度預(yù)報(bào)偏差較大，普遍在-6～-10℃，延伸期的過(guò)程初始偏差普遍在-10℃以上，部分時(shí)效的偏差可達(dá)-16℃。對(duì)初始溫度預(yù)報(bào)的強(qiáng)冷偏差和對(duì)結(jié)束溫度的弱冷偏差，導(dǎo)致對(duì)整個(gè)過(guò)程預(yù)報(bào)的強(qiáng)的暖偏差，造成對(duì)強(qiáng)降溫過(guò)程的漏報(bào)。

目前，針對(duì)氣溫變化的中期和延伸期預(yù)報(bào)主要依賴數(shù)值模式，通過(guò)上述檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，DERF 2.0模式對(duì)烏魯木齊2013年春季的中期溫度預(yù)報(bào)有一定的參考價(jià)值，但是對(duì)延伸期溫度預(yù)報(bào)參考價(jià)值有限。今后一方面需要在更加豐富的資料基礎(chǔ)上，全面評(píng)估DERF 2.0對(duì)春季延伸期降溫過(guò)程的預(yù)報(bào)能力，另一方面，在目前模式未進(jìn)行性能升級(jí)的前提下，要應(yīng)用該模式產(chǎn)品對(duì)新疆春季的延伸期降溫過(guò)程預(yù)報(bào)提供支持，難以滿足目前的業(yè)務(wù)需求，需要進(jìn)行多方面探索。根據(jù)DERF 2.0模式的環(huán)流場(chǎng)預(yù)報(bào)結(jié)果，結(jié)合影響新疆春季強(qiáng)降溫過(guò)程發(fā)生及演變的系統(tǒng)活動(dòng)規(guī)律，通過(guò)對(duì)延伸期環(huán)流場(chǎng)的分析，嘗試進(jìn)行新疆烏魯木齊等地的春季降溫過(guò)程預(yù)報(bào)，這是下一步準(zhǔn)備開展的研究。