高分辨地形對(duì)華南區(qū)域GRAPES 模式地面要素預(yù)報(bào)影響的研究

朱文達(dá)， 陳子通， 張艷霞，楊靜，張媛

(1. 貴州省氣象臺(tái)，貴州貴陽(yáng)550001；2. 中國(guó)氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所／廣東省區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報(bào)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州510641；3. 民航貴州空管分局，貴州 貴陽(yáng)550012)

1 引 言

地形是影響模式地面要素預(yù)報(bào)的重要因子，許多地球表面的物理過(guò)程受到地形的控制或強(qiáng)烈影響，對(duì)于給定分辨率的模式，高分辨實(shí)際地形較粗分辨率實(shí)際地形有更好的預(yù)報(bào)效果[1]。在一定的動(dòng)力框架條件下，模式地形存在有效尺度問(wèn)題，劉一等[2]從模式動(dòng)力框架部分開(kāi)展理想數(shù)值試驗(yàn)，研究發(fā)現(xiàn)6 倍格距的地形尺度可以認(rèn)為是區(qū)域GRAPES (Global/Regional Assimilation and Prediction System) 模式的最高有效分辨率地形尺度，6 倍以下尺度地形激發(fā)的“噪音”對(duì)預(yù)報(bào)有害?；贕RAPES 發(fā)展初期的動(dòng)力框架和華南區(qū)域模式的分辨率，美國(guó)地質(zhì)勘探局 (United States Geological Survey，簡(jiǎn)寫USGS)發(fā)展的Topo10m地形數(shù)據(jù)符合6 倍格距的地形尺度。隨著GRAPES 數(shù)值模式的不斷發(fā)展，國(guó)內(nèi)的專家在模式坐標(biāo)和動(dòng)力框架方面做了大量改進(jìn)工作。李超[3]在高度地形追隨坐標(biāo)Gal 坐標(biāo)面上引入地形影響平滑算子和隨高度衰減系數(shù)[4]，通過(guò)批量試驗(yàn)證實(shí)，新垂直坐標(biāo)有效改進(jìn)模式預(yù)報(bào)效果，尤其對(duì)復(fù)雜地形區(qū)域的位勢(shì)高度場(chǎng)預(yù)報(bào)有顯著改善。陳子通等[5]在中國(guó)南海臺(tái)風(fēng)模式中，設(shè)計(jì)了新的技術(shù)方案，考慮溫度、水汽的物理反饋對(duì)氣壓的影響，將間接導(dǎo)出的氣壓反饋值返回動(dòng)力場(chǎng)；同時(shí)在第一項(xiàng)技術(shù)改進(jìn)的基礎(chǔ)上，將物理反饋值作為模式Helmholtz 方程的右端項(xiàng)參與隱式求解，使得物理反饋在動(dòng)力約束條件下實(shí)現(xiàn)與動(dòng)力過(guò)程耦合，實(shí)現(xiàn)模式預(yù)報(bào)精度的提高。陳子通等[6]發(fā)展完善了中國(guó)南海臺(tái)風(fēng)模式(TRAMS-V2.0)，采用半隱式半拉格朗日時(shí)間差分方案，借助Helmholtz 方程進(jìn)行隱式求解，并在原模式的基礎(chǔ)上，采用三維靜力參考大氣、非線性項(xiàng)分步計(jì)算、物理過(guò)程傾向隱式處理及與動(dòng)力過(guò)程耦合等技術(shù)，形成新的模式動(dòng)力過(guò)程計(jì)算方案。蘇勇等[7]重新推導(dǎo)了引入三維參考大氣之后的模式動(dòng)力學(xué)方程組求解過(guò)程，在GRAPES_GFS 的動(dòng)力框架中引入不隨時(shí)間變化且滿足靜力平衡的三維參考大氣，通過(guò)若干個(gè)理想試驗(yàn)驗(yàn)證了方案的可行性，同時(shí)發(fā)現(xiàn)新的三維參考大氣可以有效提高模式動(dòng)力框架的計(jì)算精度。

雖然模式的動(dòng)力框架得到更新、模式坐標(biāo)也進(jìn)行了改進(jìn)，但復(fù)雜地形區(qū)域地面要素預(yù)報(bào)精度仍是模式發(fā)展的重大挑戰(zhàn)，目前華南區(qū)域GRAPES 模式使用的Topo10m地形數(shù)據(jù)在青藏高原東側(cè)復(fù)雜地形下2m氣溫預(yù)報(bào)仍存在較大偏差[8]。伴隨遙感手段的發(fā)展，地形數(shù)據(jù)分辨率的不斷提高，高分辨地形數(shù)據(jù)在Weather Research and Forecasting Model(簡(jiǎn)寫WRF)中的應(yīng)用效果被評(píng)估。Wen 等[9]將Shuttle Radar Topography Mission(簡(jiǎn)寫SRTM)地形數(shù)據(jù)引入WRF 中，模擬中國(guó)區(qū)域的2m氣溫和近地面要素，模擬結(jié)果的均方根誤差和偏差空間分布更接近全球陸地資料同化系統(tǒng)(Global Land Data Assimilation System ，簡(jiǎn)寫GLDAS)的結(jié)果。He 等[10]通過(guò)對(duì)比包括SRTM 在內(nèi)的多種地形數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)區(qū)域地表氣溫和降水模擬的影響，發(fā)現(xiàn)地形數(shù)據(jù)對(duì)于氣溫的影響要遠(yuǎn)高于降水。Meij 等[11-12]通過(guò)WRF 模擬Topo 30 s 地形數(shù)據(jù)和SRTM 地形數(shù)據(jù)對(duì)2m氣溫、10m風(fēng)速和降水的影響發(fā)現(xiàn)，使用SRTM 地形數(shù)據(jù)試驗(yàn)的2m氣溫和10m風(fēng)速結(jié)果更接近實(shí)況，同樣降水也有平均1%的提高。Kirthiga 等[13]通過(guò)SRTM 地形 數(shù) 據(jù) 和 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (簡(jiǎn)寫MODIS) 陸面數(shù)據(jù)更新了微氣象天氣模擬的地表信息，發(fā)現(xiàn)在24h預(yù)報(bào)時(shí)效內(nèi)，氣溫、相對(duì)濕度、太陽(yáng)輻射和風(fēng)速等近地面變量模擬結(jié)果有15%～30%的提升。Nunalee 等[14]對(duì)比了不同分辨率的地形數(shù)據(jù)模擬結(jié)果，證實(shí)地形數(shù)據(jù)的差異可以導(dǎo)致完全不同的地形尾流機(jī)制，比如有無(wú)渦旋分離的問(wèn)題。

高分辨地形數(shù)據(jù)在WRF 模擬中能夠提高地面要素、通量、輻射等物理作用的精度，但也容易引起動(dòng)力過(guò)程計(jì)算的虛假擾動(dòng)，即“噪音”問(wèn)題，國(guó)內(nèi)的專家對(duì)此開(kāi)展了研究。屠妮妮等[15]和何光碧等[16]通過(guò)切比雪夫多項(xiàng)式截?cái)嗟姆绞椒謩e對(duì)GRAPES 和WRF 模式開(kāi)展了高分辨地形平滑對(duì)降水等地面要素影響的研究，結(jié)果表明地形平滑后對(duì)高原東側(cè)復(fù)雜地形條件下的降水預(yù)報(bào)有一定的正作用。王光輝等[17]通過(guò)高階低通隱式正切濾波器選擇性地濾除地形坡度所引起的不同尺度的噪音，同時(shí)增加了模式水平擴(kuò)散方案，通過(guò)個(gè)例模擬證實(shí)其能夠改善預(yù)報(bào)在山區(qū)地形條件下的分布。

基于WRF 模式的研究結(jié)果，SRTM 地形數(shù)據(jù)能夠提高地面要素的精度，適當(dāng)?shù)臑V波平滑能夠提高預(yù)報(bào)效果。對(duì)于華南區(qū)域GRAPES 模式，是否也存在這樣的結(jié)論？因此，本研究引入SRTM 高分辨地形數(shù)據(jù)和平滑方案，通過(guò)批量模擬試驗(yàn)，應(yīng)用站點(diǎn)檢驗(yàn)方法[18]分析當(dāng)前動(dòng)力框架背景下，高分辨地形對(duì)地面要素預(yù)報(bào)精度的影響，同時(shí)研究SRTM 地形平滑處理對(duì)地面要素預(yù)報(bào)效果的影響。

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 模式地形數(shù)據(jù)

研究中新引入高分辨地形數(shù)據(jù)來(lái)自航天飛機(jī)雷達(dá)地形探測(cè)任務(wù) (Shuttle Radar Topography Mission，簡(jiǎn)寫SRTM)90m數(shù)字高程模型資料(Digital Elevation Mode，簡(jiǎn)寫DEM)。該地形資料由2000年美國(guó)太空總署(NASA)和國(guó)防部國(guó)家測(cè)繪局(NIMA) 基于“奮進(jìn)”號(hào)航天飛機(jī)上搭載的SRTM 系統(tǒng)獲取60 °N 和54 °S 之間雷達(dá)影像數(shù)據(jù)制作，其中一種SRTM 成果是分辨率為3 ″×3 ″的SRTM 3。SRTM 3 全球數(shù)據(jù)已于2004年初公開(kāi)發(fā)布，SRTM 3 的高程基準(zhǔn)是EGM96 大地水準(zhǔn)面，平面基準(zhǔn)是WGS84。SRTM 3 的標(biāo)稱絕對(duì)高程精度是±16m，標(biāo)稱絕對(duì)平面精度是±20m[19-20]。SRTM 3 經(jīng)歷多次算法升級(jí)修訂[21]，目前最新版本為SRTM v4.1。Hirt 等[22]認(rèn)為在植被較少地區(qū)SRTM v4.1 的誤差最小(6m)。Mouratidis 等[23]驗(yàn)證了希臘北部地區(qū)4 個(gè)版本SRTM 3 DEM 的質(zhì)量，其中SRTM v4 的中誤差為6.4m，與歐亞地區(qū)SRTM 標(biāo)定的誤差基本一致[24]。

應(yīng)用美國(guó)環(huán)境系統(tǒng)研究所(Environment System Research Institute，簡(jiǎn)寫ESRI)的ArcGIS 軟件，對(duì)源于中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心國(guó)際科學(xué)數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站 (http://www.gscloud.cn)的SRTM v4.1 數(shù)據(jù)格式進(jìn)行了柵格化轉(zhuǎn)換，隨后將柵格資料轉(zhuǎn)換為ASCII 文本格式，再利用WPS(WRF Pre-Processing System) 的格式轉(zhuǎn)化程序，將ASCII 文件轉(zhuǎn)換為靜態(tài)地理資料(Static Geographical Datasets，簡(jiǎn)寫SGD) 標(biāo)準(zhǔn)二進(jìn)制文件，實(shí)現(xiàn)模式對(duì)SRTM v4.1 數(shù)據(jù)的讀取，本文中將該套數(shù)據(jù)簡(jiǎn)稱為SRTM 3 s。高質(zhì)量、高分辨率地形數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)域GRAPES 模式地面要素預(yù)報(bào)精度有重大影響，同時(shí)對(duì)數(shù)值模式后處理[25]、物理過(guò)程參數(shù)化研究[26]、地形對(duì)觀測(cè)的影響[27]等工作也具有極其重要的價(jià)值。

研究中還使用了由USGS 發(fā)布的WRF 模式內(nèi)置地形數(shù)據(jù)Topo10m和Topo 30 s。 Topo30 s數(shù)據(jù)為全球覆蓋數(shù)據(jù)，但其數(shù)據(jù)精度相較SRTM 3數(shù)據(jù)仍存在一定差距[28]。

2.2 地形數(shù)據(jù)插值方法

選用GRAPES 模式內(nèi)置的地形數(shù)據(jù)插值處理方案[29]，首先是4 點(diǎn)(16 點(diǎn))權(quán)重平均插值方案，對(duì)于模式網(wǎng)格點(diǎn)P(x，y)周圍距離最近的地形數(shù)據(jù)4點(diǎn)(16 點(diǎn))為ai,j，xi、yi是ai,j的橫、縱坐標(biāo)，相應(yīng)的4點(diǎn)權(quán)重插值的權(quán)重wi,j為：

16 點(diǎn)權(quán)重插值的權(quán)重wi，j為：

可以得出網(wǎng)格點(diǎn)P(x，y)的4 點(diǎn)(16 點(diǎn))權(quán)重平均插值結(jié)果為：

同時(shí)，還采用了網(wǎng)格單元平均插值方案(grid-cell average interpolator)[29]，該插值方案對(duì)地形數(shù)據(jù)分辨率高于模式網(wǎng)格分辨率的情況有一定的處理優(yōu)勢(shì)。網(wǎng)格單元平均方法的操作在圖1 中示出，其中模式網(wǎng)格單元的內(nèi)插值(表示為大矩形)由所有填色地形數(shù)據(jù)網(wǎng)格單元值的簡(jiǎn)單平均值給出。

圖1 網(wǎng)格單元平均插值方案示意圖[29]

2.3 模式站點(diǎn)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)和方法

采用基于站點(diǎn)的模式預(yù)報(bào)結(jié)果檢驗(yàn)方法[18]，站點(diǎn)實(shí)況數(shù)據(jù)為華南區(qū)域中心收錄的地面觀測(cè)SYNOP 資料，模式格點(diǎn)預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)通過(guò)雙線性插值到站點(diǎn)，得到站點(diǎn)上的模式預(yù)報(bào)值。對(duì)于2m氣溫和10m風(fēng)速進(jìn)行絕對(duì)誤差(Absolute Error，簡(jiǎn)寫AE)和平均絕對(duì)誤差(Mean Absolute Error，簡(jiǎn)寫MAE)的統(tǒng)計(jì)，公式如下：

其中，xi為站點(diǎn)上的模式預(yù)報(bào)值，x^i為站點(diǎn)觀測(cè)實(shí)況，n 為參與檢驗(yàn)的總站點(diǎn)數(shù)。

3 模式介紹和試驗(yàn)設(shè)計(jì)

3.1 模式介紹

模式采用廣東省區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報(bào)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室升級(jí)的GRAPES 最新版本GRAPES-GZ 3 km，該模式是基于GRAPES-meso 的非靜力全彈性模式，采用半隱式半拉格朗日時(shí)間平流方案，經(jīng)-緯度格點(diǎn)的網(wǎng)格設(shè)計(jì)，水平方向取Arakawa-C 網(wǎng)格，垂直方向采用Charney-Philips 垂直分層設(shè)置，垂直坐標(biāo)為高度地形追隨坐標(biāo)。采用MRF 邊界層方案、WSM6 微物理過(guò)程、RRTMG 短波和長(zhǎng)波輻射方案、SMS 陸面過(guò)程方案、SAS 積云參數(shù)化方案等。模式的覆蓋范圍：96.00～123.36 °E，16.00～36.36 °N。水平格距為0.03 °，垂直分為65 層，模式層頂30 000m，積分步長(zhǎng)為50 秒。

3.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)4 組對(duì)比試驗(yàn)，改變模式靜態(tài)數(shù)據(jù)中的地形數(shù)據(jù)，對(duì)比不同試驗(yàn)的地面要素預(yù)報(bào)效果(表1)。Control 試驗(yàn)采用當(dāng)前業(yè)務(wù)運(yùn)行模式地形Topo10m，對(duì)比試驗(yàn)采用了模式內(nèi)置地形Topo30 s和 新 引 入 的SRTM3 s。Topo10m、Topo30 s、SRTM 3 s 采用網(wǎng)格單元平均插值方案，SRTM3 s w4、SRTM 3 s w16 分別采用4 點(diǎn)和16 點(diǎn)權(quán)重平均插值方案。模式采用和業(yè)務(wù)運(yùn)行一致的ECMWF 0.125 °預(yù)報(bào)資料作為驅(qū)動(dòng)資料，研究中采用世界時(shí)，試驗(yàn)?zāi)M的時(shí)間為2017年6月1—30日，分別在00h、12h起報(bào)，每次共積分48h。根據(jù)檢驗(yàn)的需求，對(duì)模式預(yù)報(bào)資料進(jìn)行時(shí)間提取，以24h預(yù)報(bào)時(shí)效內(nèi)逐6h資料和48h預(yù)報(bào)時(shí)效資料作為2m氣溫、10m風(fēng)速的預(yù)報(bào)資料；以24h、48h預(yù)報(bào)時(shí)效的逐24h累積降水作為降水預(yù)報(bào)資料。

4 檢驗(yàn)結(jié)果分析

表1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)表

4.1 模式地形數(shù)據(jù)改善效果分析

模式地形的海拔高度通過(guò)雙線性插值對(duì)應(yīng)到站點(diǎn)檢驗(yàn)所用的地面觀測(cè)SYNOP 站點(diǎn)上，分析海拔偏差的空間分布(圖2)。Control 試驗(yàn)Topo10m地形數(shù)據(jù)的海拔偏差(圖2a)在模式西部區(qū)域和我國(guó)東部沿海出現(xiàn)了較大波動(dòng)，具體為青藏高原東側(cè)地形復(fù)雜的四川、云南、貴州等地和福建、浙江南部丘陵地帶。30 s 試驗(yàn)(圖2b)和3 s 試驗(yàn)(圖2c)地形數(shù)據(jù)的海拔偏差空間分布較Control 試驗(yàn)有明顯改善，尤其是在云南、貴州、福建、廣東北部、重慶、湖北西部等地區(qū)的改善效果最明顯，w16 試驗(yàn)(w4 試驗(yàn))(圖略)地形數(shù)據(jù)海拔偏差分布結(jié)果同3 s 試驗(yàn)。目前數(shù)值預(yù)報(bào)模式模擬已有很多相關(guān)的研究成果[30-33]。運(yùn)用箱須圖[34-35]對(duì)絕對(duì)海拔偏差進(jìn)行分位數(shù)統(tǒng)計(jì)(圖2d)，Control 試驗(yàn)Topo10m地形數(shù)據(jù)的上邊緣為494.63m，0.75 分位為213.88m，0.50 分位為91.77m；對(duì)應(yīng)30 s 試驗(yàn)地形數(shù)據(jù)分別為150.98m、65.88m、23.52m；3 s 試驗(yàn)地形數(shù)據(jù)分別為160.41m、68.37m、23.01m。對(duì)于SRTM 3 s地形數(shù)據(jù)采用16 點(diǎn)(4 點(diǎn))權(quán)重平均插值方案的試驗(yàn)w16 (w4)，其對(duì)應(yīng)的分位值分別為138.06m、59.68m、22.08m(143.18m、61.85m、21.99m)。

圖2 模式地形高度減實(shí)況站點(diǎn)海拔偏差空間分布和絕對(duì)海拔偏差箱須圖 單位：m。a. Topo10m；b. Topo30 s；c. SRTM3 s；d. 各試驗(yàn)絕對(duì)海拔偏差箱須圖。

無(wú)論從海拔偏差的空間分布還是分位數(shù)統(tǒng)計(jì)，對(duì)比試驗(yàn)的地形數(shù)據(jù)都較Control 試驗(yàn)有明顯的改善，復(fù)雜地形區(qū)域的改善效果更為顯著；同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)，采用16 點(diǎn)權(quán)重平均插值方案的w16 試驗(yàn)絕對(duì)海拔偏差大部分分位數(shù)的值是最小的，但0.50 分位w4 試驗(yàn)最優(yōu)。

4.2 站點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果

4.2.1 批量試驗(yàn)檢驗(yàn)結(jié)果

選定2m氣溫、10m風(fēng)速作為傳統(tǒng)站點(diǎn)檢驗(yàn)的要素，參與檢驗(yàn)的站點(diǎn)數(shù)量最多為1 058 站。2m氣溫和10m風(fēng)速主要計(jì)算00h、06h、12h、18h、24h、48h預(yù)報(bào)時(shí)效的MAE。處理批量模擬結(jié)果的站點(diǎn)檢驗(yàn)，計(jì)算每個(gè)起報(bào)場(chǎng)的相同預(yù)報(bào)時(shí)效站點(diǎn)2m氣溫、10m風(fēng)速M(fèi)AE，將所得到的結(jié)果進(jìn)行箱須圖統(tǒng)計(jì)(圖3)，分析不同試驗(yàn)的站點(diǎn)MAE分布情況。

圖3 地面要素站點(diǎn)MAE 箱須圖 橫坐標(biāo)為試驗(yàn)和預(yù)報(bào)時(shí)效，縱坐標(biāo)為要素MAE。a. 2m氣溫MAE 箱須圖，單位：℃；b. 10m風(fēng)速M(fèi)AE 箱須圖，單位：m/s。

2m氣溫和10m風(fēng)速的站點(diǎn)MAE 箱須圖統(tǒng)計(jì)(圖3)，選用0.75 分位和0.50 分位值作為對(duì)比參數(shù)。除00h外，其它預(yù)報(bào)時(shí)效對(duì)比試驗(yàn)一致表現(xiàn)出MAE 下降的趨勢(shì)。2m氣溫MAE 在預(yù)報(bào)時(shí)效06h、12h、24h、48h箱須圖各個(gè)分位值相較Control 試驗(yàn)下降最多為w16 試驗(yàn)，24h預(yù)報(bào)時(shí)效下降幅度最顯著，其中0.75 分位MAE 下降0.42 ℃，0.50 分位MAE 下降0.25 ℃。在18h預(yù)報(bào)時(shí)效30 s 試驗(yàn)0.75 分位和0.50 分位的MAE下降幅度最大，分別達(dá)到0.21 ℃和0.24 ℃。相較Control 試驗(yàn)，10m風(fēng)速M(fèi)AE 箱須圖總體趨勢(shì)同2m氣溫，w16 和w4 試驗(yàn)相較其它試驗(yàn)分位數(shù)值下降更顯著，下降幅度最大出現(xiàn)在w16 試驗(yàn)48h預(yù)報(bào)時(shí)效的0.75 分位，達(dá)到0.35m/s。10m風(fēng)速箱須圖各分位值MAE 下降最多的為w16 試驗(yàn)，盡管部分w4 試驗(yàn)的分位值低于w16 試驗(yàn)，但數(shù)值不超過(guò)0.02m/s。以上的統(tǒng)計(jì)表明，對(duì)比試驗(yàn)對(duì)于2m氣溫和10m風(fēng)速M(fèi)AE 改善明顯，分位數(shù)值下降數(shù)量和最大降幅大部分集中在w16 試驗(yàn)。

通過(guò)對(duì)2m氣溫、10m風(fēng)速M(fèi)AE 箱須圖統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)比試驗(yàn)相較于Control 試驗(yàn)，2m氣溫和10m風(fēng)速的MAE 在對(duì)比試驗(yàn)中有大幅度的改善，分位數(shù)值下降數(shù)量最多和下降幅度最大66.67%集中于w16 試驗(yàn)。w16 試驗(yàn)是SRTM 3 s高分辨地形數(shù)據(jù)插值處理得到的靜態(tài)數(shù)據(jù)試驗(yàn)，模式基于高分辨地形平滑后所得的結(jié)果相較于Topo10m和30 s 粗分辨的原始地形數(shù)據(jù)結(jié)果有一定優(yōu)勢(shì)，這和高學(xué)杰等[1]研究的結(jié)論一致。對(duì)24h累積降水，開(kāi)展晴雨和分級(jí)降水評(píng)估(圖略)，對(duì)比試驗(yàn)的降水評(píng)分與Control 試驗(yàn)結(jié)果相當(dāng)，個(gè)別量級(jí)出現(xiàn)評(píng)分提高的情況。

同時(shí)可以發(fā)現(xiàn)，2m氣溫的預(yù)報(bào)結(jié)果在06h出現(xiàn)振蕩，而10m風(fēng)速的結(jié)果則相對(duì)較穩(wěn)定，可能的原因是地形數(shù)據(jù)的改變導(dǎo)致模式地表信息變化，使得地表輻射、通量物理作用精度得到提高，但也產(chǎn)生動(dòng)力過(guò)程計(jì)算的虛假擾動(dòng)，進(jìn)而導(dǎo)致模式調(diào)整過(guò)程中2m氣溫出現(xiàn)振蕩；而影響地面風(fēng)速變化的主要因素是土地覆被信息的地表粗糙度等因子，地形數(shù)據(jù)的改變，會(huì)對(duì)坡度、地形海拔等信息產(chǎn)生影響，間接地大范圍改變了地表粗糙度信息，因而10m風(fēng)速預(yù)報(bào)結(jié)果出現(xiàn)改善卻未出現(xiàn)明顯振蕩，這和Kirthiga 等[13]研究的結(jié)論一致。

圖4 個(gè)例2m氣溫和10m風(fēng)速模擬結(jié)果對(duì)比a. 個(gè)例站點(diǎn)選取，橫坐標(biāo)為經(jīng)度，縱坐標(biāo)為緯度，填色為海拔高度，▲為選取站點(diǎn)空間分布；b. 個(gè)例站點(diǎn)海拔對(duì)比，橫坐標(biāo)為站號(hào)，縱坐標(biāo)為站點(diǎn)海拔高度，單位：m；c. Control 試驗(yàn)24h預(yù)報(bào)時(shí)效站點(diǎn)2m氣溫AE 時(shí)間序列，橫坐標(biāo)為預(yù)報(bào)次數(shù)，單位：次，縱坐標(biāo)為溫度，單位：℃，2 個(gè)時(shí)次的觀測(cè)數(shù)據(jù)缺失，導(dǎo)致線條出現(xiàn)斷點(diǎn)；d．同c，但為w16 試驗(yàn)；e. Control 試驗(yàn)24h預(yù)報(bào)時(shí)效站點(diǎn)10m風(fēng)速AE 時(shí)間序列，縱坐標(biāo)為風(fēng)速，單位：m/s；f．同e，但為w16 試驗(yàn)。

4.2.2 個(gè)例試驗(yàn)檢驗(yàn)結(jié)果

選取模式西部地形復(fù)雜區(qū)域5 個(gè)站點(diǎn)作為個(gè)例檢驗(yàn)的站點(diǎn)(圖4a)，取6月1—30日00h和12h起報(bào)場(chǎng)的相同預(yù)報(bào)時(shí)效模式結(jié)果與站點(diǎn)SYNOP數(shù)據(jù)做AE，得到整個(gè)模擬時(shí)段的2m氣溫和10m風(fēng)速不同預(yù)報(bào)時(shí)效AE 的時(shí)間序列，各預(yù)報(bào)時(shí)效結(jié)果基本一致，僅選用24h預(yù)報(bào)時(shí)效(圖4c～4f)進(jìn)行分析。基于前文批量試驗(yàn)檢驗(yàn)的結(jié)果，主要分析Control 和w16 試驗(yàn)預(yù)報(bào)結(jié)果與SYNOP 觀測(cè)值的AE。通過(guò)站點(diǎn)海拔高度的對(duì)比(圖4b)可以發(fā)現(xiàn)，在所選取的5 個(gè)站點(diǎn)中，Control 試驗(yàn)相較于SYNOP 站點(diǎn)海拔存在257～749m的明顯偏高情況；w16 試驗(yàn)站點(diǎn)海拔和SYNOP 基本一致，僅有6～22m的絕對(duì)偏差，w16 試驗(yàn)的個(gè)例站點(diǎn)海拔更接近實(shí)際海拔。

2m氣溫的站點(diǎn)時(shí)間序列對(duì)比(圖4c～4d)可以發(fā)現(xiàn)，Control 試驗(yàn)(圖4c)2m氣溫站點(diǎn)AE 存在較大波動(dòng)，5 站在整個(gè)模擬時(shí)段內(nèi)的最大AE 為4.76～12.96 ℃，最小AE 為0.06～0.37 ℃，平均AE 為2.28～4.37 ℃，AE 整體趨勢(shì)反映出預(yù)報(bào)結(jié)果較實(shí)況存在較大偏差。對(duì)應(yīng)的w16 試驗(yàn)(圖4d)，5 站在整個(gè)模擬時(shí)段內(nèi)AE 的整體趨勢(shì)反映預(yù)報(bào)結(jié)果和實(shí)況相對(duì)更接近，最大AE 為2.20 ～10.44 ℃，最小AE 為0.00～0.07 ℃，平均AE 為0.79～1.78 ℃，相較Control 試驗(yàn)存在明顯的改善。

10m風(fēng)速的站點(diǎn)時(shí)間序列對(duì)比(圖4e～4f)可以發(fā)現(xiàn)，Control 試驗(yàn)(圖4e)10m風(fēng)速站點(diǎn)AE 存在大幅度的波動(dòng)，5 站在整個(gè)模擬時(shí)段內(nèi)的風(fēng)速最大AE 為5.58～9.52m/s，最小AE 為0.03～0.26m/s，平均AE 為2.14～4.19m/s。對(duì)應(yīng)的w16 試驗(yàn)(圖4f)，最大AE 為2.92～10.30m/s，最小AE 為0.004～0.05m/s，平均AE 為0.87～2.28m/s。w16試驗(yàn)10m風(fēng)速四川省涼山德昌站存在較大波動(dòng)，其余站點(diǎn)都相較Control 試驗(yàn)有明顯的改善。

模式西部復(fù)雜地形區(qū)域站點(diǎn)2m氣溫和10m風(fēng)速預(yù)報(bào)AE 時(shí)間序列對(duì)比表明，高精度地形數(shù)據(jù)的更新，使得模式地形高度更接近實(shí)際地形，2m氣溫和10m風(fēng)速的預(yù)報(bào)得到顯著改善，同時(shí)w16 試驗(yàn)結(jié)果更能體現(xiàn)站點(diǎn)2m氣溫的日變化特征[36]。

5 地面要素改善原因分析

5.1 2m氣溫和10m風(fēng)速M(fèi)AE 改善原因分析

Control 試驗(yàn)的地形數(shù)據(jù)在西南區(qū)域明顯偏高，尤其是在四川西部和云貴高原等地區(qū)?；谡麄€(gè)模擬試驗(yàn)地面要素MAE 的空間分布情況，分析其改善原因。選取6月1—30日00h和12h起報(bào)場(chǎng)的相同預(yù)報(bào)時(shí)效模式結(jié)果與站點(diǎn)SYNOP 數(shù)據(jù)做MAE，得到整個(gè)模擬時(shí)段的2m氣溫和10m風(fēng)速不同預(yù)報(bào)時(shí)效MAE 的空間分布，各個(gè)時(shí)效結(jié)果基本一致，僅選用24h預(yù)報(bào)時(shí)效(圖5)進(jìn)行分析。

分析2m氣溫的MAE 空間分布，可以發(fā)現(xiàn)Control 試驗(yàn)的預(yù)報(bào)結(jié)果(圖5a)在地形偏高區(qū)域出現(xiàn)大范圍的2m氣溫MAE 大值點(diǎn)，云南、四川南部和西藏東南部部分站點(diǎn)2m氣溫MAE 在4 ℃以上，個(gè)別站點(diǎn)超過(guò)5 ℃?；赟RTM 3s 高分辨地形數(shù)據(jù)的w16 試驗(yàn)，隨著模式西部區(qū)域海拔偏差得到改善，相應(yīng)的2m氣溫MAE(圖5b)也出現(xiàn)大幅度下降，MAE 超過(guò)4 ℃的站點(diǎn)也大幅度減少，西部復(fù)雜地形區(qū)域大部分站點(diǎn)MAE 控制在1.5 ℃以下。

10m風(fēng)速M(fèi)AE 空間分布的結(jié)論和2m氣溫結(jié)果相同，Control 試驗(yàn)的10m風(fēng)速M(fèi)AE (圖5c)在地形復(fù)雜區(qū)域有明顯的大值點(diǎn)，主要分布在云南、四川南部、貴州中西部、廣西西部、福建、江西和海南的個(gè)別站點(diǎn)。w16 試驗(yàn)(圖5d)10m風(fēng)速M(fèi)AE 在云南、四川南部、廣西西部、福建、浙江、貴州和海南等地的站點(diǎn)出現(xiàn)明顯的下降，風(fēng)速M(fèi)AE改善最明顯的地區(qū)和地形改善顯著區(qū)有較好的對(duì)應(yīng)。

影響模式地面要素2m氣溫和10m風(fēng)速預(yù)報(bào)精度的因素眾多，模式地形和實(shí)際地形的差異是2m氣溫預(yù)報(bào)產(chǎn)生偏差的重要原因之一[37-38]。隨著w16 試驗(yàn)?zāi)Ｊ降匦螖?shù)據(jù)的改善，2m氣溫和10m風(fēng)速預(yù)報(bào)精度也得到了提高，預(yù)報(bào)改善區(qū)域和模式地形海拔高度改善區(qū)域重合，基本集中在地形復(fù)雜的高原東部和東部沿海地區(qū)。通過(guò)以上分析，可以發(fā)現(xiàn)對(duì)比試驗(yàn)?zāi)Ｊ降匦螖?shù)據(jù)的改善是2m氣溫和10m風(fēng)速M(fèi)AE 下降的原因，地形復(fù)雜區(qū)域的貢獻(xiàn)尤為突出。

圖5 Control 試驗(yàn)同w16 試驗(yàn)2m氣溫和10m風(fēng)速M(fèi)AE 空間分布對(duì)比a. Control 試驗(yàn)?zāi)Ｊ?4h預(yù)報(bào)時(shí)效2m氣溫MAE 空間分布；b. 同a，但試驗(yàn)為w16；c. Control 試驗(yàn)?zāi)Ｊ?4h預(yù)報(bào)時(shí)效10m風(fēng)速M(fèi)AE 空間分布；d. 同c，但試驗(yàn)為w16。

5.2 10m風(fēng)向改善情況

復(fù)雜地形條件下，模式對(duì)10m風(fēng)的預(yù)報(bào)存在較大偏差[39]，華南區(qū)域GRAPES 模式西部區(qū)域?yàn)榍嗖馗咴瓥|側(cè)復(fù)雜地形區(qū)，東部沿海區(qū)域也為復(fù)雜地形區(qū)，因此Control 試驗(yàn)的10m風(fēng)速M(fèi)AE各分位值都較大(圖3b)。用Control 試驗(yàn)10m風(fēng)速絕對(duì)偏差減去w16 試驗(yàn)，得到w16 試驗(yàn)10m風(fēng)速改善情況(圖6a)，風(fēng)速改善顯著區(qū)域集中在模式西部的云南、貴州、四川南部、西藏東南部區(qū)域和東部沿海地區(qū)。這和前文整個(gè)模擬時(shí)段的MAE 空間分布的結(jié)論一致。

復(fù)雜地形區(qū)域10m風(fēng)速預(yù)報(bào)精度得到了改善，風(fēng)向的預(yù)報(bào)精度是否也得到了提高？選取地形復(fù)雜且地形數(shù)據(jù)改善顯著的云南及其周邊區(qū)域(圖6a 矩形框區(qū)域)為分析區(qū)域，區(qū)域內(nèi)共137 站，通過(guò)個(gè)例分析風(fēng)向在Control 試驗(yàn)和w16 試驗(yàn)中的預(yù)報(bào)精度。個(gè)例的24h和48h預(yù)報(bào)時(shí)效結(jié)果(圖略) 表明，Control 試驗(yàn)表現(xiàn)為一致的西風(fēng)和西南偏西風(fēng)，和實(shí)況的多風(fēng)向、均勻分布相差較大，w16 試驗(yàn)風(fēng)向出現(xiàn)改變，雖然仍以西南風(fēng)、西南偏西風(fēng)占多，但其風(fēng)向分布更接近實(shí)況風(fēng)向。采用風(fēng)向玫瑰圖(wind rose)[40-42]統(tǒng)計(jì)分析關(guān)注區(qū)域的個(gè)例24h預(yù)報(bào)時(shí)效風(fēng)向分布情況(圖6b～6d)，可以發(fā)現(xiàn)SYNOP 站點(diǎn)觀測(cè)的風(fēng)向(圖6b)分布相對(duì)均衡，西南風(fēng)、西南偏西、西南偏南和北風(fēng)都達(dá)到或超過(guò)10%，其余12 個(gè)風(fēng)向站數(shù)分布相對(duì)均勻。對(duì)于Control 試驗(yàn)(圖6c)，西風(fēng)站數(shù)占35%，西南偏西風(fēng)站數(shù)接近38%，其余14 個(gè)風(fēng)向的站數(shù)總計(jì)不到28%，和實(shí)況風(fēng)向的分布存在較大偏差。相應(yīng)的，w16 試驗(yàn)(圖6d)雖然仍是西南風(fēng)、西南偏西風(fēng)占主導(dǎo)，距離實(shí)況的西南風(fēng)和西南偏西風(fēng)站數(shù)比例仍存在一定差距，但其站數(shù)比例相對(duì)Control 試驗(yàn)已經(jīng)大幅度下降，且西南偏南風(fēng)的站數(shù)比和實(shí)況較接近。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，w16 試驗(yàn)的風(fēng)向分布盡管比例上較實(shí)況仍存在一定差異，但相較Control 試驗(yàn)已經(jīng)有較大的改善，這和風(fēng)向偏差空間分布(圖略)的結(jié)論是一致的。其它預(yù)報(bào)時(shí)效表現(xiàn)為基本一致的結(jié)論(圖略)。

通過(guò)試驗(yàn)結(jié)果和個(gè)例的分析可以得出，高分辨地形數(shù)據(jù)的引入，能夠提高模式10m風(fēng)向預(yù)報(bào)精度，地形地貌復(fù)雜的區(qū)域，高分辨地形在改善10m風(fēng)速預(yù)報(bào)的同時(shí)，風(fēng)向預(yù)報(bào)也更接近實(shí)況，這和王詠薇等[43]的研究結(jié)果一致。

圖6 Control 試驗(yàn)和w16 試驗(yàn)2017060300 個(gè)例10m風(fēng)速和風(fēng)向結(jié)果對(duì)比a. 模式范圍24h預(yù)報(bào)場(chǎng)Control 試驗(yàn)與站點(diǎn)實(shí)況10m風(fēng)速絕對(duì)偏差減去w16 試驗(yàn)的空間分布，矩形框?yàn)槠钶^大區(qū)，也是風(fēng)向偏差重點(diǎn)分析區(qū)域，單位：m/s；b. 重點(diǎn)分析區(qū)域SYNOP 資料的16 向wind rose(風(fēng)向玫瑰圖)，填色表示風(fēng)速，風(fēng)矢端數(shù)值為該風(fēng)向的平均風(fēng)速；c. Control 試驗(yàn)24h預(yù)報(bào)時(shí)效重點(diǎn)分析區(qū)域16 向wind rose；d. 同c，但為w16 試驗(yàn)。

6 結(jié)論和討論

華南區(qū)域GRAPES 模式完成了改進(jìn)高度地形追隨坐標(biāo)、更新模式動(dòng)力過(guò)程計(jì)算、引入新的三維參考大氣等多項(xiàng)更新升級(jí)，這使得模式利用高分辨地形數(shù)據(jù)變得可能。引入新的地形數(shù)據(jù)和濾波平滑處理方案，通過(guò)多組對(duì)比試驗(yàn)，基于傳統(tǒng)檢驗(yàn)方法，分析高分辨地形數(shù)據(jù)對(duì)模式地面要素預(yù)報(bào)的影響，得出以下結(jié)論。

(1) 模式內(nèi)置的Topo30 s 地形、新引入的SRTM 地形和基于SRTM 的多種平滑插值得到的地形，相對(duì)于模式業(yè)務(wù)使用的Topo10m地形無(wú)論從海拔偏差的空間分布還是分位數(shù)統(tǒng)計(jì)，都有明顯的改善，在復(fù)雜地形區(qū)域的改善效果也更顯著，16 點(diǎn)權(quán)重平均插值方案對(duì)于模式地形改善更顯著。

(2) 高分辨地形試驗(yàn)2m氣溫和10m風(fēng)速的MAE 有大幅度的改善，分位數(shù)統(tǒng)計(jì)和MAE 的空間分布特征都表明引入高分辨地形數(shù)據(jù)對(duì)于地面要素的預(yù)報(bào)精度有一定提高。但同時(shí)也發(fā)現(xiàn)適當(dāng)?shù)钠交軌驕p少模式動(dòng)力過(guò)程計(jì)算的虛假擾動(dòng)，進(jìn)一步改善預(yù)報(bào)精度和降低模式結(jié)果的振蕩。

(3) 高分辨地形對(duì)模式靜態(tài)數(shù)據(jù)的改善是2m氣溫和10m風(fēng)速M(fèi)AE 下降的主要原因，模式地形改善幅度大的地區(qū)對(duì)于MAE 改善的貢獻(xiàn)高于其他區(qū)域；風(fēng)速得到改善的同時(shí)，風(fēng)向預(yù)報(bào)的精度也得到了提高。

模式地形是影響預(yù)報(bào)精度的重要參數(shù)，青藏高原東側(cè)復(fù)雜地形是華南區(qū)域GRAPES 模式天氣系統(tǒng)和地面要素預(yù)報(bào)的重大挑戰(zhàn)。研究同時(shí)也發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過(guò)一定濾波平滑能有效處理高分辨地形數(shù)據(jù)在動(dòng)力過(guò)程計(jì)算時(shí)產(chǎn)生的“噪聲”，雖然高分辨地形數(shù)據(jù)對(duì)模式預(yù)報(bào)精度有一定的改善，但也應(yīng)認(rèn)識(shí)到，仍需要大量數(shù)值模擬試驗(yàn)來(lái)研究選擇何種地形處理技術(shù)降低高分辨地形“噪聲”對(duì)動(dòng)力計(jì)算過(guò)程等方面的影響，從而進(jìn)一步提高模式穩(wěn)定性和地面要素預(yù)報(bào)的精度。