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    確定性預(yù)報(bào)和集合預(yù)報(bào)融合降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品應(yīng)用*

    2020-07-23 02:13:22蘇志重
    海峽科學(xué) 2020年5期
    關(guān)鍵詞:量級(jí)確定性時(shí)效

    蘇志重 潘 寧 林 青

    (1.海峽氣象開放實(shí)驗(yàn)室,福建 廈門 361012; 2.福建省氣象臺(tái),福建 福州 350001)

    1 概述

    集合預(yù)報(bào)與確定性預(yù)報(bào)不同,能夠提供關(guān)于預(yù)報(bào)的不確定性信息,獲取預(yù)報(bào)集合,改善單一確定性預(yù)報(bào)的預(yù)報(bào)技巧[1-3]。經(jīng)過(guò)數(shù)十年的發(fā)展,集合預(yù)報(bào)日漸在氣象業(yè)務(wù)日常工作中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用,集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品在我國(guó)各級(jí)氣象臺(tái)站得到廣泛的應(yīng)用[4-6]。利用集合預(yù)報(bào)技術(shù)開發(fā)定量降水產(chǎn)品能夠改善降水的預(yù)報(bào)效果,學(xué)者已開展了較多的集合預(yù)報(bào)降水檢驗(yàn)和解釋應(yīng)用方法的研究[7-8]。陳博宇等[9]檢驗(yàn)了2013年汛期ECMWF集合統(tǒng)計(jì)量在多地的表現(xiàn),并設(shè)計(jì)了概率匹配-融合和融合-概率匹配等釋用方法,對(duì)暴雨和大暴雨的降水預(yù)報(bào)有一定提升;張霞等[10]檢驗(yàn)了集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品在河南省暴雨預(yù)報(bào)中的應(yīng)用,基于檢驗(yàn)結(jié)果,設(shè)計(jì)了百分比權(quán)重集成技術(shù)暴雨預(yù)報(bào)方法;徐姝等[11]針對(duì)結(jié)合預(yù)報(bào)融合降水產(chǎn)品的偏差特征,進(jìn)行基于頻率匹配法的降水偏差訂正,改善了預(yù)報(bào)結(jié)果。在集合預(yù)報(bào)釋用的方法中,集合統(tǒng)計(jì)量融合法得到了發(fā)展和應(yīng)用,其原理是針對(duì)不同量級(jí)的降水,使用不同分位數(shù)或統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值代替。目前福建氣象業(yè)務(wù)中使用中央氣象臺(tái)開發(fā)的集合預(yù)報(bào)融合產(chǎn)品,但中央氣象臺(tái)的參數(shù)方案是基于全國(guó)范圍的統(tǒng)計(jì)計(jì)算得出的,全國(guó)的最優(yōu)方案并不一定是各個(gè)區(qū)域的最優(yōu)方案。當(dāng)考慮到當(dāng)?shù)氐匦?、天氣系統(tǒng)、季節(jié)變化等不同影響因子時(shí),融合方案也將出現(xiàn)差異。

    在日常的預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中,能夠獲取全球模式和中尺度區(qū)域模式等多種確定性模式的降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品,從以往的研究中可以看出,確定性模式特別是中尺度區(qū)域模式由于分辨率較高,在積云對(duì)流過(guò)程和地表物理過(guò)程方面對(duì)降水的產(chǎn)生和發(fā)展有更為精細(xì)的描述,對(duì)局地性質(zhì)的強(qiáng)降水預(yù)報(bào)有較好的參考價(jià)值[12];但目前各類的融合產(chǎn)品并沒(méi)有考慮確定性模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品,因此設(shè)計(jì)融合方案時(shí)應(yīng)兼顧兩類產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì),將確定性模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品也加入檢驗(yàn)比較,以獲得最優(yōu)方案。

    福建地處東南沿海、臺(tái)灣海峽西岸,各種類型的暴雨頻發(fā),對(duì)于該地區(qū)的降水預(yù)報(bào)一直是研究關(guān)注的重點(diǎn),福建氣象部門也一直在探索提升降水預(yù)報(bào)能力的方法。本文以福建省為研究區(qū)域,檢驗(yàn)歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)的降水集合預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)量以及多種確定性預(yù)報(bào)降水的預(yù)報(bào)技巧水平,并根據(jù)表現(xiàn)較好的分位數(shù)或統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算方法,重新設(shè)計(jì)融合方案,考察其在降水過(guò)程中的表現(xiàn),為業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)提供參考。

    2 資料與方法

    2.1 資料

    本文選取2016年4月1日~9月30日00時(shí)和12時(shí)(UTC)ECMWF集合預(yù)報(bào)和4種確定性模式的降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品為融合方案建模樣本。

    ECMWF集合預(yù)報(bào)有51個(gè)成員,檢驗(yàn)以下7類共17種降水集合統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品:

    (1)集合百分位數(shù):集合預(yù)報(bào)成員數(shù)據(jù)從小到大排列,按照百分位值所在的位置選取預(yù)報(bào)值,包括5%分位數(shù)、10%分位數(shù)、25%分位數(shù)、50%分位數(shù)、60%分位數(shù)、70%分位數(shù)、80%分位數(shù)、85%分位數(shù)、90%分位數(shù)、95%分位數(shù)等10種產(chǎn)品。

    (2)控制預(yù)報(bào)(ctl):模式不加擾動(dòng)的結(jié)果,作為集合預(yù)報(bào)的成員之一。

    (3)集合平均(mean):集合預(yù)報(bào)所有成員預(yù)報(bào)值的算術(shù)平均。

    (4)集合最大(小)值(max,min):集合預(yù)報(bào)成員數(shù)據(jù)按照大小順序排列,取最大(小)值。

    (5)集合中位數(shù)(med):將數(shù)據(jù)按照大小順序排列,取中間值。

    (6)集合眾位數(shù)(mode):統(tǒng)計(jì)每個(gè)格點(diǎn)上集合樣本的概率分布,取格點(diǎn)上出現(xiàn)概率最高的數(shù)值作為mode產(chǎn)品。

    (7)概率匹配集合平均產(chǎn)品:將集合平均場(chǎng)中各格點(diǎn)數(shù)值從大到小排列,并保留各數(shù)值在區(qū)域中的位置;其次將區(qū)域內(nèi)所有成員的所有預(yù)報(bào)數(shù)值按照大小排列,保留每25個(gè)間隔的預(yù)報(bào)值;最后將第二步保留的序列與第一步的序列匹配,得到概率匹配集合平均產(chǎn)品[9]。

    選取的確定性模式降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品包括:ECMWF全球模式的細(xì)網(wǎng)格產(chǎn)品(ec_thin)、華東區(qū)域中尺度模式(WARMS)產(chǎn)品(shnwp)、美國(guó)NCEP的GFS全球模式產(chǎn)品(gfs)以及福建省中尺度數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品(fjwrf)。

    在實(shí)況降水資料方面,選取2016年4月1日~9月30日福建省國(guó)家級(jí)站點(diǎn)和區(qū)域站點(diǎn)組成的289個(gè)福建省智能網(wǎng)格業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)關(guān)鍵點(diǎn)(圖1)的降水資料。采用雙線性插值方法,將確定性預(yù)報(bào)和ECMWF集合預(yù)報(bào)模式格點(diǎn)數(shù)據(jù)插值到站點(diǎn)上,再生成集合統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品,用于預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)。同時(shí)選取2017年4月1日~9月30日上述關(guān)鍵點(diǎn)實(shí)況資料,檢驗(yàn)本文降水融合預(yù)報(bào)產(chǎn)品的預(yù)報(bào)效果。

    圖1 福建省智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)關(guān)鍵點(diǎn)分布

    2.2 降水檢驗(yàn)方法

    采用國(guó)家氣象中心日常業(yè)務(wù)使用的雨量劃分標(biāo)準(zhǔn),將24小時(shí)降水量劃分為小雨(0~9.9mm)、中雨(10~24.9mm)、大雨(25~49.9mm)、暴雨(50~99.9mm)、大暴雨(100~249.9mm)和特大暴雨(≥250mm)。計(jì)算各降水量級(jí)的TS評(píng)分。TS評(píng)分的計(jì)算公式為:

    (1)

    式中,NA表示降水預(yù)報(bào)正確的站(次)數(shù),NB表示空?qǐng)?bào)的站(次)數(shù),NC表示漏報(bào)的站(次)數(shù)。TS越接近1,表示預(yù)報(bào)效果越好。

    2.3 降水融合技術(shù)

    在不同預(yù)報(bào)時(shí)刻、不同量級(jí)降水上采用最優(yōu)評(píng)分集合統(tǒng)計(jì)量的疊加產(chǎn)品,即融合產(chǎn)品。具體為:首先在各預(yù)報(bào)時(shí)刻各降水級(jí)別內(nèi)計(jì)算參評(píng)產(chǎn)品的TS評(píng)分,并根據(jù)排序確定評(píng)分最高的產(chǎn)品為最優(yōu)產(chǎn)品,以此確定各預(yù)報(bào)時(shí)刻各降水級(jí)別各自的最優(yōu)產(chǎn)品;其次根據(jù)前一步得到的信息,在每一個(gè)站點(diǎn)上按照降水量級(jí)由大到小的順序確定該點(diǎn)的預(yù)報(bào)最優(yōu)產(chǎn)品數(shù)值是否大于或等于此降水量級(jí)最小閾值,如達(dá)到條件則該最優(yōu)產(chǎn)品確定為該點(diǎn)最終的融合預(yù)報(bào)降水量;如達(dá)不到上述條件,則判斷下一量級(jí)的最優(yōu)產(chǎn)品降水量數(shù)值是否大于或等于此降水量級(jí)最小閾值,以此類推。當(dāng)上述條件均無(wú)法滿足時(shí),確定該點(diǎn)最終融合預(yù)報(bào)降水量為0mm。

    為更好理解上述融合方法,示例如下:在某個(gè)預(yù)報(bào)時(shí)刻和預(yù)報(bào)站點(diǎn)上,(1)如果最優(yōu)產(chǎn)品的值大于或等于100mm,則融合值等于最優(yōu)產(chǎn)品A;(2)如果最優(yōu)產(chǎn)品的值大于或等于50mm,則融合值等于最優(yōu)產(chǎn)品B;(3)如果最優(yōu)產(chǎn)品的值大于或等于25mm,則融合值等于最優(yōu)產(chǎn)品C;(4)如果最優(yōu)產(chǎn)品的值大于或等于10mm,則融合值等于最優(yōu)產(chǎn)品D;(5)如果最優(yōu)產(chǎn)品的值大于或等于10mm,則融合值等于最優(yōu)產(chǎn)品E;(6)如果上述條件均不滿足,則融合值等于0mm。通過(guò)上述方法確定各預(yù)報(bào)時(shí)刻和各個(gè)站點(diǎn)的具體降水預(yù)報(bào)數(shù)值。

    3 建模分析

    福建降水多集中在3~9月[13],我們將研究焦點(diǎn)集中在該時(shí)段。同時(shí)為了分析不同季節(jié)集合預(yù)報(bào)的表現(xiàn),將建模時(shí)段劃分春雨季(3~4月)、前汛期(5~6月)和后汛期(7~9月)。如此劃分主要是依據(jù)福建省降水的氣候特征,春季時(shí)段西南暖濕氣流開始活躍,降水開始明顯增多;前汛期春季環(huán)流形勢(shì)向夏季形勢(shì)過(guò)渡,偏南暖濕氣流加強(qiáng),冷暖氣流對(duì)峙在華南地區(qū)[14],呈現(xiàn)降水極端明顯、暴雨集中、降水強(qiáng)度強(qiáng)等特點(diǎn)[15];后汛期時(shí)段降水主要以臺(tái)風(fēng)等熱帶系統(tǒng)影響為主。不同季節(jié)和時(shí)段的降水特征和性質(zhì)不同,集合預(yù)報(bào)和確定性模式預(yù)報(bào)的降水可能反映出季節(jié)差異,因此有必要按照上述時(shí)段分別研究。

    圖2為建模樣本時(shí)段春雨季(3~4月)、前汛期(5~6月)和后汛期(7~9月)的各個(gè)確定性預(yù)報(bào)和集合預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)量TS,預(yù)報(bào)時(shí)效分別為24小時(shí)、48小時(shí)和72小時(shí)。為了討論方便,將TS最高的統(tǒng)計(jì)量定義為最優(yōu)產(chǎn)品,對(duì)應(yīng)的TS定義為最優(yōu)TS。

    (a)3~4月24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效;(b)3~4月48小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效;(c)3~4月72小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效;(d)5~6月24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效;(e)5~6月48小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效;(f)5~6月72小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效;(g)7~9月24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效;(h)7~9月48小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效;(i)7~9月72小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效

    從圖2 可以看出,在春雨季和前汛期,隨著預(yù)報(bào)量級(jí)的提升,TS評(píng)分呈現(xiàn)顯著下降的趨勢(shì),而對(duì)于后汛期降水而言,卻表現(xiàn)為暴雨和大暴雨以上量級(jí)的降水TS評(píng)分比中雨和大雨的TS評(píng)分高,例如24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效大暴雨及以上量級(jí)的TS評(píng)分達(dá)到了0.23。對(duì)于不同降水量級(jí),最優(yōu)產(chǎn)品也各不相同,以春雨季24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效降水為例,小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨以上量級(jí)的最優(yōu)產(chǎn)品分別對(duì)應(yīng)為10%分位數(shù)、ave、90%分位數(shù)、95%分位數(shù)和shnwp。可以看出,隨著降水量級(jí)的增大,最優(yōu)產(chǎn)品的分位數(shù)和統(tǒng)計(jì)量產(chǎn)品有向高值靠近的趨勢(shì),而在極端降水方面,特別是大暴雨量級(jí)上,確定性預(yù)報(bào)則有較大優(yōu)勢(shì),華東區(qū)域中尺度模式和ec_thin全球模式24小時(shí)時(shí)效的大暴雨預(yù)報(bào)的TS評(píng)分優(yōu)勢(shì)明顯,但在48小時(shí)和72小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效上,則是集合預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)量預(yù)報(bào)較為成功,也反映出了集合預(yù)報(bào)在較長(zhǎng)預(yù)報(bào)時(shí)效上的優(yōu)勢(shì)。

    在不同時(shí)段,集合預(yù)報(bào)的最優(yōu)產(chǎn)品也有不同表現(xiàn)。春雨季的小雨預(yù)報(bào)TS在所有預(yù)報(bào)時(shí)效都超過(guò)了0.4,最高為24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效,最優(yōu)TS為0.45;前汛期和后汛期表現(xiàn)較差,TS均低于0.4;在中雨和大雨量級(jí)上,春雨季的TS評(píng)分也高于前汛期和后汛期??梢钥闯?,由于春雨季的降水強(qiáng)度較前汛期和后汛期偏弱,因此在大范圍的降水落區(qū)預(yù)報(bào)中,春雨季的大雨以下量級(jí)TS評(píng)分比較容易得到較高TS。在暴雨量級(jí)上,前汛期和后汛期的集合預(yù)報(bào)的最優(yōu)TS比春雨季更加表現(xiàn)突出,后汛期24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效的暴雨最優(yōu)TS達(dá)到了0.2,大暴雨及以上量級(jí)預(yù)報(bào)方面,大暴雨的最優(yōu)TS表現(xiàn)十分突出,達(dá)到0.24,甚至超過(guò)了暴雨的TS,這是由于后汛期幾次臺(tái)風(fēng)暴雨預(yù)報(bào)較為穩(wěn)定所致。在春雨季和前汛期的大暴雨及以上量級(jí)的預(yù)報(bào)上,集合預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)量均只有個(gè)別大分位數(shù)和預(yù)報(bào)極值(max)有一定的得分,且TS偏小,均在0.04以下,而確定性預(yù)報(bào)的預(yù)報(bào)效果較好,在0.09。

    上述分析表明,在不同時(shí)段,集合預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)量有不同的表現(xiàn),在春雨季集合預(yù)報(bào)小雨量級(jí)降水預(yù)報(bào)較好,在后汛期,集合預(yù)報(bào)對(duì)于大暴雨有較好的預(yù)報(bào)能力。

    基于以上分析結(jié)果,獲取不同預(yù)報(bào)時(shí)刻不同量級(jí)降水上采用最優(yōu)評(píng)分集合統(tǒng)計(jì)量的疊加產(chǎn)品,即融合產(chǎn)品,表1所列的各個(gè)量級(jí)的最優(yōu)產(chǎn)品定義為其融合值。

    表1 各時(shí)段各預(yù)報(bào)時(shí)效最優(yōu)產(chǎn)品

    4 融合預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)

    4.1 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

    以2017年3~9月福建地區(qū)的降水過(guò)程為獨(dú)立樣本,利用上述融合方案,驗(yàn)證新的融合產(chǎn)品在福建地區(qū)的降水預(yù)報(bào)效果。圖3為2017年融合產(chǎn)品和確定性數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品不同降水量級(jí)TS評(píng)分。首先在小雨量級(jí)上,除了5~6月48小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效ec_thin模式的TS最高外,融合產(chǎn)品在所有預(yù)報(bào)時(shí)段和預(yù)報(bào)時(shí)效都比確定性預(yù)報(bào)的TS評(píng)分高,顯示出融合產(chǎn)品在這一量級(jí)上的優(yōu)勢(shì)。但在中雨量級(jí)上則表現(xiàn)相反,除了7~9月24小時(shí)時(shí)效融合產(chǎn)品TS為最高外,融合產(chǎn)品表現(xiàn)均不如確定性預(yù)報(bào)產(chǎn)品,這表明中雨量級(jí)的融合方案存在較大的波動(dòng)性。對(duì)于大雨量級(jí)而言,融合產(chǎn)品在3~4月的表現(xiàn)最好,在所有的預(yù)報(bào)時(shí)效內(nèi),TS均為最高;而在5~6月融合產(chǎn)品大雨量級(jí)上的TS評(píng)分表現(xiàn)較差,均落后于確定性預(yù)報(bào);7~9月融合產(chǎn)品的TS評(píng)分與最優(yōu)確定性預(yù)報(bào)產(chǎn)品TS評(píng)分略高,有一定的優(yōu)勢(shì)。在暴雨量級(jí)上,3~4月的融合產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)明顯,24小時(shí)時(shí)效的TS達(dá)到了0.16, GFS模式產(chǎn)品在確定性預(yù)報(bào)中表現(xiàn)最好,其TS為0.1,融合產(chǎn)品將產(chǎn)品性能提高了60%。5~6月的融合產(chǎn)品表現(xiàn)不佳,與確定性預(yù)報(bào)產(chǎn)品有一定差距;7~9月的融合產(chǎn)品與最優(yōu)確定性預(yù)報(bào)產(chǎn)品性能相似。在大暴雨方面,融合產(chǎn)品均有一定的表現(xiàn),但沒(méi)有體現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)。

    從時(shí)段的檢驗(yàn)上來(lái)看,融合產(chǎn)品在3~4月的表現(xiàn)最好,除了中雨量級(jí)之外,在其他量級(jí)上都較確定性預(yù)報(bào)有一定的性能提升;5~6月融合產(chǎn)品的表現(xiàn)最差,基本上落后最優(yōu)的確定性預(yù)報(bào),融合方案并沒(méi)有顯示出優(yōu)勢(shì);7~9月融合產(chǎn)品TS評(píng)分基本與最優(yōu)確定性預(yù)報(bào)接近,特別是在24小時(shí)時(shí)效的大暴雨量級(jí)上,融合產(chǎn)品與ec_thin模式TS評(píng)分基本相同達(dá)到了0.22,均大幅度領(lǐng)先其他確定性預(yù)報(bào),可以看出,如果在融合方案的選擇上能夠得到最優(yōu)產(chǎn)品,那么最后的融合產(chǎn)品基本上不會(huì)是最差的選擇,能夠?qū)︻A(yù)報(bào)有更好的參考價(jià)值。

    上述分析表明,新的融合方案能夠產(chǎn)生積極的訂正效果,在3~4月和7~9月的效果更加明顯,特別是在暴雨和大暴雨以上量級(jí)方面,短時(shí)效(24小時(shí))的訂正能力較為顯著。

    (a)3~4月24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效;(b)3~4月48小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效;(c)3~4月72小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效;(d)5~6月24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效; (e)5~6月48小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效;(f)5~6月72小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效;(g)7~9月24小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效;(h)7~9月48小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效; (i)7~9月72小時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)效圖3 2017年融合產(chǎn)品和確定性數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品不同降水量級(jí)TS評(píng)分

    4.2 個(gè)例檢驗(yàn)

    受高空槽東移和地面冷空氣的共同影響,2017年4月19日08時(shí)~20日08時(shí),福建東部地區(qū)出現(xiàn)暴雨,局部大暴雨的降水。從實(shí)況上看(圖4a),福建東部沿海地區(qū)到南部沿海為主雨帶,以暴雨量級(jí)為主,其中在福州地區(qū)出現(xiàn)大暴雨量級(jí)的降水,福建西部龍巖地區(qū)主要為中雨量級(jí),福建西北部為小到中雨,局部大雨。而從預(yù)報(bào)來(lái)看(圖4b),融合產(chǎn)品預(yù)報(bào)出了福建中部到南部的主雨帶,在量級(jí)上以暴雨到大暴雨為主,除了福州地區(qū)外,在泉州內(nèi)陸、三明東部、漳州北部也有大暴雨量級(jí)的降水,大暴雨的落區(qū)較實(shí)況明顯偏大。在福建西部龍巖地區(qū)與實(shí)況較為接近,為中雨量級(jí);在西北部地區(qū),融合產(chǎn)品的降水量級(jí)以大雨到暴雨為主,較實(shí)況也有所偏大。

    圖4 福建2017年4月20日08時(shí)24h累計(jì)降水實(shí)況(a)和融合產(chǎn)品24h時(shí)效預(yù)報(bào)(b)(單位:mm)

    2017年第9號(hào)臺(tái)風(fēng)“納沙”和第10號(hào)臺(tái)風(fēng)“海棠”在不到24小時(shí)的時(shí)間里先后登陸福建福清,臺(tái)風(fēng)登陸后向西北方向移動(dòng),給福建省帶來(lái)了強(qiáng)降水。2017年7月31日08時(shí)~8月1日08時(shí)實(shí)況如圖5所示。

    圖5 福建2017年8月1日08時(shí)24h累計(jì)降水實(shí)況(a)和融合產(chǎn)品24h時(shí)效預(yù)報(bào)(b)(單位:mm)

    從圖5(a)可見,福建中北部沿海出現(xiàn)了大范圍的大暴雨,福建中部和南部沿海出現(xiàn)了暴雨天氣,并有分散性大暴雨。由于臺(tái)風(fēng)登陸后減弱,并沒(méi)有給福建西北部帶來(lái)多大的降水,該地區(qū)以中到大雨為主。從融合產(chǎn)品的預(yù)報(bào)來(lái)看(圖5b),其在福建的中北部沿海也報(bào)出了大暴雨降水,而在中部和南部沿海則為暴雨降水量級(jí),與實(shí)況十分接近。融合產(chǎn)品在西北部也為中到大雨的降水量級(jí),但在西部龍巖地區(qū)則降水偏大,為暴雨量級(jí)。整體上看,對(duì)于此次臺(tái)風(fēng)降水,融合產(chǎn)品表現(xiàn)優(yōu)異,在降水落區(qū)和降水量級(jí)上與實(shí)況十分相似,體現(xiàn)出產(chǎn)品良好的預(yù)報(bào)效果。

    5 結(jié)論與討論

    通過(guò)對(duì)ECMWF集合預(yù)報(bào)統(tǒng)計(jì)量和4種確定性預(yù)報(bào)降水產(chǎn)品的檢驗(yàn),利用檢驗(yàn)后的最優(yōu)產(chǎn)品設(shè)計(jì)融合方案,生產(chǎn)融合產(chǎn)品,并對(duì)融合產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn),得到以下結(jié)論。

    (1)在3~4月和5~6月隨著預(yù)報(bào)量級(jí)的提升,TS評(píng)分呈現(xiàn)顯著下降的趨勢(shì);在春雨季集合預(yù)報(bào)小雨量級(jí)降水預(yù)報(bào)較好,在后汛期,集合預(yù)報(bào)對(duì)大暴雨有較好的預(yù)報(bào)能力。隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的延長(zhǎng),各量級(jí)降水TS有所下降。

    (2)融合產(chǎn)品在3~4月的表現(xiàn)最好,在較確定性預(yù)報(bào)有一定的性能提升;5~6月融合產(chǎn)品的表現(xiàn)最差,融合方案并沒(méi)有顯示出優(yōu)勢(shì);7~9月融合產(chǎn)品TS評(píng)分基本與最優(yōu)確定性預(yù)報(bào)接近。

    (3)對(duì)兩次大暴雨過(guò)程的檢驗(yàn)表明,融合產(chǎn)品在極端降水的落區(qū)分布接近實(shí)況,體現(xiàn)良好預(yù)報(bào)效果,但仍存在大暴雨落區(qū)范圍偏大、龍巖地區(qū)降水偏大等差異。

    可以看出,雖然在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)階段能夠得到最優(yōu)產(chǎn)品,并且最優(yōu)產(chǎn)品在實(shí)際預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中也體現(xiàn)出一定優(yōu)勢(shì),但在特定時(shí)段仍表現(xiàn)出不穩(wěn)定的特點(diǎn),在較長(zhǎng)的預(yù)報(bào)時(shí)效內(nèi),預(yù)報(bào)能力也明顯下降。因此如何根據(jù)不同降水系統(tǒng)、季節(jié)變化、區(qū)域特征等因素選擇合適的融合方案,以全面提高降水預(yù)報(bào)能力,仍是值得研究的問(wèn)題。

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