2014—2016年珠海能見(jiàn)度的模式預(yù)報(bào)檢驗(yàn)

楊巧蘭，夏冬，王靜

（珠海市公共氣象服務(wù)中心，廣東珠海 519000）

能見(jiàn)度是衡量大氣透明度狀況的一個(gè)重要?dú)庀笾笜?biāo)，與大氣的清潔程度有密切關(guān)系，能反映出大氣的環(huán)境質(zhì)量。對(duì)海、陸、空交通以及人類的生產(chǎn)生活有重大影響。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，惡劣的能見(jiàn)度對(duì)航海、航空以及城市交通造成的影響越來(lái)越顯著，人們對(duì)能見(jiàn)度的關(guān)注日益提高。以往能見(jiàn)度的觀測(cè)均為人工觀測(cè)，國(guó)內(nèi)大氣能見(jiàn)度的研究多集中在時(shí)間變化趨勢(shì)及影響因子上。張利等［1］指出經(jīng)過(guò)多年浮動(dòng)變化之后，我國(guó)能見(jiàn)度變化在1980年后趨于平緩，并有明顯的季節(jié)和月變化；王威等［2］則指出，1980年后我國(guó)能見(jiàn)度呈緩慢下降趨勢(shì)，氣候濕潤(rùn)或人口密度較高的東部能見(jiàn)度逐年下降趨勢(shì)明顯；黃健等［3］和Deng等［4］均對(duì)珠江三角洲地區(qū)多年的能見(jiàn)度變化特征進(jìn)行了分析；吳兌等［5］指出珠江三角洲能見(jiàn)度的惡化與細(xì)粒子有關(guān)。很多學(xué)者對(duì)珠三角地區(qū)部分城市能見(jiàn)度的變化特征及影響因子也進(jìn)行了研究［6－8］，童志明等［9］指出近34年來(lái)珠海能見(jiàn)度呈先下降后上升趨勢(shì)。隨著自動(dòng)觀測(cè)興起，由于自動(dòng)觀測(cè)儀器存在一定誤差，很多學(xué)者開展了對(duì)自動(dòng)觀測(cè)能見(jiàn)度數(shù)據(jù)的評(píng)估分析及訂正［10－11］。

隨著數(shù)值預(yù)報(bào)模式產(chǎn)品在氣象預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中的重要參考作用，很多學(xué)者逐漸開展了數(shù)值模式預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)研究［12－14］。但是對(duì)廣東省精細(xì)化業(yè)務(wù)系統(tǒng)（GIFT）訂正產(chǎn)品的能見(jiàn)度預(yù)報(bào)效果進(jìn)行檢驗(yàn)分析的并不多。對(duì)GIFT產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)和分析，可以使預(yù)報(bào)員能夠更有根據(jù)地對(duì)數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品加以訂正。為了更好的開展珠海的能見(jiàn)度預(yù)報(bào)服務(wù)，本研究利用珠海2014—2016年自動(dòng)觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)GIFT的能見(jiàn)度產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)

廣東省能見(jiàn)度自動(dòng)觀測(cè)儀器統(tǒng)一選用美國(guó)Bel－fort公司的M6000前向散射式能見(jiàn)度儀。能見(jiàn)度的觀測(cè)值是儀器的發(fā)射器通過(guò)發(fā)光管發(fā)出光束入射到大氣中，接收器將大氣前向散射光束匯集到光電傳感器的接受面上，將其轉(zhuǎn)換為與消光系數(shù)成正比關(guān)系的電信號(hào)，再將電信號(hào)從背景噪聲中分離計(jì)算得到［10］。本研究主要利用珠海市2個(gè)能見(jiàn)度自動(dòng)觀測(cè)站（斗門站和珠海站）2014年1月1日到2016年12月31日的資料。

檢驗(yàn)的模式產(chǎn)品為廣東省精細(xì)化業(yè)務(wù)系統(tǒng)（GIFT）的訂正產(chǎn)品。GIFT基于GRAPES模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品，預(yù)報(bào)員根據(jù)實(shí)況在數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品格點(diǎn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改，可精細(xì)到逐時(shí)預(yù)報(bào)，能更直觀的表現(xiàn)出對(duì)于轉(zhuǎn)折性天氣的預(yù)報(bào)，同時(shí)通過(guò)各個(gè)臺(tái)站預(yù)報(bào)員在系統(tǒng)反饋預(yù)報(bào)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)上下聯(lián)動(dòng)、交互訂正。采用的模式數(shù)據(jù)為與觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的每天20：00（北京時(shí)，下同）起報(bào)的時(shí)間分辨率均為3 h的能見(jiàn)度數(shù)據(jù)，本研究分別對(duì)24、48和72 h預(yù)報(bào)時(shí)效的產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.2 檢驗(yàn)方法

選取時(shí)間變化特征模擬和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法對(duì)珠海能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)進(jìn)行檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法又分為相關(guān)系數(shù)分析和誤差分析。相關(guān)系數(shù)分析主要反映預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的線性相關(guān)程度。誤差分析包括平均誤差（ME）、平均偏差（MD）、平均平方根誤差（RMSE）和正態(tài)平均偏差（NMD）（見(jiàn)公式（1）－（4）），其中平均誤差和平均偏差主要反映預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值的差值情況，平均平方根誤差主要反映預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值的離散程度，正態(tài)平均偏差主要反映預(yù)報(bào)值的可靠程度，正態(tài)平均偏差值越小，表示預(yù)報(bào)值的可靠程度越高。

其中，Pi，Oi分別為模式預(yù)報(bào)和觀測(cè)值；N為數(shù)據(jù)樣本總量。

2 檢驗(yàn)結(jié)果分析

2.1 時(shí)間變化特征模擬

圖1為2014—2016年珠海站和斗門站不同預(yù)報(bào)時(shí)效的能見(jiàn)度值與觀測(cè)值的對(duì)比。從圖1的觀測(cè)值可以看出，一年中能見(jiàn)度呈現(xiàn)明顯的先增加后減少的變化趨勢(shì)，其中1—4月能見(jiàn)度呈波動(dòng)性增大，5—9月是能見(jiàn)度的大值區(qū)，10—12月能見(jiàn)度呈波動(dòng)性減小。能見(jiàn)度的這種月變化可能有3方面原因：一是珠海的大霧天氣主要出現(xiàn)在春冬季節(jié)，大霧導(dǎo)致冬春季節(jié)能見(jiàn)度偏低；二是1—3、11—12月盛行偏北及東北風(fēng)，高頻率的偏北、東北風(fēng)使珠海處于下風(fēng)向，容易受到上游污染物影響；三是1—3、11—12月受干冷氣團(tuán)影響，大氣層結(jié)較穩(wěn)定，不利于污染物的擴(kuò)散。5—9月是珠海的汛期，受高空槽、副熱帶高壓等天氣系統(tǒng)影響，對(duì)流活躍，有利于污染物的擴(kuò)散，能見(jiàn)度轉(zhuǎn)好，而4和10月是過(guò)渡季節(jié)。

圖1 珠海站（a）、斗門站（b）能見(jiàn)度不同時(shí)效預(yù)報(bào)值日變化特征模擬

2個(gè)站點(diǎn)的不同時(shí)效的預(yù)報(bào)值均能較好的模擬出能見(jiàn)度的這種時(shí)間變化趨勢(shì)。但對(duì)于能見(jiàn)度數(shù)值的預(yù)報(bào)仍存在一定的偏差，其中較低能見(jiàn)度階段，不同時(shí)效的模式預(yù)報(bào)值均與實(shí)測(cè)值接近，較高能見(jiàn)度階段，不同預(yù)報(bào)時(shí)效的值均明顯小于觀測(cè)值，因此模式值與實(shí)測(cè)值的偏差主要出現(xiàn)在能見(jiàn)度的峰值區(qū)。

圖2是2014—2016年珠海站和斗門站能見(jiàn)度不同時(shí)效的預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值的日變化特征對(duì)比。從圖2中的觀測(cè)值可以看出，2個(gè)站的能見(jiàn)度均有非常明顯的日變化特征。對(duì)于珠海站，02：00—05：00能見(jiàn)度波動(dòng)性下降，05：00能見(jiàn)度最低，隨后逐漸上升，峰值出現(xiàn)在15：00—18：00，隨后逐漸下降。對(duì)于斗門站，02：00—07：00能見(jiàn)度逐漸下降，07：00能見(jiàn)度最低，隨后逐漸上升，峰值出現(xiàn)在15：00，隨后逐漸下降。早晨能見(jiàn)度最低可能有兩方面原因：一是早晨大氣層結(jié)較穩(wěn)定，近地層容易出現(xiàn)逆溫現(xiàn)象，不利于污染物的擴(kuò)散；二是清晨前后珠海風(fēng)速最小，同時(shí)相對(duì)濕度較大，有利于輻射霧的生成，這與王威等［2］所指出的我國(guó)東部大部分地區(qū)，在小風(fēng)和弱風(fēng)天氣條件下，能見(jiàn)度偏低，而華南地區(qū)能見(jiàn)度受風(fēng)速影響最顯著的結(jié)論一致。而白天風(fēng)速較夜間大，太陽(yáng)輻射加強(qiáng)，相對(duì)濕度減小，同時(shí)大氣的對(duì)流活動(dòng)加強(qiáng)，逆溫現(xiàn)象逐漸消失，污染物容易擴(kuò)散，因此白天能見(jiàn)度轉(zhuǎn)好，午后能見(jiàn)度最好。

圖2 珠海站（a）、斗門站（b）能見(jiàn)度不同時(shí)效預(yù)報(bào)值日變化特征模擬

模式不同時(shí)效的預(yù)報(bào)均基本能模擬出能見(jiàn)度變化曲線的峰值，但不能模擬出能見(jiàn)度在02：00—07：00的下降的趨勢(shì)，而且沒(méi)有模擬出于珠海站15：00—18：00的持續(xù)峰值。此外，模式值比觀測(cè)值明顯偏低。

2.2 相關(guān)性及誤差分析

表1列出了研究時(shí)段各時(shí)效2個(gè)站點(diǎn)能見(jiàn)度預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值的統(tǒng)計(jì)參數(shù)評(píng)估結(jié)果，可以看出各時(shí)效能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均通過(guò)了0.01的顯著性檢驗(yàn)，表明各時(shí)效的預(yù)報(bào)值均能較好的反映能見(jiàn)度的變化特征，其中24 h時(shí)效的預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)最大。從表1中還可以看出，24、48、72 h時(shí)效的預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的平均誤差分別為8.56、8.88、8.97，平均偏差分別為－5.37、－5.37、－5.31，表明各時(shí)效的預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值均較為接近，但數(shù)值偏低，結(jié)合正態(tài)平均偏差值可以看出，各時(shí)效的預(yù)報(bào)值均存在28%的低估。而平均平方根誤差分別為12.06、12.36、12.43，說(shuō)明預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的離散程度隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加略有增大。

表1 珠海站和斗門站能見(jiàn)度模式預(yù)報(bào)年值偏差及相關(guān)系數(shù)

斗門站各時(shí)效能見(jiàn)度預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的統(tǒng)計(jì)參數(shù)評(píng)估結(jié)果與珠海站相差不大，各時(shí)效能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均通過(guò)了0.01的顯著性檢驗(yàn)，24 h時(shí)效的預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)最大，各時(shí)效的預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值均較為接近，但均存在31%的低估，預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的離散程度也隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加而略有增大。

另外，從表1還可以看出2014—2016年不同月份各預(yù)報(bào)時(shí)效珠海站能見(jiàn)度模式值與觀測(cè)值的統(tǒng)計(jì)參數(shù)評(píng)估的情況，對(duì)于不同月份，隨著預(yù)報(bào)時(shí)效越長(zhǎng)，相關(guān)系數(shù)越?。黄骄`差、平均偏差、平均平方根誤差及正態(tài)平均偏差越大。

此外還可以看出，1—6、11－12月預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值的相關(guān)性較高，說(shuō)明這幾個(gè)月的預(yù)報(bào)值能夠較好的反映能見(jiàn)度實(shí)況的變化特征，而7—10月的相關(guān)性則明顯偏差。從平均偏差上看，1—3、12月的平均偏差較小且為正值，5—9月為明顯的負(fù)值，而4、10、11月為轉(zhuǎn)折時(shí)期，平均偏差為較小的負(fù)值，表明1—3和12月模式的預(yù)報(bào)值與實(shí)況基本接近，略高于觀測(cè)值，4月起預(yù)報(bào)值開始逐漸偏低，5—9月各時(shí)效的預(yù)報(bào)值均明顯低于實(shí)況，10—11月預(yù)報(bào)值又逐漸接近觀測(cè)值。平均平方根誤差從5—9月明顯偏大，表明5—9月預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的離散程度偏大，而其他月份預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的離散程度則有明顯改善。而從正態(tài)平均偏差來(lái)看，5—9月不同時(shí)效能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)值均低估，且低估程度較高，其中6月份預(yù)報(bào)偏差幅度最大，達(dá)到56%；10—11和1月的預(yù)報(bào)值的偏差幅度較小，其中，10—11月存在10%左右的低估，而1月存在20%左右的高估；2—4和12月正態(tài)平均偏差值最小，預(yù)報(bào)值的偏差幅度均小于10%，表明2—4和12月不同時(shí)效能見(jiàn)度預(yù)報(bào)值的可靠性最好。

斗門站2014—2016年不同月份各預(yù)報(bào)時(shí)效能見(jiàn)度模式值與實(shí)測(cè)值的統(tǒng)計(jì)參數(shù)評(píng)估結(jié)果與珠海站基本一致。隨著預(yù)報(bào)時(shí)效越長(zhǎng)，各月份的相關(guān)系數(shù)越小，平均誤差、平均偏差、平均平方根誤差及正態(tài)平均偏差越大。1—6、11—12月預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性較其他月份高。1—3、12月模式的預(yù)報(bào)值與實(shí)況基本接近，略高于實(shí)測(cè)值，4月起預(yù)報(bào)值開始逐漸偏低，5—9月各時(shí)效的預(yù)報(bào)值均明顯低于實(shí)況，10—11月預(yù)報(bào)值又逐漸接近觀測(cè)值。5—9月預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值的離散程度偏大。5—9月不同時(shí)效能見(jiàn)度的預(yù)報(bào)值均低估，且低估程度較高，其中6月份預(yù)報(bào)偏差幅度最大，達(dá)到56%；10—11月及1月的預(yù)報(bào)值的偏差幅度較小，其中，10—11月存在10%左右的低估，而1月存在20%左右的高估；2—4、12月正態(tài)平均偏差值最小，預(yù)報(bào)值的偏差幅度均小于10%，表明2—4、12月不同時(shí)效能見(jiàn)度預(yù)報(bào)值的可靠性最好。

3 結(jié)論

1）對(duì)于珠海站和斗門站，模式均能夠較好的模擬出能見(jiàn)度的時(shí)間變化趨勢(shì)。對(duì)于較低的能見(jiàn)度，不同時(shí)效的模式值均與觀測(cè)值接近。模式值與觀測(cè)值的偏差主要出現(xiàn)在能見(jiàn)度的峰值，不同預(yù)報(bào)時(shí)效模擬的峰值均明顯小于觀測(cè)值。

2）從整個(gè)研究時(shí)段來(lái)看，模式模擬的能見(jiàn)度值總體上處于低估的水平，對(duì)珠海站各時(shí)效均存在28%的低估，而斗門站則均存在31%的低估。從預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值的相關(guān)性來(lái)看，2個(gè)站點(diǎn)各時(shí)效的預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)均通過(guò)了0.01的顯著性檢驗(yàn)，24 h時(shí)效的相關(guān)性最好，預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值的相關(guān)性隨著時(shí)效變長(zhǎng)略有降低。預(yù)報(bào)值與實(shí)測(cè)值的離散程度也隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加而變大。

3）從不同月份模式值與實(shí)測(cè)值統(tǒng)計(jì)參數(shù)評(píng)估可以看出，對(duì)于不同月份，隨著預(yù)報(bào)時(shí)效越長(zhǎng)，相關(guān)系數(shù)越?。黄骄`差、平均偏差、平均平方根誤差及正態(tài)平均偏差越大。從相關(guān)系數(shù)來(lái)看，1—6、11—12月預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值的相關(guān)性較高，而7—10月的相關(guān)性則明顯變差。1—3、12月模式的預(yù)報(bào)值與觀測(cè)值基本接近，5—9月各時(shí)效的預(yù)報(bào)值均明顯低于觀測(cè)值，其中6月份預(yù)報(bào)低估達(dá)到56%。