四川冕寧“6.26”大暴雨模式預報檢驗

曹萍萍 , 陳朝平 , 范江琳

（1. 四川省氣象臺, 成都 610072；2. 高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室, 成都 610072）

引言

近年來，隨著天氣學理論的不斷完善和計算機技術的快速發(fā)展，全球數(shù)值預報模式發(fā)展趨于成熟，其對于大范圍環(huán)流形勢的預報性能不斷提高，相應的暴雨預報準確率也在逐年提升。

針對海量的數(shù)值預報產(chǎn)品，如何能讓預報員在有限的時間內(nèi)掌握更多有效的信息，并最終結(jié)合主觀經(jīng)驗給出準確的預報是目前業(yè)務預報中的首要難題。為此，無數(shù)氣象工作者們在模式檢驗及衍生產(chǎn)品的提取等方面做了大量的工作。王佳津等[1]運用GRAPES全球模式分區(qū)域?qū)λ拇ǖ貐^(qū)各地面要素預報效果詳細分析表明，模式對盆地各要素預報效果較好，對于地形復雜地區(qū)的高原區(qū)、過渡區(qū)預報效果較差。龍柯吉等[2]對ECMWF模式極端降水指數(shù)預報效果進行檢驗，發(fā)現(xiàn)臨近時效極端降水指數(shù)預報值0.5以上對暴雨落區(qū)的預報具有較好的指示意義。肖玉華等[3]對GRAPES_GFS和ECMWF模式預報西南地區(qū)高層形勢場、主要天氣系統(tǒng)和地面要素的性能進行檢驗后指出：GRAPES_GFS高空高度場、溫度場預報不穩(wěn)定度分布呈北高南低型，相對濕度、風速預報不穩(wěn)定度大值區(qū)在高原邊緣，對西南地區(qū)降水落區(qū)預報有效率約為50%，降水強度偏弱；ECMWF誤差特征與GRAPES_GFS類似，但誤差值較小，穩(wěn)定性更高。曹萍萍等[4]對SWCWARMS_9KM (以下簡稱SWC) 及ECMWF模式預報不同類型暴雨過程的結(jié)果進行檢驗表明：SWC模式降水誤差較ECMWF模式大，以濕偏差為主；SWC模式對高能暖區(qū)型暴雨的預報效果較好，ECMWF模式預報斜壓鋒生型暴雨的整體效果更優(yōu)。唐文苑等[5]對各高分辨率模式進行檢驗表明：當回波強度<44 dBZ時，華東區(qū)域中尺度模式預報最優(yōu)；而對于44 dBZ以上的較強回波，GRAPES_3KM模式預報偏差最??；GRAPES_3KM模式對于預報難度更大的高閾值、小尺度的對流事件預報能力更強。王靜等[6]對GRAPES_ REPS模式檢驗表明，西南低渦觸發(fā)的小雨到大雨量級的降水概率評分均有較好表現(xiàn)，且落區(qū)與實況接近，而暴雨落區(qū)個別略有偏北，但基本吻合。武英嬌等[7]分析了ECMWF集合預報降水性能，發(fā)現(xiàn)在模式降水分級檢驗中，晴雨預報正確率在70%以上，小雨、中雨空報率較高，大雨以上量級預報能力較差，需重視不同起報時次的變化趨勢，且個別集合成員對極端降水的預報要特別關注。趙琳娜等[8]研究了多模式概率預報降水面向流域的評估方法。潘留杰等[9-10]分析了ECMWF集合預報在不同地區(qū)的預報性能，且與NCEP集合預報作了詳細對比。陳永仁等[11]基于EC025配料研發(fā)的短時強降水概率預報產(chǎn)品對四川省各市州強對流天氣預報有很好的指示意義。曹萍萍等[12]基于多物理量配料訂正的24 h累計降水預報的強降水訂正產(chǎn)品能顯著改善ECMWF模式對四川地區(qū)暖區(qū)降水預報偏弱問題，對汛期預警有很好的指示意義。

從前人研究可知，對于數(shù)值預報降水產(chǎn)品的檢驗，已歸納總結(jié)了較適用模式的特征。然而，針對四川地區(qū)，尤其是易發(fā)生滑坡、泥石流等次生氣象災害的地形復雜區(qū)域，比如冕寧地區(qū)的模式釋用尚未形成較為成熟的業(yè)務化產(chǎn)品使用細則。冕寧“6.26”大暴雨過程誘發(fā)的次生災害造成了嚴重的人員傷亡及國民經(jīng)濟損失，影響極大，故本文擬從“6.26”高影響天氣過程入手，詳細檢驗業(yè)務中常用的ECMWF、SWC以及GRAPES家族共6種模式常規(guī)預報及各種模式衍生產(chǎn)品的預報性能，為在相似天氣背景下地形復雜區(qū)域的數(shù)值模式預報產(chǎn)品主觀訂正及模式優(yōu)化提供科學依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料

本研究所用資料包括2020年6月26~27日四川地區(qū)國家站和區(qū)域站觀測資料、西南渦加密觀測資料、格點實況資料及ECMWF、GRAPES_GFS、歐洲中心集合預報（European Centre for Medium-Range Weather Forecasting -Ensemble Precipitation System，EC_EPS）、GRAPES區(qū)域集合預報（GRAPES Regional Ensemble Precipitation System，GRAPES_EPS）、SWC及GRAPES_3KM共6種模式25日20時及26日08時（北京時，下同）起報的各要素預報場（降水、高度、風、溫度、濕度等）。降水觀測資料為國家氣象信息中心整編的中國地面格點數(shù)據(jù)集資料，水平分辨率為0.05°×0.05°，時間分辨率為1 h，該資料也是目前智能網(wǎng)格檢驗所采用的實況資料。

1.2 方法

1.2.1 集合概率

將模式預報格點資料用鄰閾法選出最臨近格點匹配至觀測站點，再基于點對點進行計算。以觀測站點為基準，當某一站點觀測降水值滿足特定量級，且此站點的集合預報中某一成員預報值出現(xiàn)了該量級降水，則預報正確的成員數(shù)（L）加1。假定集合預報總成員數(shù)為Num，則概率預報P的計算公式如下：

1.2.2 短時強降水概率

基于“配料”法設控制權重的函數(shù)分為f≡1(滿足閾值) 和f≡ 0(不滿足閾值)兩種情況。如果預報場中的物理量滿足相應閾值時，則有f= 1，對應的該物理量權重即為短時強降水發(fā)生的概率，則發(fā)生強降水的概率公式為：

其中，x1、x2、···、x12分別為 500 hPa相對濕度、700 hPa相對濕度、CAPE、500 hPa垂直速度、500 hPa垂直螺旋度、K指數(shù)、200 hPa散度、△θse500hPa-850hPa、降水預報值、500 hPa渦度、θse850hPa、Q925hPa的貢獻比重。

1.2.3 基于ECMWF模式的多物理量融合訂正24 h累計降水

根據(jù)ECMWF模式預報的多物理量“配料”所得中間變量3 h短時強降水概率值，統(tǒng)計某一格點24 h時段內(nèi)8個時段中概率≥65%的次數(shù)，記為l1; 8個時次中概率≤50%的次數(shù)，記為l2；8個時次中概率≥80%的次數(shù)，記為l3。R0、R1分別表示模式訂正前、后的降水量值，則模式24 h累計降水量具體的訂正公式如下：

1.2.4 Threat Score(TS)評分

基于點對點，以觀測為基準進行統(tǒng)計。當某一站點觀測降水值滿足特定量級，且此站點模式預報值出現(xiàn)了該量級降水，則預報正確的站點數(shù)（Na）加1；當某一站點觀測降水值未達到特定量級，而此站點模式預報值出現(xiàn)該量級降水，則模式空報的站點數(shù)（Nb）加1；當某一站點觀測降水值滿足特定量級，且此站點模式預報值出現(xiàn)了該量級降水，則模式漏報的站點數(shù)（Nc）加1。根據(jù)統(tǒng)計出來的Na、Nb、Nc，TS評分具體計算公式如下：

2 降水過程概況

2020年6月26日晚至6月27日凌晨，冕寧縣北部地區(qū)普降暴雨到大暴雨（圖1a），導致高陽街道、彝海鎮(zhèn)局部地區(qū)嚴重受災，受災人數(shù)總計9880人，死亡12人，失蹤10人，24 h累計降水量最大值出現(xiàn)在冕寧靈山寺，為166.9 mm。從小時雨強時間序列演變（圖1b）來看，強降水時間集中且雨強大，主要降水時段為26日18時~27日01時，共持續(xù)7 h，每小時均有3站以上站次出現(xiàn)10 mm以上量級降水。23~00時，1 h降水量最大達69.3 mm，出現(xiàn)在冕寧靈山寺。強降水過程中伴隨有局地雷暴大風，最大瞬時風速達17.3 m·s-1。

圖1 2020年6月26日20時~27日20時冕寧降水實況（a，單位：mm）；26日17時~27日03時最大小時雨強和小時雨強≥10 mm站點數(shù)的逐時變化（b）

3 定量降水預報檢驗

3.1 模式24 h降水預報

3.1.1 全球模式

圖2給出的是ECMWF和GRAPES_GFS模式不同預報時效的24 h累計降水預報。如圖所示，兩個模式不同時效的預報穩(wěn)定性均較好。ECMWF模式在冕寧地區(qū)預報有中到大雨，大雨落區(qū)位于冕寧中部和南部。GRAPES_GFS模式預報量級較小，僅考慮有小到中雨，中雨落區(qū)在冕寧北部，與實況大到暴雨落區(qū)較吻合，但量級明顯偏小。對于36 h預報時效，ECMWF模式在冕寧北部的大雨區(qū)域范圍略有增大，GRAPES_GFS同樣也是中雨范圍有所增大。隨著預報時效臨近，兩家模式均朝著與實況較一致方向改變，調(diào)整趨勢正確。

圖2 2020年6月26日20時~27日20時ECMWF（左）和GRAPES-GFS（右）模式不同預報時效（a、b. 48 h，c、d. 36 h）的24 h累計降水預報（單位：mm）

3.1.2 集合預報

圖3給出的是GRAPES_GFS和ECMWF模式36 h預報時效的24 h累計降水預報集合平均和集合最大。如圖所示，無論是集合平均還是集合最大，GRAPES_GFS模式降水預報量級明顯比ECMWF小。GRAPES_GFS模式集合平均預報冕寧地區(qū)有小雨，集合最大量級提升為中雨，南部的個別點有大雨。ECMWF模式集合平均預報冕寧地區(qū)中雨，集合最大量級提升為大雨。兩個模式的降水落區(qū)均預報冕寧全境一致，南、北部無差異。與實況相比，GRAPES_GFS模式預報量級較小，成員最大也只考慮中雨，指示意義不明顯。相較之下，ECMWF模式成員最大預報有大雨，表明實況可能會出現(xiàn)大雨以上量級的降水，有一定指示意義。

圖3 2020年6月26日20時~27日20時GRAPES-GFS（上）和ECMWF（下）模式36 h預報時效的24 h累計降水預報（a、c. 集合平均，b、d. 集合最大，起報時間為26日08時，單位：mm）

3.1.3 區(qū)域中尺度模式

圖4給出的是GRAPES_3KM和SWC模式36 h預報時效的24 h累計降水預報。如圖所示，從量級上看，兩個模式在冕寧北部均預報有大到暴雨，預報效果相當。從大量級降水落區(qū)預報來看，GRAPES_3KM模式主要報在冕寧北部和東部，與實況更加接近。SWC模式大量級降水落區(qū)主要預報在冕寧北部，且范圍較大，存在一定程度空報，冕寧東部局部有所漏報。從預報指示意義上來講，兩個中尺度模式均能較好地提示預報員這次過程的存在，但GRAPES_3KM模式的參考價值更高。

圖4 2020年6月26日20時~27日20時GRAPES_3KM（a）和SWC（b）模式36 h預報時效的24 h累計降水預報 （起報時間為26日08時，單位：mm）

綜上可知，對于冕寧地區(qū)6月26日20時~27日20時累計降水預報，各模式均預報出本次降水過程。從具體表現(xiàn)上來看，全球模式ECMWF效果優(yōu)于GRAPES_GFS，但量級仍然偏小。集合預報所有成員集合平均參考意義不足，ECMWF模式個別集合成員對于極端降水的預報值得關注。中尺度區(qū)域模式在降水量級和降水落區(qū)預報上均表現(xiàn)最優(yōu)，警示意義最為明顯，尤其是GRAPES_3KM模式。

3.1.4 TS評分

圖5給出的是6個模式在冕寧地區(qū)（28.21°~28.82°N，101.59°~102.98°E，共25個地面觀測站點）36 h預報時效的24 h累計降水預報TS評分，集合預報采用的是集合成員最大降水量預報。由圖可知，對于晴雨預報，各模式預報效果相當。中雨量級以上降水，SWC模式評分最高，其次為GRAPES_GFS模式。大雨以上量級降水，ECMWF模式評分略高于其他模式。暴雨以上量級降水，僅僅只有GRAPES_3KM模式有評分，其他模式預報效果均不理想。綜上可知，對于冕寧地區(qū)短時性、局地性強降水，應重點參考中尺度區(qū)域模式的預報，尤其是GRAPES_3KM模式。

圖5 2020年6月26日20時~27日20時各模式36 h預報時效TS評分

3.2 模式衍生產(chǎn)品檢驗

圖6給出的是EC_EPS和GRAPES_EPS模式集合預報25 mm以上量級概率預報。由圖可知，EC_EPS模式對冕寧地區(qū)≥25 mm降水概率值在10%以上，只有極少數(shù)成員預報有大雨以上量級降水，而GRAPES_EPS模式?jīng)]有任何一個成員預報有25 mm以上量級降水。相較之下，EC_EPS模式對于這次過程的預報效果略優(yōu)于GRAPES_EPS模式。

圖6 2020年6月26日20時~27日20時不同模式25 mm以上量級降水概率預報（a. EC_EPS，b. GRAPES_EPS）

圖7給出的是ECMWF模式衍生產(chǎn)品24 h累計降水多物理量訂正及短時強降水概率預報。由圖可知，ECMWF模式訂正產(chǎn)品預報在冕寧中部和南部有暴雨量級降水，相比訂正前模式預報的局地大雨是有明顯的正向調(diào)整，更能引起預報員對這次過程的關注。從降水核心時段的短時強降水概率預報來看，冕寧地區(qū)東部和南部概率值均達60%（該產(chǎn)品強降水出現(xiàn)的經(jīng)驗值）以上，表明該地區(qū)有較大可能出現(xiàn)20 mm以上量級短時強降水，與實況較吻合。

圖7 ECMWF模式24 h累計降水多物理量訂正產(chǎn)品（a，單位：mm）和26日20時~27日20時短時強降水概率預報（b，單位：%）

圖8給出的是2020年6月26日20時~27日20時GRAPES_3KM和SWC模式最大小時雨強預報。由圖可知，GRAPES_3KM模式最大小時雨強≥10 mm降水區(qū)域位于冕寧北部和中部，與實況大雨以上降水落區(qū)分布高度吻合。SWC模式預報冕寧地區(qū)最大小時雨強值在10 mm以下，實況大量級降水區(qū)域的北部和東部預報在5 mm以下，預報效果較差。

圖8 2020年6月26日20時~27日20時GRAPES-3KM（a）和SWC（b）模式最大小時雨強預報（單位：mm）

綜上所述，從模式衍生產(chǎn)品預報效果來看，GRAPES_3KM模式最大小時雨強≥10 mm降水區(qū)域與實況大量級降水落區(qū)匹配度是最高的，其次為ECMWF模式24 h累計降水多物理量訂正產(chǎn)品及短時強降水概率產(chǎn)品，對于這次冕寧地區(qū)強降水警示意義較明顯。效果最不理想的是集合預報產(chǎn)品，要特別關注個別成員對于極端強降水的預報。

3.3 小時雨強檢驗

從冕寧地區(qū)觀測和模式預報26日20時~27日20時累計降水極值點位置分布（圖9a）來看，SWC（94.2 mm）和GRAPES_3KM（87.4 mm）模式預報的降水中心整體位置與實況（166.9 mm）偏差較小，略偏北0.25個緯度，模式預報降水量級均為暴雨，相比實況大暴雨量級明顯偏小。從主要降水時段小時雨強（圖9b）檢驗來看，實況的主要降水時段為26日20時~27日01時，SWC模式主要降水時段比實況偏早，集中在17~22時，兩者持續(xù)時間相當。GRAPES_3KM模式主要降水時段為20~22時，與實況主要降水開始時間重疊，但持續(xù)時間較短，結(jié)束時間比實況早3 h。小時降水峰值實況出現(xiàn)在27日00時，SWC模式出現(xiàn)在26日18時，GRAPES_3KM模式為26日21時，均比實況偏早。

圖9 26日20時~27日20時冕寧地區(qū)降水極值點分布（a. ●為實況，▲為SWC，■為GRAPES_3KM）；小時雨強預報與實況對比（b，單位：mm）

4 影響系統(tǒng)檢驗

4.1 全球模式影響系統(tǒng)檢驗

如2020年6月26日20時實況（圖10a）所示，500 hPa在青海到甘孜州北部有低槽存在。700 hPa甘肅南部有一低渦，四川大部主要受低渦底部冷式切變線影響。850 hPa盆地東部有一倒槽，隨著時間推移，低層在盆地中部一帶發(fā)展加強為低渦。冕寧地區(qū)處在500 hPa槽前、700 hPa切變線底部的輻合區(qū)域內(nèi)。

如圖10b所示，ECMWF模式預報影響四川的500 hPa系統(tǒng)較實況略偏西。700 hPa切變線分為兩段：北段位于盆地西北部，北風預報比實況偏弱，切變線位置偏西；南段位于盆地西南部至涼山州北部，冕寧地區(qū)處在風向風速的輻合區(qū)域，有利于上升運動的發(fā)生，但風速相比實況偏弱。850 hPa盆地東北部有一暖式切變，偏南氣流在盆地西南部有氣旋性輻合。

如圖10c所示，GRAPES_GFS模式預報500 hPa低槽位置較實況偏西，低層切變線位置與實況相當。700 hPa北風風速預報偏小，導致冕寧地區(qū)輻合偏弱，降水明顯偏小。850 hPa南風風速比實況偏大，達急流強度，導致強降水落區(qū)報在盆地東北部，而涼山州北部降水量級偏小。

圖10 影響系統(tǒng)疊加700 hPa風場（a. 6月26日20時實況，b. ECMWF，c. GRAPES_GFS，起報時間為26日08時，綠色區(qū)域為≥50 mm降水落區(qū)，灰色區(qū)域為地形高度）

綜合來看，對于冕寧地區(qū)形勢場的預報，ECMWF模式與實況的分歧主要是模式預報南、北風速均偏小，從而導致輻合較弱。GRAPES_GFS模式預報北風風速偏小，南風與實況相當，相較而言GRAPES_GFS模式預報的形勢場更接近實況。

4.2 中尺度模式影響系統(tǒng)檢驗

從西南渦加密觀測實況來看，除4.1節(jié)中所分析的大尺度環(huán)流背景之外，冕寧上空700 hPa存在中尺度暖式切變輻合，有利于上升運動的發(fā)展。九龍?zhí)娇眨▓D11a）顯示出上干下濕的“喇叭口”狀層結(jié)，CAPE達855.3 J/kg，BLI指數(shù)為-1.2℃，SI指數(shù)為-1.23℃，2~6 km風切變達12 m/s以上，為一位勢不穩(wěn)定層結(jié)，有利于短時強降水、雷暴大風等強對流天氣的出現(xiàn)。從SWC模式形勢場預報（圖11c）可見，冕寧上空500 hPa有一短波波動，低層700 hPa和850 hPa均有切變線與之配合，且在甘孜州東部有一低渦存在，冕寧處在低渦底部偏南風氣流里，有利于水汽和熱量的輸送。

圖11 2020年6月26日20時西南渦加密觀測實況和模式形勢預報（a. 九龍?zhí)娇眨琤. 高空填圖，c. SWC模式，起報時間為26日08時，灰色陰影區(qū)為地形高度）

通過對比檢驗全球模式與中尺度模式預報冕寧這次過程的形勢場可知，中尺度模式更能夠清楚預報中小尺度輻合區(qū)的存在，全球模式由于分辨率較低等問題對于大范圍的影響系統(tǒng)預報較好，日常預報中預報員需結(jié)合兩者優(yōu)勢綜合決策。

5 結(jié)論與討論

本研究基于業(yè)務中常用的ECMWF、SWC以及GRAPES家族共6個模式預報，詳細檢驗了各種常規(guī)預報及模式衍生產(chǎn)品對冕寧“6.26”高影響天氣過程的預報性能，得出以下主要結(jié)論：

(1)從24 h累計降水預報來看，全球模式ECMWF預報效果優(yōu)于GRAPES_GFS；集合預報GRAPES_EPS降水預報明顯偏弱，EC_EPS個別成員對于本次冕寧地區(qū)強降水的預報值得關注，集合平均參考價值不高；中尺度區(qū)域模式優(yōu)勢明顯，無論是量級還是落區(qū)預報效果均最好，尤其是GRAPES_3KM模式預報，落區(qū)分布與實況重合度高，50mm以上大量級降水TS評分最高。

(2)從模式衍生產(chǎn)品預報來看，GRAPES_3KM模式最大小時雨強≥10 mm降水區(qū)域與實況大量級降水落區(qū)匹配度是最高的，其次為ECMWF模式24 h累計降水多物理量訂正產(chǎn)品及短時強降水概率產(chǎn)品。效果最不理想的是集合預報概率產(chǎn)品，只有個別成員預報≥25 mm，參考價值不高。

(3)從小時雨強檢驗來看，兩個中尺度模式預報冕寧地區(qū)24 h降水極值點相比實況略偏北，量級偏小一個量級。主要降水時段SWC模式相比實況偏早3 h，持續(xù)時間與實況相當。GRAPES_3KM模式主要降水開始時間與實況一致，但持續(xù)時間較短。小時降水峰值實況出現(xiàn)在27日00時，SWC模式出現(xiàn)在26日18時，GRAPES_3KM模式為26日21時，均比實況偏早。

(4)從形勢場預報來看，500 hPa低槽位置偏西，ECMWF模式在700 hPa與實況的分歧主要在于模式預報南、北風速均偏小，從而導致輻合較弱。GRAPES_GFS模式預報北風風速偏小，南風與實況相當，相較而言GRAPES_GFS模式的形勢場預報更接近實況。SWC模式能較好地預報出冕寧上空中尺度輻合系統(tǒng)的存在，預報效果優(yōu)于全球模式。

對于不同模式在地形復雜區(qū)域的預報性能分析，還需運用更多資料和方法展開全面而準確的評估。尤其是對于高分辨率模式，傳統(tǒng)的檢驗指標極易忽略掉能較好地刻畫中尺度對流系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形態(tài)特征，但存在一定的空間位移偏差時的積極信息，需要找尋更為有效的檢驗方法來挑選更有優(yōu)勢的預報，進而提高模式釋用技巧。