烏魯木齊區(qū)域高分辨率數(shù)值預報系統(tǒng)V2.0預報性能客觀檢驗

琚陳相，劉軍建，李 曼*，李火青，張海亮，馬玉芬，買買提艾力·買買提依明

（1.中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，新疆 烏魯木齊 830002；2.中國氣象局塔克拉瑪干沙漠氣象野外科學試驗基地，新疆 烏魯木齊 830002；3.新疆沙漠氣象與沙塵暴重點實驗室，新疆 烏魯木齊 830002）

數(shù)值模式提供的模式預報產(chǎn)品已成為天氣預報的主要參考資料，模式預報準確率也直接關系著天氣預報的準確率，從而影響氣象服務質(zhì)量。隨著探測技術的發(fā)展和新型探測儀器的布設，高分辨率的探測資料應用于數(shù)值預報業(yè)務中，成為提高區(qū)域數(shù)值預報精度的重要途徑之一[1-3]。目前，國際上使用較為廣泛的快速循環(huán)更新同化（Rapid Update Cgcle,簡稱RUC）和預報系統(tǒng)，可有效利用各種常規(guī)和非常規(guī)氣象資料進行同化，為數(shù)值預報模式提供高質(zhì)量的初始場，同時在高分辨率數(shù)值模式的基礎上進行精細化預報[4-5]。然而，受初始場、模式邊界條件、物理過程、復雜下墊面以及模式框架自身設計不足等諸多方面的影響，數(shù)值模式預報產(chǎn)品與實況必定會存在一定的差異[6-7]。因此，對這種誤差進行時空上定量的檢驗和評估顯得尤為重要，不僅有助于研發(fā)人員診斷和修正模式中可能存在的缺陷，也為預報員訂正預報結果提供客觀依據(jù)。

烏魯木齊高分辨率數(shù)值預報模式系統(tǒng)睿圖中亞V1.0 （Rapid -refresh Multi -scale Analysis and Prediction System-Central Asia，簡稱“RMAPS-CA V1.0”），是由中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所2017 年11 月引進北京城市氣象研究所運行的快速更新多尺度分析和預報系統(tǒng)睿圖（簡稱“RMAPS”）搭建[8-9]，2018 年6 月完成RMAPS-CA V1.0 試運行，并于2020 年6 月通過業(yè)務化評審，為全疆各地氣象部門提供精細化數(shù)值預報產(chǎn)品。2020 年8 月，中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所初步完成RMAPSCA V2.0 的系統(tǒng)研發(fā)和建設，并實現(xiàn)試運行。本文對RMAPS-CA V2.0 在2021 年各個季節(jié)的預報性能進行了客觀評估，并與RMAPS-CA V1.0 進行同期的對比分析，以充分了解RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)在新疆區(qū)域的預報能力，進一步為該系統(tǒng)的改進、完善及業(yè)務化提供支撐。

1 RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)和檢驗方法

1.1 RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)

目前已搭建的睿圖中亞V2.0 系統(tǒng)（RMAPS-CA V2.0）采用WRF V4.1.2 數(shù)值預報模式和WRFDA V4.1.2 資料同化系統(tǒng)。模式采用兩重嵌套，D01 區(qū)域分辨率為9 km，網(wǎng)格設置712×532，覆蓋中亞區(qū)域，D02 區(qū)域分辨率為3 km，網(wǎng)格設置832×652，覆蓋新疆、甘肅和青海西部等地區(qū)；系統(tǒng)采用三維變分同化技術，以U/V 為控制變量進行多元觀測資料的同化分析；模式初始和邊界條件采用NECP_GFS 0.5°的全球分析和預報場，自2021 年4 月改用GRAPS_GFS 0.25°作為初始場（RMAPS-CA V1.0于同期改用GRAPS_GFS 0.25°作為初始場）。預報系統(tǒng)每日運行8 次，其中18 時（世界時，下同）為冷啟動，預報時效為96 h，隨后逐3 h（00、03、06、09、12、15 時）循環(huán)同化預報，預報時效為24 h（圖1）。模式物理過程設置為：Thompson 云微物理方案，KF 對流參數(shù)化方案（D02 無積云對流方案），YSU 邊界層參數(shù)化方案，RRTMG 長波輻射方案，RRTMG短波輻射方案和NOAH 陸面方案。表1 為RMAPSCA V2.0 和V1.0 的系統(tǒng)配置差異對比，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)主要升級了模式版本，優(yōu)化了運行框架，增加了預報頻次及更新了系統(tǒng)啟動方式。

圖1 RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)流程

表1 RMAPS-CA V1.0 系統(tǒng)和V2.0 系統(tǒng)配置差異對比

1.2 檢驗方法

為了系統(tǒng)檢驗RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)的預報效果，用于檢驗的預報樣本時間段為2021 年各季節(jié)代表月（1、4、7、10 月）每日2 次（00 和12 時，世界時）更新循環(huán)起報，每次預報時效為24 h，樣本總數(shù)為244 個。選取季節(jié)代表月作RMAPS-CA V2.0 的預報性能檢驗，能更充分地評估RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)在新疆區(qū)域的預報效果。

利用氣象學上通用的MET（Model Evaluation Tools）V7.0 檢驗平臺，一是對RMAPS-CA V2.0 和RMAPS-CA V1.0 兩系統(tǒng)D02 區(qū)域的地面和高空的模式預報量（地面：2 m 溫度、10 m 風速；高空：位勢高度、風速、溫度）進行站點檢驗評分。檢驗所使用的地面要素觀測資料和降水觀測資料均來自我國國家級地面氣象觀測站，3 km 分辨率區(qū)域中約有105 個；使用的探空觀測資料均來自我國參加考核探空站點，3 km 分辨率區(qū)域有14 個。給出預報相對于常規(guī)探空和地面觀測的均方根誤差RMSE和平均偏差ME（見公式（1）、（2），其中，F(xiàn)i為第i點上的預報值，Oi為第i點上的觀測值）；二是根據(jù)檢驗時段內(nèi)地面觀測站降水觀測實況，計算兩個系統(tǒng)逐6 h，檢驗閾值分別為0.1、3.1、6.1、12.1 和24.1 mm 累計降水站點TS評分和BIAS預報偏差（見公式（3）～（4），其中Na為預報正確站（次）數(shù)、Nb為空報站（次）數(shù)、Nc 為漏報站（次）數(shù)）。

2 地面要素預報檢驗

2.1 2 m 溫度

從RMAPS-CA V2.0 在2021 年各個季節(jié)2 m溫度預報偏差結果（圖2）可知，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)2 m 溫度預報偏差在冬季和春季整體為負偏差，在夏季和秋季整體為正偏差；各個季節(jié)預報偏差隨時間變化趨勢基本相似，下午至夜間（預報時效9～15 h）的預報偏差最大，平均預報偏差均在2 ℃以內(nèi)。從2 m 溫度均方根誤差結果可知，2021 年冬季維持在3.7～4.9 ℃，春季維持在3.1～3.6 ℃，夏季維持在3.7～4.2 ℃，秋季維持在3.3～3.6 ℃，各個預報時效變化不大。整體上，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)對2 m溫度預報性能在秋季最優(yōu)、冬季最差。

由圖2 可知，兩系統(tǒng)平均誤差和均方根誤差在各季節(jié)各起報時次上的變化趨勢和整體特征較為相似，表明溫度預報存在一定的系統(tǒng)偏差。RMAPSCA V2.0 在2021 年冬季和春季的預報偏差整體小于RMAPS-CA V1.0，春季的預報偏差改善較為明顯；在夏季和秋季的預報偏差整體大于RMAPS-CA V1.0，二者誤差在0.5 ℃以內(nèi)。從2021 年各季節(jié)的均方根誤差對比結果看，RMAPS-CA V2.0 在冬季和春季的均方根誤差小于RMAPS-CA V1.0，在夏季和秋季的均方根誤差大于RMAPS-CA V1.0。綜上分析，2021 年RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)對2 m 溫度的預報性能在冬季和春季優(yōu)于RMAPS-CA V1.0，在夏季和秋季略差于RMAPS-CA V1.0。

圖2 RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)和RMAPS-CA V1.0 系統(tǒng)2021 年各季節(jié)2 m 溫度檢驗結果

2.2 10 m 風速

從RMAPS-CA V2.0 在2021 年各季節(jié)10 m風速預報偏差結果（圖3）可知，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)10 m 風速預報的性能整體差異不大，平均誤差維持在0.5～1.0 m/s，冬季誤差最大，為1.1 m/s，秋季誤差最小，除春季外各季節(jié)各預報時效平均誤差變化不大，風速預報的午后時段（預報時效6～12 h）誤差最小。從均方根誤差結果看，除秋季外各季節(jié)的均方根誤差呈先增大后減小再增大再減小的趨勢，均方根誤差維持在2.2～2.8 m/s。整體來看，RMAPSCA V2.0 系統(tǒng)對10 m 風速預報性能在秋季最優(yōu)、春季最差。

對比RMAPS-CA V2.0 與RMAPS-CA V1.0 在2021 年同期10 m 風速預報檢驗結果（圖3）可以看出，RMAPS-CA V2.0 在2021 年各季節(jié)預報偏差整體與RMAPS-CA V1.0 差別不大；均方根誤差在冬季和夏季整體大于RMAPS-CA V1.0 系統(tǒng)，夏季10 m 風速均方根誤差最大為0.3 m/s，在春季和秋季的均方根誤差差異不明顯。

圖3 RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)和RMAPS-CA V1.0 系統(tǒng)2021 年各季節(jié)10 m 風速檢驗結果

3 高空要素預報檢驗

3.1 位勢高度

從RMAPS-CA V2.0 在2021 年各個季節(jié)高空位勢高度預報偏差結果（圖4）可以看出，RMAPSCA V2.0 對高位勢高度的預報偏差在冬季整體為負偏差，呈現(xiàn)隨高度先增大再減小的趨勢，24 h 預報偏差在400 hPa 達到極大值，為-19.8 gpm；其余季節(jié)的預報偏差整體為正偏差，呈現(xiàn)隨高度先增大再減小的趨勢，均在300 hPa 左右達到極大值，夏季24 h 預報偏差極大值為45.2 gpm。整體上看，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)高空位勢高度預報性能在冬季最優(yōu)、春季最差。

圖4 RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)和RMAPS-CA V1.0 系統(tǒng)2021 年各季節(jié)高空位勢高度檢驗結果

對比RMAPS-CA V2.0 與RMAPS-CA V1.0 在2021 年同期高空位勢高度預報檢驗結果（圖4）可知，RMAPS-CA V2.0 在2021 年冬季的預報偏差與RMAPS-CA V1.0 差異明顯，400 hPa 以上呈反位相；2 個系統(tǒng)在其余季節(jié)的預報偏差隨高度變化的趨勢較為一致，均呈隨高度先增大再減小，在300 hPa左右達到極大值，RMAPS-CA V2.0 高空位勢高度預報偏差在春季和秋季整體小于RMAPS-CA V1.0，夏季則大于RMAPS-CA V1.0。RMAPS-CA V2.0 位勢高度的均方根誤差在冬季和夏季整體大于RMAPS-CA V1.0，在春季和秋季則小于RMAPS-CA V1.0。對比兩系統(tǒng)在2021 年高空位勢高度各季節(jié)的預報偏差和均方根誤差可知，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)高空位勢高度的預報性能在春季和秋季有所提升。

3.2 風場

從RMAPS-CA V2.0 在2021 年各個季節(jié)高空風場預報偏差結果（圖5）可知，RMAPS-CA V2.0 高空風場的預報偏差在冬季和春季400 hPa 以下為正偏差，400 hPa 以上為負偏差，呈現(xiàn)隨高度逐漸減小再增大的趨勢，誤差范圍在-1.0～1.0 m/s；夏季和秋季的預報偏差850 hPa 以下為正偏差，850 hPa 以上為負偏差，呈現(xiàn)隨高度先減小再增大的趨勢，夏季和秋季的12 h 預報偏差在300 和400 hPa 分別達到極大值，為-2.0 和-1.8 m/s。整體上看，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)高空風場預報性能在春季最優(yōu)、夏季最差。

由RMAPS-CA V2.0 與RMAPS-CA V1.0 在2021 年同期高空風場預報檢驗結果（圖5）可知，RMAPS-CA V2.0 在2021 年各季節(jié)高空風場的預報偏差整體小于RMAPS-CA V1.0，兩個系統(tǒng)隨高度變化較為一致，呈現(xiàn)隨高度先減小再增大的趨勢。除春季外，2 個系統(tǒng)高空風場預報偏差均在200 hPa達到極大值，24 h 預報偏差之差在秋季的200 hPa達到最大值，約為2.0 m/s。從位勢高度的均方根誤差檢驗看，2 個系統(tǒng)在2021 年各季節(jié)高空風場的均方根誤差均呈現(xiàn)隨高度增大再減小的趨勢，在300 hPa 達到極大值；RMAPS-CA V2.0 高空風場的均方根誤差在冬季和春季整體大于RMAPS-CA V1.0 系統(tǒng)，在夏季和秋季則小于RMAPS-CA V1.0。對比兩系統(tǒng)在2021 年高空風場各季節(jié)的預報偏差和均方根誤差可以看出，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)高空風場的預報性能在夏季和秋季有所提升。

圖5 RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)和RMAPS-CA V1.0 系統(tǒng)2021 年各季節(jié)高空風場檢驗結果

3.3 溫度場

從RMAPS-CA V2.0 在2021 年各個季節(jié)高空溫度場預報偏差結果（圖6）可以看出，RMAPS-CA V2.0 高空溫度場的預報偏差范圍在-1.0～2.0 ℃，冬季的預報偏差整體為負偏差，呈現(xiàn)隨高度逐漸增大再減小的趨勢，24 h 預報偏差在700 hPa 達到極大值，為-1.0 ℃；其余季節(jié)的預報偏差整體為正偏差，呈現(xiàn)隨高度逐漸減小的趨勢，夏季的24 h 預報偏差在925 hPa 達到極大值，為2.2 ℃。整體上看，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)高空溫度場預報性能在春季最優(yōu)、夏季最差。

對比RMAPS-CA V2.0 與RMAPS-CA V1.0 在2021 年同期高空溫度場預報檢驗結果（圖6）可以看出，RMAPS-CA V2.0 在2021 年各季節(jié)高空風場的預報偏差在冬季和夏季大于RMAPS-CA V1.0，在春季和秋季則小于RMAPS-CA V1.0，除夏季外，2個系統(tǒng)隨高度變化較為一致，冬季呈現(xiàn)隨高度先減小再增大再減小再增大的趨勢，春季和秋季呈現(xiàn)隨高度逐漸減小的趨勢。從位勢高度的均方根誤差檢驗看，2 個系統(tǒng)在2021 年各季節(jié)高空風場的均方根誤差均呈現(xiàn)隨高度先減小再增大的趨勢，各季節(jié)均在200 hPa 達到極大值；RMAPS-CA V2.0 高空風場的均方根誤差除秋季外，整體略大于RMAPS-CA V1.0。對比兩系統(tǒng)在2021 年高空溫度場各季節(jié)的預報偏差和均方根誤差可知，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)高空溫度場的預報性能在秋季有所提升。

圖6 RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)和RMAPS-CA V1.0 系統(tǒng)2021 年各季節(jié)高空溫度場檢驗結果

4 降水預報檢驗

4.1 逐6 h 降水評分季節(jié)對比

從RMAPS-CA V2.0 在2021 年各季節(jié)、不同量級降水閾值的逐6 hTS評分（圖7）可以看出，TS評分隨著降水閾值的增大而減小。由于新疆屬于干旱半干旱氣候，6 h 累計降水除夏季外很少大于12.0 mm。對比RMAPS-CA V1.0 系統(tǒng)，RMAPSCA V2.0 在0.1 mm/6 h 以上閾值降水TS評分，冬季在0.3～0.4，其余季節(jié)在0.2～0.3，整體要優(yōu)于RMAPS-CA V1.0，表明RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)對未來6 h 的晴雨預報效果和穩(wěn)定性均高于RMAPSCA V1.0；3.1 mm/6 h 以上閾值降水，除冬季外，RMAPS-CA V2.0 在其余季節(jié)的TS評分在0.1～0.2，均略高于RMAPS-CA V1.0 系統(tǒng)；6.1 mm/6 h 和12.1 mm/6 h 以上閾值降水，除春季外，RMAPS-CA V2.0 在其余季節(jié)的TS評分在0～0.15，整體上也略高于RMAPS-CA V1.0 系統(tǒng)。

降水預報的BIAS評分反映的是針對某一閾值預報發(fā)生降水的測站數(shù)與實際發(fā)生降水的測站數(shù)之比和模式對于降水范圍大小的預報性能。從降水的BIAS評分（圖7）看，在0.1 mm/6 h 以上閾值降水，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)和RMAPS-CA V1.0 的BIAS偏差除夏季外，其余季節(jié)均大于1.0，表明2 個系統(tǒng)的降水均存在空報現(xiàn)象，預報的降水范圍偏大，而RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)的BIAS評分比RMAPS-CA V1.0 更接近于1.0，表明RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)預報降水測站數(shù)比RMAPS-CA V1.0 更接近于實際測站數(shù)。對于3.1、6.1 和12.1 mm/6 h 以上閾值降水，除冬季和春季的個別時次外，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)和RMAPS-CA V1.0 的BIAS偏差整體上小于1.0，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)的BIAS偏差較RMAPSCA V1.0 更接近于1.0，表明RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)預報降水的測站數(shù)更接近實際測站數(shù)。綜上分析，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)在2021 年的降水預報性能整體有所提高。

圖7 RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)和RMAPS-CA V1.0 系統(tǒng)2021 年各季節(jié)降水檢驗評分

4.2 降水個例檢驗

過程前期500 hPa 歐亞范圍內(nèi)呈“兩槽兩脊”的經(jīng)向環(huán)流，西伯利亞為低槽活動區(qū)，巴爾喀什湖地區(qū)為高壓脊區(qū)，隨后北方冷空氣沿脊前偏北氣流東南下，促使下游西伯利亞低渦南下，造成2021 年4 月20 日12 時—25 日12 時北疆大部、阿克蘇地區(qū)北部、巴州大部、吐魯番市、哈密市北部出現(xiàn)雨轉雨夾雪或雪，選取本次過程的主要降水時段21 日00時—22 日00 時做降水檢驗。

從國家站降水量預報對比（表2）可知，新源、奇臺及塔城24 h 累計降水量為大量，其中RMAPSCA V2.0 預報的新源站降水量（16.7 mm）與實況（21.2 mm）更接近，2 個系統(tǒng)對奇臺和塔城站的降水量預報均偏弱；對于24 h 累計降水量為中量的國家站，RMAPS-CA V2.0 預報的額敏、小渠子和沙灣站降水量與實況更為接近，2 個系統(tǒng)對北塔山站的降水均為漏報。從逐6 h 累計降水檢驗評分（圖8）可知，對于晴雨預報（0.1 mm/6 h），2 個系統(tǒng)整體屬于漏報現(xiàn)象，RMAPS-CA V2.0 的TS評分要略高于RMAPS-CA V1.0；對于3.1 mm/6 h 和6.1 mm/6 h，RMAPS-CA V2.0 的TS評分略高于RMAPS-CA V1.0，降水預報接近與實況。整體上看，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)對本次降水預報相比較更準確。

表2 4 月21 日00 時—22 日00 時國家站24 h累計降水量（≥6.0 mm）預報對比 mm

圖8 不同系統(tǒng)對2021 年4 月21 日00 時—22 日00 時不同閾值逐6 h 累計降水檢驗評分

5 結論與討論

利用MET 檢驗工具，對烏魯木齊區(qū)域高分辨率數(shù)值預報系統(tǒng)RMAPS-CA V2.0 在新疆區(qū)域2021年各個季節(jié)的預報效果進行檢驗評估，并與RMAPS-CA V1.0 系統(tǒng)進行同期對比分析，得到以下主要結論：

（1）RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)2 m 溫度預報偏差在冬季和春季整體為負偏差，在夏季和秋季整體為正偏差；各個季節(jié)的平均預報偏差均在2 ℃以內(nèi)，對2 m 溫度預報性能在秋季最優(yōu)、冬季最差；對2 m溫度的預報性能在冬季和春季優(yōu)于RMAPS-CA V1.0，在夏季和秋季則略差于RMAPS-CA V1.0。RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)對各個季節(jié)10 m 風速預報整體為正偏差且差異不大，平均誤差基本維持在0.5～1.0 m/s，均方根誤差維持在2.2～2.8 m/s；對10 m風速預報性能在秋季最優(yōu)、春季最差；對10 m 風速的預報性能在冬季和夏季略差于RMAPS-CA V1.0，在春季和秋季預報性能差異不大。

（2）RMAPS-CA V2.0 對高空位勢高度預報偏差在冬季整體為負偏差，在其余季節(jié)整體為正偏差，高空位勢高度的預報性能在冬季最優(yōu)、春季最差；對春季和秋季的位勢高度預報性能優(yōu)于RMAPS-CA V1.0。RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)對高空風場預報偏差在冬季和春季在400 hPa 以下為正偏差，400 hPa以上為負偏差；夏季和秋季的預報偏差整體為負偏差，對高空風場預報性能在春季最優(yōu)、夏季最差；對高空風場預報性能在夏季和秋季優(yōu)于RMAPS-CA V1.0。RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)對高空溫度場預報偏差在冬季整體為負偏差，其余季節(jié)的預報偏差整體為正偏差，高空溫度場預報性能在春季最優(yōu)、夏季最差；對高空溫度場預報性在秋季優(yōu)于RMAPS-CA V1.0。

（3）RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)晴雨預報效果較好，TS評分隨降水閾值增大而減小，冬季的降水評分最高、夏季最低。從降水的BIAS評分看，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)對0.1 mm/6 h 以上閾值降水除夏季外，多為空報；對于3.1、6.1、12.1 mm/6 h 以上閾值降水，除冬季和春季的個別時次外，多為漏報。從降水個例的站點預報看，RMAPS-CA V2.0 對24 h 累計降水為大量和中量的國家站點預報性能有所提升，逐6 h 累計降水TS評分略高于RMAPS-CA V1.0，預報偏差更接近與實況。整體上看，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)的降水預報性能整體有所提高。

通過2021 年各個季節(jié)預報效果檢驗及一次強降水過程的對比分析，RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)的預報能力整體上要優(yōu)于RMAPS-CA V1.0，預報性能的提升可能受兩個方面的影響：（1）RMAPS-CA V2.0系統(tǒng)實現(xiàn)以雷達資料為核心的逐3 h 循環(huán)同化預報，00 和12 時均為暖啟動，增加了本地氣象資料同化在模式中的貢獻，進一步優(yōu)化了系統(tǒng)的初始場。（2）RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)采用D01 和D02 區(qū)域同時積分，增加了模式對D02 區(qū)域邊界條件的動態(tài)約束，一定程度上減小了側邊界條件更新不及時的問題。雖然本文給出了RMAPS-CA V2.0 系統(tǒng)比較滿意的評估結果，但模式的短臨降水預報和地面要素預報仍需長期開展優(yōu)化工作。下一步工作將從以下幾個方面開展：新疆區(qū)域地基GPS 水汽資料同化技術研究及在RMAPS-CA V2.0 中的應用，以提高降水短臨預報效果；下墊面數(shù)據(jù)的更新應用，以提高地面氣象要素的預報效果；對系統(tǒng)的物理過程參數(shù)化方案進行進一步的調(diào)整試驗，盡可能減少模式預報的系統(tǒng)性誤差。