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    BCC-CPSv3 S2S模式對廣東汛期降水的預(yù)測技巧分析

    2023-12-28 12:18:28汪明圣胡婷謝潔宏胡婭敏
    廣東氣象 2023年6期
    關(guān)鍵詞:時效尺度季節(jié)

    汪明圣,胡婷,謝潔宏,胡婭敏

    (1.廣東省氣候中心,廣東廣州 510640;2.廣州市氣象臺,廣東廣州 511430;3.揭陽市氣象局,廣東揭陽 522000)

    廣東位于我國南部地區(qū),所處的緯度較低,其天氣氣候變化深受熱帶季風活動的影響,具有干濕季分明的特征。汛期主要集中在4—9月份,其降水量的多寡是造成廣東旱澇的最主要因素[1]。根據(jù)造成降水的主要天氣系統(tǒng)的差異又可將雨季劃分為前汛期(4—6月)和后汛期(7—9月)。前汛期的暴雨洪澇和后汛期臺風是廣東省主要的氣象災(zāi)害,歷來受到防災(zāi)減災(zāi)機構(gòu)和廣大氣象業(yè)務(wù)人員的關(guān)注,開展了一系列研究[2-4]。

    國內(nèi)外氣候模式的快速發(fā)展和應(yīng)用,為開展客觀定量化的氣候預(yù)測提供了有效而可靠的技術(shù)基礎(chǔ)。近年來,國家氣候中心研制的客觀化氣候預(yù)測新技術(shù)如多模式解釋應(yīng)用系統(tǒng)(MODES)[5]、動力與統(tǒng)計相結(jié)合季節(jié)預(yù)測系統(tǒng)(FODAS)[6]以及月內(nèi)重要過程預(yù)測系統(tǒng)(MAPFS)[7]等在全國進行推廣應(yīng)用,提升了?。▍^(qū)、市)氣候預(yù)測業(yè)務(wù)的客觀化水平。自2016年起,中國氣象局國家氣候中心在第二代氣候預(yù)測模式系統(tǒng)基礎(chǔ)上,引入了國外模式發(fā)展的一些先進經(jīng)驗,并不斷對其進行了改進和創(chuàng)新,建立了一個包含海陸冰氣系統(tǒng)、植被和碳循環(huán)的多圈層耦合的次季節(jié)-季節(jié)-年際尺度一體化氣候模式預(yù)測業(yè)務(wù)系統(tǒng)——第三代模式預(yù)測系統(tǒng)(BCC_CPSv3),包含次季節(jié)至季節(jié)(Sub-Seasonal to Seasonal,簡稱S2S)預(yù)測和季節(jié)預(yù)測兩個子系統(tǒng),于2020年底投入準業(yè)務(wù)運行。

    模式預(yù)測能力的檢驗評估是了解模式性能,有效應(yīng)用模式信息的重要基礎(chǔ)[8-10]。但截至目前,BCC-CPSv3 S2S模式對廣東地區(qū)氣象要素預(yù)測能力的檢驗評估和解釋應(yīng)用工作尚未開展。因此,有必要結(jié)合業(yè)務(wù)實際需求和防災(zāi)減災(zāi)重點,評估分析BCC-CPSv3 S2S模式對于廣東汛期降水的預(yù)測技巧,為進一步解釋應(yīng)用模式產(chǎn)品,提高極端降水預(yù)測準確率,延長預(yù)測時效打下科學基礎(chǔ)。

    1 資料與方法

    1.1 資料

    站點資料:由國家信息中心整編的《中國國家級地面氣象站基本氣象要素日值數(shù)據(jù)集(V3.0)》,選取其中廣東省86站逐日降水觀測資料,時間2005—2019年。

    模式數(shù)據(jù):中國氣象局次季節(jié)-季節(jié)-年際氣候一體化預(yù)測模式系統(tǒng)(BCC-CPSv3)中的S2S預(yù)測子系統(tǒng)產(chǎn)品,該模式每周發(fā)報兩次(周一、周四),預(yù)報時效0~60 d,水平分辨率為0.25°×0.25°,包含4個子成員,歷史回報時間為2005—2019年。

    本研究所用站點資料和模式數(shù)據(jù)的氣候平均值統(tǒng)一為2005—2019年。格點插值到站點的方法采用的是雙線性插值。對BCC-CPSv3 S2S模式產(chǎn)品的4個子成員進行等權(quán)重平均,得到集合平均預(yù)報結(jié)果參與評估??紤]到業(yè)務(wù)的適用性,本研究僅評估月內(nèi)未來30 d的模式預(yù)測能力,汛期評估樣本量為795個,其中前汛期390個、后汛期405個。

    1.2 方法

    為了系統(tǒng)性的評估模式的預(yù)測效果,本研究參考世界氣象組織(World Meteorological Organisation,WMO)推薦的標準和方法[11],采用均方根誤差(RMSE)、距平相關(guān)系數(shù)(ACC)和時間相關(guān)系數(shù)(TCC)共3種指標分別對預(yù)測回報試驗結(jié)果的整體偏差、空間異常模態(tài)一致性和站點異常預(yù)報能力進行定量評估。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 汛期月內(nèi)降水預(yù)測技巧

    為比較BCC-CPSv3 S2S模式集合平均和子成員對廣東汛期降水的預(yù)測技巧,分別從整體偏差和空間異常模態(tài)一致性對汛期降水預(yù)測效果進行檢驗評估。

    BCC-CPSv3 S2S模式對廣東汛期降水的預(yù)測技巧隨預(yù)測時效的改變而變化。如圖1所示,模式集合平均預(yù)測的均方根誤差明顯小于其他子成員(圖1a),而且對于空間異常模態(tài)一致性(ACC)的把握也優(yōu)于其他子成員(圖1b)。當預(yù)測時效為1 d時,集合平均和各子成員預(yù)測與實況的偏差最小,ACC預(yù)測技巧最高,隨預(yù)測時效的延長模式預(yù)測偏差快速增加,預(yù)測技巧快速衰減。整體來看,模式預(yù)測偏差1~20 d持續(xù)增加,21~30 d變化平緩。以α=0.01作為相關(guān)檢驗的顯著性水平,BCC-CPSv3 S2S模式對廣東汛期降水空間異常模態(tài)一致性的預(yù)測技巧上限為6 d。按不同預(yù)報時效劃分來看,在天氣尺度(1~10 d)內(nèi)預(yù)測偏差為11.9~14.3 mm,ACC為0.065~0.232。進入次季節(jié)尺度(11~30 d)后,預(yù)測偏差增加為14.6~15.2 mm,ACC降低為0.004~0.028。由此可以看出,BCC-CPSv3 S2S模式在天氣尺度內(nèi)的定量預(yù)測技巧均優(yōu)于次季節(jié)尺度,而集合平均和各子成員之間預(yù)測技巧的差異在次季節(jié)尺度大于天氣尺度,集合平均的預(yù)測結(jié)果明顯優(yōu)于其他子成員。

    圖1 BCC-CPSv3 S2S模式對廣東汛期月內(nèi)降水的預(yù)測技巧

    廣東省汛期氣候復(fù)雜多變,前汛期與后汛期的影響系統(tǒng)截然不同,前汛期主要以鋒面降水和季風降水為主[12-14],后汛期降水則主要來自于臺風[1],因此有必要分開討論模式對于前汛期和后汛期兩個時段的預(yù)測技巧。

    與汛期相似,BCC-CPSv3 S2S模式集合平均結(jié)果對前汛期降水預(yù)測的整體偏差小于其他子成員,對于空間異常模態(tài)一致性的把握也優(yōu)于其他子成員。如圖2所示,預(yù)測與實況的均方根誤差在預(yù)測時效為1 d時最小,ACC預(yù)測技巧最高,隨著預(yù)測時效的增加預(yù)測偏差逐漸增加,預(yù)測技巧逐漸下降。同樣表現(xiàn)出天氣尺度內(nèi)的預(yù)測能力高于次季節(jié)尺度,集合平均結(jié)果在次季節(jié)尺度優(yōu)于其他子成員的特征。不同的是,BCCCPSv3 S2S模式對于廣東前汛期降水的預(yù)測偏差呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢,空間異常模態(tài)一致性的預(yù)測技巧上限為7 d。天氣尺度內(nèi)的預(yù)測偏差為9.4~12.2 mm,ACC為0.085~0.292。次季節(jié)尺度的預(yù)測偏差為12.2~14.9 mm,ACC為0.009~0.069。與整個汛期相比,前汛期期間模式的預(yù)測偏差降低,定量預(yù)測技巧提高??梢钥闯?,模式集合平均預(yù)測效果最佳,且對于前汛期降水的預(yù)測能力總體高于整個汛期,對整個汛期的預(yù)測技巧具有正向貢獻。

    圖2 BCC-CPSv3 S2S模式對廣東前汛期月內(nèi)降水的預(yù)測技巧

    對于后汛期(圖3),模式集合平均在整體偏差和空間異常模態(tài)一致性上的預(yù)測效果也是優(yōu)于其他子成員。同樣,預(yù)測整體偏差在預(yù)測時效為1 d時最低,ACC預(yù)測技巧最高,并隨預(yù)測時效增加而降低,天氣尺度優(yōu)于次季節(jié)尺度。不同的是,模式對后汛期的預(yù)測偏差在天氣尺度持續(xù)增加,而進入次季節(jié)尺度后變化平穩(wěn),21~30 d有微弱下降,空間異常模態(tài)一致性的預(yù)測技巧上限僅有2 d。天氣尺度內(nèi)的預(yù)測偏差為14.3~16.4 mm,ACC為0.047~0.175。次季節(jié)尺度的預(yù)測偏差為15.1~16.9 mm,ACC為-0.005~0.022。與汛期和前汛期相比,后汛期期間模式的預(yù)測偏差增加,定量預(yù)測技巧降低。由此可以看出,模式集合平均對于后汛期的預(yù)測效果同樣表現(xiàn)最好,但是整體預(yù)測技巧明顯低于前汛期,對整個汛期的預(yù)測技巧是負貢獻。

    圖3 BCC-CPSv3 S2S模式對廣東后汛期月內(nèi)降水的預(yù)測技巧

    有研究表明,BCC-CPSv3 S2S模式對于四川汛期極端降水的預(yù)測技巧隨著起報時間的臨近而提高,在天氣尺度高于次季節(jié)尺度[9];BCC-CPSv3 S2S模式對長江上中游地區(qū)的日降水和極端降水事件的預(yù)報性能隨預(yù)見期的增加而下降,6月預(yù)報精度相對較好,這可能與6月主要受大范圍水汽輸送或鋒面這樣較容易預(yù)報的天氣系統(tǒng)有關(guān)[15],這些研究與本研究的結(jié)論是一致的。

    2.2 預(yù)測技巧的空間分布特征

    由2.1節(jié)可知,BCC-CPSv3 S2S模式集合平均的預(yù)測技巧明顯優(yōu)于其他子成員,因此在模式預(yù)測技巧的空間變化特征研究中,主要評估了模式集合平均的預(yù)測效果。

    圖4為BCC-CPSv3 S2S模式集合平均對于前汛期月內(nèi)候平均降水預(yù)測檢驗的TCC,其中1至6候的提前預(yù)報時效分別為0、5、10、15、20和25 d。從圖4可以看出,模式的降水預(yù)測與觀測降水之間普遍為正相關(guān)。模式對于各站點異常的預(yù)測能力在天氣尺度(前2候)同樣優(yōu)于次季節(jié)尺度(3~6候)。最高的預(yù)測技巧出現(xiàn)在第1候,中北部和粵西部分地區(qū)TCC可達到0.5以上。隨著預(yù)報時效的增加,預(yù)測技巧逐漸下降。全省來看,模式對于前4候的預(yù)測都是有技巧的(通過0.01顯著性水平檢驗);進入到第5候,預(yù)測技巧明顯降低,只在粵西和東部地區(qū)還存在預(yù)測技巧;而第6候存在預(yù)測技巧的區(qū)域僅有粵西和粵東沿海的部分地區(qū)。由此可見,模式對于前汛期降水的預(yù)測表現(xiàn)較好,大部分地區(qū)有技巧預(yù)測可以持續(xù)到第4候,粵西和粵東沿??蛇_到第6候。

    圖4 BCC-CPSv3 S2S模式對廣東前汛期月內(nèi)候平均降水預(yù)測的TCC分布

    與前汛期相比,模式對于后汛期降水的預(yù)測技巧下降較為明顯。與前汛期相似,模式在天氣尺度的預(yù)測效果也是優(yōu)于次季節(jié)尺度的,同樣在第1候表現(xiàn)最好,北部和雷州半島的TCC都在0.5以上(圖5)。

    圖5 BCC-CPSv3 S2S模式對廣東后汛期月內(nèi)候平均降水預(yù)測的TCC分布

    但是,隨著預(yù)報時效的增加,預(yù)測技巧快速下降。全省來看,模式只對前2候的預(yù)測是有技巧的(通過0.01顯著性水平檢驗);第3候只有北部地區(qū)部分站點還存在預(yù)測技巧,東部地區(qū)出現(xiàn)了負技巧;第4候僅在粵西部分站點有預(yù)測技巧;第5和6候的預(yù)測在全省都是無技巧的。因此,模式對于后汛期降水的預(yù)測能力較差,全省大部地區(qū)僅在前2候有預(yù)測技巧,進入第3候以后模式預(yù)測技巧大幅降低,全省大部地區(qū)預(yù)測為無技巧。

    3 結(jié)論

    為提高汛期降水預(yù)測準確率,延長預(yù)測時效,為國產(chǎn)數(shù)值模式產(chǎn)品應(yīng)用打下基礎(chǔ),本研究基于2005—2019年廣東氣象觀測降水資料和BCC-CPSv3 S2S模式的降水回報資料,采用多種指標評估分析了模式產(chǎn)品對廣東汛期降水的預(yù)測能力。結(jié)果表明:

    1)BCC-CPSv3 S2S模式集合平均的預(yù)測技巧優(yōu)于其他4個子成員,模式預(yù)測技巧隨預(yù)測時效的增加而降低,對于天氣尺度的預(yù)測能力明顯高于次季節(jié)尺度。

    2)模式對于前汛期降水的預(yù)測能力明顯優(yōu)于后汛期,主要體現(xiàn)在前汛期預(yù)測偏差明顯低于后汛期,且前汛期空間異常模態(tài)一致性的預(yù)測技巧上限可達7 d,后汛期僅為2 d,這反映了模式對于鋒面降水和季風降水的預(yù)測能力優(yōu)于臺風降水。

    3)從模式預(yù)測技巧的空間分布來看,模式對于前汛期降水的預(yù)測表現(xiàn)較好,大部分地區(qū)有技巧預(yù)測可以持續(xù)到第4候,粵西和粵東沿??蛇_到第6候;而對于后汛期降水的預(yù)測能力較差,全省大部地區(qū)僅在前兩候有預(yù)測技巧,進入第3候以后全省大部地區(qū)為無技巧。

    本研究主要分析了BCC-CPSv3 S2S模式對廣東汛期降水的預(yù)測技巧,但是由于篇幅有限,未對模式的誤差來源進行研究,同時對于模式的誤差訂正工作也有待下一步開展。

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