引言

随着集合预报技术的发展，越来越多的集合预报产品在业务或科研中得到应用，有效地改善了降水预报效果^[1-4]。欧洲中期天气预报中心（ECMWF，以下简称EC）的集合预报系统在实际业务中应用广泛，且具有很高的参考价值，Roberto Buizza等^[5]对比了EC、美国国家环境预报中心（以下简称NCEP）和加拿大气象中心（以下简称MSC）的集合预报结果，指出EC的综合预报系统整体性能最好；张宏芳等^[6]对比了EC和日本高分辨率模式的降水预报能力，研究结果表明EC对降水的预报优于日本模式，尤其是对晴雨和暴雨的预报能力。EC集合预报系统在科研中也获得了更多认可^[7-9]，张华龙等^[10]利用EC的降水集合预报历史资料，对广东省86个地面气象站的集合统计量产品进行分级统计检验，发现对于东部和西南部沿海地区的站点降水，集合预报能显著改善确定性预报对暴雨的预报效果；李俊等^[11]选取湖南4个典型山洪个例，分析嵌套模式不同分辨率的预报效果，并采用多物理过程组合的集合预报方法，研究区域集合数值预报技术在山洪预报中的应用。

大别山位于安徽、湖北、河南三省交界处，山脉整体呈西北—东南走向，具有典型的山地气候和森林小气候特征，其降水预报，尤其是夏季暴雨、短时强降水等灾害性天气的预报一直是当前气象学者亟待解决的难题^[12]。地形对天气系统的演变以及强降水过程的重要影响是大家公认的，如李子良^[13]利用中尺度数值模式研究发现，地形降水是水汽、气流和地形相互作用而形成，并不只是简单的上坡降水, 还有背风回流和背风波降水机制；赵玉春等^[14]通过对梅雨锋暴雨影响的个例研究，指出大别山的地形坡度最有利于降水的加强和低涡的维持；苗春生等^[15]通过对梅雨期间江淮低涡暴雨过程的多年统计分析，对比诊断与模拟研究绕行大别山南北两侧时低涡暴雨的不同发生机制。

集合预报在区域性降水预报中的研究^[16]也是学者们关注的重点，赵琳娜等^[17]研究了多模式概率预报降水面向流域的评估方法；潘留杰等^[18]对比了EC和NCEP两个EPS在秦岭及周边地区的降水预报性能。大别山区的暴雨发生频率高、强度大，易引发山洪、泥石流等次生灾害，因而在日常业务预报中，准确地预报暴雨（或短时强降水）的发生时间和强度显得特别重要。本文主要利用2015年夏季（6—8月）安徽省大别山区1~3 d的集合预报降水结果和降水观测资料，采用基于降水等级划分的确定性TS评分等方法对该区域的12 h降水预报效果进行评估，重点检验集合预报在12 h、24 h、48 h及72 h降水预报中的应用效果，为以后大别山区的降水量预报，尤其是12 h内暴雨预报提供定量化的参考依据。

1 资料与方法 1.1 研究区域

本文研究区域为安徽省境内的大别山区(115°— 117°E, 30°—32°N)，山区海拔高度一般在500~800 m，山地主要部分海拔在1 500 m左右。研究区域及区域内的12个观测站点的空间分布及地形状况如图 1所示。

1.2 研究资料

本文所用观测资料为质控后的2015年6月1日08时9月1日08时每12 h（08—20时，20—08时）累计降雨量。EC集合预报系统包含51个成员，空间分辨率为1°×1°，本文使用的模式降水预报时段为2015年6月1日—8月30日，起报时间为每日08时和20时（北京时），预报间隔为12 h。

1.3 研究方法

为研究模式对大别山区不同站点降水量的预报效果，本文采用双线性插值法将EC格点预报结果插值到研究区域内的12个站点上，并在与观测进行区域对比时将12个站点数据平均，检验方法采用基于降水等级划分的确定性预报结果的TS评分及表现预报结果离散度的百分位数法。TS评分的计算公式为：

$ TS = \frac{{NA}}{{NA + NB + NC}} \times 100\% $

(1)

晴雨预报的正确率PC的计算公式为：

$ PC = \frac{{NA + ND}}{{NA + NB + NC + ND}} \times 100\% $

(2)

预报偏差B的计算公式为：

$B = \frac{{NA + NB}}{{NA + NC}} \times 100\% $

(3)

式中NA为降水预报正确站（次）数、NB为空报站（次）数、NC为漏报站（次）数、ND为预报无降水正确站（次）数。TS和PC值越大表示预报效果越好。预报偏差B的值等于1时表示该降水量级的预报无偏差，大于1时表示存在空报，小于1时表示存在漏报，B值越接近1表示预报效果越好。

2 结果分析

根据国家气象中心业务常用的12 h降水等级划分标准，将降水划分为晴雨、小雨、中雨和大雨四个等级，晴雨预报仅针对有降水和无降水两种类别进行检验。本文主要针对1~3 d的12 h降水量预报结果进行检验，以下预报时效均只代表逐12 h的累计降水量。

2.1 相关性及误差

EC集合预报系统对大别山区1~3 d降水的逐12 h预报与观测的相关系数均在0.6~0.9之间（图 2），08时起报的24 h时段降水与观测的相关系数最高，达0.86, 48 h和72 h的相关系数为0.62；而同一时刻的20时起报的48 h降水与观测的相关系数达0.82，而24 h和60 h的相关系数仅为0.6。

从模式预报与观测的标准差比值和均方根误差比率来看，EC逐12 h分段预报的比值均在1.0以下，表明EC集合预报的降水变化幅度较观测偏小，降水预报较为稳定，08时起报的12 h降水预报调整最为明显，而20时起报的24 h降水预报调整较大。

应用到业务实际中，EC集合预报08时起报的24 h降水预报和20时起报的48 h降水预报具有较高的参考价值；EC集合降水预报对于白天（08—20时）的降水调整明显，而对夜间（20-08时）的降水预报较为稳定。

2.2 预报评分

图 3给出的是EC集合预报系统对四个等级降水的12 h预报在不同预报时效下的TS评分。对于晴雨预报的PC评分（图 3a），EC集合预报的结果在0.7~ 0.9之间，且72 h内晴雨预报正确率相对稳定，预报偏差B基本稳定在1附近（图 4a）。就正确率而言，08时起报的60 h预报结果表现最好，评分达0.86，12 h和24 h预报则相对比较稳定，在0.7~0.8之间。综合12—72 h预报结果来看，对于白天（08—20时）的降水量预报，08时起报的预报结果要优于20时起报的。而夜间（20—08时）预报结果则是20时起报优于08时起报。

EC集合预报对于小雨预报的TS评分（图 3b）集中在0.2~0.4之间，评分最高的为08时起报的24 h预报结果，随着预报时效的临近，预报效果呈现偏好的趋势；但小雨预报偏差是四个等级中最大的（图 4b），EC对于小雨预报的空报率远远大于漏报率，表明EC模式对小雨的模拟偏多，这可能与观测和模式的空间尺度匹配差异有关，站点结果是点估计而模式预报是面估计，模式分辨率不足也是导致站点小雨空报率较高的原因之一。中雨预报的TS评分（图 3c）稳定在0.1~ 0.3之间，08时起报的预报效果要明显优于20时起报，中雨的空报率要明显优于小雨，且随着预报时效的临近而降低。EC集合预报对于大雨的TS评分（图 3d）相对较差，且08时起报的预报评分要明显优于20时起报的，08时起报的大雨预报偏差也相对较小（图 4d）。整体而言，08时起报的中雨、大雨预报可参考性要优于20时起报的。

2.3 模式内部离散度分析

TS评分是基于51个成员的集合平均来计算的，为更好地分析EC集合预报系统内部的差异，下面选取2015年6月14日20时—18日08时大别山区的一次降水过程，用百分位分析法分析EC集合预报对于此次降水过程的预报效果。

图 5给出了不同预报时效下EC集合成员对大别山区此次降水过程面雨量预报结果的百分位评估。就3 d以内的预报而言，集合预报基本较好地捕捉了降水的变化趋势，除个别时次外，观测结果基本都位于第5百分位和95百分位内。随着预报时效的临近，EC 51个成员对中雨以下（包括中雨）量级的预报结论相对集中，集合的离散度变小。与36—72 h预报结果相比，36 h以内的预报与观测结果偏差较小，尤其对于36 h的预报，15日08时—16日08时的每12 h降水量预报第50百分位降水较12 h预报更接近观测值。针对16日20时—17日08时大范围强降水，60、72 h预报均未有成员报出观测量级，24—48 h预报有个别成员报出，12 h预报观测降水则位于第75百分位和95百分位之间。

为分析EC集合预报对大别山区不同站点的暴雨预报效果，分别选取安徽省大别山区北麓的金寨和南麓的潜山作为代表站点，分析16日20时—17日08时的暴雨预报效果。对比潜山的极端强降水，集合预报对金寨的暴雨预报效果表现较好，随着预报时效的临近，大部分集合成员的降水量都向观测值靠近，观测值更是落在了12 h预报的第95百分位上，短时预报对于暴雨量级降水的调整可信度较高。对于潜山的极端强降水，EC集合预报的表现较差，绝大多数成员并未表现出极端强降水的可能性，基本只报出了中到大雨量级的降水，仅在12 h预报时有两个成员报出了70mm左右的极端强降水。就此次过程来看，EC集合预报对于大别山区极端强降水的预报效果仍不理想，实际预报过程中，短时预报对于极端降水的表现不能忽视。

为探究模式对此次潜山强降水模拟效果偏差的原因，分析对比了EC模拟的环流场与观测的环流场，结果表明，16日08时起报的12 h环流场中，高度场和中高层风场的模拟效果较好，与观测偏差较小；模式模拟的低层南风在大别山区略偏强，同时也使得南风输送的比湿大值区与实际观测相比略偏北（图 7），这是导致模式对潜山地区降水强度模拟偏弱的原因之一。另外，受地形影响，在偏南气流主导的降水过程中，位于大别山迎风坡的潜山降水增幅较位于背风坡的金寨要大，从EC预报结果来看，区域地形对部分站点的降水增幅作用模拟能力不足，这也是导致模式对潜山地区降水强度模拟偏弱的可能因素之一，预报员在实际预报过程中需考虑地形对降水的增幅作用。

3 结论与讨论

使用EC集合预报系统51个成员对2015年6—8月大别山区降水量的格点预报结果，对比大别山区12个国家站的逐12 h降水量观测数据，分析了EC集合预报在大别山区的预报效果，得出以下结论：

(1) 就整体而言，EC集合预报08时起报的24 h降水预报和20时起报的48 h预报参考意义较大；EC集合降水预报对于白天（08—20时）的降水调整明显，而对夜间（20—08时）的降水预报相对稳定。

(2) EC集合预报对大别山区晴雨预报的正确率在70%以上，对小雨和中雨的空报率较高，对大雨的预报能力相对较差，且表现不稳定。

(3) 对大别山区面雨量的预报评估表明，集合预报对中雨以下量级降水的预报表现较好，随着预报时效的临近，集合成员的离散度减小，多数成员的预报结果向观测值靠近。对大雨以上量级，集合成员中仅有少数能预报出大型降水出现的可能性。

(4) EC集合预报对于大别山区12 h暴雨量级降水的预报能力较不稳定，同一降水过程中对不同地形站点的预报效果差别较大，对部分站点能预报出降水量级增大的趋势，且12 h预报值有小部分成员接近观测；但对极端强降水的预报仅在短时预报中有个别成员表现出极端降水的可能性。

综合来看，EC集合预报在大别山区降水预报中晴雨预报参考价值较高，小雨的空报率较高，大型降水过程中暴雨以上量级的预报需关注不同预报时效下降水量预报趋势。受资料限制，本研究仅以2015年主汛期为例分析EC集合预报在大别山区的预报效果，其结果可能存在样本较少，代表性不足等问题，其结论有待进一步研究和检验。