2007, 18 (4): 555-560
2. 兰州区域气候中心, 兰州 730020;
3. 国家气候中心, 北京 100081;
4. 青海省气象台, 西宁 810001;
5. 陕西省气象台, 西安 710015;
6. 宁夏回族自治区气候中心, 银川 750001
2. Lanzhou Regional Climate Center, Lanzhou 730020;
3. National Climate Center, Beijing 100081;
4. Qinghai Meteorological Observatory, Xining 810001;
5. Shaanxi Meteorological Observatory, Xi'an 710015;
6. Ningxia Autonomous Regional Climate Center, Yinchuan 750001
2005年, 国家气候中心动力气候模式预测业务系统全面移植到中国气象局新一代高性能计算机上, 标志着我国动力气候模式系统具备了业务化运行的条件和能力, 表明模式系统从研究开发转入业务化应用阶段。2006年国家气候中心完成1982年以来月动力延伸预报的20余年回算, 并将产品全部下发, 与省级业务部门实现共享。因而如何更好地利用动力模式预测产品并在区域和省级气候预测业务中应用, 是迫切需要解决的问题。
目前全国各省 (区、市) 短期气候预测的主要工具是统计方法, 所建立的预报对象和预报因子之间多是统计关系, 动力学意义不足, 历史拟合率可能较高, 但预报准确率有限且不稳定, 这是统计方法在气候预测应用中的最大缺陷; 而传统动力模式预报方法, 仅考虑了大气的初始状态, 没有考虑大气的历史演变状况。另外, 对业务而言, 由于预报员不同、预报经验不同、所用的方法不同, 可能造成预测结论有较大的差异。因而在业务中如何合理利用动力方法和统计方法, 客观地给出预测意见非常重要。丑纪范[1]曾明确指出, 要提高短期气候预测准确率, 需要走统计与动力相结合之路, 这同时也是我国近代气候业务系统发展的要求。近年来大气环流模式和海气耦合模式作为气候趋势预测的工具越来越受到重视, 但是模式对大尺度变量的特征模拟较好, 而对于温度、降水等地表气候要素的预测技巧较低[2-3], 因而如何利用气候模式来提高对局地降水、温度等变量的预测技巧就显得十分重要, 国内外在该方面已取得了许多成果[4-5]。
我国气候预测工作者也作了大量探讨。一方面不断改进模式, 减小T63模式月动力延伸预报高度场平均环流的系统性误差[6-8]; 另一方面, 在月尺度预测中, 针对某一区域的短期气候预测, 基于完全预报法、卡尔曼滤波方法[9-10], 建立T63月动力延伸预报产品与区域要素场之间的动力-统计关系。而本文应用的是李维京等在1999年提出来的动力与统计相结合的方法[11-12], 即从大尺度大气动力学方程组出发, 根据月尺度大气环流的演变特征, 推导出月降水距平百分率和500 hPa月平均高度距平的关系, 所得到的方程表明某站的月降水距平百分率与该站上空环流的辐合辐散、经纬向切变以及月高度距平有关, 月降水距平百分率与这些预报因子之间具有明确的动力学意义。然后利用动力延伸预报的500 hPa月平均高度距平资料和站点的实际降水距平百分率资料, 应用反演方法确定出预报方程中的系数, 得到所预报站点的月降水预报方程。该方法曾应用在全国160个站 (西北地区有31站) 的降水预测中, 主要在中国东部地区取得了良好的预报效果[13-14], 而对于广袤的西北地区来说, 代表站少、资料稀疏, 对局地降水特征的解释不够细致, 尤其是对气候特征有差异的临近区域的描述不清晰。本文利用西北地区更加密集的气象站点信息, 力求获得更为准确、细致的局地预测结果, 为该方法在区域气候中心和省 (区) 气象台的业务化推广应用进行有益的尝试。
1 资料与方法 1.1 资料西北地区1961—2005年163个气象站逐月降水资料, 其中新疆44站, 青海35站, 甘肃58站, 陕西和宁夏26站; 业务评分资料为1991—2000年3—10月 (缺新疆); 上述资料均来自西北地区各省 (区) 气象台, 文中应用的平均值为1961—1990年。
500 hPa资料分两部分, 范围是北半球 (2.5°×2.5°)144×37个格点。一部分是1961—2000年NCEP/NCAR逐月500 hPa高度距平场资料, 另一部分是逐月21日输出的月动力延伸集合预报作出的500 hPa高度距平场资料, 时段为1982—2005年1—12月。
1.2 评分标准根据中国气象局预测减灾司颁布的《重要天气预报质量评定办法》, 六级评分制降水趋势预测用语及各等级划分标准分别为特少 (ΔR≤-50%)、偏少 (-50% < ΔR≤-20%)、略少 (-20% < ΔR < 0)、略多 (0≤ΔR < 20%)、偏多 (20%≤ΔR < 50%) 和特多 (50%≤ΔR), ΔR为降水距平百分率, 由此来计算定性评分核查标准评估量PS。预测与实况符号相符为正确, 预测与实况符号不符只允许跨一个量级算正确, 预测与实况跨两个量级的为不正确。如果预测偏多 (少) 或特多 (少), 实况也为偏多 (少) 或特多 (少), 则奖励一个权重系数。
预报定性评分PS可表示为：
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(1) |
式 (1) 中, PS为预报定性评分, N为参加评分的总站数, N0为预报与实况的距平符号相同的站数以及预报与实况虽然距平符号不同, 但都属略多、略少级的站数; N1为偏多 (少) 异常预报正确的站数, N2为特多 (少) 异常预报正确的站数。
1.3 基本方程详细的月平均预报方程的推导见文献[7], 这里仅给出最后的预报方程：
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(2) |
式 (2) 中, φ′B指该站点上空500 hPa的月高度距平, A0, A1, A2, A3, A4为待定系数, R'a为该站点某月的降水距平百分率。
由式 (2) 可见, 某站的降水距平百分率与该站上空环流的辐合辐散、经纬向切变以及月高度距平有关, 具有较明确的动力学关系。
1.4 确定方程系数要根据不同的试验对象, 分别将不同的500 hPa逐月高度距平和对应的降水资料, 代入式 (2) 确定各站点、各月预报方程中的待定系数A0~A4。共有两组试验, 设计见表 1。
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表 1 不同试验设计 Table 1 The experiments design |
2 1991—2000年各月不同方法的气候预测技巧 2.1 月降水的气候预测检验
根据气候预测的含义, 预报值取气候值, 预报距平值为0。按评分标准, 预报均为“略多”级。西北地区大部地处干旱和半干旱地区, 降水呈非正态分布, 偏少的概率大 (表略)。1991—2000年, 西北地区气候预报评分区域平均为48%, 仅甘肃、青海的气候预报评分略大于50%, 年平均最小是新疆, 只有44%。在逐年分布中, 6—8月的气候预报评分最高, 在60%左右, 12月最低, 仅为37%。
2.2 月降水的持续性预测试验用上月降水实况作为下月降水预测值, 进行持续性预测试验, 10年间逐月的PS平均评分结果表明, 持续性降水预测PS评分一般在56%~61%, 年平均为58%(表略), 由此可以看到持续性预报优于气候预报。除11月到12月的持续性略差外, 其他月份差异不大。
2.3 1991—2000年月平均500 hPa高度场作实况降水解释试验利用1961—1991年1—12月500 hPa NCEP/NCAR高度距平再分析资料和同期降水距平场建立预报方程, 并将1991—2000年500 hPa逐月平均高度距平代入式 (2), 计算出1991—2000年间各月降水距平百分率, 并与同时段实况降水距平百分率进行比较, 得出每年逐月实况回报的评分。试验目的是检验该方法从高度场解释降水的能力。10年中1—12月逐月平均PS评分在64%~74%之间, 年平均为68%, 每月的月平均PS在64%~74%之间 (见表 2), 均高于持续性预报, PS评分高于70%的是3, 5, 9, 10月和12月。该结果表明应用同样的解释方法, 实况回报的评分明显高于气候预报和持续性预报, 即本方法表明高度场与降水有较好的关系。
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表 2 西北地区1991—2000年各月NCEP/NCAR 500 hPa高度场的实况降水回报PS评分 (单位:%) Table 2 The score skill (PS, unit:%) of interpretation precipitation over northwest China by NCEP/NCAR 500 hPa geopotential height from 1991 to 2000 (unit:%) |
从空间分布来看, 在西北地区除个别站点外, 实况回报试验的PS评分都在50%以上。效果较好的地区在95°E以东, 基本在60%以上, 最好的区域在青海南部和东部以及陇南地区, PS评分可达70%~79%;较差的区域在南疆、甘肃河西西部、青海西北部, 其他区域差异不明显。这也进一步证明了月动力延伸预报方法在降水气候值相对比较大的地方, 其解释应用的效果更好一些 (图 1)。
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| 图 1. 1991—2000年西北地区NCEP/NCAR高度场的实况降水回报年平均PS分布图 (单位:%) Fig 1. The average score skill (PS) distribution of interpretation precipitation over northwest China by NCEP/NCAR 500 hPa geopotential height from 1991 to 2000 (unit:%) | |
3 月动力延伸预报产品的释用与评估 3.1 西北地区2002—2005年逐月动力延伸预报结果
利用1982—2001年1—12月每月21日国家气候中心T213模式作出的下月500 hPa月动力延伸预报场和同期降水距平场建立预报方程, 并将2002—2005年500 hPa逐月高度距平代入式 (2), 计算出2002—2005年间各月降水距平百分率, 并与同时段实况降水距平百分率进行比较, 得出每年逐月PS评分 (表 3)。PS评分结果与气候预报、持续性预报和实况回报相比, 其平均状况是略低于后者而高于前两者。各月间的差异并不大, 最好的是汛期6—8月, 约为69%, 最差的是11月, 为60%。
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表 3 西北地区2002—2005年各月500 hPa动力延伸预报方法预报PS评分 (单位:%) Table 3 The score skill (PS) of interpretation precipitation over northwest China by dynamical extended range forecast (DERF) from 2002 to 2005 (unit:%) |
3.2 预测效果评估
西北地区163个站的动力延伸预报解释应用的PS评分结果见图 2。与降水持续性预测试验结果相比, PS总体略低。南疆西部、北疆部分地方、甘肃河西西部的部分地方预测效果较差, 西北地区其他大部分地方差异不明显, 基本在60%左右。由此看来, 月动力延伸预报方法在西北地区大部有一定的预报能力。
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| 图 2. 2002—2005年西北地区月动力延伸预报解释应用降水年平均PS分布图 (单位:%) Fig 2. The average score skill (PS) distribution of interpretation precipitation over northwest China by DERF 500 hPa geopotential height from 2002 to 2005 (unit:%) | |
分析上述4种预报的各月评分, 可以发现气候预报评分最低, 持续性预报次之, 实况回报试验评分最高, 月动力延伸预报的解释应用结果仅次于实况回报试验。由此可见, 月动力延伸预报的解释应用具有一定的业务应用价值。
3.3 观测站点资料疏密对月动力延伸预报产品释用效果的影响国家气候中心日常业务中使用的160站月降水资料, 其中西北地区有31站 (陕西5站, 甘肃9站, 宁夏2站, 青海3站, 新疆12站), 与前面解释应用工作利用的163个站相比, 稀疏很多。在163站的计算结果中提取31站的预测信息, 就区域平均和年平均而言, 站点稀疏时PS评分在47%~65%之间, 平均为58%, 而密集站点的解释应用PS评分比站点稀疏PS评分偏高 (与表 3的差值, 见图 3), 平均偏高7%。其中春季偏高13%, 夏季偏高6%, 秋季偏高2%, 冬季偏高9%, 这个结果表明利用较密的观测站点资料进行解释应用, 吸取了更多细致的局地气候特征信息, 有效地利用了历史资料, 不仅达到大尺度模式产品进行降尺度应用的目的, 同时也提高了预测技巧。
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| 图 3. 西北地区2002—2005年163站与31站各月500 hPa动力延伸预报方法预报评分PS差值 (单位:%) Fig 3. The difference score skill (PS) of interpretation precipitation between 163 stations and 31 stations over northwest China by DERF 500 hPa geopotential height from 2002 to 2005 (unit:%) | |
4 小结与讨论
1) 1991—2000年的10年间, 西北地区气候预报区域平均PS评分为48%, 持续性降水预测区域平均为58%, 实况回报为68%, 而2002—2005年月动力延伸预报解释应用方法PS评分为65%。月动力延伸预报解释应用方法的预报准确率明显高于气候预报、持续性预报, 该方法为区域中心和省 (区) 气象台短期气候预测业务提供了一种新的思路和方法, 具有一定的业务应用价值。
2) 实况回报试验和月动力延伸预报场的解释应用PS评分表明, 两者的分布状况有相似之处, PS最大的地方基本在西北偏东、偏南地区, 即各月降水气候值相对较大的地区, PS较小的地方在新疆部分地区、甘肃河西西部等各月降水气候值相对较小的地区, 西北地区其他地方相差不明显, 基本在60%左右。表明月动力延伸预报方法在西北地区大部有一定的预报能力。
3) 在解释应用中, 观测站点稀疏的预报效果低于站点密集的预报效果, 表明更多观测资料的使用, 更细致地反映了局地气候特征, 有利于提高降尺度应用效果。
4) 文中利用模式回报和预报的直接输出产品进行月降水解释应用, 取得较好的预测结果。由于解释应用技巧本质上依赖于模式预报能力和解释应用方法, 因而需要在模式性能完善、模式产品系统性误差订正、解释应用方法改进方面做进一步的研究和应用。
致谢 感谢兰州区域气候中心助理工程师郭俊琴参与了部分工作。| [1] | 丑纪范. 为什么要动力-统计相结合?———兼论如何结合. 高原气象, 1986, 5, (4): 367–372. |
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