数值模式在玉树地区降水预报中的检验

刘存 曲欣瑶 * 贺永平

摘要：利用2021 年 6—10 月GRAPES-GFS、ECMWF模式在玉树地区6个国家气象站( 20: 00—08: 00，08；00-20:00；20:00-20:00北京时)降雨资料进行TS评分检验、漏报率、空报率、预报偏差检验、平均绝对值误差进行分析。研究发现TS评分不分级检验两种模式不同时次预报对玉树地区的降水预报准确率在50%左右，对玉树地区降水TS评分整体较低参考性较差；不同时次两种模式EC模式漏报率低于GRAPES模式；曲麻莱空报率高于其他各站，杂多空报率最低；对玉树六站的降水两种模式偏大次数明显大于偏小次数，对曲麻莱预报偏大次数最多；而平均绝对值误差表明玉树六站降水量级可参考20时起报场08-20时段，降水预报为最优选。

关键字：TS评分检验；空报率；漏报率；预报偏差；平均绝对值误差

引言：玉树处于三江源地区，生态环境脆弱以及对气候变化敏感的特征是三江源地区的主要因素，由于受全球气候变化的影响，玉树地区的天气气候特征也随之发生变化，其基本要素降水和气温对三江源地区径流有显著的驱动作用，也是影响该地区水资源和生态环境的重要气候基础^[1]。三江源地区在国家生态安全方面有着特殊的重要战略地位，生态环境亟需开展更科学的保护策略研究。因此，研究降水是我们高原地区的难点和突破点。

随着科技的不断发展，数值预报的准确率也取得了长足发展，准确率不断上升，精度不断提高，预报时效不断延长，数值预报已成为现预报业务不可缺少的重要参考工具^[2]，所以，定性定量评估数值模式预报性能误差和时空分布特点，并对模式存在的问题和不足进行检验总结，对于提高预报精度有很大的帮助，有助于预报员了解数值预报的模拟性能并且进一步推进数值天气预报准确率的提高。

玉树地区处于高海拔地区地形复杂，降水在时空上的非线性特征对降水的定量准确预报是天气预报中面临的最困难的问题，也是数值模式检验评估的重要指标^[3]。定性定量评估数值模式的预报性能误差，时空分布特点对模式存在的问题和不足进行检验总结有助于预报员了解数值模式的模拟性能并且进一步推进数值天气预报准确率的提高，因此玉树地区的降水模式预报的研究有重要意义。

1 资料与方法

1.1资料

模式预报资料为 2021 年 6—10 月6玉树州6个国家气象站( 20: 00—08: 00，08；00-20:00；20:00-20:00北京时，下同)降雨资料。基于GRAPES-GFS(分辨率为 0. 25°× 0.25°)、EC-thin（分辨率为0.125°× 0. 125°）数值模式12h和24h预报场资料在玉树地区国家站点汛期（2021年6月-10月）降水实况，采用统计法、TS评分指标对GRAPES、EC数值模式在玉树地区降水预报在时间分布预报进行评估，从而进行对GRAPES-GFS、EC-thin数值模式在玉树地区对于降水在时间分布准确性及稳定性，选出模式对玉树地区降水预报的最优选。

1.2雨量预报检验方法

将24h评分采用的小雨、中雨、大雨、暴雨量级划分为0.1-9.9mm、10.0-24.9mm、25-49.9mm、50.0-99.9 mm，12h评分采用0.1-4.9mm、5.0-14.9mm、15.0-29.9mm、30-69.9mm 4 个等级。采用TS 评分、平均绝对误差等统计评价指标，GRAPES模式和EC模式对玉树地区6个国家站格点值雨量预报产品进行检验。

1.3 TS 评分、空报率和漏报率

根据 2005 年中国气象局《中短期天气预报质量检验办法( 试行) 》中的方法对面雨量预报效果进行检验。各指标计算公式如下:

预报正确率：（1）

漏报率：（2）

空报率：（3）

表1 降水预报检验分类

实况	预报有降水	预报无降水
有降水	NA	NC
无降水	NB	ND

式( 1) —式( 3) 中，NA 为预报正确的站( 次) 数； NB为空报的站( 次) 数； NC 为漏报的站( 次) 数； ND 为预报无降水，同时实况也无降水的站( 次) 数( 表1) 。

1.4 平均绝对误差

指预报值和实况值的平均绝对误差 Ea，其计算公式如下:

式中: n 为有雨且预报正确的天数;；R_f和 R₀分别为有雨且预报正确时的面雨量预报值和实况值。本文仅统计预报有雨且实况也有雨时的误差

^[4]。

2 预报准确率检验

2.1 TS评分不分级检验

利用GRAPES、EC模式对玉树地区6个站点降水预报与实况进行12h、24h TS评分检验。由图1a可见08时预报场12小时降水量准确率最高为的GRAPES、EC对杂多的预报准确率分别达到54.5%、52.5%，GRAPES、EC对曲麻莱预报效果最差准确率分别为32.1%、33.3%。对囊谦、玉树、称多GRAPES、EC模式准确率在43.1%～47%之间，20-08时降水预报准确率GRAPES高EC模式7%。对于20时起报场的12小时降水TS评分由图1b可知，GRAPES对杂多预报准确率最高达65.7%，对治多预报准确率次高为60.1%曲麻莱预报准确率最低为46.6%，囊谦、玉树市、称多、准确率在54.7%～58%之间，EC模式对治多预报准确率最高达53.8%，对曲麻莱预报准确率最低为37.9%，玉树市、囊谦、杂多、预报准确率在42.6%～50.7%之间。08-20时GRAPES对玉树地区的预报准确率高于EC模式。GRAPES、EC模式对20-20降水TS评分GRAPES模式TS评分最高为治多达71%，对囊谦TS频分最低为63%，EC模式TS评分最高达70%，次之为玉树市为69%，曲麻莱TS评分最低为55%，综合来看24小时预报TS评分高于逐12小时预报TS评分，不分级检验中GRAPES模式TS评分高于EC模式TS评分，GRAPES模式和EC模式对曲麻莱站点降水预报TS评分最差，GRAPES、EC模式对杂多地区降水预报TS评分最高，因此在不分级检验中GRAPES模式对杂多地区降雨预报参考性较高。玉树市、囊谦、治多、称多TS评分在50%-58%，因此两种模式整体对于是地区的降水预报准确率在50%左右，对于玉树地区降水预报参考还有一定的差距。

图

1a 20-08时降水TS评分 图1b 08-20时降水TS评分

图
1c 20-20时降水TS评分

2.2漏报率

GRAPES和EC模式12h、24h预报降水和实况漏报率检验表明，其中EC模式24h漏报率相对12h对各站漏报率低，24hEC模式对曲麻莱漏报率最高，杂多、称多漏报率最低，GRAPES对曲麻莱站漏报率最低，对囊谦漏报率最高。20时起报场EC模式对六站的平均漏报率在11.29%，对囊谦漏报率最高，玉树站点漏报率最低，GRAPES模式对六站平均漏报率在14.92%，玉树市漏报率最高，杂多漏报率最低。08时起报场EC模式对六站的平均漏报率在21.9%，对囊谦、治多漏报率最高，玉树、称多站点漏报率最低，GRAPES模式对六站平均漏报率在30.99%，囊谦漏报率最高，杂多漏报率最低。24小时预报EC模式漏报率最低，逐12小时预报20时起报场漏报率低于08时起报场，EC模式漏报率低于GRAPES模式。

2.3空报率

GRAPES和EC模式12h、24h预报降水和实况空报率检验表明，24小时预报与逐12小时预报在于是地区降水空报率较高。24小时GRAPES空报率低于EC模式，GRAPES模式在于是地区平均空报率在24.95%，对曲麻莱空报率最高，治多空报率最低，EC模式在玉树地区平均空报率在32.68%，对治多空报率最低，曲麻莱空报率最高。逐12h模式预报，GRAPES空报率低于EC模式，08时起报场GRAPES、EC模式均对曲麻莱空报率最高，对杂多空报率最低，20时起报场GRAPES、EC模式均对曲麻莱空报率最高，EC对治多空报率最低，GRAPES对杂多空报率最低。综合两种模式对玉树地区空报率的检验，24h空报率低于12h空报率，20时起报场优于08时起报场，不同时次对曲麻莱空报率高于其他各站，杂多空报率最低。

3 TS评分分级检验

为更深入的分析GRAPES、EC模式对玉树地区降水量的预报效果，对小雨、中雨、大雨、暴雨4个等级雨量进行TS评分检验，图2为2021年6-10月玉树地区GRAPES、EC模式12h、24h不同等级降水量TS评分，对大雨和暴雨等级两种模式均为空报和漏报。

3.1两种模式在玉树地区小雨量级TS评分检验

图

2a为2021年6-10月玉树地区6站20-08时降水预报及实况TS评分。从图上可以看出GRAPES、EC模式对曲麻莱地区降水预报TS评分最差分别为23.6%、19.4%，两种模式对杂多预报TS评分最高达41%，对其余各站预报均在40%以下，因此两种模式预报对玉树地区预报TS评分较低。图2b为08-20时降水模式预报及实况TS评分。从图上可以看出EC模式TS评分35%～47%之间，GRAPES模式TS评分在40%～63%之间，对杂多地区降水预报达63%，综合两个模式对玉树地区降水预报08-20时GRAPES模式对玉树地区的TS评分高于EC模式，两种模式均对曲麻莱小量级降水预报TS评分最差。图2c为20-20时降水预报及实况TS评分。从图上来看对与24小时降水，两种模式对玉树地区6站预报均在50%以上，GRAPES模式对称多预报TS评分最高达66%，EC模式对杂多预报TS评分最高达64%。对于小雨量级的降水总体而言24小时预报TS评分高于逐12小时预报，逐12小时中20时起报场TS评分高于20～08时。GRAPES模式TS评分高于EC模式TS评分，对后期预报员对玉树地区小雨量级降水量预报可参考GRAPES模式。

图2a 20-08时小雨TS评分 图2b 08-20时小雨TS评分

图
2c 20-20小雨TS评分

3.2两种模式在玉树地区中雨量级TS评分检验

图

3a为20-08时两种模式在玉树地区中雨量级TS评分。GRAPES模式TS评分高于EC模式，但两种模式对玉树地区中量级的TS评分较低，GRAPES模式TS评分为9%，EC模式TS评分为4%，EC模式对玉树市、曲麻莱中雨预报为空报、漏报参考性较差，GRAPES模式预报对杂多、称多预报率太低，分别为5.2%、6.6%两种模式08时起报场对玉树地区中量级降水参考性较差。08-20时GRAPES模式对玉树地区的TS评分为19%，对治多的预报TS评分最高达26%，EC模式TS评分为13%，对曲麻莱的预报TS评分最高为23%，但对称多中量级降水为漏报或空TS评分为0。20-20时EC模式TS评分高于GRAPES模式TS评分，EC模式TS评分为14%，对称多站点的TS评分最高22%，GRAPES模式TS评分对玉树市站点TS评分最高20%。综合来看逐12小时和24小时模式对玉树地区降水预报TS评分，20时起报GRAPES模式对玉树地区中量级降水预报TS评分最高达19.6%，08时起报EC模式TS评分最低为4.7%，24小时降水TS评分均在10%以上，两种模式对曲麻莱中量级降水TS评分最高，对囊谦地区中量级降水TS评分最低，玉树地区中量级降水可参考20时起报场，GRAPES模式对玉树地区中量级降水预报优于EC模式。

图3a 20-08中雨TS评分 图3b 08-20中雨TS评分

图3b 20-20中雨TS评分

3.3预报偏差检验

2021年6月-10月GRAPES、EC模式对玉树地区降水预报偏小和偏大次数与总预报次数的百分比。24小时两种模式对玉树六站预报偏小次数少,EC模式偏小百分比小于GRAPES模式，GRAPES模式偏大百分比小于EC模式。20-08时两种模式对玉树地区偏大百分率大于偏小百分率，EC模式偏大百分率大于GRAPES模式。08-20时EC模式偏小百分率在13.1%，而偏大百分率为52%。从逐12小时和24小时模式预报来看，对玉树六站的降水两种模式偏大次数明显大于偏小次数，对曲麻莱预报偏大次数最多，逐12小时预报偏大和预报偏小次数高于24小时预报。

4结论

（1）降水TS评分检验。2021年6-10月降水检验分析，不分级TS评分检验，两家模式对曲麻莱预报性能较差，对杂多地区预报性能最好，不同时次GRAPES模式TS评分高于EC模式TS评分，玉树市、囊谦、治多、称多TS评分在50%-58%，因此两种模式整体对于是地区的降水预报准确率在50%左右，对于玉树地区降水预报有一定的参考。从24小时EC模式在杂多、称多漏报率最低，GRAPES对曲麻莱站漏报率最低，对囊谦漏报率最高。20时起报场EC模式对囊谦漏报率最高，玉树站点漏报率最低，GRAPES模式玉树市漏报率最高，杂多漏报率最低。08时起报场EC模式对囊谦、治多漏报率最高，玉树、称多站点漏报率最低，GRAPES模式囊谦漏报率最高，杂多漏报率最低。24小时GRAPES模式对曲麻莱空报率最高，治多空报率最低，EC模式在玉树地区平均空报率在32.68%，对治多空报率最低，曲麻莱空报率最高。逐12h模式预报，GRAPES空报率低于EC模式，08时起报场GRAPES、EC模式均对曲麻莱空报率最高，对杂多空报率最低，20时起报场GRAPES、EC模式均对曲麻莱空报率最高，EC对治多空报率最低，GRAPES对杂多空报率最低。综合两种模式对玉树地区空报率的检验，24h空报率低于12h空报率，20时起报场优于08时起报场，不同时次对曲麻莱空报率高于其他各站，杂多空报率最低。

（2）TS评分分级检验。2021年6-10月玉树地区GRAPES、EC模式12h、24h不同等级降水量TS评分，对玉树地区大雨和暴雨等级两种模式均为空报和漏报。逐12小时20-08时两家模式在玉树地区小量级TS评分高于08-20时TS评分，GRAPES模式TS评分高于EC模式，两种模式均对曲麻莱小量级降水预报TS评分最差。EC模式对杂多预报TS评分最高达64%。对后期预报员对玉树地区小雨量级降水量预报可参考GRAPES模式。中量级降水TS评分，两种模式在玉树地区08时起报场优于20时起报场，GRAPES模式TS评分高于EC模式，EC模式对曲麻莱地区TS评分最高。

参考文献

[1]许敏，丛波，刘艳杰，等． 廊坊地区 5 种数值模式降水预报性能检验与评估［J］．气象与环境学报，

[2］黄归兰，王庆国.数值预报产品南宁24h降水预报检验［J］.气象研究与应用，2007（S1）：60-61.

[3］吴晶，李照荣，颜鹏程，等，2020．西北四省（区）GRAPES模式水预报的定量评估[J]．气象，46

[4]2019年宋雯雯，郭 洁，淡 嘉，等． 2019 年汛期大渡河流域面雨量多模式预报效果检验［J］．干旱气象，2021，39( 4) : 678 － 686，

[5]翟振芳，魏春璇，邓斌，等． 安徽省 ECMWF 数值模式降水预报性能的检验［J］．气象与环境学报，

[6]郑婧，夏侯杰，陈娟，等,2020.基于ECMWF模式的定量降水客观订正方法［J].高原气象，39（4）：830-839.

作者姓名：刘存（1992-），女，汉族，青海省西宁市人，本科学历，助理工程师，从事预报服务工作。

*通讯作者：曲欣瑶（1996.05），女，藏族，青海省玉树藏族自治州人，本科学历，助理工程师，从事天气预报与气象服务工作。