2021年夏季CMA-MESO模式降水预报评估_蔡怡.pdf
《2021年夏季CMA-MESO模式降水预报评估_蔡怡.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《2021年夏季CMA-MESO模式降水预报评估_蔡怡.pdf(13页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、第 41 卷 第 3 期2023 年 6 月Vol.41 No.3June,2023干旱气象Journal of Arid Meteorology2021年夏季CMA-MESO模式降水预报评估蔡怡1,2,徐枝芳2,3,龚玺4,钟若嵋5,黄观胜6,龙海川7(1.浙江省长兴县气象局,浙江 长兴 313100;2.中国气象局地球系统数值预报重点开放实验室,北京 100081;3.中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京 100081;4.湖南省株洲市气象局,湖南 株洲 412000;5.中国民用航空中南地区空中交通管理局广西分局,广西 南宁 530048;6.湖南省郴州市气象局,湖南 郴州 4
2、23000;7.中国船舶集团有限公司,重庆 401120)摘要:利用中国2021年夏季(68月)逐3 h降水预报资料和地面气象站观测资料,从多个角度诊断分析CMA-MESO(China Meteorological Administration Mesoscale Model)3 km系统模式降水预报性能,为预报员提供参考,为模式系统改进提供依据。结果表明:CMA-MESO 3 km模式能较好地预报出不同地区3 h累积降水量和有效降水频率时空分布特征,区域降水预报能力强于单站,持续性降水预报效果好于局地短时强降水。不同预报时效结果显示,CMA-MESO 3 km模式3 h降水预报值最大且大于观
3、测值,6、9、12 h降水预报最接近实况;短时强降水个例结果显示CMA-MESO 3 km模式短临预报效果较好,3、6 h降水预报接近观测,降水量及其时间变化特征预报与观测基本一致,且8个预报时效的区域降水预报平均值接近观测值,预报效果较好。关键词:CMA-MESO 3 km;降水量;降水频率;偏差文章编号:1006-7639(2023)03-0503-13 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2023)-03-0503中图分类号:P456;P426.6 文献标志码:A引 言暴雨洪涝是中国最常见、最严重的自然灾害之一,约三分之二的国土面积都可能发生不同类型和不同程度的暴
4、雨洪涝灾害,给人民群众生命安全、经济社会发展、国家安全等造成严重影响(李泽椿等,2015)。强对流天气具有突发性、局地性和极端性等特征,对流系统往往发展剧烈,易在短时间内造成极端灾害天气,如何对其准确预报是目前气象领域公认的难题(齐艳军等,2016;翟盘茂等,1999;Stensrud and Fritsch,1994;Stensrud et al.,1999;Stensrud et al.,2000)。近年来,随着数值模式的不断发展和高性能计算机能力的提升,高分辨率的区域快速更新循环同化系统发展迅速(Benjamin et al.,2004;薛纪善等,2008;陈子通等,2010;王叶红等,
5、2011;傅娜等,2013)。2001年中国气象局开始自主研发新一代全球/区域通用数值天气预报系统GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction Enhanced System),GRAPES区域数值预报业务系统(GRAPES-MESO,2021年更名为CMA-MESO)于2006年正式投入业务化运行(Ma et al.,2009),经过不断升级改进,要素场和降水预报准确性明显提升(黄丽萍等,2017;徐枝芳等,2013),2015年建成了覆盖中国东部区域3 km水平分辨率的试验系统。2020年覆盖全中国区域业务系统的分辨率从10 km升级
6、为3 km(庄照荣等,2020),每日开展8次同化分析和预报,资料同化种类和资料量大幅增加,CMA-MESO模式在短临预报中发挥越来越重要的作用,极大地提高了降水天气过程的预报准确率,但对极端暴雨和强降水的捕捉能力仍有较大的提升空间。模式降水预报检验评估不仅可为预报员预报提供参考,还可为模式系统改进提供依据。有研究采用降水确定性预报评分如预报成功指数评分(Threat Score,TS)、公平成功指数评分(Equitable 蔡 怡,徐枝芳,龚 玺,等.2021年夏季CMA-MESO模式降水预报评估 J.干旱气象,2023,41(3):503-515,CAI Yi,XU Zhifang,GON
7、G Xi,et al.Evaluation of precipitation forecast of CMA-MESO model in summer of 2021 J.Journal of Arid Meteorology,2023,41(3):503-515,DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2023)-03-0503收稿日期:2022-08-23;改回日期:2022-10-27基金项目:河南省重大科技专项项目(201400210800)和国家重点研发计划项目(2018YFC1507605)共同资助作者简介:蔡怡(1996),女,浙江杭州人,助理工程师,主要从事
8、数值模式与资料同化研究。E-mail:。通信作者:徐枝芳(1977),女,北京人,研究员,主要从事数值模式与资料同化研究。E-mail:。41 卷干旱气象Threat Sore,ETS)和 预 报 偏 差 Bias,检 验 评 估 了CMA-GFS(China Meteorological Administration Global Forecast System)、ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)、SMS-WARMS(Shanghai Meteorological Service-WRF ADAS Rapid
9、Refresh System)等不同模式的降水预报性能,发现模式对小雨、中雨、大雨量级预报评分较高,而对暴雨预报评分总体较低(宫宇等,2018;梅钦等,2018;吴秋霞等,2007;张立凤和罗雨,2010)。另外,还有研究采用概率预报检验评分如Brier评分、相对作用特征(Relative Operative Characteristic,ROC)、可靠性 评 分(Reliability Score,RS)和 邻 域 空 间 检 验(Fraction Skill Score,FSS)对模式降水进行不确定性分析(孙建华等,2018;曹越等,2019;徐同等,2019),发现对于临近降水预报,概率
10、预报效果较集合平均更具有优势,但对极端强降水的指示意义较差(徐致真等,2019;韦青等,2020;吴晶等,2020;王婧卓等,2021)。针对 CMA-MESO模式降水预报的定量统计检验已开展了大量研究:如史文茹等(2021)对“720”特大暴雨天气过程的模式预报性能进行检验评估,肯定了数值模式对此次特大暴雨具有一定预报能力;张小雯等(2020)利用降水确定性预报评分评估了CMA-MESO 3 km模式强对流天气预报性能,发现该模式对风暴等强对流天气的预报明显优于其他模式。另外,许晨璐等(2017)、谢漪云和王建捷(2021)对CMA-MESO模式预报降水量、降水频率、降水强度特征等综合表现也
11、进行了检验评估,指出CMA-MESO 模式能够很好地捕捉日均降水量和降水频率与地域分布特征的关系,弱降水频率偏低,强降水频率与实况吻合,但强度偏弱。多项研究结果均表明CMA-MESO模式对中国区域强对流天气精细化预报具有明显优势(陈静等,2022;黄丽萍等,2017;刘雪晴等,2020)。但上述研究均基于某一定特定区域范围内(如青藏高原东部及四川西部的高原复杂地形、华南沿海地区等)24 h降水预报产品开展评估,对不同区域范围降水预报的对比分析较少,且对不同起报时间不同预报时效的模式预报评估分析尚未深入展开。因此,本文从中国2021年夏季(68月)每日逐3 h降水量和有效降水频率入手,通过划分不
12、同区域及不同降水量级,从多视角定性和定量评估CMA-MESO 3 km模式8个起报时次预报结果,为CMA-MESO 3 km模式预报产品的深度应用和系统改进提供参考。1资料和方法1.1资 料所用资料为:2021年夏季(68月)10 796个国家级地面气象观测站逐3 h累积降水量资料,由于一些观测站降水资料存在缺失,对缺测率大于5%的观测站进行剔除以保证所用资料的完整性;同期CMA-MESO 3 km 模式每日 8 个起报时次(00:00、03:00、06:00、09:00、12:00、15:00、18:00、21:00)逐3 h地面降水预报产品。CMA-MESO 3 km模式的水平分辨率为 0
13、.030.03,预报范围 70.00E145.00E、15.00N65.00N,每隔 3 h 同化一次资料,每日00:00和12:00冷启动一次,00:00和12:00启动的预报时效为 72 h,其他时次的预报时效为36 h,为确保诊断分析数据样本一致性,本文仅对前24 h预报产品做诊断分析。文中所有时间均为世界时。文中附图涉及地图均基于中华人民共和国民政部官网提供的审图号为GS(2022)1873号的标准地图制作,底图无修改。采用双线性插值法将降水预报产品插值到观测站点上,该方法对月降水量处理的结果比双三次插值法、最近邻点插值法和三次样条插值法有更高的精度(税军峰等,2019)。参考降水量等
14、级划分的国家标准GB/T 28592-2012(国家气象中心,2012),将3 h累积降水量(RC)划分为7个等级,即:RC0.1 mm(无降水)、0.1RC3.0 mm(小雨)、3.0RC10.0 mm(中雨)、10.0RC20.0 mm(大雨)、20.0RC50.0 mm(暴雨)、50.0RC70.0 mm(大暴雨)、RC70.0 mm(特大暴雨)。1.2有效降水频率计算方法站点平均有效降水频率定义为:将每日00:0000:00站点观测及模式预报3 h累积降水量分为无降水(RC0.1 mm)、有效降水(RC0.1)和强降水(RC10.0 mm)3种情况进行统计。若RC0.1 mm,则有效降
15、水次数Mn,k计为1(n=1,2,3,N;k=1,2,3,K;N、K 分别为总天数、总站数),若 RC0.1 mm,则Mn,k记为0,强降水次数统计同理。分别计算观测时段内每个站点夏季有效降水频率fk,再对所选区域内所有站点的有效降水频率累加平均,得到区域内站点平均有效降水频率-fsta,具体公式如下:fk=n=1NMn,kN(1)-fsta=k=1KfkK(2)504第 3 期蔡怡等:2021年夏季CMA-MESO模式降水预报评估区域平均有效降水频率定义为:对所选取区域内站点3 h累积降水量Rn,k进行累加平均,即为每日每个观测时段区域平均3 h累积降水量-Rn。然后对-Rn分无降水(-Rn
16、0.1 mm)和有效降水(-Rn0.1 mm)2种情况进行统计,若-Rn0.1 mm,则有效降水次数On记为1,若-Rn0.1 mm,则On记为0。区域平均有效降水频率-fday为统计时段符合条件降水次数与统计时段总天数N之比。具体公式如下:-Rn=k=1KRn,kK(3)-fday=n=1NOnN(4)2夏季降水实况与预报特征分析2.1夏季3 h降水量及降水频率实况时空分布由2021年夏季国家级地面气象观测站逐3 h累积降水量(图1)和有效降水频率(图2)空间分布可知,站点3 h累积降水量和有效降水频率空间分布不均匀,南方多北方少、东部多西部少,下午至傍晚(06:0012:00)降水范围最广
17、,且降水量明显大于其他观测时段;白天(21:00至次日09:00)中部地区(28.00N35.00N)沿长江流域有一条明显的雨带。东南沿海地区午后降水次数较多,同时段 3 h累积降水量远大于其他地区,部分地区降水达中雨以上量级,说明该地区主要以午后局地短时强降水为 主。距 离 临 近 的 川 渝 地 区 东 部(103.00E108.00E,28.00N33.00N)和青藏高原东部及四川西部(97.00E102.00E,28.00N33.00N)呈现出不同的降水特征,川渝地区东部降水主要集中在凌晨至上午(18:00至次日03:00),青藏高原东部和四川西部降水主要集中在深夜至清晨(15:002
18、1:00),有效降水频率大。云南西南地区部分站点有效降水频率高于沿海地区,但降水量远小于东南沿海,说明云南西南地区降水具有区域性、连续性和降水强度小的特征。2.2模式预报夏季3 h降水时空分布图3是2021年夏季逐3 h累积降水量预报偏差图12021年夏季逐3 h累积降水量空间分布(单位:mm)Fig.1The spatial distribution of 3-hour cumulative precipitation in summer of 2021(Unit:mm)50541 卷干旱气象分布。可以看出,模式对不同地区的3 h降水预报表现不一致,以黑河腾冲为分界,降水量偏差东部较大、西部
19、较小。大部分地区预报的3 h累积降水量高于观测值,而云贵高原和京津冀地区的降水量预报小于观测值,其中云南西南部少数站点的负偏差值较大,其余地区负偏差均在1.0 mm以内。对不同观测时段的预报偏差分析发现,降水偏差小值区在各观测时段的分布特征基本一致,而偏差大值区在各观测时段的分布略有不同。长江中下游地区降水预报偏差大值集中在白天(21:00至次日09:00),东南沿海和海南下午至傍晚(06:0012:00)的降水量预报偏差大,川西和青藏高原东部预报偏差大值集中在傍晚至凌晨(09:0015:00),而四川盆地及重庆地区偏差大值出现时间为凌晨至上午(15:00至次日03:00),且为正偏差。结合图
20、1发现,预报偏差大值区与降水观测大值区基本对应。2021年夏季逐3 h累积降水量预报均方根误差空间分布(图略)与3 h累积降水预报偏差相似,均方根误差大值区偏差也较大,如东南沿海、青藏高原东部、海南及川渝地区,而长江以北内陆夏季降水量偏少地区,其偏差和均方根误差值均较小,说明模式不同预报时效预报均对无雨或弱降水有较好的预报效果。图4为2021年夏季逐3 h累积降水量观测和不同预报时效(3、6、9、12、15、18、21、24 h)预报值对比。可以看出,全国不同观测时段所有预报时效平均降水量均大于观测值,且随着预报时效增长,平均降水量均呈现先减少后增加趋势,其中3 h预报降水量最大,均比观测值大
21、1.0 mm以上,即3 h预报降水量偏多,6、9、12 h预报降水量接近观测值。黄丽萍等(2017)指出 CMA-MESO模式预报的中雨以上量级偏差较大,可能是模式预报的水汽含量增加所致。朱立娟等(2017)发现采用云分析的短时降水对背景场有很大的依赖性,而云分析对背景场原因引起的虚假降水很难剔除。张小雯等(2020)通图22021年夏季逐3 h有效降水频率空间分布Fig.2The spatial distribution of 3-hour effective precipitation frequency in summer of 2021506第 3 期蔡怡等:2021年夏季CMA-ME
22、SO模式降水预报评估过评估CMA-MESO km模式预报降水发现,因加入云分析,系统spin-up问题不明显,3 h预报TS值最高。由此推断,云分析系统的不完善和模式预报的虚假云水信息可能是造成3 h降水量偏大的原因。2.3夏季3 h有效降水频率预报时空分布图5为2021年夏季逐3 h有效降水频率预报偏差空间分布。可以看出,06:0012:00全国大部分站点夏季3 h有效降水频率预报值高于观测值,说明该时段模式预报的降水日数比观测多。松花江流域东部不同观测时段夏季3 h有效降水频率预报均偏高,云南在凌晨至早上(18:00至次日03:00)有效降水频率偏低,川渝及青藏高原东部边缘地区的有效降水频
23、率偏差在不同时段的分布与降水量预报偏差相似。2021年夏季逐3 h站点有效降水频率图42021年夏季逐3 h累积降水量观测和不同预报时效降水预报值对比Fig.4Comparison of observed 3-hour cumulative precipitation and forecast values with different timeliness in summer of 2021图32021年夏季逐3 h累积降水量预报偏差(预报减去观测)(单位:mm)Fig.3The forecast bias of 3-hour cumulative precipitation in summ
24、er in 2021(forecast minus observation)(Unit:mm)50741 卷干旱气象均方根误差大值区空间分布与有效降水频率偏差基本一致(图略)。不同预报时效的3 h有效降水频率接近 图6(a),除中午至傍晚(03:0012:00)3 h有效降水频率预报偏大外,其余时段预报与观测差距不大,说明模式对是否存在有效降水预报较好。强降水频率预报与观测差异明显 图6(b),尤其3 h预报,3 h强降水的频率预报远大于观测,说明模式3 h强降水的预报次数偏多,而6、9、12 h强降水频率预报接近观测。2.4不同区域夏季3 h降水量和降水频率特征选取前文分析的降水特征存在明显
25、差异的5个区域做进一步分析:(1)川西区(97.00E102.00E,28.00N33.00N),即青藏高原东部边缘和四川西部 高 海 拔 复 杂 地 形 区;(2)川 东 区(103.00E108.00E,28.00N33.00N),即四川东部盆地区;(3)云南区(97.00E102.50E,21.50N26.00N);(4)华南区(110.00E116.50E,21.50N26.00N);(5)华东区(117.00E122.00E,28.00N33.00N)。综合2021年夏季中国不同区域平均3 h累积降水量及站点平均、区域平均有效降水频率(图7)分析,发现华东和华南地区午后降水量大,同时
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 2021 夏季 CMA MESO 模式 降水 预报 评估 蔡怡
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。