西北區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)試驗(yàn)系統(tǒng)基本要素預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)柳媛普;張鐵軍;段海霞;曾鼎文;宋琳琳;李耀輝【摘要】利用全國地面及高空站點(diǎn)觀測(cè)資料,對(duì)西北區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)試驗(yàn)系統(tǒng)(northwestmesoscalenumericalpredictionsystem,NW-MNPS)2015年5月1日至2016年4月31日的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)分析，評(píng)估NW-MNPS模式對(duì)西北區(qū)域地面、高空要素及降水的預(yù)報(bào)效果?結(jié)果表明:NW-MNPS模式對(duì)西北區(qū)域氣象要素預(yù)報(bào)整體效果較好,誤差均在合理范圍內(nèi)?其中，對(duì)地面2m溫度預(yù)報(bào)白天偏低，夜晚偏高,晝夜差偏小;對(duì)2m比濕預(yù)報(bào)白天偏高，夜晚偏低,晝夜差偏大;對(duì)10m風(fēng)速預(yù)報(bào)整體偏大?該模式對(duì)高空溫度預(yù)報(bào)偏低,比濕預(yù)報(bào)偏高，風(fēng)速預(yù)報(bào)低層偏大、高層偏小;對(duì)24h降水預(yù)報(bào)，小雨、中雨的預(yù)報(bào)普遍偏多,而對(duì)大雨及以上量級(jí)的預(yù)報(bào)普遍偏少,尤其是大暴雨的預(yù)報(bào).％BasedonthemeteorologicalobservationdatafromsurfaceandaerologicalstationsinChina,theresultsofbasicmeteorologicalelementsforecastedbyNorthwestMesoscaleNumericalPredictionSystem(NW-MNPS)from1May2015to30April2016weretested,andtheforecasteffectofNW-MNPStotemperature,specifichumidityonsurfaceandupperlevelandprecipitationinNorthwestChinawasevaluated.TheresultsindicatedthattheforecasteffectofNW-MNPStobasicmeteorologicalelementsinNorthwestChinawerebetterasawhole,theerrorswereinreasonablerange.Theforecastedtemperatureat2metersabovethegroundwaslowerinthedaytimeandhigheratnightcomparedwiththeobserved,thetemperaturedifferencebetweendayandnightwassmallerthantheobservation.Onthecontrary,theforecastedspecifichumidityat2metersabovethegroundwashigherthantheobservedinthedaytimeandloweratnight,thedifferencebetweendayandnightwasbigger.However,theforecastedwindspeedat10metersabovethegroundwashigherthantheobservedoverall.Fortheelementsinupperlevels,theforecastedtemperaturewaslowerthantheobserved,andtheforecastedspecifichumiditywashigherthantheobserved,whiletheforecastedwindspeedwashigherinlowlevelsandlowerinhighlevelsthantheobserved.For24hoursprecipitation,theforecastedlightandmoderaterainfallweremorethantheobserved,whiletheforecastedheavyrainfallandabovegradeswerelessthantheobserved,especiallyfortheforecastedheavyrainstorm.【期刊名稱】《干旱氣象》年(卷),期】2018(036)002【總頁數(shù)】9頁(P301-309)【關(guān)鍵詞】西北區(qū)域;數(shù)值預(yù)報(bào);NW-MNPS；檢驗(yàn)評(píng)估【作者】柳媛普;張鐵軍;段海霞;曾鼎文;宋琳琳;李耀輝【作者單位】中國氣象局蘭州干旱氣象研究所,甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,中國氣象局干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西北區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)中心,甘肅蘭州730020;中國氣象局蘭州干旱氣象研究所,甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,中國氣象局干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西北區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)中心,甘肅蘭州730020;中國氣象局蘭州干旱氣象研究所,甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,中國氣象局干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西北區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)中心,甘肅蘭州730020;中國氣象局蘭州干旱氣象研究所,甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,中國氣象局干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西北區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)中心,甘肅蘭州730020;中國氣象局蘭州干旱氣象研究所,甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,中國氣象局干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西北區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)中心,甘肅蘭州730020;中國氣象局蘭州干旱氣象研究所,甘肅省干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,中國氣象局干旱氣候變化與減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西北區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)中心,甘肅蘭州730020【正文語種】中文【中圖分類】P435引言數(shù)值天氣預(yù)報(bào)是根據(jù)天氣演變過程的流體力學(xué)和熱力學(xué)方程組，在一定的初值和邊界條件下，求解未來一定時(shí)段大氣運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和天氣現(xiàn)象的方法。由于不同模式初始場(chǎng)、邊界條件、模式框架、參數(shù)化方案等各不相同，造成模式預(yù)報(bào)效果存在時(shí)間和空間上的差異。因此，對(duì)數(shù)值模式進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估是使用和發(fā)展數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)。伴隨著數(shù)值模式的快速發(fā)展，對(duì)模式預(yù)報(bào)能力的客觀檢驗(yàn)顯得尤為重要［1-5］。盡管數(shù)值預(yù)報(bào)模式日益完善，計(jì)算精度不斷提高，但目前還是無法達(dá)到令人滿意的程度，預(yù)報(bào)值與實(shí)際值之間仍存在不同程度的誤差，即便同一預(yù)報(bào)模式也會(huì)存在著系統(tǒng)性和區(qū)域性誤差［6-9］，而對(duì)于不同要素預(yù)報(bào)其誤差也千差萬別［4,10-11］。因此，通過對(duì)數(shù)值預(yù)報(bào)的檢驗(yàn)分析，不僅可以對(duì)模式物理方案、參數(shù)化及陸面過程等改進(jìn)提供參考，還可以為預(yù)報(bào)員使用模式時(shí)提供更多有用信息。模式檢驗(yàn)早期是通過目視進(jìn)行誤差對(duì)比分析，其檢驗(yàn)結(jié)果具有主觀性和非定量性，很難提供有效的判別標(biāo)準(zhǔn)。經(jīng)典檢驗(yàn)方法［12］可以客觀、定量地檢驗(yàn)?zāi)Ｊ降念A(yù)報(bào)效果及性能，該方法是通過站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的對(duì)比，或者利用列聯(lián)表根據(jù)事件發(fā)生與否對(duì)預(yù)報(bào)、觀測(cè)進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，以此來判別模式的預(yù)報(bào)技巧。雖然經(jīng)典檢驗(yàn)方法以相同的方式對(duì)待不同事件，割裂了要素場(chǎng)的空間結(jié)構(gòu)，但其計(jì)算簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)，能直接給出清晰、直觀且易于理解和判斷的確定性結(jié)果，因此在業(yè)務(wù)中廣泛使用［13］。目前，國外在數(shù)值模式檢驗(yàn)方面主要有數(shù)值方法創(chuàng)新研究及模式預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)［14-15］，其中模式檢驗(yàn)新方法有強(qiáng)度尺度方法［16］、基于對(duì)象的降水檢驗(yàn)方法［17］等國內(nèi)主要有數(shù)值模式預(yù)報(bào)要素的檢驗(yàn)及檢驗(yàn)方法的應(yīng)用。模式預(yù)報(bào)要素檢驗(yàn)主要體現(xiàn)在多種數(shù)值模式的地面氣象要素預(yù)報(bào)在中國區(qū)域的適用性對(duì)比研究［9］，認(rèn)為數(shù)值模式預(yù)報(bào)資料在一定程度上能夠反映氣象要素的時(shí)空分布特征，在中國區(qū)域有一定的適用性，但數(shù)值上與觀測(cè)資料存在差異。其中，日本高分辨率模式對(duì)中國東南地區(qū)的預(yù)報(bào)技巧高于西北地區(qū)，對(duì)東部沿海的降水量級(jí)預(yù)報(bào)比西部地區(qū)更加合理［18］;BJ-RUC系統(tǒng)預(yù)報(bào)的地面氣象要素的變化趨勢(shì)與實(shí)況有很好的一致性，但由于系統(tǒng)的時(shí)間、空間分辨率較高，可用于短時(shí)臨近預(yù)報(bào)［4］。檢驗(yàn)方法應(yīng)用有：強(qiáng)度尺度分解方法應(yīng)用到氣候地表溫度場(chǎng)的檢驗(yàn)［19］、MODE方法對(duì)BJ-RUC系統(tǒng)降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品的客觀檢驗(yàn)［20］等。西北區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)試驗(yàn)系統(tǒng)NW-MNPS，是中國氣象局蘭州干旱氣象研究所于2014年底搭建成立的，主要用于西北區(qū)域的數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)試驗(yàn)。為了能夠更好地實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng)的業(yè)務(wù)推廣應(yīng)用，本文利用模式經(jīng)典檢驗(yàn)方法，通過站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)NW-MNPS模式對(duì)西北區(qū)域常規(guī)氣象預(yù)報(bào)要素的預(yù)報(bào)效果，整體評(píng)估其在西北區(qū)域的預(yù)報(bào)性能。1模式、資料及方法模式及資料NW-MNPS模式以中尺度模式WRF(weatherresearchandforecastingmodel)3.6.1版本為基本框架，以GFS(globalforecastsystem)1°x1°的預(yù)報(bào)場(chǎng)資料作為模式初始場(chǎng)，采用三維變分資料同化系統(tǒng)［21］同化中國區(qū)域地面自動(dòng)氣象站和高空雷達(dá)站常規(guī)觀測(cè)資料。模式中心位置為39°N、100°E,垂直層數(shù)40層，地圖投影采用Lambert投影；采用三重嵌套設(shè)置［圖1(a)］，D01為中國區(qū)域，D02為中國西北區(qū)域，D03為甘肅省區(qū)域，水平分辨率分別為27、9、3km，分別采用NCEP(NationalCentersforEnvironmentalPrediction)提供的全球10'、5'、2‘分辨率的地形資料和USGS(UnitedStatesGeologicalSurvey)陸面資料，積分步長(zhǎng)分別為90、30、18s，輸出間隔對(duì)應(yīng)為3、3、1h，預(yù)報(bào)時(shí)效為168、72、48h，起報(bào)時(shí)間均為08:00(北京時(shí)，下同)。物理過程參數(shù)化方案選取：D01、D02均選KF積云參數(shù)化方案［22］,D03不選積云參數(shù)化方案；Noah陸面過程參數(shù)化方案［23］;ACM2邊界層參數(shù)化方案［24］;RRTM長(zhǎng)波輻射方案；Dudhia短波輻射方案；ThompsonGraupel微物理過程參數(shù)化方案［25］。利用D02區(qū)域預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行模式檢驗(yàn)，D02的范圍為29.8°N—47.0°N、87.5°E—117.2°E，檢驗(yàn)時(shí)段為2015年5月1日至2016年4月30日，檢驗(yàn)要素有地面2m溫度、2m比濕、10m風(fēng)速、24h降水量以及高空溫度、比濕、風(fēng)速。使用了同時(shí)期地面和高空觀測(cè)資料，地面資料為中國氣象局下發(fā)的逐小時(shí)全國2400多個(gè)自動(dòng)站報(bào)文資料，高空資料為全國120站逐12hL波段雷達(dá)觀測(cè)資料。兩種資料均通過解碼轉(zhuǎn)換為MET(modelevaluationtools)檢驗(yàn)系統(tǒng)可讀的ASCII格式，并進(jìn)行氣候?qū)W界限值、區(qū)域界限值、時(shí)間一致性及空間一致性檢查等質(zhì)量控制，可用率達(dá)98.9%［26］。D02區(qū)域包括的地面觀測(cè)站有707個(gè)，高空站有33個(gè)，站點(diǎn)分布如圖1(a)。西北區(qū)域地形復(fù)雜，模式中地形高度普遍高于實(shí)際地形，尤其是高海拔地區(qū)二者差異更大［圖1(b)］。圖1NW-MNPS模式區(qū)域設(shè)置和D02區(qū)域觀測(cè)站點(diǎn)分布(a)及模式與觀測(cè)站地形高度對(duì)比(b)(淺色星為地面站，深色點(diǎn)為高空站)Fig.1ThedomaindesignofNW-MNPSmodelanddistributionofobservationstationsinD02(a),andthecomparisonofterrainheightbetweenthemodelandobservationstations(Thelightasterisksanddarkdotsforsurfacestationsandradiosondestations,respectively)方法MET是NCEP和NCAR(NationalCenterforAtmosphericResearch)在美國空軍及NOAA(NationalOceanicandAtmosphericAdministration)支持下共同開發(fā)的，集成了世界上先進(jìn)的模式檢驗(yàn)技術(shù)，適用于WRF模式及其他數(shù)值模式輸出結(jié)果的檢驗(yàn)［27］。MET是用于數(shù)值預(yù)報(bào)的客觀檢驗(yàn)工具，功能豐富且完善，其中Point_Stat(pointstatistics)工具主要采用客觀檢驗(yàn)方法對(duì)站點(diǎn)格式數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估。對(duì)NW-MNPS模式的檢驗(yàn)主要是將模式格點(diǎn)結(jié)果插值到觀測(cè)站點(diǎn)后進(jìn)行站點(diǎn)檢驗(yàn)評(píng)估，插值方法選取雙線性插值。連續(xù)變量檢驗(yàn)連續(xù)變量檢驗(yàn)主要采用平均誤差(meanerror，ME)、平均絕對(duì)誤差(meanabsoluteerror，MAE)、均方根誤差(rootmeansquarederror，RMSE)等指標(biāo)來表征要素的預(yù)報(bào)效果，計(jì)算公式如下：(2)(3)式中：n為觀測(cè)站點(diǎn)數(shù)量；i為某站；fi為某站的預(yù)報(bào)值；oi為某站的觀測(cè)值。(2)降水檢驗(yàn)對(duì)降水的檢驗(yàn)主要選取預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中常用的TS(threatscore)評(píng)分、ETS(equitablethreatscore）評(píng)分、預(yù)報(bào)偏差MBIAS來評(píng)估模式對(duì)24h降水的預(yù)報(bào)效果，計(jì)算公式如下：其中：（6）式中：nij為觀測(cè)站數(shù)，i表示預(yù)報(bào)，j表示觀測(cè)，各變量含義見表1。表1降水檢驗(yàn)公式中各分量定義Tab.1Thecontingencytableofrainfallverificationformula預(yù)報(bào)觀測(cè)o=1（有）o=0（無）總計(jì)f=1（有）nllnlOnl?二n11+n10f=0（無）nOlnOOnO?二n01+n00總計(jì)n?1二n11+n01n?0二n10+n00T二n11+n10+n01+n002NW-MNPS模式預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)2.1地面要素檢驗(yàn)NW-MNPS模式預(yù)報(bào)的地面要素包括2m溫度、2m比濕和10m風(fēng)速。主要從各要素預(yù)報(bào)誤差隨預(yù)報(bào)時(shí)效的變化以及各要素不同預(yù)報(bào)時(shí)效誤差隨時(shí)間的變化兩方面，來檢驗(yàn)?zāi)Ｊ降念A(yù)報(bào)效果。圖2是2m溫度、2m比濕及10m風(fēng)速模式預(yù)報(bào)值和觀測(cè)值的平均誤差、平均絕對(duì)誤差和均方根誤差的時(shí)間變化。從誤差隨預(yù)報(bào)時(shí)效變化［圖2（a）］看，2m溫度預(yù)報(bào)的誤差基本在合理范圍內(nèi)，24h預(yù)報(bào)時(shí)效內(nèi)誤差在2.0K以內(nèi)，但誤差存在明顯的日變化，預(yù)報(bào)值白天偏低，夜晚偏高，晝夜差偏小。不同季節(jié)2m溫度預(yù)報(bào)誤差變化也存在上述變化特征，尤其是夏季和冬季該變化特征更明顯（圖略）。從整體預(yù)報(bào)性能看，NW-MNPS模式對(duì)2m溫度預(yù)報(bào)的RMSE在3.0~4.0K之間，且隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加誤差增大。從不同預(yù)報(bào)時(shí)效的預(yù)報(bào)效果［圖2(b)］看，模式對(duì)2m溫度的預(yù)報(bào)24h的預(yù)報(bào)效果好于48h，48h的預(yù)報(bào)效果好于72h，表明隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加預(yù)報(bào)誤差逐漸增大；2m溫度預(yù)報(bào)夏季最好，冬季最差，而秋季預(yù)報(bào)效果接近于夏季，春季預(yù)報(bào)效果接近于冬季。NW-MNPS模式對(duì)2m比濕的預(yù)報(bào)普遍較站點(diǎn)觀測(cè)值偏小，無明顯的日變化，RMSE在1.5g?kg-1左右，且隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加，預(yù)報(bào)誤差增大［圖2(c)］。從圖2(d)看出，不同預(yù)報(bào)時(shí)效2m比濕的預(yù)報(bào)誤差差異較小，其中預(yù)報(bào)誤差在3—10月日波動(dòng)較大，誤差也較大，而在11月至次年2月日波動(dòng)很小，誤差也小。其原因在于，該地區(qū)3—10月空氣濕度大，而11月至次年2月空氣濕度小。從10m風(fēng)速的誤差變化［圖2(e)］看，NW-MNPS模式對(duì)10m風(fēng)速的預(yù)報(bào)整體偏大，誤差日變化不明顯，RMSE為2.0~3.0m?s-1,且隨預(yù)報(bào)時(shí)效的增加誤差增加不明顯。從圖2(f)看出，不同預(yù)報(bào)時(shí)效10m風(fēng)速的預(yù)報(bào)誤差差異不明顯，且夏季低于冬季。降水利用TS、ETS、預(yù)報(bào)偏差3個(gè)指標(biāo)檢驗(yàn)NW-MNPS模式對(duì)24h降水的預(yù)報(bào)效果(圖3)。整體來看，隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加，該模式對(duì)降水預(yù)報(bào)的評(píng)分逐漸減小。從TS評(píng)分［圖3(a)］看，模式對(duì)24h小雨預(yù)報(bào)的TS評(píng)分達(dá)0.4以上，但中雨及以上量級(jí)的評(píng)分相對(duì)較低，尤其是大暴雨的評(píng)分基本為0。從ETS評(píng)分［圖3(b)］看，模式對(duì)小雨預(yù)報(bào)的ETS評(píng)分接近0.3，中雨及以上量級(jí)降水的預(yù)報(bào)評(píng)分較低。從預(yù)報(bào)偏差［圖3(c)］看，模式對(duì)小雨、中雨的預(yù)報(bào)普遍偏多，尤其是小雨預(yù)報(bào)偏多1倍之多，但對(duì)大雨及以上量級(jí)的降水預(yù)報(bào)普遍偏少，尤其是大暴雨的預(yù)報(bào)。從西北地區(qū)降水氣候概率特征看，該地區(qū)降水主要為小雨、中雨，大雨及以上量級(jí)降水相對(duì)偏少，尤其是暴雨和大暴雨。該模式能夠有效預(yù)報(bào)出西北區(qū)域普遍性的降水過程，而對(duì)小概率事件的強(qiáng)降水過程預(yù)報(bào)效果較差。圖4是NW-MNPS模式不同預(yù)報(bào)時(shí)效對(duì)不同量級(jí)24h降水預(yù)報(bào)的TS評(píng)分日變化。從不同時(shí)效的預(yù)報(bào)效果看，整體上24h預(yù)報(bào)時(shí)效最好，其次是48h和72h，但也存在48h或72h預(yù)報(bào)時(shí)效的降水預(yù)報(bào)效果好于24h。從不同量級(jí)的降水預(yù)報(bào)效果看，小雨預(yù)報(bào)的TS評(píng)分最高，其次是中雨，而大雨的預(yù)報(bào)效果最差。從不同季節(jié)降水預(yù)報(bào)的TS評(píng)分看，模式對(duì)夏季24h降水預(yù)報(bào)TS評(píng)分最高，最高達(dá)0.8，而冬季相對(duì)較低，基本在0.6以下；由于冬季降水少且量級(jí)小，因此中雨及以上量級(jí)降水預(yù)報(bào)TS評(píng)分基本為0。圖22m溫度(a、b)、2m比濕(c、d)及10m風(fēng)速(e、f)的預(yù)報(bào)誤差隨預(yù)報(bào)時(shí)效的變化(a、c、e)及其日變化(b、d、f)Fig.2Thevariationsoferrorswithpredictabilitytime(a,c,e)andtheirdailychange(b,d,f)for2mtemperature(a,b),2mspecifichumidity(c,d)and10mwindspeed(e,f)forecastedbyNW-MNPSmodel圖324h不同強(qiáng)度降水預(yù)報(bào)TS評(píng)分(a)、ETS評(píng)分(b)、預(yù)報(bào)偏差(c)隨預(yù)報(bào)時(shí)效的變化Fig.3VariationwithpredictabilitytimeofTS(a),ETS(b)andforecastbias(c)for24-hourprecipitationwithdifferentintensitiesforecastedbyNW-MNPSmodel圖424h不同強(qiáng)度降水預(yù)報(bào)TS評(píng)分日變化(a)小雨，(b)中雨，(c)大雨Fig.4DailyvariationsofTSfor24-hourprecipitationwithdifferentintensitiesforecastedbyNW-MNPSmodel(a)lightprecipitation,(b)moderateprecipitation,(c)heavyprecipitation高空要素圖5是NW-MNPS模式對(duì)高空要素的預(yù)報(bào)誤差隨高度的變化?？梢钥闯?，模式對(duì)高空氣溫的預(yù)報(bào)略有偏低，24h預(yù)報(bào)時(shí)效的均方根誤差除地面外，高空基本在2.0K以內(nèi)，而48h和72h預(yù)報(bào)為2.0~3.0K,且低層氣溫預(yù)報(bào)誤差比高層大［圖5(a)、圖5(b)和圖5(c)］;模式對(duì)比濕的預(yù)報(bào)略偏大，均方根誤差在3.0g?kg-1以內(nèi)，高層的比濕預(yù)報(bào)誤差大于低層，但不同預(yù)報(bào)時(shí)效其誤差差異不大［圖5(d)、圖5(e)和圖5(f)］；模式對(duì)風(fēng)速的預(yù)報(bào)誤差低層偏大、高層偏小，均方根誤差為3.0~4.0m?s-1,且高層大于低層［圖5(g)、圖5(h)和圖5(i)］。另外，對(duì)NW-MNPS模式預(yù)報(bào)的500hPa溫度、比濕、風(fēng)速不同預(yù)報(bào)時(shí)效的平均誤差與均方根誤差日變化進(jìn)行分析(圖6)。從不同預(yù)報(bào)時(shí)效的預(yù)報(bào)效果看，24h預(yù)報(bào)時(shí)效預(yù)報(bào)的平均誤差、均方根誤差最小,48h和72h預(yù)報(bào)時(shí)效預(yù)報(bào)的誤差相對(duì)較大。從對(duì)氣溫不同季節(jié)預(yù)報(bào)效果看，模式對(duì)夏季氣溫的預(yù)報(bào)效果明顯最好，不同預(yù)報(bào)時(shí)效的均方根誤差均在2.0K以內(nèi)，而對(duì)冬季氣溫預(yù)報(bào)相對(duì)較差,24h預(yù)報(bào)的均方根誤差在2.0K附近上下波動(dòng)，48h、72h預(yù)報(bào)的均方根誤差則高于2.0K。模式對(duì)比濕的預(yù)報(bào)誤差夏季較大，且日波動(dòng)大，而冬季的預(yù)報(bào)誤差較小，日波動(dòng)也小。對(duì)風(fēng)速的預(yù)報(bào)誤差，季節(jié)差異不明顯，其中冬季預(yù)報(bào)稍差。圖524h(a、d、g)、48h(b、e、h)和72h(c、f、i)預(yù)報(bào)時(shí)效預(yù)報(bào)的高空溫度(a、b、c)、比濕(d、e、f)、風(fēng)速(g、h、i)的平均誤差、絕對(duì)誤差、均方根誤差的垂直廓線Fig.5TheverticalprofilesofME,MAEandRMSEwith24-hour(a,d,g),48-hour(b,e,h)and72-hour(c,f,i)predictabilitytimefortemperature(a,b,c),specifichumidity(d,e,f)andwindspeed(g,h,i)inupperlevelsforecastedbyNW-MNPSmodel圖6不同時(shí)效預(yù)報(bào)的500hPa氣溫⑻、比濕(b)、風(fēng)速(c)的平均誤差和均方根誤差日變化Fig.6DailyvariationofMEandRMSEfortemperature(a),specifichumidity(b)andwindspeed(c)on500hPaforecastedbyNW-MNPSmodelwithdifferentpredictabilitytime3結(jié)論與討論從整體性能看，模式對(duì)各氣象要素的預(yù)報(bào)誤差均在模式誤差允許范圍內(nèi)。對(duì)地面要素的預(yù)報(bào)，2m溫度和2m比濕的預(yù)報(bào)誤差存在明顯的日變化，2m溫度預(yù)報(bào)白天偏低，夜晚偏高，晝夜差偏小，而2m比濕預(yù)報(bào)白天偏高，夜晚偏低，晝夜差偏大；10m風(fēng)速的預(yù)報(bào)偏大，無明顯日變化。對(duì)高空要素的預(yù)報(bào)，氣溫預(yù)報(bào)偏低，比濕預(yù)報(bào)偏大，風(fēng)速預(yù)報(bào)低層偏大、高層偏小。對(duì)降水的預(yù)報(bào)，隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增加，降水預(yù)報(bào)評(píng)分降低。⑵從不同預(yù)報(bào)時(shí)效和不同季節(jié)的預(yù)報(bào)效果看，24h預(yù)報(bào)時(shí)效的預(yù)報(bào)效果明顯好于48h和72h。其中，地面2m溫度的預(yù)報(bào)夏季明顯好于冬季，10m風(fēng)速的預(yù)報(bào)夏季稍好于冬季，2m比濕的預(yù)報(bào)冬季誤差最小、夏季最大；對(duì)高空要素的預(yù)報(bào)，夏季預(yù)報(bào)效果明顯最好，冬季相對(duì)較差；對(duì)夏季24h小雨降水預(yù)報(bào)TS評(píng)分最高，最高達(dá)0.8，冬季相對(duì)較低，基本在0.6以下。NW-MNPS模式對(duì)各氣象要素的預(yù)報(bào)誤差均隨預(yù)報(bào)時(shí)效增加而增大，這是由模式本身隨積分時(shí)間的增加系統(tǒng)誤差累積效應(yīng)引起，目前可以通過滾動(dòng)預(yù)報(bào)來減小這一誤差。該模式對(duì)各要素(2m比濕除外)的預(yù)報(bào)效果夏季好于冬季，這是由于影響我國西北地區(qū)的天氣系統(tǒng)夏季強(qiáng)于冬季，而模式對(duì)強(qiáng)的天氣系統(tǒng)預(yù)報(bào)優(yōu)于弱的天氣系統(tǒng)，所以在對(duì)結(jié)果訂正時(shí)要考慮季節(jié)變化。模式地形與實(shí)際地形亦存在較大差異，有必要對(duì)模式預(yù)報(bào)要素進(jìn)行地形高度訂正。另外，由于觀測(cè)資料的離散性及在西北區(qū)域分布稀少，模式預(yù)報(bào)結(jié)果與觀測(cè)結(jié)果存在一定差異，未來需從模式自身性能和觀測(cè)資料缺陷兩方面考慮進(jìn)一步開展深入檢驗(yàn)分析。參考文獻(xiàn)：[1]陳海山，孫照渤?陸面模式CLSM的設(shè)計(jì)及性能檢驗(yàn)口.模式檢驗(yàn)J].大氣科學(xué),2005,29(2):272-282.王雨,李莉.GRAPES_MesoV3.0模式預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),2010,21(5):524-534.張宏芳，潘留杰,楊新.ECMWF、日本高分辨率模式降水預(yù)報(bào)能力的對(duì)比分析[J].氣象,2014,40(4):424-432.閔晶晶.BJ-RUC系統(tǒng)模式地面氣象要素預(yù)報(bào)效果評(píng)估[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),2014,25(3):265-273.張成軍,紀(jì)曉玲,馬金仁,等.多種數(shù)值預(yù)報(bào)及其釋用產(chǎn)品在寧夏天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中的檢驗(yàn)評(píng)估[J].干旱氣象,2017,35(1):148-156.潘留杰，張宏芳,朱偉軍，等.ECMWF模式對(duì)東北半球氣象要素場(chǎng)預(yù)報(bào)能力的檢驗(yàn)[J].氣候與環(huán)境研究,2013,18(1):111-123.何金梅，劉抗，王玉紅，等.CUACE模式在蘭州城市空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)中的檢驗(yàn)訂正[J].干旱氣象,2017,35(3):495-501.井立紅，高婧，趙忠，等.數(shù)值預(yù)報(bào)模式在新疆塔城地區(qū)降水預(yù)報(bào)中的檢驗(yàn)[J].干旱氣象,2017,35(1):134-141.龔偉偉』帀春香，張濤，等?中國區(qū)域多種數(shù)值模式資料的地面氣象要素評(píng)估[J].氣候與環(huán)境研究,2015,20(1):53-62.汪君，王會(huì)軍.WRF模式對(duì)江蘇如東地區(qū)風(fēng)速預(yù)報(bào)的檢驗(yàn)分析[J].氣候與環(huán)境研究,2013,18(2):145-155.王雨,公穎,陳法敬，等?區(qū)域業(yè)務(wù)模式6h降水預(yù)報(bào)檢驗(yàn)方案比較[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),2013,24(2):171-178.GILLELANDE,AHIJEVYCHD,BROWNBG,etal.Intercomparisonofspatialforecastverificationmethods[J].WeatherandForecasting,2009,24(5):1416-1430.潘留杰，張宏芳,王建鵬.數(shù)值天氣預(yù)報(bào)檢驗(yàn)方法研究進(jìn)展[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2014,29(3):327-335.PRAKASHS,MOMINIM,MITRAAK,etal.Anearlyassessmentofmediumrangemonsoonprecipitationforecastsfromthelatesthigh-resolutionNCEP-GFS(T1534)modeloversouthAsia[J].PureandAppliedGeophysics,2016,173(6):2215-2225.MICHAELGB,JUNYEC,FRANKLINRR,etal.Evaluationofglobalprecipitationinreanalyses[J].JournalofAppliedMeteorologyandClimatology,2008,47(9):2279-2299.CASATIB,ROSSG,STEPHENSONDB.Anewintensity-scaleapproachfortheverificationofspatialprecipitationforecasts[J].MeteorologicalApplications,2004,11(2):141-154.DAVISC,BROWNB,BULLOCKR.Object-basedverificationofprecipitationforecasts.PartI:methodologyandapplicationtomesoscalerainareas[J].MonthlyWeatherReview,2006,134(7):1772-1784.潘留杰