基于多模式商丘市汛期区域性暴雨的检验
李莹 朱世红
摘要 面对暴雨预报精细化难题，利用商丘地区汛期暴雨的数值模式和实况降水资料对商丘地区的暴雨进行检验。采用2017—2020年的Micaps数据资料，利用对比分析等方法检验EC-thin模式和日本模式在商丘区域性暴雨落区和强度预报的误差。结果表明：无论暴雨降水量级还是落区，EC-thin模式预报具有较好的指导意义，暴雨预报准确率高，临近预报效果较好，但稳定性较差。而日本模式稳定性较好，暴雨漏报率高，预报量级偏小，误差较大，且两种模式均存在对特大暴雨量级以上的暴雨漏报问题。因此，预报员应重点参考EC-thin模式，日本模式作为辅助参考。EC-thin模式预报暴雨降水中心强度来看，整体比实况偏小;暴雨落区比实况多数偏西。EC-thin模式对副热带高压强度的预报较实况偏弱，即预报场的副热带高压西伸脊点的位置多数较实况场偏东，是副高外围强对流天气形成的暴雨漏报的主要原因。在比湿方面，大比湿区拟合较好，量值比实况偏大，但对暴雨的预报具有良好的指导意义。
关键词 暴雨;EC-thin模式;日本模式
中图分类号：P45 文献标识码：A 文章编号：2095–3305（2021）05–0064–04
随着数值模式在全国正式开展业务化应用，预报员急需从天气学角度了解该模式对于暴雨天气过程的预报性能特点和偏差倾向，从而更好地发挥其业务预报作用。目前，关于各种数值模式定量降水预报检验的研究较多，通过对数值预报产品的主客观检验和评估，能够明显提升预报质量。有学者对国内外数值模式预报的形势场、要素场在时效、移动、强弱等方面做过检验，多以定性评价为主[1-5]。赵宁坤等[6]利用数值模式对2010—2013年云南地区雨季降水预报探讨了模式的预报效果和误差特点。公颖等[7]对2009年3个模式的降水预报效果进行了对比分析。陈博宇等[8]分析了2013年汛期ECMWF集合预报在江南、四川盆地和华北地区强降水过程中的表现。陈超君等[9]采用TS评分等统计量对2013年汛期华中区域中尺度数值预报模式进行了详细评估。宫宇等[10]对GRAPES、GFS进行了检验并总结了模式预报性能优势和系统性偏差特征。翟振芳等[11]应用风险评分等方法对安徽省ECMWF数值模式进行了检验。邓鹏飞等[12]对比分析了11种数值模式对江西省抚州市区域性暴雨系统预报的效果。孙素琴等[13]分析了2015年江西省汛期区域性暴雨的时空分布特征，并对比分析了3种数值模式对江西省区域性暴雨系统预报的效果。梁利等[14]分析比较了3种数值模式在广西晴雨预报和降水分级预报的能力。曲巧娜等[15]对山东省16次强降水过程预报的降水落区形态进行了模式检验。
上述研究从不同角度阐述了各种模式对不同地区降水的预报效果和偏差，而关于商丘地区暴雨模式检验相关的研究较少。面对商丘精细化的暴雨预报难题，基于多模式汛期区域性暴雨的检验，及误差分析研究工作尤为重要。对商丘地区汛期暴雨的模式预报进行了检验，包括暴雨落区和暴雨中心极值的误差，以及影响暴雨落区的副高位置和重要气象因子预报。检验效果为今后利用模式预报商丘汛期暴雨、提高暴雨预报的精准度提供依据和指导。
1 资料与方法
1.1 数据来源
根据商丘市近4年的降水，选取2017—2020年5—9月降水范围大、雨量强的区域性暴雨过程进行检验。降水实况资料来源于商丘市Micaps资料中的8个气象站观测资料（图1）。检验的实况降水量时间段为08：00～次日08：00，共選取了10次区域性暴雨日。定义≥3个国家站次的暴雨即为一个区域性暴雨日，其中区域性暴雨主要发生在每年的6—8月，6月有3个区域性暴雨日，7月有4个区域性暴雨日，8月有3个区域性暴雨日;区域性暴雨过程中有5次低槽型、2次切变线型、2次副高边缘型和1次台风倒槽型（表1）。参与检验的模式主要有EC细网格模式产品（以下简称EC-thin）以及日本模式。检验的资料为暴雨发生前08：00、20：00起报的24 h累计降水量预报与实况24 h降水。
1.2 检验方法
降水落区检验包含检验内容和检验指标。检验内容包括降水强度和降水落区两方面，降水强度主要从模式预报的强降水中心与实况的差值情况进行检验;降水落区则主要是模式相对实况整体雨区的偏离方向。检验的指标有偏离方向、模式漏报和有指示意义3项。具体定义如下：（1）偏离方向：模式预报的暴雨落区或暴雨中心主体相对实况偏离方向，包括东、南、西、北4个方位。（2）模式漏报：实况出现暴雨而模式没有报出，或者模式未给出暴雨中心的预报。（3）有指示意义：模式预报与实况均出现暴雨中心且模式预报降水落区与实况相比基本一致。
2 结果与分析
2.1 模式降水检验
2.1.1 降水模式和预报效果检验 根据近4年的降水资料和EC、日本两家数值模式降水预报产品，对两家数值模式在商丘暴雨预报方面的能力进行分析和比较，结果表明EC-thin模式在暴雨预报方面有明显的优势，有2次暴雨过程漏报，8次暴雨预报正确，但对于大暴雨以上量级的降水存在漏报现象。EC-thin模式表现出对暴雨及以上量级降水的优势，且临近预报效果更好，60 h和84 h预报效果较差。而日本模式的整体预报效果较差，在暴雨预报方面表现出明显的弱势，多数未能预报出暴雨及以上量级降水，有8次暴雨漏报，整体预报的量级较实况偏小，且大暴雨漏报率更大。日本模式一旦预报暴雨，则出现暴雨的概率非常大。总之，EC模式的暴雨预报能力最强，日本模式在暴雨预报中漏报率高。
由商丘市汛期暴雨检验表2可知，对于降水落区的预报，EC-thin模式的整体预报效果较好，有8次暴雨过程雨带基本与实况较接近，且越临近暴雨预报效果越好。EC-thin模式预报性能不稳定，变动比较大，84～60 h预报效果较差，没有一定的预报规律性。日本模式虽然漏报率比较高，但预报性能比较稳定，84～36 h暴雨预报结果整体比较一致。
2.1.2 不同影响系统下模式预报的差异 商丘暴雨的主要影响系统有低槽型、切变线型、台风倒槽型、副高边缘型。从10次暴雨过程模式预报是否有指示意义的统计中（表3），不难看出，在不同的影响系统下，模式的预报效果参差不齐，下面结合影响系统分析各个模式预报性能的差异。
10次强降水过程中，2种模式均预报较好的过程是2018年8月18—19日和2017年7月14—15日，分别是台风倒槽型和低槽型。由此看出，无论是哪种暴雨类型，2种模式均有较好的预报效果。对于系统配置较好的大型降水天气过程，模式有较好的预报效果。
2018年8月18—19日受18号台风“温比亚”影响，造成商丘地区特大暴雨，降水范围之广、历时之长、雨强之大实属罕见。此次过程最大降雨量出现在睢县长岗（541.7 mm），最大雨强出现在示范区周集乡（98.4 mm/h）。从2018年8月17日20：00预报24h累计降水与实况的对比能够看出，EC-thin模式和日本模式都预报出了商丘地区的暴雨，均未能预报出大暴雨以上量级的降水，出现了特大暴雨的漏报。实况强降水中心最大值为商丘基准站351 mm，EC-thin模式预报强降水中心最大值为246 mm，较实况偏小，略微偏北;日本模式为124 mm，较实况偏小，偏西北。从降水落区的形态及偏离程度来看，两种数值模式对于降水落区的刻画相对比较准确，尤其是EC-thin预报的246 mm强降水区域与实况非常接近。可见，EC-thin模式在预报同等优异的前提下，从量级上更优于日本模式，有很好的指导意义。
在10次强降水过程中，2种模式均预报较差的过程是2019年8月1—2日和8月6—7日，这2次都是强对流天气过程。这主要是因为2019年8月以来，副高一直徘徊在30°N以北，河南省以东区域，此种条件下易形成局地的强对流天气。对于2019年8月1—2日降水过程，无论是预报员还是模式预报都有难点，对于2019年8月1日08：00起24 h累计降水量，EC-thin模式预报的最大降水量为57 mm，偏西北;日本模式为20 mm，远远小于实况的强降水中心67 mm，同时降水落区的位置有偏差。对于2019年8月6日08：00起24 h累计降水量的预报，EC-thin模式预报的最大降水量为18 mm，偏东，日本模式为10 mm，远远小于实况的强降水中心77 mm，同时降水落区的位置存在偏差，因此对于这两次过程模式的预报均没有指导意义。最有指导意义的是EC-thin模式（表4），除了上述预报难度最大的强对流天气过程外，其他8次暴雨过程模式预报的结果均能为预报员提供参考，而日本模式仅有两次过程有指示意义。从对比分析来看，无论降水量级还是落区，EC-thin模式非常有意义。因此预报员应重点参考EC-thin模式，日本模式可辅助参考。
2.2 EC-thin模式的天气学检验
在实际预报工作中，无论降水落区还是降水量级都可重点参考EC-thin模式，特别是临近的36 h的预报结果。因此，为了在以后的工作中更好地使用EC-thin模式，重点对EC-thin模式的形势场和物理量场进行检验。
2.2.1 降水强度检验 首先，对模式预报的强降水中心与实况强降水中心的差值进行检验。在10次商丘市区域性暴雨，24 h降水量大于等于50 mm的过程中，对于模式预报的强降水中心值而言：EC-thin模式预报值有2次比实况偏大，正偏差最大为82 mm，最小为34 mm，5次比实况偏小，负偏差最小为-13 mm，最大为-191 mm（表4）。从模式预报降水中心强度来看，除了EC-thin模式共两次过程预报值比实况偏大外，其他过程各模式的预报值均比实况偏小，说明暴雨量级以上的降水漏报率高的主要原因是模式預报的量级偏小。
2.2.2 强降水中心落区的偏离程度检验 为了进一步了解EC-thin模式对于强降水的预报性能，从降水中心及降水落区的偏离程度进行检验。从EC-thin模式预报的强降水落区的整体偏离程度来看（表5），EC-thin模式无偏离次数为4次。EC-thin模式强降水中心较实况偏西4次，偏东2次。由此可知，EC-thin模式对于降水中心强度的预报较接近实况，对整体雨区的预报水平相对较高，具有较高的参考价值。
2.2.3 副热带高压预报及检验 西太平洋副热带高压本身和其周围天气系统间的相互作用，对商丘市汛期暴雨带的位置和强度影响十分重要。对比检验了近4年商丘市汛期区域性暴雨当天的实况，20：00以及暴雨发生前的EC-thin模式24、48、72 h预报的副热带高压的位置。规定副热带高压脊点位置误差≤1个经度或纬度且北界位置误差≤1个纬度为预报正确，预报场的副热带高压面积大于实况场为预报偏强，反之为预报偏弱，以此来分析EC-thin模式对副热带高压的预报能力。商丘市汛期区域性暴雨过程期间副热带高压强度的预报结果见表6。由此可见，对于商丘市汛期10次区域性暴雨过程，EC-thin模式预报的副热带高压强度随季节变化存在一定的系统性误差，随着预报时效的延长，EC-thin模式对副热带高压强度的预报误差整体差别不大。6月随着副热带高压北抬，EC-thin模式预报的副热带高压强度较实况偏弱的概率较大。7月随着副热带高压进一步加强北抬，EC-thin模式预报的副热带高压强度较实况偏弱的概率进一步增加。8月EC-thin模式对副热带高压的预报能力提高，偏弱率明显降低，一致率提高。因此，EC-thin模式对副热带高压强度的预报多数偏弱，即预报场副热带高压西脊点的位置多数较实况场偏东。
2.2.4 比湿预报及检验 暴雨是在比湿达到相当大的数值以上才形成的。由近4年商丘地区汛期区域性暴雨发生时的比湿可知（表7），随着夏季转换，比湿对暴雨的指示作用趋于明显。700 hPa高度上，6月暴雨发生时商丘地区上空比湿为2～4 g/kg，8月比湿加大至11 g/kg。850 hPa比湿较700 hPa增大了5～7 g/kg，主汛期7—8月比湿为11～15 g/kg。850 hPa上暴雨发生时比湿集中在11～15 g/kg，大于16 g/kg比湿出现的概率亦有，但比重较小。可见，商丘市汛期区域性暴雨发生时比湿的变化对暴雨预报指示作用较大。通过EC-thin模式预报的比湿发现，整体预报的比湿强度较实况偏大，24～72 h比湿的预报准确率相对稳定。
3 结论
（1）对于商丘市汛期区域性暴雨，EC-thin模式有明显的优势，10次暴雨，准确率为4/5，暴雨预报能力很强;日本模式的暴雨预报漏报率较高，暴雨预报准确率为1/5。对于特大暴雨以上量级的降水，两种模式均难以预报，但EC-thin模式从量级上较日本模式误差偏小。对于系统配置较好的天气过程，两种模式对暴雨均有良好的预报效果，对于强对流天气形成的暴雨天气，模式预报漏报率高。
（2）从10次暴雨降水量级和落区分析，EC-thin模式暴雨落区预报存在一定不稳定性，暴雨落区变动比较大，准确率为2/5，偏西2/5，偏东1/5，暴雨落区预报订正应往中东部调整;84～60 h暴雨预报效果较差。日本模式暴雨落区预报漏报率较高，但36～84 h暴雨落区预报比较稳定，空报结果很少，具有很好的参考价值。
（3）从模式预报暴雨区中心强度分析，EC-thin模式暴雨中心雨量拟合较好2次，偏大2次，偏小5次，整体暴雨中心预报量级较实况偏小，订正预报暴雨中心雨量应往大的方向调整。日本模式的雨量预报值均比实况偏小，是暴雨漏报率高的主要原因，暴雨中心预报的量级偏小，比EC-thin模式对于暴雨中心强度的预报误差更大一些。
（4）对于商丘市汛期10次区域性暴雨过程，EC-thin模式预报的副热带高压强度较实况多数偏弱，即预报副高西伸脊点的位置较实况场偏东，是商丘地区副高外围强对流造成的暴雨天气漏报的主要原因;随着预报时效的延长，EC-thin模式对副高强度的预报误差减小。大比湿区对暴雨预报指示作用较大，EC-thin模式预报比湿强度较实况偏大，但24～72 h大比湿区的预报准确率相对较高，对暴雨落区预报具有参考价值。
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责任编辑：黄艳飞
Validation of Regional Rainstorm Based on Multi-models During the Flood Season in Shangqiu City
LI Ying et al（Shangqiu City Meteorological Bureau， Shangqiu， Henan 476000）
Abstract Faced with the problem of refined rainstorm forecast， the rainstorm in Shangqiu area is validated by using the numerical model of Rainstorm in flood season and the actual precipitation data. This paper explore the differences between EC-thin model and Japan model in rainstorm forecast by using comparative analysis and other methods based on the MICAPS data of Shangqiu City from 2017 to 2020， and focus on the validation of EC-thin model. The results show that the EC thin model is of great significance in both precipitation magnitude and area. The accuracy of rainstorm forecast is high， and the effect of near forecast is good， but the stability is poor. The Japan model is stable and the accuracy of forecast is poor， and both of them have the problem of missing report for rainstorm with extra heavy rainfall. Therefore， forecasters should focus on the EC-thin model， Japan model can be used as an auxiliary reference. From the point of view of the intensity of precipitation center predicted by the model， the predicted value of EC-thin model is smaller than the actual value.The prediction intensity of subtropical high is weaker than the observed data of EC-thin mode， that is to say， the location of the western extension ridge of the subtropical high in the forecast field is more eastward than the observed field. In the aspect of specific humidity， the overall forecast intensity of the model is larger than the actual situation.
Key words Rainstorm; EC-thin model; Japan model
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