梅钦 盛也 高雅 裔传祥

摘 要：本文选取2017—2019年欧洲中心数值预报产品（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）模式，利用频率匹配和消空订正的方法对江苏及周边地区24～96 h数值预报产品和对应的区域自动站数据进行客观订正。结果表明，单一的频率匹配方法对降水预报提高有限，但在此基础上采用消空订正方法，可以明显提高降水预报准确率。具体表现为24 h预报时效的晴雨预报准确率提高24%，小雨TS评分提高30%，暴雨TS评分提高2.4%，均方根误差减少2%，距平相关系数提高了1.4%。

关键词：降水预报;频率匹配;消空订正

中图分类号：P456文献标识码：A文章编号：1003-5168（2021）07-0132-03

Research on the Correction of Precipitation Forecast in Jiangsu

MEI Qin SHENG Ye GAO Ya YI Chuanxiang

（Yancheng Meteorological Service，Yancheng Jiangsu 224000）

Abstract： This paper selected European Center for medium-range weather forecasts （ECMWF） model from 2017 to 2019， used frequency matching and spaced elimination correction method to make objective correction for 24～96 h numerical forecast products and corresponding regional automatic weather station data in Jiangsu and its surrounding areas， and used frequency matching and space elimination correction method. The results show that a single frequency matching method can only improve the accuracy of precipitation forecasting， but on this basis， the threshold method can significantly improve the accuracy of precipitation forecasts. Specifically， the accuracy of sunny and rainy forecasts increased by 24 %， the TS score for light rain increased by 30 %， the TS score for heavy rain increased by 2.4 %， the root mean square error was reduced by 2 %， and the anomaly correlation coefficient increased by 1.4 %.

Keywords： precipitation forecast;frequency matching method;threshold

近年来，随着数值天气预报技术的飞速发展，数值模式产品的预报能力不断提高，模式产品已经成为预报员们制作日常天气预报的主要参考[1]。然而，大气的非线性变化、模式参数化方案近似值和初值的不确定性，降水特殊的不连续性和非正态分布的特征，导致预报难度增大。因此，在现有模式预报基础上，通过统计订正的方法，消除部分系统偏差，提高预报准确率是非常有必要的。降水是公众和政府部门最为关心的气象预报要素之一，因此，提高降水预报准确率是气象研究工作者一直钻研的方向。目前，国内外已经有大量学者在相关方面展开研究[2-3]，其中，通过样本统计方法进行模式数据的订正已经被广泛应用于降水预报研究中。智协飞等人[4]和王姝苏等人[5]对全国大范围的降水订正进行了研究，结果发现，统计订正法可以提高降水准确率，减少空报率和漏报率。

然而，上述统计订正方法是针对全国大范围的，其对江苏地区的适用性及改进效果还没有被深入研究。由此，本文选取江苏省及周边地区2017—2019年6—8月的降水情况，采用频率匹配法和消空订正法进行客观订正，并针对订正结果开展定量化检验评估工作。

1 资料与方法

1.1 资料

选取2017—2019年6—8月份欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）数值预报产品，对其中预报时效为24、48、72 h和96 h的降水預报产品进行订正和评估检验，研究的空间范围为：29.375°N～36.125°N，115.875°E～122.625°E。选取中国自动站与CMORPH（CPC MORPHing Technique）融合的逐时降水量产品作为实况对比数据，该数据是逐小时的降水量，预报时段、空间范围与上述数值预报产品一致。

1.2 频率匹配和消空方法介绍

本文采用滑动训练期的方法，训练期为90 d，滑动系数为5 d，每个训练期内预报时长为5 d。通过对训练期内不同阈值的降水频率进行统计，得出预报订正系数，将其应用于后续预报订正中，即频率匹配订正。滑动训练期的中心思想是利用训练期内不同量级降水量出现的频率进行订正，即假定在一定阈值区间内，预报的降水量在该区间内出现的频次应该与观测的降水量在该区间内出现的频次相同。而实际上，某一阈值内的降水频次可能偏大或者偏小，因此，需要订正系数来调整降水量，使该阈值内预报和观测的降水量出现的频率相同。针对采用频率匹配订正之后会出现较多小雨空报的现象，需要采用消空方法进行二次订正，具体方法为：对每个格点，将小雨订正后的预报值和实况值进行比较，统计出无雨日但预报有雨的天数，将其预报雨量按大小排序，并统计出一个临界值，在消空订正过程中，雨量低于该临界值，订正为无雨。

1.3 检验方法

晴雨检验（[QY]）可以大致表示出降水预报的准确率，TS评分则更细致地将降水分为小雨（<10 mm）、中雨（10～25 mm）、大雨（25～50 mm）和暴雨（>50 mm），并对不同量级进行评估。具体计算方法如式（1）和（2）所示：

[   QY=QA+QDQA+QB+QC+QD]                    （1）

[TS=NANA+QB+QC]                          （2）

式（1）中，[QY]表示晴雨准确率;[QA]表示成功预报出有降水的格点数;[QD]表示成功预报出无降水的格点数;[QB]表示空报的格点数;[QC]表示漏报的格点数。

式（2）中，[TS]表示TS评分;[NA]表示预报的降水和观测的降水在同一量级内的格点数。[QY]值与[TS]值越接近1，表明预报越准确。

均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）和距平相关系数（Anomaly Pattern Correlation，ACC）可以表示预报降水量和实际降水量的误差大小，也是常用的评估指标之一。具体计算方法如式（3）和式（4）所示：

[RMSE=1nFi-Oii=1n212]                        （3）

[ACC=i=1n（Fi-F）Oi-Oi=1nFi-F2i=1nOi-O2]         （4）

2 频率匹配和消空对降水预报的订正效果

表1分别给出了订正前的ECMWF（记为：EC）、频率匹配订正（记为：PLPP）、消空订正（记为：XK）的定量化评估结果，本次订正和评估包括24、48、72 h和96 h预报时效的降水量，评估方法包括晴雨准确率、TS评分、均方根误差和距平相关系数。

从表1可知，随着预报时效的增长，ECMWF模式对降水预报的准确率逐渐降低。具体来说，EC对24 h预报时效是否出现降水的准确率为73.24%，与预报的48 h准确率73.21%较为接近，且通过频率匹配方法订正之后，较大幅度地改进了晴雨预报准确率，达到了81.42%。从48、72 h和96 h的频率匹配订正结果分析，频率匹配订正后的结果相对于未订正前的ECMWF结果有明显改进，且发现ECMWF模式结果预报的准确率越高，后期订正的晴雨预报准确率改进效果越明显。TS评分可以更加细致地评估预报降水准确率，通过小雨、中雨、大雨以及暴雨的降水等级分，定量化评估不同量级的降水预报。数据表明，ECMWF模式对预报时效为24 h和48 h的小雨和暴雨的TS评分较高，小雨的TS值在40%左右，暴雨在30%左右，且预报时效越长，TS评分值越低。通过频率匹配订正发现，频率匹配订正对48 h内的小雨和暴雨预报稍有改进，对中雨和大雨的改进效果不明显。为了进行全面评估，本次评估还采用了误差评估方法，即均方根误差（RMSE）和距平相关系数（ACC）。从误差分析的角度开展评估工作，结果发现，单一的频率匹配订正不能减少均方根误差，提高距平相关系数。

考虑到单一的频率匹配方法对降水预报的订正容易产生误差，所以在频率匹配订正的基础上再增加消空订正处理，以解决单一的频率匹配订正对ECMWF模式降水预报的改进效果不明显的问题。从晴雨预报准确率来看，相对于单一的频率匹配订正，采用消空订正之后，评分大幅度提高，24、48、72 h和96 h的晴雨预报准确率均在90%左右，24 h预报时效的订正结果相对于未订正的ECMWF模式结果提高了24%。从TS评分结果来看，由于消空只对小雨量级的降水订正，对中雨、大雨和暴雨量级没有订正，所以与频率匹配订正结果相比，只有小雨量级降水的评估结果发生了变化。从小雨的TS评分结果来看，24、48、72 h和96 h预报时效均有明显改进，其中，24 h时效订正之后的TS评分达到了53.57%，相对于未订正的ECMWF模式结果，提高了30%，改进效果十分明显。从误差分析的角度来看，24、48、72 h和96 h时效的均方根误差和距平相关系数均有明显的改进，未订正的ECMWF模式24 h时效均方根误差为11.05，消空订正之后，均方根误差下降到10.88，降低了1.5%;未订正的EC模式24 h时效距平相关系数为0.72，消空订正之后，距平相关系数提高到了0.73，提高了1.4%。综上所述，单一的频率匹配方法对降水预报的订正效果有限，但是频率匹配方法叠加消空订正之后改进效果较为明显。

3 结论

为研究频率匹配、消空订正方法在江苏及周边地区的订正效果，本文基于ECMWF数值模式预报结果，选取2017—2019年6—8月份的降水预报产品，采用滑动训练期方法展开研究，并对多个预报时效的预报产品，从晴雨准确率、TS评分、距平相关系数和均方根误差等角度进行定量化评估分析。得出下面两个结论。

①ECMWF模式基本可以大致预报出晴雨，且預报时效越短，预报准确率越高;频率匹配订正与初始模式预报的准确率有关，ECMWF模式预报的准确率越高，频率匹配订正的效果越明显;单一的频率匹配订正效果有限，对预报时效为48 h内的小雨以及暴雨有一定的改进，但是误差分析评估的结果改进不明显。

②在单一的频率匹配订正的基础上再开展消空订正处理可以大幅提高降水预报的准确率，对晴雨预报的结果可提高24%，对小雨的TS评分可提高30%，对暴雨的TS评分提高2.4%;从误差分析的角度看，消空订正之后降低了均方根误差，提高了距平相关系数。

参考文献：

[1]杜钧，康志明.天气预报中不确定性问题的调查分析[J].气象科技进展，2014（1）：58-67.

[2]李俊，杜钧，陈超君.降水偏差订正的频率（或面积）匹配方法介绍和分析[J].气象，2014（5）：580-588.

[3]李俊，杜钧，陈超君.“频率匹配法”在集合降水预报中的应用研究[J].气象，2015（6）：674-684.

[4]智协飞，王姝苏，周红梅，等.我国地面降水的分级回归统计降尺度预报研究[J].大气科学学报，2016（3）：329-338.

[5]王姝苏，智协飞，俞剑蔚，等.降水的统计降尺度预报及其空间相关性和时间连续性重建[J].大气科学学报，2018（1）：36-45.