陈思蓉，周秀华，陆虹，何慧根

（1.广西区气候中心，广西南宁 530022；2.重庆市气候中心重庆 401147）

月动力延伸预测产品DERF2.0对广西气温和降水的预测评估

陈思蓉1，周秀华1，陆虹1，何慧根2

（1.广西区气候中心，广西南宁 530022；2.重庆市气候中心重庆 401147）

基于国家气候中心第二代月动力延伸预测模式业务系统（DERF2.0）开展的1983～2015年的回报试验结果和广西87个台站气象资料，利用距平相关系数ACC、距平符号一致率R和短期气候预测业务趋势异常综合评分（Ps）等3种方法，综合评估了DERF2.0系统对广西的气温和降水的预测性能。结果表明：DERF2.0模式对广西月气温的总体预测效果优于降水，气温与降水的预测效果有明显的月季变化，气温和降水在夏季的总体预报效果不好，但对降水异常的把握程度较高。DERF2.0对广西发生在1994、1996、1998、2005年6、7月的典型洪涝个例有一定的预测能力，影响模式6、7月降水预报误差的原因可能是模式对中高纬度阻塞系统预报偏差，模式仍有很大的改进空间。

DERF2.0；气候预测；性能评估

随着计算机技术的发展，短期气候预测逐渐从早期统计气候方法向数值模式预测方向转变，气象模式预测的精度与准确率也得到提高。但是，模式预测不可避免地存在预报误差，需要对数值预报产品进行检验，分析数值预报产品的预报能力，以及数值预报各要素的可用预报时效，为改进数值预报产品的预报能力做必要的准备［1－3］。

为了考察DERF2.0模式对广西月平均气温和月降水趋势的预测能力，本文基于DERF2.0模式1983～2015年回报试验结果，综合评估DERF2.0对

广西气温和降水预测的性能，为改进模式预报性能，后期开展模式产品业务化应用提供科研基础。

1 资料及方法

1.1 资料

本文所用资料主要包括：（1）从广西92个站中挑选出资料相对完整的87个气象站1983～2015年逐月平均气温和逐月降水量资料。（2）DERF2.0进行的1983～2015年逐月地面气温和降水的回报结果。格点插值到站点的方法采用的是双线性插值法。多年平均采用1983～2010年共28a平均。（3）NCEP／NCAR全球再分析逐月平均500hPa位势高度场资料（2.5°×2.5°经纬格距）。

1.2 模式产品评估方法简介

DERF2.0模式提供从候、旬、月时间尺度及全球、北半球、东北半球、东亚地区、中国等不同空间尺度的模式预测数据产品和图形产品［4］。出于业务需求考虑，本文使用每月21日起报资料，预报下个月。选用距平相关系数ACC［5］、距平符号一致率R［5］和短期气候预测业务分级检验Ps［6］评分等3种方法对预报回报试验结果进行定量评估。

距平相关系数ACC，主要反映的是预报值与实况值的相似程度，是世界气象组织（WMO）于1996年11月在意大利召开的第11届工作会议上确定并建议使用的指标。“九五”期间我国短期气候预测系统的评估就以此作为评估参数之一［7］。距平相关系数公式如下：

式中N为评分的气象站总站数，和分别为预测的距平值及其所有台站的平均值，和分别为观测的距平值及其所有台站的平均值。

距平（距平百分率）符号一致率简称同号率，以百分率的形式表现预报与实况的相似程度，是过去我国长期天气预报中用来检验的一种有效方法，是指预测值与实况值距平符号相同，或是有一个距平为0的气象站站数与评分的气象站总站数的百分比。

式中，N为评分的气象站总站数，Nt为预测与实况距平（距平百分率）符号相同或两者中有一个距平为0的气象站站数。

趋势异常综合评分（Ps）主要分别考虑预报的趋势项、异常项和漏报项。根据中国气象局2013年9月起执行的业务预测评分标准，趋势是以预报和实况的距平符号是否一致为判断依据，采用逐站进行评判。当预测（A）和实况距平（距平百分率，B）符号一致时认为该站预测正确。

异常是以考察预报对一级异常（50%＞X≥20%，－20%≥X＞－50%；2℃＞X≥1℃，－1℃≥X＞－2℃）和二级异常（≥50%，≤－50%；≥2℃，≤－2℃）的预报能力。采用逐站、逐级进行评判。

评分步骤如下：

（1）逐站判定预报的趋势是否正确，统计出趋势预测正确的总站数N0；

（2）逐站判定一级异常预报是否正确，统计出一级异常预测正确的总站数N1；

（3）逐站判定二级异常预报是否正确，统计出二级异常预测正确的总站数N2；

（4）没有预报二级异常而实况出现降水距平百分率≥100%或等于－100%、气温距平≥3℃或≤－3℃的站数（称为漏报站，记为M）；

（5）统计实际参加评估的站数N，即规定参加考核站数减去实况缺测的站数；

使用公式

a、b和c分别为气候趋势项、一级异常项和二级异常项的权重系数，本办法分别取a＝2，b＝2，c＝4。

2 结果分析

2.1 距平相关系数ACC评估

距平相关系数ACC是短期气候预测中最常用的检验方法之一，反映模式总体预测能力。

表1是DERF2.0回报的1983～2015年逐月气温和降水的平均ACC评分，由各月平均评分可见，DERF2.0回报的气温ACC评分普遍较高，月平均气温ACC为0.26。ACC评分除夏季的6、7、8月和10月分值较低外，其余各月均达到了0.1以上，春季3个月的评分较高，均超过0.5，2月达到0.63。

降水的ACC评分较气温略低，月平均ACC评分为0.11，降水预报ACC评分较好的月份在秋冬季，11、12和1月评分较高，1月达到0.31，汛期的预报ACC评分偏低。

表1 DERF2.0回报1983～2015年月平均距平相关系数ACC

2.2 距平符号一致率R评估

实际业务预测中距平相关系数都不容易很高。上世纪80～90年代我国汛期预测业务降水的ACC平均值为0.1［8－10］，DERF2.0模式的预测较过去的气候业务评分相比有所提高，气温提高的较明显。

同号率R反映的是一定范围内预测值与实况值距平（距平百分率）符号一致的站点数占总站点数的比例，也是以往模式检验常用方法之一。当同号率大于50%，降水的主要趋势被反映出来时，在考虑强度预测才有意义［7］。从DERF2.0回报来看，1982～2015年各月气温同号率平均值为57.6%，较好的月份在1～4月和11月，一致率均超过60%，而6、7月比较差，低于50%。各月降水的同号率平均值在52%左右，各月的值均在60%以下，7月的同号率值最低，仅有42.2%。

2.3 趋势异常综合评分（Ps）

从趋势异常综合评分（Ps）能反映模式对极端异常预报的把握程度来看1982～2015年DERF2.0回报的月气温Ps评分平均为65.9分，气温预报Ps评分较高的月份在1～4月和11月，均高于70分，较差在7月，评分均低于60分。降水的Ps评分则比较好，基本保持在80分以上，平均达87.7分。其中前汛期4～6月的评分最高，各月评分均高于90分，7月、12月的评分则相对较低。表明DERF2.0回报试验对降水异常的把握程度较高。

2.4 典型洪涝事件分析

6月和7月是广西的降水高峰月，90年代以来，广西几次重大洪涝灾害过程均发生在6月和7月［12－13］。如1994年7月、1996年7月、1998年6月和2005年6月的西江大洪水，均造成了广西历史上影响严重的洪涝灾害［13－14］。对上述几次严重洪涝事件进行回报检验和评估，考察DERF2.0对极端气候事件的预测能力。

从几次重大洪涝灾害事件发生月份的同号率及Ps评分来，模式对1994年7月和1996年7月的降水回报效果较差，同号率不到20%，Ps评分较低。从模式回报与实况的月降水距平百分率比较来看（图略）两个月的预报与实况趋势基本相反。但1998年6月和2005年6月的模式回报效果较好，降水同号率达到84.2%和92.2%。Ps评分达到100分，表明模式不仅预报出了降水偏多的趋势，对降水异常的量级也把握准确。

为了考察模式预报误差形成的可能原因，我们比较了几次洪涝事件发生月份的预测与实况环流场特征。7月降水偏多的气候场特征（图略）表现为南海至华南上空呈负距平，有利于西南系统加强，欧亚中高纬经向度大，贝湖附近呈明显正距平，有利冷空气南下，并在华南地区与西南暖湿气流交汇形成降水［16－17］。在1994年7月的500hPa高度和距平实况场上（图1b，见彩页），欧亚中高纬呈二脊一槽，贝湖阻高偏强，副高偏北偏东，华南地区上空呈负距平，这是广西7月典型涝年环流形势，但在预报场上（图1a，见彩页），中高纬环流平直，槽脊不明显，冷空气势力弱。1996年7月500hPa实况与预报场也体现了这一差异特征（图1c、d，见彩页）。从两次过程的回报与实况场比较来看，模式在低纬热带地区的预报效果较好，能很好的反映了副高及低纬度系统的特征，但对中高纬预测的高度场偏低，对乌拉尔山阻高及鄂霍次克海高压的预测较实况偏强，对贝加尔湖阻高的预测偏弱。

广西6月降水偏多的500hPa气候场特征表现为副高脊线位置偏南，乌拉尔山阻高偏强（图略）。从1998年6月和2005年6月两次过程的月500hPa模式回报与实况场比较来看（图略），模式预报中高纬环流预测仍较为平直，但副高的脊线位置偏南、乌拉尔山阻高强度偏强的特征均预测准确，所以针对1998和2005年6月两次重大洪涝事件的降水预报效果较好。

中高纬环流场预报效果的好坏，直接影响到广西6、7月降水的预测准确性。从几次洪涝事件发生月份的预报与实况环流场特征比较的结果看来，模式对于乌拉尔山及贝加尔湖阻高预报存在偏差，可能是造成广西6、7月模式降水预测效果较差的原因之一。

3 小结

（1）用3种方法综合评估DERF2.0在1983～2015年的回报试验结果对广西的气温和降水的预测性能，其中DERF2.0对广西月气温、降水预测的距平相关系数ACC平均分别达到0.26和0.11，但气温预测总体高于降水；对广西月气温、降水预测的距平符号一致率平均都高于50%，且气温预测也高于降水；对广西月气温、降水预测的趋势异常综合评分平均分别是65.9和87.7，月降水异常预报能力高于气温。

（2）对典型洪涝事件年份位势高度场的分析，模式在低纬热带地区的预报效果较好，在中高纬高度场的预测能力较弱。模式对中高纬度阻塞系统存在预报偏差可能是导致6、7月模式降水预测评分偏低的原因之一。

（3）总体上看，DERF2.0对广西的月气温和降水有较好的预测能力，但对部分月份，尤其是对广西降水高峰月的预报能力偏弱，必然会影响模式产品在业务上的应用。后期需开展针对广西区域的模式订正方法研究，提高模式在广西的预测能力。

［1］林丽珊.有关气候模式研究的三种目标［J］.广东气象，2005，（2）：34－35.

［2］程正泉.数值天气预报模式产品在预报业务中的应用［J］.广东气象，2012，34（4）：1－5.

［3］杨昌贤，郑艳.数值预报产品检验和评估［J］.气象研究与应用，2008，29（2）：32－37.

［4］何慧根，李巧萍，吴统文，等.月动力延伸预测模式业务系统DERF2.0对中国气温和降水的预测性能评估［J］.大气科学，2014，38（5）：950－964.

［5］陈桂英.短期气候预测评估方法和业务初估［J］.应用气象学报，1998，9（2）：178－185.

［6］李维京.2012.现代气候业务［M］北京：气象出版社，202－315.

［7］丁一汇，李清泉，李维京，等.中国业务动力季节预报的进展［J］.气象学报，2004，62（5）：598－612.

［8］王绍武.短期气候预测的评估问题［J］.应用气象学报，2000，11（S6）：1－10.

［9］闫敬华.华南区域短期气候预测模式的初步试验［J］.广东气象，1998，（1）：2－5.

［10］闫敬华.华南区域短期气候模式月尺度降水预测性能分析［J］.广东气象，1998，（4）：11－14.

［11］黄雪松，周惠文.广西近50年来气温、降水气候变化［J］.广西气象，2005，26（4）：9－11.

［12］陈明璐.广西夏季近50年极端降水事件的变化特征［J］.气象研究与应用，2015，36（S2）：10－11.

［13］陆丹.1996年7月长江中下游及其以南地区特大洪涝气候成因初探［J］.气象研究与应用，1997，18（S1）：70.

［14］吴恒强，高安宁，梁隽玫.“98·6”广西特大致洪暴雨过程的中尺度系统概述［J］.广西气象，2001，22（3）：4－8.

［15］李晓明，杨玉静，何林宴.华南地区前汛期降水异常特征与大气环流的关系［J］.气象研究与应用，2011，32（S2）：109－110.

Temperature and precipitation evaluation of monthly Dynamic extended range forecast Operational system DERF2.0 in Guangxi

Chen Si-rong,Zhou Xiu-hua,He Hui-gen
(1.Guangxi Climate Centre,Nanning Guangxi 530022;2.Chongqing Municipal Climate Centre, Chongqing 401147)

Based on the hindcast data from 1983 to 2015supplied by the National Climate Center second-generation monthly Dynamic Range Forecast operational system(DERF2.0)and the data of 87 meteorological stations of Guangxi,temperature and precipitation performance were evaluated and analyzed by using the anomaly coefficient(ACC),anomaly sign consistency rate(R)and short-term climate predication operational grading evaluation scores(Ps).The results show indicated that compared with temperature,the precipitation prediction performance of DERF2.0 was relatively poor.Both of their predictions have obvious monthly changes.The overall forecast of temperature and precipitation in summer are not good,but performance good in the precipitation anomaly.DERF2.0 has certain ability in predicting the typical flood of Guangxi in 1994,1996,1998,1996 in June and July,while precipitation forecast error may be caused by the deviation of block system in high latitudes,so the mode still gets a lot to improve.

DERF2.0;climate forecast;performance evaluation

P46

A

1673-8411（2016）03-0016-04

2016-07-25

广西自然科学基金项目（2013GXNSFBA019219）国家气候中心公益性行业（气象）科研专项（GYHY201306021）

陈思蓉（1982－），女，广西容县人，硕士，工程师，主要从事短期气候预测及气候变化研究。