郭春迓，张旭斌，陈子通，戴光丰

（1.广东省气象台，广东广州 510640；2.广东省区域数值天气预报重点实验室，广东广州 510640）

近年来，集合预报产品在台风预报中的广泛应用，为台风预报准确率的提高做出了积极贡献［1-4］。现有业务中常用的集合预报产品主要来自欧洲中心中期天气预报（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）和美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）的集合系统-ECMWF-EPS和NCEP-EPS，基于这些集合预报产品，一些释用方法也得到了较好的业务应用价值［5-6］。

广州热带海洋气象研究所在早期的南海台风模式基础上，开发了一个新的南海热带区域大气模式（tropical regional atmospheremodel for the South China Sea，TRAMS）［7］，该模式是建立在GRAPES中尺度模型框架基础上的非静力区域模型，经过几代改进，目前产品的水平分辨率已经从36 km提高到了9 km，预报时效为72 h，时间分辨率为逐小时。2017年以来，基于TRAMS模式开发了相应的集合预报系统（TRAMSEPS），并通过3年的批量试验证明了TRAMSEPS相比ECMWF-EPS在台风强度、强降水与大风预报方面具有一定的优势［8］。然而，受限于计算资源，TRAMS-EPS的模式中心为中央气象台实时下发报文的台风中心位置，空间覆盖范围较小（水平网格数为385×305，水平分辨率为9 km），在业务应用上有一定的局限性。为了克服该局限性，TRAMS-EPS在2020年做了升级，范围覆盖70°E—160°E，0.8°N—54.8°N，水平网格数为1 001（经向）×601（纬向），垂直方向共有65层，输出等压面标准层共17层（1 000～10 hPa）；目前该产品处于业务试运行阶段。作为一种具有高时空分辨率的区域数值模式产品，TRAMS-EPS产品在西北太平洋、南海台风的预报中是否比全球模式产品更具优势？本研究将利用1907号台风“韦帕”，对TRAMS-EPS、ECEPS、NCEP-EPS 3种模式产品展开对比分析，以此对TRAMS-EPS模式的预报性能进行评估，也为该区域模式产品在业务应用方面做进一步拓展。

1 数据和方法

1）数据介绍。

本研究所用的资料包括 ECMWF-EPS，NCEP-EPS和TRAMS-EPS 3种集合预报产品（因所用模式资料均为集合预报，故本研究分别简称为EC、NCEP、TRAMS）。前2种为TIGGE数据，TRAMS样本数据为广州热带海洋气象研究所提供，因目前处于产品测试阶段，00：00（世界时，下同）场没有表层风场数据。3种模式具体介绍如表1所示。为了统一数据，所有预报均选择2019年7月31日12：00起报的未来72 h预报时效产品。实况数据采用中央气象台实时定位的台风报文信息。要素包括10 m风场、海平面气压、850 hPa位势高度等。

表1 ECMWF、NCEP、TRAMS 3种模式介绍

2）台风中心和大风半径的判定。

根据业务上常用的判定方法，将850 hPa位势高度的低值中心定为台风中心。根据台风中心位置，找到蒲福风级表中，各级（这里根据台风强度选择8、7、6级）风速下限对应的风速值所在的最大半径，定义为各级风圈半径大小。

3）台风路径预报技巧判定。

将观测位置100 km范围内命中的集合预报成员占所有集合成员的比值定义为模式对台风路径的预报技巧［9］，该比值越高，则说明模式成员的预报越好。

4）误差检验。

其中，F为预报值；i表示不同的集合成员；Q为观测值；N为总集合成员数。

2 对比结果及分析

2.1 台风路径对比

台风“韦帕”为2019年登陆广东的首个台风，具有“近海生成、强度较弱、路径曲折、移速多变、风力较小”的特点。2019年7月30日17：00（北京时）在南海中部偏北海域生成，8月3日在越南东北部地区减弱消散，生命史共5 d。前期路径为西偏北，8月1日早晨登陆海南后转折北上，于1日下午登陆湛江，随后路径以偏西为主，沿北部湾北部海面进入越南境内。

图1给出了台风“韦帕”的实况路径以及3种集合预报模式的对比。

图1 三种集合预报路径同实况路径的对比

从图1a可以看出，3种集合平均路径总体同实况的差异不大，但对于台风登陆海南岛后的打转路径均没有预报能力；登陆广东前，TRAMS同EC的路径几乎重叠，同实况也更加接近，但不如NCEP报出了向北分量增加的趋势；登陆广东后，TRAMS和NCEP都预报“韦帕”在北部湾减弱消失，只有EC报出了更长的生命史（继续登陆越南），这一点也同实况更加吻合。从各家路径的集合成员来看，TRAMS对于台风的生命史预报大多止步于登陆广西，相比之下EC预报则多登陆越南；3种集合成员基本都能锚定实况路径，但NCEP由于成员个数较少，且成员之间个别时次差异很小的缘故，预报并未有较好的发散度。

从3种路径预报技巧（图2）来看，在0～54 h预报时效内，TRAMS的预报得分基本都是最高，其中，在第6、24、42、48、54 h（6、12、42、48、54 h）几个预报时效上明显较EC（NCEP）更为稳定，在66～72 h时效上，TRAMS得分出现了突降，相比之下EC最好。

图2 三种集合预报路径的命中得分

以上分析可以看出，在路径预报方面，TRAMS较EC和NCEP具有一定的优势，但在较长预报时效（66～72 h）以及台风生命史的预报上，EC相对更好，而NCEP在3种模式的表现中总体较差。

2.2 台风强度对比

通过对比集合预报同实况的近中心最大风速和中心最低气压（图3）可以看出，3种集合预报产品普遍存在近中心最大风速较实况偏低，中心最低气压偏高的现象，即模式预报的台风强度较实况偏弱。另外一个共同点在于，在54～72 h预报时效上，3种模式预报的发散度都开始增大；但同时TRAMS似乎存在强度增强的趋势，而EC和NCEP主要为减弱趋势。在其它预报时效上，EC有个别成员在一些时次报出了与实况接近或高于实况的强度，但TRAMS和NCEP却没有。结合均方根误差分布（图略）来看，对于近中心最大风速，在0～6 h时效上，EC的均方根误差最小（2～4 m／s），TRAMS最大（5 m／s左右），这可能与模式初始启动有关；在12～30 h时效上，TRAMS误差最小，并且随时效增大，与EC的误差差距逐渐减小，NCEP最大；在36～48 h时效上，EC误差最小，TRAMS次之，NCEP最大；在54～72 h时效上，EC优势不再体现，NCEP的误差趋于最小。中心最低气压具有相似的结论，只是个别时效有一定差异，此处不再赘述。

2.3 台风大风结构对比

由于TRAMS样本数据在00：00场没有表层风速产品，因此对第6～72 h预报时效的3种模式预报的最大风速半径，8、7、6级风速半径展开对比分析，如图4所示。从图4可以看出，TRAMS预报的最大风速半径具有较大的离散度，同时在多数预报时效相较另外两种模式更大，这可能与高分辨率模式能更好刻画台风结构有关，但该要素没有实况观测与之对应，因此客观上无法对其进行检验；值得一提的是，EC预报的集合离散度最小，而该模式的成员个数却居3种之首，因此可以说对于最大风速半径，该模式成员预报的一致性最高。

图3 在不同预报时效时TRAMS（绿色实线）（a）、ECVOBS（枚红色实线）（b）、NCEP（蓝色实线）（c）集合预报与实况近中心最大风速（a、c、e）和中心最低气压（b、d、f）的对比

图4 在6～72 h预报时效上最大风速半径（黄色），8级（绿色）、7级（蓝色）、6级（红色）风圈半径在3种模式之间的对比

与最大风速半径相对应，8、7、6级风圈半径也存在较大的模式间差异。TRAMS基本上都有相对最大的离散度，同时预报强度相对更强；EC的离散度在24 h时效后明显下降，集合平均的8级风圈半径随预报时效的增加逐渐下降，从12 h开始基本稳定在200 km左右，这也与实况给出的风圈半径最为接近；而NCEP在第24 h之后就没有预报出8级风圈半径了，证明其对台风强度的预报明显较其他两种更弱。

3种模式预报的6级风圈半径在前54 h预报时效上基本比较一致，集合平均值也都集中在600 km左右（TRAMS略偏强），但是相对于实况（480～280 km）都偏强；在60～72 h时效上，随着时效增加，TRAMS并未有像EC和NCEP预报一样有明显的减弱。

以台风中心为原点，在其经向、纬向各500 km范围内确定最大风速点，分别标记3种模式的最大风速半径所在的象限（图略）。对于TRAMS模式，在6 h预报时效上，各成员预报的最大风速半径都在台风中心北侧，24 h之后转为南侧，36 h之后逐渐偏向正南；对于EC和NCEP模式，18 h之后基本上都偏南；但EC在24 h后逐渐偏向东南象限，而NCEP模式基本上一致维持正南。最大风速半径所在的象限可能与模式的对流参数化方案有关。

3 结论

本研究通过对2019年7月31日12：00（世界时）起报的TRAMS、EC、NCEP集合预报模式产品相对1907号台风“韦帕”的对比分析，得到如下主要结论：

1）在台风路径预报方面，TRAMS较EC和NCEP具有一定的优势，但在较长预报时效（66～72 h）以及台风生命史的预报上，EC相对更好，而NCEP在3种模式的表现中总体较差。

2）在台风强度预报方面，3种集合预报产品普遍存在预报强度偏弱的情况；在0～6 h和36～48 h的预报时效上，EC预报的台风中心最大风速和最低气压的均方根误差最小；在12～30 h时效上，TRAMS误差最小；而在54～72 h时效上，NCEP的预报误差趋于最小。

3）在台风结构预报方面，主要考察了最大风速半径，8、7、6级风圈半径的大小，结果表明，TRAMS模式的成员预报离散度最大，并且预报的半径相对更大，同时与强度预报相对应，并未有明显的随着预报时效减弱的趋势；EC预报最大风速半径的集合离散度最小，同时8和7级风圈半径同实况最为接近；NCEP对台风强度的预报明显较其它两种偏弱，在24 h之后无法预报出8级风圈半径；3种模式对6级风圈半径都有一定程度的高估。TRAMS、EC、NCEP对于最大风速半径所在的象限预报在6 h时效都偏北，随预报时效增加，TRAMS和NCEP逐渐偏向正南，而EC偏向东南象限。

由于本研究所采用的资料只有一个起报时次，对于模式的评估不具有普适性，今后将利用更多的样本数据针对模式的台风预报展开检验，希望对模式产品的使用和模式产品设计提供一定帮助。