四个数值预报模式对四川强降水过程预报能力评估

doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2024)-02-0315

干旱气象 ›› 2024, Vol. 42 ›› Issue (2): 315-323.DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2024)-02-0315

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四个数值预报模式对四川强降水过程预报能力评估

王彬雁¹^,²(), 王佳津¹^,², 肖递祥¹^,²(), 龙柯吉¹^,²

1.四川省气象台，四川成都 610072
2.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，四川成都 610072

收稿日期:2022-09-08 修回日期:2023-05-25 出版日期:2024-04-30 发布日期:2024-05-12
通讯作者: 肖递祥（1975—)，男，正高级工程师，主要从事天气预报及相关技术研究。E-mail: 5955532@qq.com。
作者简介:王彬雁（1991—)，女，工程师，主要从事精细化要素方法研究及降水检验工作。E-mail: W_byan@163.com。
基金资助:
四川省科技计划重点研发项目(2022YFS0542);中国气象局创新发展专项(CXFZ2021J027);中国气象局创新发展专项(CXFZ2023J016);中国气象局创新发展专项(CXFZ2024J013);四川省自然科学基金面上项目(23NSFSC0189);四川省气象局智能网格预报创新团队;国家重点研发计划“典型灾害天气公里级滚动预报关键技术研究与示范应用”项目(2021YFC3000900);2024年中国气象局复盘总结专项(FPZJ2024-111)

Evaluation of forecasting ability of four numerical models for heavy precipitation processes in Sichuan Province

WANG Binyan¹^,²(), WANG Jiajin¹^,², XIAO Dixiang¹^,²(), LONG Keji¹^,²

1. Sichuan Meteorological Observatory，Chengdu 610072，China
2. Heavy Rain and Drought-Flood Disasters in Plateau and Basin Key Laboratory of Sichuan Province，Chengdu 610072，China

Received:2022-09-08 Revised:2023-05-25 Online:2024-04-30 Published:2024-05-12

摘要/Abstract

摘要：

为衡量数值模式对强降水过程的预报能力，选取欧洲中期天气预报中心（the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）数值预报产品、国家气象中心区域中尺度数值预报产品（China Meteorological Administration Mesoscale Model，CMA-MESO 3KM）、西南区域中心中尺度模式系统（Southwest Center WRF ADAS Real-time Modeling System，SWC）、国家气象中心全球数值预报系统（China Meteorological Administration for Global Forecast System，CMA-GFS）4个模式预报产品，利用目标对象检验法，对四川2018—2020年共93次强降水过程（≥25 mm·d^-1）从降水位置、降水面积、降水强度等方面进行检验，在此基础上重点讨论36 h预报时效模式的预报能力。结果表明：（1）随着预报时效越临近，各模式预报平均水平越高，且整体对雨带位置把握较好，更具有参考性。（2）各模式对锋面降水过程预报能力较强，对暖区降水过程预报能力较差。（3）暖区强降水过程可在大尺度模式基础上结合本地中尺度模式进行订正；锋面降水过程则以ECMWF模式预报为基础，参考CMA-MESO 3KM模式对大雨及以上量级降水落区和量级进行调整。

关键词: 四川, 多模式, 目标对象, 强降水过程, 检验

Abstract:

In order to measure the ability of numerical models to forecast heavy precipitation processes, the four prediction products of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), China Meteorological Administration Mesoscale Model (CMA-MESO 3KM), Southwest Center WRF ADAS Real-time Modeling System (SWC), China Meteorological Administration for Global Forecast System (CMA-GFS) are selected, and 93 heavy precipitation processes (≥25 mm·d^-1) in Sichuan Province from 2018 to 2020 are tested from the aspects of precipitation location, precipitation area and precipitation intensity using the target object test method, and on this basis, the prediction ability of models for 36 h forecast aging is discussed. The results are as follows: (1) With the approaching of forecasting time, the average forecast level of each model is higher, and the position of rain belt is better grasped. (2) The prediction ability of each model for frontal precipitation process is better, while for warm-region precipitation process it is poor. (3) The heavy warm-region precipitation process can be corrected based on the large-scale model forecasts combined with the local mesoscale model products. For frontal precipitation process, on the basis of forecast of ECMWF model, the precipitation area and magnitude of heavy rain and above are adjusted according to the location of rain belt in CMA-MESO 3KM model.

Key words: Sichuan Province, multi-model, object-based verification, heavy precipitation process, test

中图分类号:

P456

王彬雁, 王佳津, 肖递祥, 龙柯吉. 四个数值预报模式对四川强降水过程预报能力评估[J]. 干旱气象, 2024, 42(2): 315-323.

WANG Binyan, WANG Jiajin, XIAO Dixiang, LONG Keji. Evaluation of forecasting ability of four numerical models for heavy precipitation processes in Sichuan Province[J]. Journal of Arid Meteorology, 2024, 42(2): 315-323.

图/表 8

图1 2020年8月11日20：00至12日20：00 累积降水量大于等于25 mm目标识别图（不同颜色代表不同降水落区）（a）实况，（b）ECMWF模式，（c）CMA-GFS模式，（d）CMA-MESO 3KM模式，（e）SWC模式

Fig.1 The identified object of accumulated precipitation more than 25 mm from 20：00 August 11 to 20：00 August 12， 2020 （The different colors represent different precipitation areas）（a） observation，（b） ECMWF，（c） CMA-GFS，（d） CMA-MESO 3KM，（e） SWC

表1 2020年8月12日目标对象检验结果

Tab.1 Results of object-based verification about the precipitation on 12 August 2020

	面积评价	极值评价	形状评价	位置评价	面积评分	形状评分	位置评分	总检验评分
实况	871个格点	152.26 mm	离心率0.91 轴角-49.47°	104.10°E、30.62°N
ECMWF	1 015个格点	485.27 mm	离心率0.88 轴角-46.53°	104.09°E、30.93°N	0.75	1.00	1.00	0.84
CMA-GFS	1 263个格点	91.08 mm	离心率0.91 轴角-35.47°	104.15°E、30.52 °N	0.53	0.95	1.00	0.78
CMA-MESO 3KM	982个格点	674.65 mm	离心率0.77 轴角-46.31°	103.47°E、30.85°N	0.80	1.00	1.00	0.85
SWC	1 545个格点	482.01 mm	离心率0.86 轴角-41.29°	104.15°E、30.73°N	0.39	1.00	0.96	0.74

图2 模式预报综合评分箱线图（a）ECMWF模式，（b）CMA-GFS模式，（c）SWC模式，（d）CMA-MESO 3KM

Fig.2 The box diagram of comprehensive score of model forecasts （a） ECMWF，（b） CMA-GFS，（c） SWC，（d） CMA-MESO 3KM

图3 模式预报面积评分箱线图（a）ECMWF模式，（b）CMA-GFS模式，（c）SWC模式，（d）CMA-MESO 3KM

Fig.3 The box diagram of area score of model forecasts （a） ECMWF，（b） CMA-GFS，（c） SWC，（d） CMA-MESO 3KM

图4 模式预报位置评分箱线图（a）ECMWF模式，（b）CMA-GFS模式，（c）SWC模式，（d）CMA-MESO 3KM

Fig.4 The box diagram of location score of model forecasts （a） ECMWF，（b） CMA-GFS，（c） SWC，（d） CMA-MESO 3KM

图5 3类降水过程各模式综合评分分布（a）锋面降水过程，（b）暖区降水过程，（c）偏弱对流降水过程

Fig.5 The distribution of comprehensive scores for each model for three precipitation types （a） frontal precipitation process，（b） warm-region precipitation process，（c） weak convective precipitation process

图6 3类降水过程大雨（a、c）和暴雨（b、d）各模式预报的TS（a、b）和Bias（c、d）评分

Fig.6 The threat score （a， b） and bias （c， d） of each model forecasts for heavy rain （a， c） and rain storm （b， d） for three precipitation types

表2 锋面降水过程各模式预报整体评价

Tab.2 Overall evaluation of each model forecasts for frontal precipitation processes

模式	面积评价	位置评价	形状评价	极值评价	最优评分次数
ECMWF	13次预报偏大	14次预报偏西0.02°~1.47° 12次预报偏北0.04°~0.62°	离心率16次预报偏大 13次雨带走向预报正确	16次预报偏大	18次
CMA-GFS	9次预报偏大	9次预报偏东0.19°~0.64° 7次预报偏北0.23°~0.69°	离心率9次预报偏大 10次雨带走向预报正确	12次预报偏小	14次
SWC	4次预报偏大	3次预报偏东0.45°~1.20° 4次预报偏北0.23°~0.92°	离心率5次预报偏大 4次雨带走向预报正确	均偏大	6次
CMA-MESO 3KM	2次预报偏大	2次预报偏东0.05°~0.27° 2次预报偏北0.04°~0.11°	离心率2次预报偏小雨带走向均预报正确	均偏大	3次

参考文献 25

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Evaluation of forecasting ability of four numerical models for heavy precipitation processes in Sichuan Province

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