暖季T639 数值预报产品2m温度在永州地区的检验评估

李青松 黄海涛 付 炜 梁 升 蒋丽敏 何应法

（1.永州市气象局，湖南 永州 425000；2.民航气象中心，北京 100122）

1 引言

由于数值模式受到模式本身误差和初始场误差的影响，其预报产品必然会存在误差，因此有必要对数值预报产品的误差进行分析，以便在实际业务工作中更为客观有效的对数值预报产品进行释用。永州地处湖南南部，位于南岭山脉附近，地形狭长且复杂，南北跨度大，温度南北差距明显，预报难度大。目前国家局下发的 T639数值预报产品中 2m温度对温度预报有一定的指导作用，但是其本地可用性没有全面精确的统计和分析，而当前对于T639数值预报产品的检验评估主要还是处在研究层面[1-7]，并且还只是对模式的总体检验，而具体到县市的微观评估开展得并不多，因此非常有必要对T639数值预报产品进行初步的本地化基础性研究，为业务应用提供更为专业的依据，以提高日常预报业务预报效果。

2 方法与资料

对中国气象局下发的T639模式产品08时起报T2m温度预报场进行距离等比插值，获得与永州地区11个国家级地面气象观测站点对应的预报值，再对各时次预报值与观测值进行误差分析，了解其误差分布时空特征，并对模式产品进行初步订正试验，检验其订正效果[8]。国家局下发的T639 T2m产品为240h预报时效，共37个时次，预报时间分辨率为前60h为3h分辨率，60-120h为6h分辨率，120～168h为12h分辨率，168-240为24h分辨率。

3 误差分析

3.1 总体误差分析

对T639模式T2m温度产品永州地区暖季（3～9月）总体误差空间分布情况及各项统计值进行分析，T639模式2m温度各时次总平均误差（以下称总误差）在永州地区的分布情况，最小总误差为冷水滩站-1.94℃，最大总平误差为道县站-2.67℃，全市11站各时次总误差为-2.25℃，呈现北部和南部平均误差较小，而中南部偏大的分布情况，总平均误差分析表明T639模式2m温度对于永州地区具备基本的预报能力，但全市不同地区的预报误差水平不一致，均有一定的空间分布差异。此外，本文还统计了永州各县区最大平均误差和最小平均误差的分布情况，最小平均误差在-0.1～-0.9℃之间，最大平均误差在-2.8～-3.8℃之间，最小平均误差在北部及南部较小，而在中南部较大，最大平均误差在中部较小，在东北部及中南部较大。上述总误差及最大最小误差分布情况表明T639模式对于永州北部较为平坦的地形的预报效果强于南部复杂地形的预报效果。

3.2 各预报时效误差分析

分析永州地区不同预报时效平均误差情况，全市各时次平均误差在0～-4.0℃之间，并存在一个明显的24h误差变化振荡周期，对于08时起报的预报产品，误差在11～20时之间逐步增大，20时至次日11时逐步减少。考虑温度预报中大多数日最高温度出现在14时至16时，而最低温度出现在凌晨02～08时，而T639模式2m温度预报误差在上述两个时段误差在-2.0～－3.5℃之间，因此，在参考T639模式2m温度预报产品时，对于最高最低温度的预报可以考虑相对模式输出做出相应调整。

分析全市各时次平均误差分布情况，全市各时次平均误差主要分布在-5～1℃之间（占总频次的90%以上），在-1～-3℃之间为一个高频区间，特别是在前20个时次即60h预报时效内的误差主要分布在这一区间，这表明在天气预报业务中释用T639温度预报产品在60h预报时效内具有较高的参考价值。同时，各预报时效的误差频次分布呈现准正态分布，峰值主要出现在-3.0～-1.5℃之间。

3.3 逐月误差分析

对T639产品2m温度预报逐月误差分布情况进行统计，全市各月温度预报误差 90%以上分布于-5～5℃之间，分布于-3～3℃区间全市平均达72.23%；在3、4、5及9月在-2～2℃误差区间的频次分布在50%以上。

由于仅对T639产品2m温度预报误差分布情况进行总体粗放的分析不足以了解其更为详尽的分布特征，因此，本文对各月误差频次逐℃分布进行的统计，逐月温度预报误差分布的离散度存在一定的差异，3～5月误差分布主要集中于-1～-5℃，6月误差分布主要集中于-2～-5℃，7月主要集中于-2～-6℃，8月主要集中于-2～-6℃，9月主要集中于-1～-6℃，各月误差分布呈现预报时效越长误差离散度越大的特征，各月前60h的误差离散度较更长时次的误差离散度小，这表明前60h的预报效果较好，此外，可以发现夏季误差分布离散度比春季小，分布更为集中。

4 订正方法试验

4.1 永州地区总体订正效果检验

本文采用两种不同订正方案对永州地区暖季T639模式T2m温度预报产品进行订正试验，方案一利用上一时次预报误差对本次预报场进行订正，均方根误差在订正前后有小幅度减小，这表明此订正方案对于模式预报有一定订正作用；方案二利用前一预报时效的误差对下一时效的预报误差进行订正（传递误差订正法），均方根误差在订正之后较订正之前有大幅减小，表明订正方案二对于模式预报订正能力较强。此外，上述两方案均存在预报时效越长，订正效果越差的基本特征。

4.2 永州地区逐月订正效果检验

采用方案二对永州地区T639预报T2m温度预报产品进行逐月检验，对3月份的数值预报产品进行时效误差订正，订正之后均方根误差整体呈减小趋势，但在个别时效的订正效果为负值，在前60h的订正效果要好于后面时效；4月订正效果较3月效果有所提升，前156h的相对订正效果在40%附近，结合3.3节的统计结果，即可理解订正之后的主要误差分布可由-1～-5℃减小到-1～-3℃，这种订正效果对于提高日常预报有直接而显著的效果；5月份订正效果较4月又有小幅度提升，在前144h均超过40%；6～9月订正之后的效果较3-5月更为显著，相对订正效果在前60h最大可达到60%。综合3～9月订正效果表明：相对订正效果均随时效的增加而减小，夏季较春季订正效果更好。订正试验结果表明，在实际预报业务中，可采用已知时效误差对后续预报时效进行初步订正，对于改善短期时段内的预报效果有一定帮助。

5 结论与展望

通过对2013年3～9月T639数值预报2m温度预报产品在永州地区插值应用的统计分析，表明T639模式2m温度产品总体误差分布不均，各时段的误差也存在差异，误差分布存在明显的24h的周期振荡，预报员可以结合实际环流背景充分利用这以特征进行初步的直观订正，以提高日常预报效果。此外还发现在春季大气背景变化迅速且复杂的时段误差离散度较大，在夏季大气背景变化较为稳定的时段误差离散度有所减小，这表明T639模式产品同样存在夏季预报效果好于春季的基本特征。

本文针对T639模式2m温度预报产品在永州地区释用的统计特征进行初步的订正试验，结果表明：方案一的订正效果较差，而方案二对于减小误差有较好的效果。利用方案二对于不同月份不同季节进行的订正检验表明：整体误差在订正之后有明显的减小，相对订正效果随时效增加而减小，夏季较春季效果更好。

由于本研究统计的时段较短，且由于资料的缺失，仅对08时起报的2m温度产品进行了分析，因此，其代表性和精确程度还有待后续的研究进行验证。此外，本文对订正方法只进行了初步的探讨，在随后的研究中，将采用更有针对性的订正方法进行试验，以期更好的改善T639数值预报产品的释用效果。

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