引言

目前，我国气象工作者针对不同模式对降水的预报能力进行了较多检验分析^[1-6]。天气预报业务中采用的降水检验方法主要有TS评分、ETS评分等^[7-8]。此类方法为点对点检验，对雨带位置和强度检验过于严苛。尤凤春等^[9]利用MODE方法对BJ-RUC降水预报产品进行了检验，经对比分析得出BJ-RUC模式对低涡型降水预报能力最好，利用降水面积对比可得出BJ-RUC模式漏报现象较明显。刘凑华等^[10]采用基于目标的检验方法，通过目标识别、目标配对和目标检验，给出降水目标的中心位置、长短轴大小和方向以及覆盖面积等属性，以此评价了预报业务中各种模式对雨带的预报能力。

我国地处东亚季风区，按照季风的不同进程可将我国降水分为不同时段。对长江流域降水，已有人利用不同方法进行了检验^[11-12]。出现在“七下八上”的华北降水，具有区域性强、时段集中等特点^[13]。针对华北地区降水，也有人做了一些检验工作，如陈敏等^[14]对2006年汛期北京地区中尺度数值模式进行了降水检验，尤凤春等^[9]同样针对北京地区强降水个例作了检验。然而，目前利用全球模式对华北区域强降水过程的检验研究尚少，且已有的华北地区降水检验多为短期时效，而对模式中期降水预报的检验研究并不多见。为此，本文选取2010-2016年华北地区夏季逐日强降水个例，采用MODE检验方法，通过对实况资料与T639、ECMWF模式提供的中期降水预报产品进行对比，从而获取两种业务模式对该地区强降水的中期预报能力；在此基础上，选取2016年7月18-20日华北强降水个例，对该过程降水量进行空间检验，以期为今后华北雨季降水中期预报提供参考依据。

1.   资料与方法

本文采用的资料包括: 2010-2016年夏季(6-8月)逐日20-20时(北京时，下同) 24 h累计雨量计观测资料；国家气象中心全球谱模式T639 L60(简称T639模式)^[15]、美国国家环境预报中心(简称NCEP)、日本全球模式(简称JAPAN)和欧洲中期天气预报中心集合预报模式的降水要素预报资料以及欧洲中期天气预报中心(简称ECMWF)降水预报资料。

采用的降水检验方法为WRF模式MET检验包中的MODE方法。该方法代表了一类空间检验方法，可用之辨识二维场中的空间特征，并通过比较来确定这些空间特征在不同场中的相似程度，从而开展相似性统计。总相似度数值在0~1之间，满足阈值以上的两个场中的对象即表明可以匹配，本文阈值选定0.7。其具体方法和阈值选取依据见文献[9]。

文中考察的轴角是指降水落区的长轴与x轴的夹角，轴角0°代表东西向雨带，轴角90°代表南北向雨带、＞0°~＜90°代表东北-西南向雨带、＞-90°~＜0°代表西北-东南向雨带。纵横比定义为降水落区的短轴和长轴之比，该值小于1，其值越小表征雨带越狭长。

2.   检验结果与分析

本文所检验的部分时段是2010-2016年夏季(6-8月)，模式中期时效以120 h代表，考察的华北区域包括京津冀及山西省(图略)。按照影响该区域的主要天气系统，将上述时段70个单日个例分为低涡型、切变线型和西来槽型。具体个例及分型见表 1。

表  1  2010—2016年夏季(6—8月)华北区域性强降水个例及分型

Table  1.  Specific cases of regional heavy rainfall in North China and their types between June and August from 2010 to 2016.

分型	个例发生日期(年.月.日)
低涡型 (12个)	2010.6.17，2010.7.19，2011.7.20，2012.7.21，2012.7.22，2015.7.17，2016.6.14，2016.6.28，2016.7.14，2016.7.19，2016.7.20
切变线型 (34个)	2010.7.1，2010.8.1，2010.8.11，2010.8.12，2011.7.2，2011.7.3，2011.8.15，2011.8.16，2011.8.18，2011.8.19，2012.7.9，2012.7.26，2012.7.27，2012.7.28，2012.7.30，2012.7.31，2012.8.1，2012.8.12，2013.6.9，2013.6.21，2013.7.2，2013.7.4，2013.7.9，2013.7.10，2013.7.26，2014.7.9，2014.8.4，2014.8.6，2014.8.12，2015.7.21，2015.8.2，2015.8.3，2016.6.23，2016.7.9
西来槽型 (24个)	2010.7.9，2010.8.4，2010.8.19，2010.8.20，2010.8.21，2011.6.23，2011.6.24，2011.7.24，2011.7.25，2011.7.29，2011.7.30，2012.6.29，2012.8.18，2012.8.27，2013.7.1，2013.7.15，2013.7.18，2013.8.7，2013.8.11，2013.8.12，2014.6.19，2015.7.29，2016.7.12，2016.7.25

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从上述各型华北区域性强降水个例相似度分布图上可见(图 1)，ECMWF模式和T639模式对低涡型强降水总相似度最低。由此可知，两种业务模式对华北低涡型强降水中期预报能力有限，而两种模式对切变线和西来槽型强降水预报效果较好。

图  1  ECMWF模式和T639模式对各型华北区域性强降水个例的总相似度

Figure  1.  Total similarity of the different types of regional heavy rainfall cases in North China from ECMWF model and T639 model, respectively.

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参考文献[7]检验中尺度模式对华北暴雨短期预报性能评估的方法，本文从以下四个方面对ECMWF模式和T639模式对华北区域性强降水的中期预报性能进行检验分析。

(1) 降水落区的轴角。从预报对象和实况对象降水落区的轴角随面积变化图上可见(图 2a、b)，无论是ECMWF模式还是T639模式，当降水面积较小时，不论是实况还是预报，其降水落区的轴角离散度均较大，但随降水面积不断增大，几乎所有预报和实况的降水落区都呈东北-西南向。

图  2  ECMWF模式(a, c, e, g)和T639模式(b, d, f, h)华北区域性强降水实况对象与预报对象降水落区的轴角(a，b; 单位: °)、纵横比(c, d)随降水面积的变化，以及预报对象与实况对象形心距离之差(e, f; 单位:°E(°N))和面积差(g, h)随实况对象面积(网格个数)的变化

Figure  2.  (a, b) Axis angel (unit:°) and (c, d) aspect ratios of observasion and forcast objects, and (e, f) the difference of centroidal distance (unit: °E (°N)) and (g, h) the area difference (unit: grid number) between forecast objects and observasion versus the area of observed objects for the regional heavy rainfall in North China by two numerical models. Diagram (a), (c), (e) and (g) belong to ECMWF model, and (b), (d), (f) and (h) belong to T639 model, respectively.

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(2) 降水落区的纵横比。从实况对象和预报对象纵横比随面积变化图上可见(图 2c、d)，降水落区面积较小时，实况纵横比大多集中在0.5以上，而ECMWF模式和T639模式的预报纵横比均小于实况；随着降水落区面积增大，ECMWF模式和T639模式无论是实况还是预报的降水落区纵横比均集中在0.2~0.6之间，表明面积较大的降水落区呈现出较明显拉长现象。

(3) 降水落区的形心距离对比。在每一匹配对象中，用预报形心距离减实况形心距离，并将该距离差分解为x方向和y方向。从预报和实况形心距离之差随实况面积变化可知(图 2e、f)，当实况面积较小时，ECMWF模式和T639模式无论是形心经度差还是形心纬度差均有正有负，表明模式预报的降水落区不存在明显的系统性偏差；但当实况面积增大时，x的距离值大多数小于零，y的距离值大多数小于零，即该模式预报的降水落区存在系统性偏差，表现为预报的降水落区偏西、偏南。

(4) 降水面积。由预报对象和实况对象面积之差随实况对象面积变化图可知(图 2g、h)，当实况面积较小时，预报面积比实况面积大；当实况面积较大时，预报面积比实况面积小，即该模式对较小面积降水，预报降水区域偏大；而对较大面积降水，预报降水区域偏小。

综上分析得出，对华北地区中期强降水预报，ECMWF模式和T639模式随降水面积不断增大，几乎所有预报和实况的降水落区都呈现东北-西南走向，且有拉长现象；对较小面积降水，预报降水区域偏大；而对较大面积降水，预报降水区域偏小。上述结论与尤凤春等^[9]的相关检验结论较为一致，但ECMWF模式和T639模式对于较大面积降水落区表现出的中期预报降水落区较实况偏西、偏南的结果与文献[7]中的结论略有差别。

3.   典型强降水个例过程降水量空间检验

选取2016年7月18-20日发生在华北、黄淮等地的典型低涡型区域性强降水过程(图 3)，对其降水量进行空间检验。受黄淮气旋影响，上述大部地区累积雨量超过50 mm，其中华北中东部以及黄淮西部等地累积雨量超过100 mm，部分地区超过250 mm。该过程雨量超过50 mm和100 mm的影响范围分别为101×10⁴ km²和39×10⁴ km²。为检验大范围强降水过程雨量，本文以50 mm为强度阈值、以1倍格距为卷积半径。

图  3  2016年7月18—20日累积降水量分布(单位:mm)

Figure  3.  Distribution of accumulated precipitation (unit: mm) from July 18 to 20 in2016.

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3.1   ECMWF模式匹配对象相关属性检验分析

(1) 面积。由实况对象和预报对象的降水面积对比可知(图 4a)，7月11日起报的降水面积较实况略偏大，12日预报与实况最为接近，13-16日预报累积雨量大于50 mm的范围较实况明显偏小，但随着预报时效临近而逐渐接近实况。

图  4  ECMWF模式2016年7月11—16日华北区域性强降水落区面积(a，单位: km²)、形心纬度(b，单位: °N)、形心经度(c，单位: °E)和轴角(d，单位: °)中期预报及其实况随时间变化

Figure  4.  Variation of (a) area (unit: km²), (b) center latitude (unit: °N), (c) center longitude (unit: °E) and (d) axis angel (unit: °) of the regional heavy rainfall zone in North China from middle range forecast object by ECMWF model and the observation object with time from July 11 to 16 in 2016.

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(2) 形心距离。从预报对象和实况对象形心之间纬度差异可见(图 4b)，实况形心位于35°N，而7月11日预报形心位置位于30°N，较实况明显偏南，虽然7月12日起逐日滚动预报形心纬度略有北抬，但均徘徊在31°-32°N之间，较实况仍偏南。直至7月16日，预报的形心纬度位于35°N，与实况接近。由此可见，ECMWF模式对此次强降水过程雨带位置的中期预报明显偏南，且其随时效临近并未出现明显北调迹象。

对于形心经度差异(图 4c)，7月11日和12日预报的形心经度位于114°E，与实况相近。但随着时效逐渐临近，形心位置逐渐向西调整，7月13-15日预报形心经度位于113°E以西，较实况略偏西。7月16日预报形心经度位于114°E，与实况相近。

(3) 轴角。对比预报对象和实况对象轴角的差异可知(图 4d)，实况华北此次强降水过程雨带径向度较大，轴角达到55°，而不同时效起报的雨带轴角大小虽有波动，但基本上以偏纬向型雨带为主，7月16日预报轴角为50°，接近实况。

图 5是利用预报对象和实况对象的形心位置、长短轴以及轴角信息给出的不同时效预报雨带分布示意图。从中可见，7月11日预报雨带南界位于华南北部；7月12-15日雨带位置逐渐向北调整，但其幅度调整较小，雨带稳定位于黄淮、江淮、江汉至江南北部地区；7月16日预报雨带南北径向度加大，雨带位置与实况接近。

图  5  2016年7月11—16日ECMWF模式不同时效预报雨带分布示意图

Figure  5.  Distribution of rainfall zones predicted by ECMWF model at different forecast time lengths from July 11 to 16 in 2016.

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3.2   T639、NCEP和JAPAN模式匹配对象形心纬度检验分析

从以上个例分析可知，ECMWF模式预报雨带位置较实况明显偏南，直至16日才向北调整接近实况。为了考察其他数值模式对此次强降水过程雨带位置的预报性能，本文针对其他3种业务模式(T639、NCEP和JAPAN)同样进行了预报对象形心纬度的空间检验，其结果见表 2。

表  2  不同模式对2016年7月12—16日华北区域性强降水落区形心纬度(°N)的中期预报及其实况比较

Table  2.  Centroid latitudes (unit: °N) of the regional heavy rainfall zone in North China from middle range forecast by different models and the observations from July 11 to 16 in 2016.

业务模式	实况	预报
		12日	13日	14日	15日	16日
T639	35	32	37	40	35	33
NCEP	36	×	31	32	32	35
JAPAN	36	×	32	33	32	31
注：12日为起报时间；“×”代表模式未预报出可匹配对象

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从表 2中看到，NCEP模式对雨带位置预报与ECMWF相似，7月15日之前预报雨带位置较实况明显偏南，7月16日预报则北抬至35°N，与实况接近；JAPAN模式各时效预报雨带的位置均较实况明显偏南，直至7月16日该模式预报的雨带仍位于黄淮、江淮西部至江汉一带；T639模式预报的雨带南北摆动较大(图 6)，7月12日预报(图 6a)雨带主体位于江淮至江南北部，预报对象形心纬度位于32°N，7月13-15日起预报(图 6b-d)的雨带向北调整后分为南北两支，形心纬度介于35°-40°N之间，7月16日预报(图 6e)雨带位于黄淮至江汉一带，形心纬度南落至33°N。

图  6  T639模式2016年7月12日(a)、13日(b)、14日(c)、15日(d)和16日(e)预报的18—20日累积降水量分布(单位: mm)

Figure  6.  Distribution of accumulated precipitation (unit: mm) from July 18 to 20 predicted by T639 model on (a) 12, (b) 13, (c) 14, (d) 15 and (e) 16 July 2016, respectively.

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总体而言，ECMWF和NCEP模式前期预报雨带均较实况明显偏南，7月16日预报均向北调整而接近实况；JAPAN模式各时效预报雨带均较实况明显偏南；T639模式对此次强降水过程预报的稳定性欠佳，雨带南北摆动明显，且并未伴随时效临近而接近实况。

3.3   ECMWF集合预报模式匹配对象相关属性检验分析

利用相同降水空间检验方法，对ECMWF集合预报模式进行同样检验。目前，所能获取的ECMWF集合预报模式的预报时效为15 d，对上述降水过程，由7月12日开始预报的过程降水量分布图分析出其与实况相匹配的对象对并不稳定，7月14-16日稳定预报出此次强降水过程。表 3给出匹配对象中预报对象和实况对象的面积、形心纬度、形心经度以及轴角。从中看到，ECMWF集合预报直至16日预报的降水落区各个属性才与实况接近，虽然ECMWF集合预报时效达到15 d，但前期对此次强降水过程均无体现，12日起预报的雨带形心纬度较实况偏南，但与ECMWF模式相比，其中心位置稍有北调，预报的形心经度各个时效均与实况较为一致；对累积雨量大于50 mm的面积，12日起各个时效起报的范围均较实况偏小；与ECMWF模式相似，集合预报模式预报的雨带轴角明显小于实况，雨带以纬向型为主，直至16日预报雨带走向才与实况一致。

表  3  ECMWF集合预报模式对2016年7月12—16日华北区域性强降水各要素的中期预报及其实况比较

Table  3.  Different objects of the regional heavy rainfall in North China from middle range forecast by the ECMWF ensemble model and the observations from July 12 to 16 in 2016.

要素	实况	预报
		12日	13日	14日	15日	16日
面积/网格数	106	58	×	51	60	69
形心纬度/°N	36	32	×	32	33	36
形心经度/°E	114	115	×	114	113	114
轴角/°	58	26	×	25	35	53
注：12日为起报时间；要素面积实为网格数；“×”代表模式未预报出可匹配对象

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由于7月中下旬我国正处在由江淮梅雨期向华北雨季转折的过渡期，大气环流形势调整较大，数值模式不确定因素加大。图 7给出由ECMWF集合预报不同日期预报与实况合成的2016年7月18-20日过程降水量沿110°-120°E的时间-纬度剖面图，从中可见，对此次过程，7月9日前后集合预报模式已预报出我国中东部地区将出现明显降水过程，但7月10-14日降水落区北界持续向南调整，过程主雨带位于长江中下游地区，与实况相比有较大偏差。7月15日起模式预报的雨带向北大幅度调整，并逐渐接近实况。从图 7中还可看到，ECMWF集合预报对华北强降水落区的中期预报较实况偏南，这与本文第3节结论吻合。

图  7  ECMWF集合预报模式2016年7月5—17日预报的18—20日过程累积降水量(单位: mm)及其实况沿110°—120°E时间-纬度剖面图

Figure  7.  Meridian-time cross section (along 110°-120°E) of accumulated precipitation (unit: mm) from July 18 to 20 by the ECMWF ensemble model at initial time of 5 July 2016 and the observation.

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4.   结论与讨论

本文分析了国内两种常用业务模式T639和ECMWF对华北地区夏季强降水的中期预报能力，主要得到如下几点结论：

(1) 从各型降水总相似度看，ECMWF模式和T639模式均对华北低涡型强降水预报能力较弱。

(2) 当实况降水面积较大时，上述两种模式预报的降水形态多表现为东北-西南向，与实况较为一致。

(3) 对于较大面积降水落区，两种模式预报的降水落区纵横比均小于1，表明降水落区为狭长型，预报与实况也较一致，但T639和ECMWF模式预报的降水落区存在系统性偏差，预报的降水落区较实况偏西、偏南。

(4) 两种模式对较小面积降水，预报的降水区域较实况偏大；而对较大面积降水，预报较实况明显偏小。

此外，本文以2016年7月18-20日发生在华北及黄淮等地的一次区域性强降水过程为例，对多种数值模式中期预报性能进行了检验，结果表明，各种模式对该过程的预报均不算成功。可见，对华北区域性强降水数值模式系统性偏差订正，有关从事中期预报的科研和业务人员未来还需做进一步的研究。