1. 引言
自2005年初起，网格距分别为27km、9km、3km的三层嵌套中尺度数值预报模式在中国气象局北京城市气象研究所投入业务运行以来，一直为预报员及北京区域内各省市区域气象部门提供稳定的数值预报产品。2006年汛期已经结束，特撰写此检验报告，以针对今年汛期的降水特点对模式的降水预报性能进行初步的评估，着重检验模式对于夏季不同天气系统导致的降水过程的预报能力，并且对不同分辨率的模式网格的预报性能进行了初步对比。
2. 资料和方法
本报告采用通用的TS评分方法对模式的降水预报结果进行累加降水量级检验。
TS评分：
漏报率： 
空报率： 
式中NA为预报正确站（次）数、NB为空报站（次）数、NC为漏报站（次）数，如表1所示。
表 1降水预报检验分类表
|
预 报 实 况 |
有 |
无 |
|
有 |
NA |
NC |
|
无 |
NB |
— |
被检验资料为2006年汛期6月1日~8月31日北京市气象局MM5中尺度数值预报业务系统的9km和3km区域的模式降水预报结果，该模式系统每天分别于08时和20时运行两次。由于我们着重关心的是模式对于北京地区的预报效果，因此本报告所用的实况观测资料为北京地区的121个自动气象观测站所观测的逐小时降水。模式网格点降水预报结果通过双线性插值到自动站位置生成模式的测站预报值，而测站的6、12及24小时实况降水量由自动站的逐小时降水观测累计后获得。检验所用的降水观测自动站分布如图1所示。检验阈值为0.1mm, 1mm, 5mm, 10mm, 20mm和50mm。降水检验时效分别为6小时、12小时和24小时。
图 1 北京地区自动气象观测站分布图
3. 汛期降水检验总评分结果及分析
a
b
图 2 2006年6-8月3km区域08时和20时起始的（a）0-24小时和（b）24-48小时降水预报检验评分
a
b
图 3 2006年6-8月9km区域08时和20时起始的（a）0-24小时和（b）24-48小时降水预报检验评分
图2和图3给出的分别是2006年汛期6-8月北京地区中尺度数值预报3km和9km区域0-24和24-48小时降水检验评分结果。总体来看，除了3km和9km的0.1mm、以及3km区域的1mm阈值降水，20时起始预报的TS评分、漏报率和空报率基本上都要优于08时起始的预报。从两者同化方案的差异来看，20时起始的预报直接采用AVN分析场作为模式的初始条件，而08时起始的预报采用的是AVN12小时预报为背景场、整合该时次的观测资料进行同化后产生的初始条件，因此可以认为，直接采用AVN分析场比AVN预报场作初猜场加上客观分析后生成的初始条件具有更好的降水预报效果。
4. 不同天气类型的降水预报检验
1) 2006年汛期降雨的总体概况及降水特点
2006年汛期（6-8月）北京地区共出现较明显的降水过程28次（参见表２，所用时间为北京时）。统计表明，今年汛期全市性大降水过程较少，没有出现区域性暴雨天气过程，但是局地性强降水天气过程比较频繁（6-8月均有出现，7月居多）。暴雨区尺度小,降水强度大,暴雨中心多出现在西部山前地区，即海淀、石景山、门头沟一线。
降水过程的影响系统很复杂，有典型的降水过程（影响系统明显，如低涡、高空槽、蒙古涡、横槽等），有的并无明显的强天气系统，主要由局地生成的强对流系统导致。因此，根据表２，主要的降水天气系统及类型大致可分为6种，分别为低涡切变线、高空槽、蒙古涡、局地降雨云团、横槽和副高外围对流云团。
表 2 北京地区2006年汛期主要降水过程统计
|
序号 |
日期 |
降水 时段 |
降水范围 |
天气类型 |
分类 |
|
1 |
2006-6-02 |
08-20 |
全市小-中雨，局地大雨 |
低涡切变线 |
Ⅰ |
|
2 |
2006-6-12 |
20-08 |
全市小雨 |
高空槽 |
Ⅱ |
|
3 |
2006-6-13 |
08-20 |
全市小-中雨 |
高空槽 |
Ⅱ |
|
4 |
2006-6-14 |
08-20 |
全市小雨 |
高空槽/低涡 |
Ⅱ |
|
5 |
2006-6-24 |
08-20 |
全市小-中雨 |
蒙古涡 |
Ⅲ |
|
6 |
2006-6-26 |
08-20 |
全市小-中雨 |
高空槽 |
Ⅱ |
|
7 |
2006-6-27 |
23-03 |
局地暴雨，石景山116.6mm |
局地降雨云团 |
Ⅳ |
|
8 |
2006-6-28 |
20-08 |
全市小-中雨，局部大雨，海淀36.5 mm |
高空槽 |
Ⅱ |
|
9 |
2006-6-29 |
20-08 |
全市小雨，局部中雨，通州19.7 mm |
蒙古涡 |
Ⅲ |
|
10 |
2006-7-08 |
20-08 |
局地暴雨，石景山56、门头沟74 mm |
局地降雨云团 |
Ⅳ |
|
11 |
2006-7-09 |
20-08 |
局地暴雨，香山137、石景山115.5 mm |
局地降雨云团 |
Ⅳ |
|
12 |
2006-7-10 |
20-08 |
全市中-大雨，局部暴雨，房山56 mm |
高空槽 |
Ⅱ |
|
13 |
2007-7-11 |
20-08 |
全市中-大雨，大兴42 mm |
高空槽 |
Ⅱ |
|
14 |
2006-7-12 |
08-20 |
全市中-大雨，大兴39.9 mm |
蒙古涡 |
Ⅲ |
|
15 |
2006-7-17 |
08-20 |
局地暴雨，房山56毫米，海淀44.5 mm |
蒙古涡 |
Ⅲ |
|
16 |
2006-7-18 |
08-20 |
全市小雨 |
低涡/倒槽 |
Ⅰ |
|
17 |
2006-7-23 |
20-08 |
全市小雨，局部大雨，密云35.5 mm |
横槽 |
Ⅴ |
|
18 |
2006-7-24 |
08-20 |
全市中-大雨、局地暴雨，石景山58 mm |
横槽 |
Ⅴ |
|
19 |
2006-7-26 |
08-08 |
全市小-中雨 |
高空槽 |
Ⅱ |
|
20 |
2006-7-29 |
08-20 |
全市小雨，局部大雨，海淀44 mm |
高空槽 |
Ⅱ |
|
21 |
2006-7-31 |
08-20 |
全市中-大雨、局地暴雨，大兴67 mm |
高空槽/低涡 |
Ⅱ |
|
22 |
2006-8-01 |
14-02 |
局地暴雨，海淀53 mm |
高空槽/地面辐合 |
Ⅱ |
|
23 |
2006-8-03 |
08-20 |
全市小雨，局地中雨，海淀22.5 mm |
副高外围低涡 |
Ⅵ |
|
24 |
2006-8-08 |
20-08 |
局地暴雨，香山111.2 mm |
副高外围对流云团 |
Ⅵ |
|
25 |
2006-8-09 |
20-08 |
局地暴雨，怀柔66 mm |
副高外围对流云团 |
Ⅵ |
|
26 |
2006-8-12 |
20-08 |
局地暴雨，平谷黑豆峪108 mm |
副高外围暖湿气流 |
Ⅵ |
|
27 |
2006-8-13 |
14-23 |
全市小-中雨 |
副高外围对流云团 |
Ⅵ |
|
28 |
2006-8-28 |
20-08 |
局地暴雨，怀柔66 mm |
副高外围对流云团 |
Ⅵ |
2) 汛期降水主要天气类型特征
a)
低涡类（切变线、倒槽），共出现2次
D
主要特点：低值系统在850hPa上表现明显，伴有切变线或倒槽
D D D
6月2日 08时850hPa图
7月18日08时850hPa图
b)
高空槽类（共出现11次）
主要特点：各层上均可分析出明显的西来槽，北京处于槽前，盛行西南风。
6月12日20时500hPa图
6月12日20时700hPa图
c)
蒙古涡类（共出现4次）
主要特点：低涡主体位于蒙古-内蒙地区，700hPa以上表现明显，北京位于低涡底部或后部
D D
6月29日20时700hPa图
d)
局地强对流云团（共出现3次）
主要特点：没有明显强天气系统，暴雨主要由局地生成的对流云团导致，多出现在6-7月
6月27日20时500hPa图
6月27日20时850hPa图
e)
横槽类（共出现2次）
主要特点：700hPa以上受西北气流控制，850hPa形势上北京处于东-西向的横槽附近
7月23日20时850hPa图
f)
副高外围对流云团（共出现6次）
主要特点是：副高西伸较明显，北京处于副高边缘，盛行西南气流，有时候会有低值系统沿副高边缘向东北移动。8月份的降水类型多属于此种形势。
D D
8月3日08时500hPa图
3) 汛期主要降水类型的检验评分
我们将模式的预报结果根据表２进行了分类，其中只要模式的预报时效能够覆盖表２中各次降水的实际发生时段即被纳入该类型待检验的预报样本。
表３-5分别给出了9km和3km预报网格对于这6种降水类型每24小时和12小时的TS评分。整体来看，模式对于横槽导致的降水过程预报效果最好，9km网格的0-24小时和24-48小时的TS评分达到0.8和0.9以上。但整个汛期内该类型的降水过程实际只发生了一次（7月23日20时~24日20时），并不具有代表性，只能说明模式对于此次降水过程的预报是成功的。
其次为蒙古涡导致的降水过程。其24小时有无降水（阈值为0.1mm）的TS评分可达0.6以上，而对于50mm以上的暴雨量级模式也有反映。
模式对于高空槽和局地对流也具有相当的预报能力。从表2可以看出，6-7月间共发生了21次降水过程，其中高空槽类型的降水就有11次；局地强对流云团共导致的3次降水过程也均发生在6-7月，而且这段时间内100mm以上的特大暴雨均由局地强对流云团所造成。从24小时的TS评分来看，无论9km还是3km区域，模式对于高空槽类降水25mm以上的大到暴雨的预报具有一定的预报能力，相比较而言，0-24小时的预报评分要胜于24-48小时。但是，对于局地对流云团主导的降水过程，却是24-48小时的预报效果更优，其有无降水的TS评分甚至可达0.85，但对于50mm以上的暴雨预报表现的不够。另外，分析每12小时的TS评分可以看到，此类降水在0-12小时的预报效果远逊于其后的时次，其原因可能是在无明显大尺度斜压强迫条件下，模式需要一定的积分时间进行调整后才能产生对流，因此最初的12小时预报效果不佳。
主导整个8月份降水的主要是副高外围对流云团。与前几类型相比，此类型降水9km和3km的表现有巨大差异。虽然二者24-48小时预报效果均优于0-24小时，但3km区域24-48小时时段内对于5mm以上的大阈值降水预报效果非常显著，其评分甚至优于除横槽以外的其他降水类型。这种不同分辨率模式预报效果的显著差别可能是由于8月9日20时以后关闭了模式嵌套网格之间的双向反馈选项的结果。
整个汛期内低涡切变线过程仅有两次，但模式在0-24小时的预报效果较差，24-48小时的降水评分略好，但主要集中在5mm以下的阈值。
对比不同分辨率网格的预报效果可以看到，除第六类副高外围强对流云团外，3km和9km的降水预报效果实际上差异不大，这一点可以认为是模式嵌套网格之间双向反馈所造成的。
|
|
阈值 (mm) |
TYPE I (低涡 切变线) |
TYPE II (高空槽) |
TYPE III (蒙古涡) |
TYPE IV (局地降雨云团) |
TYPE V (横槽) |
TYPE VI (副高外围 强对流云团) |
|
0-24小时降水预报TS评分 |
0.1 |
0.35 |
0.59 |
0.67 |
0.52 |
0.81 |
0.47 |
|
1 |
0.16 |
0.47 |
0.66 |
0.42 |
0.82 |
0.34 |
|
|
5 |
0.01 |
0.34 |
0.45 |
0.3 |
0.51 |
0.22 |
|
|
10 |
0 |
0.28 |
0.36 |
0.21 |
0.13 |
0.11 |
|
|
20 |
0 |
0.22 |
0.32 |
0.07 |
0.02 |
0.04 |
|
|
50 |
0 |
0.12 |
0.15 |
0 |
0 |
0 |
|
|
24-48小时降水预报TS评分 |
0.1 |
0.59 |
0.52 |
0.62 |
0.85 |
0.91 |
0.43 |
|
1 |
0.38 |
0.36 |
0.44 |
0.69 |
0.73 |
0.3 |
|
|
5 |
0.11 |
0.23 |
0.23 |
0.51 |
0.68 |
0.31 |
|
|
10 |
0.04 |
0.2 |
0.12 |
0.41 |
0.5 |
0.29 |
|
|
20 |
0 |
0.15 |
0.04 |
0.28 |
0.19 |
0.21 |
|
|
50 |
0 |
0.11 |
0 |
0.11 |
0 |
0.04 |
表 3 9km网格北京地区24小时降水预报TS评分
表 4 3km网格北京地区24小时降水预报TS评分
|
|
阈值 (mm) |
TYPE I (低涡 切变线) |
TYPE II (高空槽) |
TYPE III (蒙古涡) |
TYPE IV (局地降雨云团) |
TYPE V (横槽) |
TYPE VI (副高外围 强对流云团) |
|
0-24小时降水预报TS评分 |
0.1 |
0.27 |
0.54 |
0.65 |
0.54 |
0.64 |
0.24 |
|
1 |
0.12 |
0.46 |
0.59 |
0.49 |
0.6 |
0.14 |
|
|
5 |
0 |
0.35 |
0.41 |
0.33 |
0.4 |
0.06 |
|
|
10 |
0 |
0.3 |
0.37 |
0.18 |
0.24 |
0.03 |
|
|
20 |
0 |
0.23 |
0.33 |
0.07 |
0.09 |
0.01 |
|
|
50 |
0 |
0.15 |
0.21 |
0 |
0 |
0 |
|
|
24-48小时降水预报TS评分 |
0.1 |
0.59 |
0.46 |
0.53 |
0.69 |
0.89 |
0.35 |
|
1 |
0.37 |
0.34 |
0.36 |
0.54 |
0.72 |
0.32 |
|
|
5 |
0.1 |
0.24 |
0.2 |
0.37 |
0.64 |
0.39 |
|
|
10 |
0.04 |
0.21 |
0.11 |
0.31 |
0.54 |
0.36 |
|
|
20 |
0 |
0.17 |
0.04 |
0.22 |
0.45 |
0.24 |
|
|
50 |
0 |
0.1 |
0 |
0.1 |
0.2 |
0.12 |
表 5 3km网格北京地区12小时降水预报TS评分
|
|
阈值 (mm) |
TYPE I (低涡 切变线) |
TYPE II (高空槽) |
TYPE III (蒙古涡) |
TYPE IV (局地降雨云团) |
TYPE V (横槽) |
TYPE VI (副高外围 强对流云团) |
|
0-12小时降水预报TS评分 |
0.1 |
0.43 |
0.43 |
0.5 |
0.24 |
0.57 |
0.26 |
|
1 |
0.2 |
0.29 |
0.49 |
0.11 |
0.34 |
0.15 |
|
|
5 |
0 |
0.18 |
0.37 |
0.06 |
0.05 |
0.1 |
|
|
10 |
0 |
0.17 |
0.27 |
0.02 |
0 |
0.06 |
|
|
20 |
0 |
0.14 |
0.21 |
0 |
0 |
0.04 |
|
|
50 |
0 |
0.06 |
0.07 |
0 |
0 |
0 |
|
|
12-24小时降水预报TS评分 |
0.1 |
0.17 |
0.46 |
0.55 |
0.42 |
0.7 |
0.3 |
|
1 |
0.11 |
0.4 |
0.47 |
0.33 |
0.51 |
0.2 |
|
|
5 |
0.03 |
0.25 |
0.26 |
0.15 |
0.34 |
0.11 |
|
|
10 |
0 |
0.18 |
0.22 |
0.1 |
0.06 |
0.03 |
|
|
20 |
0 |
0.14 |
0.23 |
0.04 |
0 |
0 |
|
|
50 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
24-36小时降水预报TS评分 |
0.1 |
0.42 |
0.34 |
0.42 |
0.42 |
0.71 |
0.33 |
|
1 |
0.21 |
0.27 |
0.31 |
0.28 |
0.58 |
0.26 |
|
|
5 |
0.02 |
0.19 |
0.19 |
0.29 |
0.55 |
0.27 |
|
|
10 |
0.01 |
0.19 |
0.12 |
0.25 |
0.4 |
0.22 |
|
|
20 |
0 |
0.18 |
0.04 |
0.2 |
0.07 |
0.1 |
|
|
50 |
0 |
0.08 |
0 |
0.07 |
0 |
0 |
|
|
36-48小时降水预报TS评分 |
0.1 |
0.28 |
0.34 |
0.32 |
0.52 |
0.57 |
0.29 |
|
1 |
0.12 |
0.19 |
0.14 |
0.34 |
0.42 |
0.2 |
|
|
5 |
0.02 |
0.1 |
0.02 |
0.22 |
0.53 |
0.23 |
|
|
10 |
0.03 |
0.09 |
0.01 |
0.16 |
0.52 |
0.24 |
|
|
20 |
0 |
0.02 |
0 |
0.05 |
0.21 |
0.12 |
|
|
50 |
-99.9 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0.06 |
表 5 3km网格北京地区12小时降水预报TS评分
|
|
阈值 (mm) |
TYPE I (低涡 切变线) |
TYPE II (高空槽) |
TYPE III (蒙古涡) |
TYPE IV (局地降雨云团) |
TYPE V (横槽) |
TYPE VI (副高外围 强对流云团) |
|
0-12小时降水预报TS评分 |
0.1 |
0.35 |
0.38 |
0.49 |
0.27 |
0.31 |
0.13 |
|
1 |
0.24 |
0.27 |
0.43 |
0.12 |
0.21 |
0.06 |
|
|
5 |
0 |
0.17 |
0.31 |
0.08 |
0.09 |
0.03 |
|
|
10 |
0 |
0.17 |
0.25 |
0.04 |
0.05 |
0.01 |
|
|
20 |
0 |
0.15 |
0.21 |
0 |
0 |
0 |
|
|
50 |
0 |
0.09 |
0.11 |
0 |
0 |
0 |
|
|
12-24小时降水预报TS评分 |
0.1 |
0.12 |
0.44 |
0.49 |
0.44 |
0.51 |
0.09 |
|
1 |
0.02 |
0.41 |
0.4 |
0.39 |
0.44 |
0.05 |
|
|
5 |
0 |
0.29 |
0.26 |
0.17 |
0.41 |
0.03 |
|
|
10 |
0 |
0.24 |
0.27 |
0.1 |
0.31 |
0.02 |
|
|
20 |
0 |
0.14 |
0.23 |
0.04 |
0.13 |
0 |
|
|
50 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
24-36小时降水预报TS评分 |
0.1 |
0.39 |
0.32 |
0.36 |
0.37 |
0.72 |
0.24 |
|
1 |
0.2 |
0.27 |
0.25 |
0.23 |
0.51 |
0.23 |
|
|
5 |
0.03 |
0.19 |
0.16 |
0.25 |
0.39 |
0.22 |
|
|
10 |
0.02 |
0.2 |
0.12 |
0.24 |
0.27 |
0.19 |
|
|
20 |
0 |
0.19 |
0.04 |
0.21 |
0.07 |
0.14 |
|
|
50 |
0 |
0.08 |
0 |
0.07 |
0 |
0.04 |
|
|
36-48小时降水预报TS评分 |
0.1 |
0.29 |
0.3 |
0.25 |
0.42 |
0.56 |
0.29 |
|
1 |
0.11 |
0.18 |
0.11 |
0.25 |
0.48 |
0.26 |
|
|
5 |
0.03 |
0.1 |
0.02 |
0.19 |
0.34 |
0.32 |
|
|
10 |
0.02 |
0.1 |
0.01 |
0.15 |
0.28 |
0.25 |
|
|
20 |
0 |
0.06 |
0 |
0.08 |
0.28 |
0.1 |
|
|
50 |
-99.9 |
0 |
0 |
0 |
0.13 |
0.04 |
4) 2006年汛期业务降水预报的典型个例分析
根据表2中每次降水过程相关检验样本的预报评分，我们对各种类型的降水过程均选择了代表该类型预报效果好或较差的个例进行了进一步的分析。
g) 第1类，低涡切变线类，预报能力（24h、48h）均较差
2006060200-2006060212降水实况
2006年6月1日12时D2（0-24h预报）
2006年6月1日12时D3（0-24h预报）
h) 第2类，高空槽类，总体预报效果（24h、48h）较好，但是亦有失败的个例
失败个例
2006072900-2006072912降水实况
2006年7月28日12时D2（0-24h预报）
2006年7月28日12时D3（0-24h预报）
成功个例
2006073100-2006073112降水实况
2006年7月30日12时D2（0-24h预报）
2006年7月30日12时D3（0-24h预报）
i) 第3类，蒙古涡类，预报效果（24h、48h）较好，没有失败个例
2006062400-2006062412降水实况
2006年6月23日00时D2（24-48h预报）
2006年6月23日00时D3（24-48h预报）
j) 第4类，局地对流，预报效果（24h、48h）均较好
2006062712-2006062800降水实况
2006年6月27日00时D2（12-36h预报）
2006年6月27日00时D3（12-36h预报）
2006年6月27日12时D2（0-24h预报）
2006年6月27日12时D3（0-24h预报）
k) 第5类，横槽，预报效果（24h、48h）较好，没有失败个例
2006072312-2006072400降水实况
2006年7月22日12时D2（24-48h预报）
2006年7月22日12时D3（24-48h预报）
l) 第6类，副高外围对流云团，多数情况下预报效果（24h、48h）较好，但是有失败个例（与起报时间及模式区域有关，8月份后业务模式改为单向嵌套）
失败个例
2006080912-2006081000降水实况
2006年8月9日00时D2（0-24h预报）
2006年8月9日00时D3（0-24h预报）
2006年8月9日12时D2（0-24h预报）
2006年8月9日12时D3（0-24h预报）
成功个例
2006081212-2006081300降水实况
2006年8月11日12时D2（24-48h预报）
2006年8月11日12时D3（24-48h预报）
5. 结论
本报告对2006年汛期（6-8月）北京城市气象研究所的中尺度数值业务预报模式的9km和3km区域降水预报效果进行了初步的评分检验和主观检验。总体来看，除了3km和9km的0.1mm、以及3km区域的1mm阈值降水，20时起始预报的TS评分、漏报率和空报率基本上都要优于08时起始的预报。因此可以认为，直接采用AVN分析场比AVN预报场作初猜场加上客观分析后生成的初始条件具有更好的降水预报效果。
本报告对2006年汛期发生的28次降水过程按其主导的天气系统进行了分类，并对各个类型的降水预报进行了评分检验。结果表明，预报效果由好至差的顺序依次为横槽类降水、蒙古涡、高空槽和局地强对流云团、副高外围强对流云团和低涡切变线类型。值得注意的是，由于模式嵌套网格一直采用的是双向反馈选项，其结果导致9km和3km网格的预报降水分布趋于一致，这无法进一步体现模式精细化预报的效果。而8月9日后取消了模式的双向反馈，其结果直接体现为不同分辨率区域预报评分的显著差异（如第六类型降水）。因此，我们需要进一步对更多的预报样本和典型个例进行研究，才能更为客观地评估精细化数值预报的性能，并寻找模式中可能存在的问题。
整体而言，模式的降水预报性能较去年有显著提高，这与这一年来模式系统的不断优化有关。但是应当看到，模式的整体预报水平特别是对局地中小尺度强降水的预报仍然有待继续提高，以便更好地为预报员服务。另外，现有观测系统和检验方法（TS评分）应用于高分辨率模式产品有很大的局限性，不足以提供充分的数值预报系统性能评估，如何认识和使用高分辨数值产品是一个值得进一步探讨的问题。