GRAPES_GFS在东亚地区中期预报技巧极端下降现象的初步研究

沈哲文; 沈学顺; 苏勇

doi:10.16032/j.issn.1004-4965.2021.023

GRAPES_GFS在东亚地区中期预报技巧极端下降现象的初步研究

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2021.023

沈哲文^{1, 2},
沈学顺^{2, 3, ,},
苏勇²

1.
中国气象科学研究院，北京 100081
2.
国家气象中心，北京 100081
3.
中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室，北京 100081

基金项目:

国家重点研发计划“高精度可扩展数值天气预报模式研究” 2017YFC1501904

详细信息

通讯作者:
沈学顺，男，河南省人，研究员，主要从事数值预报与数值模拟研究。E-mail: shenxs@cma.gov.cn

中图分类号: P456.7
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出版历程
- 收稿日期: 2020-07-28
- 修回日期: 2021-02-15
- 刊出日期: 2021-04-01

A PRELIMINARY STUDY ON THE MEDIUM-RANGE FORECAST BUSTS OF GRAPES_GFS IN EAST ASIA

SHEN Zhe-wen^{1, 2},
SHEN Xue-shun^{2, 3
, ,},
SU Yong²

1.
Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China
2.
National Meteorological Centre of CMA, Beijing 100081, China
3.
State Key Laboratory of Severe Weather, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China

摘要

摘要: 利用2016年4月1日—2018年12月31日GRAPES_GFS模式的业务预报数据，将GRAPES_GFS模式在东亚地区144小时预报500 hPa高度场的距平相关系数小于0.4，均方根误差大于60 gpm的事件定义为模式在东亚地区的中期预报技巧极端下降事件，据此标准筛选出29个个例进行了研究。结果表明，GRAPES_GFS在东亚地区中期预报技巧极端下降事件的高发期主要在春秋季，春季和秋季分别占比31.03%、41.38%，预报技巧极端下降事件通常表现在对于东亚大槽、西伯利亚槽脊、副热带高压的预报失败，四个季节合成的模式偏差均与该季节影响东亚地区主要天气系统的预报偏差大有关系。进一步通过典型个例的研究表明，东亚地区中期预报技巧极端下降事件的误差来源在不同季节表现出不同特征。冬夏季的预报偏差来源于高纬极区，多与模式在极区存在较大预报误差关联；春秋季的预报偏差主要来源于上游地区，与模式在东亚上游预报误差向下游的传播有关，未能合理预报台风活动也是预报偏差来源之一。
- 中期预报技巧极端下降 /
- GRAPES_GFS /
- 距平相关系数 /
- 东亚预报误差
Abstract: The"forecast bust"of GRAPES_GFS is investigated over the East Asian area by using the operational forecast data of GRAPES_GFS model during the period from April 1, 2016 to December 31, 2018. The"forecast bust"is defined as the cases when the area-averaged root mean square error (RMSE) of the day-6 forecast of geopotential height at 500hPa exceeds 60 gpm, as well as the its anomaly correlation being less than 0.4. According to this definition, the 29 cases have been identified. Of which, the high incidence of GRAPES_GFS medium-range forecast busts in East Asia is mainly in spring and autumn, with spring and autumn accounting for 31.03% and 41.38%, respectively. The medium-range forecast busts of GRAPES_GFS model in East Asia is usually manifested in the failure of the forecast of the East Asian trough, the Siberian trough, the Siberian ridge and the subtropical high. The composite of forecast errors in the four seasons are closely related to the forecast errors of the main weather systems that affect East Asia during that season. Further case studies have shown that the sources of errors in the forecast busts in East Asia exhibit different characteristics in different seasons. The forecast errors in winter and summer come from high latitude polar region, which are mostly related to the large forecast errors of the model in the polar region; the forecast errors in spring and autumn mainly come from the upstream areas, which are related to the propagation of the model's upstream forecast errors to the downstream. In addition, the failure of the model to properly forecast typhoon activity is also one of the sources of forecast errors.
- medium-range forecast bust /
- GRAPES_GFS /
- ACC /
- forecast errors in East Asia

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图 1 GRAPES_GFS模式在2016—2018年逐日0000UTC起报不同预报时效东亚500 hPa高度场的ACC和RMSE

红色表示48 h预报，绿色表示96 h预报，蓝色表示144 h预报。a. ACC；b. RMSE，单位：gpm。

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图 2 2016—2018年东亚中期预报技巧极端下降个例的144 h预报场500 hPa高度场偏差合成

红色等值线表示GRAPES_GFS模式预报高度场，黑色等值线表示ERA-Interim高度场，单位：gpm，间隔120 gpm，符号“H”表示
高压，符号“L”表示低压；填色表示预报偏差，单位：gpm，打点表示通过0.05显著性水平检验的区域。
a.春季；b.夏季；c.秋季；d.冬季；e.台风；f.无台风。

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图 3 GRAPES_GFS模式在2017年1月19日0000 UTC起报不同时效预报的500 hPa高度场

红色等值线表示GRAPES_GFS模式预报高度场，黑色等值线表示ERA-Interim高度场，单位：gpm，间隔120 gpm，符号“H”表示高压，符号“L”表示低压；填色表示预报偏差，单位：gpm。

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图 4 同图 3，但为2017年4月13日0000 UTC起报

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图 5 GRAPES_GFS模式在2017年4月13日0000 UTC起报不同时效预报的500 hPa位势高度预报偏差Hovmöller图

500 hPa纬向平均位势高度预报偏差，单位：gpm，经过35~75 °N的纬向平均。

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图 6 同图 3，但为2017年7月8日0000 UTC起报

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图 7 同图 3，但为2017年10月24日0000 UTC起报

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图 8 同图 3，但为2018年10月25日0000 UTC起报

红色台风符号表示实际台风所在的位置。

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图 9 GRAPES_GFS模式在2018年10月25日0000 UTC起报不同时效预报的24小时累积降水量预报偏差场

填色表示预报偏差，单位：mm；红色台风符号表示实际台风所在的位置，a~f表示24~144 h预报场。

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表 1 GRAPES_GFS模式在东亚地区的中期预报技巧极端下降现象

起报日期(0000 UTC)	ACC	RMSE/gpm	初始时刻相关的高影响天气	144 h预报相关的高影响天气
2016/5/14	0.361 2	86.721 1	/	/
2016/7/9	0.266 7	61.392 4	台风“尼伯特”	/
2017/1/19	0.145 4	74.145 0	/	/
2017/2/28	0.282 6	76.083 5	/	/
2017/3/2	0.122 6	80.417 6	/	/
2017/3/14	0.356 9	96.820 5	/	/
2017/4/13	0.286 0	92.857 9	/	/
2017/4/20	0.307 9	72.335 5	/	热带风暴“梅花”
2017/7/8	0.328 6	61.238 5	/	/
2017/8/1	-0.086 1	67.310 7	强台风“奥鹿”	台风“奥鹿”
2017/8/4	0.094 5	63.942 2	台风“奥鹿”、热带风暴“尼格”	/
2017/9/2	0.027 2	65.323 3	台风“珊瑚”、热带风暴“玛娃”	/
2017/9/12	0.114 1	70.503 9	台风“泰利”、热带低压“杜苏芮”	强热带风暴“泰利”
2017/9/16	0.189 5	61.901 9	台风“泰利”、热带低压“杜苏芮”	/
2017/9/22	0.232 7	70.457 3	/	/
2017/10/11	0.261 6	74.102 1	/	热带风暴“兰恩”
2017/10/20	0.225 0	62.535 1	台风“兰恩”	热带风暴“苏拉”
2017/10/21	0.221 0	66.197 0	超强台风“兰恩”	热带风暴“苏拉”
2017/10/23	0.309 8	62.155 4	强热带风暴“兰恩”	强热带风暴“苏拉”
2017/10/24	0.257 7	62.251 4	/	/
2017/10/29	-0.090 3	89.998 8	强热带风暴“苏拉”	台风“达维”
2017/12/21	0.282 5	85.432 7	热带风暴“启德”、热带风暴“天秤”	/
2018/3/7	0.225 6	94.071 7	/	/
2018/5/2	0.308 2	89.573 5	/	/
2018/5/4	0.369 8	89.386 6	/	/
2018/5/29	0.260 9	67.239 5	/	/
2018/6/3	0.096 3	82.783 8	热带低压“艾云尼”	热带风暴“马力斯”
2018/10/25	-0.178 7	86.935 3	超强台风“玉兔”	强热带风暴“玉兔”
2018/11/20	0.201 7	83.058 3	/	强热带风暴“万宜”

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