数值降水模式预报在尼尔基流域应用的精度分析

2018-11-22 07:42孟祥国王月黄晓宇
东北水利水电 2018年11期
关键词:中国气象局量级尼尔

孟祥国,张 王月,黄晓宇

(嫩江尼尔基水利水电有限责任公司,黑龙江齐齐哈尔161005)

1 概述

目前,我国降水预报精度评定广泛采用中国气象局制定的《重要天气预报质量评定办法》,此办法主要对各种降水预报产品预报的正确率、空报率和漏报率进行统计分析,对数值降水模式预报精度评定办法较少。研究分析降水模式预报的数据由中国洪水预报系统提供,预报数据与尼尔基流域面雨量作对比,分析方法借鉴洪水预报中的精度评定指标,结合现有的降水预报检验方法,为尼尔基流域预报应用提供参考。

2 数值降水模式预报类型

中国洪水预报系统由水利部水文局编制,系统提供了三种类型数值降水模式预报产品,分别为欧洲气象中心模式、日本模式和中国气象局模式。

3 预报的精度分析方法和评定标准

文中按照综合评定、小雨、中雨以上量级评定进行划分。其中:综合评定是应用相关系数和确定性系数指标从总体上对各降水预报产品进行综合分析;在小雨、中雨量级评定上,均采用平均偏大、偏小误差指标评估。

文中所采用的面雨量等级按照(GBT 28592-2012)《降水量等级》中的降水量等级划分标准进行分级,详见表1。

3.1 相关系数r

文中采用相关系数的值,来判断实测雨量和预报雨量两个变量线性相关的密切程度,用相关系数的值是否接近于1,来衡量两者间密切程度的高低,在一定程度上可以反映出预报值的准确性,相关系数 r的计算公式如下:

表1 24 h降雨量等级划分表

式中:Po,i和 Pf,i分别为实测降雨量和预报降雨量,和分别为实测平均降雨量和预报平均降雨量。

3.2 确定性系数DC

参照(GB/T 22482-2008)《水文情报预报规范》,在水文预报方案评定中常用确定性系数来评定其有效性,根据其概念,可评定降水预报的有效性,确定性系数 DC的计算公式如下

3.3 偏大、偏小误差率

为了定量描述降雨预报值相对实况值的偏大、偏小程度,同时考虑强降雨的重要性,将小雨、中雨量级以上降雨进行统计,引入偏大率 Pb、平均偏大误差Wb、偏小率 Ps、平均偏小误差Ws等指标,各指标计算公式如下:

式中:Nb、Ns分别为预报偏大、预报偏小的样本数目;N为样本总数。

4 尼尔基流域应用

尼尔基水利枢纽位于黑龙江省与内蒙古自治区交界的嫩江干流中上游,是一座以防洪、城镇生活和工农业供水为主,结合发电,兼顾改善下游航运和水生态环境,并为松辽流域水资源的优化配置创造条件的大型控制性工程。坝址以上控制流域面积66 382 km2,占嫩江流域面积的22.4%,共建设了40个雨量站、11个水位雨量站、1个水位站。

4.1 尼尔基面雨量

尼尔基流域面雨量的计算是采用泰森多边形法,对坝址以上流域内的遥测站进行计算,进而求得尼尔基流域面平均降雨量。

4.2 预报精度检验

嫩江流域每年汛期为6—9月,文中文所采用的欧洲气象中心、日本和中国气象局数值降水模式预报数据为2017年汛期逐日,预见期为7 d的面雨量预报值。经计算,当预见期大于3 d时,各项参数的相关性、确定性系数、偏大、偏小误差均出现数据不规律情况,失去对比意义,对流域预报应用参考价值不大,故采用预见期1~3 d的计算值进行精度检验。

4.2.1 预报精度综合分析

采用相关系数分析各模式预报系列与实际降雨系列的相关程度,采用确定性系数评估各项预报系列与实际系列间的吻合程度。详见表2。

表2 尼尔基雨量综合预报评价

由表可知,随着预见期增长,各模式预报系列与实际降雨系列相关程度呈下降趋势。①当预见期为1d时,欧洲气象中心模式相关系数达到88%,日本模式预报相关系数为81%;②当预见期2~3 d时,欧洲气象中心模式相关系数分别为76%、62%,日本模式预报相关系数分别为80%,69%。各模式预报系列的确定性系数随着预见期增长,计算结果呈不同趋势下降。

综上所述,对2017年的预报产品数据分析可得:预见期为1 d时,欧洲气象中心模式预报的结果较好,日本模式次之,中国气象局模式则最差;预见期2~3 d时,日本模式的预报的结果较好,欧洲气象中心模式次之,中国气象局模式则最差。

4.2.2 误差分析

以小雨、中雨以上量级的降雨为基础,分析偏大、偏小率和平均偏大、偏下误差,定量分析数值降水预报产品的预报误差。详见表3、表4。

表3 小雨量级定量误差统计

表4 中雨以上量级定量误差统计

小雨量级平均偏大、偏小误差,由表可知:①降雨预报在小雨量级时,各模式预报偏小率小于偏大率;②各模式预报平均偏小误差在26.6%~53.6%之间,总体而言,预见期为1 d时,模式预报平均偏小误差由大到小的顺序为:日本大于中国气象局大于欧洲气象中心;预见期大于2 d时,日本模式预报与欧洲气象中心模式预报误差基本相当,中国气象局模式平均偏小误差最大;③各模式预报平均偏大误差在233.0%~370.3%之间,预见期为1~2 d时,模式预报平均偏大误差由大到小的顺序为:中国气象局>欧洲气象中心>日本;预见期大于2 d时,模式预报平均偏大误差由大到小的顺序为:欧洲气象中心大于日本大于中国气象局。

由表可知:①降雨预报在中雨以上量级时,各模式预报偏小率小于偏大率(日本模式预见期1 d的预报除外);②各模式预报平均偏小误差在14.0%~46.5%之间,预见期为1 d时,欧洲气象中心与中国气象局模式预报误差基本相当,日本模式预报平均偏小误差最大;预见期2 d时,模式预报平均偏小误差由大到小的顺序为:欧洲气象中心大于中国气象局大于日本;预见期3 d时,模式预报平均偏小误差由大到小的顺序为:中国气象局大于欧洲气象中心大于日本。③各模式预报平均偏大误差在111.0%~1495.4%之间,预见期为1 d时,日本模式与欧洲气象中心模式预报误差基本相当,中国气象局预报模式平均偏大误差最大;预见期2~3 d时,模式预报平均偏大误差由大到小的顺序为:中国气象局大于欧洲气象中心大于日本。

5 结论

综上,三种预报模式预报偏大(中雨以上量级降雨预报定量误差统计中,日本模式预见期1 d的预报除外)的情况较多,平均偏大误差明显大于平均偏小误差,一旦预报偏大,其误差比偏小误差更大。总体而言,中国洪水预报软件提供的三种数值预报模式,预见期1 d时,欧洲模式预报较好、2~3 d时日本模式预报较好、3 d后的模式预报,基本无参考价值。

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