黄南州“4·23”暴雪天气过程数值预报产品检验

彭英超 宋仙芳 郭安欣

（黄南藏族自治州气象局，青海 同仁 811399）

0 引言

暴雪是我国北方冬季常见的灾害性天气，黄南州大到暴雪主要集中在11 月至次年4 月。据统计，黄南北部最早出现降雪是在11 月，最晚到次年4 月，其中9 月、6 月降雪频率较少，即使达到大雪标准，由于积雪时间不长、融化快，也不易成灾；南部最早出现降雪在9 月，最晚到次年6 月结束，其中11 月至次年3 月大雪极易造成雪灾，特别是进入20 世纪80 年代以后，青南高原地区降水量呈明显增多趋势，造成青南高原冬、春季雪灾增多。

许多气象工作者对此做了大量的深入研究，阎访等［1］通过对一次秋季暴雪的诊断分析发现925 hPa 存在的超低空东北风急流是暴雪的启动机制；付伟等［2］分析了六种数值模式对芜湖市的降水预报的优劣性，发现了各模式对降水的TS评分有冬季较好、夏季较差的特点；屠妮妮等［3］对成都区域气象中心有限区域数值预报模式和中国气象局全球T213 和T639 模式预报的日降水检验结果的分析表明: T213 和T639 模式对小雨预报正确率常高于其他模式。胡玲等［4］分析4 次暴雪过程均属于回流型降雪。孙秀忠等［5］得出东北地区山地降雪比平原明显。崔粉娥等［6］对多家数值产品沿海大暴雨预报性能检验。高松影等［7］得出日本数值对暴雨预报的TS 评分为21.8%，具有一定预报能力。数值模式是预报业务中必不可少的工具，随着科技的不断发展，数值预报的种类越来越多，如何运用好数值预报是每一个预报员必须深入研究和探讨的问题。本研究将对2022 年4 月23 日出现的暴雪天气进行数值模式检验分析，以期为检验各种数值预报产品对强降雪的预报能力，提高本地暴雪预报准确率提供参考。

1 资料与方法

本研究选取在2022 年黄南州出现的一次最强暴雪天气过程（四个国家站及区域自动站24 h累计降雪量≥10 mm），通过采用天气学分析、对比分析法，利用EC-thin,CMA-3KM 和CMA-GFS 三种模式进行与暴雪个例实况对比评估。高空形势场采用08 时、20 时的实况观测资料如风场、高度场等各类要素，分别对24 h、48 h 及72 h 不同时次进行大尺度环流背景和中尺度系统检验对比分析。降水预报通过逐3 h、6 h 及24 h 进行检验对比，通过预报与实况的对比分析，检验各个模式的预报准确率和稳定性，以求在今后的降水预报业务中更好地运用各类数值预报，对降雪的量级和落区做出更准确的预判。

2 降雪实况

2022 年4 月23 日至24 日，黄南州出现一次最强暴雪（24 h累计降雪量≥10 mm）天气过程，其中北部尖扎、同仁以降雨为主，中南部出现区域性暴雪，范围为同仁、泽库、河南平均海拔在3 200 m 以上的地区，共计14 个乡镇出现暴雪（如图1 所示），降雪中心位于河南县优干宁镇泽雄村23.6 mm，河南本站17.4 mm（雪深2 cm）、泽库本站11.7 mm（雪深2 cm），河南宁木特镇19.7 mm、河南托叶玛乡夏吾特村19.2 mm、河南赛尔龙乡18.7 mm、同仁多哇乡17.2 mm、泽库恰科日乡：16.6 mm、河南多松乡多松村15.2 mm、河南优干宁镇启龙牧场14.4 mm、河南托叶玛乡吾特村13.9 mm、泽库特克崔尔山垭口13.3 mm、同仁瓜什则乡力吉村10.8 mm、河南赛尔龙乡尖克村10.7 mm。

图1 黄南州4月23日至24日暴雪实况空间分布

3 模式检验分析

3.1 环流形势预报误差

从500 hPa 高度场的模式对比来看（如图2 所示），EC、CMA-GFS 不同时次起报场均对4 月23日20 时黄南州的高原槽提前有所预报，可以看到，CMA-GFS 模式对于高原槽预报较EC 稳定且准确，基本与实况吻合，而EC 越靠近临近时次预报越准确，72 h、48 h 预场中的高原槽均比实况浅。24 h 两家模式预报场中576 dagpm 较实况均偏东1个经距，偏北1～2个纬距；48～72 h EC 预报场中576 dagpm 较实况偏北1 个纬距，CMA-GFS 预报场中的576 dagpm 与实况基本吻合；从槽线移速来看，两家模式均预报槽线移速比实况快，24 h 实况是槽线在青海东部维持较久，这也是在黄南州出现暴雪的原因之一。

图2 4月23日20时24 h 500 hPa高度场与EC和CMA-GFS预报场

3.2 降雪量预报误差

3.2.1 24 小时降雪预报误差分析。EC、CMAGFS 均预报出了此次降水过程，且预报出青海东部至果洛地区出现5～10 mm 降水的可能性，但对降水中心的落区及降水量级预报有较大差异。其中，CMA-GFS 三个时次起报产品均将较大降水报在了河南赛尔龙、多松一带，降雪落区与实况不符，且预报量级偏小10 mm 左右，预报效果差。EC 将较大降水报在泽库地区，且随着时间临近，降水落区南压至河南地区，且有向大调整的趋势与实况更为接近，EC 模式22 日、23 日08 时起报的产品均给河南局地预报了10 mm 以上的降雪，且在最近起报时次产品中，预报黄南北部地区降水量在8～13 mm 与实况极为接近。综合以上，EC 模式对此次降水的落区、强度的把握明显优于CMA-GFS模式，且临近时次预报效果最佳。

3.2.2 6小时降雪预报误差分析。此次降水过程中河南的降水集中出现在23 日20 时至24 日05时左右，选取23日20时至24日02时内的降雪实况与模式预报6 h 降水量产品进行对比分析，发现EC模式对于宁木特镇、优干宁镇及托叶玛乡预报了12 mm 以上的降水，多松乡、赛尔龙乡降水量7～9 mm，与实况相比，除多松乡、赛尔龙乡预报值偏小4～6 mm，其余乡镇预报与实况基本一致。因CMA模式的6小时降水资料缺失，此部分无法分析。EC模式对于河南地区预报量级及降水中心基本与实况吻合，预报效果较佳，参考性较强。

3.2.3 3小时降雪预报误差分析。此次降雪过程的降水量集中时段为23日23时至24日03时，针对该时段分别采用EC 与CMA-3KM 模式的3 小时降水预报产品进行检验。两种模式在3h 降水预报中对此阶段降水均有体现，EC模式对于河南优干宁镇、宁木特镇及托叶玛乡的大值区有所体现，但预报优干宁镇降水量5～7 mm，实况出现了9.6 mm，较实况偏小2～4 mm，对于宁木特镇及托叶玛乡的降水预报均偏大1 mm，赛尔龙乡的降水预报偏小2 mm。CMA-3KM 模式对于降水中心的体现比EC 模式更明显，其对于宁木特镇及托叶玛乡的降水预报与实况基本一致，但对于优干宁镇的降水量较实况偏小4 mm 左右，赛尔龙乡偏大6 mm 左右。综合考虑，对于3 小时降水两种模式预报产品均能提前预报，对于降水中心而言，CMA-3KM 模式优于EC 模式，降水量预报两种模式均偏差2～4 mm。

3.3 物理量场分析

由于降水发生在23 日夜间，考虑到各个物理量场无实况，因此选用预报零场作为实况，对23 日20时各个物理量场预报情况进行检验分析。

3.3.1 水汽条件。从500 hPa 的相对湿度预报场来看，EC 模式中三个时次均预报23 日20 时黄南南部地区相对湿度达90%以上，局地达到100%，不同时次起报的预报场中湿度大值区的范围虽然有所调整，但调整幅度不大，对降水中心优干宁镇地区的相对湿度预报值一直在95%左右，与预报零场也较为吻合。CMA-GFS 模式中对于黄南南部的湿度大值区也有提前预报，21 日08 时起报的湿度场中心值在95%左右，在临近时次的预报场中，降水中心的湿度值明显增大，且维持时间较久，为降水提供充沛的水汽条件。在此次降水过程中，对于水汽的预报两种模式体现均较好，尤其是临近时次的预报与实况场更为接近，预报效果更佳。

3.3.2 动力条件。从500 hPa 的散度预报场来看，EC 模式中三个起报时次均显示黄南西部一带负的散度场，有明显的上升运动，夜间在泽库与河南中北部稳定维持，为降水提供了有利的上升运动。CMA-GFS 模式21 日08 时将负的散度区预报在海南州，与实况相比略偏西，在临近时次的预报中散度场负的大值区往东调整，但与实况相比还是存在误差，综合考虑，此次降水过程中对于动力条件的预报中，EC模式预报效果较优。

3.4 降水预报评分检验

TS 评分主要反映了数值模式对降水量级有效预报的准确程度。本研究内容通过“多模式多要素集约化气象预报检验系统”查找各类模式检验情况进行分析。此次暴雪过程降水主要集中出现在23日08 时至24 日08 时，利用主要降水时段的实况降水量对08时次和20时次起报的数值模式降水预报结果进行检验，检验内容包括一般性降水预报和暴雪预报检验。

3.4.1 一般性降水预报准确率。由08 时和20时起报的24小时一般性降水预报准确率可知(如图3所示)，三种模式基本都是08时次起报的准确率明显高于20时次起报的准确率。从08时次起报的平均预报准确率分析，CMA-GFS 模式预报效果最差（47.9%），其次是EC 模式（66.66%），CMA-3KM 模式效果最优（79.16%）。从模式对各站点预报效果分析，对同仁、泽库预报整体较好，其中CMA-3KM模式准确率达到100%，各种模式对尖扎预报的效果最差；对于20 时次起报的各种模式平均预报准确率来看，EC 模式预报效果最差（35.4%），其次是CMA-GFS 模式（50%），CMA-3KM 模式效果最优（75%），其中在北部地区（尖扎、同仁）的各种模式预报中，CMA-3KM 对预报准确率达到100%，CMA-GFS 为50%，EC 只有30%左右；在南部地区（泽库、河南），各种模式预报效果均比北部差。综合以上，一般性降水预报中CMA-3KM 参考性最好，且最稳定。

图3 EC-thin、CMA-GFS、CMA-3KM三种模式24小时一般性降水预报准确率

3.4.2 暴雪预报准确率。由08时和20时起报的24 小时暴雪预报准确率对比可知(如图4 所示)，08 时次起报的暴雪预报准确率平均水平为52%，EC 模式（60%）高于其他两种模式，CMA-3KM 模式预报效果最差（41.67%）；20 时次起报的暴雪预报准确率三种模式平均水平为40.7%，CMA-3KM 模式表现最优（55.56%），EC 和CMA-GFS 准确率相同，均为33.3%。由此可见，对暴雪的预报准确率各种模式并不稳定，夜间出现的暴雪预报效果08时次优于20时次。

图4 EC-thin、CMA-GFS、CMA-3KM三种模式24小时暴雪预报准确率

4 结论与讨论

①环流形势场对比CMA-GFS模式对于高原槽预报较EC 稳定且准确，基本与实况吻合，而EC 越靠近临近时次预报更为准确；从槽线移速来看，两种模式均预报槽线移速比实况快。

②24 小时降水预报检验，CMA-GFS 三个时次起报产品均将较大降水预报偏南，降雪落区与实况不符，预报量级偏小；EC 模式三个时次均准确预报10 mm 以上的降雪，且在最近起报时次产品中，预报黄南北部降水量与实况极为接近。EC 模式对落区、强度的把握明显优于CMA-GFS模式，且临近时次预报效果最佳。

③采用EC 与CMA-3KM 模式的3 小时降水预报产品检验，两种模式预报产品均能提前预报，对于降水中心而言，CMA-3KM 模式优于EC 模式，降水量预报两种模式均偏差2～4 mm。

通过物理量特征检验分析，水汽的预报两种模式体现均较好，尤其是临近时次的预报与实况场更为接近，预报效果更佳；动力条件散度场预报，EC模式预报效果较优。

④EC、CMA-GFS 及CMA-3KM 三种模式对比，一般性降水准确率预报CMA-3KM 参考性最好且最稳定，准确率均在70 种以上；暴雪的预报准确率各种模式并不稳定，夜间出现的暴雪预报效果08时次优于20时次。