安徽省2021年梅雨期降水预报检验分析

摘要

对安徽省2021年梅雨期（6月10日—7月10日）6个客观模式和1个主观订正预报产品进行了检验分析，其中包含了3个区域模式数值预报（中国气象局中尺度天气数值预报系统“CMA-MESO”、中国气象局上海数值预报模式系统“CMA-SH9”、安徽WRF,3个全球模式数值预报（中国气象局全球同化预报系统“CMA-GFS”、欧洲中期天气预报中心确定性预报模式“ECMWF”、美国国家环境预报中心全球预报系统“NCEP-GFS”）和安徽智能网格主观订正预报的降水产品，结果表明：传统检验中安徽智能网格和区域模式对晴雨准确率的预报效果优于全球模式，又以CMA-MESO最优；在暴雨及以上量级的强降水预报中，传统检验表明安徽智能网格预报的得分最高（23.83）,ECMWF模式则是客观模式预报中效果最好的（20.12）,CMA-SH9次之（19.34）；通过对除安徽智能网格以外的各个客观数值模式进行的MODE空间检验可知，不同数值模式间暴雨预报误差原因不尽相同，ECMWF与各区域数值模式主要是由雨区位置的预报偏差，尤其是纬度偏差导致的，NCEP-GFS全球模式对降水强度和雨区面积的预报偏弱偏小比较明显，CMA-GFS在强降水方面的预报可参考性较差；各个主客观预报暴雨及以上量级预报，整体表现出较明显的日变化特征，在午夜前后、上午时段TS评分较高，而午后到傍晚评分较低，这个现象或许是梅雨期的午后降水多以地表太阳加热引起的短历时热对流降水为主造成的。

关键词

降水检验 / MODE方法 / 梅雨 / 数值预报模式

基金资助

长江流域气象开放基金项目（CJLY2022Y04）; 安徽省重点研究开发项目（2022h11020002）; 安徽省气象局创新发展专项（CXB202102）; 中国气象局创新发展专项（CXFZ2021Z033）;中国气象局创新发展专项（CXFZ2021Z007）