尺度分析降水检验方法在一次暴雨评估中的应用

摘要

随着数值预报技术的不断发展，气象领域对降水预报的时空精细化评估提出了更高的要求。常规降水检验仅能提供降水综合技巧，无法获取降水预报深层误差的分布规律，难以准确定位误差来源。为深入了解CMA-MESO高分辨率模式极端降水预报误差特征，本文基于Haar离散小波变换的尺度分析方法，选取2024年7月30—31日一次华北混合型强降水个例展开误差分析，重点分析不同空间尺度上的降水预报特征，并确定降水预报误差占比最高的主导尺度，然后利用2023年夏季检验结果验证结论的一致性和可靠性。个例误差评估结果表明，不同分辨率模式检验结果较为一致，其中CMA-MESO模式中雨预报技巧最佳，大雨和暴雨预报误差最集中的尺度均为48 km，均方误差(MSE)百分比达20%以上，大暴雨降水预报在典型风暴尺度上几乎没有预报技巧。CMA-MESO区域模式季节检验显示大雨和暴雨误差集中在24～96 km尺度范围，检验结果具有较强的稳健性，该范围是小尺度湿对流过程初始误差经过24 h时间积分后形成的关键误差尺度，与该尺度相关的对流扰动过程如典型的重力波动、斜压不稳定触发等物理过程值得重点关注。

关键词

尺度分析 / 降水检验 / 高分辨率模式 / 预报误差