四种数值模式对山东半岛两类暴雨天气预报的检验分析

摘要

为分析不同数值模式在山东半岛暴雨预报中的表现，利用山东半岛302个国家和区域气象站降水实况资料、地面-卫星-雷达三源融合实况格点降水数据(CMPAS-5 km)及2个大尺度模式ECMWF(European Centre for Mediumrange Weather Forecasts)、 CMA-GFS(China Meteorological Administration Global Forecast System)、 2个中尺度模式CMA-MESO(China Meteorological Administration Mesoscale Weather Numerical Prediction System)、 CMA-SH9(China Meteorological Administration Shanghai Numerical Prediction Model)(以下分别简称EC、GFS、MESO、SH)产品，对2021—2023年山东半岛副热带高压(以下简称副高)高边缘切变型和气旋型暴雨，采用传统检验方法及面向对象目标的两种空间检验方法 (MODE、SAL)分析模式暴雨预报能力。结果表明：(1)依据传统检验方法，针对副高边缘切变型暴雨的预报，MESO为最优模式，GFS漏报率最高，但空报率较低，EC空报率较高；针对气旋型暴雨的预报，SH表现最优，MESO漏报率最低，总体来看两类暴雨中尺度模式预报效果优于大尺度模式。(2)基于MODE方法的各模式目标整体相似度检验表现为气旋型暴雨大于副高边缘切变型暴雨，针对副高边缘切变型和气旋型暴雨，目标对象重叠面积比例均值排名分别为MESO > SH > EC > GFS、SH > EC > MESO > GFS,EC和GFS对副高边缘切变型暴雨存在预报对象面积.较实况偏小的情况，SH面积预报偏大，几乎所有模式对两种暴雨质心的预报均存在偏北或偏西情况，综合来看，副高边缘切变型暴雨优先参考中尺度模式，气旋型暴雨优先参考SH和EC。(3)基于SAL空间检验结果，在降水平均强度方面，副高边缘切变型优先参考MESO，而气旋型优先参考大尺度模式。

关键词

天气类型 / 数值模式 / 暴雨 / 检验 / MODE / SAL