引言

全球中期数值预报是整个数值天气预报业务的核心, T213L31全球中期数值天气预报模式系统是国家气象中心数值天气预报模式中用途最广、预报员参考最多的模式系统, 它不但提供大范围的形势场和降水预报, 还为区域、台风、中尺度、环境气象预报等其他数值天气预报业务提供初、边值条件, 因此它的发展更具有重要的意义。但就目前的检验结果来看, 现行中期预报业务模式T213L31的2m温度预报存在着系统性的偏低情况, 全国平均偏低2 ~ 3 ℃左右, 有些地区偏低得更多。因为2m温度是业务预报中非常重要的一个要素, 它的预报结果是预报员非常关注的, 所以找到2m温度存在误差的原因并进而提出初步解决方案, 从而提高它的预报质量, 对现行业务的技术进步具有非常重要的意义和作用。同时随着误差的定位和改进, 可以对T213L31顺利升级为T639L60提供有力的支持。

在国外为了提高2m温度的预报准确率, 也作了很多工作。如欧洲中心通过考虑了冻土对能量平衡的影响, 改善了陆面过程方案^[1], 使2m温度预报效果明显改善。另外使用最优插值方法通过2m温度和2m相对湿度误差来进行土壤温度、湿度的客观分析得到土壤温度、湿度的初值^{[2, 3]}, 也使2m温度的预报效果得到了改善。

目前很多预报在效果上都存在各种各样的问题, 都需要查找出其中的原因并提出改进和解决办法。如黎惠金等^[4]对一次全区性较强降水空报的重大预报失误过程分析等。本文可以在查找问题来源的方法方面提供一些思路。

1 2m温度误差来源分析定位

图 1为2003年4 ~ 7月全国400个观测站2m温度预报各预报时效的平均误差, 可以明显看到每个月的温度预报基本上都是偏低的, 每个月的平均误差大概在-2 ~-3 ℃之间, 而且随着预报时效的增加, 误差不断增加。图 2为2003年5月分区各站各时效的月平均误差, 可以看到每个观测站的温度误差大不相同, 大部分的站点温度预报偏低, 有很多站偏差很大, 如在青藏高原各站, 很多站点误差都在10 ℃以上, 但是仍有温度偏高的站点, 如华北区的泰山站和五台山站, 而同一个站各个时效之间的误差差异却很小。

由于2m温度预报误差较大的站点通常都是地形较为复杂的站点, 考虑温度误差是否与地形有关, 所以首先对模式地形高度进行检查。通过双线性插值将模式格点的地形高度插值到站点位置上, 将模式地形高度和实际测站地形高度进行比较。图 3为全国400个地面观测站模式地形高度与实际地形高度之差, 可见在400个观测站中, 大多数站点的模式地形高度都高于实际的地形高度, 平均几百米, 最高达2000多米, 也有很少几个站点模式地形高度低于实际地形高度。

根据模式地形与实际地形的差值的全国分布, 模式地形比实际地形大很多的主要在新疆、西藏等西部地区, 东部相差较小。为数不多的几个模式地形比实际地形小很多的站点大多为山顶观测站。表 1给出了全国400个观测站的模式地形高度与实际地形高度差值与平均72小时2m温度误差关系统计表, 并附有每个差值范围的测站数。可以看出模式地形与实际地形差异越大, 72小时预报的平均2m温度误差越大, 明显说明地形差异是造成2m温度误差的重要来源。因为模式得到的2m温度不是测站的实际2m温度, 而是测站上空2m以上某一点的温度, 根据行星边界层温度为随高度增加而降低, 模式的2m温度会低于实际的测站温度。

同时注意到在模式地形与实际地形相差很少的0 ~ 50m范围内, 平均72小时误差仍有-2.09 ℃, 表明地形差异并不是唯一的误差来源, 仍有其它因素影响2m温度的预报效果。由于目前没有全球范围内的土壤温度和湿度的常规直接观测, 在T213L31中, 陆面过程初值, 如其中所需要的土壤温度、土壤湿度初始场和陆面过程参数化过程所需要的必要参数, 如粗糙度、反照率等, 使用的值是欧洲中心提供的1997年每月1号的值通过线性插值到每天得到的。很多研究表明, 土壤湿度初值对边界层过程如温度、湿度等影响很大, 如Yeh (1984)^[5]研究表明, 增加土壤含水量会使降水增加气温降低。张晶等(1998)^[6]得到土壤湿度初值在模式中的记忆时间很长, 对模拟的结果影响很大, 所以目前业务预报的初值处理方法明显存在一定的误差。

基于上述原因, 通过试验检验T213L31中陆面过程初值对2m温度误差的影响。图 4为分区各观测站点2003年4月月平均00U TC 2m温度观测值、前6小时预报的00UTC模式背景场值和陆面过程初值用1997年的值代替以后00UTC的2m温度初值对比图。可见每个区几乎都为6小时预报的模式背景场和观测值较接近, 而陆面过程初值用1997年的值代替以后的2m温度初值明显变小, 说明陆面过程初值改变以后对2m温度产生很大影响, 进而说明这种初值产生的方法存在问题, 很可能因为陆面过程初值不准导致最后的结果不准确。

进一步采用欧洲中心的初值进行敏感试验。因为欧洲中心目前采用最优插值方法^{[2, 3]}通过2m温度和2m相对湿度来进行土壤温度、湿度的分析, 可体现出土壤温度、湿度的逐日变化, 而且方法很成熟, 所以初值也相对准确。因得到了欧洲中心提供的2003年6月通过最优插值方法得到的陆面过程初值, 对2003年6月21日个例的2m温度进行试验, 方案见表 2。其中方案1为初始场和模式都为目前的T213L31业务系统; 方案2为模式和初始场都为欧洲中心的T319模式, 其中初始场大气部分使用4DVA R方法, 土壤使用最优插值方法。方案3为除了土壤温度、土壤湿度初始场用欧洲中心的分析场, 其它陆面过程初值如反照率、粗糙度等参数都与T213L31业务相同。方案4为只有地面初始场中的4层土壤湿度用欧洲中心的分析, 土壤温度和陆面参数初值以及模式用T213业务。方案5为只有地面初始场中的4层土壤温度用欧洲中心的分析, 土壤湿度和陆面参数初值以及模式用T213业务。

模式从6月21日12点起报, 每6小时输出一次2m温度的值, 将几种方案得到的2m温度进行比较。图 5为几个方案全国平均2m温度各个预报时效的值以及观测值。结果表明, 除了方案1和5温度较观测值偏低外, 其它各方案都与观测值相近, 说明用气候值作初始场确实对2m温度误差有很大贡献, 而土壤湿度的初值则起到关键的作用, 因为只改变土壤湿度初值就使2m温度预报得到很大改善, 接近预报值, 而改变土壤温度作用不大。所以使用1997年每月1号的土壤参量插值得到的土壤参量作为陆面过程初值, 而不是每日的实际值, 存在误差。尤其是土壤湿度初值通过对地表能量平衡的影响对2m温度的影响显著。

2 结论

无论什么模式都经常会发现存在某些问题, 或某些预报量不准确, 如何根据结果来进行误差定位找到误差来源需要很多技巧和一定的思路。对于T213L31中的2m温度偏低的误差来源根据大量的分析, 得到初步结论:(1)模式地形高度存在较大偏差, 大部分站点的模式地形高于实际地形高度, 尤其是西部地区如青藏高原、新疆等地, 导致模式得到的是站点上空2m以上某一高度的温度, 较实际2m温度偏低。(2)使用1997年的土壤参数作为陆面过程初值, 而不是每日的实际值, 存在误差, 尤其是土壤湿度初值的不准确对2m温度的影响显著。所以针对两种误差来源需要分别制定不同的方案对模式进行改进。