1 9—11月天气气候概况

2017年秋季，我国平均气温为10.8℃，较常年同期偏高0.9℃。从空间分布看，全国大部分地区气温接近常年同期或偏高，其中内蒙古西部、西北地区西南部和中部、西藏、西南地区西部、江南地区南部和华南地区东部等地气温较常年同期偏高1~2℃，局部偏高2℃以上；内蒙古东部、东北地区北部和东部、江淮地区西部和江汉地区东部等地气温较常年同期偏低，其中内蒙古地区东部局部和东北地区北部局部偏低0.5~1℃。季内我国主要有8次冷空气过程，其中11月16—19日的全国性中等强度冷空气过程使我国中东部大部气温出现入秋以来气温最低值。

2017年秋季，全国平均降水量123.2 mm，较常年同期(119.8 mm)偏多2.8%。从空间分布看，西北地区中东部和西部局部、东北地区北部局部、华北地区大部、黄淮地区南部和西部、江汉、江淮大部、江南东北部局部、西南地区西北部和东南部、华南地区西部等地偏多2~5成，其中部分地区偏多1倍以上；内蒙古中东部大部、西北地区西部大部、西藏地区大部、西南地区西南部、东北地区中部和西南部、华北地区东北部局部、黄淮地区东北部、江南地区西部局部、华南地区东部等地降水偏少2~5成，其中部分地区偏少8成至1倍。2017年华西秋雨总体偏多，其中华西秋雨北区秋雨从2017年8月25日开始至10月18日结束，累积降水量234.1 mm，较气候态偏多71.5%；华西秋雨南区秋雨从2017年8月24日开始至10月26日结束，累积降水量322.19 mm，较气候态偏多74.7%(支蓉和陈丽娟，2018)。期间，孟加拉湾低槽偏深，西北太平洋副热带高压(以下简称副高)位置偏西偏南，从而有利于西南季风输送的丰沛水汽与中纬度西风气流中的弱冷空气在华西地区交绥，造成较多降水。

2017年9—11月，西北太平洋和南海共生成10个热带气旋，生成个数较常年同期偏少(1981—2010年平均生成11.4个)，其中有2个登陆我国，登陆个数也较常年同期偏少(1981—2010年平均登陆2.5个)(张峰，2016)。在两个登陆台风中，9月1日凌晨生成的第16号台风玛娃(Mawar)较为独特。在“玛娃”整个生命史中，其移速非常缓慢，路径曲折复杂，对广东、福建两省造成较大影响。

2 资料

本文选取2017年9—11月T639、ECMWF及日本(下文简称JP)数值模式20时(北京时)零场和中期预报时效预报场进行天气学检验及预报效果的对比分析。检验所用的资料主要包括三个模式2017年9—11月的500 hPa高度场、850 hPa温度场和风场以及海平面气压场(ECMWF模式10月13日20时起报的120和192 h时效500 hPa高度场预报资料和JP模式11月3日20时起报的所有时效500 hPa高度场预报资料缺失)。T639模式的资料分辨率均为1.125°×1.125°，ECMWF和JP模式的资料分辨率均为2.5°×2.5°。模式预报的副高北界和西伸脊点及亚洲中高纬西风指数根据各自的500 hPa位势高度场计算得到。

3 模式中期预报性能检验 3.1 亚洲中高纬环流形势预报检验

西风指数可以较好地反映中高纬地区大尺度环流形势演变和调整，是中期预报常用的重要参考指标之一，通过检验西风指数可以了解数值模式对中高纬地区对流层中层大尺度环流形势调整与演变的中期预报性能(任宏昌，2017；尹姗，2016；张峰，2016)。图 1给出了2017年9—11月T639、ECM-WF及JP模式零场与96~240 h预报的亚洲中高纬度西风指数的相关系数。由图可知，144 h预报时效内三个模式零场和预报的相关系数均在0.75以上，三个模式对大尺度环流的预报效果较好，其中又以ECMWF模式的预报性能最佳。在中期预报时效内，随着预报时效的延长，各模式的预报误差有所加大。168 h及其后的预报时效内ECMWF模式的预报效果均优于T639模式。JP模式在168~192 h预报时效对西风指数的预报比ECMWF模式更接近零场。整体而言，相比T639模式，ECMWF和JP模式对2017年9—11月亚洲中高纬大尺度环流的预报效果更好。

图 2给出了2017年9—11月T639、ECMWF及JP模式零场及120 h预报的西风指数逐日演变曲线。分析三个模式零场发现，9月上、中旬西风指数变化幅度较小。9月中旬后期至月末，西风指数从高值逐渐降低至100 dagpm左右，亚洲中高纬环流出现一次明显的纬向型向经向型转换，对应25—29日的一次全国中等强度冷空气过程。10月上旬西风指数回调，短暂维持纬向环流后下降，10月8—12日再次出现全国性中等强度冷空气过程。11月西风指数呈现多波动特征，共发生4次显著的高、低指数转换过程，在此期间我国有4次中等强度冷空气过程，分别出现在10月末至11月初，11月上旬后期，11月中旬和11月下旬末。从模式120 h预报与零场对比结果看，三个模式对西风指数均有着较好的预报能力，能够很好地把握环流的调整，但对环流形势调整幅度把握存在差异。相比之下，ECMWF和JP模式的预报效果较好，两个模式均能较为准确地预报出上述高、低指数转换的时间，指数的预报偏差较小，但JP模式对西风指数下降幅度的预报偏差更大；T639模式也能较好地预报指数转换的时间，指数预报较零场以偏高为主，存在系统性偏差。T639模式对西风指数下降幅度的预报表现不稳定，9月下旬指数的下降幅度预报偏小，11月上旬后期指数的下降幅度预报明显偏大。

3.2 西太平洋副高预报检验

秋季是我国夏季风向冬季风转换的过渡季节，副高位置和强度的变化不仅是影响我国强降雨带和气温分布的重要因素，也能反映出季节转换的特点。因此，中期数值预报模式对副高的预报能力是衡量该模式秋季预报性能好坏的重要标志之一(张峰，2016；张夏琨，2017)。本文选取T639与ECMWF模式对副高北界和西脊点位置的预报进行检验。

图 3给出了2017年秋季T639和ECMWF模式零场和120 h预报的西太平洋副高北界(当副高主体断裂或者位置偏东，588 dagpm线未达到120°E时，副高北界设为缺测)的逐日演变曲线。由图可知，2017年9月至10月上旬，副高北界基本维持在30°N及其以北地区，其中9月中旬出现一次明显的南北振荡，副高北界南落至24°N后再次北抬。10月上旬后期，副高开始自北向南撤退，至11月中、下旬退至22°N附近，完成夏季至冬季的季节性转换。整体而言，两个模式均能很好地预报副高的季节性变化趋势，对副高北界位置有较好的中期预报能力。T639模式对副高北界的预报较零场略偏北，ECMWF模式的预报偏差小，预报与零场更接近。特别是9月，T639模式对副高南撤的幅度估计不足，预报的南落位置较零场明显偏北。

为了进一步检验模式对副高演变的预报能力，对T639和ECMWF模式副高西脊点120 h预报进行检验分析，结果如图 4所示。9—10月副高西脊点位于90°~100°E，相比于常年明显偏西，使冷空气与副高西侧的暖湿气流交汇于江汉、西南东部、四川北部等地，造成华西秋雨较常年明显偏多(吕爱民和董林，2017；聂高臻和高拴柱，2018)。T639和ECMWF模式对上述两月中副高西脊点位置预报较准确，对于10月中旬副高出现的一次东退过程模式也有体现，但T639模式对东退幅度预报较零场偏小。11月副高出现4次较明显的东退，两个模式均能较好地预报出这几次过程。T639模式对其中一次过程中副高西脊点东西摆动的变化时间预报滞后，对11月下旬的第一次东退幅度预报较零场明显偏小。ECMWF模式的预报整体较好，对11月中旬的东退幅度预报较零场偏大。

3.3 850 hPa温度预报检验

850 hPa温度的变化通常能较好地反映大气低层的冷暖变化，对地面气温的预报有较好的指示意义，是中期温度预报的重要参考指标之一。了解和掌握数值模式的850 hPa温度中期预报性能对制作近地面气温及相关灾害性天气预报有重要参考价值。本文选取了天津北部(40°N、117.5°E)和江西南部(25°N、115°E)两个格点分别代表中国北方和南方地区，用于检验T639、ECMWF和JP三个模式对850 hPa温度变化的中期预报能力(图 5)。

从2017年9—11月850 hPa温度的整体变化可以看出，我国北方温度在起伏多变的过程中保持缓慢下降的趋势，南方9月的温度基本维持不变，随后气温伴随多次冷空气过程逐渐下降。三个模式对南、北方地区代表格点850 hPa温度的120 h预报与零场的相关系数均达到0.92以上，同时平均预报误差较小，表现出模式对850 hPa温度的变化均有较好的中期预报性能。在北方地区，T639模式850 hPa温度预报较实况以偏低为主，代表格点的平均预报偏差为-0.18℃；ECMWF模式的预报较实况总体略偏高，平均预报偏差为0.13℃；JP模式对850 hPa温度的预报效果与前两个模式相比较差，其预报值比实况偏高(平均预报偏差为0.36℃)，但其逐日预报误差正负波动比T639模式小，说明相较T639模式，其预报性能更稳定。这种预报稳定性偏差在降温幅度方面也有体现，ECMWF模式的预报零场较一致，T639和JP模式对降温幅度预报时而偏大时而偏小，与零场存在一定差距。在南方地区，ECMWF和JP模式对代表格点的温度预报较实况均偏高，T639模式偏低，其中ECMWF模式的平均预报误差是0.22℃，为三个模式中最小，逐日预报误差正负波动也最小，说明模式预报性能最稳定；T639模式的平均预报误差为-0.32℃，其绝对值为三个模式中最大，且正负波动也较大，表现出相对较差的预报稳定性。总体而言，ECMWF模式的850 hPa温度预报性能在三个模式中最好，平均预报误差较小；T639(JP)模式对南、北方地区的温度预报以偏低(偏高)为主，两个模式的预报稳定性与ECMWF模式存在差距。

3.4 台风预报能力检验

2017年秋季共有两个台风登陆我国。本文以造成严重影响、移动路径曲折复杂的1716号台风玛娃(Mawar)为例，分析T639、ECMWF及JP模式对秋季台风路径和强度的中期预报能力。

今年第16号台风玛娃(Mawar)于9月1日02时在南海东北部海面上生成，2日下午加强为强热带风暴，3日21:30前后在广东汕尾陆丰市沿海登陆，登陆时中心附近最大风力有8级(20 m·s^-1，热带风暴级)，中心最低气压995 hPa。受“玛娃”影响，广东、福建两省避险转移近5.7万人，期间恰逢新学期开学，广东多地宣布停课，东莞多地积水严重。通常台风的平均移速约为15 km·h^-1，而“玛娃”整个生命史的平均移速都维持在7 km·h^-1左右，尤其是靠近广东省沿海约200 km后，移动速度非常缓慢，部分时段原地少动；同时，“玛娃”在南海东北部海面移动方向多变，以蛇形路径逼近粤东，在1日早晨和2日夜间先后两次折向东北方向移动，出现曲折复杂的路径(吕爱民和董林，2017)。

为比较各个模式对台风强度及移动路径的预报能力，本文选取9月1日08和20时，2日20时，3日20时四个时次的850 hPa风场及500 hPa高度场进行分析对比(由于JP模式缺少08时起报的120 h预报资料，故1日08时图略)。台风玛娃在9月1日08—20时的移动路径为东北向，是该台风西北向移动过程中的一次转向。对比T639和ECMWF模式上述两时次的120 h预报场发现，T639模式完全没有预报出台风的这一转向移动，ECMWF模式的预报略有体现。两个模式对对流层低层台风中心位置的预报较零场均偏西偏南，500 hPa高度场能反映出台风的低值环流，但预报的强度较零场均偏弱。JP模式对1日20时台风低值环流强度预报偏弱，中心位置预报明显偏南；2日20时，台风向西北方向移至东沙礁北部，T639模式对台风强度的预报偏弱，对台风中心位置的预报较上一时刻变化不明显，与零场存在较大偏差。ECMWF和JP模式对台风低值环流的强度预报偏弱，台风中心位置的预报较零场依旧偏西偏南，但ECMWF模式对台风中心位置的预报误差较小；3日20时，台风逼近我国沿海，即将登陆广东。T639模式120 h预报场上，副高明显偏强，500 hPa无低值环流，对流层低层也无气旋性环流，预报与零场差异较大。ECMWF模式预报的台风移速较快，此时已登陆，台风中心位置较零场偏西偏北。JP模式对台风低值环流的强度预报基本准确，对台风中心位置的预报较零场明显偏西偏南。就台风移动速度而言，ECMWF和JP模式的预报均较零场偏快，T639模式的预报与零场存在较大偏差。

综上所述，三个模式对台风玛娃的中心位置的120 h预报较零场以偏西偏南为主，对其强度的预报偏弱。ECMWF模式的整体预报效果相对较好，尽管其预报的台风移速偏快，但对台风移动中的路径转向有所体现，且预报的台风中心位置与零场最接近。T639和JP模式的120 h预报均存在不同程度的偏差。

3.5 冷空气过程中冷高压的预报能力检验

2017年11月16日夜间至19日白天，受强冷空气影响，我国中东部大部降温6~10℃并伴有4~6级大风，其中山东、苏皖、浙江北部等地部分地区降温幅度达10~15℃。中东部大部气温出现入秋以来气温最低值，气温0℃线位于山西南部、河南北部至江苏中部一带。本文选取这次冷空气过程分析三个模式对地面冷高压的预报性能。

图 7给出了2017年11月16、17和18日20时三个模式海平面气压零场与120 h预报场及预报偏差。可以看到，16日20时地面冷高压主体控制贝加尔湖以西地区，中心强度超过1040 hPa。ECMWF模式120 h预报对冷高压的强度和位置把握较准确，JP和T639模式对冷高压的位置预报与零场较接近，但强度预报均较零场明显偏弱；17日20时，冷空气东移南压，地面冷高压中心位于内蒙古中部，中心强度达到1045 hPa。ECMWF模式120 h预报较零场略偏强，JP模式预报的冷高压中心位置较零场偏北4个纬度左右，强度也偏弱，T639模式对冷高压中心的预报较零场明显偏西偏南，强度明显偏弱；地面冷高压在向南入侵的过程中逐渐减弱，18日20时1030 hPa等高线前沿移至江淮地区。ECMWF和T639模式120 h预报较零场略偏强，JP模式1030 hPa等高线范围预报明显偏小。整体而言，三个模式中ECMWF模式对冷空气过程中海平面气压场的中期预报较为准确，JP模式对冷高压强度的预报偏弱，T639模式的预报较零场前期偏弱、后期偏强。

4 结论

本文通过对T639、ECMWF及JP模式中期时效预报产品的检验，主要得到以下结论：

(1) 三个模式能较准确地预报2017年9—11月亚洲中高纬大尺度环流的调整和演变，其中ECMWF模式的预报性能最好；JP模式次之，对西风指数的下降幅度预报偏大；T639模式对指数下降幅度的预报稳定性相对较差。

(2) 对于副高北界和西脊点的变化趋势，ECMWF和T639模式都有较好的中期预报能力，ECMWF模式比T639模式的预报偏差小，预报与零场更吻合。T639模式对副高位置的预报较零场略偏北。

(3) 对于850 hPa温度，ECMWF模式的平均预报误差较小，预报性能在三个模式中最好；T639(JP)模式对南、北方地区的温度预报以偏低(偏高)为主，两个模式的预报稳定性不如ECMWF模式。

(4) 三个模式对台风玛娃的中心位置的120 h预报较零场以偏西偏南为主，台风强度预报偏弱。ECMWF模式整体预报效果相对较好，尽管其预报的台风移速偏快，但对台风移动中的路径转向有所体现，且预报的台风中心位置与零场最接近。T639和JP模式的120 h预报均存在不同程度的偏差。

(5) 通过对11月的一次冷空气过程进行检验发现，ECMWF模式对此次冷空气过程中海平面气压场的中期预报较为准确，JP模式对冷高压强度预报偏弱，T639模式的预报较零场前期偏弱、后期偏强。