不同初始场条件对新疆区域数值模式预报性能的影响.pdf

研究论文陈相，李曼，艾力亚尔艾海提，等不同初始场条件对新疆区域数值模式预报性能的影响J沙漠与绿洲气象，2 0 2 3，17（5)：38-46.doi:10.12057/j.issn.1002-0799.2023.05.005开放科学（资源服务）标识码（OSID）：沙漠与绿洲气象Desert and Oasis Meteorology第17 卷第5期2023年10 月不同初始场条件对新疆区域数值模式预报性能的影响陈相1-2.3,李曼1-2 艾力亚尔艾海提13,李火青1.3,刘建军13,张海亮13,马玉芬1.3（1.中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所，新疆乌鲁木齐8 30 0 0 2；2.中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室，北京10 0 0 8 1;3.中国气象局塔克拉玛干沙漠气象野外科学试验基地，新疆乌鲁木齐8 30 0 0 2）摘要：基于GRAPES_GFS和NCEP_GFS两种初始场，详细比较了两者之间的差异，分别利用两种初始场驱动新疆区域数值模式（RMAPS-CAV1.0），对2 0 2 1年4月的数值预报结果以及2021年4月2 1日一次暴雨过程模拟结果进行MET(ModelEvaluationTools）对比检验。结果表明：（1）两种资料的位势高度扰动场、温度扰动场、湿度扰动场存在明显差异，其相关系数分别为0.260.60.0.050.24和0.0 1 0.12，导致在次天气尺度上存在着较大差异，并由此造成了模拟结果之间的差异，反映了区域模式对初始场和边界条件的敏感性；（2）从高空位势高度、风速、温度的预报结果看，NCEP_GFS初始场在新疆区域模式中高空要素的预报效果均要优于GRAPES_GFS初始场，均方根误差分别降低35.5%37.2%、7.6%12.6%和6.0%17.2%。从地面常规预报量的检验看，CRAPE_CFS初始场对2 m温度和10 m风速的预报效果优于NCEP_CFS初始场，均方根误差分别降低14.3%和6.8%；（3）从降水检验评分看，两种初始场的降水预报整体为漏报现象，NCEP_GFS初始场针对各降水阅值及不同时效的预报降水评分高于GRAPES_CFS，0.1、6.1和12.1mm/6h的TS评分分别提高2 2.5%、16.1%和150.8%；（4）从一次暴雨过程预报的检验结果看，GRAPES_GFS对于2 4h为小量级降水预报效果优于NCEP_GFS，准确率分别为6 1.4%和40.0%；而NCEP_GFS对于大量级的降水预报则优于GRAPES_GFS，准确率分别为6 6.7%和33.3%。两种初始场对降水个例检验的偏差以空报现象为主，NCEP_GFS的TS评分整体高于GRAPES_GFS。关键词：数值模式CRAPES_GFS；NCEP_G FS；初始场；新疆中图分类号：P456.7文献标识码：A文章编号：10 0 2-0 7 99(2 0 2 3)0 5-0 0 38-0 9数值天气预报是利用基于大气动力学方程及其相应的数值计算方法和物理参数化方案建立起来的收稿日期：2 0 2 3-0 2-0 6：修回日期：2 0 2 3-0 4-2 4基金项目：新疆维吾尔自治区自然科学基金（2 0 2 2 D01B231）：灾害天气国家重点实验室开放课题（2 0 2 3LASW-B03）数值预报一卫星先行计划项目（2 0 2 3-2 3）；新疆气象局引导性项目（YD202303）：2 0 2 0 年自治区高层次人才经费（2 0 2 1-49）作者简介：琚陈相（198 8 一），男，副研究员，主要从事数值天气预报与中尺度数值模拟工作。E-mail：j u c e x i d m.c n通信作者：李曼（198 6 一），女，高级工程师，主要从事数值模式研究工作。E-mail：l i mi d m 12 6.c o n38数值模式，在给定的初值和边界条件下，对描述大气运动的物理方程组进行数值求解，预报未来某个时刻的大气运动状态。因此，数值天气预报成为一种典型的初值问题，初始场能否正确地反映真实大气运动，能否与数值模式协调匹配，直接影响到模式的预报结果2-4，初始场的微小差别都可能导致截然不同的预报结果15-8。国内外已有许多专家就初始场问题做过研究，龚建东等9研究指出，区域中尺度模式模拟误差除来源于初始场误差外，模式误差、侧边界条件的影响琚陈相等：不同初始场条件对新疆区域数值模式预报性能的影响也同样重要。Zhang等0 比较全面地研究了中尺度暴雨的可预报性，表明模式和初始场误差对预报结果有显著影响。朱红芳等用T213L31及NCEPFNL6h间隔的资料作为初始和边界条件,对一次致洪暴雨进行数值模拟试验，表明模式的数值预报能力对不同的初始场和侧边界条件存在不同程度的依赖性，初始场的差异决定了模拟结果的差异。李秋阳等2 利用 GFS 和JMA提供的初始场和侧边界条件对台风内部结构和移动路径进行了数值预报，表明初始场和侧边界的差异对台风结构和路径预报存在不同差异。袁有林等13 利用ERA-interim和FNL资料分别驱动WRF模式，对华北一次大暴雨过程进行了数值模拟，指出不同初始场在次天气尺度上存在较大差异，导致对降水的模拟偏差,而湿度场的扰动对降水误差的贡献最大。韩子霏等14利用WRF模式，评估 GRAPES_GFS、FNL 和ERA-interim三种不同资料提供的初始条件和边界条件对西北地区一次暴雨过程的数值模拟效果，表明不同初始场对系统环流、降水分布特征及降水TS评分均存在不同差异。这些研究都为提高区域中尺度模式的预报能力提供了有价值的参考依据。本文比较了美国国家环境预报中心NCEP(National Centers for Environmental Prediction)GFS（T h e G l o b a l Fo r e c a s t Sy s t e m）资料和中国气象局GRAPES（G l o b a l/Re g i o n a l A s s i m i l a t i o nPrEdiction System）G FS之间的差异（选取范围为D01区域：53 137 E，16 55N），并分别利用上述两种资料作为初始背景场和侧边界条件，驱动新疆区域数值模式业务系统（Rapid-refresh Multi-scaleAnalysis and Predication System-Central Asia，简称RMAPS-CAV1.0）,进行整月预报和个例试验研究，以了解新疆区域模式对初始场的敏感程度，希望能为提高区域模式的预报能力提供参考。1模式设计与初值简介1.1模式简介2017年11月，中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所引进北京城市气象研究院运行的快速更新多尺度分析和预报系统睿图（Rapid-refresh Multi-scale Analysis and Predication System,简称RMAPS),搭建起3km高分辨率的新疆区域数值模式业务系统（RMAPS-CAV1.0）,2 0 18 年5月底实现了试运行，并于2 0 2 0 年6 月通过了新疆气象局组织的业务化评审5。该系统以WRFv4.1.3和WRFDAv4.1.3为核心,采用双重嵌套,D01的分辨率为9 km,网格设置为7 12 532，经纬度跨距范围为：53.8 2 136.85E，16.6 2 54.52 N，覆盖了中亚及我国大部分地区,D02的分辨率为3km，网格设置为8 32 x652，覆盖了全疆，垂直分为50 层，模式层顶为10 hPa。系统采用三维变分同化技术，以U/V为变量进行多元观测资料（常规观测资料、雷达径向风和反照率等）的同化技术，目前每日运行4次（0 0、0 6、12、18时UTC）,最长预报时效48 h，为新疆各地气象部门提供稳定的数值预报产品，并成为预报员在气象预报中的重要参考资料之一。模式物理过程设置为：WSM6云微物理方案，K-F对流参数化方案（D02无积云对流方案），YSU边界层参数化方案，RRTMG长波/短波辐射方案和NOAH陆面过程参数化方案。1.2初值简介及试验设计本文使用了两种初值来试验其对新疆区域数值模式RMAPS-CAV1.0预报能力的影响。第一种初始背景场资料是美国国家环境预报中心NCEP_GFS全球预报场，水平分辨率为0.50.5，时间间隔为3h,NCEP_GFS资料提供1 0 0 0 0.0 1 hPa 41层的各层等压面上的高度场、温度场、湿度场、海平面气压和地表温度等要素。第二种背景场资料是国家气象中心业务的GRAPS_GFS东半球预报场，水平分辨率为0.2 50.2 5,时间间隔为3h,GRAPES_CFS提供10 0 0 0.1hPa40层各层等压面上的气象要素and资料。为了系统检验两种初始场资料对新疆区域数值预报模式预报的影响，用于检验的预报样本时间段为2 0 2 1年4月1日一4月30 日（全文均用UTC时间）,每天两次（0 0 UTC 和12 UTC)更新循环预报，每次预报时效为2 4h,样本总数为6 0 个。选取连续月时间段作NCEP_GFS和GRAPES_GFS的预报性能比较，更能充分了解两种初始场资料在新疆区域的预报差异。本文使用NECP_GFS和GRAPES_GFS两种初值来试验其对新疆区域模式的影响，首先对两种初值进行比较分析，以了解它们之间的差异。文中使用相关系数r来检验两种初始场的相似程度叫,相关系数公式为：2(x-x)(y-y)=1Txy=i=1式中：xiy:分别为NECP_GFS、G RA PES_G FS资料初始场中各格点的值，x、分别表示其场中所有格点的平均值。相关系数r越大，表示两种初始场相似(1)39(6)研究论文程度越大。其次利用气象学上通用的MET(ModelEvaluationTools）检验平台，一是对NCEP_CFS和GRAPES_GFS两种资料在D02区域的地面和高空的模式预报量（地面：2 m温度、10 m风速；高空：位势高度、风速、温度）进行站点检验评分116-18。检验所使用的地面要素观测资料和降水观测资料均来自国家级地面气象观测站，3km分辨率区域中约有10 5个；使用的探空观测资料均来自参加考核探空站点，3km分辨率区域有14个。给出预报相对于常规探空和地面观测的均方根误差RMSE和平均偏差ME：Ru-V.2(F-0),M2(F-0).=1其中：F为第i点上的预报值，O，为第i点上的观测值。根据检验时段内地面观测站降水观测实况，计算两种初始场资料逐6 h，检验阈值分别为0.1、3.1、6.1、12.1和2 4.1mm，累计降水站点T.评分和BIAS预报偏差：T.=NN,+N,+N.BlA5=N,+NN,+N.其中：N.为预报正确站（次）数、N，为空报站（次）数、N。为漏报站（次）数）。2NCEP_GFS和GRAPES_GFS初始场之间的差异本文使用NCEP_GFS和GRAPES_GFS两种初值试验其对新疆区域数值模式业务系统的影响，首先对两种初值在新疆区域数值模式（RMAPS-CAV1.0）D 0 1的预报范围内进行比价和分析，采用公式（1)相关系数，描述2 个资料间的相近程度，初值中各格点值分别用xi、y 表示，所有格点的平均值用x、表示，相关系数越大表示两种资料越相近，差异越小。图1a是2 个资料中各气压层位势高度场、温度场和湿度场的相关系数，NECP_GFS与GRAPES_GFS资料中位势高度场7 0 0 hPa以上的相关系数超过了0.9，表明2 个资料相似程度较高，7 0 0 hPa以下相关系数较低。温度场的相关系数整体上超过了0.9，表明2 个资料温度场差异较小：湿度场的相关系数整体 0.9 7，说明两种资料大的环流形势差异很小。两种资料间的扰动场相关系数较(3)小（图1b），尤其在30 0 hPa以上高度相关系数迅速变小。总体来看，位势高度扰动场的相关性好于温度扰动场，温度扰动场的相关性好于湿度扰动场。位势高度扰动场、温度扰动场、湿度扰动场的相关系数分别为0.2 6 0.6 0 0.0 5 0.2 4和0.0 1 0.12，说明两种资料初始场的扰动场之间的差异明显，同时扰动场所反映的次天气尺度有着较大差异，这种差异也许是影响(4)新疆区域数值模式预报能力的一个原因。利用9点平滑公式计算大尺度场：(5)s(falitfalitfiLatfai-4f)式中：f是实况要素场，是平滑滤波后得到的大尺度场，s是平滑系数。1.00-GESSCRAPES高度肠-D-CFS4CRAPES大R度高度质0.90-GFS与GRAPES品度场-O-GFSSGRAPESAR座温度场GFS与GRAPES技场一+ES专ORAPES大R成佳达销0.800.700.60-1000925850700500403002502001501007050/hPa0.600.500.40-0.300.200.10-0.00-100092550700500400300250200150100气压/P图1NCEP_CFS和CRAPES_GFS各层高度场之间、温度场之间和湿度场之间的初始场、大尺度场（a）和扰动场（b）的相关系数3不同初始场对新疆区域模式预报结果的影响分别使用NCEP_CFS和GRAPES_CFS作为初第17 卷第5期2023年10 月24GFS与GRAPFS找动高度场GES与GRAPES捷动R度场UFS与GRAPES捷动度场7050琚陈相等：不同初始场条件对新疆区域数值模式预报性能的影响始场驱动新疆区域数值模式预报系统（分别记为exp_CFS和exp_GRAPES试验），分析不同初始场对新疆区域数值模式模拟结果的影响。如不作特别说明，以下均是分析D02内的数据。3.1高空要素预报差异3.1.1位势高度图2 给出NCEP_GFS和GRAPES_GFS各层位势高度的预报偏差（图2 a）和均方根误差（图2 b）。NCEP_GFS的高空位势高度预报偏差40 0 hPa以下为负偏差，呈现先增大后减小的趋势，40 0 hPa以上为正偏差；GRAPES_CFS的预报偏差整体呈现随高度逐渐增大的正偏差，在2 0 0 hPa达到极大值。整体上看，NCEP_GFS三个时刻的高空位势高度预报偏差分别维持在-6.6 2 7.8 9，-4.6 5 9.34和-7.8 5 5.2 7 gpm,CRAPES_CFS三个时刻的高空温度预报偏差分别维持在4.44 2 8.58、2.17 32.7 6和-2.6 4 30.30 gpm，G RA PES_G FS高空位势高度的预报偏差在0 0 时分析时刻、12 和2 4时预报时刻均大于NCEP_GFS。NCEP_CFS的高空位势高度均方根误差和CRAPES_CFS变化趋势基本保持一致，呈现随高度逐渐增大的趋势，NCEP_GFS的均方根误差在3个时刻均小于GRAPES_GFS，3个时刻的平均均方根误差分别减少37.2%、36.2%和35.5%。NCEP_GFS初始场在新疆区域模式中高空位势高度的预报效果优于GRAPES_GFS初始场，整体预报效果提升35.5%37.2%。3.1.2风场图3给出NCEP_GFS和GRAPES_GFS各层风场的预报偏差（图3a）和均方根误差（图3b）。NCEP_GFS和GRAPES_GFS的高空风场预报偏差变化趋势基本一致，0 0 时的预报偏差整体呈随高度逐渐减小的负偏差；12 和2 4时的预报偏差在7 0 0hPa以下为随高度逐渐减小的正偏差，7 0 0 hPa及以100a200300400500700850925-20-1001020位势高度/mexp_GFS_00-expGRAPES00expGFS12-eXP_GRAPES_12图2 NCEP_CFS和CRAPES_GFS各层位势高度预报偏差（a）和均方根误差（b）上随高度整体呈现先增大后减小的负偏差；整体上看，NCEP_GFS三个时刻的高空风场预报偏差分别维持在-0.8 2 -0.42,-0.7 8 0.8 9和-0.92 1.33m/s,CRAPES_GFS三个时刻的高空风场预报偏差分别维持在-1.16 0.11、-0.8 2 0.7 2 和0.2 9 0.44m/s,GRAPES_GFS高空风速预报偏差在7 0 0 hPa及以下要小于NCEP_GFS,700hPa以上则大于NCEP_CFS。NCEP_CFS的高空风速均方根误差和GRAPES_GFS变化趋势基本保持一致，呈现随高度逐渐减小再增大再减小的趋势，在30 0 hPa高度上达到极大值，NCEP_CFS的均方根误差在3个时刻均小于GRAPES_GFS,3个时刻的平均均方根误差分别减少12.6%、9.0%和7.6%。NECP_GFS初始场在新疆区域模式中高空风场的预报效果优于CRAPES_GFS初始场，整体预报效果提升7.6%12.6%。100a200300400500700850925-2.0-1.00.01.02.03.0K速/m/s)exP_GFS_00-exp_GRAPES_00-expGFS12-xP_GRAPES_12-exp_GFS_24exP_GRAPES_24图3NCEP_GFS和GRAPES_GFS各层风速预报偏差（a）和均方根误差（b）3.1.3温度场图4给出NCEP_GFS和GRAPES_GFS各层温度场的预报偏差（图4a）和均方根误差（图4b）。NCEP_CFS高空温度场的初始场预报偏差30 0 hPa以下呈随高度先增大后减小的负偏差，在8 50 hPa达到极大值，2 0 0 hPa及以上呈先增大后减小的正偏差，在2 0 0 hPa达到极大值；GRAPES_CFS的预报偏ME100620030040050070085092530051015202530位势高度/gpmCXP_GFS_21.-exp_GRAPES_24MERMSE差7 0 0 hPa及以下呈随高度逐渐减小的负偏差，7 0 0hPa以上呈随高度先增大后减小再增大再减小的趋势，在2 0 0 hPa达到极大值。整体上看，NCEP_GFS三个时刻的高空温度预报偏差分别维持在-0.92 0.60、-0.8 3 0.6 4和-1.0 9 0.6 6,GRAPES_GFS三个时刻的高空温度预报偏差分别维持在-2.0 3 0.54、-0.180.46和0.2 9 0.44GRAPES_GFS的高空温度预报偏差要小于NCEP_CFS。NCEP_CFS的高空温度均方根误差和10062003004005007008509250.01.02.03.04.05.06.0风速/（m/s)RMSE41研究论文GRAPES_GFS变化趋势基本保持一致，呈现随高度逐渐减小再增大再减小的趋势，在30 0 hPa高度上达到极小值，NCEP_GFS的均方根误差在三个时刻均小于GRAPES_CFS，三个时刻的平均均方根误差分别减少17.2%、10.3%和6.0%。NECP_GFS初始场在新疆区域模式中高空温度的预报效果优于GRAPES_GFS初始场，整体预报效果提升6.0%17.2%。1003200300400500700850925-3.0-2.0-1.00.01.02.03.0福度exP_GFS_00-exP_GRAPES_00-CXp_GIS_12-xp_GRAPES_12exP_GFS_24-exP_GRAPES_24图4NCEP_GFS和GRAPES_GFS各层温度预报偏差（a）和均方根误差(b）3.2地面要素预报差异图5为NCEP_GFS和GRAPES_GFS地面气象要素的预报偏差和均方根误差（图5a为2 m温度；图5b为10 m风速）。从2 m温度的检验结果看，NCEP_GFS初始场和GRAPES_GFS初始场的预报偏差均为-2.11-0.8 2 的负偏差，随着预报时效延长呈先增大后减小再增大再减小的波动状，NCEP_CFS和GRAPES_CFS的2 m温度平均预报偏差分别为-1.7 2 和-1.32,GRAPES_CFS的2 m温度各个时刻预报偏差平均降低16.9%。从2 m温度的均方根误差结果看，NCEP_GFS初始场和CRAPES_CFS初始场的均方根误差维持在3.14.4，呈现先减小后增大再减小再增大的波动状，NCEP_GFS和GRAPES_GFS的2 m温度平均均方根误差分别为3.95和3.39，CRAPES_CFS的2 m温度各个时刻均方根误差平均降低14.3%GRAPE_GFS初始场对2 m温度的预报效果要优于NCEP_GFS初始场。从10 m风速的检验结果看（图5b），NCEP_CFS初始场和GRAPES_GFS初始场的预报偏差均为0.021.34m/s的正偏差，随着预报时效的延长预报偏差维持较稳定，NCEP_GFS和GRAPES_GFS的10 m风速平均预报偏差分别为1.0 6 和0.7 9m/s，CRAPES_CFS的10 m风速各个时刻预报偏差平均降低30.4%。从10 m风速的均方根误差结果看，42沙漠与绿洲气象Desert and Oasis Meteorology4.02.00.0-2.0-4.00 36预报时效/h4.0b(s/m)/aN2.0ME100b2003004005007008.509250.0第17 卷第5期2023年10 月4.54.03.53.02.52.0912.15十1821243.3RMSE3.00.02.7-2.02.4-4.02.10369122.15182124预报时效h-+-exP_GFS_RMSEexP_GRAPES_RMSE1.02.03.04.0eXP_GFSME图5NCEP_GFS和CRAPES_GFS地面要素预报偏差和均方根误差随时间演变（a 为2 m温度，b为10 m风速）NCEP_GFS初始场和GRAPES_GFS初始场的均方根误差维持在2.46 3.0 7 m/s之间，呈现先减小后增大再减小再增大的波动状，NCEP_CFS和CRAPES_CFS的10 m风速平均均方根误差分别为2.85和2.6 5m/s，G RA PES_G FS的10 m风速各个时刻均方根误差平均降低6.8%。GRAPE_GFS初始场对10 m风速的预报效果优于NCEP_GFS初始场。3.3降水评分检验3.3.1逐6 h降水检验图6 是NCEP_GFS初始场和GRAPES_GFS初始场在2 0 2 1年4月逐6 h累计降水预报的检验结果，采用的方法是国际上通用的TS评分和BIAS预报偏差，给出了两种初始场在D02检验区域下的0 0时UTC预报时次4个时段（0 0 0 6.0 6 12、12 18及18 2 4时）的平均降水检验结果。除6.1mm/6h降水阈值的0 0 0 6 时，NCEP_GFS初始场针对各降水阅值及不同时效的预报降水TS评分要高于GRAPES_GFS,0.1、6.1%和12.1mm/6h的TS评分分别提高2 2.5%、16.1%和150.8%。降水预报的BIAS预报偏差反映的是针对某一阈值预报发生降水的测站数与实际发生降水的测站数之比和模拟对于降水范围大小的预报性能。从两种初始场的BIAS偏差看，除0.1和6.1mm/6h降水阅值的18 2 4时，NCEP_CFS初始场和GRAPES_GFS初始场的BIAS偏差 1，表明两种初始场的降eXP_GRAPES_ME琚陈相等：不同初始场条件对新疆区域数值模式预报性能的影响降水预报检验（表1)可知，2 4h累计降水量为小量0.801a卖0.600.40hllullull0.200.005.004.003.002.001.000.00图6 NCEP_GFS和GRAPES_GFS降水预报的（蓝色为NECP_GFS；红色为GRAPES_CFS；a 为TS评分：b为BIAS偏差）水整体为漏报现象，预报的降水范围小于实况。针对0.1、6.1和12.1mm/6h三个阈值降水的平均BIAS评分，NCEP_CFS和GRAPES_GFS分别为1.0 7、1.04.0.95和0.98、1.39、0.8 1,NCEP_GFS初始场降水值的BIAS偏差整体比GRAPES_GFS的偏差更接近1，表明NCEP_GFS预报降水的测站数比CRAPES_CFS更接近于实际测站数。3.3.2降水个例检验过程前期，2 0 2 1年4月2 0 日0 0 时50 0 hPa欧亚范围内呈两槽两脊的经向环流，欧洲北部为阻塞高压，西伯利亚为低槽活动区，巴尔喀什湖地区为高压脊区，受上游短波扰动影响，阻塞高压向东南衰退的过程中减弱成高压脊，北方冷空气沿脊前偏北气流东南下，促使下游西伯利亚低涡南下，由于下游高压脊阻挡，西西伯利亚低涡东移缓慢，影响北疆、东疆地区，造成4月2 0 日12 时2 5日12 时北疆大部、阿克苏地区北部、巴州大部、吐鲁番市、哈密市北部等地出现降水天气。其中，2 0 2 1年4月2 1日0 0时一2 2 日0 0 时为本次降水过程的主要时段，降水主要集中在伊犁、博州、塔城、阿勒泰北部及北疆沿天山一带，强降水中心位于伊犁河谷一带，最大降水中心位于新源站（2 4h累计降水为2 1.2 mm）；NCEP_GFS和CRAPES_CFS二个初始场对降水预报的范围和强度上与实况较一致，强降水中心均位于伊犁河谷，对新源站2 4h累计降水预报分别为18.4和17.0 mm，与实况较吻合。从4月2 1日0 0 时一2 2 日0 0 时全疆国家站点INCEPGFS61218246121824612182461218240.1mm6.1mmbINCEPGFS61218246121824612182461218240.1mm6.1mm检验评分GRAPES_GFS12.1mml24.1mmGRAPESGFS12.1mm24:1mm（0.1 6.0 m m/2 4h）的实况站点数为35个，NCEP_GFS在2 0 日12 时和2 1日0 0 时预报站点数分别为8 和2 0 个，真实命中率分别为2 2.9%和57.1%，G RA PES_G FS在2 0 日12 时和2 1日0 0 时预报站点数分为18 和2 5个，真实命中率分别为51.4%和7 1.4%，GRAPES_GFS对于小量级的降水预报要优于NCEP_CFS;24h累计降水量为中量（6.1 12.0 m m/2 4h）的实况站点数为11个，NCEP_GFS在2 0 日12 时和2 1日0 0 时预报站点数均为2 个，真实命中为18.1%，CRAPES_CFS在2 0日12 时和2 1日0 0 时预报站点数分别为5和2 个，真实命中率分别为45.5%和18.1%，GRAPES_GFS对于中量级的降水预报与NCEP_GFS相当；2 4h累计降水量为大量（12.1 2 4.0 mm/24h）的实况站点数为3个，NCEP_CFS在2 0 日12 时和2 1日0 0 时预报站点数分别为2 和0 个，真实命中分别为6 6.7%和0,GRAPES_GFS在2 0 日12 时和2 1日0 0 时预报站点数分为0 和1个，真实命中率分别为0 和33.3%，NC EP_C FS对于大量级的降水预报优于CRAPES_GFS。图7 是NCEP_GFS和GRAPES_GFS初始场对2021年4月2 1日0 0 时2 2 日0 0 时逐6 h累计降水预报的检验结果，从4月2 0 日12 时预报的降水评分看（图7 a、7 b），两种初始场对晴雨预报（0.1mm/6h）主要为空报（BIAS1),NCEP_GFS和GRAPES_GFS的TS评分平均分别为0.54和0.45；对于6.1mm/6h降水阈值，NCEP_CFS和CRAPES_CFS主要为空报，NCEP_GFS的逐6 hTS评分分别0.0 8 和0.16、GRAPES_GFS的TS评分为0.10。从4月2 1日0 0 时预报的降水评分（图8 c、8 d）可知，NCEP_CFS初始场对晴雨预报（0.1mm/6h）主要为漏报，而GRAPES_GFS主要为空报，NCEP_GFS和GRAPES_GFS的TS评分平均分别为0.46 和表12 0 2 1年4月2 1日0 0 时2 2 日0 0 时新疆国家站降水预报检验20日12 时预报21日0 0 时预报24h,实况降水量站点CFS预/mm个报站命中预报站点命中报站点率1%率1%点/个1个0.16.035822.96.112.011218.112.124.03266.7GRAPES1851.4545.50GFS预命中CRAPES预报站点命中率/%率/%个/个2057.1218.102571.4218.1133.343研究论文沙漠与绿洲气象Desertand Oasis Meteorology第17 卷第5期2023年10 月0.801a0.600.200.000.800.600.400.200.00612 18 24612 1824612 18 24612 18 240.1mm24.1mm图7 不不同初始场对2 0 2 1年4月2 1日0 0 时2 2 日0 0 时不同阅值逐6 h降水预报TS(a，c)和BIAS预报篇差(b,d)评分（a，b 为4月2 0 日12 时预报；c，d 为4月2 1日0 0 时预报；蓝色：NECP_GFS；红色：GRAPES_GFS）0.57；对于6.1mm/6h降水阈值，NCEP_CFS和GRAPES_CFS主要为空报现象，NCEP_GFS的逐6 hTS为0.0 8,GRAPES_GFS的TS评分分别为0.14和0.08。4结论对NCEP_GFS和GRAPES_GFS初始场资料进行了详细比较，基于新疆区域数值模式业务系统（RM A PS-C A V 1.0），分别利用两种初始场开展整月数值模拟试验和一次强降水个例的模拟试验，并对预报结果进行了系统的检验评估。得出如下结论：(1)通过尺度滤波可知，NCEP_GFS与GRAPES_GFS资料的大尺度场的相似性较高，主要的差异体现在次天气尺度，位势高度扰动场、温度扰动场、湿度扰动场相关系数分别为0.2 6 0.6 0、0.0 5 0.2 4和0.010.12。因此，用这两种资料分别驱动新疆区域数值模式业务系统，模拟的各物理量场间存在着较大差异，且这两种差异2 4h内不会随着积分时间增加而消失，反映了区域模式对初始场和边界条件的敏感性。（2）从两种资料形成的初始场预报的高空位势高度、风速、温度结果看，NCEP_GFS初始场在新疆区域模式中高空要素的预报效果均优于GRAPES_GFS初始场，均方根误差分别降低35.5%37.2%、7.6%12.6%和6.0%17.2%。从地面常规预报量的检验看，CRAPE_CFS初始场对地面气象要素（2 m温度和10 m风速）的预报效果优于NCEP_GFS初始场，均方根误差分别降低14.3%和6.8%。（3）从降水检验评分看，两种初始场的降水主要为空报，NCEP_CFS初始场的空报现象小于44NCEP_GFSGRAPESGFS6121824612182412182461218240.1mm6.1mmCNCEP_GFSGRAPES_GFS6.1mm12.1mm5.00Jb4.003.002.001.000.0012.1mm24.1mmNCEP_GFSGRAPES_GFS6121824612182466121824651218240.1mm6.1mm5.00d4.003.002.001.000.00612 18 24612 18 24612 1824612 18240.1mm24.1mmGRAPES_GFS初始场。NCEP_GFS初始场针对各降水阈值及不同时效的预报降水评分高于CRAPES_GFS,0.1.6.1和12.1mm/6h的TS评分分别提高22.5%，16.1%和150.8%(4)从一次强降水个例预报结果看，GRAPES_GFS对于小量级的降水预报优于NCEP_CFS，两种初始场对中量级的降水预报效果相当，NCEP_CFS对于大量级的降水预报优于GRAPES_GFS。从降水个例的检验评分看，两种初始场多以空报现象为主，NCEP_CFS的TS评分要高于CRAPES_GFS。通过本文开展的检验工作发现，GRAPES_CFS目前作为新疆区域数值模式业务系统的初始场，在地面气象要素和小、中量级的降水预报方面存在优势；但也存在一定的不足，主要体现为高空气象要素和大量级降水的预报方面。因此，CRAPES_CFS初始场在新疆区域的预报效果提升主要从2 个方面开展，一方面需要开展长期的检验工作和更多的典型天气个例作进一步效果评估；另一方面，加强雷达资料和卫星资料同化技术研究及其在业务系统中的应用，以提高降水短临预报效果；下垫面数据的更新应用，以提高地面气象要素的预报效果；开展基于机器学习和统计方法的偏差订正工作，减少模式预报的系统性误差。参考文献：】部吉东，丑纪范.数值模式初值的敏感性程度对四维同化的影响一基于Lorenz系统的研究.气象学报，1995,53(4):471-479,2王栋梁，梁旭东，端义宏.云迹风在热带气旋路径数值预报中的应用研究 气象学报，2 0 0 5，6 3（3）：351-358.3袁招洪.GPS可降水量资料应用于MM5模式的变分同化12.1mmNCEP_GFSGRAPES_GFS6.1mm12.1mm24.1mm陈相等：不同初始场条件对新疆区域数值模式预报性能的影响试验J.气象学报，2 0 0 5,6 3(4)：391-40 4.4王叶红,赵玉春，崔春光.多普勒雷达估算降水和反演风在不同初值方案下对降水预报影响的数值研究气象学报,2 0 0 6,6 4(4):48 5-49 9.5彭继达,程兴宏,孙治安,等.两种不同初始场对太阳辐射模拟效果的影响J.高原气象,2 0 14,335):1352-136 2.6汤浩，贾丽红.背景场和物理过程对WRF模式在新疆区域预报性能的影响J.沙漠与绿洲气象，2 0 14,8(3)：2 7-33.7】杨袁慧,师春香,王炜,等.一次强降水模拟中土壤湿度初值的影响研究.气象，2 0 13,39(11)：148 1-148 9.8麻素红,瞿安祥.不同初始场及侧边界对台风路径数值预报的影响J.热带气象学报，2 0 0 4,2 0(6)：7 37-7 42.9】龚建东，邱崇践，王强，等.区域四维变分资料同化的数值试验J.气象学报,19 9 9,57 8(2):131-142.10 ZHANG F,ODINS A M,NIELSEN-GAMMON J W.Mesoscale predictability of an extreme warm-seasonprecipitation event J.Weather and Forecasting,2006,21(2):149-166.11 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