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user: 3. 研究内容 为了检验WRF模式对乌鲁木齐机场地面气象要素的预报效果，为预报员提供偏差订正的参考，利用2016年2月20日~2019年10月8日的机场实况资料与WRF模式的预报结果进行了对比分析。选取的预报结果包括不同嵌套区域(d02， d03)和不同起报时间(00， 12 UTC)的四种组合结果：d02-00、d02-12、d03-00、d03-12。 3.1. 乌鲁木齐机场各预报要素与实况的年变化对比分析 表1为乌鲁木齐机场2016~2019年各气象要素预报值与实况要素值误差度量统计。可以看出，WRF模式能够较准确的描述海平面气压场的变化，预报要素与实况要素间的相关系数均大于0.985，SDV值最接近于1 (SDV越接近于1，则预报值与实况间变化幅度越一致)，RMSE和E的误差值也最小；其次为温度和相对湿度，相关系数分别大于0.976和0.740，SDV差值在0.13~0.25之间，误差值E分别小于0.24和0.67；预报结果对风速的把握能力相对差一些，相关系数大于0.385，SDV差值小于0.32，E大于1.21。 综合4种误差参量分析可知，d02-00对海平面气压和湿度的预报效果好，但是相关系数不是最优值；d02-12对各气象要素预报效果表现稍差；d03-00对风速及温度的预报效果最好，偏差量较小，变化幅度最接近于实况；d03-12在风速、海平面气压和湿度的相关系数方面表现为最优结果，预报温度的偏差值最小，并且能够较准确描绘实况温度和相对湿度的变化幅度。 Table 1 Statistics of simulated values and actual error measurement of various meteorological elements at Urumqi Airport (full year 要素名称 起报时间及区域范围 R RMSE Bias SDV E 风速 d02-00 0.385* 2.06 0.31 1.28 1.28 d02-12 0.387* 2.11 0.35 1.32 1.31 d03-00 0.403* 1.94 0.24 1.20 1.21 d03-12 0.410* 1.96 0.27 1.23 1.23 温度 d02-00 0.977* 3.85 -1.10 0.87 0.24 d02-12 0.976* 3.85 -1.01 0.88 0.24 d03-00 0.977* 3.74 -0.94 0.88 0.23 d03-12 0.976* 3.74 -0.85 0.89 0.23 修正海平面气压 d02-00 0.985* 1.90 -1.42 1.06 0.19 d02-12 0.986* 1.93 -1.81 1.06 0.18 d03-00 0.986* 1.96 -0.85 1.07 0.19 d03-12 0.987* 2.00 -0.96 1.08 0.19 相对湿度 d02-00 0.740* 18.09 6.96 0.75 0.67 d02-12 0.756* 18.27 8.28 0.78 0.66 d03-00 0.740* 18.21 7.29 0.76 0.67 d03-12 0.757* 18.42 8.65 0.80 0.65 表1. 乌鲁木齐机场各气象要素模拟值与实况误差度量统计(全年) *代表通过99%的置信度检验。 3.2. 乌鲁木齐各预报要素与实况的的月变化对比分析 上一部分研究分析了4种预报结果对全年风速、温度、海平面气压以及湿度的预报准确度，得知模式对不同气象要素整体变化特征的模拟效果。接下来本文将详细分析模式对不同月份各气象要素预报的时间特征。 通过对全年的要素预报结果与实况进行对比分析，为气象预报提供了模式对不同气象要素预报能力的整体评估。模式在各月份和季节中，其对天气的描述和对气象要素预报的能力不同，下面对不同月份的预报要素与实况进行对比分析，按月评估模式要素预报的性能，希望为实际预报工作和偏差订正提供更优的参考。 图2是乌鲁木齐机场2016~2019年实况和模式预报的风速、温度、修正海平面气压、相对湿度的月平均变化特征，研究中取要素的月平均值代表该月的要素值。由图可见，温度和海平面气压值呈现“单峰型”，7月平均温度为峰值，平均海平面气压为谷值，呈现相反的变化趋势。4种预报结果的温度和海平面气压在数值上相差不大，与实况相比，10月至次年2月的温度预报较实况偏高，3至10月温度预报较实况偏低。 海平面气压1至5月预报与实况较为一致，5至12月略偏低。对于风速，4种预报结果在2~3月、6~9月以及12月在数值上差异不大，4、5、10、11及1月d02区预报风速大于d03区。与实况相比，2、3、6、9月预报与实况最为接近，7、8月预报较实况略偏低，其余月份预报较实况均明显偏高。 对于相对湿度，模式预报相对湿度的月变化趋势与实际基本一致，4种预报结果在数值上相差不大，3~10月预报较实况明显偏高，11月至次年2月预报较实况略偏低。 综上所述，4种预报结果的月平均与实况的月平均趋势变化基本一致模式对温度和海平面气压的描述能力较强；相对湿度在冬季预报效果较好，其余季节均较实况偏大，对于风速的预报，模式对2~3、6~9以及12月的风速预测较好，其余月份均较实况偏大。 图2. 乌鲁木齐机场2016~2019年模式预报和实况风速、温度、修正海平面气压、相对湿度的月平均变化特征 图3是乌鲁木齐机场2016~2019年模式预报与实况的风速、温度、修正海平面气压、相对湿度的泰勒图，由图可见，模式预报对海平面气压的预报效果最好，不论从相关性R，还是变化幅度SDV方面来看，均为最优；其次是温度，各月的相关系数在0.7~0.95之间，变化幅度在0.71~1.12之间，模式对风速和湿度的预报能力稍弱，尤其对风速，各月相关系数均小于0.6，变化幅度偏差也较大，4种组合的预报结果在对要素的预报能力上差距并不明显。 从不同月份上看，模式对3月的风速变化预报能力较强(图3(a))，相关系数最高，且变化幅度最接近于观测值，其次是9、8、5月；准确度最高的组合为d03-00和d03-12；对于温度(图3(b))，模式能够较准确预报4、5、8、9、10月的温度动态变化；对于海平面气压(图3(c))，除6、7月预报稍差以外，其余月份的预报均能较准确描述海平面气压的变化特征；对于湿度(图3(d))，不同月份的预报结果有较大的差异，6、8、9、11月变化幅度最接近实况，4、5、9、10月预报结果与实况相关性最高，综合其相关性和变化幅度可知，模式对4、5、10月的预报效果较好，其中准确度最高的组合为d02-00，其次是d03-12。 图4是预报要素与实况的平均偏差。由图可见模式在不同月份对风速、温度、修正海平面气压、相对湿度的预报差异很大。如图4(a)所示为预报风速与观测的风速的平均偏差，2、7-9月，d03区风速预报与实况的偏差为负，其余月份均为正，4、5、11月的风速预报偏高较大，偏差值在0.64~1.09 m/s之间，偏差最小的月份为2月和9月，平均偏差值仅为0.01~0.05 m/s。从四种组合整体分析，d03-00的预报偏差最小，预报的准确水平较为平稳，d02-12偏差最大。 图3. 乌鲁木齐机场2016~2019年模式预报与实况的风速、温度、修正海平面气压、相对湿度的泰勒图((a)风速(b)温度(c)海平面气压(d)相对湿度) 对于温度预报(图4(b))，1、2、11、12月以及10月的d03区预报较实况偏高，其余月份均较实况偏低，10月的温度预报偏差最小，平均偏差小于0.19℃；1月和4月预报效果最差，其余月份偏差值在2.87℃以下。综合d02和d03的预报结果发现，d03区预报效果明显优于d02区，且d03-12组合的预报效果最好。 对于修正海平面气压(图4(c))，修正海平面气压预报结果大部分月份较实况偏低，2、4月准确度最高，预报效果最好，其次为3、10、12月；综合来看，d03区的预报效果优于d02区。 对于相对湿度(图4(d))，4~9月模式预报相对湿度明显较实况偏高，偏差范围为11.16%~16.72%，1~3月模式对相对湿度的预报效果较好；四种组合对相对湿度的预报比较平稳，相互之间偏差不大；3~10月00时起报的预报效果优于12时起报，其余月份12时起报预报效果优于00时起报。 图4. 模式预报要素预实况在1~12月的平均偏差 图5是模式预报要素与实况在1~12月的均方根误差，右图可见，模式对春秋季风速，春冬季的温度以及夏季的修正海平面气压预报效果较差，对春冬季的湿度预报效果优于夏秋季。d03-00对风速的预报效果最好，其在1、2、4、5、10~12月的均方根误差最小，d02-12的预报效果最差；d03区对温度的预报优于d02区，均方根误差控制在1.93~5.03之间；d03-12对海平面气压预报效果优于其它组合，在1~4及11月均方根误差值最小；d02-00对相对湿度预报效果优于其它组合，其均方根误差在4、6~10月在四种组合中最小。 图5. 各要素预报结果与实况值1~12月均方根误差对比图 3.3 乌鲁木齐机场各预报要素与实况的的日变化对比分析 通过对全年及月际变化的要素预报结果的对比分析，可知模式在一年中的不同月份对各气象要素预报的能力存在差异，且具有明显的季节性变化特征，本节将进一步对预报要素与实况的日变化特征进行对比分析，以求获取不同模式预报结果对气象要素在一日内不同时段的预报效果。 图6为各要素预报结果与实况值日变化相关系数对比图，其中风速为次坐标轴。从相关性来看，各预报值与海平面气压实测值有显著的正相关关系，相关系数均大于0.98。风速的预报效果较差，预报结果与实测值相关系数仅为0.2~0.55，其中d03-00、d03-12预报结果与实测值相关性最高。模式对湿度的预报结果有明显的日变化特征，02-11时相关系数均大于0.98，12时后相关性开始下降，至24时达到最低值。其中d02-12、d03-12相关性最高。对于温度，d03-00、d03-12预报效果最优，并且在24小时中相关系数变化平稳，维持在0.975以上。 图7为各要素预报结果与实况值日变化平均偏差对比图，其中湿度为次坐标轴。从平均偏差来看，风速的预报结果较实测值偏高，四种预报值差异不大，d03区预报结果整体偏差最小。温度与湿度平均偏差呈反相关变化，湿度在05~14时平均偏差增大，15时~04时减小；温度变化则相反，其中d02-12、d03-12对两种要素的预报结果偏差较小。海平面气压模式预报值较实测值偏低，偏差值大小随时间成波状变化，其中d02-00、d03-00偏差整体较小。 图6. 各要素预报结果与实况值日变化相关系数对比图(风速为次坐标轴) 图7. 各要素预报结果与实况值日变化平均偏差对比图(湿度为次坐标轴) 图8. 各要素预报结果与实况值日变化均方根误差对比图(湿度为次坐标轴) 图9. 各要素预报结果与实况值日变化变化幅度对比图 图8为各要素预报结果与实况值日变化均方根对比图，其中湿度为次坐标轴。由图可知，各气象要素均方根误差自03、04时开始增大，14~17时误差值最大，随后误差值逐渐减小。其中均方根误差值整体较小的预报结果为d03-00、d03-12。 图9为各要素预报结果与实况值日变化的变化幅度对比图，由图可知，温度与海平面气压的预报值与实测值的变化幅度最接近，SDV ≈ 1；对于温度来说，d03-00、d03-12最优，对于海平面气压，d02区结果最优。风速的预报值与实测值的变化幅度在24小时内呈上下波动，在03~09时的变化幅度明偏高，16时偏低；其中d03-00、d03-12结果最优。湿度的预报值与实测值变化幅度在02~12时较一致，在13~01时变化幅度差异较大，预报值明显低于实测值。