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user: 3. GFS预报资料在成都平原的适用性研究 3.1. 温度预报适用性研究 表1给出了四季龙泉驿洛带镇气象台站观测的气温资料与GFS系统预报的气温间的相关系数和均方根误差。由表可见，对于6小时预报而言，龙泉驿春、夏、冬三季的相关系数最大；秋季相关系数最大值是初始场即预报时效为0时；四个季节观测与预报之间相关系数均在24小时预报时最低；四季均方根误差最大值出现在12小时预报左右，在而在0时初始场有最小值。秋季相关系数平均值最大为0.803，冬季平均相关系数最小，为0.367。最大平均均方根误差出现在夏季，为1.592，最小出现在秋季，为1.085。 Table 1 Correlation coefficient and root mean square error of GFS forecast and observed temperature of spring， summer， autumn and winte H 0 3 6 12 24 平均值 春 R 0.703 ** 0.756 ** 0.861 ** 0.795 ** 0.702 ** 0.763 RMSE 0.969 1.563 1.445 1.486 0.993 1.291 夏 R 0.541 ** 0.548 ** 0.656 ** 0.136 * 0.506 ** 0.477 RMSE 1.094 1.734 1.479 2.503 1.148 1.592 秋 R 0.868 ** 0.786 ** 0.799 ** 0.764 ** 0.797 ** 0.803 RMSE 0.755 1.173 1.352 1.270 0.874 1.085 冬 R 0.296 ** 0.469 ** 0.528 ** 0.345 ** 0.198 ** 0.367 RMSE 1.369 1.135 1.677 1.451 1.443 1.415 表1. 春、夏、秋、冬四季GFS预报气温与观测气温的相关系数和均方根误差 ** 通过99%的信度检验， * 通过90%的信度检验。 均方根误差的变化则是波动增加，说明GFS模式对气温预报的稳定性表现较差，可预报性随预报时效增加而减小。结合相关系数和均方根误差来看，秋季GFS预报气温和观测气温的相关性较好，其次春季，夏季、冬季二者相关性较差。 3.2. 湿度预报适用性研究 表2给出了四季龙泉驿洛带镇气象台站观测的比湿与GFS系统预报的比湿的相关系数和均方根误差。可见，龙泉驿春、夏、冬三个季节比湿的观测值与GFS系统预报的比湿的相关系数约在12小时预报达到最大，24小时预报时最小；6小时预报有均方根误差最大值，初始场有最小值。秋季最大相关系数在6小时预报，对应均方根很小；相关系数最小在12小时预报，此时均方根误差达到最大。秋季有最大平均相关系数0.801，夏季有最小平均相关系数0.411。平均均方根误差在夏季有最大值1.694，在冬季有最小值0.577。 总体来看，均方根误差整体是增加的趋势，是波动变化的过程。与夏季相比其他三个季节均方根误差数值变化幅度不大，因此其他三个季节GFS比湿预报比较稳定，夏季比湿GFS模式预报的稳定性较差。GFS模式的可预报性随预报时效降低。根据各个季节平均相关系数和平均均方根误差分析，冬季、秋季GFS模式预报能力较好，夏季预报能力较差。 Table 2 Correlation coefficient and root mean square error of GFS forecast and observed specific humidity of spring， summer， autumn and winte H 0 3 6 12 24 平均值 春 R 0.715 ** 0.670 ** 0.648 ** 0.661 ** 0.660 ** 0.671 RMSE 0.646 1.041 1.109 1.059 0.731 0.917 夏 R 0.484 ** 0.383 ** 0.224 ** 0.577 ** 0.386 ** 0.411 RMSE 1.020 1.559 3.010 1.827 1.052 1.694 秋 R 0.792 ** 0.799 ** 0.873 ** 0.729 ** 0.811 ** 0.801 RMSE 0.721 0.735 0.639 0.836 0.633 0.713 冬 R 0.429 ** 0.601 ** 0.646 ** 0.647 ** 0.353 ** 0.535 RMSE 0.500 0.617 0.672 0.567 0.528 0.577 表2. 春、夏、秋、冬四季GFS预报与观测比湿的相关系数和均方根误差 ** 通过99%的信度检验， * 通过90%的信度检验。 3.3. 小时降水预报适用性研究 表3给出了龙泉驿区四季GFS预报的小时降水与观测小时降水各预报时刻的均方根误差、错报率、漏报率。由表可见，GFS预报的春、秋、冬季小时降水预报正确率最高为24小时预报结果，夏季预报正确率最高为3小时和6小时预报结构；春季预报正确率最低为6小时预报，夏季在24小时预报，秋季在0小时预报，冬季在6、12小时预报。一年四季中，最大平均均方根误差出现在夏季，为0.491，最小出现在冬季，为0.052。冬季有小时降水预报正确率最大平均值79.839%，秋季有最小平均值57.257%。 Table 3 Root mean square error， misreporting rate， and false negative rate of forecasting hourly precipitation and observation hourly precipitation in the four seasons GF H 3 6 12 24 春 RMSE 0.040 0 0.807 0.054 错报率 30.000% 46.667% 36.667% 26.667% 漏报率 3.333% 0 0 0 夏 RMSE 0.246 0.474 0.459 0.785 错报率 29.032% 25.806% 23.333% 36.667% 漏报率 3.226% 6.452% 16.667% 10.000% 秋 RMSE 0.066 0.163 0.108 0.120 错报率 45.161% 41.935% 38.710% 35.484% 漏报率 3.226% 3.226% 3.226% 0 冬 RMSE 0.027 0.160 0 0.019 错报率 16.129% 29.032% 29.032% 6.452% 漏报率 0 0 0 0 表3. 四季GFS预报的小时降水与观测小时降水各预报时刻的均方根误差、错报率、漏报率 进一步规定GFS模式预报有雨但气象站观测无雨的次数与总时次数的百分比作为错报率；漏报率与错报率类似，是实际观测有雨但没有做出降水预报的次数与总时次数的百分比。将错报率和漏报率排除后即是预报的正确率。由前文可知，龙泉驿一年四季季平均小时降水量在夏季最大，秋、春次之，冬季最小，因此冬季GFS小时降水预报错报率和漏报率低、正确率高与冬季降水少有关。根据春、夏、秋三季季平均降水量大，预报正确率偏低的结果，可认为GFS模式预报对持续性降水时间尺度的预报能力较弱。同时，由于夏季季平均降水量最大且均方根误差整体偏大，说明GFS模式对小时降水量大小的预报能力较弱。四季均方根误差随预报时间总体是波动增加的变化趋势，预报稳定性随预报时效增加而下降。 3.4. 预报误差初步分析 由前文分析可知，对于温度、湿度、小时降水，GFS预报资料随预报时效的可预报性变化趋势相当，只在相关系数、均方根误差以及小时降水漏报率、错报率的数值上有所差异，GFS模式在温度、湿度预报方面表现较好。图1为GFS模式预报采用网格点与实际观测点空间分布。由图可见，GFS模式预报采用的网格点位于简阳(30.5˚N，104.5˚E)，与本文研究的龙泉驿地区(30.56˚N，104.26˚E)相距约57公里。由于GFS模式网格点与观测地点的不重合，选取1、4、7、10四个月分别代表一年四季，样本数量少，以及部分时刻自动气象站缺测导致资料缺失等，都会带来一定程度上的误差，影响GFS预报资料适应性研究的准确性。 图1. GFS网格点与实际观测点在地图上的分布