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8月12-13日，京津冀迎來了入汛以來最強(qiáng)降水。這次驚動(dòng)了全國(guó)人民的降水過程表現(xiàn)如何？

據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2020年8月13日06時(shí)，北京、天津北部和西部、河北大部等地出現(xiàn)大到暴雨，北京中部、天津靜海及河北保定、滄州、邢臺(tái)、邯鄲、衡水等地大暴雨（100～190毫米），雄安新區(qū)局地達(dá)241毫米；上述地區(qū)最大小時(shí)降雨量50～126毫米。河北北部、北京東南部和西北部出現(xiàn)7～9級(jí)雷暴大風(fēng)。（來源：中央氣象臺(tái)天氣公報(bào)）

從預(yù)報(bào)角度，可以說下得不多不少，剛剛好。

62.0%的氣象觀測(cè)站出現(xiàn)暴雨，

20.3%的氣象觀測(cè)站出現(xiàn)大暴雨，

對(duì)于翹首盼了一天的北京er來說，

這次暴雨不但沒有爽約，而且

這次暴雨過程，中央氣象臺(tái)24小時(shí)時(shí)段預(yù)報(bào)與實(shí)況基本一致。

那么你知道如今預(yù)報(bào)員是如何制作降水預(yù)報(bào)的嗎？

我們從大數(shù)據(jù)信息挖掘的角度來一窺究竟。

眾所周知，數(shù)值模式預(yù)報(bào)已成為現(xiàn)代天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)的基石。然而，隨著數(shù)值模式的快速發(fā)展，預(yù)報(bào)員或用戶不得不面對(duì)信息過載的問題。為了緩解或解決該問題，我們基于集合預(yù)報(bào)的思想，設(shè)計(jì)“QPF權(quán)重評(píng)估推薦平臺(tái)”，幫助預(yù)報(bào)員在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)自身價(jià)值。

為什么要進(jìn)行海量信息的集成？

來自不同預(yù)報(bào)中心的模式系統(tǒng)同化了不同的觀測(cè)資料、采用不同的動(dòng)力框架、物理參數(shù)過程，因此對(duì)不同區(qū)域、季節(jié)、時(shí)效和類型的天氣表現(xiàn)各有優(yōu)缺點(diǎn)。不同類型的數(shù)據(jù)源可提供相互補(bǔ)充的降水預(yù)報(bào)（QPF，Quantitative Precipitation Forecast）信息，例如：

• 全球數(shù)值模式系統(tǒng)能夠提供大尺度系統(tǒng)的降水信息;

• 集合模式系統(tǒng)能夠提供預(yù)報(bào)的不確定性和低概率的極端天氣信息;

• 高分辨率的中尺度模式可以提供對(duì)流性降水系統(tǒng)的形態(tài)、演變等特征

已有國(guó)內(nèi)外研究均表明，集成多模式預(yù)報(bào)信息的QPF比單個(gè)模式表現(xiàn)出更好的預(yù)報(bào)技巧，如Ebert(2001)指出簡(jiǎn)單集合平均的預(yù)報(bào)技巧和精度要遠(yuǎn)高于任何單一模式。世界氣象組織(WMO)發(fā)起的THORPEX科學(xué)計(jì)劃中的TIGGE計(jì)劃建立了全球超級(jí)集合預(yù)報(bào),用這種超級(jí)集成方法來改進(jìn)1-14天的天氣預(yù)報(bào)。
什么是QPF權(quán)重評(píng)估推薦平臺(tái)？
國(guó)家氣象中心設(shè)計(jì)建設(shè)的定量降水預(yù)報(bào)（QPF）權(quán)重評(píng)估推薦平臺(tái)V1.0（以下簡(jiǎn)稱平臺(tái)）已于今年7月投入運(yùn)行，是在現(xiàn)有主客觀融合定量降水平臺(tái)的基礎(chǔ)上（唐健,代刊,宗志平等,2018.主客觀融合定量降水預(yù)報(bào)方法及平臺(tái)實(shí)現(xiàn).氣象, 44(8),http://qxqk.nmc.cn/html/2018/8/20180804.html），支撐預(yù)報(bào)員實(shí)時(shí)評(píng)估多模式性能，向預(yù)報(bào)員推薦近期表現(xiàn)性能突出的模式或者客觀方法，并定量給出最優(yōu)組合及權(quán)重，有效支撐預(yù)報(bào)員完成主客觀融合的定量降水預(yù)報(bào)流程。該平臺(tái)包括實(shí)時(shí)與近實(shí)時(shí)評(píng)估、未來評(píng)估、歷史個(gè)例檢索等四個(gè)模塊。下面我們以本次京津冀暴雨過程為例，介紹各個(gè)模塊的應(yīng)用。

1.QPF實(shí)時(shí)/近實(shí)時(shí)評(píng)估模塊

通過實(shí)時(shí)評(píng)估和近實(shí)時(shí)評(píng)估模塊，在平臺(tái)首頁(yè)會(huì)自動(dòng)為預(yù)報(bào)員展示過去兩周內(nèi)各家模式逐日最優(yōu)權(quán)重組合的情況，通過柱狀圖在右側(cè)進(jìn)行顯示，用不同的色系區(qū)分了全球模式、區(qū)域高分辨率模式以及客觀方法預(yù)報(bào)逐日最佳權(quán)重組合的情況，平臺(tái)中部顯示對(duì)應(yīng)模式實(shí)時(shí)評(píng)估（類似圖形可以通過meteva來實(shí)現(xiàn)詳見前文，https://www.showdoc.com.cn/meteva?page_id=3975618837938759）

平臺(tái)首頁(yè)，QPF權(quán)重實(shí)時(shí)評(píng)估模塊

通過近期權(quán)重推薦結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，近2周內(nèi)表現(xiàn)權(quán)重較好的模式分別為Grapes3KM、GrapesMeso（權(quán)重分別為18%、16%），表現(xiàn)較好的客觀方法分別為L(zhǎng)ogistic訂正降水（30%）、GrapesMeso頻率訂正（15%）以及頻率訂正ECMWF（20%）。而近1天的權(quán)重則推薦：頻率訂正EC（30%）、自適應(yīng)集成降水（10%）、Logistic訂正降水（30%）、ECMWF（20%）、頻率訂正GRAPESmeso（10%）。但是由于近期降水較為分散，暴雨站數(shù)較少，權(quán)重推薦的結(jié)果還需要預(yù)報(bào)員再進(jìn)一步進(jìn)行分析、研判。

2.多模式對(duì)比模塊

預(yù)報(bào)員還可以通過多模式對(duì)比以及穩(wěn)定性對(duì)比模塊，對(duì)模式進(jìn)行事前評(píng)估。模塊中提供了實(shí)時(shí)縮放和定位功能，方便預(yù)報(bào)員進(jìn)行多模式對(duì)比，同時(shí)后臺(tái)的圖片壓縮技術(shù)也確保瀏覽的便捷性。如下圖所示，預(yù)報(bào)員可以十分便捷的在預(yù)報(bào)模式、預(yù)報(bào)時(shí)效、預(yù)報(bào)區(qū)域中進(jìn)行快速切換，瀏覽關(guān)心的降水區(qū)域，對(duì)比模式差異和模式演變。就這次暴雨過程而言，從多模式預(yù)報(bào)對(duì)比和穩(wěn)定性對(duì)比發(fā)現(xiàn)，通過選取ECMWF全球、集合最優(yōu)百分位降水、自適應(yīng)集成降水及Logistic訂正降水進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)各家模式或者客觀方法都預(yù)報(bào)了這次京津冀暴雨過程，但是也存在一定分歧：從不同預(yù)報(bào)時(shí)效看，隨著時(shí)效的臨近，各家模式和客觀方法的一致性均在不斷提高；從預(yù)報(bào)穩(wěn)定性來看，集合最優(yōu)百分位降水預(yù)報(bào)的預(yù)報(bào)最為穩(wěn)定，說明集合成員之間的相似性隨著時(shí)效臨近而增加，預(yù)報(bào)確定性程度更高。

穩(wěn)定性對(duì)比模塊，可以便捷地瀏覽多模式對(duì)比和穩(wěn)定性對(duì)比情況

3.歷史個(gè)例檢索模塊

預(yù)報(bào)員還可以使用平臺(tái)中的歷史檢索模塊，查詢歷史相似個(gè)例。首先，預(yù)報(bào)員可以通過選定關(guān)注區(qū)域：全國(guó)或者6個(gè)預(yù)設(shè)區(qū)域（分別是華北、華東、華南、華中、西北以及西南地區(qū)），或者可以通過自定義經(jīng)緯度的方式進(jìn)行設(shè)定目標(biāo)區(qū)域；設(shè)定后，會(huì)以熱力圖的方式返回目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的相似過程暴雨過程時(shí)間，熱力圖中顏色越深表示相似程度可能越高。當(dāng)點(diǎn)擊某個(gè)熱力圖模塊，就會(huì)得到當(dāng)天關(guān)注模式的實(shí)況預(yù)報(bào)對(duì)比評(píng)分圖以及對(duì)應(yīng)24小時(shí)預(yù)報(bào)中間時(shí)刻的形勢(shì)場(chǎng)預(yù)報(bào)圖。

歷史個(gè)例檢索模塊

本次降水過程檢驗(yàn)

綜合考慮模式近期表現(xiàn)、多模式對(duì)比、穩(wěn)定性對(duì)比、及8月7日歷史個(gè)例檢索的情況：1）在上一次暴雨過程之后，全國(guó)整體降水較為分散，實(shí)時(shí)權(quán)重評(píng)估的結(jié)果可能較為孤立；2）8月7日降水過程雖然較本次過程略有不同，但整體天氣形勢(shì)接近，模式的權(quán)重配置、誤差表現(xiàn)特征可能是類似的；3)GRAPES-3KM和Logistic訂正因?yàn)榻诒憩F(xiàn)佳，且這次過程前期為暖區(qū)過程，需要參考中尺度模式帶來對(duì)流性降水的特征。我們最終選取頻率訂正EC、頻率訂正GRAPEmeso、ECMWF、GRAPES-3KM、Logistic訂正降水進(jìn)入最后的融合過程，并給定權(quán)重分別為30%、10%、10%、30%、20%。
這次京津冀暴雨預(yù)報(bào)我們權(quán)重推薦的表現(xiàn)如何呢****？依據(jù)所選擇的模式、客觀方法及相應(yīng)權(quán)重放入MICAPS主客觀融合降水預(yù)報(bào)平臺(tái)中，完成降水融合的操作，并選取GRAPES-3KM作為概率匹配的量級(jí)場(chǎng)。通過下圖中采用MICAPS中主客觀融合降水模塊進(jìn)行模擬預(yù)報(bào)，融合的雨區(qū)結(jié)果也與實(shí)況較為接近。從降水統(tǒng)計(jì)評(píng)分檢驗(yàn)情況來看，最終融合預(yù)報(bào)暴雨（24小時(shí)降水量50mm以上）的TS評(píng)分可達(dá)0.31，BIAS評(píng)分為1.01（EC模式對(duì)應(yīng)TS評(píng)分在0.25，BIAS在0.90）;如果僅考慮京津冀區(qū)域，融合預(yù)報(bào)暴雨TS評(píng)分可達(dá)0.4，對(duì)應(yīng)EC評(píng)分為0.35，大暴雨（24小時(shí)100mm以上）TS評(píng)分可達(dá)0.115，對(duì)應(yīng)EC評(píng)分為0.03,提升率接近3倍。（注：TS評(píng)分指示預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率，數(shù)值越高越好；BIAS評(píng)分指示預(yù)報(bào)與實(shí)況范圍比率，數(shù)值越接近于1越好）

多模式選擇對(duì)比、模式權(quán)重融合

以上是針對(duì)本次降水過程中平臺(tái)使用的一些分析結(jié)果，希望平臺(tái)能給預(yù)報(bào)員在日常的定量降水預(yù)報(bào)提供幫助，也期待聽到您的意見和建議，有任何意見歡迎后臺(tái)留言或聯(lián)系文章作者：cooperation@cma.gov.cn

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