引言

中国气象局自主开发建立的多尺度通用资料同化与数值预报系统(陈德辉和沈学顺，2006)GRAPES涵盖了两大功能系统，分别为三维/四维资料变分同化系统(Xue et al，2008)和数值模式预报系统(Chen et al，2008)。前人关于GRAPES资料的应用研究和预报检验较多(祁莉等，2017；张利红和何光碧，2014；王静等，2017)，辽宁省气象局2017年在本地部署应用数值预报云资料，重点在短时临近预报预警中应用高时空分辨率的GRAPES_3 km资料。短时临近预报中主要依靠高分辨率资料，Chakraborty (2010)指出，由于对中小尺度天气的物理过程、参数化方案不完全清楚，模式中一些细小的相位误差可能导致低命中率和高虚假预警率。于翡等(2018)研究得出，提高GRAPES-Meso模式的空间分辨率可以在一定程度上改善对降水中心的预报，但对降水落区的预报改进有限。潘留杰等(2015)认为，对不同天气条件下的降水来说，增加空间分辨率并不一定能够提高模式降水预报性能。那么，在分辨率足够精细的前提下，多大尺度上预报性能会达到最优，这是高分辨率模式应用研究的重要问题。

关于预报检验的方法讨论有很多(李俊等，2014；王海霞和智协飞，2015；陈法敬和陈静，2015)。基于评分最优化的模式降水预报订正结果的TS评分最优化及ETS最优化较传统降水检验指标更优秀(吴启树等，2017)。曲巧娜等(2019)利用目标对象检验法对多种模式强降水预报能力进行了比较。杨国杰等(2018)对ECMWF热带气旋集合预报进行了检验，任宏昌(2017)、张夏琨(2018)对T639等三家模式中期预报性能进行了检验，宫宇等(2018)对GRAPES-GFS模式暴雨预报进行了天气学检验，这些都对本文的研究有指导作用。

效果检验是评价模式预报能力的方法之一(黄丽萍等，2017)，Theis et al(2005)将一定范围内格点上降水的有无预报转换成中心点的概率预报，采用概率预报评估方法进行检验，Roberts and Lean(2008)计算某个邻域半径内的超过一定阈值的降水的格点数定义了“分数技巧评分”(fractions skill score, FSS)。潘留杰等(2015)基于上述两种研究方法的基础上，应用邻域法分析了ECMWF、日本和T639的降水预报性能。马申佳等(2018)和张勇等(2019)将时间因素和空间进行匹配，对降水预报进行不同时空尺度的效果评估检验。

前人关于格点化雷达回波预报检验的研究较少，尤其是对高分辨率雷达回波预报进行检验的分析更为罕见，本文利用GRAPES_3 km模式、东北短临模式(WRFRUC)对不同降水类型中的雷达回波预报进行检验，基于邻域法分析两家模式在不同邻域半径上的预报能力。

1 研究方法

通常采用的技巧评分在进行高分辨率模式检验时存在一定的弊端(Ebert，2009)。本研究采用预报邻域与实况邻域进行比较的方法，对两种邻域都采用相同的处理手段，然后衡量处理后场的相似度。具体实现时将实况场的尺度缩小，然后和预报场进行邻域比较。邻域法的邻域半径可以变化，以此来衡量模式预报在多大尺度内表现最优。

邻域窗通常包括圆形和方形，本研究为了计算方便，采用方形网格窗，定义方形网格窗中心点到边缘的格点数为邻域半径。

$ \begin{aligned} p_{\text {fcst }}(n)(i, j)=& \frac{1}{n^{2}} \sum\limits_{k=1}^{n} \sum\limits_{l=1}^{n} I_{\text {fcst }}\left[i+k-1-\frac{(n-1)}{2}\right., \\ &\left.j+l-1-\frac{(n-1)}{2}\right] \end{aligned} $

(1)

$ \begin{aligned} p_{\text {obs }}(n)(i, j)=& \frac{1}{n^{2}} \sum\limits_{k=1}^{n} \sum\limits_{l=1}^{n} I_{\text {obs }}\left[i+k-1-\frac{(n-1)}{2}\right., \\ &\left.j+l-1-\frac{(n-1)}{2}\right] \end{aligned} $

(2)

Brier分数评分(FSS)是一种概率型方法，即分数技巧评分方法，它是由FBS计算而来，FBS计算方法如下：

$ F B S=\frac{1}{n} \sum\limits_{n}\left(p_{\text {fcst }}-p_{\text {obs }}\right)^{2} $

(3)

式中，p_fcst(n)(i, j)和p_obs(n)(i, j)分别表示模式预报场和观测场，i是区域x轴方向的格点，值域是1~N_x，j是区域y轴方向的格点，值域是1~N_y，k和l为邻域窗内包含的格点数，n是邻域半径。

式(1)和式(2)表示，对于任意邻域半径的空间窗来说，p_fcst并非有无预报，而是格点概率预报，即区域内出现回波的格点与空间窗内总格点的比值。实况场和预报场相同。

根据Brier分数评分针对不匹配情况技术评分技巧，就可以得到正定向的分数技巧评分FSS。

$ F S S=1-\frac{F B S}{\frac{1}{n}\left[\sum\limits_{n} p_{\text {fcst }}^{2}+\sum\limits_{n} p_{\text {obs }}^{2}\right]} $

(4)

分数技巧评分完全不匹配时为0，完全匹配时为1。本研究的雷达回波范围是20~65 dBz之间(间隔是5 dBz)，采用递增检验的方法。降水类型对FSS评分有重要影响，如果是区域性暴雨，雷达回波在辽宁省内均有分布，则FSS随着邻域半径的增加而逐渐趋于1。下文的分析表明，如果是局地暴雨，回波分布比较集中，则增大邻域半径不会使FSS逐渐接近1。

2 资料来源

选取2018年汛期辽宁省5次典型天气过程(表 1)，分析台风北上和副热带高压(以下简称副高)边缘暴雨过程中高分辨率模式对雷达回波的预报效果。

2.1 实况资料

我国自主知识产权的灾害天气短时临近预报系统(SWAN)，已在全国气象部门进行应用，SWAN系统是在MICAPS平台基础上，融合了雷达、卫星、自动站等探测资料，提供了大量的监测和临近预报产品。SWAN系统在辽宁应用已经达7年以上，其中对辽宁省内5部雷达(沈阳、大连、丹东、营口、朝阳)和周边5部雷达(赤峰、通辽、烟台、白山、秦皇岛)进行实时拼图，在强对流监测中发挥了重大作用，特别是对东北冷涡天气下的强降水监测预警。本研究采用质量控制后的SWAN产品中组合反射率MCR作为实况资料(分辨率为0.01°×0.01°)，检验范围是37°~46°N、115°~127°E。

2.2 模式预报资料 2.2.1 GRAPES模式

数值预报云资料2017年在辽宁省部署应用，其中国家气象中心开发的GRAPES-3 km模式覆盖全国重点区域，分辨率为0.03°×0.03°，每天08、20时两个时次进行未来36 h的8个要素预报，本研究采用其中的综合雷达回波作为模式预报资料。

2.2.2 WRFRUC模式

WRFRUC基于WRF模式及WRFDA同化系统，每天逐小时循环同化预报未来0~13 h东北区域3 km分辨率的天气。同化的资料主要包括地面自动站、飞机报、雷达等，对这些资料进行了预处理和质量控制。为了适应逐小时循环同化，在模式运行方面增加了谱四维数据同化和数字滤波初始化，进行大尺度形势逼近和高频噪声滤波等。

两种模式预报资料的分辨率均为0.03°×0.03°，更新时间选取08、20时两次未来12 h的预报。空间范围和实况一致。

3 结果分析 3.1 高分辨率模式在不同类型降水中的雷达回波预报整体表现

根据模式预报的空间分辨率，选择雷达回波的分辨率是3 km。根据短时临近预警业务的实际需要，结合辽宁省预警信号发布特点，选择邻域半径从3~11，间隔是2。本研究中，在几个雷达回波阈值及一系列邻域半径里计算分数技巧评分，以显示与尺度及强度相关的预报性能。

图 1显示的是在台风北上暴雨过程中，不同邻域半径下FSS随雷达回波强度增加的变化热图。可以看出，雷达回波强度越小，高分辨率模式预报技巧越高，随着雷达回波的增加，FSS逐渐减小；当>45 dBz的强回波出现时，预报的技巧评分显著减小，甚至为0。比较FSS随邻域半径的变化，发现大多数情况下FSS随邻域半径的增加而变大，预报技巧随着邻域半径的增加而得到改善。

当邻域半径为3时，GRAPES模式在雷达回波>40 dBz时表现出大于其他邻域半径，可能是>40 dBz的强回波面积小且集中，增加邻域半径反而缩小了它的比值(式2)，因此表现出小尺度预报技巧高。

图 2显示的是在副高边缘暴雨过程中，不同邻域半径下FSS随雷达回波强度增加的变化热图。可以看出，FSS随着邻域半径的增加而变大，邻域半径的增大对东北区域快速同化模式雷达回波的预报技巧改善更为明显。GRAPES模式在副高边缘暴雨中对>45 dBz强回波的预报性能高于WRFRUC模式。

3.2 相同邻域半径下雷达回波预报技巧在不同降水类型中的对比分析

图 3显示的是当邻域半径为3时，两种高分辨率模式在台风北上和副高边缘暴雨中的预报技巧评分随回波强度变化的演变分析。可以看出，当雷达回波 < 35 dBz时，GRAPES模式在台风北上暴雨中的雷达回波预报技巧低于副高边缘。当雷达回波>35 dBz时，雷达回波在台风暴雨中预报技巧较好。WRFRUC模式始终表现为台风北上暴雨中预报较好，但是在不同类型暴雨过程中，WRFRUC模式对>45 dBz的强回波的预报技巧几乎均为0。

3.3 不同空间尺度下两种模式雷达回波预报技巧对比分析

图 4显示的是GRAPES和WRFRUC两种模式对台风北上暴雨和副高边缘暴雨的预报技巧评分随雷达回波的演变，可以看出，在副高边缘暴雨过程中，GRAPES模式的逐小时雷达回波预报技巧始终优于WRFRUC模式。在所有参选个例中，GRAPES和WRFRUC模式的最大FSS评分技巧均出现在邻域半径是11时，分别为0.239和0.195。

当邻域半径是3时，两种模式20 dBz雷达回波预报的预报技巧差异最小出现在台风北上暴雨中，FSS之差为0.007。在副高边缘暴雨中，两种模式20 dBz雷达回波预报的预报技巧表现出最大差值，FSS之差为0.123。

GRAPES和WRFRUC模式在台风北上暴雨和副高边缘暴雨中，邻域半径增加到5时的FSS比邻域半径是3时有所增加，但邻域半径增加到7时FSS和邻域半径为5的差异不大，说明回波系统比较局地，扩大到一定区间后在增加检验范围对FSS没有改善作用。

当邻域半径是3时，GRAPES模式在台风北上暴雨中对于>45 dBz的强回波有一定的预报技巧，FSS可以达到0.027；当邻域半径>5时，GRAPES模式在副高边缘暴雨中>45 dBz的强回波有一定的预报技巧，FSS平均为0.052。增加预报技巧评分检验邻域半径可以提高GRAPES模式对强回波的FSS评分。

WRFRUC在台风北上和副高边缘暴雨中的表现为：台风北上暴雨优于副高边缘暴雨，最大差值表现在检验邻域半径是7时，FSS在台风北上暴雨和副高边缘暴雨的FSS之差为0.087；40 dBz以内的雷达回波预报中，邻域半径是3时WRFRUC模式在两种暴雨过程中的FSS评分差异最小，仅为0.005；增加邻域半径可以提高WRFRUC模式在台风北上暴雨中对45 dBz强回波的预报技巧，当邻域半径是11时，其FSS评分最大，可以达到0.017。

也就是说，当邻域半径>9时，WRFRUC模式在台风北上暴雨中的FSS评分高于GRAPES模式，GRAPES模式在副高边缘暴雨中的FSS评分高于WRFRUC模式。

3.4 不同预报时次雷达回波预报技巧对比分析

由邻域半径是3时，GRAPES(图 5a)和WRFRUC(图 5c)模式不同预报时次的FSS评分，可以看出，GRAPES模式在预报开始时次的FSS为0，实际上没有数据，只有未来1~12 h的预报数据，雷达回波强度由弱到强，FSS评分基本呈现递减的趋势，前3 h的预报FSS技巧最高，20 dBz的FSS评分可以达到0.257。WRFRUC模式表现出FSS评分高值出现在预报的第4~6 h，前3 h预报效果次之，所有预报中只有20 dBz的FSS评分可以达到0.1以上。

当邻域半径为7时，GRAPES(图 5b)和WRFRUC(图 5d)FSS评分随预报时次变化趋势与邻域半径是3时基本一致，相同强度雷达回波在各个时次的预报技巧随着邻域半径的增加而增加。GRAPES模式中，FSS在12 h预报中的表现前3个时次较高，WRFRUC模式在12 h预报中表现为中间时次强，两头弱。GRAPES模式20 dBz雷达回波的最大FSS比最后一个时次大0.049，WRFRUC模式则为0.082。在两种邻域半径下，FSS均表现为GRAPES模式在不同预报时次间差异小于WRFRUC模式。

4 结论和讨论

基于邻域法，对辽宁省常用高分辨率资料GRAPES和WRFRUC模式在不同尺度上进行雷达回波预报能力检验分析。

(1) 当雷达回波阈值较小时，两家模式在不同降水系统下预报技巧较大，随着回波强度增大，FSS逐渐减小，当雷达回波强度>50 dBz时，FSS甚至为0，表明无预报技巧。当邻域半径增大时，所有模式的预报技巧均增加，邻域半径增大对GRAPES模式在台风北上暴雨中的FSS影响相对较大，对WRF模式在副高边缘暴雨中的FSS改善作用明显。GRAPES模式在副高边缘暴雨中对>45 dBz强回波的预报性能优于WRFRUC模式。说明在副高边缘降水过程中，选用GRAPES模式能获得更好的强回波预报效果。

(2) 当邻域半径为3时，雷达回波 < 35 dBz，GRAPES模式在台风北上暴雨中的雷达回波预报技巧低于副高边缘；雷达回波>35 dBz，雷达回波在台风北上暴雨中预报技巧较好。WRFRUC模式始终表现为台风北上暴雨中预报较好。但是在>50 dBz的强回波中两种模式的预报技巧几乎均为0。以3为邻域半径评定>35 dBz回波的预报技巧，GRAPES模式在两种天气系统下均能取得较高的FSS评分。

(3) 在副高边缘暴雨过程中，GRAPES模式的逐小时雷达回波预报技巧始终优于WRFRUC模式。GRAPES和WRFRUC模式在台风北上暴雨和副高边缘暴雨中，邻域半径增加到5时的FSS比邻域半径是3时有所增加，但邻域半径增加到7时FSS和邻域半径为5的差异不大，说明回波系统比较局地，扩大到一定区间后再增加检验范围对FSS没有明显改善作用。当邻域半径>9时，WRFRUC模式在台风北上暴雨中的FSS评分高于GRAPES模式，GRAPES模式在副高边缘暴雨中的FSS评分高于WRFRUC模式。在台风降水过程中(多为区域性降水)，邻域半径>9，WRFRUC模式对>45 dBz强回波可以有较好的预报效果。

(4) GRAPES模式在预报开始时次的FSS为0，雷达回波强度由弱到强，FSS评分呈现递减的趋势。FSS在12 h预报中的表现前3个时次较高，WRFRUC模式在12 h预报中表现为中间时次强，两头弱。在两种邻域半径下，FSS均表现为GRAPES模式在不同预报时次间差异小于WRFRUC模式，说明GRAPES模式在各个时次间的预报表现更为稳定。

整体上看，GRAPES模式在副高边缘暴雨过程中能同时兼顾回波强度、回波面积的预报表现，和WRFRUC相比评分较高。对于强降水天气，使用较大邻域来评定回波预报并不合理(很难突出强对流落区)，对于两种模式在不同降水系统中的回波预报，使用邻域半径5作为评定的空间尺度能取得较高的FSS评分，说明使用这一邻域范围进行评定比较合适。