黃、渤海冷空氣海浪場的集合預(yù)報試驗

王亞男，王慶元，劉彬賢

(1.天津市氣象臺，天津 300074)

黃、渤海冷空氣海浪場的集合預(yù)報試驗

王亞男1，王慶元1，劉彬賢1

(1.天津市氣象臺，天津 300074)

利用歐洲集合天氣預(yù)報系統(tǒng)51個預(yù)報風(fēng)場驅(qū)動SWAN海浪模式，對黃、渤海2013年12月-2014年2月期間受冷空氣影響的海浪場進(jìn)行數(shù)值模擬試驗，并利用浮標(biāo)觀測資料對海浪集合預(yù)報結(jié)果進(jìn)行初步檢驗分析，結(jié)果顯示：從逐時平均偏差結(jié)果可知，24 h預(yù)報時效內(nèi)集合平均與控制預(yù)報性能相近，48～72 h預(yù)報時效內(nèi)，集合平均明顯優(yōu)于控制預(yù)報，但均比實況偏??；集合分位值(75、90百分位值和極端值)明顯優(yōu)于集合平均，且預(yù)報時效越長，優(yōu)勢越明顯，集合預(yù)報極端值與實況相當(dāng)或略偏大；從逐24 h平均偏差結(jié)果可知，集合分位值(75、90百分位值和極端值)比集合平均和控制預(yù)報更接近實況?？偟姆治霰砻鳎杭戏治恢?75、90百分位值和極端值)對受冷空氣影響的海浪場具有較強的分辨能力，可以提高對海浪場的預(yù)報水平，且有較好的應(yīng)用潛力。

集合海浪預(yù)報；SWAN海浪模式；冷空氣

1 引言

目前，國內(nèi)多使用WAVEWATCHⅢ海浪模式[1—4]和SWAN海浪模式[4—5]來制作海浪預(yù)報，為單一的確定性預(yù)報，這兩者以數(shù)值天氣預(yù)報風(fēng)場為基礎(chǔ)來驅(qū)動海浪模式，從而制作有效波高等要素預(yù)報。而在國外，除單一的確定性海浪預(yù)報外，歐洲氣象中心、美國氣象環(huán)境預(yù)報中心和日本氣象廳等業(yè)務(wù)部門均已經(jīng)開展了集合海浪預(yù)報業(yè)務(wù)，且預(yù)報產(chǎn)品在業(yè)務(wù)上已經(jīng)廣泛使用，并取得良好的效果[6]。但在我國，集合海浪預(yù)報業(yè)務(wù)的開展還屬于起步階段，僅孫明華[6]使用WAVEWATCHⅢ海浪模式和T213集合天氣預(yù)報系統(tǒng)構(gòu)建了一個集合海浪預(yù)報系統(tǒng)；相比單一確定性預(yù)報方法，集合海浪預(yù)報方法則可將傳統(tǒng)意義上的單一的確定性預(yù)報變成不確定性預(yù)報，盡可能使得到的這組不確定性預(yù)報包含未來海浪可能出現(xiàn)的所有狀態(tài)，從而達(dá)到提高海浪預(yù)報技巧的目的[6]，發(fā)展集合海浪預(yù)報業(yè)務(wù)是海浪預(yù)報發(fā)展的一個新方向。

目前，采用集合預(yù)報方法進(jìn)行海浪預(yù)報主要有兩種方法：一種是采用海浪初始場加入初始擾動的方法生成多個海浪初始場，從而通過海浪模式計算出多個海浪預(yù)報場；另一種方法是直接使用集合天氣預(yù)報生成的多個洋面風(fēng)預(yù)報場來驅(qū)動海浪模式，從而計算出多個海浪預(yù)報場。已有研究表明，第一種方法可以影響1～2 d的海浪預(yù)報，而對更長時效的海浪預(yù)報無明顯影響；第二種方法對較長時間的海浪預(yù)報影響明顯，這種方法風(fēng)場的不確定性是引起海浪預(yù)報不確定性的最主要因子。目前，國際上開展的集合海浪數(shù)值預(yù)報業(yè)務(wù)普遍采用第二種集合海浪預(yù)報方法[6]。同時，從2014年開始，集合預(yù)報方法在天氣預(yù)報業(yè)務(wù)中已經(jīng)開始普遍應(yīng)用，使用第二種方法，將集合天氣預(yù)報與海浪模式相聯(lián)系，研究開發(fā)集合海浪數(shù)值預(yù)報方法，使集合海浪預(yù)報的業(yè)務(wù)化成為可能。

在冬季冷空氣活動頻繁，渤海和黃海的海浪場主要受冷空氣天氣系統(tǒng)影響[7—10]；對冷空氣海浪場，已有少數(shù)學(xué)者做過專門的數(shù)值模擬分析，如劉鐵軍等[11]，姚琪等[12]，周兆黎和楊顯宇[13]等，但都是使用單一的模式進(jìn)行確定性預(yù)報。在這樣的背景下，本文作者在歐洲集合天氣預(yù)報系統(tǒng)和SWAN海浪模式的基礎(chǔ)上，對2013年12月-2014年2月黃、渤海冷空氣影響下的海浪場進(jìn)行初步集合試驗預(yù)報和結(jié)果檢驗分析。

2 集合海浪預(yù)報試驗

2.1 集合海浪預(yù)報方法

本文使用的集合預(yù)報方法是用歐洲集合預(yù)報10 m風(fēng)場的51個預(yù)報成員分別驅(qū)動SWAN海浪模式，計算出51個海浪預(yù)報結(jié)果，其中集合天氣預(yù)報的51個成員包括1個10 m風(fēng)場控制預(yù)報和50個10 m風(fēng)場擾動預(yù)報，計算得到的海浪場成員也包括1個海浪控制預(yù)報和50個海浪擾動預(yù)報，其中各海浪預(yù)報成員的初始海浪場為模式控制預(yù)報前一預(yù)報時次制作的12 h海浪預(yù)報場。之后，再根據(jù)各預(yù)報成員計算集合平均、離散度、站點箱須圖、煙羽圖及集合概率值預(yù)報產(chǎn)品等，形成集合海浪數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品。所使用SWAN海浪模式的基本參數(shù)和概括如表1所示。其中，歐洲集合預(yù)報10 m風(fēng)場分辨率為0.5°×0.5°，使用距離平方反比的方法插值到SWAN海浪模式的格點上，分辨率為0.1°×0.1°。

表1 SWAN海浪模式的基本參數(shù)概括Tab.1 Parameters of the SWAN wave forecast model

2.2 冷空氣過程說明

2013年12月到2014年2月期間，共有7次較明顯的冷空氣過程影響黃、渤海海域，如表2所示。這7次冷空氣過程有6次為西來槽東移發(fā)展影響黃、渤海，地面配合明顯的冷鋒和鋒后冷高壓，海上代表站已偏北風(fēng)為主，風(fēng)力均達(dá)7級以上，僅過程三受東北冷渦影響，冷空氣為東北路徑影響黃、渤海海域，地面配合回流冷鋒和冷高壓，海上代表站已東北風(fēng)為主，風(fēng)力7級以上。

表2 冷空氣過程簡單描述Tab.2 Characteristics of the cold air processes

3 預(yù)報檢驗

本文使用上述SWAN海浪集合預(yù)報方法，對2013年12月-2014年2月的冷空氣過程進(jìn)行預(yù)報試驗，冷空氣過程描述如表2所示，預(yù)報時間從每次冷空氣過程前3天開始到冷空氣過程結(jié)束，起報時間為每天8時和20時。

實況資料共選取渤海到黃海中部內(nèi)8個浮標(biāo)、平臺、海島站，具體位置如圖1所示，其中實心圓圈為有效波高實況觀測站，空心圓圈為風(fēng)場觀測站，為了保持一致性和可對比性，認(rèn)為鄰近有效波高站點的風(fēng)場觀測即為有效波高站點風(fēng)場實況，取所有樣本預(yù)報數(shù)據(jù)，其中位于山東半島以北臨近的兩個有效波高測站，均使用位于其中間的風(fēng)場測站進(jìn)行風(fēng)速檢驗;對風(fēng)速和有效波高的12～72 h的預(yù)報值與對應(yīng)浮標(biāo)觀測值進(jìn)行統(tǒng)計檢驗分析。

圖1 站點地理位置(○風(fēng)場測站，●有效波高測站) Fig.1 Site location (○ wind observatory，● significant wave height observatory)

首先對比集合平均預(yù)報值與單站的控制預(yù)報結(jié)果，檢驗指標(biāo)包括所有預(yù)報樣本的預(yù)報值與觀測值的逐時平均相對誤差(偏差)。從系統(tǒng)對于風(fēng)速和有效波高的逐時平均預(yù)報偏差來看，在24 h預(yù)報時效內(nèi)，系統(tǒng)對于風(fēng)速和有效波高的集合平均的預(yù)報偏差略優(yōu)于控制預(yù)報，但這種優(yōu)勢并不明顯，而在48～72 h預(yù)報時效內(nèi)，集合平均的預(yù)報偏差明顯優(yōu)于控制預(yù)報；同時平均偏差均小于0，但偏小并不明顯，72 h預(yù)報時效內(nèi)風(fēng)速和有效波高分別平均偏小在2 m/s和0.3 m以內(nèi)；風(fēng)速和有效波高的變化趨勢相一致，這反映了有效波高的預(yù)報準(zhǔn)確性與風(fēng)場的預(yù)報準(zhǔn)確性的關(guān)系，而集合天氣預(yù)報系統(tǒng)對風(fēng)速的低估，是導(dǎo)致本系統(tǒng)對有效波高低估的一個主要因素。圖2c，d顯示了風(fēng)速和有效波高逐時平均均方根誤差和離散度的變化情況，從圖中可看出，風(fēng)速和有效波高的集合平均逐時平均均方根誤差要略低于控制預(yù)報的逐時平均均方根誤差，但差距不明顯，兩者變化趨勢一致，且數(shù)值相近，預(yù)報時效越長(48～72 h)，差距越明顯；而逐時平均離散度比集合平均和控制預(yù)報的逐時平均均方根誤差明顯偏小。有效波高離散度的偏低在現(xiàn)在的集合海浪預(yù)報系統(tǒng)中普遍存在，有學(xué)者認(rèn)為可能是在集合海浪預(yù)報系統(tǒng)的設(shè)計中，只擾動了風(fēng)強迫力，因此只有風(fēng)浪的擾動生成，而實際上涌浪在生成時也存在不確定性，由于涌浪離散度上的貢獻(xiàn)明顯被低估，從而導(dǎo)致系統(tǒng)的離散度偏小[7]，而對于本系統(tǒng)來說集合天氣預(yù)報系統(tǒng)對風(fēng)速離散度的低估，可能也是平均離散度明顯偏小的原因。

從以上分析來看，隨著預(yù)報時效的延長，集合平均的優(yōu)勢越明顯，集合平均比單一的控制預(yù)報的誤差增長速度明顯偏小，體現(xiàn)了集合預(yù)報方法的優(yōu)越性。同時集合平均是集合預(yù)報的初級產(chǎn)品，仍屬于確定性預(yù)報的范疇，集合預(yù)報的意義更多在于可以提供預(yù)報的多種可能性。由于集合平均和控制預(yù)報比實況偏小，進(jìn)一步統(tǒng)計了風(fēng)速和有效波高的集合分位值(75、90百分位和極端值)相對于實況的平均偏差，如圖3所示。從風(fēng)速和有效波高的集合分位值逐時預(yù)報平均偏差來看，集合分位值(75、90百分位和極端值)產(chǎn)品的平均偏差明顯要優(yōu)于集合平均的平均偏差，且預(yù)報時效越長，優(yōu)勢越明顯。風(fēng)速的集合75、90百分位值平均偏差比集合平均的平均偏差分別減少約0.3～0.6 m/s和0.5～1 m/s；有效波高的集合75、 90百分位值的平均偏差比集合平均的平均偏差分別減少約0.05～0.1 m和0.1～0.2 m；而風(fēng)速和有效波高的極端值平均偏差均大于0或在0值左右，說明從逐時平均情況來看風(fēng)速和有效波高的集合極端值預(yù)報與實況相當(dāng)或略偏大。集合分位值(75、90百分位和極端值)的平均偏差明顯優(yōu)于集合平均(同理明顯優(yōu)于控制預(yù)報)，在一定程度上彌補了控制預(yù)報和集合平均比實況偏小的情況，提供了預(yù)報的多種可能性。

取54641站浮標(biāo)數(shù)據(jù)，對2013年12月8日20時起報的有效波高集合成員預(yù)報值與觀測值進(jìn)行對比，如圖4所示，有效波高各集合預(yù)報成員的變化趨勢與觀測值相一致，但集合成員預(yù)報并不能完全涵蓋觀測值的范圍，比觀測值偏小，與前面逐時平均偏差分析相一致；將集合統(tǒng)計量即集合平均、集合分位值(75、90百分位和極端值)與觀測值進(jìn)行對比，如圖4b所示，實況有效波高極端值要高于集合有效波高極端值，但其變化趨勢，與實況接近，對有效波高的預(yù)報具有一定的指示意義。

以上集合統(tǒng)計量分析為逐時多個樣本平均偏差分析，在一定程度上，有平滑的作用，減小了最值的影響，為了更好的檢驗分析本系統(tǒng)對在冷空氣影響時的風(fēng)速和有效波高最大值的模擬結(jié)果，取逐24 h間隔內(nèi)集合平均、控制預(yù)報、集合分位值(75、90百分位和極端值)預(yù)報最大值與實況24 h內(nèi)最大值進(jìn)行對比，檢驗指標(biāo)為所有預(yù)報樣本的逐24 h預(yù)報最大值與觀測最大值的平均相對誤差(偏差)。從圖5來看，系統(tǒng)對于風(fēng)速和有效波高的逐24 h最大值預(yù)報，控制預(yù)報、集合平均以及集合分位值(75、90百分位和極端值)均比實況偏小，集合分位值(75、90百分位和極端值)的誤差明顯小于控制預(yù)報；有效波高極端值平均偏差隨時效延長，增大不明顯，誤差在0.2 m左右，接近實況。有效波高集合分位值(75、90百分位和極端值)在一定程度上彌補了控制預(yù)報和集合平均預(yù)報的不足，雖然仍比實況偏小，但明顯要更接近于實況。

圖2 逐時平均偏差變化曲線Fig.2 The hourly deviation curves a.10 m風(fēng)速，b.有效波高，c.10 m風(fēng)速均方根誤差和離散度，d.有效波高均方根誤差和離散度 a.10 m wind speed，b.significant wave height，c.root mean square error and spread of 10 m wind speed，d.root mean square error and spread of significant wave height

圖3 集合統(tǒng)計量(集合平均、極端值、90(75)百分位)逐時平均偏差變化曲線(a.風(fēng)速，b.有效波高)Fig.3 The hourly deviation curves of ensemble statistics(ensemble mean、extreme、90(75)quantile)(a.10 m wind speed，b.significant wave height)

圖4 2013年12月8日20時起報54641站(38.85°N，118.55°E)有效波高逐時集合成員、集合平均和控制預(yù)報與實況對比變化曲線(a)，集合統(tǒng)計量(集合平均、90百分位和極端值)與實況對比變化曲線(b)Fig.4 The comparison of the ensemble forecast with the observation data at 20：00 8 Dec 2013 51 ensemble members、ensemble mean and control(a)，ensemble mean、90 quantile and extreme(b)

圖5 逐24 h最大值平均偏差變化曲線(a.有效波高，b.風(fēng)速)Fig.5 The deviation curves of 24 h maximum value (a.significant wave height，b.10 m wind speed)

4 小結(jié)

本文在SWAN海浪模式的基礎(chǔ)上，使用歐洲集合預(yù)報10 m風(fēng)場中的1個控制預(yù)報和50個成員預(yù)報的預(yù)報結(jié)果，對黃、渤海范圍內(nèi)，2013年12月到2014年2月的冷空氣海浪場進(jìn)行集合預(yù)報模擬試驗，并使用浮標(biāo)觀測值展開初步的檢驗分析，得到以下結(jié)論：

(1) 從風(fēng)速和有效波高的逐時預(yù)報平均偏差來看，預(yù)報時效越長，集合平均比控制預(yù)報的優(yōu)勢越明顯；72 h預(yù)報時效內(nèi)，風(fēng)速和有效波高的預(yù)報均比實況略偏小，分別平均偏小在2 m/s和0.3 m以內(nèi)。

(2) 風(fēng)速和有效波高的逐時平均均方根誤差要大于平均離散度，說明本系統(tǒng)的離散度偏小；集合天氣預(yù)報系統(tǒng)對風(fēng)速離散度的低估，可能是離散度偏小的一個原因。

(3) 從風(fēng)速和有效波高的集合分位值(75、90百分位和極端值)的逐時、逐24 h預(yù)報平均偏差來看，集合分位值(75、90百分位和極端值)明顯要優(yōu)于集合平均和控制預(yù)報，且預(yù)報時效越長，優(yōu)勢越明顯。

應(yīng)指出，集合天氣預(yù)報系統(tǒng)在冷空氣影響前后對風(fēng)速的低估，是造成集合海浪預(yù)報所得結(jié)果比實況偏小的主要原因。而相比單一的確定性預(yù)報，即控制預(yù)報，集合天氣預(yù)報系統(tǒng)對風(fēng)速的低估已明顯減小。從以上分析來看，雖然在冷空氣影響時，集合海浪預(yù)報系統(tǒng)的集合平均比實況偏小，但集合分位值(75、90百

分位和極端值)對冷空氣影響時的海浪場具有較強的分辨能力，在一定程度上彌補了控制預(yù)報和集合平均比實況偏小的不足，提供了預(yù)報的多種可能性，可以提高對冷空氣影響時的海浪場的預(yù)報水平，具有較好的發(fā)展前景。

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The ensemble wave forecast and test of cold air wave by using SWAN model in the Bohai Sea and the Yellow Sea

Wang Ya，nan1，Wang Qingyuan1，Liu Binxian1

(1.TianjinMeteorologicalObservatory，Tianjin300074，China)

In the paper，a wave forecast system is established by running the wave model SWAN (Simulating Waves Nearshore). The forcing wind field in this system is reconstructed by the 51 members of EC ensemble weather forecast system. Then，a case study of the cold air during December 2013 to February 2014 is conducted to analysis the features of wave effected by the cold air using this system. Furthermore，using buoys data，the system forecasts are verified and compared. The main results are as follows: for the view of hourly mean bias，in 24 h forecast period the performance of ensemble mean is similar to control forecast，in 48 to 72 h forecast period the performance of ensemble mean is better than control forecast. The forecast of ensemble mean and control forecast are smaller than the reality. In both periods，the performance of ensemble statistics (75%，90% and extreme value) is better than control forecast and especially better in the long period of validity. Meanwhile，the forecast of ensemble extreme value is equal to or slightly larger than the reality; for the view of 24 hourly mean bias，the products of ensemble statistics (75%，90% and extreme value) are closer to the reality than the ensemble mean and control forecast value. To sum up，the products of ensemble statistics (75%，90% and extreme value) have higher accuracy of cold wave field. Conclusions show this system can improve the forecast level of wave influenced on cold air and have a good prospect of application.

10.3969/j.issn.0253-4193.2015.09.002

2014-09-12；

2015-06-10。

國家公益行業(yè)(氣象)科研專項(GYHY201006034)。

王亞男(1982—),女,遼寧省綏中縣人,工程師，主要從事海上大風(fēng)、海浪等預(yù)報和研究工作。E-mail:wang_ya_nan05@126.com

P731.33

A

0253-4193(2015)09-0010-07

王亞男，王慶元，劉彬賢. 黃、渤海冷空氣海浪場的集合預(yù)報試驗[J]. 海洋學(xué)報，2015，37(9):10-16，

Wang Ya，nan，Wang Qingyuan，Liu Binxian. The ensemble wave forecast and test of cold air wave by using SWAN model in the Bohai Sea and the Yellow Sea[J]. Haiyang Xuebao，2015，37(9):10-16，doi：10.3969/j.issn.0253-4193.2015.09.002