Reliability and accuracy to atmospheric duct prediction based on MM5V3
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摘要: 利用GTS高空探测数据和FNL最终分析数据验证MM5V3中尺度数值天气预报模式预报大气波导的有效性，验证区域为东海关注区、南海关注区和亚丁湾关注区，并分别从可靠性和准确度两个方面进行了分析.1）用GTS高空探测数据对表面、悬空波导预报结果进行了验证，结果表明：对一般强度表面、悬空波导预报可靠度为60%~80%；对强波导预报可靠度为80%以上；对波导顶高预报均方根误差为500~800 m；波导强度预报均方根误差为10~20 M.2）用4天的FNL数据对蒸发波导高发区预报结果进行了验证，结果表明：蒸发波导预报可靠度为90%以上；波导顶高预报均方根误差为2~3 m.总体而言，对于表面、悬空波导，MM5V3对强波导的预报可靠度较高，对一般强度的波导预报可靠度较低，且波导预报准确度很低；对于蒸发波导高发区，MM5V3可以初步实现波导的预报.上述结果为检验中尺度数值天气预报模式预报大气波导的有效性提供了参考，具有现实指导意义.Abstract: The effectiveness of using MM5V3 numerical weather model to forecast atmospheric duct was tested by radiosonde data from GTS and final operational analysis(FNL) data in three regions:focused regions of East China Sea, focused regions of South China Sea, and focused regions of Gulf of Aden from two aspects of reliability and accuracy to analyse, we obtain the following results. First, for the weaker surface and elevated duct(SED), the reliability of prediction is 60% to 80%, and the reliability of stronger SED, is more than 80%; root mean square error(RMSE) of prediction for duct top height and strength are 500-800 m and 10-20 M respectively. Second, FNL data of four days are used to test the reliability and accuracy of evaporation duct(ED) prediction in high incidence area. The results show that the reliability of prediction is more than 90% and RMSE of top height prediction is 2-3 m. Generally, reliability of weaker SED prediction is low and it is higher for that of stronger SED. The accuracy of prediction for both SED top height and strength are very low. For ED in high incidence area, MM5V3 own the ability to predict it. The above results provide a reference for the prediction of the effectiveness of the mesoscale numerical weather forecast model for the prediction of atmospheric waveguides, which is of practical significance.
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Keywords:
- atmospheric duct /
- mesoscale numerical weather model /
- GTS /
- FNL /
- reliability /
- accuracy
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引言
大气波导是影响电波传播的一种反常大气环境.大气波导的存在会导致超视距现象和雷达盲区的出现, 对雷达、通信等电子信息系统性能产生重要的影响.因此, 大气波导的研究, 尤其是大气波导的预报得到了广泛的关注.
利用数值天气预报模式进行低空大气波导模拟和预报研究是近年来大气波导研究领域的一个热点.国内外多所院校和科研机构都开展了此方面的研究.在国外, 美国和欧洲从1996—2011利用中尺度数值模式对大气折射环境和大气波导进行了模拟和预报研究[1-5].研究结果表明, 数值模式已经能够描述大气波导的存在和位置特征, 但预报的波导参数(高度、强度等)不准确.在国内, 也有很多院校和科研机构开展了这方面的研究工作[6-12], 主要集中在初步实现了中尺度模式预报大气波导及在一些典型天气系统影响下大气波导生消变化机理的个例研究.分析国内外研究进展发现, 利用中尺度数值模式预报大气波导虽然能够描述波导的存在和位置特征, 但对波导高度和强度的预报准确度较差.虽然基于中尺度数值模式预报大气环境还存在许多问题尚待解决, 但它仍是预报三维对流层大气折射环境和大气波导的有效手段.
本文利用全球电信系统(Global Telecommunications System, GTS)探空数据计算的波导参数作为真实值, 验证了第五代大气中尺度模式(Mesoscale Model 5 Version 3, MM5V3)预报表面波导和悬空波导的有效性; 利用美国环境预报中心最终分析(Final Operational Analysis, FNL)数据和美国海军研究生学院(Naval Postgraduate School, NPS)蒸发波导模型(下文简称“NPS模型”)计算的蒸发波导参数作为真实值, 对MM5V3中尺度模式预报的蒸发波导进行验证.验证所在区域为东海关注区、南海关注区和亚丁湾关注区.验证中尺度数值模式在这些关注区预报大气波导的可行性及其存在的问题, 为日后提高数值模式预报大气波导可靠性和准确度的研究工作提供了参考.
1 MM5V3预报平台建立
MM5V3中尺度模式是美国宾夕法尼亚州立大学和美国国家大气研究中心从20世纪80年代以来共同开发的第5代区域中尺度数值模式的第三个版本.本文模式初始场和侧边界条件选用美国环境预报中心得到的全球预报系统(Global Forecasting System, GFS)数据, 实现对大气波导未来24小时的预报.利用MM5V3模式进行波导预报的参数化方案如表 1所示.
表 1 MM5V3模式设置MM5V3参数 设置方案 格点距/km 60 地形分辨率/分 30 σ层数 44 积分步长/s 120 积云方案 Anthes-Kuo方案 边界层方案 MRF方案 水汽方案 简单冰方案 辐射方案 RRTM方案 侧边界条件 松弛边界条件 嵌套方案 单层嵌套 2 验证数据与方法
2.1 验证数据
用于验证数值模式预报结果的数据有两种.第一, 2014年每天08:00时、20:00时两个时次的GTS探空数据. GTS是世界气象组为了迅速、准确地在全世界范围内传递气象观测数据而设立的一个数据通信系统.本文使用的是由GTS提供的全球探空数据(下文简称“GTS数据”).用GTS数据对预报的表面波导、悬空波导进行验证.第二, 2014年每天08:00时、20:00时两个时次的FNL最终分析数据. FNL最终分析数据是由美国环境预报中心提供的全球气象环境格点场数据, 水平分辨率为1°×1°.因为FNL最终分析数据加入了高空探测等各种水文气象观测数据, 包括卫星数据等, 且已有大量研究证实, 在缺少实测数据的情况下, FNL最终分析数据可以作为实测数据来使用[13].因此, 在缺少海洋实测数据的情况下, 本文用FNL最终数据(下文简称“FNL数据”)对蒸发波导的预报效果进行验证.预报区域中选择离验证点最近的格点进行验证, 验证点和格点的距离＜0.05°, 大约为5 km左右, 波导的水平范围一般在几km到几百km, 所以, 验证点基本能用来对预报结果进行验证.
2.2 诊断和验证方法
2.2.1 GTS数据诊断表面和悬空波导方法
利用GTS数据的温、压、湿参数计算修正折射指数(以下简称M)剖面, 然后通过分析M的梯度判断波导及其参数.具体方法和步骤如下.
某高度大气修正折射指数M可表示为
M=77.6PT+3.73×105×eT2+0.157Z. (1) 式中:P为大气压强; T为大气温度; e为水汽压; Z为该层大气的高度.这些参数都可以直接或间接地从GTS数据中获取.当修正折射率梯度满足条件
dMdZ<0 (2) 时即可判断为波导出现, 并把这层大气的底作为波导层底, 波导层底的M值记为Mmax.然后再逐层向上判断, 直到出现dMdZ>0, 则离这层最近的dMdZ<0的层的顶所在的高度为波导顶高, 波导顶的M值记为Mmin.波导强度ΔM由下式求得:
ΔM=Mmax (3) 2.2.2 FNL数据诊断蒸发波导方法
目前, 通常基于近海面测量的水文气象参数, 利用蒸发波导模型获取蒸发波导高度.国内外存在多个蒸发波导模型, PJ(Paulus-Jeske, )模型[14]、MGB(Musson-Genon-Gauthier-Bruth)模型[15]、BYC(Babin-Young-Carton, )模型[16]、NPS模型[17]、俄罗斯国家水文气象大学(Russian State Hydrometeorological University, RSHMU)模型[18]等.虽然所有模型均基于莫宁-奥布霍夫相似理论, 但美国的Babin[17]和乌克兰的V. K. Ivanov[18]等对不同模型进行了理论分析和试验验证, 均推荐了采用NPS模型进行蒸发波导的预测. NPS模型使用海面上一定高度或不同高度上大气温、压、湿、风及海表温度作为输入, 基于莫宁-奥布霍夫相似理论, 获得大气温、压、湿剖面, 然后计算出M剖面, 把M最小值所在的高度确定为波导高度.
近地层内温度T、比湿q的垂直剖面如下式:
T\left( z \right) = {T_{{\rm{sea}}}} + \frac{{{\theta _*}}}{k}\left( {\ln \left( {\frac{z}{{{z_{{\rm{ot}}}}}}} \right) - {\psi _\theta }\left( {\frac{z}{L}} \right)} \right) - {\mathit{\Gamma }_{\rm{d}}}z, (4) q\left( z \right) = {q_{{\rm{sea}}}} + \frac{{{q_*}}}{k}\left( {\ln \left( {\frac{z}{{{z_{{\rm{ot}}}}}}} \right) - {\psi _\theta }\left( {\frac{z}{L}} \right)} \right). (5) 式中:T(z)、q(z)分别为高度z处大气温度和比湿; Tsea、qsea分别为海表温度和比湿; θ*和q*分别为位温θ和比湿q的特征尺度; k为卡曼常数; zot为温度粗糙度高度; ψθ、Γd分别为温度普适函数和干绝热递减率; L为相似长度.
在NPS模型中, 气压剖面可以通过联立流体静力学方程和理想气体定律得到:
p\left( {{z_2}} \right) = p\left( {{z_1}} \right) \cdot {\rm{exp}}\left( {\frac{{1.2 \times \left( {{z_1} - {z_2}} \right)}}{{{T_{\rm{M}}}}}} \right). (6) 式中:p(z1)、p(z2)分别为测量高度z1、z2处的气压; TM为高度z1、z2处的虚温平均值.联立式(4)~(6)即可求得M剖面, 剖面最小值对应的高度为波导高度.
2.2.3 验证方法
为了对预报结果的可靠性进行验证, 分别计算一般强度波导(下文简称“一般波导”)预报可靠度、漏报率、虚警率和强波导预报可靠度.这里需要强调, 蒸发波导不区分波导强度, 只分析波导预报可靠度.为了对预报结果的准确度进行验证, 分别计算了波导顶高和波导强度的均方根误差.具体方法步骤为:
1) 对于表面、悬空波导, 把GTS数据同预报值都有效的数据选入样本; 对于蒸发波导, 把FNL数据同预报值都有效的数据选入样本, 并都用样本总数TS记录.
2) 把实测值和预报值结果一致(实测值和预报值都存在波导或都不存在波导)的次数记为准确次数TA.
3) 统计一般波导预报可靠度RA, 用于验证一般强度波导预报有无的可靠性.可靠度RA为准确次数TA与样本总数TS之比, 即
{R_{\rm{A}}} = \frac{{{T_{\rm{A}}}}}{{{T_{\rm{S}}}}}. (7) 4) 统计漏报率RM.当实测值存在波导, 而预报没有波导时, 即为漏报.漏报率RM为漏报次数TM与实测存在波导次数TSY之比, 即
{R_{\rm{M}}} = \frac{{{T_{\rm{M}}}}}{{{T_{{\rm{SY}}}}}}. (8) 5) 统计虚警率RF.当预报存在波导, 而实测值没有波导时, 即为虚警, 也称错报.虚警率RF为虚警次数TF与实测没有波导次数TSN之比, 即
{R_{\rm{F}}} = \frac{{{T_{\rm{F}}}}}{{{T_{{\rm{SN}}}}}}. (9) 6) 统计强波导预报可靠度RAS.当波导强度大于20 M时, 即为强波导, 强波导预报可靠度RAS为强波导次数TAS与实测存在强波导次数TSS之比, 即
{R_{{\rm{AS}}}} = \frac{{{T_{{\rm{AS}}}}}}{{{T_{{\rm{SS}}}}}}. (10) 7)统计预报结果的准确度
当实测值与预报值波导都存在时, 通过计算预报值与实测值之间的偏差, 验证预报的准确度.准确度的统计量为均方根误差, 分别统计波导顶高(用h表示)的均方根误差ERMS(h)和波导强度(用s表示)的均方根误差ERMS(s), 表达式如下:
{E_{{\rm{RMS}}}}\left( h \right) = \sqrt {\frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{h_{{\rm{f}}i}} - {h_{{\rm{s}}i}}} \right)}^2}} }}{n}} , (11) {E_{{\rm{RMS}}}}\left( s \right) = \sqrt {\frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {{{\left( {{s_{{\rm{f}}i}} - {s_{{\rm{s}}i}}} \right)}^2}} }}{n}} . (12) 式中:hfi和hsi分别为波导顶高预报值和实测值; sfi和ssi分别为波导强度预报值和实测值; n为实测结果与预报结果都存在波导的次数.
3 验证结果分析
3.1 表面波导和悬空波导验证
3.1.1 东海关注区验证结果
模式预报区域为图 1(a)所在区域, 分别选取47909和47945两个站点为代表进行统计验证, 结果见表 2.由表 2可知:两个站点一般波导预报可靠度均大于70%;强波导预报可靠度均大于80%;漏报率分别为40%和39%;虚警率分别为19%和26%;波导顶高的均方根误差约为500 m; 波导强度均方根误差为12 M.
表 2 东海关注区波导预报可靠性和准确度站点 样本总数 一般波导预报可靠度/% 漏报率/% 虚警率/% 强波导预报可靠度/% ERMS(h)/m ERMS(s)/M 47909 570 73 40 19 85 501 12 47945 576 71 39 26 88 516 12 图 1(b)和(c)为波导顶高预报值和实测值的散点图.图中显示:47909预报值高于实测值; 47945预报值与实测值较接近, 波导顶高所在的高度层较一致.
3.1.2 南海关注区验证结果
模式预报区域为图 2(a)所在区域, 分别选取48855和96471两个站点为代表进行统计验证, 结果见表 3.由表 3可知:两个站点一般波导预报可靠度均大于80%;强波导预报可靠度较一般波导高; 漏报率分别为39%和24%;虚警率分别为14%和7%;波导顶高均方根误差分别为719 m和767m;波导强度均方根误差分别为13 M和9 M.
表 3 南海关注区波导预报可靠性和准确度站点 样本总数 一般波导预报可靠度/% 漏报率/% 虚警率/% 强波导预报可靠度/% ERMS(h)/m ERMS(s)/M 48855 435 81 39 14 83 719 13 96471 527 93 24 7 100 767 9 图 2(b)和(c)为波导顶高预报值和实测值的散点图.图中显示:48855实测值高于预报值; 96471样本较少.两个站点有一个共同趋势, 预报值低于实测值.
3.1.3 亚丁湾关注区验证结果
模式预报区域为图 3(a)所在区域, 分别选取43333和43369两个站点为代表进行统计验证.从表 4可以看出:两个站点一般波导预报可靠度均大于60%;漏报率分别为23%和15%;虚警率分别为34%和40%;43333站没有强波导样本, 43369站的强波导预报可靠度为100%;波导顶高均方根误差分别为887 m和511 m; 波导强度均方根误差分别为10 M和19 M.
表 4 亚丁湾关注区波导预报可靠性和准确度站点 样本总数 一般波导预报可靠度/% 漏报率/% 虚警率/% 强波导预报可靠度/% ERMS(h)/m ERMS(s)/M 43333 72 68 23 34 无强波导 887 10 43369 176 61 15 40 100 511 19 图 3(b)和(c)为波导顶高预报值和实测值散点图, 图中显示:43333站样本较少, 预报值低于实测值; 43369站大部分预报值与实测值波导顶高在相同高度层内.
3.2 蒸发波导验证
3.2.1 东海关注区验证结果
模式预报区域为图 4(a)所在区域, 分别选取两个区域进行统计验证:区域1为125°E~127°E, 27°N~30°N; 区域2为128°E~133°E, 21°N~25°N, 结果见表 5.由表 5可知:两个区域波导预报可靠度均大于95%;区域1的漏报率为5%, 区域2无漏报; 区域1无虚警, 区域2没有实测数据无波导的情况, 没有虚警样本, 所以没有得到虚警率; 两个区域波导顶高的均方根误差分别为2 m和3 m.
表 5 东海关注区蒸发波导预报可靠性和准确度区域号 样本总数 预报可靠度/% 漏报率/
%虚警率/
%ERMS(h)/m 1 96 95 5 0 2 2 240 100 0 无虚警样本 3 图 4(b)和(c)为波导顶高预报值和实测值的散点图, 图中显示, 大部分样本预报值和实测值波导顶高值很接近, 说明验证期内该海域蒸发波导高度预报效果较好.
3.2.2 南海关注区验证结果
模式预报区域为图 5(a)所在区域, 选取经纬度范围为112°E~117°E, 10°N~20°N的区域进行统计验证, 结果见表 6.由表 6可知:预报可靠度为100%;无漏报; 没有虚警样本; 波导顶高的均方根误差为2 m.
表 6 南海关注区蒸发波导预报可靠性和准确度区域号 样本总数 预报可靠度/% 漏报率/
%虚警率/
%ERMS(h)/m 1 660 100 0 无虚警样本 2 图 5(b)为波导顶高预报值和实测值散点图.图中显示:大部分样本预报值和实测值波导顶高值很接近, 说明验证期内南海关注区蒸发波导预报效果较好.
3.2.3 亚丁湾关注区验证结果
模式预报区域为图 6(a)所在区域, 分别选取两个区域进行统计验证:区域1为60°E~70°E, 6°N~16°N; 区域2为84°E~92°E, 6°N~14°N, 结果见表 7.由表 7可知:波导预报可靠度均为100%;且均无漏报; 没有虚警样本, 所以没有得到虚警率; 波导顶高的均方根误差分别为3 m和2 m.
表 7 亚丁湾关注区蒸发波导预报可靠性和准确度区域号 样本总数 预报可靠度/% 漏报率/
%虚警率/
%ERMS(h)/m 1 968 100 0 无虚警样本 3 2 648 100 0 无虚警样本 2 波导预报值和实测值散点图(图 6(b)和(c))显示, 验证期内, 亚丁湾关注区波导预报效果较好.
3.3 验证结果总结
通过利用GTS数据对MM5V3模式预报的表面和悬空波导结果进行了验证.验证结果表明:
1) 一般波导预报可靠度在东海关注区和南海关注区约为70%~95%;而在亚丁湾关注区稍低, 为60%~70%.说明MM5V3模式在东海、南海关注区的预报可靠度较亚丁湾好.
2) 强波导预报可靠度在上述三个关注区都为80%以上, 说明MM5V3模式在强波导的预报上可靠度较高.
3) 东海、南海关注区的预报效果比较结果为:南海关注区漏报率和虚警率较东海关注区低; 南海关注区和东海关注区的虚警率都较漏报率低.说明从虚警率和漏报率的角度来看, MM5V3模式在南海的预报可靠性较东海高, 且两个关注区对无波导预报可靠性较有波导存在时预报可靠性高.
4) 预报表面、悬空波导高度均方根误差为500~800 m, 强度均方根误差为10~20 M, 预报波导高度和强度的均方根误差较大, 说明MM5V3模式对波导参数预报准确度较差.
通过利用4天的FNL数据对MM5V3模式预报的蒸发波导结果进行了验证.验证结果表明:因为选用的区域为蒸发波导高发区, 且根据历史统计数据分析, 验证时间段验证区域蒸发波导出现概率都为80%以上, 所以模式预报和FNL数据基本都出现了蒸发波导, 因此, 初步得出MM5V3对蒸发波导高发区内的波导能够实现预报.
4 结论
通过以上结果分析可得出以下结论:MM5V3数值模式能够对强度强的表面和悬空波导做出预报, 但对强度较弱的波导预报效果较差; 预报虚警率低说明当预报出现波导时, 实际存在波导的概率较高; 但在预报准确度方面效果不好, 有待提高; 亚丁湾关注区因为选取的站点在陆地上, 而东海关注区和南海关注区站点在岛屿上, 相对岛屿上陆地的下垫面不均匀性增强, 进而通过背景场进一步影响预报结果, 是可能导致亚丁湾关注区预报可靠度相对较低的原因.而且, 对于不同的区域, 适用的模式也不一样, 以上是可能导致亚丁湾关注区预报可靠度和准确度低的原因.对于蒸发波导, MM5V3对蒸发波导高发区波导能够实现预报, 但因使用的数据有限, 因此MM5V3对蒸发波导的预报性能还需要进一步详细验证.
目前, 中尺度数值预报模式是国内外实现大气波导预报行之有效的方法途径.但是通过上述分析, 模式对大气波导预报可靠性和准确度上还需要很大的改进.主要考虑以下几方面:
1) 优化初始场.中尺度气象模式的初始场是使用全球预报模式场和观测数据同化形成的, 而全球模式网格粗, 海上观测数据少, 不能很好地描述海上大气边界层和中尺度模式的初始温度场与湿度场, 可通过同化更多的海上观测数据和卫星数据改进海上初始场.尤其在目前海上观测数据严重缺乏的情况下, 同化卫星遥感数据到海上初始场, 是改进海上初始场最可行的途径.
2) 中尺度模式的物理机制和参数化方案有待改进.中尺度模式海洋大气边界层参数化方案需要准确地描述真实海洋大气边界层结构并预报大气折射条件.
3) 选用合适的数值模式.目前发展了多种数值模式, 如MM5、WRF、Polar-WRF、HWRF、GRAPES、T639、T213、JMA、Germany等.另外, 考虑到海上大气波导受海气相互作用的影响, 洋面低层大气温湿度和风场受海气界面通量的影响[19].因此, 对于不同的区域, 应该尝试使用多种预报模式, 尤其可考虑区域海气耦合模式, 并对比分析预报结果, 从中选择适用的模式来实现不同区域大气波导的有效预报.
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表 1 MM5V3模式设置
MM5V3参数 设置方案 格点距/km 60 地形分辨率/分 30 σ层数 44 积分步长/s 120 积云方案 Anthes-Kuo方案 边界层方案 MRF方案 水汽方案 简单冰方案 辐射方案 RRTM方案 侧边界条件 松弛边界条件 嵌套方案 单层嵌套 
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表 2 东海关注区波导预报可靠性和准确度
站点 样本总数 一般波导预报可靠度/% 漏报率/% 虚警率/% 强波导预报可靠度/% ERMS(h)/m ERMS(s)/M 47909 570 73 40 19 85 501 12 47945 576 71 39 26 88 516 12
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表 3 南海关注区波导预报可靠性和准确度
站点 样本总数 一般波导预报可靠度/% 漏报率/% 虚警率/% 强波导预报可靠度/% ERMS(h)/m ERMS(s)/M 48855 435 81 39 14 83 719 13 96471 527 93 24 7 100 767 9
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表 4 亚丁湾关注区波导预报可靠性和准确度
站点 样本总数 一般波导预报可靠度/% 漏报率/% 虚警率/% 强波导预报可靠度/% ERMS(h)/m ERMS(s)/M 43333 72 68 23 34 无强波导 887 10 43369 176 61 15 40 100 511 19
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表 5 东海关注区蒸发波导预报可靠性和准确度
区域号 样本总数 预报可靠度/% 漏报率/
%虚警率/
%ERMS(h)/m 1 96 95 5 0 2 2 240 100 0 无虚警样本 3
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表 7 亚丁湾关注区蒸发波导预报可靠性和准确度
区域号 样本总数 预报可靠度/% 漏报率/
%虚警率/
%ERMS(h)/m 1 968 100 0 无虚警样本 3 2 648 100 0 无虚警样本 2
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