NCEP集合預(yù)報系統(tǒng)在亞歐和北美區(qū)域的預(yù)報效果對比段明鏗;王盤興;李馳欽【摘要】使用NCEP集合預(yù)報系統(tǒng)(EPS)輸出的500hPa位勢高度場預(yù)報資料和相應(yīng)的NCEP/NCAR再分析資料，針對集合平均預(yù)報和概率預(yù)報，采用多種預(yù)報效果檢驗評價方法，對該系統(tǒng)在亞歐和北美區(qū)域的預(yù)報效果進(jìn)行全面的分析比較總體而言，NCEP—EPS對亞歐區(qū)域的環(huán)流集合預(yù)報效果不亞于其對北關(guān)區(qū)域的預(yù)報效果。1)ACC檢驗表明，亞歐區(qū)域的集合平均預(yù)報效果在除冬季外的三個季節(jié)都明顯優(yōu)于北美區(qū)域，可用預(yù)報的時效相差達(dá)0.6~1d,且夏季的差別最大。RMSE檢驗表明，亞歐區(qū)域的預(yù)報效果在四個季節(jié)里均優(yōu)于北美區(qū)域。2)集合概率預(yù)報可靠性的季節(jié)差別不明顯，均為預(yù)報時效較短(長)時，北關(guān)(亞歐)區(qū)域的可靠性更好。系統(tǒng)對亞歐區(qū)域的事件識別范圍相對較小，但其預(yù)報可靠性較高，北美區(qū)域則正好相反。3)夏季亞歐區(qū)域的集合概率預(yù)報效果明顯優(yōu)于北美區(qū)域，秋季和冬季北關(guān)區(qū)域的預(yù)報效果較好，春季在預(yù)報時效小于5d時北美區(qū)域占優(yōu)，而其后則是亞歐區(qū)域的預(yù)報分辨能力更好。％Basedontheforecastdatasetof500hPageopotentialheightfieldsfromNCEPensemblepredictionsystem(EPS)andthecorrespondingNCEP/NCARreanalysisdataset,theensembleforecastingperformanceinEurasiaregion(EA)iscomparedwiththeperformanceinNorthAmericaregion(NA).Byseveralforecastverificationandevaluationmethods,thecomparisonsfocusontheensemblemeanforecastsandensembleprobabilisticforecasts.Ingeneral,theNCEP-EPScirculationensembleperform-anceinEAisnothinglessthanthepredictioninNA.1)ACCshowsthat,exceptinwinter,theensemblemeanforecastsinEAintheotherthreeseasonsareclearlysuperiortothoseinNA,andtheirdifferenceofmaximalleadtimeofuseableforecastsis0.6-1d,withthelargestdifferenceinsummer.RMSEshowsthattheforecastresultsinEAinthefourseasonsarebetterthanthoseinNA.2)Theseasonaldifferencesofreliabilityofensembleprobabilityforecastingarenotevident.Fortheshorter(longer)leadtime,thereliabilityinNA(EA)isbetter.TheidentificationrangeofsynopticeventsinEAisrela-tivelysmaller,butthereliabilityisrelativelyhigherintheregion.ThisconclusionisoppositeinNA.3)Insummer,theensembleprobabilitypredictionsinEAareclearlysuperiortothoseinNA.Inautumnandwinter,therearebetterresultsinNA.Inspring,whentheleadtimeislessthan5d,theresultsinNAarebetter,butwhenitismorethan5d,thereisbetterforecastingresolutioninEA.期刊名稱】《大氣科學(xué)學(xué)報》年(卷),期】2012(035)006【總頁數(shù)】11頁(P641-651)【關(guān)鍵詞】集合預(yù)報;NCEP；亞歐區(qū)域;北美區(qū)域;預(yù)報效果【作者】段明鏗;王盤興;李馳欽【作者單位】南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害省部共建教育部重點實驗室,江蘇南京210044;南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害省部共建教育部重點實驗室,江蘇南京210044;南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害省部共建教育部重點實驗室,江蘇南京210044【正文語種】中文【中圖分類】P457集合預(yù)報是近20a來迅速發(fā)展并廣泛應(yīng)用的一種數(shù)值預(yù)報方法(陳靜等，2002;段明鏗和王盤興，2004)。它可以取得比單一確定性預(yù)報更好的預(yù)報結(jié)果，且可憑借其多成員優(yōu)勢提供更為合理的概率預(yù)報結(jié)果，提高預(yù)報的可用性。歐洲ECMWF(Moltenietal.，1996)、美國NCEP(TothandKalnay，1993)和加拿大CMC(Houterkameretal.，1996)等采用不同方法構(gòu)建了集合預(yù)報系統(tǒng)(EPS)，并已發(fā)展成為數(shù)值天氣預(yù)報領(lǐng)域的重要預(yù)報手段(麻巨慧等，2011)。以此為基礎(chǔ)，中國(皇甫雪官，2002)、日本和南非等國也相繼建立了集合預(yù)報系統(tǒng)。2003年，世界氣象組織實施了與此有關(guān)的THORPEX計劃，其目標(biāo)之一就是檢驗和展示多虱多模式和多分析的全球集合預(yù)報系統(tǒng)的效果(WMO,2005)。至U目前為止，該計劃已經(jīng)為全球各國集合預(yù)報系統(tǒng)的發(fā)展和共享做出了巨大貢獻(xiàn)(智協(xié)飛和陳雯，2010)。對預(yù)報結(jié)果進(jìn)行檢驗評價是使用和發(fā)展數(shù)值預(yù)報系統(tǒng)的重要一環(huán)，通過檢驗可以了解模式系統(tǒng)的預(yù)報特點(Zhuetal.,1998;段明鏗等，2009,2011)，有助于進(jìn)一步改進(jìn)和發(fā)展預(yù)報系統(tǒng)(JolliffeandStephenson,2003)。對用戶而言，對預(yù)報效果的檢驗評價既可以幫助其深入認(rèn)識預(yù)報系統(tǒng)對不同要素在不同區(qū)域的預(yù)報效果，從而有選擇地直接應(yīng)用預(yù)報產(chǎn)品，也是其對模式產(chǎn)品進(jìn)行進(jìn)一步開發(fā)利用的基礎(chǔ)。后者是近年來新的研究重點和發(fā)展方向，例如利用多國集合預(yù)報系統(tǒng)有關(guān)結(jié)果構(gòu)建超級集合預(yù)報系統(tǒng)時，作為基礎(chǔ)，就需要對各分系統(tǒng)的預(yù)報產(chǎn)品進(jìn)行檢驗評價，然后根據(jù)其預(yù)報能力賦予不同的權(quán)重，以期得至最優(yōu)的超級集合預(yù)報結(jié)果(林春澤等，2009；智協(xié)飛等，2009;Zhietal.,2012)。由于各國集合預(yù)報系統(tǒng)所關(guān)注的重點不同，在初始場、初始擾動生成方法、模式框架、模式參數(shù)化方案和集合成員數(shù)等方面均有不同之處，因此其預(yù)報效果也具有明顯的時間和空間差異(Buizzaetal.,2005;Duanetal.,2012)。具體到本文所針對的NCEP集合預(yù)報系統(tǒng)(NCEP-EPS)，對該系統(tǒng)的檢驗評價通常關(guān)注的是整個北半球或者北美地區(qū)，而很少關(guān)注東亞及其上游地區(qū)，如果在我國或東亞地區(qū)使用該系統(tǒng)的預(yù)報結(jié)果，就有必要對該系統(tǒng)在亞歐區(qū)域的環(huán)流預(yù)報進(jìn)行深入的檢驗評價。鑒于此，本文利用NCEP-EPS提供的500hPa位勢高度場預(yù)報資料，對亞歐和北美地區(qū)的集合平均預(yù)報和概率預(yù)報效果進(jìn)行全面分析對比，包括3個方面內(nèi)容:集合平均預(yù)報效果比較;集合概率預(yù)報結(jié)果的可靠性比較;集合概率預(yù)報結(jié)果的分辨能力比較。通過對比，旨在說明該預(yù)報系統(tǒng)在亞歐地區(qū)預(yù)報結(jié)果的可用性。使用的資料有兩類:NCEP-EPS預(yù)報資料(TothandKalnay，1993)和NCEP/NCAR再分析資料(Kalnayetal.，1996)。預(yù)報資料為該系統(tǒng)10個集合擾動預(yù)報成員的全球500hPa高度預(yù)報場，起報時刻為2002年9月1日至2003年8月31日的每日00時(世界時，下同)，預(yù)報時效為0.5-16d,間隔為0.5d,格點分辨率為2.5°x2.5。。再分析資料有兩類，其中1950—1999年的逐日全球500hPa高度場資料用于確定氣候等概率區(qū)間，而2002、2003年每日00時和12時的資料則作為預(yù)報效果檢驗的實況分析場，其時空分辨率與預(yù)報資料對應(yīng)。分析時以季節(jié)為單位，分別對秋季(2002年9—11月)、冬季(2002年12月—2003年2月)、春季(2003年3—5月)和夏季(2003年6—8月)四季進(jìn)行。其中2003年7月12日和8月27日預(yù)報資料缺失，因此四個季節(jié)參與對比分析的預(yù)報日數(shù)分別為91、90、92和90d。在整個分析時段內(nèi)NCEPEPS沒有大的調(diào)整，因此集合預(yù)報效果主要反映的是季節(jié)間的差異。選擇的分析區(qū)域分別為亞歐區(qū)域(40~150°E,15~80°N)、北美區(qū)域(60~170°W,15~80°N)。這兩個區(qū)域所處的經(jīng)、緯度間隔相同，格點數(shù)相同，面積相等。這樣可以使比較結(jié)果更加客觀。本文對確定性預(yù)報和概率預(yù)報分別進(jìn)行檢驗評價。Duanetal.(2012)較全面地討論了對這兩類預(yù)報進(jìn)行檢驗評價的具體方法和原理，因此這里僅作簡要說明。對確定性預(yù)報的檢驗，采用常見的距平相關(guān)系數(shù)(ACC)和均方根誤差(RMSE)檢驗(劉還珠和張紹晴，1992)。而對集合概率預(yù)報的檢驗評價則相對較復(fù)雜，預(yù)報總體結(jié)果既要與氣候平均狀況一致(可靠性，reliability),又要具有對個別天氣事件的識別和預(yù)報能力(分辨能力，resolution).預(yù)報的可靠性可以利用歷史資料進(jìn)行訂正，而分辨能力不可訂正。這里采用Talagrand分布和可靠性曲線來揭示預(yù)報系統(tǒng)對天氣事件的預(yù)報概率與其實際發(fā)生頻率的差別，反映預(yù)報系統(tǒng)的可靠性。Talagrand分布首先將集合成員進(jìn)行非降序排列后形成區(qū)間，然后統(tǒng)計實況分析值落在各區(qū)間內(nèi)的頻率分布(Hamill,2001)?？煽啃郧€則通過比較事件的預(yù)報概率和觀測頻率的對應(yīng)關(guān)系，來反映系統(tǒng)的可靠性。理想情況下，事件的觀測頻率和預(yù)報概率應(yīng)當(dāng)相等(Hamill，1997)。作為分析預(yù)報系統(tǒng)可靠性的常用方法，兩者分析的側(cè)重點不同，前者可以分析得到系統(tǒng)性偏差的基本特征(例如整體偏高或偏低等情況)，而后者則可以更詳細(xì)地得到不同頻率天氣事件的預(yù)報概率狀況(例如系統(tǒng)對某種頻率事件的預(yù)報概率偏高，而對另一種頻率則偏低)。對分辨能力的評價主要采用ROC(relativeoperatingcharacteristic)分析。它是信號探測理論在預(yù)報檢驗中的應(yīng)用(ViatcheslavandFrancis,2003)。在某預(yù)報時效下，對檢驗區(qū)域和時段內(nèi)的所有格點，考慮預(yù)報出現(xiàn)或不出現(xiàn)兩種狀態(tài)，然后用實況去檢驗預(yù)報結(jié)果，其結(jié)果必是下列4種情況之一:命中(h)、正確否定(c)、漏報(m)和空報(f)，顯然有h+f+m+c=1,且有_o=h+m,表示事件的氣候頻率?？梢远x預(yù)報命中率H和空報率F分別定義為ROC分析就是通過計算預(yù)報的命中率和空報率來描述系統(tǒng)的預(yù)報能力。命中率越高，空報率越低，則預(yù)報效果越好。這僅僅是針對確定性預(yù)報的處理方法。對概率預(yù)報而言，還需要確定多個概率閾值p*(如取p*=0%,10%，…，100%)，當(dāng)天氣事件的預(yù)報概率不小于概率閾值時，認(rèn)為預(yù)報天氣事件發(fā)生，否則不發(fā)生;然后根據(jù)不同的概率閾值將概率預(yù)報轉(zhuǎn)化為確定性預(yù)報，再進(jìn)行分析(Talagrandetal.,1997）。本研究以落在同一氣候等概率區(qū)間（Tothetal.,2001）的集合成員數(shù)與總成員數(shù)之比作為概率閾值。下面對NCEP-EPS在亞歐和北美區(qū)域的500hPa位勢高度場的集合平均預(yù)報效果進(jìn)行比較。由圖1可看出，秋、春、夏季NCEP-EPS對亞歐區(qū)域500hPa高度場的預(yù)報效果明顯優(yōu)于北美區(qū)域，而冬季則北美區(qū)域的預(yù)報效果更好?？傮w來看，秋、春、夏季兩個區(qū)域的預(yù)報效果差別特別明顯。具體表現(xiàn)為:在預(yù)報剛開始的2~3d,預(yù)報效果的區(qū)域差別并不明顯;進(jìn)入中期預(yù)報階段后，亞歐區(qū)域的預(yù)報效果就開始比北美區(qū)域好，而且隨著預(yù)報時效的增加，差別越來越大;直到預(yù)報后期（10d以后），北美區(qū)域在秋、夏季的預(yù)報效果才會比亞歐區(qū)域好，但此時預(yù)報的誤差已經(jīng)很大，ACC值僅為0.1~0.3，預(yù)報結(jié)果基本不可用。在冬季，從預(yù)報一開始，北美區(qū)域的預(yù)報效果就比亞洲區(qū)域好，并且隨著預(yù)報時效的增大兩者的差異也越來越大，直到預(yù)報結(jié)束（16d）。通常以ACC值大于0.6的預(yù)報作為可用預(yù)報。根據(jù)圖1和表1,比較ACC等于0.6時的預(yù)報時效（可用預(yù)報的最大預(yù)報時效），可以看出，在秋、春和夏季，兩個區(qū)域的預(yù)報時效相差0.5-1d,其中以夏季的差別最大。亞歐區(qū)域的可用預(yù)報時效可達(dá)8d，而北美區(qū)域僅為6.5~7d。在冬季兩者的差別達(dá)到1d。對每個區(qū)域的可用預(yù)報最大時效的季節(jié)差異進(jìn)行比較,可以發(fā)現(xiàn),其預(yù)報效果在兩個區(qū)域都表現(xiàn)為:在秋、春季的預(yù)報效果相當(dāng),冬、夏季差別明顯。其中亞歐區(qū)域在夏季的預(yù)報效果更好,而北美區(qū)域則在冬季的預(yù)報效果更好;亞歐區(qū)域在秋、春季節(jié)的預(yù)報效果是全年中最好的，達(dá)到8d，夏季次之，冬季最差。北美區(qū)域在冬季的預(yù)報效果是全年中最好的,秋、春季次之,夏季最差。圖2是兩個區(qū)域的集合平均預(yù)報的RMSE分析結(jié)果，與ACC分析的結(jié)果略有不同?？梢钥闯?在所有被檢驗的4個季節(jié),亞歐區(qū)域的預(yù)報效果均優(yōu)于北美區(qū)域,且其差異隨著預(yù)報時效的增加而增大。其中，秋、春、夏季兩者的差別非常明顯，而冬季預(yù)報初期（預(yù)報時效小于5d）基本沒有差別，但此后的差異越來越大。綜合上述兩種檢驗方法的結(jié)果可見，在分析時段內(nèi)NCEP-EPS在亞歐區(qū)域的集合平均預(yù)報總體上明顯優(yōu)于北美區(qū)域。對兩個區(qū)域高、低分辨率單一預(yù)報的比較也得到了類似的結(jié)論（圖略）。這說明兩個區(qū)域預(yù)報效果的差異主要是由于預(yù)報系統(tǒng)在不同區(qū)域的預(yù)報能力和預(yù)報對象本身的可預(yù)報性決定的，不同的預(yù)報技術(shù)（集合預(yù)報或單一預(yù)報）對確定性預(yù)報結(jié)果的相對大小影響不大。該結(jié)果初步說明NCEP-EPS在亞歐區(qū)域的確定性預(yù)報效果是較好的，可以用于對該區(qū)域中期天氣過程的分析。前述指出，一個預(yù)報系統(tǒng)提供的有技巧概率預(yù)報結(jié)果必須滿足的首要條件就是可靠性。下面分析NCEP-EPS對亞歐和北美區(qū)域500hPa高度場概率預(yù)報結(jié)果的可靠性問題。分析主要針對以下2個問題:1）集合成員的預(yù)報結(jié)果作為預(yù)報概率密度函數(shù)中的取樣，實況檢驗值是否落在這個取樣的范圍之內(nèi)?2）高度場的預(yù)報概率與觀測頻率之間有何差別?根據(jù)問題的性質(zhì)，對上述2個問題分別采用Talagrand分布和可靠性曲線來進(jìn)行分析。圖3給出了夏季亞歐和北美區(qū)域集合結(jié)果的Talagrand分布。根據(jù)Talagrand分布原理，10個集合成員非降序排列后可劃分為11個區(qū)間，理想的Talagrand分布應(yīng)該在所有區(qū)間一致，也就是說實況值落在每個區(qū)間的概率是相同的（圖中黑色直線）。但實際情況并非如此，其概率分布會呈現(xiàn)出不同的形態(tài)。概率分布左右不對稱表示集合平均存在偏差。如果實況分析場落在第1和第11個區(qū)間內(nèi)就表示落在集合成員的包絡(luò)之外，也就是說所有的集合成員都出現(xiàn)了預(yù)報偏差。具體地，落在第1（11）個區(qū)間表示集合預(yù)報結(jié)果整體偏高（低）。從集合離散度的角度來考慮，落在第1和11個區(qū)間的概率之和大于期望值（這里是2x（1/11）^0.182）就說明集合成員的離散程度不足，沒有把實況分析值包括在預(yù)報概率密度函數(shù)的取樣空間內(nèi)在圖3中，無論是亞歐還是北美區(qū)域都是這種情況。這也是目前集合預(yù)報系統(tǒng)存在的普遍問題（Talagrandetal.,1997）。夏季落在第11個區(qū)間的概率明顯大于其他季節(jié)，說明集合預(yù)報結(jié)果整體上易偏低，并且隨著預(yù)報時效增加，偏低的概率增高。在預(yù)報初期（圖3a、b和c），各區(qū)間之間的概率差別相對較小，落在中間區(qū)間（第6個區(qū)間）的概率與落在第1個區(qū)間的概率差別不大，因此預(yù)報可靠性相對較高。預(yù)報時效為7、10d（圖3d、e）時，偏差越來越明顯，實況分析值落在集合成員包絡(luò)外的概率越來越大。就兩個區(qū)域的比較而言，在1、3、5d時，北美區(qū)域的預(yù)報效果較好，7、10d時亞歐區(qū)域的預(yù)報效果較好。對其他3個季節(jié)的比較可以得到上述類似結(jié)果。進(jìn)一步分析四季的Talagrand分布的均方差（圖4）可以看出，在預(yù)報初期（時效小于6~7d）,四季的亞歐區(qū)域均方差都大于北美區(qū)域，且差異非常明顯，說明北美區(qū)域的預(yù)報可靠性相對較高。此后，除了秋季的兩者相當(dāng)之外，其他3個季節(jié)都是亞歐區(qū)域的預(yù)報可靠性更高。整體而言，秋季均方差最小，冬、春季次之，夏季最大;時效為3~7d的均方差增長迅速。如前所述，可靠性曲線分析的目的是了解預(yù)報系統(tǒng)對天氣事件的預(yù)報概率與其實際發(fā)生的頻率是否一致，以及預(yù)報系統(tǒng)可以識別哪些觀測頻率下的事件。這種對比是建立在統(tǒng)計平均基礎(chǔ)上的，也就是說必須基于大樣本數(shù)分析。本文研究的區(qū)域和涉及的時段完全可以滿足這一要求。圖5為夏季兩個區(qū)域的500hPa高度場集合預(yù)報可靠性曲線（圖中對角線表示理想狀態(tài)，預(yù)報概率與觀測頻率完全一致）。可以看出，低（高）于10%~15%預(yù)報概率的事件，其觀測頻率一般相對偏高（低），曲線上相應(yīng)的點位于對角線以上（下）。隨著預(yù)報時效的延長，預(yù)報與觀測的差別越來越大，特別是預(yù)報概率高于10%~15%的事件。到預(yù)報時效為10d時，北美區(qū)域預(yù)報概率為70%的事件對應(yīng)的觀測頻率僅為20%左右，預(yù)報偏差特別明顯。對兩個區(qū)域的比較可以看出，在預(yù)報時效較短（1、3、5d）時，北美區(qū)域的預(yù)報可靠性高于亞歐區(qū)域;在時效為7、10d時，亞歐區(qū)域的整體預(yù)報可靠性略高。對其他幾個季節(jié)的分析表明，秋、冬季北美區(qū)域在所有的預(yù)報時效下均比亞歐區(qū)域預(yù)報可靠，而春季與夏季的特征相似，亞歐區(qū)域在預(yù)報時效較長時較可靠?？煽啃郧€還可以給出系統(tǒng)可以識別的事件觀測頻率范圍，也就是當(dāng)預(yù)報概率從0%變化到100%時，對應(yīng)的觀測頻率的變化范圍，由所有預(yù)報概率下的觀測頻率最小值和最大值確定。表2給出的就是與圖5對應(yīng)的夏季NCEP-EPS集合預(yù)報結(jié)果可以識別的觀測頻率的范圍?？梢钥闯?，兩個區(qū)域在預(yù)報初期（1、3d）的識別能力相差不大，此后盡管亞歐區(qū)域在低觀測頻率一端的范圍大一些，但總體上還是北美區(qū)域的識別能力更強。對其他季節(jié)進(jìn)行這樣的分析后發(fā)現(xiàn)，總體上NCEP-EPS對北美區(qū)域的識別能力更強。綜上所述，盡管對北美區(qū)域的事件識別范圍更大，但是其預(yù)報可靠性相對較低，而在亞歐區(qū)域則正好相反。在上述可靠性分析的基礎(chǔ)上，下面對集合概率預(yù)報結(jié)果的分辨能力進(jìn)行對比。按照第2節(jié)給出的分析方案，對四季的集合概率預(yù)報結(jié)果進(jìn)行ROC分析。圖6給出了夏季預(yù)報時效為1、3、5、7、10d時，兩個區(qū)域的集合概率預(yù)報ROC曲線。圖中每條曲線上的點由不同概率閾值下的命中率和空報率確定，自右上角到左下角的點（包括點（1，1）和點（0，0））分別對應(yīng)概率閾值為0%、10%、…、100%時的命中率和空報率。顯然，曲線越靠近左上角，命中率越高、空報率越低，說明預(yù)報效果越好。左上角的點對應(yīng)理想預(yù)報（所有的預(yù)報均正確，命中率為1、空報率為0）。曲線越靠近對角線，則說明預(yù)報效果越差。在對角線上，命中率和空報率相等，認(rèn)為其預(yù)報結(jié)果與氣候預(yù)測結(jié)果相當(dāng)，已經(jīng)不能識別具體的天氣事件，對天氣預(yù)報而言沒有價值。如果曲線位于對角線以下，則說明其預(yù)報結(jié)果還不如氣候預(yù)測。比較兩個區(qū)域夏季的ROC曲線可以看出，當(dāng)預(yù)報時效為1d時（圖6a），兩個區(qū)域的差別不太明顯，曲線非常接近。兩者的差別主要表現(xiàn)在:低概率閾值（10%、20%）下亞歐區(qū)域預(yù)報效果略好于北美區(qū)域，預(yù)報的空報率更低;概率閾值大于30%時，北美區(qū)域的預(yù)報效果更好。預(yù)報時效為3d和5d的結(jié)果（圖6b、c）類似，主要是低概率臨界值下，北美區(qū)域的預(yù)報命中率和空報率都較高，最終的結(jié)果是兩者的差別不明顯。預(yù)報時效達(dá)到7d后（圖6d、e），兩個區(qū)域的預(yù)報出現(xiàn)了明顯差別，在所有的概率閾值下，亞歐區(qū)域的預(yù)報效果均優(yōu)于北美區(qū)域，表現(xiàn)為命中率高、或者空報率低、或者兩者兼而有之。從整個預(yù)報的演變過程來看，隨著預(yù)報時效的增加，預(yù)報效果整體下降;當(dāng)預(yù)報時效達(dá)到10d時，北美區(qū)域的ROC曲線已經(jīng)很接近對角線了。盡管ROC曲線可以反映預(yù)報評價的詳細(xì)信息，但是限于篇幅，不便于給出所有預(yù)報時效下的ROC曲線。為了了解ROC分析的整體結(jié)果，使用ROC面積對各季節(jié)的ROC分析結(jié)果進(jìn)行比較。所謂“ROC面積”就是ROC曲線下方包圍的面積。與上述分析相對應(yīng)，理想預(yù)報結(jié)果的ROC面積為1,面積越小則預(yù)報效果越差;當(dāng)ROC面積小于0.5時，說明系統(tǒng)的預(yù)報效果還不如氣候預(yù)測。圖7給出了亞歐和北美區(qū)域四季的ROC面積。在秋季（圖7a），預(yù)報時效小于5d時，亞歐區(qū)域的預(yù)報明顯優(yōu)于北美區(qū)域，但大于5d后兩者之間沒有明顯差別。在冬季（圖7b），北美區(qū)域的預(yù)報效果總體上優(yōu)于亞歐區(qū)域，在預(yù)報時效小于7d和大于10.5d時最明顯，該結(jié)果與第3節(jié)的集合平均預(yù)報效果分析結(jié)論基本一致。在春季（圖7c），預(yù)報時效小于5d時，北美區(qū)域的預(yù)報效果較好，而大于5d后，亞歐區(qū)域的預(yù)報效果更好，且后者的差別比前者的差別大很多。結(jié)合圖5可以看出，在夏季（圖7d），兩個區(qū)域在預(yù)報時效小于5d時差別很小，僅僅在2d的預(yù)報中北美區(qū)域更好;而預(yù)報時效大于5d后，亞歐區(qū)域的預(yù)報顯著優(yōu)于北美區(qū)域的預(yù)報。綜上所述，對集合概率預(yù)報的分辨能力而言，NCEP-EPS對亞歐區(qū)域的預(yù)報整體上不亞于北美區(qū)域，特別是在夏季，該系統(tǒng)對亞歐區(qū)域的預(yù)報效果明顯優(yōu)于北美區(qū)域。秋季和冬季則是北美區(qū)域的預(yù)報效果較好，春季在預(yù)報時效小于5d時北美區(qū)域占優(yōu)，而其后則是亞歐區(qū)域的預(yù)報效果更好。采用ACC和RMSE檢驗、Talagrand分布和可靠性曲線以及ROC分析方法，分別對亞歐和北美區(qū)域的確定性預(yù)報、概率預(yù)報結(jié)果的可靠性和分辨能力進(jìn)行了全面檢驗評價，對比分析了NCEP-EPS在這兩個區(qū)域各季節(jié)的預(yù)報能力，得到如下結(jié)論:1） 集合平均預(yù)報的ACC檢驗表明，亞歐區(qū)域的預(yù)報效果在除冬季外的3個季節(jié)都明顯優(yōu)于北美區(qū)域，可用預(yù)報的時效相差達(dá)0.6-1d,且夏季的差別最大。RMSE檢驗則認(rèn)為，亞歐區(qū)域的預(yù)報效果在4個季節(jié)里均優(yōu)于北美區(qū)域。2） 針對集合概率預(yù)報可靠性的Talagrand分布分析表明，系統(tǒng)這方面的特征在4個季節(jié)均比較一致，表現(xiàn)為預(yù)報時效較短（長）時，北美（亞歐）區(qū)域的可靠性更好?？煽啃郧€的分析則說明，系統(tǒng)對亞歐區(qū)域的事件識別范圍相對較小，但其預(yù)報可靠性較高，北美區(qū)域則正好相反。3） 針對集合概率預(yù)報分辨能力的ROC分析表明，夏季亞歐區(qū)域的預(yù)報效果明顯優(yōu)于北美區(qū)域，秋季和冬季則是北美區(qū)域的預(yù)報效果較好，而春季在預(yù)報時效小于5d時，北美區(qū)域占優(yōu)，而其后則是亞歐區(qū)域的預(yù)報效果更好。需要說明的是，本文是基于1a預(yù)報資料對NCEP-EPS的分季節(jié)檢驗評價，盡管從統(tǒng)計學(xué)的角度看，其結(jié)果已相當(dāng)可靠（Duanetal.,2012），但考慮到天氣氣候的年際差異，對多年預(yù)報結(jié)果進(jìn)行更全面的評價也是非常有意義的。此外，本文的檢驗評價僅涉及500hPa位勢高度場，要全面了解預(yù)報系統(tǒng)的性能，還需要對其他更多變量進(jìn)行檢驗，例如地面氣溫場等。這些都有待在后續(xù)的研究中進(jìn)一步完善。致謝:本研究使用的預(yù)報資料由NOAA-NCEPEnvironmentalModelCenter提供，實況分析資料由NOAA-CIRESClimateDiagnosticsCenter提供，謹(jǐn)致謝忱！陳靜，陳德輝，顏宏.2002.集合數(shù)值預(yù)報發(fā)展與研究進(jìn)展[J].應(yīng)用氣象學(xué)報，13（4）:497-507.段明鏗，王盤興.2004?集合預(yù)報方法研究及應(yīng)用進(jìn)展綜述[J]?南京氣象學(xué)院學(xué)報，27(2):279-288.段明鏗，王盤興，吳洪寶，等.2009.夏季亞歐中高緯度環(huán)流的集合預(yù)報效果檢驗[J]?應(yīng)用氣象學(xué)報，20(1):56-61.段明鏗，王盤興，吳洪寶.2011.500hPa位勢高度場極端天氣事件的NCEP集合概率預(yù)報效果分析[J].大氣科學(xué)學(xué)報，34(6):717-724.皇甫雪官.2002?國家氣象中心集合數(shù)值預(yù)報檢驗評價[J].應(yīng)用氣象學(xué)報，13(1):29-36.林春澤，智協(xié)飛，韓艷，等.2009.基于TIGGE資料的地面氣溫多模式超級集合預(yù)報[J].應(yīng)用氣象學(xué)報，20(6):706-712.劉還珠，張紹晴.1992.中期數(shù)值預(yù)報的統(tǒng)計檢驗分析[J].氣象，18(9):50-54.麻巨慧，朱躍建，王盤興，等.2011.NCEP、ECMWF及CMC全球集合預(yù)報業(yè)務(wù)系統(tǒng)發(fā)展綜述[J].大氣科學(xué)學(xué)報，34(3):370-380.智協(xié)飛，陳雯.2010.THORPEX國際科學(xué)研究新進(jìn)展[J].大氣科學(xué)學(xué)報，33(4):504-511.智協(xié)飛，林春澤，白永清，等.2009.北半球中緯度地區(qū)地面氣溫的超級集合預(yù)報[J].氣象科學(xué)，32(5):569-574.BuizzaR，HouterkamerP，TothZ，etal.2005.AcomparisonoftheECMWF，MSC，andNCEPglobalensemblepredictionsystems[J].MonWeaRev，133(5):1076-1097.DuanM，MaJuhui，WangPanxing.2012.PreliminaryComparisonontheCMA，ECMWF，NCEPandJMAEnsemblePredictionSystems[J].ActaMeteorSinica，26(1):26-40.HamillTM.1997.Reliabilitydiagramsformulticategoryprobabilisticforecasts[J].WeaForecasting，12(4):736-741.HamillTM.2001.Interpretationofrankhistogramsforverifyingensembleforecasts[J].MonWeaRev，129(3):550-560.HouterkamerL，LefaiverL，DeromeJ，etal.1996.Asystemsimulationapproachtoensembleprediction[J].MonWeaRev，124(6):1225-1242.JolliffeI，StephensonD.2003.Forecastverification:Apractitioner'sguideinatmosphericscience[M].NewYork:JohnWiley＆Sons.K