多模式预报产品对长江中下游地区早稻高温热害识别能力的比较

利用CLDAS实况融合产品,比较分析欧洲中心高分辨率模式(ECMWF_HR)、GRAPES全球模式(GRAPES_GFS)以及中央气象台指导预报(SCMOC)3种模式预报产品对2021-2023年长江中下游地区早稻孕穗-成熟期提前1~3d、1~5d、1~7d条件下高温热害发生与强度的识别能力。结果表明:(1)针对高温热害的发生预报,SCMOC产品识别效果最优,各预报时段命中率(Probability of detection,POD)均大于0.6,TS(Threat score)评分在0.49~0.59;GRAPES_GFS产品的POD同样大于0.6,但误报率(False alarm ratio,FAR)大于0.3,TS评分为0.45~0.52;ECWMF_HR产品的识别效果最差,POD小于0.4,TS评分小于0.3。(2)对于高温热害强度识别,SCMOC产品与CLDAS产品的危害热积温数值最为接近,相关系数(Cor)大于0.6,均方根误差(RMSE)随预报时段增加分别为1.57℃·d、2.57℃·d、3.43℃·d;GRAPES_GFS产品对湖北大部和江西北部的预报偏强,对湖南南部预报明显偏弱,且与CLDAS产品的Cor较SCMOC产品偏低约0.06,RMSE偏高约0.4℃·d;ECMWF_HR产品与CLDAS产品的Cor在各预报时段均小于0.4,RMSE较SCMOC产品偏高0.5~1.0℃·d。(3)针对不同年份的高温热害,SCMOC与GRAPES_GFS产品对研究区域早稻高温热害影响较重的2022年和2023年识别效果较好,但前者对高温热害影响较弱的2021年识别效果更优;ECMWF_HR产品对2021-2023年研究区域高温热害的发生与强度均呈显著偏弱预报。综上所述,SCMOC预报产品对长江中下游早稻高温热害的识别效果较优,能为早稻高温热害防灾减灾工作提供参考。