GRAPES_Meso和ECMWF模式对郴州地区2019年汛期降水预报对比检验

２０２１年４月第４２卷第２期　　　　　　　　　　　　　　　ＪｏｕｒｎａｌｏｆＸｉａｎｇｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ湘南学院学报　　　　　　　　　　　　　　　Ｖｏｌ．４２Ｎｏ．２Ａｐｒ．，２０２１ＧＲＡＰＥＳ＿Ｍｅｓｏ和ＥＣＭＷＦ模式对郴州地区２０１９年汛期降水预报对比检验周宜卿，宋　楠，陈　伟（郴州市气象局，湖南郴州　４２３０００）摘　要：利用ＧＲＡＰＥＳ＿Ｍｅｓｏ和ＥＣＭＷＦ模式降水量预报、实况降水量等资料，计算２０１９年汛期两种模式的晴雨预报准确率（ＰＣ）、风险评分（ＴＳ）、漏报率（ＰＯ）、空报率（ＦＡＲ）、真实技巧评分（ＴＳＳ）和预报偏差（ＢＩＡＳ）几个量，对模式降水量预报进行了统计检验．研究结果表明：对于郴州１０个国家站，ＧＲＡＰＥＳ＿Ｍｅｓｏ整体优于ＥＣＭＷＦ模式，两种模式对所有气象站降水均存在预报过度的现象，其中ＥＣＭＷＦ模式更明显；ＥＣＭＷＦ模式的漏报率低于ＧＲＡＰＥＳ＿Ｍｅｓｏ模式，但其空报率高于后者；两种模式都对资兴到永兴一带的预报效果最好，对西南部预报效果最差，ＥＣＭＷＦ模式在桂东站表现较好，ＧＲＡＰＥＳ＿Ｍｅｓｏ模式则对汝城站预报效果更优；对暴雨及以上量级的降水预报效果ＥＣＭＷＦ模式明显优于ＧＲＡＰＥＳ＿Ｍｅｓｏ模式，而对小雨量级来说，后者更佳；两种模式对９月的预报效果最差，４月和５月较好．关键词：ＧＲＡＰＥＳ＿Ｍｅｓｏ模式；ＥＣＭＷＦ模式；郴州；汛期降水；降水检验中图分类号：Ｐ４５６．７　　　　　　文献标识码：Ａ　　　　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－８１７３．２０２１．０２．００６对于现代天气的客观降水预报，数值模式占据主要作用，因此数值预报的检验和本地应用等工作受到广大气象学者的高度重视．只有通过对各种实际应用较多的模式进行系统化的检验，才能为预报员提供订正数值模式的客观化指标和主观化经验．目前对模式的检验主要通过定量化统计检验和主观天气学检验两个方面进行［１］．对于预报员关心的定量降水预报而言，通过定量化检验能更直观地了解数值模式在时空方面预报效果的差异，为预报员订正数值模式的预报结论提供客观依据．定量化检验是提高预报员模式订正能力的重要手段，预报员针对不同月份、不同量级和不同站点对模式进行订正．在过去１０年的天气预报中，使用最多的数值模式是ＥＣＭＷＦ模式（以下简称为ＥＣ模式）．ＥＣ模式是过去公认预报效果较好的数值模式，但中国气象科学研究院用ＥＣ和ＧＲＡＰＥＳ＿Ｍｅｓｏ模式（以下简称ＧＲＡＰＥＳ模式）对２０１９年主汛期进行预报的对比检验表明，在２４小时内的晴雨预报评分（ＰＣ）方面，前者低于后者，且ＧＲＡＰＥＳ模式对降水次数和强度分布的预报明显优于ＥＣ模式［２］，说明我国自主发展的ＧＲＡＰＥＳ区域模式产品（ＧＲＡＰＥＳ＿Ｍｅｓｏ－１０ＫＭ、ＧＲＡＰＥＳ＿Ｍｅｓｏ－３ＫＭ）可能在本地的预报效果会超过过去公认更好的ＥＣ模式．本文旨在通过对比这两种模式预报———８：００起报（北京时间，下同）的３６小时时效和２４小时时效降水量预报，评估两种模式在２０１９年各个月份中对不同量级、郴州各个站点的预报能力，为今后更好地应用和订正两种模式降水量做铺垫．１　资料和评估方法简介　　利用中国气象数据网和ｃｉｍｉｓｓ里的ＧＲＡＰＥＳ模式（分辨率为１０ｋｍ×１０ｋｍ）、ＥＣ模式（分辨率为０．１２５°×０．１２５°）预报场２４ｈ降水量数据，起报时间为８：００（北京时间，下同），预报时效是３６ｈ（例如１日８时起报，对１日２０时到２日２０时２４ｈ降水量预报），将模式降水场资料插值到郴州市１０个国家气象观测站上（见表１）．降水实况资料为当日２０时到翌日２０时的２４ｈ降水量，从郴州市１０个国家气象观测站每月的Ａ文件中提取，检验评估时段为２０１９年４月１日到９月３０日．收稿日期：２０２０－０８－１０基金项目：湖南省气象局预报员专项项目（ＸＱＫＪ１９Ｃ００２）；湖南省气象局重点项目（ＸＱＫＪ２０Ａ００７）作者简介：周宜卿（１９９１—），女，湖南郴州人，工程师，硕士，研究方向：天气预报．·２９·

湘南学院学报（自然科学版）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　２０２１年４月（第４２卷）第２期表１　郴州１０个国家气象观测站信息表站名站号经度纬度海拔／ｍ安仁５７８８１１１３°１６＇２６°４３＇１０１．８永兴５７８８７１１３°０７＇２６°０８＇１６７．６桂东５７８８９１１３°５７＇２６°０５＇８３５．９郴州５７９７２１１２°５８＇２５°４４＇３６８．８桂阳５７９７３１１２°４３＇２５°４５＇３２９．１嘉禾５７９７４１１２°２２＇２５°３５＇２１４．５宜章５７９７６１１２°５６＇２５°２４＇２２２．８临武５７９７８１１２°３３＇２５°１６＇２９２资兴５７９８１１１３°１３＇２５°５８＇１３９．３汝城５７９８５１１３°４１＇２５°３１＇６４５．６检验方法运用日常使用较多的风险评分方法，参照《中短期天气预报质量检验办法（试行）的通知》（气发〔２００５〕１０９号）文件．本文对郴州１０个站点的２０１９年主汛期样本进行了晴雨检验、降水分级检验．晴雨预报准确率（ＰＣ）计算公式为：ａ＋ｄ×１００％，ηＰＣ＝（１）ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ式中，ａ是有降水时预报正确的站次数，ｂ是空报站次数，ｃ是漏报站次数，ｄ是无降水时预报正确的站次数．风险评分（ＴＳ）、漏报率（ＰＯ）和空报率（ＦＡＲ）计算公式为：ａｋ×１００％，ηＴＳ＝（２）ａｋ＋ｂｋ＋ｃｋηＰＯ＝ηＦＡＲ＝ａｋ＋ｃｋａｋ＋ｂｋｂｋｃｋ×１００％，×１００％，（３）（４）式中，ａｋ是预报正确站次数，ｂｋ是空报站次数，ｃｋ是漏报站次数．将降水量分为小雨、中雨、大雨和暴雨及以上几个量级来进行检验，检验各级降水、一般性降水和暴雨及以上预报情况，ｋ从１到４分别代表小雨、中雨、大雨和暴雨及以上量级降水．模式的预报偏差（ＢＩＡＳ）和真实技巧评分（ＴＳＳ）的计算公式分别为：ａ＋ｂφＢＩＡＳ＝，（５）ａ＋ｃφＴＳＳ＝ａｂ－．ａ＋ｃｂ＋ｄ（６）预报偏差（ＢＩＡＳ）是预报事件的发生频率，用于比较空报和漏报的程度，当空报和漏报站次越相近，预报偏差接近于１，说明预报正确；当空报次数多于漏报次数时，ＢＩＡＳ＞１，说明预报过度，当空报次数少于漏报次数时；ＢＩＡＳ＜１，说明预报不足．真实技巧评分（ＴＳＳ）是用来衡量预报的总效果，包括有降水和无降水预报的效果，当降水和无降水事件预报都准确时，ＴＳＳ为１；当降水和无降水预报都不准确时，ＴＳＳ为－１，说明没有预报技巧；随机预报和固定预报的ＴＳＳ均为零，如小概率事件预报得准确，ＴＳＳ也较高．２　结果分析２．１　降水预报总检验检验ＥＣ和ＧＲＡＰＥＳ模式对郴州２０１９年汛期１０个国家站点降水预报的效果，由图１可见，在晴雨预报准确率、风险评分和真实技巧评分方面，ＧＲＡＰＥＳ模式均好于ＥＣ模式．ＧＲＡＰＥＳ模式的晴雨预报准确率为７２．２％，ＥＣ模式为６３．４％．从真实技巧评分来看，ＧＲＡＰＥＳ模式的预报效果较好，真实技巧评分较高（ＴＳＳ为０．４７），而ＥＣ模式的（ＴＳＳ为０．３１）远不及ＧＲＡＰＥＳ模式．ＧＲＡＰＥＳ模式的风险评分（０．５４）略高于ＥＣ模式（０．５０）．两个模式的预报偏差（ＢＩＡＳ）均大于１，说明空报次数总体多于漏报次数，特别是ＥＣ模式（ＢＩＡＳ为１．８２），ＥＣ模式的漏报率（ＰＯ，６．２％）低于ＧＲＡＰＥＳ模式（１０．８％），但其空报率（ＦＡＲ，４８．３％）高于ＧＲＡＰＥＳ模·３０·

周宜卿，宋　楠，陈　伟：ＧＲＡＰＥＳ＿Ｍｅｓｏ和ＥＣＭＷＦ模式对郴州地区２０１９年汛期降水预报对比检验式（４２％），说明ＥＣ存在预报过度的情况．２．２　各站点预报检验从各个站点的检验结果（图２和图３）表明，ＥＣ模式对各个站点的晴雨预报准确率在５８％到７１％之间，真实技巧评分为０．２４到０．４２之间，风险评分在０．５到０．６２之间．预报偏差在１．４８到１．９６之间，说明ＥＣ模式对郴州各站点都存在不同程度的预报过度，漏报率非常低，在１％到６．２％之间，但空报率较高，在３６．２％到４８．９％之间．而ＧＲＡＰＥＳ模式的晴雨预报准确率在６８．１％到７８．９％之间，真实技巧评分为０．３５到０．５８，风险评分在０．５２到０．６６之间，这三个量都比图１　ＥＣ和ＧＲＡＰＥＳ模式对郴州２０１９年汛期降水预报检验ＥＣ模式高，表明ＧＲＡＰＥＳ模式对各个站点的预报效果均优于ＥＣ模式．ＧＲＡＰＥＳ模式的预报偏差在１．２到１．５４之间，漏报率为７．５％到１９％之间，比ＥＣ模式高，空报率在２７．２％到４２．９％之间，低于ＥＣ模式．　　　　图２　ＥＣ（左）和ＧＲＡＰＥＳ（右）模式对郴州１０个站点预报的ＰＣ、ＴＳＳ和ＴＳ　　·３１·

湘南学院学报（自然科学版）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　２０２１年４月（第４２卷）第２期　　　　图３　ＥＣ（左）和ＧＲＡＰＥＳ（右）模式对郴州１０个站点预报的ＰＯ、ＦＡＲ和ＢＩＡＳ　　无论是ＧＲＡＰＥＳ还是ＥＣ模式的晴雨预报准确率、真实技巧评分和风险评分都是在资兴到永兴一带最高．ＥＣ模式的晴雨预报准确率和真实技巧评分在西部、南部最低，其次是郴州本站；ＧＲＡＰＥＳ模式是西部和东部桂东站较差．从风险评分来看，两个模式都是在西部和北部较差，两个模式的漏报率分布情况有所不同，ＥＣ模式在安仁到资兴一带漏报最多．而ＧＲＡＰＥＳ模式在郴州到桂阳一带漏报最多，从空报率的情况来看，两个模式都是在资兴到永兴一带最少，向四周增多，预报偏差分布情况与空报率分布情况相似．综合几个指标来看，两个模式对资兴站的预报效果最好，对西南部预报效果最差，对桂东、汝城山区的预报ＥＣ模式在桂东站表现较好，ＧＲＡＰＥＳ模式则对汝城站预报效果更优．２．３　分级预报检验从表２可知，ＥＣ模式对各个量级的风险评分在０．０９到０．４３之间，其中对暴雨风险评分最高．ＧＲＡＰＥＳ模式对各个量级的风险评分在０．０６到０．３５之间，其中对小雨量级最高，两个模式都是对大雨预报的风险评分最低（小于０．１）．从漏报率的情况来看，ＥＣ模式在１２．５％到８５．７％之间，ＧＲＡＰＥＳ模式在１６．０％到８３．３％之间，两个模式对小雨的漏报最少，对大雨漏报最多．ＥＣ模式对各个量级的空报率在４０％到８０％之间，ＧＲＡＰＥＳ模式在６３％到９２％之间，两个模式都对大雨的空报最多，ＥＣ模式对暴雨及以上量级的空报最少，ＧＲＡＰＥＳ模式则对小雨量级的空报最少．综合来看，两个模式都是对大雨量级的降水预报效果最差，对暴雨及以上量级降水的·３２·

周宜卿，宋　楠，陈　伟：ＧＲＡＰＥＳ＿Ｍｅｓｏ和ＥＣＭＷＦ模式对郴州地区２０１９年汛期降水预报对比检验预报ＥＣ明显优于ＧＲＡＰＥＳ模式，而对小雨量级来说，ＧＲＡＰＥＳ模式预报效果更佳．表２　ＥＣ和ＧＲＡＰＥＳ模式对各个量级降水预报的ＴＳ、ＰＯ和ＦＡＲ２．４　逐月预报检验检验模式４—９月逐月预报效果，如图４和图５所示．　　图４　ＥＣ和ＧＲＡＰＥＳ模式各月的ＰＣ、ＴＳ、ＴＳＳ和ＢＩＡＳ　　ＥＣ模式４—９月逐月的晴雨预报准确率在５５％到７３％之间，ＧＲＡＰＥＳ模式则在６８％到７９％之间，除了５月ＥＣ略高于ＧＲＡＰＥＳ模式，其他几个月都是ＧＲＡＰＥＳ模式较好，两个模式的晴雨预报准确率都是４月最高，６月最低．ＥＣ模式对各月预报的真实技巧评分在０．０２（７月）到０．５５（９月）之间，ＧＲＡＰＥＳ模式则在０．２８（５月）到０．５（９月）之间，９月ＥＣ的评分较好，其他几个月则是ＧＲＡＰＥＳ模式更佳．从风险评分来看，ＥＣ模式在０．２７到０．７２之间，ＧＲＡＰＥＳ模式在０．２６到０．７５之间，两个模式都是９月评分最低，４、５月较高，其中在５月和９月，ＥＣ模式评分更高．ＥＣ模式图５　ＥＣ和ＧＲＡＰＥＳ模式逐月的ＰＯ和ＦＡＲ各月的预报偏差在１．３８到３．０２之间，ＧＲＡＰＥＳ模式则在１．２到３．１９之间，模式预报过度、偏差最大的时间是９月，４、５月较好，９月ＧＲＡＰＥＳ模式预报过度现象多于ＥＣ模式，其他几个月ＥＣ模式更多．ＥＣ模式对各月预报的漏报率在０％（７月）到１５％（９月）之间，空报率在２７％（５月）到７２％（９月）之间，ＧＲＡＰＥＳ模式的漏报率在６％（４月）到２９％（８月）之间，空报率在２１％（４月）到７１％（９月）之间，在汛期的几个月中，ＥＣ模式的漏报率都低于ＧＲＡＰＥＳ模式，而空报率则相反．综合来看，两个模式对９月的预报效果最差，４、５月较好，在预报技巧、晴雨预报准确率和风险评分方面，ＥＣ模式在５月和９月表现略优于ＧＲＡＰＥＳ模式；从漏报率情况来看，ＥＣ模式都低于ＧＲＡＰＥＳ模式，空报率则相反．·３３·

湘南学院学报（自然科学版）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　２０２１年４月（第４２卷）第２期３　结论　　通过对比检验ＥＣ模式和ＧＲＡＰＥＳ模式对郴州２０１９年汛期（４月１日到９月３０日）降水的预报效果可知，在晴雨预报准确率、风险评分和真实技巧评分方面，ＧＲＡＰＥＳ模式均好于ＥＣ模式；两个模式的预报偏差均大于１，说明空报次数总体多于漏报次数，ＥＣ模式预报过度的情况更明显；ＥＣ模式的漏报率低于ＧＲＡＰＥＳ模式，但其空报率高于ＧＲＡＰＥＳ模式．总体来说，ＧＲＡＰＥＳ模式对各个站点的预报效果均优于ＥＣ模式．ＧＲＡＰＥＳ模式的漏报率比ＥＣ模式高，空报率低于ＥＣ模式．ＧＲＡＰＥＳ和ＥＣ模式都对资兴到永兴一带的预报效果最好，对西南部预报效果最差；对桂东、汝城山区的预报，ＥＣ模式在桂东站表现较好，ＧＲＡＰＥＳ模式则对汝城站预报效果更优．在降水预报的分级检验中，ＥＣ模式和ＧＲＡＰＥＳ模式都是对大雨量级的降水预报效果最差，对暴雨及以上量级降水的预报ＥＣ模式明显优于ＧＲＡＰＥＳ模式，而对小雨量级来说，ＧＲＡＰＥＳ模式预报效果更佳．分别检验４月到９月的降水预报效果，总体来说，ＥＣ模式和ＧＲＡＰＥＳ模式对９月的预报效果最差，４、５月较好；在预报技巧、晴雨预报准确率和风险评分方面，ＥＣ模式在５月和９月表现略优于ＧＲＡＰＥＳ模式；从漏报率情况来看，ＥＣ模式都低于ＧＲＡＰＥＳ模式，空报率则相反．参考文献：［１］周宜卿，冷谦．ＧＲＡＰＥＳ＿ＭＥＳＯ模式对郴州一次强降水过程的预报检验［Ｊ］．农业与技术，２０２０，４０（１３）：１１９－１２９．［２］熊秋芬．ＧＲＡＰＥＳ＿Ｍｅｓｏ模式的降水格点检验和站点检验分析［Ｊ］．气象，２０１１，３７（２）：１８５－１９３．［３］吴晶，李照荣，颜鹏程，等．西北四省（区）ＧＲＡＰＥＳ模式降水预报的定量评估［Ｊ］．气象，２０２０，４６（３）：３４６－３５６．［５］翟振芳，魏春璇，邓斌，等．安徽省ＥＣＭＷＦ数值模式降水预报性能的检验［Ｊ］．气象与环境学报，２０１７，３３（５）：１－９．［４］许晨璐，王建捷，黄丽萍．千米尺度分辨率下ＧＲＡＰＥＳ＿Ｍｅｓｏ４．０模式定量降水预报性能评估［Ｊ］．气象学报，２０１７，７５（６）：８５１－８７６．［６］张晶，姚文，何晓东，等．营口地区数值预报降水产品定量检验和预报指标研究［Ｊ］．气象与环境学报，２０１４，３０（１）：３０－３５．ＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎＦｏｒｅｃａｓｔＭｏｄｅｌＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｂｅｔｗｅｅｎＧＲＡＰＥＳ＿ＭｅｓｏａｎｄＥＣＭＷＦｉｎ２０１９ＦｌｏｏｄＳｅａｓｏｎｏｆＣｈｅｎｚｈｏｕ（ＣｈｅｎｚｈｏｕＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＢｕｒｅａｕ，Ｃｈｅｎｚｈｏｕ４２３０００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｎ２０１９ｆｌｏｏｄｓｅａｓｏｎｆｒｏｍＧＲＡＰＥＳ＿ＭＥＳＯｍｏｄｅｌａｎｄＥＣＭＷＦｍｏｄｅｌａｒｅｖｅｒｉｆｉｅｄａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｂｙｕｓｉｎｇｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｄａｔａｉｎｔｅｒｍｓｏｆＰＣ（ｆｌｏｏｄｓｅａｓｏｎｗｅａｔｈｅｒｃｏｒｅｃａｓｔａｃｃｕｒａｃｙｏｆｍｏｄｅｌ），ＴＳ（ｒｉｓｋｓｃｏｒｅ），ＰＯ（ｎｏｎ－ｒｅｓｐｏｎｓｅｒａｔｅ），ＦＡＲ（ｅｍｐｔｙｒａｔｅ），ＴＳＳ（ｒｅａｌｓｋｉｌｌｓｃｏｒｅ）ａｎｄＢＩＡＳ（ｓｅｖｅｒａｌｆｏｒｅｃａｓｔａｃｃｕｒａｃｙ）．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｉｎｇｅｎｅｒａｌ，ＧＲＡＰＥＳ＿ＭＥＳＯｍｏｄｅｌｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎＥＣＭＷＦｍｏｄｅｌｏｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｉｎＣｈｅｎｚｈｏｕｗｈｏｌｅｃｉｔｙｏｒ１０ｎａｔｉｏｎａｌｓｔａｔｉｏｎｓ．Ｏｖｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｉｓｔｈｅｕｂｉｑｕｉｔｏｕｓｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎｉｎｔｈｅｓｅｔｗｏｍｏｄｅｌｓ，ａｎｄＥＣＭＷＦｍｏｄｅｌｉｓｍｏｒｅｏｂｖｉｏｕｓ．Ｔｈｅｒａｔｅｏｆｍｉｓｓｉｎｇｒｅ⁃ｐｏｒｔｆｏｒｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｆｒｏｍＥＣＭＷＦｍｏｄｅｌｉｓｌｏｗｅｒｔｈａｎＧＲＡＰＥＳ＿ＭＥＳＯｍｏｄｅｌ，ｂｕｔｔｈｅｒａｔｅｏｆｆａｌｓｅ－ａｌａｒｍｏｆＥＣＭＷＦｍｏｄｅｌｉｓｈｉｇｈｅｒ．ＧＲＡＰＥＳＭｅｓｏａｎｄＥＣＭＷＦｍｏｄｅｌｓｓｈｏｗｂｅｔｔｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｆｏｒＹｏｎｇｘｉｎｇｃｏｕｎｔｙａｎｄＺｉｘｉｎｇｃｏｕｎｔｙ，ｂｕｔｅｘｈｉｂｉｔａｌｏｗｅｒｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎｔｈｅｓｏｕｔｈｗｅｓｔｐａｒｔｏｆＣｈｅｎｚｈｏｕｔｈａｎｔｈａｔｉｎｏｔｈｅｒｐａｒｔｓ．ＥＣＭＷＦｍｏｄｅｌｈａｓｂｅｔｔｅｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｔｏＧｕｉｄｏｎｇｃｏｕｎｔｙ，ｗｈｉｌｅＧＲＡＰＥＳＭｅｓｏｍｏｄ⁃ｅｌｐｅｒｆｏｒｍｓｂｅｔｔｅｒｉｎＲｕｃｈｅｎｃｏｕｎｔｙ．ＧＲＡＰＥＳＭｅｓｏｍｏｄｅｌｈａｓａｓｔｒｏｎｇａｂｉｌｉｔｙｏｆｌｉｇｈｔｒａｉｎ，ｂｕｔｔｈｅｈｅａｖｙｒａｉｎｆａｌｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｉｓｌｏｗｅｒｔｈａｎＥＣＭＷＦｍｏｄｅｌ．ＴｈｅｓｅｔｗｏｍｏｄｅｌｓｓｈｏｗｗｏｒｓｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｉｎＳｅｐ⁃ｔｅｍｂｅｒ，ｂｕｔｔｈｅｙｐｅｒｆｏｒｍｂｅｓｔｉｎＡｐｒｉｌａｎＭａｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＧＲＡＰＥＳＭｅｓｏｍｏｄｅｌ；ＥＣＭＷＦｍｏｄｅｌ；Ｃｈｅｎｚｈｏｕ；ｆｌｏｏｄｓｅａｓｏｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ；ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｔｅｓｔＺｈｏｕＹｉｑｉｎｇ，ＳｏｎｇＮａｎ，ＣｈｅｎＷｅｉ·３４·