降水概率预报的评分和经济效益评估

应用Ｂ、Ｂｓ和Ｔｓ评分方法对１９９７年汛期西安市降水概率预报进行评分,评分结果说明降水概率预报方程具有较强的预报能力。介绍２种降水概率预报经济效益评估方法,得出降水概率预报的经济效益明显要高于传统的有无降水预报。同时通过降水概率预报的发布,使天气预报的经济效益具有了客观化、定量化的评估方法。     

北京地区夏季降水概率预报业务应用研究

作者分析了降水概率预报的基本特征，在北京中尺度数值预报模式（ＢＭＮＦＭ）的基础上应用事件概率回归估计（ＲＥＥＰ）方法，建立北京地区夏季两个量级（≥０．１ｍｍ和≥１０．０ｍｍ）的降水概率预报方程，并结合最新天气观测资料和预报员知识订正客观预报结果。应用Ｂ评分，Ｂｓ评分和Ｂｉａｓ方法对主观降水概率预报和客观降水概率预报进行评估。     

利用T106资料制作降水概率和相对湿度预报

利用T10 6模式产品 ,采用MOS预报方法 ,建立了甘肃省 15个站降水概率和相对湿度的预报方程。通过相对湿度的绝对误差评分、降水概率的B评分和Bs 评分对预报方程的预报结果进行评估 ,认为预报方程有一定的预报能力。     

黄淮地区夏季日降水分区概率预报方法研究

利用我国黄淮地区1961—2010年50年6—8月的日降水资料,采用REOF和t检验的方法,将中国黄淮地区夏季降水分成Ⅰ—Ⅴ区。5个区域进行差异性t检验表明5个区域之间（彼此）差异显著,说明了区域划分的正确性。在此基础上利用1999—2007年6—8月站点日降水资料以及CFSv2模式后预报的日降水资料建立了5个区域内共5个代表站点的夏季日降水概率预报方程,并进行了确定性、概率性预报检验和业务试用检验。对各区域内5个代表站日降水量的确定性预报检验表明：Logistic回归降水概率预报方程的TS评分要高于CFSv2模式预报和T213的集合预报平均,空报率也低于CFSv2模式预报和T213集合预报平均,但是漏报率却略高。各区域代表站日降水量的概率预报Brier评分检验表明：Brier评分均不超过0.2,大大低于T213集合预报所得概率预报的Brier评分分值,说明本文Logistic回归方程的概率预报较为可靠。Brier技巧评分表明：Logistic回归降水概率预报方程各站的BSS技巧评分都大于0.0,说明各站的预报技巧高于检验样本气候概率的预报技巧,且高于T213集合预报的Brier技巧评分,说明在分区基础上建立Logistic回归降水概率预报方程的方法是有预报意义的。     

沈阳市降水概率预报服务系统

沈阳市降水概率预报服务系统是在日本数值预报的基础上应用多种统计方法建立MOS预报方程,对其预报结果应用概率回归集成制作降水概率预报。TS评分结果表明:MOS预报的降水确率高于日本数值预报,MOS集成预报的结果在各种MOS预报结果平均偏上的水平。概率预报的Brier评分结果表明:在MOS综合基础上的概率回归(REEP)方法得出的概率预报结果较为理想。     

降水概率预报评分方法分析

分析了国内外概率预报评分的几种主要方法及技巧评分过程,并在预报概率与观测频率（ Ｆ Ｐ Ｏ Ｆ）分布曲线的基础上提出一种适合我国降水概率预报评估业务的可信度指数方法。论文明确指出１９９５年北京０．１ ｍ ｍ 降水概率预报在１２～２４ｈ 和２４～３６ｈ 时段内基本可信,且有一定的预报技巧;而１０．０ ｍ ｍ 降水可信度较低,其２４～３６ｈ 的预报在北京西北部山区布莱尔技巧评分 Ｂｓ ＜ ０。分析表明降水气候概率低的单站技巧评分会出现偏差。     

菏泽地区降水概率集成预报方法

取０８时日本数值预报产品传真网格点资料,用多种统计模型建立ＭＯＳ预报方程,最终用概率集成回归建立概率预报方程,并将预报方程嵌入新预报工作流程中,具有存储和评分功能,预报效果显著,成为我台发布降水概率预报的主要依据。     

南宁市降水概率预报方法研究

主要介绍概率预报的Logit模型以及概率预报的评分方法，在T63资料的基础上，应用Logit模型建立南宁市降水概率预报方程，并就预报结果进行评估。     

事件概率回归估计与降水等级预报

该文对比分析概率回归降水等级预报和回归降水等级预报的差异, 2007年秋季至2008年夏季全国平均检验结果表明:概率回归降水等级预报效果好于回归降水等级预报, 尤其是小雨预报, TS评分明显高于回归降水等级预报, 同预报偏差过大情况也有很大改善。进一步分析表明:回归降水等级预报方法在建立小雨预报方程的样本中, 少数较大降水量的样本方差占总方差的百分比过大, 导致预报方程中反映的预报量与预报因子的关系以少数大降水量样本为主, 是造成小雨预报空报过大的原因。与模式降水预报的对比分析表明:概率回归降水等级预报效果好于模式直接降水预报, 模式降水空报较大情况得到改善。     

重庆中尺度集合预报系统预报性能分析

本文利用2017年6～8月重庆中尺度集合预报系统逐日20时起报的预报资料及相应的观测资料对该系统的预报性能进行了综合分析,结果表明:500hPa位势高度、850hPa温度和2m温度的集合平均预报的均方根误差均优于控制预报,集合离散度均明显低于集合平均的均方根误差,Talagrand分布均呈现出“J型”或“U型”分布,500hPa位势高度和850hPa温度Outlier评分介于0.26～0.32,2m温度的Outlier评分普遍较高,总体介于0.33～0.67;降水预报方面,集合平均和概率匹配平均相对于控制预报表现出了较为明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分明显优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级的降水概率匹配平均的TS评分明显优于集合平均;0～24小时和24～48小时累计降水的Talagrand分布呈现出一定的“U型”分布且0～24小时更为明显,其余时效较为理想,Outlier评分随预报时效的延长而减小,最高0.31,最低0.20;降水概率预报检验方面,各个降水量级的Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统相对于单一的确定性预报表现出了一定的优势。      

区间概率函数在晋城市降水概率预报中的应用研究

本文主要应用区间概率函数转换预报因子，经过相关比筛选。进行因子回归，构建分量级降水概率预报方程，同时应用T213L31数值预报产品统计释用方法，结合最优子集回归构造分时刻预报方程，最后进行概率预报。我们根据晋城气候区划，设计平川和山区两种降水概率预报方程。为晋城市开展降水概率预报提供了基础。     

重庆风暴尺度集合预报系统降水预报性能分析

本文利用重庆风暴尺度集合预报系统业务存档的2017年8月1～31日逐日08时起报的模式预报资料及相应的观测资料对该系统的降水预报进行了检验评估及综合分析,综合各种检验结果,总体而言:该系统集合平均和概率匹配平均等集合预报产品相对于控制预报表现出了较明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级降水概率匹配平均的TS评分优于集合平均;各预报时效的Talagrand分布均表现出实况落在第11个概率区间的概率明显高于其他概率区间,需要在今后的科研和业务中加以关注;Outlier评分介于0.12～0.26;降水概率预报检验方面,各个降水量级的预报失误概率Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统在降水预报方面相对于单一的确定性预报而言表现出了一定的优势。      

基于贝叶斯理论的集合降水概率预报方法研究

将贝叶斯理论应用到集合降水概率预报方法研究中.采用集合预报资料和历史观测资料,通过建立贝叶斯产品处理技术(Bayesian Processor of output,BPO)降水概率预报模型,将一组集合成员降水确定预报值修订为一组贝叶斯降水概率分布或概率密度的预报,并获得表征每个集合成员预报能力有效信息评分(Informativeness Score,IS).基于IS值对集合成员概率预报信息融合,得到集成贝叶斯降水概率预报,并采用连续等级概率评分(Continuous Ranked Probablity Score,CRPS)方法检验试验结果.结果表明,基于BPO方法得到的集成贝叶斯降水概率预报可靠性高于由集合预报得到的直接概率预报.     

人工神经网络在温度和降水预报中的应用

利用人工神经网络的ＢＰ网络制作全省温度和降水预报。在作哈尔滨站温度预报时,选取实时高空、地面和欧洲温度场共１０个因子,一天２次发布未来２４ｈ预报。对哈尔滨站共作了１２个月的最高、最低温度预报。在作全省降水预报时,将全省分成８片,分别进行降水等级预报和暴雨有无预报;选用的是Ｔ１０６资料,选取２０个因子,对１９９８、１９９９年的温度和降水预报进行了检验和评分。     

降水邻域集合概率方法尺度敏感性试验

降水邻域集合概率法是处理高分辨率降水集合预报不确定性的一种新方法。利用2017年5~7月GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)区域集合预报系统24 h降水预报资料,进行GRAPES降水邻域集合概率方法试验,并针对邻域概率法的等权重和邻域尺度问题,设计了邻域格点权重修正邻域方案以及二分类权重修正邻域方案,进行降水的集合概率法、等权重邻域集合概率方法、权重修正邻域集合概率方法和二分类权重修正邻域集合概率方法等四种方法的格点相关及敏感性试验,并利用多种概率预报检验评分评估上述四种方法的预报效果。试验结果表明:(1)尽管采用邻域计算方案的三种邻域集合概率方法的降水概率预报评分各有优劣,如等权重邻域集合概率法的相对作用特征曲线面积评分略优,而权重修正邻域集合概率法和二分类权重修正邻域集合概率法的降水概率预报可靠性更高,但采用了邻域计算方案的降水概率预报评分均优于传统的集合概率方法;(2)降水邻域集合概率方法的预报技巧对邻域尺度很敏感,统计评分最优的邻域半径为5~8倍模式水平格距;(3)引入了权重修正的两个邻域集合概率预报方法在24 h降水量超过10 mm时改进较明显,能够提供更加客观的概率预报结果。总体上看,降水邻域集合概率方法具有较好的应用前景,恰当的邻域概率方法及邻域半径可以获得更合理的降水概率预报结果。     

利用日本传真图制作降水概率预报

利用日本传真图的雨区、湿区预报,采用简单的面积贡献法和事件概率回归方法,通过一些技术处理和人机交互分析,制作出效果较为理想的降水概率预报方程,并对降水概率预报的实际结果进行了评估.最后提出利用降水概率预报决策的两种不同方法.     

基于模式相对湿度的降水概率预报方法研究

本文采用EC数值模式预报结果与历史观测资料结合的方法,建立了一种基于模式确定性相对湿度预报制作降水概率产品的方法。通过对2012—2013年华东地区EC细网格模式大气相对湿度预报进行分类,将不同层次和不同湿度等级的大气进行分类采样,并统计各类别对应的历史降水概率,分析模式相对湿度与实际降水概率的分布特征,进而根据当前模式预报的相对湿度预报降水概率。采用ETS评分、Brier评分、可信度对比及个例分析方法检验2013年7月至2014年5月降水预报试验效果,结果表明:本文建立基于模式相对湿度的降水概率预报方法可较好的反映未来降水的分布,对天气尺度雨带的预报效果优于对流性降水;与EC模式相比,可有效降低空报现象;与传统集合概率预报相比,本文建立的降水预报方法可更好地反映实际降水的发生概率,降水概率产品能较好的指示降水发生的位置和可能性,具有较好的实际参考价值。     

多模式短期集合降水概率预报试验

利用AREM、MM5和WRF3个中尺度数值模式,通过积云参数化和边界层方案组合构成15个集合成员,对中国2003年7月汛期降水分别采用平均法、相关法、Rank法开展多模式短期集合降水概率预报试验。结果表明：用上述3种方法制作的多模式短期集合概率预报都能对降水落区及中心做出较准确的预报,但平均法和相关法易使降水落区虚假放大,Rank法则能较好地刻画降水落区边界及强度,其概率预报效果优于平均法和相关法结果。采用BS（Brier score）、RPS（ranked probability score）评分和ROC（relative operating characteristic）曲线对3种方法的降水概率预报效果评价时发现,对某一临界值等级的概率预报,3种方法结果差异较小;但对某一天降水概率预报结果的综合评价表明,Rank法显著优于前两种方法;降水强度大、范围广的降水的RPS评分和各级的BS评分较高,表明多模式降水概率预报也具艰巨性。     

雷达外推与数值模式动态融合降水概率预报方法

提出一种基于动态权重的降水概率融合预报方法。首先建立一个适用于权重分配的评分模型,对基于雷达光流外推的降水概率预报和基于数值模式经反射率换算后的降水概率预报的预报准确率分别加以评估;提出一种改进的Brier评分法,该方法兼顾了降水落区的大小和降水量,降低评分对样本数据数量多少的敏感性;根据两种在不同预报时效的评分,动态地分配两种预报方法在不同预报时效的权重。试验部分通过Brier等评分验证表明,融合后各个预报时效的预报都表现出与雷达外推或数值模式相近甚至更高的技术评分。     

沈阳市降水概率预报业务应用研究

概述了沈阳市降水概率预报服务系统的研制过程、技术路线、程序实现和降水概率预报的Brier评分方法。