天气概率预报的科学性及其应用前景

介绍了天气概率预报的科学性、对象、方法及应用前景，指出天然概率预报是我国天气预报技术的发展，它是适应社会需求，提高天气预报效益的重要手段。     

加快推行降水概率预报

着重论述了推行降水概率预报的必要性及其与传统天气预报相比所具有的诸多优越性。结合业务实践,总结了发布降水概率预报要注意的一些问题。对我省加快推行降水概率预报有积极作用。     

多组判别分析在概率天气预报中的应用

介绍了多组判别分析在概率天气预报中的使用方法及其在降水概率预报中的应用情况。     

降水概率预报综述

为了配合概率预报发布工作，收集了国内外开展概率预报的各种文献与报导，就降水概率预报的定义，发布降水概率预报的意义，国内外降水概率预报的研究与业务应用，降水概率预报的基本方法，主观预报在客观降水概率预报中的作用，降水概率预报的经济效益评估等几个重要问题，进行了综合评述。     

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。     

基于概率神经网络的沙尘天气预报

为了对敦煌地区沙尘天气过程进行预报,构造概率神经网络模型。尝试组合多种预报因子,选取最优预报因子。通过叠套方法进行预报消空,减小冗余的晴好天气样本。使用Matlab神经网络工具箱提供的函数建立沙尘天气预报模型,并采用遗传算法获得模式层最佳平滑参数,来优化概率神经网络模型结构,使概率神经网络的函数逼近能力和网络性能得到提升。以此进行的沙尘天气预报效果较好,准确率达57%以上。     

降水概率预报业务应用系统的研究

降水是大气中不同尺度天气系统相互作用的结果,降水概率预报是利用现代科技和手段,对未来天气出现降水的可能性用百分率定量表达的一种天气预报方法。黑龙江省气象台于１９９６年开始了对哈尔滨市降水概率预报系统的研究工作。这里简要介绍该预报系统的研究情况。     

天气概率预报的科学性及其经济实用价值

阐述了天气概率预报产生与兴起的科学性,先进性,重点说明了其使用方法及经济实用价值,提出了天气概率预报是人类对天气气候变化具有随机规律性的认识不断深化的结果,它是适应社会需求,提高天气预报效益和社会经济服务效益的重要手段,是天气预报发展的必然结果。     

天气概率预报的意义,现状和方法

天气概率预报,就是对可能出现的天气现象用百分数表示,可以每10个百分点为间隔,如0％,10％,20％,…,100％,百分数越大,天气现象出现的可能性越大。 以天气预报对象本身特征划分,天气预报要素的预报量主要包括以下两大类:     

夏季降水概率预报系统的试验研究

降水概率天气预报的最大优点能够有效的发挥天气预报的潜在经济效益。我们根据山西省长治市的气候区划，将长治市的13个县区分为3片，应用T106资料，并通过对T106资料以及3片的实时资料制作0，1化处理，分别建立了3片的夏季（6月－8月）降水概率预报方程，并将整个系统挂接于MICAPS系统下。计算快捷，图文并茂，准确率较高。     

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。     

年际气候变化的一种概率预测模式及其试验

本文在Ｂａｓｓｅｔｔ概率预报模式基础上，进一步推广试验，提出一种气候预测概率模式。这种以预报未来气候取值的概率分布为目标从而判断性地作出预报决策的方法，可使传统预报的不确定性加以定量化。大量数据试验表明，这种新型的概率预测具有相当高的准确度，并适于业务应用。     

概率匹配订正法在湖北襄阳地区降水预报中的应用

数值预报产品在天气预报预警中有着重要的作用。2016—2020年汛期ECMWF模式预报降水与湖北襄阳区域站观测降水的对比分析表明：ECMWF对中雨及以上降雨的预报，第1、2天预报偏小，而第3天预报偏大；三个预报时段强降雨中心位置偏差无规律。为了更好地对ECMWF产品进行释用，提高汛期降水预报准确率，从概率匹配角度研究了不同降水量级订正值，并对2021年汛期ECMWF降水预报进行逐日检验。结果显示：概率匹配订正法可有效地改善模式预报性能，对中雨及以上降雨预报均有良好的订正效果，尤其对第1天暴雨预报改进最为明显。228站平均的TS评分提高了6个百分点，由11.1%增加到17.1%，漏报情况改良了13.5个百分点，由85.0%降为71.5%。采用该订正法开展定量降水预报，由于增加了当地降雨概率分布的背景信息，能表现出比原模式更高的参考价值。     

中央气象台台风强度综合预报误差分析

本文从总误差、逐年趋势、误差分布等方面对2001—2012年中央气象台（Central Meteorological Observatory, CMO）的台风（TC）强度综合预报水平进行分析,初步分析了强度迅速变化台风预报偏差大的原因。结果表明,强度预报水平没有明显改善,预报误差呈现逐年波动状态,强度稳定TC的预报误差最小,迅速加强TC的预报误差最大。24、96~120 h预报偏强的概率较大,而48~72 h预报偏弱的概率大。南海东北部等海域的预报误差较大,应在业务预报中特别予以关注。随着TC强度的逐渐增强,强度预报在120 h内预报偏强的可能性变大,而强度预报偏弱的可能性减小。根据误差分析结果,提出了一个强度概率预报方案,检验结果表明可在业务中参考使用。     

概率匹配平均法在山东强降水预报中的应用

基于WRF集合预报系统开发了概率匹配平均降水产品,选取了山东省2014—2016年共13次强降水过程,检验评估了概率匹配平均法在山东省强降水预报中的综合表现。结果表明：对于不同的强降水过程,各预报产品的预报能力差异较大,尤其是对暴雨以上量级降水的预报存在较大偏差;概率匹配平均相对集合平均,对大雨以上量级降水预报有明显改善,较WRF确定性预报产品也有一定提高,对强降水预报具有一定指示意义;该方法的改进主要体现在对不同量级降水的调整上,尤其是强降水的落区,相对集合平均增大了强降水的范围和强度,但对整个区域的总降水量预报没有很好的改进作用。     

联合概率方法在北京灾害天气预报中的应用研究

基于ECMWF模式的集合预报数据,利用联合概率方法,针对北京地区冬季影响最大的寒潮和夏季强对流两类灾害性天气,建立了适用于本地区的两种集合预报业务产品。选取2 m温度和10 m平均风速制作寒潮预警信号联合概率预报产品,选取对流有效位能和0-6 km垂直风切变制作强对流潜势联合概率预报产品。通过对北京地区近年寒潮和强对流天气的预报检验表明：寒潮预警信号联合概率方法,当预报概率达到10%及以上时,实况就有可能达寒潮蓝色预警信号的级别;此方法对北京西北部的预报性能较好,其次为北京的东南部地区;对达到蓝色预警信号标准的区域具有较高的预报命中率,但对达黄色预警信号级别的区域,漏报率较高。强对流潜势联合概率方法的空报率较高,当预报概率达90%-100%时,实况才有可能出现强对流;与局地强对流相比,全市性强对流天气的高概率预报区域较为集中。     

汛期大～暴雨的降水概率预报模式

应用阶梯函数变换预报因子 ,经过相关比筛选 ,进行 REEP构造分量级降水概率预报方程 ,应用不同时刻资料和对 NWP产品统计释用方法构造分时刻预报方程 ,并对其预报结果进行了综合的集合预报。实用表明 ,预报模式对大～暴雨的概率具有一定的预报能力。     

天气预报技巧和价值的关系

利用一个简单的花费-损失比模型介绍了天气预报系统的技巧和其对用户的价值之间的关系。以欧洲中期天气预报中心的集合预报系统的控制预报和集合预报为例，对确定性预报和概率预报的情况分别进行了说明。结果表明，有技巧的天气预报系统只有在用产的花费-损矢比(C／L)在某一数值区间内时对用户才是有价值的。通过对比分析集合预报系统EPS概率预报和确定性预报的相对经济价值曲线，说明概率预报系统比一个与其质量相当的确定性预报系统具有较大的价值优势，而根据C／L选择最佳概率阈值对于实现其最大预报价值尤为重要。     

改进的热带气旋路径模糊概率预报方法试验总结

用改进的热带气旋路径模糊概率预报方法对１９９８—２０００年进入预报区并达到起报条件的１３个热带气旋作了４７次预报试验，２４ｈ平均误差为１１６．８ｋｍ，４８ｈ平均误差为２８１．０ｈｍ。其中模糊概率大于７０％的共有８次，２４ｈ平均误差为８７．９ｋｍ，４８ｈ平均误差为２０７．６ｋｍ，均明显小于总平均误差，达到概率越大误差越小的理想效果。同时试验表明方法对路径发生明显转折的热带气旋有较好的预报能力。     

一次短期集合预报试验

数值模式中物理过程描述不准确是造成数值预报误差的主要来源之一,采用数值模式中不同物理过程的集合预报方案是减小模式预报误差的有效方法。本文结合一个典型的夏季东北冷涡型降水天气过程,选用不同的积云对流参数化方案、显式降水方案、辐射方案以及模式采用不同的地表分辨率构成10集合预报成员,进行了48h的预报。结果显示集合预报在总体预报效果上比各个集合成员的预报效果好,简单的集合平均就可以提高模式形势场和降水要素场的预报准确率。在集合平均提高预报准确率的同时,采用天气系统移动路径图、面条图以及降水概率预报等方法,可以增强小概率事件的预报能力。