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。     

南昌市降水概率预报方法研究(一)

主要介绍了降水概率预报的事件概率回归方法,1997年试用表明这种方法有一定的参考价值。     

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。     

广东省24～144小时降水概率回归预报

本文利用欧洲中心10年（1980-1989年）物理量资料，建立了广东省86站1-12月的晴、雨及有无大于25mm降水完全概率回归预报方程，并利用T106逐日要素场预报资料，作24-144小时逐日滚动降水概率回归预报，并逐日上网做指导预报，供广东省各台站调用。     

成都市降水概率预报方法

用实时气象资料与T106数值产品相结合，根据概率 统计的方法 和原理，采用概率回归估计方法，建立了成都市的夏季降水概率预报方法。此方法可对成都 市 东、西、北片未来24小时降水作出定量预报。1999年8～9月试用效果较好，可供业务参考应用。     

淄博市冬季降水概率预报业务系统

由日本数值预报产品及实时天气资料，先用消空指标剔除大量无降水样本，再用日本地面风向数值预报将样本分类，最后用事件概率回归方法建立了一个操作简单，业务产用的冬季降水概率预报系统。     

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。     

广州降水概率预报

讨论了长水概率预报的意义,原理和方法,介绍了广州降水概率预报的业务流程及试验效果,并提出深入开展降水概率预报的若干建议。     

浙江省降水概率预报评分方法

概述了概率预报中的几种检验评分方法,讨论了各方法的适用性。根据浙江省降水概率预报的特点,提出了最佳的评分方法,并对实际预报进行了评估。     

宜昌市夏委降水分片概率预报方法

预报因子的取值范围分别与各片代表站的降水事件一一对应,再根据对应结果,将预报因子分成若干“节”,针对某“节”出现降水的次数,求出其频数。经过如此处理后,将每日预报因子（原始数据）换算成所对应的与预报量有关的概率值,再用事件概率回归估计（ＲＥＥＰ）法建立概率预报方程。试运行结果表明,所建立的方程能够很好地预测各片的降水概率。     

夏季省级分区降水概率预报自动化系统

利用多年气象观测资料，数值预报产品，各种天气系统及相互配置与多年降水资料进行了相关统计，精选了与降水密切相关的因子，利用多因子条件下的概率组合方法，建立了夏季省级分区降水概率预报经系统。在实际预报业务中取得了较好的预报效果。     

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。     

广西降水集成预报方法初探

以5种子预报产品对广西降水历史拟合率为依据，应用多元决策加权方法，对这5种子预报产品在广西区域中进行集成试验。结果表明，集成后的预报性能优于参加集成的任何一种预报子方法。     

广西降水集成预报方法初探

以5种子预报产品对广西降水历史拟合率为依据,应用多元决策加权方法,对这5种子预报产品在广西区域中进行集成试验.结果表明,集成后的预报性能优于参加集成的任何一种预报子方法.     

多元判别与降水分级概率预报

以Bayes判别的基本原理为依据 ,利用分级降水客观概率预报方法 ,获得不同量级降水可能发生的概率 ,在淄博初夏分级分段降水预报中试用 ,取得了良好的效果 ,在实际工作中有较强的实用性。     

短期集合降水概率预报试验

以MM5模式作为试验模式, 通过选取不同的物理过程参数化方案产生8个集合成员, 分别用平均法、相关法和Rank法对2001年11月至2002年5月期间的22个降水个例进行短期集合降水概率预报试验。试验结果显示对小雨—大暴雨6类降水的概率预报, Rank法的综合预报效果明显好于相关法和平均法, 相关法的综合预报效果与平均法基本相同; 无论从均方误差角度还是从命中率和假警报率的相对大小角度, 对小雨、中雨、大雨和暴雨各量级以上降水的概率预报, Rank法的平均预报效果是三种方法中最好的, 相关法的平均预报效果与平均法相同; Rank法好于平均法的平均幅度从均方误差角度较大, 从命中率和假警报率的相对大小角度则较小。平均而言, 三种方法对各量级以上降水的概率预报都是有技巧预报, 对量级小的降水的概率预报技巧高于对量级大的降水的概率预报技巧。     

降水集合预报集成方法研究

基于TIGGE(the THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)资料,对中国气象局(CMA)、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境预报中心(NCEP)和日本气象厅(JMA)的集合数值预报结果进行降水集成.采用算术平均法、TS评分集成法和BS评分集成法在我国东南地区进行降水集成,对比分析结果表明:基于TS评分的多模式降水集成无论在分区降水评分中,还是在东南地区的台风型降水和非台风型降水实例中,都有效地改进了大雨以上的降水预报效果;基于BS评分的集成方法和算数平均集成法预报效果次之.东南地区5个子区域的降水集成试验结果表明:各子区域基于TS评分集成后降水的平均绝对误差普遍小于基于BS评分后的降水平均绝对误差.广东东南和浙江北部区域基于TS集成后的降水TS评分值最优,浙闽沿海和广东西北部区域基于TS集成后的降水TS评分次之,处于中上水平.基于算术平均集成和BS集成的降水的TS评分值只有在广东东南区域表现出较好的效果.