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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。 相似文献
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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。 相似文献
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利用Ｔ１０６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温度的预报方程。通过地温度的绝对误差评分、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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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探讨了预报评价的意义及应遵循的原则, 对常用的几种两类预报评分方法进行分析, 指出其应用的局限性, 得到一个判定所作预报水平是否高于随机预报、具有预报技巧的简易判别式; 提出评分权重的概念, 指出以往评分存在问题的根源是评分权重分配不当, 使评分结果的真实性受到影响, 评分无可比性, 进而提出一种考虑了评分权重的新评分方法。新评分方法满足预报评价的原则, 侧重于对两类事件中事件概率较小一方预报效果的评估, 评分结果不受事件概率影响, 具有可比性。对比分析表明:新方法比其他方法优越, 能更准确地反映预报水平, 使不同季节、不同地域的预报评分可进行比较, 是一个通用的评分方法。 相似文献
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基于贝叶斯理论的集合降水概率预报方法研究 总被引：3，自引：1，他引：2
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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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天气预报评分方法评述 总被引：18，自引：1，他引：18
丁金才 《南京气象学院学报》1995,18(1):143-150
本文按定性预报、百分率预报和形态预报3类预报形式，分别概述了常用的验证评分方法。提出了预报评分方法应遵循的7条准则，并以此为依据，针对强对流天气等小概率事件的预报，讨论了各种评分方法的适用性。最后，对各类预报形式的验证评分，提出了最佳的方案。 相似文献
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利用TIGGE资料中的ECMWF、NCEP、UKMO三个中心集合预报系统以及由此构成的多中心集合预报系统所提供的地面2 m气温10~15 d延伸期集合预报产品,建立贝叶斯模式平均(Bayesian Model Averaging,BMA)概率预报模型,对东亚地区冬季地面气温进行延伸期概率预报研究。采用距平相关系数、均方根误差、布莱尔评分、等级概率评分等指标分别对BMA确定性结果与概率预报进行评估。结果表明,BMA方法明显地改进了原始集合预报结果,预报技巧优于原始集合预报,且多中心BMA预报优于单中心BMA预报,最佳滑动训练期取35 d。BMA预报为气温的延伸期概率预报提供了更合理的概率分布,定量描述了预报的不确定性。 相似文献
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为了更好的利用降水历史先验概率分布函数信息修订的集合概率预报,基于贝叶斯概率决策理论,分别使用1981~2010年西江流域降雨量实况资料和2016年4~9月欧洲集合预报产品作为先验信息,通过建立基于贝叶斯的西江流域大雨概率预报模型,用以订正欧洲集合概率预报产品,并进行评分检验,从预报试验的结果来看:基于贝叶斯方法修正的集合概率预报产品对于汛期大雨的预报能力有一定的提高;除了9月份外,汛期其他月份在24~72h预报时效内的BS评分均优于集合概率预报,并可以在一定程度上减小大雨预报空报的可能性;前汛期TS评分高值区分布存在月际差异,4月至6月随着降水强度和范围的扩大,大部分流域评分升高;此项工作可为预报员开展西江流域强降雨预报提供参考依据。 相似文献
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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。 相似文献