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针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在较严重的“空报”“漏报”双重惩罚,没有考虑暴雨时空分布不均和预报评分可比性不够等问题,在分析预报员对暴雨预报评分期望值基础上,设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验评分新方法和计算模型,分析了理想评分,并对2015-2016年4-10月中国中央气象台5 km×5 km定量降水格点预报和降水落区等级暴雨预报进行评分试验,获得了以下结果和结论:（1）预报员对暴雨预报评分期望值呈现梯级下降特征,与传统的TS评分存在显著差异;（2）设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验新方法,通过引入e指数函数构建暴雨预报评分基函数,进而构建暴雨评分模型,该模型可以较好地拟合预报员对暴雨预报评分的期望值,同时改善了评分在不同量级阈值处的断崖式突变情况;（3）提出了预报与观测的邻域匹配方法,即一个预报点与所定义邻域中的一组观测相匹配,并利用距离加权最大值法确定暴雨评分值权重系数,预报与观测距离越近,距离权重系数越大,评分值权重越大,提高了评分的合理性,避免了距离较远的匹配站点得高分不利于鼓励预报员提高预报精度的问题;（4）对中国中央气象台逐日5 km×5 km水平分辨率的定量降水格点预报产品和中央气象台定量降水落区等级预报产品进行了评分试验,暴雨预报准确率全国平均值大于60分。基于可预报性的暴雨预报检验新评分与传统暴雨预报TS评分逐日演变特征相似,但可以较好地解析TS为0的预报评分,解析后的新评分与预报员和公众的心理预期更为接近。 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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利用全国逐日天气预报产品和对应实况数据, 分析了目前普遍使用的晴雨(雪) 和气温预报评分方法存在的问题, 并进行了改进尝试和研究。结果表明:由于没有考虑降水概率的影响, 在降水概率全国差异较大的多数月份, 晴雨(雪) 预报正确率与单站无降水频率表现为正相关, 具有无降水频率越大评分越高的趋势; 采用绝对标准值(1 ℃或2 ℃) 作为阈值进行气温预报准确率评分, 评分结果与气温日际变化呈明显负相关, 气温日际变化偏小则评分值偏高的趋势比较明显。该文提出的晴雨(雪) 和气温预报改进评分方法能有效减少降水概率和气温日际变化对晴雨(雪) 和气温预报评分的影响, 提高不同气候背景地区天气预报评分结果的可比性, 在天气预报质量检验和评估业务中具有一定的应用和推广价值。 相似文献
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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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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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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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许多用于评价离散变量的分级预报的技术评分在某些事件的常值预报比其他事件的常值预报得到更高得分的意义上来说是不公平的。不公平技术评分可能鼓励预报员以其他事件为代价而偏爱于某些事件,因而作出具有系统性偏畸的或不良特性的预报。 相似文献
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利用类卡尔曼滤波的自适应业务订正方法,对2010—2016年欧洲中心数值模式集合预报产品在海南东北部地区的温度预报进行订正分析,结果表明:1)数值模式集合预报较控制模式和业务模式在最高、最低温度预报上有准确率更高和时效更长的优势;2)对类卡尔曼滤波自适应订正方法中权重系数的选取进行了试验,从而通过在不同时效选择最优的权重系数对该方法进行本地化改进;3)对优化后的订正方法进行检验,结果显示有效地提高最高、最低温度预报准确率,各时效温度平均绝对误差有效下降0.5℃,接近甚至超过主观预报水平;同时可以改善模式对高温事件的预报性能,提高高温事件概率预报的Brier评分和技巧评分。 相似文献
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This paper proposes useful guidance on the choice of threshold for binary forecasts. In weather forecast systems, the probabilistic forecast cannot be used directly when estimated too smoothly. In this case, the binary forecast, whether a meteorological event will occur or not, is preferable to the probabilistic forecast. A threshold is needed to generate a binary forecast, and the guidance in this paper encompasses the use of skill scores for the choice of threshold according to the forecast pattern. The forecast pattern consists of distribution modes of estimated probabilities, occurrence rates of observations, and variation modes. This study is performed via Monte-Carlo simulation, with 48 forecast patterns considered. Estimated probabilities are generated by random variate sampling from five distributions separately. Varying the threshold from 0 to 1, binary forecasts are generated by threshold. For the assessment of binary forecast models, a 2×2 contingency table is used and four skill scores （Heidke skill score, hit rate, true skill statistic, and threat score） are compared for each forecast pattern. As a result, guidance on the choice of skill score to find the optimal threshold is proposed. 相似文献
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基于雷达外推和中尺度数值模式的定量降水预报的对比分析 总被引：2，自引：1，他引：1
应用广东2010年出现的4次暴雨过程的气象资料,检验分析了临近预报系统（SWAN）和华南中尺度数值模式（GZMM）中的定量降水产品对晴雨及不同类型降水的预报效果,在此基础上探讨了临近预报系统和数值模式在0～6 h范围内的预报能力的交叉点。结果表明：首先,对于晴雨预报,SWAN系统中降水产品随着预报时效的增加预报效果呈现出减弱的趋势,且高分辨（0.02°）产品的下降速度要快于低分辨率（0.12°）;GZMM降水产品（0.12°）在1～3 h预报能力逐步提升,在4～6 h维持相对稳定的水平。对于分辨率同为0.12°的SWAN系统和GZMM模式产品,在第1和第2 h,SWAN产品的CSI评分分别为0.504和0.442,高于GZMM的0.306和0.375,但从第3小时开始GZMM产品CSI评分略高于SWAN产品,表明此后华南中尺度数值模式对晴雨的预报能力优于SWAN系统,交叉点介于2～3 h。其次,进一步检验了上述产品对弱降水（1小时雨量为0.1～2 mm）、一般性降水（2～10 mm）和较强降水（超过10 mm）的预报能力。对于弱降水,GZMM产品CSI评分在0～6 h维持在0.23,高于SWAN产品,表明GZMM模式对于弱降水的预报能力在整体上要强于SWAN系统。对于一般性降水,在0～3 h,分辨率为0.12°的SWAN产品CSI评分高于GZMM产品;两者的CSI评分曲线的交叉点介于3～4 h,即从第4小时开始,GZMM降水产品预报效果更好。对于较强降水,无论是SWAN系统还是GZMM模式,预报能力都呈现出明显的减弱;但SWAN系统在整体上对强降水的预报能力要优于GZMM模式。 相似文献
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基于延伸期过程性天气气候事件预报评估的特点,结合实际科研和业务工作的需求,提出了一种适用于延伸期过程预报的检验方法 (简称PPS方法)。该方法参考了常用的预报评分方法准则,借鉴了命中率、假警报率、欧式距离和动态时间弯曲距离等评估检验方法。利用命中率、假警报率和该方法对实际预报中可能出现的有漏报没有空报和既有漏报也有空报这两类情况的多个实例进行对比分析,表明该方法既能考虑大气随着时间的延长预报效果急剧降低的特性,也考虑了相似时间序列度量不精确匹配和形变的问题。利用该方法对1999—2010年冬季冷空气过程业务预报进行检验,结果表明:该方法能清晰表征延伸期预报时段内冷空气过程预报的准确程度,真实反映了目前延伸期预报准确率较低的现状,有较好的适用性。同时,该方法也适用于其他延伸期过程事件预报的评分,具有较好的应用前景。 相似文献
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Traditional skill scores (e.g., the threat score) used in the high-resolution verification of precipitation are affected by a “double penalty” caused by slight spatial or temporal displacements, which can lead to misleading evaluations. The fractions skill score (FSS) is a popular spatial verificaiton measure that can be used to solve these problems. It can determine useful and skillful scores by neighborhood analysis, which can be used to monitor the performance of operational forecasts. However, the FSS provides different scores at each spatial scale and it is difficult to obtain a definite score for the assessment of precipitation to analyze the temporal variabilities of daily forecasts. We previously reported a modified FSS assessment method and showed that a particular analysis scale had a significant advantage in the verification of operational forecasts of precipitation. To compensate for the lack of artificial definition in the analysis scale, we report here a new integrated score that satisfies a Gaussian weight function to average the FSS over all scales. We describe the advantages of the new score in the verification of forecasts of daily and hourly precipitation, taking forecast products from the GRAPES regional model and quantitative precipitation estimation products from the National Meteorological Information Center during June and July 2017 and investigating the differences between these results and those obtained with the traditional category score. We found that a value of 0.5 can be used as a standard for the skillful FSS in the forecast of heavy rainfall. The integrated score can maintain all the advantages seen in previous studies in the verification of daily and hourly precipitation and show excellent application prospects. The long-term verification including different seasons also find that the score can effectively improve the identification characteristics of the assessment. 相似文献
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精细化逐时滚动温度预报方法及检验 总被引：11，自引：2，他引：9
以Grapes数值模式预报为基础,首先利用卡尔曼滤波方法对Grapes模式的温度预报进行释用,再将模式统计输出方法应用于卡尔曼滤波结果,从而得到站点逐时滚动温度预报,最后通过站点-格点映射方法将站点预报误差反馈到最匹配的格点上,实现精细化逐时滚动温度预报(SHUF)。检验结果表明,Grapes模式的24小时温度预报CSI评分稳定在0.4左右;卡尔曼滤波方法的CSI评分介于0.47～0.43之间;而SHUF的CSI评分在1～6小时内由0.91降至0.64,7～16小时的CSI评分由0.6逐渐降低至0.52,17～24小时的CSI介于0.5～0.45之间,均优于同期Grapes模式预报和卡尔曼滤波释用结果。精细化逐时滚动温度预报方法利用最新的气象观测要素对数值模式预报的结果进行订正,可有效改进数值模式的短时温度预报能力。 相似文献
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选取我国浙东南沿海特定预报区为研究范围, 对该地区不同型 (冷锋型、台风型、准静止锋型、气旋型、倒槽型等) 天气过程引发的暴雨进行研究, 开发出一种新的暴雨预报方法———综合多级相似技术。该技术采用减空法和极值剔除法对因子进行筛选, 采用多种气象要素和多种物理因子场综合, 进行各级相似试验和预报, 较前人普遍采用的单因子求相似离度和分级试验更进一步。提出相似判据在描述样本之间相似程度时随相似因子、相似区域的不同而有较大差异的思想, 并采取如下办法解决这个技术难题:在因子筛选过程中采用因子组合方法, 全面考虑各种优势因子及其组合, 对描述样本之间的相似程度发挥了较好的作用。此外, 通过双时次滚动预报减少漏报, 提高对灾害性天气的预警能力。每一种暴雨类型试验的CSI历史拟合值都在0.40以上, 最高值超过0.60, 试报CSI平均值为0.37, 试验结果说明该技术具有较强的平均预报能力。 相似文献
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采用非齐次高斯回归 (NGR) 技术对国家气象中心区域集合预报系统的2 m温度预报结果开展了一阶偏差和二阶离散度的校准研究。对预报结果比较详尽的检验分析表明:校准后的2 m温度预报可靠性和预报技巧均显著提高,表现为校准后集合预报成员的均方根误差与离散度更为接近;原Talagrand直方图中的“L”形分布现象得到有效改善;Brier评分、最小连续分级概率评分 (CRPS) 明显减小,相对作用特征 (ROC) 面积增大,说明校准后的2 m温度预报表现出更好的预报技能。此外,NGR技术与自适应误差订正技术的对比试验表明,NGR在消除集合平均偏差和提高集合离散度两个方面均有优势。 相似文献
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Traditional precipitation skill scores are affected by the well-known“double penalty”problem caused by the slight spatial or temporal mismatches between forecasts and observations. The fuzzy (neighborhood) method has been proposed for deterministic simulations and shown some ability to solve this problem. The increasing resolution of ensemble forecasts of precipitation means that they now have similar problems as deterministic forecasts. We developed an ensemble precipitation verification skill score, i.e., the Spatial Continuous Ranked Probability Score (SCRPS), and used it to extend spatial verification from deterministic into ensemble forecasts. The SCRPS is a spatial technique based on the Continuous Ranked Probability Score (CRPS) and the fuzzy method. A fast binomial random variation generator was used to obtain random indexes based on the climatological mean observed frequency, which were then used in the reference score to calculate the skill score of the SCRPS. The verification results obtained using daily forecast products from the ECMWF ensemble forecasts and quantitative precipitation estimation products from the OPERA datasets during June-August 2018 shows that the spatial score is not affected by the number of ensemble forecast members and that a consistent assessment can be obtained. The score can reflect the performance of ensemble forecasts in modeling precipitation and thus can be widely used. 相似文献
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使用世界气象组织季节内至季节尺度（Subseasonal to Seasonal, S2S）预测项目数据库评估了多个集合预报系统在S2S时间尺度对台风的预报能力。评估的时间段为1999—2010年期间每年5月1日—10月31日。为评估S2S时间尺度台风的预报技巧,使用了台风密集度来描述台风的生成及移动状况。台风密集度定义为一段时间内500 km范围内台风出现的概率。台风密集度由6个S2S集合预报系统后报结果计算得出,它们分别由BoM、CMA、ECMWF、JMA、CNRM和NCEP开发使用。这6个预报系统台风密集度的预报技巧评分表明,当预报时效为11~30天时,ECMWF预报系统的评分为正值,比基于气候状态的参考预报能略好地预报台风。 相似文献
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Statistical methods for category (yes/no) forecasts, such as the Threat Score, are typically used in the verification of precipitation forecasts. However, these standard methods are affected by the so-called “double-penalty” problem caused by slight displacements in either space or time with respect to the observations. Spatial techniques have recently been developed to help solve this problem. The fractions skill score (FSS), a neighborhood spatial verification method, directly compares the fractional coverage of events in windows surrounding the observations and forecasts. We applied the FSS to hourly precipitation verification by taking hourly forecast products from the GRAPES (Global/Regional Assimilation Prediction System) regional model and quantitative precipitation estimation products from the National Meteorological Information Center of China during July and August 2016, and investigated the difference between these results and those obtained with the traditional category score. We found that the model spin-up period affected the assessment of stability. Systematic errors had an insignificant role in the fraction Brier score and could be ignored. The dispersion of observations followed a diurnal cycle and the standard deviation of the forecast had a similar pattern to the reference maximum of the fraction Brier score. The coefficient of the forecasts and the observations is similar to the FSS; that is, the FSS may be a useful index that can be used to indicate correlation. Compared with the traditional skill score, the FSS has obvious advantages in distinguishing differences in precipitation time series, especially in the assessment of heavy rainfall. 相似文献