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基于MODE方法的日本细网格模式降水预报的诊断分析
摘    要:利用CMORPH卫星与中国30000余个自动站逐时降水融合资料,基于面向对象模式诊断分析MODE方法研究了降水对象的客观表现以及日本细网格模式对2012-2013年中国34个降水个例的预报能力,并与传统TS、ETS检验方法进行了对比分析。结果表明:模式整体上能较好地捕获降水对象,但不同卷积半径下对象的个数及特征差异明显;模式对局地性或弱降水事件预报偏多(偏大),对区域性或强降水事件预报偏少(偏弱);模式较好地反映不同卷积半径下,降水对象在10 mm左右识别对象的面积、数量的变化特性,不足之处在于模式的固定阈值更为集中,识别对象的数量减少幅度偏快;采用较大半径进行卷积,有助于强降水区域的形态判定,在不同量级降水情况下存在提高收益函数的合适的卷积半径;中、低纬降水预报的总收益整体优于高纬,但不同属性呈现较大差异,具体而言,高纬地区降水强度预报更为合理,而低纬降水面积预报优于高纬;与传统TS、ETS检验相比,MODE方法受气候概率影响较小,其检验结果更加客观、多样。

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